課程: 論文研討(三)
日期 : 2013/01/04
時間 : 13:50 ~ 15:30
學生 : 資傳研二 陳怡安
演講者 : 成功大學 曾新穆教授
心得報告:
為了達成社群網路的即時性的行銷與客戶服務,透過對社群網路資訊進行資料探勘,藉此尋找有用之資訊
資料探勘一般是指從大量的資料中自動搜尋隱藏於其中的有著特殊關聯性的訊息的過程
這次演講提及了資料探勘技術的四大類型:
分類(Classification)
從已知類別的物件集合中,依據其屬性(可能影響物件類別的變數,例如高矮胖瘦、紅黃綠紫等)建立一個分類模式來描述物件屬性與類別之關係。分類分析可被用來處理如郵寄對象篩選的問題,利用一些已經分類的資料來研究它們的特徵,然後再根據這些特徵對其他未經分類或是新的資料做預測
關聯(Association)
關聯分析的目的是由這些交易資料中,找出交易項目的關係法則。也就是當某些交易項目在一筆交易中出現,相關的其他交易項目通常也會同時出現在這個交易中。
叢集(Clustering)
給定一組由多個屬性描述其特性的物件集合,叢集分析會根據物件間的相似性,將這些物件分成集群,使得每個集群內的成員具有高度的相似性,而不同集群間之物件具有高度的不相似性。
因果(Sequencing)
因果分析的目的是由一群有次序性的交易中,找出經常依照特定次序出現的資料項目,典型的例子即用於分析顧客的長期購買行為。