电信低数据挖掘实验数据(数据挖掘之数据预处理实验)

数据挖掘专业有哪些应用啊,这是个什么样的专业,发展前景怎样?

1、数据计算及应用是一个新兴的学科领域，它涵盖了计算机科学技术、数学、统计学、经济学、商业管理等多个学科的知识，拥有广泛的就业方向及前景。本文将详细解析该领域的就业形势和发展趋势，为读者提供有价值的参考。

2、当前数据挖掘应用主要集中在电信(客户分析)，零售(销售预测)，农业(行业数据预测)，网络日志(网页定制)，银行(客户欺诈)，电力(客户呼叫)，生物(基因)，天体(星体分类)，化工，医药等方面。

3、数据挖掘的应用非常广泛，只要该产业有分析价值与需求的数据库，皆可利用数据挖掘工具进行有目的的发掘分析。

4、数据科学研究：数据科学研究作为一个全新的工作，它能够将企业、单位的数据和技术转化为有用的商业信息。随着大数据时代的到来，越来越多的工作、事物直接涉及或针对大数据，这就需要专业的数据科学人员来研究。

5、这就意味着优化客户获取***，既考虑客户数量上的短期效益，同时也考虑客户价值的中期和长期收益。

6、作为一名“数据科学与大数据技术”专业的大二学姐，对于“大数据管理与应用”这个专业也算是有一定的了解。接下来，我将围绕“大数据管理与应用”专业具体学什么，就业前景怎么样以及发展方向有哪些这三大方面进行分析。

数据挖掘在电信客户流失分析中的应用

1、在此，数据挖掘所提供的数据探索能力得到了充分的发挥，下面简要地描述数据挖掘在客户流失分析管理中的应用过程。

2、应用数据挖掘技术可以根据过去拥有的客户流失数据建立客户属性、服务属性和客户消费数据与客户流失可能性关联的数学模型，找出客户属性、服务属性和客户消费数据与流失的关系，给出明确的数学公式或规则，从而计算出客户流失的可能性。

3、因此，本文将利用Excel对某电信服务商的用户基础数据进行分析，挖掘出造成客户流失的主演因素，以帮助运营商制定出有效的用户挽留***，提高用户留存率。

4、当前数据挖掘应用主要集中在电信(客户分析)，零售(销售预测)，农业(行业数据预测)，网络日志(网页定制)，银行(客户欺诈)，电力(客户呼叫)，生物(基因)，天体(星体分类)，化工，医药等方面。

5、问题没表述清楚，数据挖掘目前在金融、电信、银行行业都有广泛的应用。具体就有客户流失预测，客户细分，收入预测、交叉销售等。

6、在实际应用中，利用数据挖掘工具为已经流失的客户建立模型，然后利用这些模型可以预测出现有客户中将来可能流失的客户，企业就能研究这些客户的需求，并***取相应的措施防止其流失，从而达到保持客户的目的。

数据挖掘的数据处理

数据挖掘的数据处理 从数据本身来考虑，数据挖掘通常需要有信息收集、数据集成、数据规约、数据清理、数据变换、数据挖掘实施过程、模式评估和知识表示8个步骤。

IntelligentMiner由美国IBM公司开发的数据挖掘软件IntelligentMiner是一种分别面向数据库和文本信息进行数据挖掘的软件系列，它包括IntelligentMinerforData和IntelligentMinerforText。

利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等， 它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。 　　①分类。

处理的方式可以很简单也可以很复杂，我***取过的一个方法是：对字符串取值，按照ANSI码值求和得到字符串的值，如果值太大，可以取一个适当的质数对其求模，本质上就是映射到一个区间了。然后就得到数值型的数据了。

原始数据存在的几个问题：不一致；重复；含噪声；维度高。数据预处理包含数据清洗、数据集成、数据变换和数据归约几种方法。在数据挖掘之前要对原始数据进行预处理是数据挖掘中使用的数据的原则。

数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。数据预处理是指在主要的处理以前对数据进行的一些处理。

数据挖掘流程

数据准备数据准备包括：选择数据–在大型数据库和数据仓库目标中 提取数据挖掘的目标数据集；数据预处理–进行数据再加工，包括检查数据的完整性及数据的一致性、去噪声，填补丢失的域，删除无效数据等。

数据理解数据理解，指从数据收集开始，然后接着是一系列活动，这些活动的目的是：熟悉数据，甄别数据质量问题、发现对数据的真知灼见、或者探索出令人感兴趣的数据子集并形成对隐藏信息的***设。

数据挖掘建模的标准流程是将大规模未经处理数据分为小组，以进行测试或检验。然后分析师就可以根据一部分数据（实验组）建立模型（可以使用任何建模方法或公式），用另一部分数据（测试组）测试建立起来的模型。