使用Java与Weka在BlueMix上构建数据挖掘应用预测客户流失

"这篇文档主要讲述了如何使用Java和Weka服务在IBM的Codename:BlueMix平台上构建数据挖掘应用程序，特别是针对电信行业的客户流失预测。BlueMix是一个处于测试阶段的产品，提供包括BLUAcceleration在内的数据分析服务，允许开发者快速开发和部署高性能应用。文章中提到的数据科学家团队希望利用客户数据预测可能流失的用户，从而提高客户保留率。他们采用开源机器学习库Weka用Java编写分类算法，并将应用程序部署到BlueMix，利用BLUAcceleration服务进行高效的数据分析。此外，Web应用程序使用TwitterBootstrap框架以实现移动优先的界面设计。为了帮助读者理解如何在BlueMix上构建这样的应用，文章提供了代码示例和步骤指导，前提条件包括熟悉Java开发、前端框架（如Bootstrap）以及统计分析工具（如Weka）的使用。" 在BlueMix中创建应用程序的流程如下： 1. 访问BlueMix平台并登录账号。 2. 在仪表板上点击“添加应用程序”（Add an application）按钮。 3. 选择一个应用模板或者创建自定义应用。在这种情况下，你可能需要选择Java runtime环境。 4. 配置应用程序设置，包括命名、运行时环境和其他服务（如BLUAcceleration服务）。 5. 将本地的Java代码上传到应用中，这可能涉及到使用Git或其他版本控制系统与BlueMix集成。 6. 链接Weka库到你的项目中，以便在代码中调用机器学习算法。 7. 部署应用程序，确保所有依赖项已正确配置。 8. 使用BLUAcceleration服务连接到数据源，执行数据预处理和挖掘任务。 9. 开发Web界面，利用TwitterBootstrap创建响应式设计，使应用能在不同设备上运行良好。 10. 测试应用程序的功能，确保预测模型能够正确运行，并根据需求调整模型参数。 11. 不断收集反馈，监控应用程序性能，根据业务需求迭代和优化。 在实际操作中，你可能还需要考虑数据安全、隐私保护以及合规性问题，因为涉及到客户敏感信息。同时，持续集成和持续部署（CI/CD）也是确保应用程序稳定性和效率的关键实践。使用JazzHub或其他类似的工具可以帮助管理代码版本和团队协作。