数据挖掘：需求、流程、算法与大数据应用解析

"《从海量数据到大数据：数据挖掘算法、过程及应用案例》是一本深入探讨数据挖掘理论与实践的指南，作者曾立平以实用的角度解析了数据挖掘这一关键领域。本书主要分为以下几个部分： 1. **数据挖掘需求**：章节首先介绍了数据挖掘的必要性，强调了在商业环境中理解用户行为和市场趋势的重要性，通过客户聚类来揭示消费者的特征，为营销决策提供依据。 2. **数据挖掘流程**：CRISP-DM（Cross Industry Standard Process for Data Mining）过程被详细阐述，它包括五个关键步骤：问题理解（明确问题并设定目标）、数据理解（收集评估数据）、数据准备（清洗和整理数据）、模型准备（选择合适的算法）和模型评估与部署（验证结果并形成报告）。 3. **常用算法介绍**：书中介绍了多种数据挖掘算法，如聚类分析中的TWO-STEP模型，强调算法选择的重要性，以适应不同类型的业务场景。 4. **模型应用案例**：通过具体的案例分析，展示了数据挖掘在实际商业中的应用，如消费者行为分析、市场预测等，帮助读者理解和掌握数据挖掘的实际操作。 5. **大数据挖掘技术**：随着数据量的增长，大数据挖掘技术成为了关注焦点，书中探讨了如何处理海量数据，以及大数据挖掘技术的新挑战和机遇。 6. **大数据应用案例**：针对大数据时代的特性，提供了更多基于大数据的挖掘实例，展示了如何利用大数据驱动的决策支持。 7. **数据挖掘项目流程**：详细介绍了数据挖掘项目的完整流程，从理解商业背景、分析行业环境和企业信息，到定义具体的问题和目标，以及数据预处理、模型构建和结果验证的每一个环节。 8. **亚联数据挖掘建模流程**：给出了一个定制化的建模流程，突出了问题理解与数据准备在流程中的核心地位，强调了问题背景分析和数据质量控制的重要性。 通过这本书，读者将能够系统地学习数据挖掘的基础知识，掌握实施数据挖掘项目的关键步骤，并了解如何在大数据时代有效利用数据挖掘技术推动业务发展。"