大数据分析场景和模型应用

数据分析建模需要先明确业务需求，然后选择是描述型分析还是预测型分析。

• 如果分析的目的是描述目标行为模式，就采用描述型数据分析，描述型分析就考虑 关联规则 、 序列规则 、 聚类 等模型。
• 如果是预测型数据分析，就是量化未来一段时间内，某个事件的发生概率。有两大预测分析模型， 分类预测 和 回归预测。

常见的数据建模分类

分类与回归

• 分类：是通过已有的训练样本去训练得到一个最优模型，再利用这个模型将输入映射为相应的输出，对输出进行简单的判断从而实现分类的目的，也就具有了对未知数据进行分类的能力。
• 回归：是基于观测数据建立变量间适当的依赖关系，以分析数据内在的规律，得到响应的判断。并可用于预报、控制等问题。

应用

信用卡申请人风险评估、预测公司业务增长量、预测房价，未来的天气情况等

原理：

• 回归：用属性的 历史数据 预测未来趋势。算法首先假设一些已知类型的函数可以匹配目标数据，然后分析匹配后的误差，确定一个与目标数据匹配程度最好的函数。回归是对真实值的一种 逼近预测。

区别：

--- 分类模型采用 离散预测值，回归模型采用 连续的预测值。

聚类

• 聚类：就是将相似的事物聚集在一起，不相似的事物划分到不同的类别的过程。
• 聚类分析：又称群分析，它是研究（样品或指标）分类问题的一种统计分析方法，同时也是数据挖掘的一个重要算法。

应用：

根据症状归纳特定疾病、发现信用卡高级用户、根据上网行为对客户分群从而进行精确营销等。

原理：

在没有给定划分类的情况下，根据信息相似度进行信息聚类。

聚类的输入是一组 未被标记的数据，根据样本特征的距离或相似度进行划分。划分原则是保持最大的组内相似性和最小的组间相似性。

不同于分类，聚类事先 没有任何训练样本，直接对数据进行建模。聚类分析的目标，就是在相似的基础上收集数据来分类。 在机器学习方法里，聚类属于无监督学习。

时序模型

• 不管在哪个领域中（如金融学、经济学、生态学、神经科学、物理学等），时间序列（time series）数据都是一种重要的结构化数据形式。在多个时间点观察或测量到的任何事物，都可以形成一段时间序列。时间序列大多都是固定频率的，数据点将根据某种规律定期出现。

应用：

下个季度的商品销量或库存量是多少？明天用电量是多少？今天的北京地铁13号线的人流情况？

原理：

描述 基于时间或其他序列的 经常发生的规律或趋势，并对其建模。 与回归一样，用已知的数据预测未来的值，但这些数据的区别是 变量所处时间的不同。重点考察数据之间在 时间维度上的关联性。

常见的数据分析应用场景如下：

市场营销

• 营销响应分析建模(逻辑回归，决策树)
• 净提升度分析建模(关联规则)
• 客户保有分析建模(卡普兰梅尔分析，神经网络)
• 购物蓝分析(关联分析Apriori)
• 自动推荐系统(协同过滤推荐，基于内容推荐，基于人口统计推荐，基于知识推荐，组合推荐，关联规则)
• 客户细分(聚类)
• 流失预测(逻辑回归)

风险管理

• 客户信用风险评分(SVM，决策树，神经网络)
• 市场风险评分建模(逻辑回归和决策树)
• 运营风险评分建模(SVM)
• 欺诈检测(决策树，聚类，社交网络)

数据分析_数据建模理论基础

原文：https://blog.51cto.com/tobeys/2442827