資料探勘中的5W問題：為什麼要使用資料探勘？資料探勘是什麼？誰在使用資料探勘？資料探勘有哪些方法？資料探勘使用在哪些領域？

所有5W問題，無非就是who,where,when,how,why

WHY我們使用資料探勘技術的原因是什麼

資料本身大而廣，資料探勘的意義在於從海量的資料中找到有價值的金礦

WHAT資料探勘為何物

資料探勘簡單的來說就是將隱藏在資料中的資訊透過演算法搜尋出來的過程，其中資料探勘所涉及到的領域繁多。

HOW如何進行資料探勘

資料探勘主要構建四大類模型：分類、聚類、預測和關聯

分類是依據歷史資料形成刻畫使用者特徵的標示，進而可以預測未來資料的歸類情況，包括其職業特徵、行為偏好、內容偏好、時段偏好等。

聚類是初始化資料物件，找到類中心點，確定資料物件劃分類別，保證類內距離最小，類間距離最大。

預測是基於輸入的使用者資訊，透過模型的訓練學習，找出資料中規律和趨勢，以確定未來目標資料的預測值。

關聯是從購物籃商品集中找出商品與商品之間的關係，有助於發現不同商品之間的聯絡。

WHERE資料在哪些地方可以幫助我們？

資料探勘其實可以應用到我們的方方面面，比如電信行業能夠發現客戶的特徵和分類，評價使用者的貢獻程度以及使用者的消費行為特徵等。

剩下的一個W就WHO誰在進行這個資料探勘。