前出塞数据挖掘的一些必须了解的概念

本文探讨了数据挖掘的基本概念及其在商业领域的应用价值。特别介绍了元数据的概念,包括其定义、作用及如何利用元数据进行高效筛选和评估。
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前出塞现在使用了数据挖掘,下面跟大家一起讨论下数据挖掘的概念。从庞杂的数据背后挖掘、分析用户的行为习惯和喜好,找出更符合用户「口味」的产品和服务,并结合用户需求有针对性地调整和优化自身,就是大数据的价值。 

对于大数据在商业上的用途,这句话说得很清楚。前半句是重点,了解用户的行为习惯和爱好,这就是大数据的核心价值。


1. 元数据(Metadata)的概念


简单说,元数据是对数据本身进行描述的数据,或者说,它不是对象本身,它只描述对象的属性。


比如,一幅画本身,是数据。而这幅画的作者、完成时间、尺寸、价格、类型等等,就是它的元数据。


再比如,你妈逼你结婚,找了个男的让你相亲。你并不认识他,但你妈告诉你他的年龄、身高、体重、体貌特征、家庭背景、收入、爱好特长,你心里也就对他有了印象。即便你还不认识他。


元数据的价值,第一是能够从侧面描述对象,第二点就是可以结构化、信息化。


什么意思呢?


比如,我们要判断一幅画的价值,除了专家直接通过画的艺术性来评价,还可以通过元数据来判断。


这幅画是名家的还是二流画家的?这幅画是作者在他创作鼎盛时期的作品,还是在年轻时的作品?这幅画是作者擅长的类型还是他不熟悉的?


用这些描述的信息,我们居然就能把这幅画的价值算得八九不离十。虽然肯定会存在误差,但同样是科学合理的方法。


那用元数据而非数据本身描述对象的意义何在?


这就是在大数据上产生的价值了:对于非结构化的、非量化的对象本身,结构化的元数据可以用以快速计算和判断。


比如,你妈拿了 100 个单身男的资料,你要是一个一个去仔细翻阅,那几天都翻不完。但你告诉你妈,高学历的可能意味着素质很高,高收入的可能意味着能力很强,所以先把低学历低收入的筛掉,剩下的再依据身高体重年龄这些信息排序,那效率就高得多了。


注意,这样的方法仍然会有失误的,说不定真爱就在被筛掉的人里。但这样的概率微乎其微。


相亲里似乎还不太明显,但大数据在真正产品应用中,产生的效果就天翻地覆了。(待续。。。)

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