本文将详细介绍数据挖掘的关键方法及其实践应用。
数据挖掘，就如同在辽阔的草原上收获果实，虽不知道金脉的具置，但果实的存在是肯定的。在这片繁杂的数据草原中，清理出一条条通向知识的道路却需要花费大量时间。收获真正有价值的规则和果实通常需要花费大部分的精力。即使数据最终变得干净，也需要深入思考和选择合适的分析方法，才能找到高效和有价值的规则。
一、什么是数据挖掘
数据挖掘是一种技术，通过分析大量数据，发现有用的模式和规则，并支持营销活动的统计方法和工具的集合。这种技术可以基于对每个客户的深刻理解，形成公司与客户之间长期良好关系的方法和策略。
二、数据挖掘的类型
数据挖掘分为两种类型：假设检验（面向目标）和知识发现（探索性）。前者有一个客观变量来预测购买量和客户反应，并据此对客户进行分类。后者则更注重从数据中发现有用的规则、模式、相似性等。
三、数据挖掘的步骤
1. 目的明确：在数据挖掘中，明确目的是至关重要的。否则，可能陷入数据海洋中却一无所获。
2. 分析策略的确定：仔细查看数据，了解其内容，然后制定分析策略。选择合适的数据和分析工具是关键。
3. 数据清洗和处理：清理掉不必要的数据，如重复、错误、污染的数据。将数据标准化，格式化成可以进行分析的形式。
4. 基本聚合：通过计算基本统计量和进行交叉制表来减少解决问题的基础数值。
5. 多元分析：根据分析策略的结果，选择合适的分析方法，如回归分析、聚类分析、关联分析等。
6. 模型创建：根据多元分析的结果，概括规则并创建模型。该模型可以用某种算法解决新问题。
四、大数据与数据挖掘
大数据具有3V和4V的特征，使得数据挖掘在处理大数据时面临更大的挑战。也正是这些挑战使得我们从海量数据中受益更多。大数据的价值在于对数据进行深入分析，得出有用的知识和智慧。
五、与其他领域的关联
数据挖掘与数据科学、统计分析等都有密切的关系。它们之间的区别和联系在于所使用的术语和方法的不同，但目标都是从数据中提取有用的信息和知识。
六、实际应用的例子
1. 产品分析：对数以万计的产品进行分析，通过品类分析在CTB（Customer to Business）分析中解决数据稀疏问题。
2. 客户分析：通过客户分组，了解不同客户的购买习惯和特征。例如，按属性区分客户，计算交叉表中的消费金额等。
3. 预测和分析：了解产品销量与温度之间的关系，预测未来销量；通过RFM分析等方法对客户进行排序和分组；利用各种回归分析、决策树、网络等技术找出变量之间的关系。
数据分析的本质在于理解数据、提取信息、建立模型和解决问题。了解这些分析方法非常重要，但更重要的是能够基于对数据的深入理解制定有效的分析策略。在处理每天更新的销售数据和产品数据时，需要将其综合并存储在数据仓库中，以便进行进一步的分析和数据挖掘。