数字化转型网数据专题将关注数据治理、数据质量管理、数据架构、主数据管理、数据仓库、元数据管理、数据备份、数据挖掘、数据分析、数据安全、大数据、数据合规、等数据相关全产业链相关环节。
数据挖掘方法按照来源进行分类显得过于庞杂，而且不便于理解和记忆。按照其目的，将数据挖掘方法分为预测性和描述性两大类，如下所示。数字化转型网www.szhzxw.cn
目的：预测性
定义：有监督学习，分类模型，用一个或多个自变量预测因变量的值
举例：客户是否会违约是一个因变量，可以根据客户的性别、年龄、收入、职位、经济状况、历史信用状况等因素进行预测
主要算法：决策树、线性回归、逻辑回归、支持向量机、神经网络、判别分析等
目的：描述性
定义：无监督学习，分析具有多个属性的数据集，找出潜在的模式，没有因变量
举例：观察个体之间的相似程度，如根据年龄、性别、收入等因素进行客户细分。根据客户对多个产品的购买情况发现产品之间的相关性数字化转型网www.szhzxw.cn
主要算法：聚类、关联分析、因子分析、主成分分析、社交网络分析等
一、预测性——有监督学习
预测性分析指的是用一个或多个自变量预测因变量的值，以历史数据为训练集，从中学习并建立模型，然后将此模型运用到当前数据上，推测结果。以客户违约作为预测性分析的研究场景，客户是否会违约是一个因变量，我们可以根据客户的性别、年龄、收入、职位、经济状况、历史信用状况等进行预测。
根据SAS工程师总结的商业案例，分类模型可分为三大类。
决策类，如银行卡欺诈检测、人体生物特征识别。
等级评定类，如客户信用评分。
估计类，如违约损失准备金估计、收入预测等。
有些数据挖掘算法在某类应用上表现得更好，如最近邻域法、支持向量机在决策类应用上表现良好，但是在解决排序类和估计类问题时表现一般。而有些数据挖掘算法的表现比较稳定，如决策树和逻辑回归对三类问题都适用，但是在决策类问题上没有在后两类问题上表现好。
二、描述性——无监督学习
描述性分析指的是分析具有多个属性的数据集，找出潜在的模式并进行分类。描述性分析是一种无监督的学习过程。区别于有监督的学习，无监督学习算法没有参照指标，需要结合业务经验来判断数据分类是否正确。无监督学习比较耗时，而且对建模人员的业务素质要求较高。数字化转型网www.szhzxw.cn
描述性分析主要应用于以下两种场景：第一种是观察个体之间的相似程度，如根据年龄、性别、收入等进行客户细分；第二种是根据客户购买的多个产品发现产品之间的相关性，主要算法包括样本聚类、关联规则等。
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