投诉数据挖掘

❶ 数据挖掘的经验之谈

第一，目标律：业务目标是所有数据解决方案的源头。
第二，知识律：业务知识是数据挖掘过程每一步的核心。
第三，准备律：数据预处理比数据挖掘其他任何一个过程都重要。
第四，试验律(NFL律：No Free Lunch)：对于数据挖掘者来说，天下没有免费的午餐，一个正确的模型只有通过试验(experiment)才能被发现。
第五，模式律(大卫律)：数据中总含有模式。
第六，洞察律：数据挖掘增大对业务的认知。
第七，预测律：预测提高了信息泛化能力。
第八，价值律：数据挖掘的结果的价值不取决于模型的稳定性或预测的准确性。
第九，变化律：所有的模式因业务变化而变化。

❷ 基于数据挖掘的骚扰电话识别，通过数据集分类后怎么验证是不是骚扰电话

获取一些骚扰电话样本和正常通话样本
提取特征,ex: 通话时间，电话号码，响铃次数。。。
设计2分类器，ex：SVM
test

❸ 如何有效地进行数据挖掘和分析，数据治理平台哪家好

可以利用数据中台有效进行数据挖掘和分析。数据中台建设的基础其实还是数据仓库和数据中心，但和传统的数据仓库和数据中心相比，确实有一些过人之处。此处以袋鼠云数据中台为例，浅析数据中台策略的几个过人之处：

1、 数据汇聚，承上启下。区别于传统的数据治理平台，数据中台策略的基本理念是，将所有的数据汇聚到数据中台，以后的每个数据应用（无论是指标和分析类的，还是画像类和大数据类的）统统从数据中台获取数据，如果数据中台没有，那么数据中台就负责把数据找来，如果数据中台找不来或者从外部购买，就说明当前真没有这个数据，数据应用也就无从展开。

2、 纵观大局，推动全局。数据业务在企业中应当是一个完整业务，是一个亟需提高定位的业务，是企业的战略业务。所以数据中台策略应当对应企业的数据战略，并提供更有力的支撑，而不是仅仅停留在把数据采集，把数据清洗，把数据算出来。所以，数据中台建设，需要详实了解企业的数据情况，数据需求以及构建数据业务的推动蓝图。上述内容应当通过相互衔接的七个数据服务进行完整的构建以及推动。

3、 技术升级、应用便捷。大数据平台在很长一段时间，甚至直至现在都还是以开源产品为主流的状况，开源产品使用费力，配置繁琐，导致大数据开发门槛高，数据应用受到严重阻碍，甚至在很多地方一直把大数据技术平台和传统的数仓做区别对待，认为大数据产品的特点是流式计算和处理非结构化数据。其实大数据产品如果能够降低使用门槛的话，会迅速替代传统数仓的技术产品。传统数仓无论在海量数据处理能力，节点扩展能力，实时计算能力，软件购买和维护成本等诸多方面都无法与当前的大数据平台进行抗衡。目前业内比较典型的就是阿里云数加平台，数加平台基本让数据开发者能够像使用传统数据库一样的使用大数据平台了，所有操作方式都是通过可视化界面进行，大部分的开发都是通过SQL语句来实现。

袋鼠云数据中台建设与策略已经脱离了一个单纯的产品概念范畴，更多的是关注于企业的整体数据化建设工作，这也是数据治理平台的趋势所向。

❹ 数据挖掘技术有哪些不足和需要改进的地方

隐私保护问题。最浅显的道理就是，超市根据你买过牛奶和尿布，知道你很大的可能也买过其他婴儿用品（不一定非要在该超市买），返回来说，如果你以前的购买行为被你视为隐私，那这个超市就侵犯你的隐私了。例子不过是打个比方。
目前的技术对数据挖掘的隐私保护十分有限，大致方法就是：要么干脆拒绝相关数据的外部访问（这不太现实）；要么用一定算法把数据随机化（可惜再怎么随机也只是伪随机，不过能稍微有点保护作用）。这个问题是所有数据挖掘问题的重中之重，因为它决定了数据挖掘能否广泛应用。

❺ 举例说明数据挖掘对网络隐私权侵犯的问题

这很明显嘛，我给你举个例子，在中国，输入法是会记录用户输入的内容的，而且可以把你的输入内容通过网络上传到服务器中，然后通过你经常输入的信息，运用数据挖掘方法可以判断一个人的身份，进而可以作为推销产品做广告等行为的基础，这种偷取用户输入内容的行为就是一种侵犯隐私权的行为，其实还有很多，比如说注册账户的信息也会被分析，用作其他用途。

❻ 数据挖掘到什么地步是违法的

物联网技术由三面构：
1、应用技术：数据存储、并行计算、数据挖掘、平台服务、信息呈现；
2、网络技术：低速低功耗近距离线、IPV6、广域线接入增强、网关技术、AD HOC
网络、区域宽带线接入、广域核网络增强、节点技术；
3、知技术：传器、执行器、RFID标签、二维条码；

物联网技术核：线传网络（WSN）射频识别（RFID）；
计算机专业应主要习物联网技术应用、构建、运营、维护、管理、服务等领域知识

❼ 如何对客服数据进行数据挖掘

你说的是文本数据还是音频数据呢？如果是音频数据，那就要将音频转换成文本，这个就是很难的，但是可以使用现在科大讯飞等提供的接口。有了数据，就可以分析挖掘了，比如关键词的统计分析、分类，如果能进行情感的分析，就更好了，不过难度还是很大的。文本挖掘技术我觉得还是挺难的。客服数据可以用来辅助判断客服人员的工作时间和质量，还可以对企业的运行状况进行体现，甚至可以开发一个基于客服数据的企业运行状况监测系统，一般企业出现问题，客服电话都会有变化，这时越早做出应对，企业的损失就越小。

❽ 数据挖掘在挖掘客户数据过程中遇到敏感数据是如何处理的

一般是这样。
第一告知用户，可能会涉及隐私数据
第二挖掘人员要签署保密协议，泄漏负责。

❾ 数据挖掘中 聚类算法 数据集在什么地方获取的

可以使用UCI上的标准数据集 http://archive.ics.uci.e/ml/ ，kdd上的也行
其次是你看文显时文中提到的可以获得的数据及集

❿ 信用卡欺诈行为检测属于哪一项数据挖掘任务( )

总结一下主要有以下几点：1、计算机编程能力的要求作为数据分析很多情况下需要用到成型的分析工具，比如EXCEL、SPSS，或者SAS、R。一个完全不懂编程，不会敲代码的人完全可以是一名能好的数据分析师，因为一般情况下OFFICE包含的几个工具已经可以满足大多数数据分析的要求了。很多的数据分析人员做的工作都是从原始数据到各种拆分汇总，再经过分析，最后形成完整的分析报告。当然原始数据可以是别人提供，也可以自己提取（作为一名合格的数据分析师，懂点SQL知识是很有好处的）。而数据挖掘则需要有编程基础。为什么这样说呢？举两个理由：第一个，目前的数据挖掘方面及相关的研究生方面绝大多数是隶属于计算机系；第二点，在招聘岗位上，国内比较大的公司挂的岗位名称大多数为“数据挖掘工程师”。从这两点就可以明确看出数据挖掘跟计算机跟编程有很大的联系。2、在对行业的理解的能力要想成为一名优秀的数据分析师，对于所从事的行业有比较深的了解和理解是必须要具备的，并且能够将数据与自身的业务紧密结合起来。简单举个例子来说，给你一份业务经营报表，你就能在脑海中勾画出目前经营状况图，能够看出哪里出现了问题。但是，从事数据挖掘不一定要求对行业有这么高的要求。3、专业知识面的要求数据分析师出对行业要了解外，还要懂得一些统计学、营销、经济、心理学、社会学等方面的知识，当然能了解数据挖掘的一些知识会更好。数据挖掘工程师则要求要比较熟悉数据库技术、熟悉数据挖掘的各种算法，能够根据业务需求建立数据模型并将模型应用于实际，甚至需要对已有的模型和算法进行优化或者开发新的算法模型。想要成为优秀的数据挖掘工程师，良好的数学、统计学、数据库、编程能力是必不可少的。总之一句话来概括的话，数据分析师更关注于业务层面，数据挖掘工程师更关注于技术层面。数据分析师与数据挖掘工程师的相似点：1、都跟数据打交道。他们玩的都是数据，如果没有数据或者搜集不到数据，他们都要丢饭碗。2、知识技能有很多交叉点。他们都需要懂统计学，懂数据分析一些常用的方法，对数据的敏感度比较好。3、在职业上他们没有很明显的界限。很多时候数据分析师也在做挖掘方面的工作，而数据挖掘工程师也会做数据分析的工作，数据分析也有很多时候用到数据挖掘的工具和模型，很多数据分析从业者使用SAS、R就是一个很好的例子。而在做数据挖掘项目时同样需要有人懂业务懂数据，能够根据业务需要提出正确的数据挖掘需求和方案能够提出备选的算法模型，实际上这样的人一脚在数据分析上另一只脚已经在数据挖掘上了。事实上没有必要将数据分析和数据挖掘分的特别清，但是我们需要看到两者的区别和联系，作为一名数据行业的从业者，要根据自身的特长和爱好规划自己的职业生涯，以寻求自身价值的最大化。sc-cpda数据分析公众交流平台