什么是数据挖掘(Data Mining)?简而言之，就是有组织有目的地收集数据，通过分析数据使之成为信息，从而在大量数据中寻找潜在规律以形成规则或知识的技术。在本文中，我们从数据挖掘的实例出发，并以数据挖掘中比较经典的分类算法入手，给读者介绍我们怎样利用数据挖掘的技术解决现实中出现的问题。
本篇通过几个数据挖掘实际案例来诠释如何通过数据挖掘解决商业中遇到的问题。下面关于“啤酒和尿不湿”的故事是数据挖掘中最经典的案例。而Target公司通过“怀孕预测指数”来预测女顾客是否怀孕的案例也是近来为数据挖掘学者最津津乐道的一个话题。
一、尿不湿和啤酒
很多人会问，究竟数据挖掘能够为企业做些什么?下面我们通过一个在数据挖掘中最经典的案例来解释这个问题——一个关于尿不湿与啤酒的故事。超级商业零售连锁巨无霸沃尔玛公司(Wal Mart)拥有世上最大的数据仓库系统之一。为了能够准确了解顾客在其门店的购买习惯，沃尔玛对其顾客的购物行为进行了购物篮关联规则分析，从而知道顾客经常一起购买的商品有哪些。在沃尔玛庞大的数据仓库里集合了其所有门店的详细原始交易数据，在这些原始交易数据的基础上，沃尔玛利用数据挖掘工具对这些数据进行分析和挖掘。一个令人惊奇和意外的结果出现了：“跟尿不湿一起购买最多的商品竟是啤酒”!这是数据挖掘技术对历史数据进行分析的结果，反映的是数据的内在规律。那么这个结果符合现实情况吗?是否是一个有用的知识?是否有利用价值?
为了验证这一结果，沃尔玛派出市场调查人员和分析师对这一结果进行调查分析。经过大量实际调查和分析，他们揭示了一个隐藏在“尿不湿与啤酒”背后的美国消费者的一种行为模式：
在美国，到超市去买婴儿尿不湿是一些年轻的父亲下班后的日常工作，而他们中有30%～40%的人同时也会为自己买一些啤酒。产生这一现象的原因是：美国的太太们常叮嘱她们的丈夫不要忘了下班后为小孩买尿不湿，而丈夫们在买尿不湿后又随手带回了他们喜欢的啤酒。另一种情况是丈夫们在买啤酒时突然记起他们的责任，又去买了尿不湿。既然尿不湿与啤酒一起被购买的机会很多，那么沃尔玛就在他们所有的门店里将尿不湿与啤酒并排摆放在一起，结果是得到了尿不湿与啤酒的销售量双双增长。按常规思维，尿不湿与啤酒风马牛不相及，若不是借助数据挖掘技术对大量交易数据进行挖掘分析，沃尔玛是不可能发现数据内这一有价值的规律的。
二、Target和怀孕预测指数
关于数据挖掘的应用，最近还有这样一个真实案例在数据挖掘和营销挖掘领域广为流传。
美国一名男子闯入他家附近的一家美国零售连锁超市Target店铺(美国第三大零售商塔吉特)进行抗议：“你们竟然给我17岁的女儿发婴儿尿片和童车的优惠券。”店铺经理立刻向来者承认错误，但是其实该经理并不知道这一行为是总公司运行数据挖掘的结果。如图所示。一个月后，这位父亲来道歉，因为这时他才知道他的女儿的确怀孕了。Target比这位父亲知道他女儿怀孕的时间足足早了一个月。
Target能够通过分析女性客户购买记录，“猜出”哪些是孕妇。他们从Target的数据仓库中挖掘出25项与怀孕高度相关的商品，制作“怀孕预测”指数。比如他们发现女性会在怀孕四个月左右，大量购买无香味乳液。以此为依据推算出预产期后，就抢先一步将孕妇装、婴儿床等折扣券寄给客户来吸引客户购买。
如果不是在拥有海量的用户交易数据基础上实施数据挖掘，Target不可能做到如此精准的营销。
三、电子商务网站流量分析
网站流量分析，是指在获得网站访问量基本数据的情况下对有关数据进行的统计和分析，其常用手段就是Web挖掘。Web挖掘可以通过对流量的分析，帮助我们了解Web上的用户访问模式。那么了解用户访问模式有哪些好处呢?
在技术架构上，我们可以合理修改网站结构及适度分配资源，构建后台服务器群组，比如辅助改进网络的拓扑设计，提高性能，在有高度相关性的节点之间安排快速有效的访问路径等。
帮助企业更好地设计网站主页和安排网页内容。帮助企业改善市场营销决策，如把广告放在适当的Web页面上。帮助企业更好地根据客户的兴趣来安排内容。帮助企业对客户群进行细分，针对不同客户制定个性化的促销策略等。
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，在哪个网页停留时间最多，采用了哪个搜索项、总体浏览时间等。而所有这些信息都被保存在网站日志中。从保存的信息来看，网站虽然拥有了大量的网站访客及其访问内容的信息，但拥有了这些信息却不等于能够充分利用这些信息。
那么如果将这些数据转换到数据仓库中呢?这些带有大量信息的数据借助数据仓库报告系统(一般称作在线分析处理系统)，虽然能给出可直接观察到的和相对简单直接的信息，却也不能告诉网站其信息模式及怎样对其进行处理，而且它一般不能分析复杂信息。所以对于这些相对复杂的信息或是不那么直观的问题，我们就只能通过数据挖掘技术来解决，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。为了让电子商务网站能够充分应用数据挖掘技术，我们需要采集更加全面的数据，采集的数据越全面，分析就能越精准。在实际操作中，有以下几个方面的数据可以被采集：
访客的系统属性特征。比如所采用的操作系统、浏览器、域名和访问速度等。
访问特征。包括停留时间、点击的URL等。条款特征。包括网络内容信息类型、内容分类和来访URL等。产品特征。包括所访问的产品编号、产品目录、产品颜色、产品价格、产品利润、产品数量和特价等级等。
当访客访问该网站时，以上有关此访客的数据信息便会逐渐被积累起来，那么我们就可以通过这些积累而成的数据信息整理出与这个访客有关的信息以供网站使用。可以整理成型的信息大致可以分为以下几个方面：
访客的购买历史以及广告点击历史。访客点击的超链接的历史信息。访客的总链接机会(提供给访客的超级链接)。访客总的访问时间。访客所浏览的全部网页。访客每次会话的产出利润。访客每个月的访问次数及上一次的访问时间等。访客对于商标总体正面或负面的评价。
四、分类：从人脸识别系统说起
美国电视剧《反恐24小时》中有一集，当一个恐怖分子用手机拨打了一个电话，从CTU(反恐部队)的计算机系统中便立刻发出恐怖分子出现的预警。很多好莱坞的大片中此类智能系统的应用也比比皆是，它能从茫茫人群中实时找出正在苦苦追踪的恐怖分子或间谍。而在2008年北京奥运会上，最引人注意的IT 热点莫过于“实时人脸识别技术”在奥运会安检系统中的应用，这种技术通过对人脸关键部位的数据采集，让系统能够精确地识别出所有进出奥运场馆的观众身份。
目前人脸识别技术正广泛的应用于各种安检系统中，警方只需将犯罪分子的脸部数据采集到安检数据库，那么只要犯罪分子一出现，系统就能精确地将其识别出来。现如今人脸识别技术已经相对成熟，谷歌在Picasa照片分享软件的工具中就已经加入了人脸识别功能。当然，人脸识别技术牵涉到隐私，是把双刃剑，谷歌在谷歌街景地图中故意将人脸模糊化，变得无法识别就是这个原因。如图所示为人脸识别示意图。
虽然需要借力于其他技术，但是人脸识别中的主要技术还是来自于数据挖掘中的分类算法(Classification)。让我们从一个最简单的事实来解释分类的思想。设想一下，一天中午，你第一次到三里屯，站在几家以前从未去过的餐厅门前，现在的问题是该选择哪家餐厅用餐。应该怎样选择呢?假设您没有带手机，无法上网查询，那么可能会出现如下两种情况：
一种，你记起某位朋友去过其中一家，并且好像他对这家的评价还不错，这时，你很有可能就直接去这家了。
第二种，没有类似朋友推荐这类先验知识，你就只能从自己以往的用餐经历中来选择了，例如你可能会比较餐厅的品牌和用餐环境，因为似乎以前的经历告诉自己，品牌响、用餐环境好的餐厅可能味道也会好。不管是否意识得到，在最终决定去哪家吃的时候，我们已经根据自己的判断标准把候选的这几家餐厅分类了，可能分成好、中、差三类或者值得去、不值得去两类。而最终去了自己选择的那家餐厅，吃完过后我们自然也会根据自己的真实体验来判定我们的判断准则是否正确，同时根据这次的体验来修正或改进自己的判断准则，决定下次是否还会来这家餐厅或者是否把它推荐给朋友。
选择餐厅的过程其实就是一个分类的过程，此类分类例子是屡见不鲜的。在古时，司天监会依赖长时间积累的信息，通过观察天象对是否会有天灾做出分类预测。古人则通过对四季气候雨水的常年观察，总结出农作物最佳播种时间。在伯乐的《相马经》中，就通过简单分类区分出羸马的三条标准：“大头小颈，弱脊大腹，小颈大蹄”。
其实在数据挖掘领域，有大量基于海量数据的分类问题。通常，我们先把数据分成训练集(Training Set)和测 试集(Testing Set)，通过对历史训练集的训练，生成一个或多个分类器(Classifier)，将这些分类器应用到测试集中，就可以对分类器的性能和准确性做出评判。如果效果不佳，那么我们或者重新选择训练集，或者调整训练模式，直到分类器的性能和准确性达到要求为止。最后将选出的分类器应用到未经分类的新数据中，就可以对新数据的类别做出预测了。
