网站数据挖掘与分析系统方法与商业实践

❶ 如何系统地学习数据分析与数据挖掘

很多人认为数据挖掘需要掌握复杂高深的算法，需要掌握技术开发，才能把数据挖掘分析做好，实际上并非这样。在公司实际工作中，最好的大数据挖掘工程师一定是最熟悉和理解业务的人。对于大数据的学习，加米谷认为一定要结合实际业务背景、案例背景来学习，这样才是以解决问题为导向的学习方法。

1、数据分析学习：偏向产品和运营，更加注重业务

比如数据分析/数据运营/商业分析，主要工作包括日常业务的异常监控、客户和市场研究、参与产品开发、建立数据模型提升运营效率等。

数据分析师入门书籍：

《深入浅出数据分析》

《统计数字会撒谎》

《谁说菜鸟不会数据分析》

2、数据挖掘的学习：

第一层级：达到理解入门层次

了解统计学和数据库即可。

第二层级：达到初级职场应用层次

数据库+统计学+SPSS(也可以是SPSS代替软件)

第三层级：达到中级职场应用层次

SAS或R

第四层级：达到数据挖掘师层次

SAS或R+Python(或其他编程语言)

❷ 产品运营如何做好数据挖掘与分析

对于产品和运营避免不了要和数据打交道，在打交道的同时如何让数据为产品和运营服务呢？从数据的变化中发现产品的问题，让数据说话，准确的汇报产品和运营的各维度指标的。那就需要通过一些维度来定义产品、运营数据。对于产品和数据分析一般思路可以归集为：了解产品现状的数据、了解发展趋势的数据呈现、发现问题的数据记录、认清用户对产品的使用情况的数据、营销和推广数据。数据分析的维度科划分为：产品现状、了解趋势、发现问题、认清用户、营销与推广。

对于着几个大维度，又回需要不同小维度的划分。产品现状维度会记录数据的来源、PV、UV、人数、次数、收入、用户属性、活跃度。通过这些数据来考量产品的现状。了解趋势的数据，环比、同比、流动模型、增长率、留存率、流失率。发现问题的收集：漏洞模型、问卷调查。认清用户偏好的数据：功能模块使用（数据埋点）、以及热度分析。运营推广的数据：精准化投放、用户生命周期的管理、拉新、留存等。

❸ 如何进行网络数据挖掘

如何进行网络数据挖掘

人们在访问某网站的同时，便提供了个人对网站内容的反馈信息：点击了哪一个链接，在哪里浏览时间最多，用了哪个搜索项、总体浏览时间、个人姓名和住址等。所有这些信息都被保存在一个数据库中。

从数据库保存的信息来看，网站拥有了大量的网站访问者及其访问内容的信息，但拥有这些信息却不见得能够充分利用。借助数据仓库报告系统（一般称作在线分析处理系统），只能报告可直接观察到的和简单相关的信息，不能告诉网站信息模式及怎样对其进行处理，并且它很难深刻分析复杂信息，需要网站自已加工与处理。

然而，厂商和商业分析员可以采用数据挖掘技术来解决上述问题，即通过机器学习算法，找到数据库中的隐含模式，报告结果或按照结果执行。对于数据挖掘技术，我们给厂商提供的最好帮助是：介绍数据挖掘技术所能解决的问题，详述数据挖掘技术，并深入讨论相关解决方案。

认识访问者

—- 为了让网站能够使用数据挖掘技术，厂商必须记录访问者特征及访问者所使用的条款特征。

—- 访问者特征包括人口统计特征、心理特征和技术特征。人口统计特征是一些可变的属性，比如家庭地址、收入、购买力或所拥有的娱乐设备。心理特征包括通过心理调查发现的个性类型，比如对儿童的保护倾向、购买时的冲动性及早期的技术兴趣等。技术特征是指访问者的系统属性，比如所采用的操作系统、浏览器、域名和调制解调器的速度等等。

—- 条款特征包括网络内容信息（介质类型、内容分类和URL）和产品信息（产品编号、产品目录、颜色、体积、价格、利润、数量和特价等级）等内容。

—- 当访问者访问某网站时，有关访问者的数据便会被逐渐积累起来。访问者——条款的交互信息主要包括购买历史、广告历史和优选信息，其中，购买历史是一个购买产品和购买日期的目录；广告历史表明把哪一个条款展示给访问者；优选信息是指访问者访问的优先等级；点击流信息是访问者点击的超级链接的历史信息；链接机会是指提供给访问者的超级链接。访问者——网站统计信息是指每次会话的信息，比如总的访问时间、所浏览的网页及每次会话的利润等。访问者——公司信息包括一个访问者推荐客户的数量、每个月的访问次数及上一次的访问时间等，还包括商标评价，即访问者对商标正面或负面的评价，此信息可以通过周期性的厂商调查来获得。

列出目标

—- 在网上进行交易的最大优点是厂商可以更加有效地估计出访问者的反应。当厂商有明确的且可以量化的目标时，采用数据挖掘技术的效果最好。厂商可以考虑这样一些目标：增加每次会话的平均浏览页数；增加每次结账的平均利润；减少退货；增加顾客数量；提高商标知名度；提高回头率（比如在30天内重新回来的顾客的数量）；增加每次访问的结账次数。

理解问题

—- 解决问题的第一步是清楚地描述问题。通常，网络厂商需要解决的问题是如何寻找合适的广告人群、将网页个性化、把同时购买的货物放在同一个网页上、自动地把商品分类，找出同一类访问者的特征、估计货物丢失的数据并预测未来行为。所有这一切都涉及寻找并支持各种不同的隐含模式。

寻找目标

—- 厂商采用目标寻找技术，选择接收特定广告的人群，以增加利润，提高商标知名度，或增加其他可量化的收入。在网上进行目标寻找必须考虑各种不同的广告费用。

—- 在一个访问者登记的网站上，登广告者可以根据地理信息确定广告目标。比如生活在一个国家不同地区或访问不同网站的人们常常具有不同的购物倾向，像购买不同运动队的队服等。因此，如果厂商将广告目标锁定最可能购买某产品的人群，就可能降低广告费用，并增加总利润。

—- 采用数据挖掘技术可以帮助用户选定广告活动的目标标准。网络出版物有一套变量关系，通过它们可以选定广告目标。由于在直接的邮购活动中，目标选择被广泛使用，因此有许多不同的数据挖掘工具支持目标定位。

人格化

—- 厂商采用人格化的方法选择发给个人的广告，以取得最大成果。需要指出的是，本文所谈的“广告”一词泛指网站提供的任何建议或条款，即使一个简单的超级链接，也可以被认为是广告。

—- 人格化与目标选择相反。目标选择功能是优化查看广告的人的类型，以降低广告费用。它对寻找那些还没有访问厂商站点的人很有作用。但是，在厂商的网站上进行目标选择是没有用的，所以，不如将自己的产品展示给访问网站的人看。

—- 一些人格化网站需要厂商给访问者写下零售广告的规则，我们称之为基于规则的人格化系统。如果网站有历史信息，厂商可以从第三方购买数据挖掘工具来产生规则。通常，在提供的产品或服务有限的情况下厂商使用基于规则的人格化系统，比如保险业和金融机构。在那些地方，厂商只需写下少量的规则即可。

—- 其他的人格化系统强调提供自动且实时的条款选择。这些系统常常在提供大量条款的情况下使用，比如服装、娱乐、办公设备和消费品等。厂商在面对成千上万的条款时会变得束手无策，在这种情况下，使用自动的系统更加有效。从大量的目录中进行人格化是非常复杂的，需要处理大量的数据。

关联

—- 关联是指确定在一次会话中最可能被购买或浏览的商品，又称市场分析。如果网站在网页中将这些条款放在一起，就可以提醒网站访问者购买或浏览可能忘记了的商品。如果在关联的一组商品中有某一项商品是特价，网站很可能会增加同组中其他商品的购买量。

—- 当网站使用静态的目录网页时，也可以使用关联。在这种情况下，网站会依赖厂商选择的且是网站所要查看的第一页目录网页，并提供相关的条款。

知识管理

—- 这些系统设法确定和支持自然语言文件中的模式。一个更加确切的词是“文本分析”。第一步是将单词和文本与高层的概念相关联，可以通过使用相关概念标记了的文件来训练一个系统，并直接完成它。于是，系统为每一个概念建立了一个模式匹配器，当遇到新的概念时，模式匹配器会确定文档和那个概念的相关程度。

—- 上述方法也可用于将未来的文档分类到已预先定义好的目录中。网站采用上述方法可为访问者建立自动的网址索引，新闻网站采用上述方法可以降低分类费用，此外，一些系统也采用上述方法自动总结关键问题，寻找相关的参考文档。

—- 知识管理系统可以帮助网站创建自动的查询系统。比如发给客户支持E-mail信箱的请求可以被自动分类，从FAQ库中可以自动发出应答信息等。

聚类

—- 聚类有时也称分段，是指将具有相同特征的人归结为一组，将特征平均，以形成一个“特征矢量”或“矢心”。聚类系统通常使网站确定一组数据有多少类，并设法找出最能表示大多数数据的一组聚类。聚类被一些提供商用来直接提供不同访问者特征的报告。

估计和预测

—- 估计用来猜测未知值，预测用来估计未来值。估计和预测可以使用同样的算法。

—- 估计通常用来填空。如果网站不知道某人的收入，可以通过与收入密切相关的量来估计，然后找到具有类似特征的其他人，利用他们来估计未知者的收入和信用值。

—- 预测用来估计一个人重要的未来事项。在个性化应用中，网站可以使用这些值。

—- 厂商常收集信息，以了解客户。即使从不同的方面来分析以往的事件，也可以提供许多有用的信息。这种简单的收集方法被称作在线分析处理（OLAP）系统。

—- 预测可以和OLAP技术一起总结访问某网站人群的特点，从而使得厂商对数据进行剖析，找出是哪个条款或网站特征引起了最有价值的客户的注意力。

决策树

—- 决策树本质上是导致做出某项决策的问题或数据点的流程图。比如购买汽车的决策树可以从是否需要2000年的新型汽车开始，接着询问所需车型，然后询问用户需要动力型车还是经济型车等等，直到确定用户所需要的最好的车为止。决策树系统设法创建最优路径，将问题排序，这样，经过最少的步骤，便可以做出决定。

—- 许多产品供应商在自己的产品选择系统中都制作了决策树系统。这对带着特定问题来访问网站的人来说十分重要。一旦做出某项决定，问题的答案对以后的目标选择或人格化作用便不大了。

选择答案

—- 数据挖掘技术并不适合胆怯的人。网站要面对3个主要问题：第一，许多优秀的数据挖掘专家是非常认真的；第二，很少有现成的解决方案；第三，有用的东西是非常昂贵的。

—- 对于某个问题，可能有多种数据挖掘算法，但通常只有一个最好的算法。当网站选择了一个数据挖掘产品时，要弄清楚它的算法是否适合网站想解决的问题。

—- 网络数据挖掘的世界既是地雷阵，同时又是金矿。通过保存与访问者、访问内容及交互操作相关的数据，至少可以保证网站以后可以使用它们。不管有多大困难，厂商可以从现在开始考虑评估和集成数据挖掘应用。

以上是小编为大家分享的关于如何进行网络数据挖掘的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

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资源链接：

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书名：Python数据分析与数据化运营

作者：宋天龙

豆瓣评分：7.1

出版社：机械工业出版社

出版年份：2017-12

页数：524

内容简介：

这是一部从实战角度讲解如何利用Python进行数据分析、挖掘和数据化运营的着作，不仅对数据分析的关键技术和技巧进行了总结，更重要的是对会员、商品、流量、内容4个主题的数据化运营进行了系统讲解。

作者是国内一线数据分析师和大数据专家，在数据分析和数据化运营领域有近10年的经验，在业内颇具知名度和影响力。本书不仅得到了宋星、黄成明、宫鑫等14位资深专家的好评和推荐，还得到了天善智能、中国统计网等多个数据科学相关机构的支持和高度认可。

全书的内容在逻辑上共分为两大部分：

第一部分（第1~4章）：Python数据分析与挖掘

着重讲解了Python和数据化运营的基本知识，以及Python数据获取（结构化和非结构化）、预处理、分析和挖掘的关键技术和经验。包含11条数据预处理经验、39个数据预处理知识点、14个数据分析和挖掘的建模主题。

第二部分（第5~9章）：Python数据化运营

这是本书的核心，详细讲解了会员运营、商品运营、流量运营和内容运营4大主题，以及提升数据化运营价值的方法。在每个运营主题中都包含了基本知识、评估指标、应用场景、数据分析模型、数据分析小技巧、数据分析大实话以及2个综合性的应用案例。

本书提供案例数据和源代码（中文注释）下载，供读者实操时使用。

作者简介：

宋天龙（TonySong）

大数据技术专家，历任软通动力集团大数据研究院数据总监、Webtrekk（德国*大的网站数据分析服务提供商）中国区技术和咨询负责人、国美在线大数据中心经理。

擅长数据挖掘、建模、分析与运营，精通端到端的数据价值场景设计、业务需求转换、数据结构梳理、数据建模与学习，以及数据工程交付。拥有丰富的数据项目工作经验，参与过集团和企业级数据体系规划、大数据产品开发、网站流量系统建设、网站智能推荐、企业大数据智能等大型数据工作项目。参与实施多个客户案例，包括Webpower、德国OTTO集团电子商务（中国）、Esprit中国、猪八戒网、顺丰优选、乐视商城、泰康人寿、酒仙网，国美在线、迪信通等。

着有《网站数据挖掘与分析：系统方法与商业实践》《企业大数据系统构建实战：技术、架构、实施与应用》。

❺ 可以说明一下数据挖掘和数据分析的工作方向吗

普通的数据分析师、数据挖掘工程师 = SQL工程师 + Excel工程师 + 统计学。
高端的 = 数据 + 业务 + 解决方案。
一般来说数据分析师产出的是分析报告、业务参谋建议，数据挖掘工程师产出的是有业务价值的数据。但是其实实际上，这两者的工作内容很难割裂开，因为要想做出有价值的分析报告、业务建议，必须深挖各个维度的数据。而想给出有价值的数据交付物，也必然要准备大量说明这个数据为什么有价值以及是如何产出的的报告、文档。所以最多就是说分析岗稍微偏业务一点，挖掘岗稍微偏数据一点。

想要学习了解更多数据挖掘的信息，推荐CDA数据分析师课程。CDA课程以项目调动学员数据挖掘实用能力的场景式教学为主，在设计的业务场景下提出业务问题，学员循序渐进思考并操作解决问题的过程中，掌握真正过硬的解决业务问题的数据挖掘能力。点击预约免费试听课。

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书名：数据挖掘与数据化运营实战

作者：卢辉

豆瓣评分：7.2

出版社：机械工业出版社

出版年份：2013-6

页数：276

内容简介：

《数据挖掘与数据化运营实战:思路、方法、技巧与应用》是目前有关数据挖掘在数据化运营实践领域比较全面和系统的着作，也是诸多数据挖掘书籍中为数不多的穿插大量真实的实践应用案例和场景的着作，更是创造性地针对数据化运营中不同分析挖掘课题类型，推出一一对应的分析思路集锦和相应的分析技巧集成，为读者提供“菜单化”实战锦囊的着作。作者结合自己数据化运营实践中大量的项目经验，用通俗易懂的“非技术”语言和大量活泼生动的案例，围绕数据分析挖掘中的思路、方法、技巧与应用，全方位整理、总结、分享，帮助读者深刻领会和掌握“以业务为核心，以思路为重点，以分析技术为辅佐”的数据挖掘实践应用宝典。

作者简介：

卢辉，阿里巴巴商业智能部数据分析专家，从事数据库营销和数据化运营分析多年，曾在不同行业以商务拓展(BD)经理、项目经理、市场营销部经理、高级咨询顾问、数据分析专家的身份亲历大量的数据库营销和互联网行业数据化运营应用项目。目前在阿里巴巴主要从事数据化运营的数据挖掘规划、项目管理、实施，拥有比较丰富的互联网行业数据化运营项目经验。关注数据化运营的规划和数据挖掘项目的管理。