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数据挖掘实训总结
简单来说，数据挖掘是基于“归纳”的思路，从大量的数据中（因为是基于归纳的思路，因此数据量的大小很大程度上决定了数据挖掘结果的鲁棒性）寻找规律，为决策提供证据。从这种角度上来说，数据挖掘可能并不适合进行科学研究，因为从本质上来说，数据挖掘这个技术是不能证明因果的，以一个最典型的例子来说，例如数据挖掘技术可以发现啤酒销量和尿布之间的关系，但是显然这两者之间紧密相关的关系可能在理论层面并没有多大的意义。不过，仅以此来否定数据挖掘的意义，显然就是对数据挖掘这项技术价值加大的抹杀，显然，数据挖掘这项技术从设计出现之初，就不是为了指导或支持理论研究的，它的重要意义在于，它在应用领域体现出了极大地优越性。
现代的商业社会中，充斥着大量的信息，如何从这些信息中迅速的定位并找到有价值的信息显然可以成为企业制胜的关键，毕竟在这个信息过载的世界里，基于多少信息所做出的决策会显著的影响决策的质量和科学性，而数据挖掘技术就使这种归纳决策得到了实现。数据挖掘可以从企业数据仓库中定位有价值的、但是并未事先被企业员工或者高层管理者知道的信息，并对这些信息进行一些基本的分析（例如聚类、回归等）。从目前的应用来看，将数据挖掘技术应用在营销或企业决策方面，管理者遵循的逻辑是“消费者过去的行为会极大的影响甚至决定未来所做出的选择”，而过往真实的数据显然就是对消费者行为最真实的记录，从中挖掘出的规律对于企业决策自然是至关重要的。
一项好的技术并不一定要面面俱到，就像数据挖掘一样，目前来说，这项技术在理论研究中应用可能并不合适，但是用于实际决策或者企业营销的过程中，显然可以令过往数据完备的企业获益匪浅
下面是个人对数据挖掘技术的认识，和大家讨论一下：
1、数据挖掘是种知识发现，是种foresight（预见性）。它不同于数据分析的就是它从大量的数据中找到信息，信息中发掘出知识，拿这个知识来指导实践。而数据分析就是insight，找到这种现象的原因。
2、数据挖掘是一个过程，需要有反馈，验证，循环往复。不要期望很快就能得到一个好的模型或结论；不要期望一下找到最优。
3、数据挖掘是任务驱动的，不合适由研发来推动。商业数据挖掘应该由市场或销售来发起，他们会发现一些最根本的问题，而这些问题往往是用“提高”或“改善”这样的语言来描述的。并且他们能提供一些经验，有效帮助研发来明确关键的特征，需要特别关注反馈的特征。描述问题，准备数据是数据挖掘的关键。
4、常用的数据挖掘方法就这么几类，模型虽然有好有坏，但是原理是一样的。建议用通用的工具，最基本的方法先对数据进行一下分析，看看哪类模型是最适合的。常用的方法是聚类(K-means)，分类(决策树)，关联分析(Apriori)。常用的工具SPSS，Minitab,SAS.如果你要成为一名研发人员，为了数据挖掘而数据挖掘是不合适的，为了测试某个模型而去用某个模型也是不合适的，一拿到任务就定制算法更是不合适的。分析要实现什么，能实现什么需要广泛收集大家的意见，特别是做决策的。我们要比决策者更关注得到结论的过程，并要想方设法努力展现。
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