专业大数据挖掘分析——助力小微企业发现价值
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一、做数据处理用什么笔记本好
做数据处理可以买Macbookpro。
1.计算能力
首先我相信你从事数据挖掘不是个人兴趣或者闲的蛋疼，一定是为公司服务，那么公司必然有开发机或者hadoop集群资源可用，那么实际上的高计算和io吞吐任务一定是在集群或者虚拟机里完成的。
2.数据挖掘分析师在本地上做的主要是：
a.数学模型展示
b.算法和产品流程设计
c.代码书写
d.算法原型设计
这些在macOSX上都有非常棒的解决方案，而且和win下的要么一样，要么更好。实际的数据挖掘工作，在笔记本上处理的都是小数据量，更多的时间是把一些结果数据做成漂亮直观的展示文档和图表，这个mac优势很大。
或者你要设计算法原型。为了证明一个协同过滤算法是可行的，不需要把所有数据都load进去。
笔记本电脑有三个主要的要求，使其成为数据分析的理想设备。
处理器
英特尔7四核处理器是处理器的最佳选择。虽然i5处理器也可以正常工作，但当您处理大型数据集时，i7处理器是理想的选择。四核处理器顾名思义，它有4个内核，可以提高计算机的处理速度，使用较新的第6代处理器是一个不错的选择。
硬盘
笔记本电脑必须至少具有512GB硬盘驱动器才能处理大数据集。尽管可能还是会面临硬盘驱动器空间不足的问题，但至少还可以增加。但是，与硬盘驱动器相比，固态驱动器的性能要好得多，因为它们的速度很快，并且它们不像硬盘驱动器那样旋转。
内存/RAM
二、SPSS和AMOS软件可以用在苹果电脑吗
AMOS是结构方程模型的分析软件，SPSS主要应用于回归分析、因子分析、相关分析、对应分析、聚类分析等。因而要用什么软件取决于建立了什么样的模型。AMOS当然可以进行信度和效度分析了，只不过是对结构方程模型中的潜变量而言。补充：1、AMOS具有的方差分析、协方差，假设检验等一系列基本分析方法。2、SPSS(StatisticalProductandServiceSolutions)，"统计产品与服务解决方案"软件。最初软件全称为"社会科学统计软件包"(SolutionsStatisticalPackagefortheSocialSciences)，但是随着SPSS产品服务领域的扩大和服务深度的增加，SPSS公司已于2000年正式将英文全称更改为"统计产品与服务解决方案"，标志着SPSS的战略方向正在做出重大调整。为IBM公司推出的一系列用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的软件产品及相关服务的总称SPSS，有Windows和MacOSX等版本。SPSS和AMOS软件可以用在苹果电脑吗三、为什么要进行数据挖掘
问题一：为什么要进行数据挖掘和搜集客户信息数据挖掘技术在客户关系管理中的典型应用
客户获取
客户获取的传统方式一般是通过大量的媒体广告、散发传单等方式吸引新客户。这种方式涉及面过广不能做到有的放矢而且企业投入太大。数据挖掘技术可以从以往的市场活动中收集到的有用数据(主要是指潜在客户反应模式分类)建立起数据挖掘模型。企业因此能够了解真正的潜在客户的特征分类，从而在以后的市场活动中做到有的放矢而不是传统的凭经验的猜想。
客户细分
细分就是指将一个大的消费群体划分成为一个个细分群体的动作，同属一个细分群体的消费者彼此相似，而隶属于不同细分群体的消费者是被视为不同的。比如将数据库中的数据按照年龄的不同来组织存放这样一个简单的动作就是细分。细分可以让用户从比较高的层次上来观察数据库中的数据，细分可以让人们用不同的方法对待处于不同细分群中的客户。数据挖掘中的分类、聚类等技术可以让用户对数据库中的数据按类别、年龄、职业、地址、喜好等企业感兴趣的属性进行客户细分。客户细分是企业确定产品和服务的基础．也是建立客户一对一营销的基础。
客户赢利能力分析
就企业的客户而言，企业的绝大部分利润是来自于小部分的客户，而对于企业来说很难确定哪些客户是高利润回报，哪些客户是低利润回报甚至是负利润回报的。数据挖掘技术能帮助企业区分利润回报不同的客户。从而可以将资源更多的分配在高利润回报的客户身上以产生更大的利润，同时减少低或负利润回报客户的投入。为此，在数据挖掘之前，企业应该建立一套计算利润回报的优化目标方法。可以是简单的计算，如某客户身上产生的收入减去所有相应的支出，也可以是较复杂的公式。然后利用数据挖掘工具从交易记录中挖掘相应的知识。
客户的保持
随着行业中竞争愈来愈激烈，人们普遍认识到获得一个新客户的开支比保持一个老客户的开支要大得多。所以如何保持原来老的客户，不让他们流失就成为CRM的一个重要课题。在实际应用中，利用数据挖掘工具为已经流失的客户建立模型，然后利用这些模型可以预测出现有客户中将来可能流失的客户，企业就能研究这些客户的需求，并采取相应的措施防止其流失，从而达到保持客户的目的。
问题二：数据挖掘为什么要对数据进行分类不太明白您说的分类是什么意思？是在数据预处理阶段，还是挖掘的目的？
如果在数据预处理阶段，可能是只对某个领域的数据进行挖掘，从而可以得出更置信的结论；
如果是挖掘目的，也就是模型的输出，这就比较好理解了。
问题三：数据挖掘具体要做什么？数据挖掘是一个很大的方面。你会java，这个很好。可以从weka这个工具学起来，他是一个java写的工具包。对于一个具体问题，比如，怎么获取测试数据，对于数据怎么预处理，这些weka都有直接的接口。
至于你说的建模，不是一句话可以说清楚，首先你肯定要调查这个领域做得比较好的有哪些方法，然后从中至少选取几种方法，都要实现，做统计，归纳结果，选择符合你数据集的。当然你的数据***一定要有代表性，就是国际认可的，至于怎么罚到这些数据，一般都是比较出名的论文引用的，这些就很可以。用的工具当然有很多，你不能局限于一种方式或者一种工具，不同情况下用不同的工具，根据实际需要选择。比如你要做聚类，你选择一个weka，做神经元，你可能会倾向于matlab，实际情况决定你选择的工具。
流程方面：数据获取------数据预处理-----完成预定的任务这是一个大概的流程。这一套都可以用weka实现。对于数据挖掘而言，都是80%数据+20%算法，数据很重要，算法其实只是一个测试数据集的作用，这是一点看法，希望对你有帮助。
问题四：在数据挖掘之前为什么要对原始数据进行预处理数据中包含很多噪声数据，需要去除不相关的数据，比如如分析无关的字段
了解数据质量，有些数据质量不足以直接使用，如包含过多的缺失值，需要进行缺失值处理
数据字段不能够直接使用，需要派生新的字段，以更好的进行进一步的数据挖掘
数据分散，需要将数据进行整合，例如追加表（增加行），或者合并表（增加列）
通过数据的预处理能够很好的对数据有初步的认识和理解。
数据预处理推荐你一个数据挖掘软件：SmartMining桌面版，它和SPSSmodeler一样都是面板操作，预处理能力和计算能力都非常不错
问题五：为什么要进行数据采样？作为一个快速发展的领域，数据挖掘的目的是从数据中抽取有效的模式或者是有用的规则。数据挖掘的任务一般分为关联规则、分类及聚类
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