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区块链技术数据挖掘过程和应用,什么是区块链数据挖掘呢?

摘要
区块链技术数据挖掘过程和应用,什么是区块链数据挖掘呢?我们今天所处的互联网时代是Web2.0时代,和之前的互联网最大的不同点就在于UGC(User-generated Content,由用户自主产生内容)。

    区块链技术数据挖掘过程和应用,什么是区块链数据挖掘呢?我们今天所处的互联网时代是Web2.0时代,和之前的互联网最大的不同点就在于UGC(User-generated Content,由用户自主产生内容)。每个互联网用户不仅仅是一个信息的被动接受者,同时还是一个信息的创造者。除接受大量的信息外,我们每天还通过微博和微信产生大量的数据。


    大数据的第四个“V”


    那么,究竟什么是大数据呢?IBM提出了“大数据”的“=V”特征,即大量化(Volume)、多样化(Variety)和快速化(Velocty),这些特征正在给现在的IT企业带来巨大的挑战。所谓“三V”,是因为这三个英文词Volume、Varlety和Velocity的首字母都是“V”。


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    大数据的“大”指的不仅仅是数据量本身庞大,数据样式变化多和增量速度快也是“大”的一个体现。


    从2013年开始,大家意识到了大数据不只是一个理论上的概念,着眼于数据商业应用的专家们提出了大数据的“四V”概念。“四V”概念其实就是在原有的“三V”基①敬据用的存储计量单位依次是KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB和BB.每个单位都是之前的1024f倍,或者2~10他,所以之前提到的18/B是13*2070 Bye。础上增加了第四个首字母为“V”的英文词,价健—Value,其指的是企业要实现的是大散据的价值,也就是数据运营和应用的重要性。


    在“大数据”时代,数据已经成为企业的核心简产,如何充分利用历史产生的和每天产生的海量数据,如何从海量数据中提取有价值(Value)的信息,如何把信息转化成商业智能的知识和规则,对企业生成竞争力乃至成败起到至关重要的作用。


    从当年的《New Internet:大数据挖掘》开始笔者的观点就是:数据是否“大”并不重要,重要的是能否从数据中挖据出有价值的信息。原始的数据越丰富,能够挖据出的信息就越有价值。


    数据挖掘过程和应用


    古人云:“物以类聚”。这句话其实描述的就是数据挖掘中的一种算法一—聚类算法。要看一个人是怎样的,只需要看他周围都有什么样的朋友。而从数据挖掘的角度来说,聚类算法要预测一个对象的特征,只需要着它周围对象的数据特征。


    简而言之,数据挖掘(Data Mining)是有组织、有目的地收集数据,通过分析数据使之成为信息,从而从大量的数据中导找潜在规律以形成规则或知识的技术。本节简单介绍一下数据挖掘的过程和应用场黑。


    数据挖掘过程


    一个数据挖掘项目的生命周期在不同的场黑下并不是完全一样的。CRISP-DM是官方标准之一,也是对数据挖据过程的一个全面评述。


    CRISP-DM认为一个数据挖掘项目的生命周期包含6个阶段。这6个阶段的顺序是不固定的,我们经常需要调整这些阶段。这依赖每个阶段或是某个阶段中特定任务的产出物是否是下一个阶段必需的输入。


    最外面这一圈表示数据挖掘自身的循环本质,每一个解决方案发布之后代表另一个数据挖据的过程已经开始了。在这个过程中得到的知识可以能发新的商业问题,而后续的过程可以从前一个过程得到益处。


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    CRISP-DM数据挖掘过程示意图


    CRISP-DM的数据挖掘生命周期中的6个阶段,也就是上图中的概念解释如下:


    商业理解


    最初的阶段集中在理解项目目标和从业务的角度理解需求,同时将这些转化为数据挖掘问题的定义和完成目标的初步计划。


    数据理解


    数据理解阶段是从初始的数据收集开始的,目的是熟悉数据,识别数据的质量问题,首次发现数据的内部属性,或是探|起我们产生兴趣的子集从而形成隐含信息的假设。


    数据准备


    在数据准备阶段包括从未处理的数据中构造最终数据集的所有活动。这些数据将是模型工具的输入值。这个阶段的任务有的能执行多次,没有任何规定的顺序。任务包括选择表、记录和属性,以及为模型工具转换和清洗数据。


    数据模型


    在这个阶段,可以选择和应用不同的模型技术,模型参数被调整到最佳的数值。一般,有些技术可以解决一类相同的数据挖掘问题。有些技术在数据形成上有特殊的要求,因此需要经常跳回到数据准备阶段。


    估计


    到了这个阶段,你已经从数据分析的角度建立了一个高质量显示的模型。在开始部署模型之前,重要的事情是彻底地评估横型,检查构造模型的步骤,确保模型可以完成业务目标。这个阶段的关键目的是确定是否有重要的业务问题没有被充分考虑。在这个阶段结束后,对于一个数据挖掘结果使用的决定必须达成。


    发布


    通常,模型的创建不是项目的结束。模型的作用是从数据中找到知识,并且所获得的知识要以便于用户使用的方式重新组织和展现。根据需求,在这个阶段可以产生简单的报告,或是实现一个比较复杂、可重复的数据挖掘过程。在很多案例中,这个阶段是由客户而不是数据分析人员承担部需的工作。


   下面看两个在数据挖掘中常见的两个应用


    估测(Estimation)和预测(Prediction)是数据分析和数据挖掘过程中比较常用的应用。估测应用是用来猜测现在的某一个未知值,而预测应用是用来预测未来的某一个未知值。估测和预测在很多时候都可以使用同样的算法。估测通常用来为一个存在但是未知的数值填空,而预测的数值对象发生在未来,往往目前并不存在。


    举例来说,如果我们不知道某人的具体收入,则可以通过与其收入密切相关的其他信息来估测,然后找到具有类似特征的其他人,利用他们的收入来估测未知者的收入和信用值。同样以某人的未来收入为例来谈预测,我们可以根据历史数据来分析收入和各种变量的关系以及时间序列的变化,从而预测他在未来某个时间点的具体收入会是多少。


    估测和预测在很多时候也可以连起来应用。例如我们可以浪据购买模式来估测一个家庭的孩子个数和家庭人口结构;或者根据购买模式,估测一个家庭的收入,然后预测这个家庭将来最需要的产品和数量,以及需要这些产品的时间点。这里的产品可以是实体产品和服务,也可以是金融产品。


    估测和预测所做的数据分析可以被称作预测分析(Predictive Analysis),现在预测分析被不少商业客户和数据挖掘行业的从业人员当作数据挖掘的同义词。这两项技术也是金融领域中的用户最常使用的。


    互联网金融,用数据说话


    从2013年开始,互联网金融在中国这片土地上发展得如火如茶,其实这是互联网对于金融领域的渗透导致的必然结果,同样的变革也发生在旅游、航空、教育、物流、零售、医药等其他垂直行业。


    金融业在互联网上创新的目的是可以直接获取用户的一手信息,增加用户的黏度,巩图并拓展银行与其目标客户之间的存取、贷款、汇款、支付等业务关系。互联网金融可不是金融机构简单地“触网。


    我们信仰数据,我们相信金融的本质就是数据,而大数据技术就是能够驱动互联网金融这个横冲直摘的火车头永不停歌的发动机。


    金融业的大数据挖掘


    在良莞不齐地发展了三年之后,2015年,在十部要发布的《关于促进互联网金融健速发展的指导意见》中,将互联网金融分类为:互联网支付、网络借贷、股权众筹融资、互联网基金销售、互联网保险、互联网信托和互联网消费金融。


    互联网与金融的一个共同的基因雕数据。因为互联网是由数据构成的,而所有的金融产品其实也都是各种数据的组合。互联网产生的数据量很大,而且数据类型多;同样,金融行业产生的数据量也非常大,数据类型也相当非富。这是一个大数据的时代。


    每一种数据类型都有价值。在经过第一阶段的断萄生长之后,互联网金融平台如果不考虑监管套利的因素,那么其在资产端和警户资源端其实都很难对传统金融有竞争优势。唯一可能让这些公司荷机会胜出的就在于对家据的把据。


    金融行业来说,最重要的两个维度是需户和风险。找到路多和最合适的客户,同时把风险降到最低,是每一家金融机构的追求。如何达成这些目标?在我们看来数据是唯一的方向标。要充分挖掘互联网行业,金融行业中各种形态的数趣,让数据说话,用数据指导各种金融创新,用嫩据来摇制风险。


    传统金融主要靠资本赚钱,而互联网金融靠服务客户、满足客户需求赚钱。传统金融行业的竞争很激烈,而在互联网上的竞争则要更高一个层级!互联网中的“吊丝”和精英们从残酷的市场竞争中学会了只有以客户为中心,充分满足客户的各种需求,才能真正赚到钱。要聆听客户的需求,用大数据的思路变革传统的金融服务。


    我们经常听到“大数据挖掘”,其实“大数据”和“数据挖掘”是两个不同的概念,前者说的是数据的规横,而后者说的思数据的使用。


    在互联网上,我们有更加丰富和完整的数据,对参与金融的各方来说,信息相对来说是更加对称的。把金融市场运营充分互联网化,可以降低交易成本并提升效率。


    金融大数据挖据发展的生国方向,就在在互联网数据开发的基础上加速挖掘金融业务的商业附加值,搭建出不同于银行传统模式的业务平台和数据分析平台。


    在互联网金融领域,属于大数据的服务创所有很大的想象态间。我们认为,讨论大数据是否“大”本身没有多大的意义,能西和分把数据用起来才是关键。数据挖据通用流程CRISP-DM的师造者Torm Khabaza总结过,数据挖掘的九大定律中的第一条:“Business Goals Law”,说的就是每个政据挖框解决方案的根源都是有商业日的。


    数据挖掘在金融业上有着充分的应用。例如,股票交易商可以利用数据挖掘来分析市场动向,并预测个别公司的营运状况以及股价走向等;又例如,采用数据挖掘中的关联规则挖掘技术,我们可以成功预测银行中不同客户的需求,一旦获得了这些信息,银行就可以改善对不同客户的服务项目。其实,现在银行天天都在开发新的与客户沟通的方法,而这些新方法的依据很多就来白于数据挖掘产生的信息和规则。


    大数据技术,为信息的收策、存储和整理提供了一个更大、更快、更有效率的平台,并旦让这些信息更流畅地匹配起来。通过运用这些技术,金融机构可以更好地辨识出个人和企业的行为特征,从而对其信用状况进行合理评估。


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