11、数据挖掘在商业分析中的关键概念与应用

数据挖掘在商业分析中的关键概念与应用

1. 数据挖掘核心概念

数据挖掘是商业分析中的重要手段，涉及多个关键概念和技术，以下为大家详细介绍：

1.1 数据类型与变量

变量是数据挖掘中的基础元素，有多种类型：
- 分类变量 ：如名义变量、有序变量等，像性别（男、女）属于名义变量，学历（小学、中学、大学）属于有序变量。
- 连续变量 ：数值可以在一定区间内连续取值，例如年龄、收入等。
- 文本变量 ：包含文本信息，在文本挖掘中会重点处理。

1.2 学习类型

• 监督学习 ：利用带有标签的数据进行模型训练，目标是预测目标变量的值。常见算法有线性回归、逻辑回归、分类树等。例如在预测房价时，使用已知房价和相关特征的数据来训练模型，进而对未知房价进行预测。
• 无监督学习 ：处理无标签的数据，旨在发现数据中的潜在结构和模式。聚类分析和主成分分析是典型的无监督学习方法。比如对客户进行聚类，将具有相似特征的客户归为一类。

1.3 模型评估相关概念

• 过拟合与欠拟合 ：过拟合指模型在训练数据上表现良好，但在测试数据上表现不佳；欠拟合则是模型过于简单，无法捕捉数据中的复杂模式。
• 数据分区 ：为了评估模型的泛化能力，通常将数据分为训练集、测试集