大数据分类算法的应用

• 　　简而言之，数据挖掘(Data Mining)是有组织有目的地收集数据，通过分析数据使之成为信息，从而在大量数据中寻找潜在规律以形成规则或知识的技术。在本文中，我们从数据挖掘的实例出发，并以数据挖掘中比较经典的分类算法入手，给读者介绍我们怎样利用数据挖掘的技术解决现实中出现的问题。

  　　在一些行业中的代表性应用。我们将算法应用分为表述问题和解决过程两个阶段，表述问题即需要运用数据挖掘能够理解和处理的语言来阐述业务问题，最重要的是能够用正确且符合实际的方式把业务问题转化成数据挖掘问题，这往往决定了后续工作是否能有效的展开，尝试解决一个不符合实际的业务问题往往会使得数据挖掘的工作陷入数据的海洋中，既费时费力又得不到想要的结果。而解决过程，顾名思义就是将表述清楚的问题通过数据挖掘的方法加以解决的过程。在我们把业务领域的问题很清晰地转化为数据挖掘领域的问题之后，解决问题也就变得相对直截了当。

  　　分类算法的应用非常广泛，只要是牵涉到把客户、人群、地区、商品等按照不同属性区分开的场景都可以使用分类算法。例如我们可以通过客户分类构造一个分类模型来对银行贷款进行风险评估，通过人群分类来评估酒店或饭店如何定价，通过商品分类来考虑市场整体营销策略等。

  　　在当前的市场营销行为中很重要的一个特点是强调目标客户细分。无论是银行对贷款风险的评估还是营销中的目标客户(或市场)细分，其实都属于分类算法中客户类别分析的范畴。而客户类别分析的功能也正在于此：采用数据挖掘中的分类技术，将客户分成不同的类别，以便于提高企业的决策效率和准确度。例如呼叫中心设计时可以分为呼叫频繁的客户、偶然大量呼叫的客户、稳定呼叫的客户和其他客户，以帮助呼叫中心寻找出这些不同种类客户的特征。这样的分类模型可以让呼叫中心了解不同行为类别客户的分布特征。

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