数据洪流中的商机：腾讯大讲堂59期

玩转数据，洞悉商机：探索性数据分析(EDA) EDA，即探索性数据分析， 是一种灵活的数据分析方法，它无需预设严格的假设，而是通过可视化、分析残差、数据转换等方式，来揭示数据背后的结构和关系， 发现潜在的规律和商机。 EDA常用方法： 统计量: 均值、方差、根方差、协方差、峰度、偏度、相关系数等 统计图: 饼图、直方图、散点图、箱尾图等 模型: 聚类 EDA的优势: 直观易懂： 通过图表等可视化手段，将数据信息清晰地展现出来。 发现潜在规律： 帮助我们识别数据中的异常值、趋势和模式， 挖掘隐藏的商机。 验证假设: 为后续的建模和分析提供基础和方向。 腾讯大讲堂59期， 带你一起玩转EDA，探索数据背后的无限可能！

数据，蕴藏着无限商机，犹如金矿等待挖掘。腾讯研究院数据分析研究室专家Simon Jiang (江宇闻) 将于2009年2月24日腾讯大讲堂，与您共同探讨如何从数据中发现商业价值，洞察先机，决胜千里。

数据驱动决策：构建用户行为分析模型 精准的用户行为分析是挖掘商业机遇的关键。腾讯大讲堂59期以数据为基础，构建用户行为观察模型，助力企业洞察用户需求，制定有效的商业策略。 模型构建步骤： 定义观察窗口和表现窗口： 观察窗口：用于收集用户行为数据的时间段，例如2007年1月至3月。 表现窗口：用于观察用户行为结果的时间段，例如2007年5月至6月。 设置时间滞后（Time Lag）： Time Lag：为业务部门预留的操作时间，例如2007年4月。 交叉验证： 使用不同时间段的数据进行交叉验证，例如观察窗口为2007年2月至4月，表现窗口为2007年6月至7月，Time Lag为2007年5月。 模型应用： 通过观察窗口收集用户行为数据，经过Time Lag后，在表现窗口观察用户行为结果，并将结果与预期进行比较，评估策略有效性。 示例： | 时间段 | M | M-1 | M-2 | M-3 | M-4 | M-5 | M+1 | M+2 | M+3 ||---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|| 描述 | | 观察窗口 | | | | | 表现窗口 | | | 结论： 通过构建用户行为观察模型，企业可以有效地分析用户行为，识别潜在商机，并制定精准的商业策略。

“物以类聚，人以群分”，这句古语在商业领域同样适用。如何精准地将客户分类，找到最有价值的客户群体，是每个企业都在思考的问题。腾讯大讲堂第59期以“数据蕴含商机”为主题，探讨了如何利用数据进行客户细分，以及如何避免维度灾难。 传统的客户细分方法往往依赖人为经验，选取诸如地域、活跃程度等有限的维度。然而，随着数据量的爆炸式增长，维度也随之急剧增加，导致细分数目指数级增长，这就是所谓的“维度灾难”。人脑难以处理如此高维的数据，更无法从中有效地提取信息。 腾讯大讲堂指出，数据驱动的方法可以帮助我们克服维度灾难，实现更精准、高效的客户细分。通过机器学习等技术，我们可以从海量数据中自动识别关键特征，并进行有效的降维，从而找到隐藏的客户群体，挖掘潜在的商机。

几个基本概念模型（Model） vs模式（Pattern）数据挖掘的根本目的是将样本数据中隐藏的结构推广到整体（Population）模型：对数据集全局特征的描述或概括，适用于数据空间的所有点，例如聚类分析模式：对数据集局部有限特征的描述或概括，适用于数据空间的子集，例如关联分析算法（Algorithm）：一个定义完整的过程，以数据为输入，生成模型或模式描述型挖掘（Descriptive） vs预测型挖掘（Predictive）描述型挖掘：概括数据，呈现数据的重要特征预测型挖掘：基于观察到的对象特征预测其其他特征描述型挖掘可作为目的，也可作为手段

如何利用数据洞察，构建闭环业务流程，驱动业务增长？腾讯大讲堂为您揭秘！ 闭环流程构建步骤： 现有流程评估: 深入分析现有业务流程，识别关键环节和瓶颈。 数据采集/ETL: 建立完善的数据采集体系，高效整合多源数据。 数据分析/数据挖掘: 应用数据分析和挖掘技术，深入洞察客户行为和市场趋势。 流失客户分析: 精准识别流失客户群体，分析流失原因。 计划和设计挽留行动: 基于数据分析结果，制定精准的客户挽留策略。 执行挽留行动: 将挽留策略付诸实践，采取针对性措施。 挽留行动评估: 评估挽留行动效果，衡量投资回报率。 挽留结果调整: 根据评估结果，不断优化挽留策略，提升效率。 应用流程: 将成功经验推广应用到其他业务环节，形成数据驱动的闭环体系。

SQL Server数据库应用与开发网络大讲堂的第二部分内容包括...

将数据挖掘视为战略决策，优先考虑业务目标 理解数据挖掘的局限性，它并非万能解决方案 将数据挖掘视为持续探索的循环过程

数据挖掘：跨界融合，洞悉未来 数据挖掘，如同在浩瀚的数据海洋中淘金，其发展历程见证了多学科的融合与碰撞。从统计学、数据库技术到机器学习，每个学科都为数据挖掘贡献了独特的思想和方法。 近十年来，数据挖掘研究取得了长足进步，新的算法和技术层出不穷。研究方向也日益多元化，从传统的关联规则挖掘、分类预测扩展到社交网络分析、文本挖掘等新兴领域。 展望未来，数据挖掘的趋势将集中在以下几个方面： 深度学习与数据挖掘的结合: 深度学习强大的特征提取能力将为数据挖掘带来新的突破。 大规模数据挖掘: 海量数据的处理和分析将成为数据挖掘面临的重大挑战。 数据挖掘的标准化: 建立统一的数据挖掘标准，将促进数据挖掘技术的推广和应用。 数据仓库作为数据挖掘的基础设施，其发展与数据挖掘密不可分。未来，数据仓库将更加智能化，为数据挖掘提供更强大的支持。 数据挖掘与数据仓库的协同发展，将为我们更好地理解数据、洞悉未来提供强有力的工具。