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什么是机器学习？
机器学习就是让机器能够具备类似人的学习能力，并通过统计学、概率论和算法知识对数据进行分析，在特定场景下做出符合预期的行为。
在机器学习中，数据是最重要的，需要使用大量的数据来训练机器，让机器通过数据来做出判断。
当人类认识一样事物时，往往首先要将事物的特点与事物本身联系起来，机器也是如此。比如要让机器来认识大象，首先要告诉机器大象的特点，大象的特点有长鼻子、大耳朵、大体型，这些特征在机器学习中会用一个个数值表示，这样的数值就称为特征量，把这些数值组合在一起，如(100, 8, 70)，就叫做特征向量。
数据分析与数据挖掘的区别
我们可以对数据进行分析，或者是挖掘，这两者的区别如下。
| 方向 | 数据分析 | 数据挖掘 |
|---|---|---|
| 方法 | 使用统计学知识得出结果 | 使用统计学+机器学习得出结果 |
| 偏好 | 业务 | 技术 |
| 实现 | 运用 Excel 实现数值计算及可视化 | 使用编程方式，运用机器学习技术实现数值计算及可视化 |
| 结果 | 呈现数据 | 使用数据来预测 |
数据分析与数据挖掘的界限正变得越来越模糊，数据分析师也逐渐开始使用机器学习等技术来处理更大的数据，使数据实现更大的价值。
机器学习的流程
机器学习的流程为：数据源 -> 数据预处理 -> 特征工程 -> 数据建模 -> 数据验证。
数据源
用户在使用软件时会产生一系列的行为，如点击、评论、停留等，前端将这些行为数据发送给服务器，服务器再将这些数据保存到数据库或文件服务器，常用的有 MySQL、HBase、Hive、HDFS 等。之后便可以从这些数据源中获取数据，再进行数据预处理、分析、建模、验证。
数据预处理
有了数据源后，接下来就要进行数据预处理，也就是要清洗出需要的数据。对于一些脏数据，就要进行相应的处理。常见类型的脏数据及处理方法如下表。
| 脏数据 | 处理方法 |
|---|---|
| id | 通常可舍弃 |
| 缺失值 | 舍弃或填充，视业务情况而定 |
| 异常值 | 如非法的年龄，可赋予特殊值，视业务情况而定 |
特征工程
所谓的特征工程也就是统计分析阶段，在拿到了干净的数据之后，便可以使用统计学对其分析，然后将这些数据进行可视化展示，之后就可用数学方法对其进行建模。
数据建模
假设统计分析之后的数据只有两类，一类数据用 x 表示，一类数据用 y 表示，可以找到一个函数 f(x)，对于任意的 x，都有 y = f(x)。这样的一个过程就是数据建模。对于将来的每一个 x 值，都可以使用固定的 f(x) 来得到 y ，这就是简单的数据预测。
数据验证
最后一个阶段就是数据验证，也就是使用测试数据来验证模型的准确性。
分析模型
数据分析有一套标准分析模型，模型可以帮助我们更好的提取数据价值。
LRFMC 是广泛使用的分析模型，分别代表了一种数据分析指标。
- L。关系长度。用户产生直到数据开始使用的时间间隔。
- R。消费的时间间隔。用户最后一次使用服务直到数据开始使用的时间间隔。
- F。消费频率。在一段时间范围内用户使用服务的次数。
- M。消费时长。用户使用服务的总时长。
- C。折扣系数的平均值。用户消费的平均折扣率。
清洗了数据，就可以将数据按这五种指标提取出来，也就是找出相应的字段，通过计算，得到这五种指标。
LRFMC 模型的一个重要作用就是帮助我们对用户进行分类，针对不同类型的用户可以采取针对性的策略。比如根据模型分出了长期稳定、重度消费的用户，对这一类用户就可以重点优先服务，而对于不怎么使用服务，投入度较低的用户，便可以减少关注度。
