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描述性的，无监督的学习，描述性分析是指分析具有多种属性的数据集，找出潜在的模式并进行分类。描述性分析是一个无监督的学习过程。与监督学习不同，无监督学习算法没有参考指标，需要结合业务经验来判断数据分类是否正确。无监督学习耗时长，对建模者的专业素质要求较高。在数据挖掘建模中，定义标签是主题视角。比如营销预测模型中客户是否回复，是建模者自己设定的规则。这个规则可能是在收到营销消息后的三天内注册一个账号并生成订单。基于时序预测引擎，帮您预测未来。金融数据挖掘工具

数据挖掘和olap具有一定的互补性。在根据数据挖掘的结果采取行动之前，您可以检查此类行动对公司的影响。还有其他方法可以使用olap工具。这可以帮助您探索数据，找出哪些变量对解决问题更重要，并找出异常值和相互影响的变量。这可以帮助您更好地理解您的数据并加快知识发现过程。数据挖掘并不是要取代传统的统计分析方法。相反，它是统计分析方法的延伸和延续。大多数统计分析方法都建立在完善的数学理论和高超的技巧之上，预测精度尚可，但用户要求很高。随着计算机计算能力的不断增强，我们只能利用计算机强大的计算能力，用相对简单固定的方法来完成同样的功能。数据挖掘是人工智能统计和技术的一种应用，它把这些先进复杂的技术综合起来，使人们不必自己掌握这些技术就可以执行相同的功能，而更专注于自己要解决的问题。零售数据挖掘快速：分布式计算引擎 自研高效调度技术，只需数分钟即可获得结果！

某外卖app需要根据早中晚人们的用餐习惯来给用户推送不一样的食物或者优惠券，这样推荐不同的食物更符合用户的习惯。另外根据地点的上下文说的是，如果你在办公室用某外卖app点一份外卖，那么推荐给你的外卖餐厅是要离你较近的，而不是推送十公里以外的餐厅。基于内容的推荐与热度算法我们要知道个性化推荐一般会有两种通用的方法，包括基于内容的个性化推荐，和基于用户行为的个性化推荐。基于用户行为的推荐，会有基于物品的协同过滤（item-cf)与基于用户的协同过滤(user-cf)两种。而协同过滤往往都是要建立在大量的用户行为数据的基础上，在产品发布之初，没有那么大量的数据。所以这个时候就要依靠基于内容的推荐或者热度算法。基于内容的推荐一般来说，基于内容的推荐的意思是，会在产品初期打造阶段引入专家的知识来建立起商品的信息知识库，建立商品之间的相关度。比如，汽车之家的所有的车型，包括了汽车的各种性能参数；电商网站中的女装也包括了各种规格。在内容的推荐过程中，只需要利用用户当时的上下文情况：例如用户正在看一个20万左右的大众轿车，系统就会根据这辆车的性能参数，来找到另外几辆与这辆车相似的车来推荐给用户。一般来说。

机器学习(machine learning)是一种从数据中自动分析并获取规则，并利用规则预测未知数据的算法。换句话说，机器学习就是把现实生活中的问题抽象成一个数学模型，用数学方法求解这个数学模型，从而解决现实生活中的问题。数据挖掘受到许多学科的影响，包括数据库、机器学习、统计学、领域知识和模式识别。简而言之，对于数据挖掘，数据库提供数据存储技术，机器学习和统计学提供数据分析技术。统计学往往忽略了实际效用，痴迷于理论之美。所以统计学提供的大部分技术，必须在机器学习领域进一步研究，成为机器学习算法，才能进入数据挖掘领域。数据挖掘需要使用各种算法和工具，如聚类、分类、关联规则挖掘等，以及数据可视化技术。

也是很多创业公司遇到的较为棘手的问题。在早期团队资金有限的情况下，如何更好地提升用户体验？如果给用户的推荐千篇一律、没有亮点，会使得用户在一开始就对产品失去了兴趣，放弃使用。所以冷启动的问题需要上线新产品认真地对待和研究。在产品刚刚上线，新用户到来的时候，如果没有他在应用上的行为数据，也无法预测其兴趣。另外，当新商品上架也会遇到冷启动的问题，没有收集到任何一个用户对其浏览，点击或者购买的行为，也无从判断将商品如何进行推荐。所以在冷启动的时候要同时考虑用户的冷启动和物品的冷启动。我总结了并延伸了项亮在《推荐系统实践》中的一些方法，可以参考：a.提供热门内容，类似刚才所介绍的热度算法，将热门的内容优先推给用户。b.利用用户注册信息，可以收集人口统计学的一些特征，如性别、国籍、学历、居住地来预测用户的偏好，当然在极度强调用户体验的，注册过程的过于繁琐也会影响到用户的转化率，所以另外一种方式更加简单且有效，即利用用户社交网络账号授权登陆，导入社交网站上的好友信息或者一些行为数据。c.在用户登录时收集对物品的反馈，了解用户兴趣，推送相似的物品。d.在一开始引入专家知识，建立知识库、物品相关度表。使用rfm客户价值分析器，衡量客户价值和客户创造利益的能力。物流数据挖掘团队

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在构建手机银行的功能集时，我们需要采用对象视角。例如，在手机银行的营销响应模型中，手机银行的特征应该反映对象的成本收益变量。比如年龄反映了使用手机银行和去实体渠道的成本。当建模者意识到标签是主观的，他会对标签的选择更加慎重；只有认识到进入模具的特征来自于对象，才能从对象的角度更高效地构建特征集。首先我们来总结一下机器学习和数据挖掘的定义：数据挖掘是指通过算法从大量不完整的、有噪声的、模糊的、随机的数据中寻找隐藏信息的过程。换句话说，数据挖掘试图从海量数据中找到有用的信息。金融数据挖掘工具

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