沃爾瑪發(fā)現(xiàn)將啤酒和尿布擺放在一起能夠增加兩者的銷量。這種關(guān)聯(lián)分析發(fā)現(xiàn)了消費者購買行為中的關(guān)聯(lián)性，為超市提供了更好的銷售策略。

啤酒尿布主要講的是產(chǎn)品之間的關(guān)聯(lián)性，如果大量的數(shù)據(jù)表明，消費者購買A商品的同時，也會順帶著購買B產(chǎn)品。那么A和B之間存在關(guān)聯(lián)性。在超市中，常常會看到兩個商品的捆綁銷售，很有可能就是關(guān)聯(lián)分析的結(jié)果。

除了傳統(tǒng)的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘方法，還可以考慮使用序列模式挖掘（Sequential Pattern Mining）技術(shù)，發(fā)現(xiàn)啤酒和尿布購買的序列模式，以及它們之間的時間間隔關(guān)系。此外，可以嘗試基于圖的關(guān)聯(lián)分析方法，構(gòu)建商品之間的關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，從而挖掘出更復(fù)雜的關(guān)聯(lián)規(guī)則。

4. 基于聚類分析的案例

（1）零售客戶細分：

通過聚類分析，將零售客戶劃分為不同的群體，針對不同群體的消費特點和偏好，精準地進行產(chǎn)品設(shè)計和營銷策略。

除了傳統(tǒng)的聚類算法，如K均值聚類和層次聚類，還可以考慮使用密度聚類（Density-based Clustering）方法，發(fā)現(xiàn)具有不同密度的客戶群體。此外，可以將聚類分析與關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘相結(jié)合，發(fā)現(xiàn)不同客戶群體之間的購買行為模式和關(guān)聯(lián)規(guī)則。

例如，針對商業(yè)銀行中的零售客戶進行細分，基于零售客戶的特征變量（人口特征、資產(chǎn)特征、負債特征、結(jié)算特征），計算客戶之間的距離。然后，按照距離的遠近，把相似的客戶聚集為一類，從而有效的細分客戶。將全體客戶劃分為諸如，理財偏好者、基金偏好者、活期偏好者、國債偏好者、風(fēng)險均衡者、渠道偏好者等。

5. 基于異常值分析的案例

（1）支付中的交易欺詐偵測：

利用異常值分析技術(shù)，檢測支付交易中的異常行為，防止欺詐行為的發(fā)生，保護用戶的資產(chǎn)安全。

除了基于規(guī)則庫和模型的方法，還可以考慮使用無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，如基于密度的離群點檢測（DBSCAN）和孤立森林（Isolation Forest），發(fā)現(xiàn)支付交易中的異常行為。另外，可以使用時間序列異常檢測方法，發(fā)現(xiàn)支付交易數(shù)據(jù)中的時間序列異常模式。

采用支付寶支付時，或者刷信用卡支付時，系統(tǒng)會實時判斷這筆刷卡行為是否屬于盜刷。通過判斷刷卡的時間、地點、商戶名稱、金額、頻率等要素進行判斷。這里面基本的原理就是尋找異常值。如果您的刷卡被判定為異常，這筆交易可能會被終止。

異常值的判斷，應(yīng)該是基于一個欺詐規(guī)則庫的?？赡馨瑑深愐?guī)則，即事件類規(guī)則和模型類規(guī)則。第一，事件類規(guī)則，例如刷卡的時間是否異常（凌晨刷卡）、刷卡的地點是否異常（非經(jīng)常所在地刷卡）、刷卡的商戶是否異常（被列入黑名單的套現(xiàn)商戶）、刷卡金額是否異常（是否偏離正常均值的三倍標(biāo)準差）、刷卡頻次是否異常（高頻密集刷卡）。第二，模型類規(guī)則，則是通過算法判定交易是否屬于欺詐。一般通過支付數(shù)據(jù)、賣家數(shù)據(jù)、結(jié)算數(shù)據(jù)，構(gòu)建模型進行分類問題的判斷。

6. 基于協(xié)同過濾的案例

（1）電商猜你喜歡和推薦引擎：

通過協(xié)同過濾算法，分析用戶的購買歷史和行為，向用戶推薦個性化的商品，提升用戶購物體驗。

除了傳統(tǒng)的協(xié)同過濾算法，還可以考慮使用基于深度學(xué)習(xí)的推薦系統(tǒng)，如基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的協(xié)同過濾方法和基于深度學(xué)習(xí)的矩陣分解方法。此外，可以將協(xié)同過濾與內(nèi)容推薦相結(jié)合，提高推薦系統(tǒng)的個性化程度。

一般來說，電商的“猜你喜歡”（即推薦引擎）都是在協(xié)同過濾算法（Collaborative Filter）的基礎(chǔ)上，搭建一套符合自身特點的規(guī)則庫。即該算法會同時考慮其他顧客的選擇和行為，在此基礎(chǔ)上搭建產(chǎn)品相似性矩陣和用戶相似性矩陣。基于此，找出最相似的顧客或最關(guān)聯(lián)的產(chǎn)品，從而完成產(chǎn)品的推薦。

7. 基于社會網(wǎng)絡(luò)分析的案例

（1）電信中的種子客戶：

通過分析客戶的通話記錄和關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，識別出具有影響力的種子客戶，幫助電信公司實現(xiàn)產(chǎn)品推廣和營銷。

除了傳統(tǒng)的社會網(wǎng)絡(luò)分析方法，如節(jié)點中心性分析和社區(qū)檢測，還可以考慮使用動態(tài)社會網(wǎng)絡(luò)分析方法，分析客戶在不同時間點的影響力和關(guān)系變化。此外，可以將社會網(wǎng)絡(luò)分析與傳播模型相結(jié)合，研究信息在社會網(wǎng)絡(luò)中的傳播路徑和影響力傳播規(guī)律。

基于通話記錄，可以構(gòu)建客戶影響力指標(biāo)體系。采用的指標(biāo)，大概包括如下，一度人脈、二度人脈、三度人脈、平均通話頻次、平均通話量等?；谏鐣绊懥?，分析的結(jié)果表明，高影響力客戶的流失會導(dǎo)致關(guān)聯(lián)客戶的流失。其次，在產(chǎn)品的擴散上，選擇高影響力客戶作為傳播的起點，很容易推動新套餐的擴散和滲透 此外，社會網(wǎng)絡(luò)在銀行（擔(dān)保網(wǎng)絡(luò)）、保險（團伙欺詐）、互聯(lián)網(wǎng)（社交互動）中也都有很多的應(yīng)用和案例。

8. 基于文本分析的案例

（1）字符識別：掃描王APP：

通過文本分析和圖像識別技術(shù)，將紙質(zhì)文檔掃描成電子文檔，提高工作效率和便利性。

除了基于傳統(tǒng)的特征提取和機器學(xué)習(xí)方法，還可以考慮使用深度學(xué)習(xí)模型，如循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）和長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM），實現(xiàn)端到端的字符識別。此外，可以將字符識別與自然語言處理技術(shù)相結(jié)合，提取文本信息的語義特征，從而提高字符識別的準確性。

字符識別的大概原理如下，以字符S為例。

第一，把字符圖像縮小到標(biāo)準像素尺寸，例如1216。注意，圖像是由像素構(gòu)成，字符圖像主要包括黑、白兩種像素。 第二，提取字符的特征向量。如何提取字符的特征，采用二維直方圖投影。就是把字符（1216的像素圖）往水平方向和垂直方向上投影。水平方向有12個維度，垂直方向有16個維度。這樣分別計算水平方向上各個像素行中黑色像素的累計數(shù)量、垂直方向各個像素列上的黑色像素的累計數(shù)量。從而得到水平方向12個維度的特征向量取值，垂直方向上16個維度的特征向量取值。這樣就構(gòu)成了包含28個維度的字符特征向量。 第三，基于前面的字符特征向量，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)，從而識別字符和有效分類。

（2）文學(xué)著作與統(tǒng)計：紅樓夢歸屬：

這是非常著名的一個爭論，懸而未決。對于紅樓夢的作者，通常認為前80回合是曹雪芹所著，后四十回合為高鶚?biāo)鶎?。其實主要問題，就是想確定，前80回合和后40回合是否在遣詞造句方面存在顯著差異。

簡單來說，就是利用統(tǒng)計分析方法，研究《紅樓夢》前后80回的文學(xué)風(fēng)格差異，探討其歸屬問題。這種方法可以為文學(xué)研究提供客觀的分析手段。

結(jié)語

數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析是數(shù)字化時代的重要工具，它們不僅可以幫助我們發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)背后的規(guī)律和價值，還可以為決策制定和問題解決提供支持。在日常生活和各行各業(yè)中，數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用已經(jīng)變得無處不在，我們需要不斷學(xué)習(xí)和掌握相關(guān)的知識和技能，以適應(yīng)這個信息爆炸的時代。文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-860632.html

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