社交网络模型（数据分析中的AARRR模型是什么）

本文目录

• 数据分析中的AARRR模型是什么
• 社交网络对电子商务的影响
• 社交网络follow模型用数据库怎么实现
• 社交网络数据分析与应用
• 对于社交网络的数据挖掘应该如何入手，使用哪些算法

数据分析中的AARRR模型是什么

在数据分析工作中，会用到很多的工具，也会使用到很多的模型，这些模型都是能够帮助大家更好地进行数据分析工作。其中数据分析中有一个十分重要的模型，那就是AARRR模型，可能大家看到这里心里就对AARRR模型产生了疑惑，在这篇文章中我们就给大家介绍一下AARRR模型的相关知识。那么什么是AARRR模型呢？简单来说，AARRR模型就是Acquisition(获取)、Activation(活跃)、Retention(留存)、Revenue(收益)、Refer(传播)。那么具体都是什么呢？下面我们就给大家分别介绍一下。首先就是获取用户(Acquisition)，很多人对于一个问题十分头疼，那就是如何获取用户？其实一般来说线上通过网站通过SEO，SEM，app通过市场首发、ASO等方式都可以获取大量的用户。除了这些还有运营活动的H5页面，自媒体等方式。线下通过地推和传单进行获取用户。获取用户的方式有很多。然后就是提高活跃度(Activation)，当我们获得了用户后，通过运营价格优惠、内容等方式进行提高活跃度。把内容做多，商品做多，价格做到优惠，但需要控制在成本至上的有生长空间。这样的用户是最有价值进行活跃。在产品策略上，除了提供运营模块和内容深化。进行产品会员激励机制成长体制进行活跃用户。还需要我们对于长业务流程，进行流程激励体制，产品策略更具多元化。这样才能够提高用户的活跃度。那么什么是提高留存率(Retention)呢？当我们提高活跃度以后，自然就有了忠实的用户，而这些用户也就开始慢慢沉淀下来了。运营上，采用内容，相互留言等社区用户共建UCG，摆脱初期的PCG模式。电商通过商品质量，O2O通过优质服务提高留存。这些都是业务层面的提高留存的方式，当然，我们可以用另外一种方法，那就是在产品模式上，通过会员机制的签到和奖励的机制去提高留存。包括app推送和短信激活方式都是激活用户，提高留存的产品方式。第四就是获取收入(Revenue)，一般来说，获取收入其实是应用运营最核心的一块。即使是免费应用，也应该有其盈利的模式。通常来说，收入来源主要有三种：付费应用、应用内付费、以及广告。付费应用在国内的接受程度很低，在国内，广告是大部分开发者的收入来源，而应用内付费目前在游戏行业应用比较多。最后就是自传播(Refer)，在以前的运营模型到第四个层次就结束了，但是社交网络的兴起，使得运营增加了一个方面，就是基于社交网络的病毒式传播，这已经成为获取用户的一个新途径。这个方式的成本很低，而且效果有可能非常好；唯一的前提是产品自身要足够好，有很好的口碑。从自传播到再次获取新用户，应用运营形成了一个螺旋式上升的轨道。而那些优秀的应用就很好地利用了这个轨道，不断扩大自己的用户群体。在这篇文章中我们给大家介绍了数据分析中的AARRR模型，这个模型是数据分析工作中经常用到的模型，希望大家早日学会使用这个模型，这样方便大家理解和更好地运用数据分析。

社交网络对电子商务的影响

楼主，你好。在广告、目标市场和合作伙伴关系管理方面，社交网络对电子商务的影响还是非常大的，电子商务讲究的是一个大数据，而大数据的根源就是通过这些方式建立起来的。我以际通宝这个电子商务为例，之所以它能成为一个非常成功的电子商务平台，依托的就是大数据。2.说到代理类型，就要看不同的电子商务模式了。3.从营销策略来说，电子商务的个性化在于是否真正抓住了用户的需求从制造模型来说，在于目标群体的准确定位，从供应链管理方面来说，在于物流、服务是否到位。

社交网络follow模型用数据库怎么实现

NEW-id 可以理解为数据库的主键，有索引，方便查询和查询速度；自增是通过数据库来控制条数，每增加一条，数据的主键ID就会自动地增加1。

社交网络数据分析与应用

社交网络数据分析与应用根据最近的一份调查数据显示，美国互联网媒体的市值已达10890亿美元，是传统媒体的3倍，类似的在中国，根据艾瑞咨询发布的2014年第二季度网络经济核心数据显示，截止2014年6月30日，中国主要上市互联网公司市值前五的为腾讯（1405.6亿美元）、百度（654.5亿美元）、京东（389.7亿美元）、奇虎360（120.9亿美元）、唯品会（111.9亿美元）。与此同时，以Facebook，Twitter，微博，微信等为代表的社交网络应用正蓬勃发展，开启了互联网时代的社交概念。据全球最大的社会化媒体传播咨询公司We Are Very Social Limited分析指出，目前社交类软件使用的人数已达25亿——占世界总人数约的35%，另据艾瑞咨询发布的2014年第二季度社区交友数据显示，2014年5月，社区交友类服务月度覆盖人数达到4.7亿，在总体网民中渗透率为92.5%；2014年5月社交服务在移动App端月度覆盖人数为1.9亿人，其中微博服务在移动端优势较为明显，月度覆盖人数达到1.1亿人；互联网媒体和社交网络是Web2.0时代两个非常重要的应用，那么一个自然的问题是这两个领域将会如何互动发展？本报告主要从数据分析（非财务、非战略）的角度尝试探讨网络结构会给互联网媒体带来什么样的机遇和挑战。具体而言，我们根据自己的研究经验只关注以下几个方面：新闻、影音和搜索，根据艾瑞咨询发布的2013网络经济核心数据显示，这三部分的收入占到中国市值TOP20互联网企业总市值的32.16%，其重要性不可忽视。我们通过具体的案例并结合理论前沿做探索性的研讨。一、音乐推荐根据《2013中国网络音乐市场年度报告》显示，2013年底，我国网络音乐用户规模达到4.5亿。其中，手机音乐用户人数由2012年的0.96亿增长到2013年的2.91亿，年增长率达203%。从网络音乐用户规模的飞跃式增长可以看到音乐流媒体服务蕴含着巨大的商机。在国外，科技巨头争夺音乐市场的野心也初露端倪，今年年初，苹果斥资30亿美元买下Beats Electronics，而谷歌也随后收购了流媒体音乐服务提供商Songza。音乐产业在新媒体时代占据重要地位。本报告主要关注移动互联网环境下在线音乐服务商（酷狗音乐、QQ音乐、天天动听等）的发展现状并且对当前的音乐个性化推荐提出我们的一些见解。1.1 音乐推荐与社交网络根据国内知名研究机构CNIT-Research 8月份发布的《2014年第二季度中国手机音乐APP市场报告》的数据显示，排名前三的手机音乐App为酷狗音乐、QQ音乐、天天动听。他们所占的市场份额分别为：20.1%，17.0%以及15.8%。酷狗音乐 QQ音乐 天天动听其中，酷狗音乐和天天动听凭借在在线音乐领域长期积累的用户资源、高品质音质、卓越的UI界面以及完美的下载体验取胜。而QQ音乐主要依附强大的社交工具QQ应运而生，可谓是“社交音乐”领域的先驱者。从2014年第二季度手机音乐数据来看，QQ音乐增势迅猛，连续三个月用户下载量增速均超过行业增速水平，而酷狗音乐、天天动听均增速低于市场行业增速，用户市场份额有所下降。根据速途研究院对手机音乐用户愿景的调查显示，有58%的用户希望增强个性化音乐推荐的功能，这说明有很多用户在收听音乐时其实并不清楚自己喜欢什么类型的歌曲，如果音乐电台能根据用户的个人喜好“猜出”用户喜欢什么歌曲并为其进行推荐，那将会给用户带来意想不到的完美体验。目前的很多音乐软件都支持推荐这一功能。以下是音乐App市场中常见的音乐产品的个性化推荐以及定制方式：酷狗音乐 QQ音乐 天天动听根据研究，推荐模式主要分为以下几种：（1） 热点推荐，可以根据大众的搜索记录，通过排行榜的形式得到，也可以根据近期发生的音乐娱乐事件推荐，如中国好声音、我是歌手等；（2）根据用户的听歌记录推荐，包括用户对每首歌的喜恶记录；（3）根据地理位置信息结合用户兴趣进行推荐；（4）根据用户喜欢的歌手信息进行推荐。但是，以上这些推荐模式都没有能够充分利用社交网络的信息。在社交网络风靡全球的时代，有越来越多的音乐服务商发现，社交网络可以帮助商家留住更多的用户，同时，充分利用社交网络信息将带来更加卓越完美的用户体验。可以看到，酷狗音乐和天天动听都允许用户使用第三方账户（微博、QQ）进行绑定登录，并提供分享到微博、微信等选项；QQ音乐特设了“动态”专栏，用于显示好友分享的音乐。另外，酷狗和QQ音乐都可以通过定位的方式推荐附近的志趣相投的好友。酷狗音乐 QQ音乐 天天动听上述事实说明，社交音乐存在巨大的潜力和价值。那么，这一方面有无突出的企业呢？其中英国的Last.fm和中国的QQ音乐可以算得上是这方面的一个代表。Last.fm QQ音乐Last.fm是 Audioscrobbler 音乐引擎设计团队的旗舰产品，有遍布232个国家超过1500万的活跃听众。2007年被CBS Interactive以2.8亿美元价格收购，目前，Last.fm是全球最大的社交音乐平台。QQ音乐是中国互联网领域领先的网络音乐平台及正版数字音乐服务提供商，在中国手机音乐市场所占份额跻身四大巨头（其他三个分别是酷狗、天天动听、酷我），月活跃用户已达到3亿，是中国社交音乐领域的领军人物。以QQ音乐为例，我们详细分析它在利用社交网络信息进行个性化推荐的优势与可能存在的不足。QQ音乐依附强大的社交工具QQ而生，长期以来受到广大用户的喜爱，这与QQ背后的亿万级用户是无法割离的，可以说，QQ音乐是有先天的社交优势的。用户登录QQ音乐后，可以看到动态栏中显示的好友音乐动态，同时，它还允许用户绑定自己的微博账号，把音乐分享给微博好友。不仅如此，QQ音乐允许用户自己生成歌单，并分享给好友，这起到了一定的自媒体的作用。在“明星部落”这一功能中，QQ音乐允许粉丝之间交流互动，并形成一定的社交规模。从上述总结中，我们已经可以看到，QQ音乐已经有意识的把社交信息融合到产品设计和运营中，以增加客户粘性。但是从数据分析的基础和推荐算法的构建上，是否真正做到有效利用社交网络信息了呢？为此，使用QQ音乐于2012年全面更新升级的“猜你喜欢”功能，并发现了如下问题：当笔者没有任何听歌记录时，这一模块并不能为笔者推荐歌曲。根据提示内容，目前该功能可能主要依靠用户的历史听歌记录进行推荐。同样的问题出现在QQ音乐馆的推荐栏中：大部分初始推荐音乐来源于当下热门音乐歌曲，缺少个性化成分。QQ音乐：猜你喜欢 QQ音乐馆以上事实说明音乐服务商在推荐算法上没有充分利用社交网络的信息。事实上，在获得用户个人绑定社交网络账号的基础上，可以得到用户的朋友关系，进一步可以获得用户好友的听歌记录，这些歌曲可以成为初始推荐曲目的备选项，将这些备选项通过一定规则（热度、好友相似度）排序，可以用于音乐推荐；另外，众所周知，社交网络（如微博）是明星与粉丝互动的一个重要渠道，因此，可以重点提取用户对于社交网络中歌手以及音乐人的关注关系，以获得对用户偏好的推测。以上这些过程可以用下图表示。可以看到，在以社交网络绑定的音乐社区中，每个人并不是孤立的个体，而是通过好友关系，以及粉丝与明星的关注关系联系起来。音乐活动的多元化为QQ音乐的推荐场景带来了新的挑战。我们认为存在以下几个需要处理的问题：（1）如何高效利用好友的音乐信息对用户进行推荐？用户的好友众多，每个好友会留下很多音乐记录，这些信息综合起来的话数量极其庞大，如何迅速整合朋友及其收听记录并按照优先程度排序对用户进行推荐是提高用户体验的前提条件。（2）如何整合多种信息渠道进行推荐？随着时间的推进，一个音乐账户留下的信息是多元化的。例如，用户主动搜索的音乐记录、用户对历史收听音乐记录的反馈，用户选择的电台种类、用户自己总结生成的歌单、用户对朋友分享音乐的反馈信息等。因此，如何对这些异质的信息来源进行有效整合，或者，在资源有限的情况下，如何判断和筛选出对于提高推荐精度最有效的指标是提高音乐推荐效果的关键法宝。（3）如何整合当前音乐潮流趋势与用户个人兴趣基因？音乐是充满了潮流和娱乐性的产业，因此，用户的音乐兴趣不仅受其自身兴趣基因驱使，也受到当前音乐流驱使的影响。因此，如何结合用户个人兴趣以及音乐潮流趋势对用户进行有效推荐，是对于音乐这一特殊娱乐行业的特别要求。综上我们认为QQ音乐虽然是利用社交关系进行音乐推荐的先驱者，但是在利用网络数据的层面上仍有很大的改进和提升空间。1.2 基于社交网络的音乐推荐在此我们给出如何利用网络数据对用户进行推荐的技术思想。由于音乐推荐场景实体的多元化，我们将常见的推荐场景列举如下：推荐歌曲、推荐歌单、推荐电台、推荐歌手、推荐用户。接下来，我们将从音乐分类与结构化、用户信息整合、网络结构应用三个步骤详细阐述我们的观点。音乐结构化与归一化1.歌曲标签化首先，基于音乐的不同风格，我们需要对系统中存在的海量歌曲进行分类，通过打标签的方式，使音频信息通过文本的方式结构化。分类的方法多种多样，标准各异，从几个音乐主流网站的标签组织形式看来，主要从客观、主观两个角度进行分析。从客观的角度讲，音乐可以按照流派、地域、年代、演奏乐器等方式分类，如“流行”、“摇滚”、“乡村音乐”、“90后”、“钢琴曲”等等，且大类下面可以设小类，如“流行”下可以设置“华语流行”、“欧美流行”等小类；从主观的角度讲，音乐风格与听歌时的心情、场景高度相关，如分为“甜蜜”、“安静”、“治愈”、“酒吧”、“咖啡馆”等等，这种标签使得用户在听音乐时仿佛有一种身临其境的感觉，带来更高的视听享受。除此之外，标签也可以由用户自己生成，如用户的热搜关键词记录、用户自行备注标签等。这在一定程度上正是利用自媒体的形式扩充标签库，使之更能反应用户兴趣。2.歌手信息提取除了可以将歌曲标签化，我们还可以进一步的对歌手信息进行提取。比如根据地域我们可以把歌手分为大陆、港台、欧美等，根据年代可以分为60后、70后、80后歌手，根据他们的曲风可以分为摇滚、抒情、朋克等。通过打标签的形式把歌手进行分类，从而形成结构化的数据格式，方便以后快速清晰的定位用户喜欢哪一类型的歌手。同样的我们也可以对歌单、作词者、作曲者进行标签化处理，例如歌单的标签可以模仿歌曲的形式，因为歌单是由歌曲组成，所以可以用歌曲的标签来代表歌单的标签。作词者和作曲者的标签可以参考歌手打标签的方法，另外值得注意的是，由于音乐人之间形成合作、作曲、写词等合作关系，可以认为是一个社交网络关系，常常可以见到的现象是某些歌手与词作者存在密切的合作关系，而这部分信息也可用于音乐的个性化推荐。例如，对于一些有特定合作的歌手和词（曲）作者，我们应该特别留意，比如周杰伦和方文山这对组合。3.歌词的语义分析歌曲的重要组成部分就是歌词，由于歌词属于文本，我们不可能直接对其打标签，所以首先要进行的是语义分析，通过语义分析我们可以大概知道歌词的内容，比如我们可以把歌词切分成短语，然后对每一个短语进行归纳总结，可以判断短语的情感极性（如积极还是消极），对短语进行主题分类，由于歌词数目庞大，可以利用自然语言处理的方式，如主题模型等预先提取主题，再通过人工加以校正。这样就可以对歌词进行标签化处理了。下面我们以歌曲为例，简要的说明具体标签化过程。通过标签的形式我们可以对每个歌曲的主题予以分类和描述。用于描述一支单曲的标签数目越多，对于音乐主题的描述就更加清晰、明朗；但同时，冗余和重复的信息也可能越多，处理的难度就越大。因此，我们要对标签进行排序和筛选，一个比较简单高效的办法是选择最热门的N个标签作为我们的目标词库，并且对该词库定期进行更新。具体来说，我们将所有标签按照重要程度由高到低进行排序，选择前p个标签作为我们的标签集合。给定一首歌曲t，我们用一个超高维向量Xt=(Xt1,…,Xtp)∈?p表示它的标签信息，其中Xtj=1表示该歌曲含有第j个标签，否则，该歌曲不含有第j个标签。例如对于一首钢琴曲演奏的纯音乐，对其打的标签可能是：钢琴曲、安静、咖啡馆等。设钢琴曲、安静、咖啡馆分别对应于标号为1、3、5的标签，那么向量Xt可以表示为Xt=(1,0,1,0,1,0,…0) 。通过以上步骤，我们就可以把看似杂乱的音乐风格通过打标签的形式进行结构化，用一个只含0、1元素的超高维向量对每首歌曲进行分类。对于歌单、电台这些由歌曲集合而成的实体，我们也可以通过标签的方式对其进行刻画。例如，对于给定的一个歌单m，我们同样用一个超高维向量

对于社交网络的数据挖掘应该如何入手，使用哪些算法

3月13日下午，南京邮电大学计算机学院、软件学院院长、教授李涛在CIO时代APP微讲座栏目作了题为《大数据时代的数据挖掘》的主题分享，深度诠释了大数据及大数据时代下的数据挖掘。众所周知，大数据时代的大数据挖掘已成为各行各业的一大热点。一、数据挖掘在大数据时代，数据的产生和收集是基础，数据挖掘是关键，数据挖掘可以说是大数据最关键也是最基本的工作。通常而言，数据挖掘也称为DataMining，或知识发现Knowledge Discovery from Data，泛指从大量数据中挖掘出隐含的、先前未知但潜在的有用信息和模式的一个工程化和系统化的过程。不同的学者对数据挖掘有着不同的理解，但个人认为，数据挖掘的特性主要有以下四个方面：1.应用性（A Combination of Theory and Application）：数据挖掘是理论算法和应用实践的完美结合。数据挖掘源于实际生产生活中应用的需求，挖掘的数据来自于具体应用，同时通过数据挖掘发现的知识又要运用到实践中去，辅助实际决策。所以，数据挖掘来自于应用实践，同时也服务于应用实践，数据是根本，数据挖掘应以数据为导向，其中涉及到算法的设计与开发都需考虑到实际应用的需求，对问题进行抽象和泛化，将好的算法应用于实际中，并在实际中得到检验。2.工程性（An Engineering Process）：数据挖掘是一个由多个步骤组成的工程化过程。数据挖掘的应用特性决定了数据挖掘不仅仅是算法分析和应用，而是一个包含数据准备和管理、数据预处理和转换、挖掘算法开发和应用、结果展示和验证以及知识积累和使用的完整过程。而且在实际应用中，典型的数据挖掘过程还是一个交互和循环的过程。3.集合性（A Collection of Functionalities）：数据挖掘是多种功能的集合。常用的数据挖掘功能包括数据探索分析、关联规则挖掘、时间序列模式挖掘、分类预测、聚类分析、异常检测、数据可视化和链接分析等。一个具体的应用案例往往涉及多个不同的功能。不同的功能通常有不同的理论和技术基础，而且每一个功能都有不同的算法支撑。4.交叉性（An Interdisciplinary Field）：数据挖掘是一门交叉学科，它利用了来自统计分析、模式识别、机器学习、人工智能、信息检索、数据库等诸多不同领域的研究成果和学术思想。同时一些其他领域如随机算法、信息论、可视化、分布式计算和最优化也对数据挖掘的发展起到重要的作用。数据挖掘与这些相关领域的区别可以由前面提到的数据挖掘的3个特性来总结，最重要的是它更侧重于应用。综上所述，应用性是数据挖掘的一个重要特性，是其区别于其他学科的关键，同时，其应用特性与其他特性相辅相成，这些特性在一定程度上决定了数据挖掘的研究与发展，同时，也为如何学习和掌握数据挖掘提出了指导性意见。如从研究发展来看，实际应用的需求是数据挖掘领域很多方法提出和发展的根源。从最开始的顾客交易数据分析（market basket analysis）、多媒体数据挖掘（multimedia data mining）、隐私保护数据挖掘（privacy-preserving data mining）到文本数据挖掘（text mining）和Web挖掘（Web mining），再到社交媒体挖掘（social media mining）都是由应用推动的。工程性和集合性决定了数据挖掘研究内容和方向的广泛性。其中，工程性使得整个研究过程里的不同步骤都属于数据挖掘的研究范畴。而集合性使得数据挖掘有多种不同的功能，而如何将多种功能联系和结合起来，从一定程度上影响了数据挖掘研究方法的发展。比如，20世纪90年代中期，数据挖掘的研究主要集中在关联规则和时间序列模式的挖掘。到20世纪90年代末，研究人员开始研究基于关联规则和时间序列模式的分类算法（如classification based on association），将两种不同的数据挖掘功能有机地结合起来。21世纪初，一个研究的热点是半监督学习（semi-supervised learning）和半监督聚类（semi-supervised clustering），也是将分类和聚类这两种功能有机结合起来。近年来的一些其他研究方向如子空间聚类（subspace clustering）（特征抽取和聚类的结合）和图分类（graph classification）（图挖掘和分类的结合）也是将多种功能联系和结合在一起。最后，交叉性导致了研究思路和方法设计的多样化。前面提到的是数据挖掘的特性对研究发展及研究方法的影响，另外，数据挖掘的这些特性对如何学习和掌握数据挖掘提出了指导性的意见，对培养研究生、本科生均有一些指导意见，如应用性在指导数据挖掘时，应熟悉应用的业务和需求，需求才是数据挖掘的目的，业务和算法、技术的紧密结合非常重要，了解业务、把握需求才能有针对性地对数据进行分析，挖掘其价值。因此，在实际应用中需要的是一种既懂业务，又懂数据挖掘算法的人才。工程性决定了要掌握数据挖掘需有一定的工程能力，一个好的数据额挖掘人员首先是一名工程师，有很强大的处理大规模数据和开发原型系统的能力，这相当于在培养数据挖掘工程师时，对数据的处理能力和编程能力很重要。集合性使得在具体应用数据挖掘时，要做好底层不同功能和多种算法积累。交叉性决定了在学习数据挖掘时要主动了解和学习相关领域的思想和技术。因此，这些特性均是数据挖掘的特点，通过这四个特性可总结和学习数据挖掘。二、大数据的特征大数据（bigdata）一词经常被用以描述和指代信息爆炸时代产生的海量信息。研究大数据的意义在于发现和理解信息内容及信息与信息之间的联系。研究大数据首先要理清和了解大数据的特点及基本概念，进而理解和认识大数据。研究大数据首先要理解大数据的特征和基本概念。业界普遍认为，大数据具有标准的“4V”特征：1.Volume（大量）：数据体量巨大，从TB级别跃升到PB级别。2.Variety（多样）：数据类型繁多，如网络日志、视频、图片、地理位置信息等。3.Velocity（高速）：处理速度快，实时分析，这也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。4.Value（价值）：价值密度低，蕴含有效价值高，合理利用低密度价值的数据并对其进行正确、准确的分析，将会带来巨大的商业和社会价值。上述“4V”特点描述了大数据与以往部分抽样的“小数据”的主要区别。然而，实践是大数据的最终价值体现的唯一途径。从实际应用和大数据处理的复杂性看，大数据还具有如下新的“4V”特点：5.Variability（变化）：在不同的场景、不同的研究目标下数据的结构和意义可能会发生变化，因此，在实际研究中要考虑具体的上下文场景（Context）。6.Veracity（真实性）：获取真实、可靠的数据是保证分析结果准确、有效的前提。只有真实而准确的数据才能获取真正有意义的结果。7.Volatility（波动性）/Variance（差异）：由于数据本身含有噪音及分析流程的不规范性，导致采用不同的算法或不同分析过程与手段会得到不稳定的分析结果。8.Visualization（可视化）：在大数据环境下，通过数据可视化可以更加直观地阐释数据的意义，帮助理解数据，解释结果。综上所述，以上“8V”特征在大数据分析与数据挖掘中具有很强的指导意义。三、大数据时代下的数据挖掘在大数据时代，数据挖掘需考虑以下四个问题：大数据挖掘的核心和本质是应用、算法、数据和平台4个要素的有机结合。因为数据挖掘是应用驱动的，来源于实践，海量数据产生于应用之中。需用具体的应用数据作为驱动，以算法、工具和平台作为支撑，最终将发现的知识和信息应用到实践中去，从而提供量化的、合理的、可行的、且能产生巨大价值的信息。挖掘大数据中隐含的有用信息需设计和开发相应的数据挖掘和学习算法。算法的设计和开发需以具体的应用数据作为驱动，同时在实际问题中得到应用和验证，而算法的实现和应用需要高效的处理平台，这个处理平台可以解决波动性问题。高效的处理平台需要有效分析海量数据，及时对多元数据进行集成，同时有力支持数据化对算法及数据可视化的执行，并对数据分析的流程进行规范。总之，应用、算法、数据、平台这四个方面相结合的思想，是对大数据时代的数据挖掘理解与认识的综合提炼，体现了大数据时代数据挖掘的本质与核心。这四个方面也是对相应研究方面的集成和架构，这四个架构具体从以下四个层面展开：应用层（Application）：关心的是数据的收集与算法验证，关键问题是理解与应用相关的语义和领域知识。数据层（Data）：数据的管理、存储、访问与安全，关心的是如何进行高效的数据使用。算法层（Algorithm）：主要是数据挖掘、机器学习、近似算法等算法的设计与实现。平台层（Infrastructure）：数据的访问和计算，计算平台处理分布式大规模的数据。综上所述，数据挖掘的算法分为多个层次，在不同的层面有不同的研究内容，可以看到目前在做数据挖掘时的主要研究方向，如利用数据融合技术预处理稀疏、异构、不确定、不完整以及多来源数据；挖掘复杂动态变化的数据；测试通过局部学习和模型融合所得到的全局知识，并反馈相关信息给预处理阶段；对数据并行分布化，达到有效使用的目的。四、大数据挖掘系统的开发1.背景目标大数据时代的来临使得数据的规模和复杂性都出现爆炸式的增长，促使不同应用领域的数据分析人员利用数据挖掘技术对数据进行分析。在应用领域中，如医疗保健、高端制造、金融等，一个典型的数据挖掘任务往往需要复杂的子任务配置，整合多种不同类型的挖掘算法以及在分布式计算环境中高效运行。因此，在大数据时代进行数据挖掘应用的一个当务之急是要开发和建立计算平台和工具，支持应用领域的数据分析人员能够有效地执行数据分析任务。之前提到一个数据挖掘有多种任务、多种功能及不同的挖掘算法，同时，需要一个高效的平台。因此，大数据时代的数据挖掘和应用的当务之急，便是开发和建立计算平台和工具，支持应用领域的数据分析人员能够有效地执行数据分析任务。2.相关产品现有的数据挖掘工具有Weka、SPSS和SQLServer，它们提供了友好的界面，方便用户进行分析，然而这些工具并不适合进行大规模的数据分析，同时，在使用这些工具时用户很难添加新的算法程序。流行的数据挖掘算法库如Mahout、MLC++和MILK，这些算法库提供了大量的数据挖掘算法。但这些算法库需要有高级编程技能才能进行任务配置和算法集成。最近出现的一些集成的数据挖掘产品如Radoop和BC-PDM，它们提供友好的用户界面来快速配置数据挖掘任务。但这些产品是基于Hadoop框架的，对非Hadoop算法程序的支持非常有限。没有明确地解决在多用户和多任务情况下的资源分配。3.FIU-Miner为解决现有工具和产品在大数据挖掘中的局限性，我们团队开发了一个新的平台——FIU-Miner，它代表了A Fast,Integrated,and User-Friendly System for Data Miningin Distributed Environment。它是一个用户友好并支持在分布式环境中进行高效率计算和快速集成的数据挖掘系统。与现有数据挖掘平台相比，FIU-Miner提供了一组新的功能，能够帮助数据分析人员方便并有效地开展各项复杂的数据挖掘任务。与传统的数据挖掘平台相比，它提供了一些新的功能，主要有以下几个方面：A.用户友好、人性化、快速的数据挖掘任务配置。基于“软件即服务”这一模式，FIU-Miner隐藏了与数据分析任务无关的低端细节。通过FIU-Miner提供的人性化用户界面，用户可以通过将现有算法直接组装成工作流，轻松完成一个复杂数据挖掘问题的任务配置，而不需要编写任何代码。B.灵活的多语言程序集成。允许用户将目前最先进的数据挖掘算法直接导入系统算法库中，以此对分析工具集合进行扩充和管理。同时，由于FIU-Miner能够正确地将任务分配到有合适运行环境的计算节点上，所以对这些导入的算法没有实现语言的限制。C.异构环境中有效的资源管理。FIU-Miner支持在异构的计算环境中（包括图形工作站、单个计算机、和服务器等）运行数据挖掘任务。FIU-Miner综合考虑各种因素（包括算法实现、服务器负载平衡和数据位置）来优化计算资源的利用率。D.有效的程序调度和执行。应用架构上包括用户界面层、任务和系统管理层、逻辑资源层、异构的物理资源层。这种分层架构充分考虑了海量数据的分布式存储、不同数据挖掘算法的集成、多重任务的配置及系统用户的交付功能。一个典型的数据挖掘任务在应用之中需要复杂的主任务配置，整合多种不同类型的挖掘算法。因此，开发和建立这样的计算平台和工具，支持应用领域的数据分析人员进行有效的分析是大数据挖掘中的一个重要任务。FIU-Miner系统用在了不同方面：如高端制造业、仓库智能管理、空间数据处理等，TerraFly GeoCloud是建立在TerraFly系统之上的、支持多种在线空间数据分析的一个平台。提供了一种类SQL语句的空间数据查询与挖掘语言MapQL。它不但支持类SQL语句，更重要的是可根据用户的不同要求，进行空间数据挖掘，渲染和画图查询得到空间数据。通过构建空间数据分析的工作流来优化分析流程，提高分析效率。制造业是指大规模地把原材料加工成成品的工业生产过程。高端制造业是指制造业中新出现的具有高技术含量、高附加值、强竞争力的产业。典型的高端制造业包括电子半导体生产、精密仪器制造、生物制药等。这些制造领域往往涉及严密的工程设计、复杂的装配生产线、大量的控制加工设备与工艺参数、精确的过程控制和材料的严格规范。产量和品质极大地依赖流程管控和优化决策。因此，制造企业不遗余力地采用各种措施优化生产流程、调优控制参数、提高产品品质和产量，从而提高企业的竞争力。在空间数据处理方面，TerraFly GeoCloud对多种在线空间数据分析。对传统数据分析而言，其难点在于MapQL语句比较难写，任务之间的关系比较复杂，顺序执行之间空间数据分许效率较低。而FIU-Miner可有效解决以上三个难点。总结而言，大数据的复杂特征对数据挖掘在理论和算法研究方面提出了新的要求和挑战。大数据是现象，核心是挖掘数据中蕴含的潜在信息，并使它们发挥价值。数据挖掘是理论技术和实际应用的完美结合。数据挖掘是理论和实践相结合的一个例子。--