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  • 几种常见的数据分析模型

    千次阅读 2019-08-15 09:31:23
    根据模型进行分析,这样在数据分析时,明确数据分析思路,运用适当的分析方法将最终的数据分析结果得出来。下面我将介绍几种常见的数据分析模型。 常见的数据分析模型 1.用户模型 数据分析时,我们首先要明确我们...

    建立一座高楼大厦时,除了需要坚实的地基之外,也需要有一个基本的模型框架,按照模型进行风险预测,做到万无一失。在数据分析领域,同样也需要建立数据分析模型。根据模型进行分析,这样在数据分析时,明确数据分析思路,运用适当的分析方法将最终的数据分析结果得出来。下面我将介绍几种常见的数据分析模型。

    常见的数据分析模型

    1.用户模型

    数据分析时,我们首先要明确我们的用户是谁,针对用户需求,进行相关的服务。以达到用户满意的效果。同时要对已有用户进行分析,时刻了解用户的服务范围,从最终全面的角度了解用户问题。

    2.事件模型

    事件是组成数据分析的结构框架,在针对不同的事件时,要了解事件模型背后的数据结构、采集时机以及对事件的管理。只有对事件模型有着充分的了解,才可以对最终数据分析框架有全面的了解。

    3.漏斗模型

    所谓漏斗模型,就是将数据分析的步骤流程化,一步步的运营,达到最终的分析结果,同时漏斗模型便于对数据分析的每一个流程进行观察,从而及时解决问题。

    4.留存模型

    留存模型是针对使用数据的用户,将用户对于数据分析的场景进行留存。自定义的进行留存,实现最终的目标客户选取,相当于整个模型框架的引流功能。

    5.粘性模型

    粘性模型,顾名思义,就是了解产品或某个功能粘住用户的能力,从用户偏爱出发,了解用户如何使用产品,用户对于产品功能的满意程度,帮助平台科学的评估产品和功能,高效的制定相关的策略。

    6.路径模型

    通过对不同用户分群,将具有相同特征偏好的用户聚集,而行为路径分析是对用户产生的行为进行数据的可视化分析,从而帮助平台快速观测出群体的行为特征。常用的行为路径分析模型有漏斗分析模型和全行为路径分析模型。

    7.总结模型

    在完成数据分析后,需要对数据分析过程,最终结果进行分析,得到最终的结论,将整个分析的大框架做一个全面的维护。

    数据经过一层层的分析,挖掘,最终变成用户所需的数据,对于企业而言,数据分析的利用对于企业决策的制定至关重要。在商业智能领域,数据分析的使用非常频繁,对于软件的数据分析能力的要求也是十分高,目前国内BI的提供商,比较有代表性的有帆软,旗下的Finebi对于中国企业的数据应用十分的便捷,自主灵活的功能使得Finebi在国内市场独树一帜。

    阅读更多,请点击原文 https://www.finebi.com/2019/jizhongchangjian

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  • 本发明涉及一种对数据库...mysql代理使用灵活,没有限制,常见的用途包括:负载均衡,故障、查询分析,查询过滤和修改等等。简单地说,mysql代理就是一个连接池,负责将前台应用的连接请求转发给后台的数据库。对于...

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    本发明涉及一种对数据库服务器的管理风险进行控制的方法。

    背景技术:

    mysql代理是一个处于客户端工具和数据库服务器之间的中间程序,其最基本的用法就是作为一个请求拦截、请求中转的中间层,它可以监测、分析或改变它们的通信。mysql代理使用灵活,没有限制,常见的用途包括:负载均衡,故障、查询分析,查询过滤和修改等等。简单地说,mysql代理就是一个连接池,负责将前台应用的连接请求转发给后台的数据库。对于应用来说,数据库服务器是不透明的,而mysql代理则完全透明,应用只需要连接到mysql代理即可。

    虽然mysql代理为用户提供了很大的便利性,但在现实情况下,数据库服务器每天面对着大量用户执行着不同的命令,这些操作可能会使数据库服务器因误操作或恶意攻击而导致某些关键数据被删除。mysql代理虽然解决了很多问题,却不能拦截过滤这些安全隐患,也不会记录每个用户的操作行为,这样就大大增加了数据库服务器管理的风险和难度。

    技术实现要素:

    本发明的目的是:实现在mysql代理中记录客户端不同用户对应操作的命令以应对事后追查,以及拦截分析执行的命令以控制操作风险。

    为了达到上述目的,本发明的技术方案是提供了一种基于mysql代理实现的数据库风险控制方法,其特征在于,包括以下步骤:

    步骤1、mysql客户端通过mysql代理建立与mysql数据库连接的同时建立与旁路的连接,旁路中存储有用户预先设定的策略;

    步骤2、当mysql客户端向mysql代理发送请求后,mysql代理将请求数据包转发给旁路,旁路将请求数据包中包含的命令与预先设定的策略相匹配,若旁路策略匹配通过,则mysql代理向mysql数据库发送请求数据包并将请求结果返回给mysql客户端,若旁路策略匹配未通过,则mysql代理直接向mysql客户端返回拒绝请求。

    优选地,所述步骤1包括以下步骤:

    mysql客户端发起与mysql数据库的连接请求,mysql代理在收到来自mysql客户端的连接请求后,向旁路请求初始化旁路信息,并在旁路初始化成功后向mysql数据库发起连接请求,连接建立成功后向客户端工具返回连接建立成功的信息。

    优选地,步骤1中,所述策略包括审计策略与监控策略。

    优选地,所述监控策略用于对所述请求数据包进行事中拦截;所述审计策略用于对所述请求数据包进行事后审计。

    本发明提供的基于mysql代理实现的数据库风险控制方法可以在用户操作数据库时通过旁路功能记录用户操作数据库的动作,作为事后审计时用户在操作数据库的一种行为凭据。同时旁路功能通过监控策略监控用户操作,对影响较大的操作可以进行二次确认以避免误操作带来的安全隐患,对高危操作会向管理员发送告警信息或直接拦截以保障数据库数据的安全。

    附图说明

    图1为本发明的整体设计构架;

    图2为mysql代理旁路连接过程;

    图3为mysql代理旁路命令过程。

    具体实施方式

    下面结合具体实施例,进一步阐述本发明。应理解,这些实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围。此外应理解,在阅读了本发明讲授的内容之后,本领域技术人员可以对本发明作各种改动或修改,这些等价形式同样落于本申请所附权利要求书所限定的范围。

    如图1所示,本发明提供了一种基于mysql代理实现的数据库风险控制方法,包括以下步骤:

    步骤1、mysql客户端通过mysql代理建立与mysql数据库连接的同时建立与旁路的连接。旁路中存储有用户预先设定的策略,包括审计策略与监控策略。

    结合图2,步骤1具体包括以下步骤:

    mysql客户端请求与mysql数据库连接过程中,从mysql客户端发起连接请求,mysql代理在收到来自mysql客户端的连接请求后,向旁路请求初始化旁路信息,并在旁路初始化成功后向mysql数据库发起连接请求,连接建立成功后向mysql客户端返回连接建立成功的信息。

    步骤2、当mysql客户端向mysql代理发送请求后,mysql代理将请求数据包转发给旁路,旁路将请求数据包中包含的命令与预先设定的策略相匹配,即通过用户自定义的“审计策略”和“监控策略”进行对应操作,以实现来自mysql客户端的命令的事中拦截控制以及事后审计功能。

    若旁路策略匹配通过,则mysql代理向mysql数据库发送请求数据包并将请求结果返回给mysql客户端,若旁路策略匹配未通过,则mysql代理直接向mysql客户端返回拒绝请求。

    监控策略同步监听、同步处理来自客户端工具的请求,通过预先配置的策略(匹配命令的正则表达式,用文件存储或数据库存储)来确定对当前命令采取的控制手段(通过或拒绝)。在文件或数据库中预先存储不同命令的正则表达式,以及与每个正则表达式相对应的控制手段,例如:通过或拒绝。当接收到来自客户端工具的请求后,将请求中包含的命令与预先存储的正则表达式相匹配,匹配得到相应的正则表达式后,获得相对应的控制手段。匹配策略时可以设置优先级,根据配置的策略的优先级逐级匹配,直到匹配到适当的策略。如果没有匹配到任何策略则采用默认策略,默认策略为全部放行,其优先级最低(用户也可以定义默认策略为全部拒绝)。

    审计策略同步监听、异步处理来自客户端工具的请求,通过预先配置的策略(匹配命令的正则表达式,用文件存储或数据库存储)来确定对当前命令采取的审计措施(普通记录、分级记录等)。分级可根据命令影响大小确定(如删除命令级别较高,查询命令级别较低)。与监控策略相类似,在文件或数据库中预先存储不同命令的正则表达式,以及与每个正则表达式相对应的审计措施,例如:普通记录、分级记录等。当接收到来自客户端工具的请求后,将请求中包含的命令与预先存储的正则表达式相匹配,匹配得到相应的正则表达式后,获得相对应的审计措施。匹配策略时可以设置优先级,根据配置的策略的优先级逐级匹配,直到匹配到适当的策略。如果没有匹配到任何策略则仅记录命令信息(无级别)。

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  • 数据挖掘是一种决策支持过程,它通过高度自动化地分析企业数据,做出归纳性推理,从中挖掘出潜在模式,帮助决策者调整市场策略,减少风险,做出正确决策。利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、...

    数据挖掘是一种决策支持过程,它通过高度自动化地分析企业的数据,做出归纳性的推理,从中挖掘出潜在的模式,帮助决策者调整市场策略,减少风险,做出正确的决策。

    利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等, 它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。


    1、分类。分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类,其目的是通过分类模型,将数据库中的数据项映射到某个给定的类别。

    它可以应用到客户的分类、客户的属性和特征分析、客户满意度分析、客户的购买趋势预测等,如一个汽车零售商将客户按照对汽车的喜好划分成不同的类,这样营销人员就可以将新型汽车的广告手册直接邮寄到有这种喜好的客户手中,从而大大增加了商业机会。

    2、回归分析。回归分析方法反映的是事务数据库中属性值在时间上的特征,产生一个将数据项映射到一个实值预测变量的函数,发现变量或属性间的依赖关系,其主要研究问题包括数据序列的趋势特征、数据序列的预测以及数据间的相关关系等。

    它可以应用到市场营销的各个方面,如客户寻求、保持和预防客户流失活动、产品生命周期分析、销售趋势预测及有针对性的促销活动等。

    3、聚类。聚类分析是把一组数据按照相似性和差异性分为几个类别,其目的是使得属于同一类别的数据间的相似性尽可能大,不同类别中的数据间的相似性尽可能小。

    它可以应用到客户群体的分类、客户背景分析、客户购买趋势预测、市场的细分等。

    4、关联规则。关联规则是描述数据库中数据项之间所存在的关系的规则,即根据一个事务中某些项的出现可导出另一些项在同一事务中也出现,即隐藏在数据间的关联或相互关系。

    在客户关系管理中,通过对企业的客户数据库里的大量数据进行挖掘,可以从大量的记录中发现有趣的关联关系,找出影响市场营销效果的关键因素,为产品定位、定价与定制客户群,客户寻求、细分与保持,市场营销与推销,营销风险评估和诈骗预测等决策支持提供参考依据。

    5、特征。特征分析是从数据库中的一组数据中提取出关于这些数据的特征式,这些特征式表达了该数据集的总体特征。如营销人员通过对客户流失因素的特征提取,可以得到导致客户流失的一系列原因和主要特征,利用这些特征可以有效地预防客户的流失。

    6、变化和偏差分析。偏差包括很大一类潜在有趣的知识,如分类中的反常实例,模式的例外,观察结果对期望的偏差等,其目的是寻找观察结果与参照量之间有意义的差别。在企业危机管理及其预警中,管理者更感兴趣的是那些意外规则。意外规则的挖掘可以应用到各种异常信息的发现、分析、识别、评价和预警等方面。

    7、Web页挖掘。随着Internet的迅速发展及Web 的全球普及, 使得Web上的信息量无比丰富,通过对Web的挖掘,可以利用Web 的海量数据进行分析,收集政治、经济、政策、科技、金融、各种市场、竞争对手、供求信息、客户等有关的信息,集中精力分析和处理那些对企业有重大或潜在重大影响的外部环境信息和内部经营信息,并根据分析结果找出企业管理过程中出现的各种问题和可能引起危机的先兆,对这些信息进行分析和处理,以便识别、分析、评价和管理危机。

    数据挖掘是一种决策支持过程,它通过高度自动化地分析企业的数据,做出归纳性的推理,从中挖掘出潜在的模式,帮助决策者调整市场策略,减少风险,做出正确的决策。这对于一个企业的发展十分重要。

    Bingdata优网助帮汇聚多平台采集的海量数据,通过大数据技术的分析及预测能力为企业提供智能化的数据分析、运营优化、投放决策、精准营销、竞品分析等整合营销服务。

    北京优网助帮信息技术有限公司(简称优网助帮)是以大数据为基础,并智能应用于整合营销的大数据公司,隶属于亨通集团。Bingdata是其旗下品牌。优网助帮团队主要来自阿里、腾讯、百度、金山、搜狐及移动、电信、联通、华为、爱立信等著名企业的技术大咖,兼有互联网与通信运营商两种基因,为大数据的算法分析提供强大的技术支撑。

     

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    一般在维度数量很多,严重影响到训练速度的情况下再考虑降维,降维必不可少的会减少原数据的信息量(减小方差)。

    维数诅咒:越高维的数据,样本分布于边界的成分越大,样本之间的距离越远,样本越稀疏,因此越高维的数据的预测越不可靠,它们基于的推测越大,过拟合的风险也越大。

    投影类:

    PCA(主成分分析法)

    在进行PCA前应进行中心化。

    PCA的思想是找到最能代表数据特征的超平面(投影后方差减少最小,原数据与该平面对应投影的l2 距离最近,没错就是最小二乘线性回归要找的那个超平面),并将数据投影上去。首先使用矩阵奇异值分解(随后把公式说明补充完整)原样本:

    中的 即主成分方向向量,且是按顺序排列的, 最重要的(它对训练样本方差解释率最高,简单来说就是将训练样本投影到该方向向量上后,它的方差最大),其次是 ,依次类推。一般我们只选择前面的重要的成分,抛弃后面的,比如选择保留对训练样本方差有95%解释力的维度数量,并将原训练样本投影到由该维度数量的维度组成的超平面中:

    在投影完后,原训练样本 就不要了,由' 代替(没错,和核变换如出一辙), 由你自定义的主成分方向向量组成,比如你选择前十个,也就是 就是 。主成分的好处在于,它的维度都是垂直的,所以绝对保证了维度与维度间不相关,完美符合线性回归的假设,同时因为决策树系列分叉都是与某一维度垂直的(因为是选择一个阈值),所以PCA对决策树系列有很大帮助。

    PCA也是一种很棒的压缩方式,但如你所想,它是有损压缩,因为损失了部分信息。另外,经过PCA投影后的样本还可以投影回原样本空间,该过程就相当于解压:

    增量PCA:

    因为PCA需要将整个训练样本集放进内存里才能进行,在内存不够时显然不合适,增量PCA与PCA的区别形似小批量梯度下降和梯度下降的区别,将数据分成小批量进行。

    随机PCA:

    可以快速找到前d个主成分的近似值,速度比PCA快得多。

    kPCA(核主成分分析):

    该方法思路清奇,首先是用核变换将原训练集增维,再对增维后的结果进行PCA分析,因为涉及到增维的方法比如多项式核、RBF核,可以使用网格搜索捕捉最合适的核函数及其超参数。有两种方法确认最合适超参数,第一种是建立流水线工作,比如降至特定的维度,后进行逻辑回归,找到最准确分类的超参数;除此方法,还有一种方法是选择反投影误差最低的核和超参数,因为加入了核变换,反投影变得很困难(这个知识可以后面补充)。

    流形学习类:

    LLE(LocallyLinearEmbedding,局部线性嵌入):

    这个方法不适合大数据集且速度慢(对公式有一些疑问,日后补充)。

     

    其他日后可以尝试补充的降维方法:

    1. MDS(多维缩放):
    2. Isomap(等度量映射):
    3. t-SNE(t-分布随机近邻嵌入):
    4. LDA(Linear Discriminate Analysis,线性判别):
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