投訴數據挖掘

❶ 數據挖掘的經驗之談

第一，目標律：業務目標是所有數據解決方案的源頭。
第二，知識律：業務知識是數據挖掘過程每一步的核心。
第三，准備律：數據預處理比數據挖掘其他任何一個過程都重要。
第四，試驗律(NFL律：No Free Lunch)：對於數據挖掘者來說，天下沒有免費的午餐，一個正確的模型只有通過試驗(experiment)才能被發現。
第五，模式律(大衛律)：數據中總含有模式。
第六，洞察律：數據挖掘增大對業務的認知。
第七，預測律：預測提高了信息泛化能力。
第八，價值律：數據挖掘的結果的價值不取決於模型的穩定性或預測的准確性。
第九，變化律：所有的模式因業務變化而變化。

❷ 基於數據挖掘的騷擾電話識別，通過數據集分類後怎麼驗證是不是騷擾電話

獲取一些騷擾電話樣本和正常通話樣本
提取特徵,ex: 通話時間，電話號碼，響鈴次數。。。
設計2分類器，ex：SVM
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❸ 如何有效地進行數據挖掘和分析，數據治理平台哪家好

可以利用數據中台有效進行數據挖掘和分析。數據中台建設的基礎其實還是數據倉庫和數據中心，但和傳統的數據倉庫和數據中心相比，確實有一些過人之處。此處以袋鼠雲數據中台為例，淺析數據中台策略的幾個過人之處：

1、 數據匯聚，承上啟下。區別於傳統的數據治理平台，數據中台策略的基本理念是，將所有的數據匯聚到數據中台，以後的每個數據應用（無論是指標和分析類的，還是畫像類和大數據類的）統統從數據中台獲取數據，如果數據中台沒有，那麼數據中台就負責把數據找來，如果數據中台找不來或者從外部購買，就說明當前真沒有這個數據，數據應用也就無從展開。

2、 縱觀大局，推動全局。數據業務在企業中應當是一個完整業務，是一個亟需提高定位的業務，是企業的戰略業務。所以數據中台策略應當對應企業的數據戰略，並提供更有力的支撐，而不是僅僅停留在把數據採集，把數據清洗，把數據算出來。所以，數據中台建設，需要詳實了解企業的數據情況，數據需求以及構建數據業務的推動藍圖。上述內容應當通過相互銜接的七個數據服務進行完整的構建以及推動。

3、 技術升級、應用便捷。大數據平台在很長一段時間，甚至直至現在都還是以開源產品為主流的狀況，開源產品使用費力，配置繁瑣，導致大數據開發門檻高，數據應用受到嚴重阻礙，甚至在很多地方一直把大數據技術平台和傳統的數倉做區別對待，認為大數據產品的特點是流式計算和處理非結構化數據。其實大數據產品如果能夠降低使用門檻的話，會迅速替代傳統數倉的技術產品。傳統數倉無論在海量數據處理能力，節點擴展能力，實時計算能力，軟體購買和維護成本等諸多方面都無法與當前的大數據平台進行抗衡。目前業內比較典型的就是阿里雲數加平台，數加平台基本讓數據開發者能夠像使用傳統資料庫一樣的使用大數據平台了，所有操作方式都是通過可視化界面進行，大部分的開發都是通過SQL語句來實現。

袋鼠雲數據中台建設與策略已經脫離了一個單純的產品概念范疇，更多的是關注於企業的整體數據化建設工作，這也是數據治理平台的趨勢所向。

❹ 數據挖掘技術有哪些不足和需要改進的地方

隱私保護問題。最淺顯的道理就是，超市根據你買過牛奶和尿布，知道你很大的可能也買過其他嬰兒用品（不一定非要在該超市買），返回來說，如果你以前的購買行為被你視為隱私，那這個超市就侵犯你的隱私了。例子不過是打個比方。
目前的技術對數據挖掘的隱私保護十分有限，大致方法就是：要麼乾脆拒絕相關數據的外部訪問（這不太現實）；要麼用一定演算法把數據隨機化（可惜再怎麼隨機也只是偽隨機，不過能稍微有點保護作用）。這個問題是所有數據挖掘問題的重中之重，因為它決定了數據挖掘能否廣泛應用。

❺ 舉例說明數據挖掘對網路隱私權侵犯的問題

這很明顯嘛，我給你舉個例子，在中國，輸入法是會記錄用戶輸入的內容的，而且可以把你的輸入內容通過網路上傳到伺服器中，然後通過你經常輸入的信息，運用數據挖掘方法可以判斷一個人的身份，進而可以作為推銷產品做廣告等行為的基礎，這種偷取用戶輸入內容的行為就是一種侵犯隱私權的行為，其實還有很多，比如說注冊賬戶的信息也會被分析，用作其他用途。

❻ 數據挖掘到什麼地步是違法的

物聯網技術由三面構：
1、應用技術：數據存儲、並行計算、數據挖掘、平台服務、信息呈現；
2、網路技術：低速低功耗近距離線、IPV6、廣域線接入增強、網關技術、AD HOC
網路、區域寬頻線接入、廣域核網路增強、節點技術；
3、知技術：傳器、執行器、RFID標簽、二維條碼；

物聯網技術核：線傳網路（WSN）射頻識別（RFID）；
計算機專業應主要習物聯網技術應用、構建、運營、維護、管理、服務等領域知識

❼ 如何對客服數據進行數據挖掘

你說的是文本數據還是音頻數據呢？如果是音頻數據，那就要將音頻轉換成文本，這個就是很難的，但是可以使用現在科大訊飛等提供的介面。有了數據，就可以分析挖掘了，比如關鍵詞的統計分析、分類，如果能進行情感的分析，就更好了，不過難度還是很大的。文本挖掘技術我覺得還是挺難的。客服數據可以用來輔助判斷客服人員的工作時間和質量，還可以對企業的運行狀況進行體現，甚至可以開發一個基於客服數據的企業運行狀況監測系統，一般企業出現問題，客服電話都會有變化，這時越早做出應對，企業的損失就越小。

❽ 數據挖掘在挖掘客戶數據過程中遇到敏感數據是如何處理的

一般是這樣。
第一告知用戶，可能會涉及隱私數據
第二挖掘人員要簽署保密協議，泄漏負責。

❾ 數據挖掘中 聚類演算法 數據集在什麼地方獲取的

可以使用UCI上的標准數據集 http://archive.ics.uci.e/ml/ ，kdd上的也行
其次是你看文顯時文中提到的可以獲得的數據及集

❿ 信用卡欺詐行為檢測屬於哪一項數據挖掘任務( )

總結一下主要有以下幾點：1、計算機編程能力的要求作為數據分析很多情況下需要用到成型的分析工具，比如EXCEL、SPSS，或者SAS、R。一個完全不懂編程，不會敲代碼的人完全可以是一名能好的數據分析師，因為一般情況下OFFICE包含的幾個工具已經可以滿足大多數數據分析的要求了。很多的數據分析人員做的工作都是從原始數據到各種拆分匯總，再經過分析，最後形成完整的分析報告。當然原始數據可以是別人提供，也可以自己提取（作為一名合格的數據分析師，懂點SQL知識是很有好處的）。而數據挖掘則需要有編程基礎。為什麼這樣說呢？舉兩個理由：第一個，目前的數據挖掘方面及相關的研究生方面絕大多數是隸屬於計算機系；第二點，在招聘崗位上，國內比較大的公司掛的崗位名稱大多數為「數據挖掘工程師」。從這兩點就可以明確看出數據挖掘跟計算機跟編程有很大的聯系。2、在對行業的理解的能力要想成為一名優秀的數據分析師，對於所從事的行業有比較深的了解和理解是必須要具備的，並且能夠將數據與自身的業務緊密結合起來。簡單舉個例子來說，給你一份業務經營報表，你就能在腦海中勾畫出目前經營狀況圖，能夠看出哪裡出現了問題。但是，從事數據挖掘不一定要求對行業有這么高的要求。3、專業知識面的要求數據分析師出對行業要了解外，還要懂得一些統計學、營銷、經濟、心理學、社會學等方面的知識，當然能了解數據挖掘的一些知識會更好。數據挖掘工程師則要求要比較熟悉資料庫技術、熟悉數據挖掘的各種演算法，能夠根據業務需求建立數據模型並將模型應用於實際，甚至需要對已有的模型和演算法進行優化或者開發新的演算法模型。想要成為優秀的數據挖掘工程師，良好的數學、統計學、資料庫、編程能力是必不可少的。總之一句話來概括的話，數據分析師更關注於業務層面，數據挖掘工程師更關注於技術層面。數據分析師與數據挖掘工程師的相似點：1、都跟數據打交道。他們玩的都是數據，如果沒有數據或者搜集不到數據，他們都要丟飯碗。2、知識技能有很多交叉點。他們都需要懂統計學，懂數據分析一些常用的方法，對數據的敏感度比較好。3、在職業上他們沒有很明顯的界限。很多時候數據分析師也在做挖掘方面的工作，而數據挖掘工程師也會做數據分析的工作，數據分析也有很多時候用到數據挖掘的工具和模型，很多數據分析從業者使用SAS、R就是一個很好的例子。而在做數據挖掘項目時同樣需要有人懂業務懂數據，能夠根據業務需要提出正確的數據挖掘需求和方案能夠提出備選的演算法模型，實際上這樣的人一腳在數據分析上另一隻腳已經在數據挖掘上了。事實上沒有必要將數據分析和數據挖掘分的特別清，但是我們需要看到兩者的區別和聯系，作為一名數據行業的從業者，要根據自身的特長和愛好規劃自己的職業生涯，以尋求自身價值的最大化。sc-cpda數據分析公眾交流平台