数据挖掘如何从挖掘事实（fact）成长为挖掘洞见（insight）？
强答一波，有不对的地方请大家指正，互相学习。除了应用领域的业务熟悉程度外，我来谈一下技术方面的方法论。 那就是：数据预处理很重要：你想挖掘什么样的知识，输入算法的数据就要以这种知识的形式来展现。 比如你有用户一天的购物反馈数据。 你如果把每次反馈作为一条数据，如“1pm 商品A 五星”，“9am 商品B 3星”，“12:30pm 商品C 4星”... ... 估计就只能挖掘出用户打分的分布，商品的排序，什么时候购买最高峰之类的浅显知识。 但是如果你换一种数据展现方式，进行一次预处理，比如把10分钟内的所有反馈放在一条数据里，去掉评分项，如“00:00-00:10  商品A 商品B 商品C”“00:10-00:20 商品D 商品A”“00:20-00:30 商品A 商品D”... ...那么就可以用关联规则挖掘算法分析商品在10分钟内的被购买关联关系同样，如果有用户ID的话，以每个用户每10分钟内的购买记录组成一条数据，就可以得到商品被单个用户10分钟内购买的关联关系。依次类推，任何一种划分方法都能用来分析相应语义下的关联关系。如果评分项是离散的（连续的就离散化），还可以加上评分项，得到不同<商品，评分>二元组在不同语义下的关联关系。 下面再来换一种数据表达方式。以每个商品在每五分钟内的评分平均数为一个点，那么每个商品每天就能组成12*24个点，这样一来，每个商品本身，就可以形成一条时间序列阿。你就可以用时间序列分析，如ARMA模型之类的给它建模，预测它在下几个时间点的趋势。（这是量化投资里的套路） 让我们再来换一种数据表达方式。把一天分割成6*24个十分钟，就有了6*24条数据。每条数据代表一个十分钟。我们把这个十分钟再分割成5个2分钟，把2分钟内被同时购买的商品放到一起(没有就空着）。就能组成一个序列数据，如A<AB>C<DC>CB<AE>... ...就可以用序列模式挖掘算法挖掘出商品被购买的先后模式。 等等等等。总之，要义就在数据预处理，你能多一种数据展现方式，就能多挖掘一个语义下的知识。 希望对你有帮助。 ------------我的其他回答--------------- 