作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
数据分析与挖掘
数据分析(Data Analysis)、数据挖掘(Data Mining)和知识发现(Knowledge Discovery)是数据科学的一门重要分支，通常也被称为机器学习的前身，是指从海量数据中发现有价值的信息，并对其进行整理、理解和应用。
数据分析与挖掘的研究历史可以追溯到上世纪70年代，早期的数据分析工作主要集中在运用统计方法和统计模型进行数据挖掘和信息检索，后来逐渐演变成关于数据的多种处理、分析和建模任务。
而如今，随着互联网、云计算、大数据等新兴技术的飞速发展，以及数据采集、传输、存储和计算能力的增长，数据分析与挖掘正在从事更加复杂、富有挑战性的任务。
作为一名大数据架构师，你应该有全面的了解和掌握数据分析与挖掘的各个领域，并且能够利用各种工具解决实际业务中的数据挖掘问题。
本文将从数据挖掘的基础知识开始，阐述数据分析与挖掘的定义、相关理论、关键技术、核心算法等内容，重点关注如何构建数据分析与挖掘系统，以及一些典型的业务场景及挑战。
作者简介
徐珂玲，清华大学计算机系硕士生，现就职于腾讯公司，主攻大数据研发。主要研究方向为数据挖掘、数据分析与机器学习。
2. 数据分析与挖掘简介
数据分析(Data Analysis)
数据分析（Data Analysis）：从原始数据中提取有用的信息，并运用统计方法和模型对数据进行整理、分析和描述，找出其中的模式、规律和特点，进行预测或决策。
数据分析过程中包括以下几个方面：
- 数据获取：收集、整理数据，通过数据采集工具获取。
- 数据组织：数据格式化、转换、结构化，形成合适的数据库表格。
- 数据预处理：数据清洗、数据归一化、缺失值处理、异常值检测、变量选择、特征工程等。
- 数据探索：利用统计模型、图表、矩阵等进行数据可视化，探索性数据分析，寻找隐藏在数据中的联系、关联关系。
- 模型构建：选取适当的机器学习算法，训练模型，得出模型参数，估计模型精确度。
- 模型评估：验证模型的有效性，通过误差评估指标来判断模型是否优秀。
- 模型应用：最终根据模型结果对外提供服务。
数据挖掘(Data Mining)
数据挖掘(Data Mining)，又叫“大数据分析”或“大数据”、“海量数据分析”，是指采用计算机技术，从大量数据中提炼有意义的信息，建立数据模型，运用模型对数据进行分析挖掘，以发现潜在的模式、信息、知识、商业机会等，具有十分广泛的应用领域。
数据挖掘的关键词包括数据集、数据类型、数据模型、数据仓库、数据挖掘算法、数据挖掘过程。
数据集
数据集(Dataset)是指一种结构化、无序的集合，其中包含来自不同源的记录，这些记录可能有各种格式、形式和质量，并用于分析和挖掘目的。
数据集包含了诸如文档、文本、图像、音频、视频等多种类型的信息，且数据量很大，通常涉及多个维度，每一个维度都包含许多不同的属性或特征，所以，数据集的研究有助于了解和分析整个社会、经济和文化过程中的各种现象。
数据类型
数据类型包括静态数据、半结构化数据、结构化数据和多维数据。
静态数据：也称非结构化数据，一般来说，静态数据是指不会随时间、地点或物品变化而发生变化的数据。例如，文档数据、图片、视频等。静态数据往往以单条记录的形式存在，难以进行聚类、关联分析、因果分析和挖掘，只能按照规则进行查询和过滤。
半结构化数据：它包含了结构化和非结构化两部分。结构化数据是指存储在数据库中的字段，数据之间的关系是固定的；非结构化数据则不一定遵循这种格式，数据之间的联系、依赖关系可以由其他的元素相互影响，例如文本、图片、音频和视频。由于没有严格的格式，半结构化数据容易在分析过程中引入噪声。
结构化数据：结构化数据就是传统意义上的数据库表格，包含了固定数量和顺序的数据列。结构化数据可以进行分析和数据挖掘，但其缺乏动态特性，无法反映实时变化。结构化数据还需要经过清洗、归一化、标准化等处理才能进入数据挖掘的环节。
多维数据：多维数据是指具有多个维度的高级数据模型，每个维度都有不同的属性，不同维度之间还存在着某些关联。多维数据往往属于异构数据，存储在文件、数据库、网页或者其他任何地方。多维数据分析的挖掘目标是基于多个维度发现隐藏的信息。
数据模型
数据模型(Data Model)是指对已有数据集合的抽象表示，目的是为了简化、呈现、解释和发现数据间的联系。数据模型有两种类型：实体型和关系型。
实体型模型
实体型模型(Entity-Relationship Model)是指用来描述实体及其之间的关系的模型。其主要组成包括：
- 个体(Entities): 描述真实世界中某一特定事物，是对客观世界中事物的符号化，可以是静态的，也可以是动态的。
- 属性(Attributes): 是个体所具备的特征、性质或状态。
- 码(Keys): 是唯一标识个体的属性或属性组合。
- 关系(Relationships): 描述两个或多个个体之间的联系。
实体型模型特点：易于理解、表达复杂的概念；能够有效地描述事务之间的关系；易于实现数据共享和数据流转；支持数据的完整性和一致性；有利于快速构建数据应用程序。
关系型模型
关系型模型(Relational Model)是一种基于二维表的模型，用于管理和存储多对多的关联数据。其主要组成包括：
- 表(Tables): 表是一个具有二维结构的矩形区域，每一个单元格包含一个数据项。
- 字段(Fields): 每张表包含一个或多个字段，每个字段表示一类数据。
- 键(Key): 主键(Primary Key)和外键(Foreign Key)是两个表之间连接的桥梁。
- 关系(Relations): 关系是指表与表之间的联系，是指两个表中的字段之间的联系。
关系型模型特点：严格、完整、统一的表示法；灵活、方便的查询机制；数据独立性和安全性；支持多用户同时访问数据；提供了事务处理的功能。
数据仓库
数据仓库(Data Warehouse)是指一个集成的存储库，包括企业所有相关数据，用于支持企业的决策过程和快速响应，并得到业务洞察力。数据仓库是一种基于主数据、维度数据和事实数据三种维度的集成数据存储和管理方式。
主数据
主数据(Master Data)是数据仓库中存放最完整、最权威的信息。主要包括企业内部组织机构、人员、设备、材料、流程、产品和服务等数据。
维度数据
维度数据(Dimensional Data)是数据仓库中存放的是数据的分类信息，其特点是在不同的层次上描述事物，比如按年份、月份、日期、销售人员、产品、客户等划分。
事实数据
事实数据(Fact Data)是数据仓库中存放的数据。其主要用来描述事务数据，记录了现实世界中的实际情况，比如交易记录、库存信息、生产现场数据等。
数据仓库除了包含结构化、半结构化和非结构化数据之外，还可以存储多种多样的异构数据，满足不同业务场景下的需求。
知识发现(Knowledge Discovery)
知识发现（Knowledge Discovery）是指从大量数据中找到有价值的知识、模式、信息，并利用数据挖掘技术、算法、模型进行挖掘，以构建数据驱动的新型系统。
与数据分析与挖掘的区别是，知识发现关注对现实世界的问题进行建模、分析、挖掘，从而解决复杂、多元化的问题，并产生新型的知识产物。
数据分析与挖掘的相关理论
- 数据挖掘算法
- K-means聚类
- PageRank
- Apriori关联规则
- DBSCAN
- SVM支持向量机
- 信息检索理论
- TF-IDF
- BM25
- LM语言模型
- 推荐系统理论
- 用户-兴趣模型
- 协同过滤
- SVD矩阵分解
- 自然语言处理理论
- 分词和词干提取
- 情感分析
- 主题模型
3. 数据分析与挖掘的关键技术
数据导入导出
数据导入导出是指将数据从源头导入到数据仓库的过程，即从各种来源提取数据，转换数据格式并加载到数据仓库中，提供给其他业务部门进行分析挖掘使用。
- ETL Extract-Transform-Load：抽取、转换、加载是数据导入导出过程的三个基本环节。ETL过程的目标是将异构数据转换为统一的、结构化的、可搜索的数据，便于后续的数据分析与挖掘。
- 数据传输协议：数据传输协议决定了数据导入导出过程的数据传输格式、数据编码方式和传输速率。目前常用的协议有FTP、SFTP、SCP、HDFS、HTTP、HTTPS等。
- 流程自动化工具：流程自动化工具能够将ETL过程自动化，简化人工数据导入过程，提升效率。目前常用的工具有Apache Airflow、NiFi、Azkaban等。
数据清洗
数据清洗(Cleaning or data cleaning)是指从原始数据中删除、添加、更改数据，使其符合数据仓库规范要求的过程。清洗过程的目标是消除数据中的错误、缺陷、偏差，改进数据的质量和准确性。
数据清洗的方式主要有：
- 字段缺失值填充：使用众数、平均值、随机抽样或哑变量进行填充。
- 字段格式转换：将字符串转换为数字或日期格式。
- 字段合并：将多个字段合并为一列。
- 字段筛选：只保留需要使用的字段。
- 去重：删除重复的记录。
数据融合
数据融合(Data integration)是指将不同来源的数据按照规则映射到一个数据集中，以便进行更好地分析、挖掘和应用。
数据融合的一般步骤包括：
- 数据匹配：对两个数据源进行字段匹配，将其匹配到一起。
- 数据合并：将多个数据源中的数据合并到一个数据集中。
- 字段映射：根据规则对字段进行调整。
- 异常值处理：识别、标记或删除异常值。
- 时间戳转换：将不同数据源中的时间戳转换到统一的时间戳。
- 数据标准化：将数据标准化，消除不同来源数据带来的歧义。
数据准备
数据准备(Preparation)是指将初始数据进行初步的处理，确保数据的完整性、有效性和正确性，并制作出一个用于下一步的分析和挖掘的准备性数据集。
数据准备的具体步骤包括：
- 数据规范化：将数据规范化，让数据更容易被分析和挖掘。
- 数据抽取：从原始数据中抽取有用信息，减少数据集的大小。
- 数据清洗：清洗原始数据，消除数据中的脏数据、冗余数据和错误数据。
- 数据转换：将数据转换为适合的数据格式，例如CSV格式、JSON格式等。
- 数据划分：将数据集划分为训练集、测试集和验证集。
- 数据保存：将处理后的数据保存到数据仓库中，供后续的分析和挖掘使用。
数据存储
数据存储是指将数据加载到数据仓库中的过程，并保证数据质量、完整性、一致性，并防止数据泄露。
数据仓库的存储技术主要有：
- 关系型数据库：关系型数据库存储结构化、有限的、静态的数据，适用于存储大批量的简单、小型数据。
- NoSQL数据库：NoSQL数据库是非关系型数据库，存储非结构化、海量的数据，具备更高的可扩展性和灵活性。
- 文件系统：文件系统用于存储静态数据，如文档、图片等，文件系统有利于容错、数据迁移和备份。
数据分析
数据分析(Analysis)是指从已有的结构化、有意义的、清洗的数据中找出有价值的模式、知识和信息，用于帮助决策制定和预测，并促进业务发展。
数据分析的过程包括：
- 数据汇总：汇总数据，生成报表、数据字典和主题目录。
- 数据可视化：采用图表、饼图、柱状图等方式将数据可视化，分析数据之间的关系。
- 数据建模：使用统计模型、机器学习算法对数据进行建模，建立数据模型。
- 数据挖掘：使用数据挖掘算法对数据进行挖掘，分析数据背后的模式。
- 结果输出：输出数据结果，提供决策建议和预测结果。
4. 数据分析与挖掘的核心算法
数据分析与挖掘的核心算法是指有关数据分析和挖掘的计算、分析、建模和处理的方法，是提升数据分析能力、提高数据挖掘水平的有效手段。
K-means聚类
K-means聚类(K-means clustering)是一种监督聚类算法，能够对输入的多维数据进行簇划分。K-means聚类的步骤如下：
- 初始化：随机初始化K个中心，代表聚类中心。
- 聚类计算：对于每一个数据点，计算该点距离哪个聚类中心最近，将其分配到相应的聚类中心。
- 更新中心：重新计算每一个聚类中心，使得新的中心位置尽可能贴近原始数据点。
- 停止条件：重复步骤2和3，直至满足停止条件。
PageRank算法
PageRank算法(PageRank algorithm)是一种用于网页排名的算法，用于计算网页之间页面转移概率。它的工作原理是：当一个网页被点击之后，其他网页的概率越高，其排名就越高。
PageRank的算法描述如下：
- 对每个网页设置一个初始的排名，默认为1/N，其中N是网页的总数。
- 根据相邻网页之间的链接关系，计算每个网页的相邻网页的排名，依据这些排名计算当前网页的排名。
- 将所有网页的排名做一个归一化处理，使得所有网页的排名之和等于1。
Apriori关联规则
Apriori关联规则(Apriori association rule)是一种基于频繁项集的关联规则挖掘算法，用于发现频繁出现的子集，这些子集之间有强烈的关联性。
Apriori的算法描述如下：
- 提取候选集C1，即从项目集I1中的每一个项目单独构成一个候选项集C1。
- 从候选集中选出频繁项集C2，即包含最小支持度阈值的候选项集，并将C2记为频繁项集。
- 在频繁项集中再选出频繁项集C3，即包含最小支持度阈值的候选项集，并将C3记为频繁项集。
- 以此类推，直到所有的频繁项集都包含最小支持度阈值。
- 为频繁项集生成规则，规则是若{X，Y}是频繁项集，则{X} -> {Y}。
DBSCAN聚类
DBSCAN聚类(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)是一种无监督聚类算法，能够对输入的多维数据进行密度聚类。DBSCAN的步骤如下：
- 标记所有核心对象：核心对象是距离半径r内的所有点，称为密度可达。
- 发现连接对象：将核心对象与其他核心对象连接起来，成为一个簇。
- 标记所有边界对象：在簇内部，将不是核心对象，距离至少为2r的所有点标记为边界。
- 继续密度可达分析，直至所有点都属于某个簇。
SVM支持向量机
SVM支持向量机(Support Vector Machine)是一种二分类算法，能够对输入的训练数据集进行线性或者非线性的分类。SVM的训练过程可以分为三个步骤：
- 特征选择：选择对分类有用的特征，进行降维或者特征提取。
- 核函数：采用不同的核函数对特征进行转换，使其能够更好的拟合数据。
- 优化目标函数：最大化间隔或者最小化损失函数，求解最佳的超平面。
5. 典型业务场景及挑战
电影推荐系统
电影推荐系统(Movie Recommendation System)是指推荐给用户喜欢的电影，根据用户过往的观看行为和个人喜好进行推荐。电影推荐系统一般会采用推荐算法进行推荐，主要有以下几种推荐算法：
- 协同过滤算法：协同过滤算法是指根据用户的历史行为以及物品之间的相似性，预测用户可能对某件物品感兴趣。常用的协同过滤算法有：用户分级协同过滤算法、物品分级协同过滤算法、基于用户网络的协同过滤算法、基于标签的协同过滤算法。
- 内容推荐算法：内容推荐算法是指根据用户的个人喜好以及热门的内容，为用户提供有针对性的推荐。常用的内容推荐算法有：基于用户画像的推荐算法、基于兴趣的推荐算法、基于物品的协同过滤算法。
- 混合推荐算法：混合推荐算法是指结合协同过滤算法和内容推荐算法的综合方法，通过考虑物品的上下文信息以及用户的画像信息，对用户进行推荐。
电影推荐系统的一个挑战是高召回率，也就是推荐系统会推荐出很多没人看过的电影。另外，因为电影海量且多样，推荐系统需要处理海量的数据，且推荐的速度非常快，因此需要设计出一个高效、实时的推荐系统。
智能客服系统
智能客服系统(Interactive Customer Service Systems)是指通过计算机系统的支持，为客户提供帮助，帮助企业更好的提升客服质量和服务水平。智能客服系统的应用场景有很多，如金融、保险、零售等。
一个常用的智能客服系统架构如下：
- 消息收发模块：消息收发模块负责接收用户的请求消息，并进行消息处理。
- 会话管理模块：会话管理模块负责维护与用户的会话。
- 自然语言理解模块：自然语言理解模块负责对用户输入的文本进行理解和解析，判断用户的意图。
- 问题意图理解模块：问题意图理解模块负责理解用户问题的含义，并确定问题所涉及的领域。
- 聊天引擎模块：聊天引擎模块负责根据领域与用户需求，生成聊天回复。
- 对话管理模块：对话管理模块负责对话的持久化和管理，确保聊天服务质量。
- 数据分析模块：数据分析模块负责收集和分析用户对话数据，提升聊天服务质量。
智能客服系统的另一个挑战是用户冷启动问题，也就是刚刚注册完账户就立马发起咨询的人。另外，智能客服系统需要能够处理海量的用户请求和日志数据，并且实时响应用户请求，因此需要设计出一个高性能、可伸缩的智能客服系统。