看懂这下 Most的相关性分析：机器学习在数据分析中的应用与案例解析
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看懂这一次的相关性分析：机器学习在数据分析中的应用与案例解析
相关性分析是数据科学中的一个关键概念，它帮助我们理解不同变量之间的关系。而在这个数字信息日益繁多的世界里，机器学习（ML）技术的应用为数据分析带来了新的视角和更加强大的处理能力。从零售业优化客户体验到医疗健康中识别疾病风险因子，机器学习正在以一种前所未有的方式改变着数据分析领域的面貌。本文将通过介绍几个实际应用场景，并使用阿里巴巴集团旗下的阿里云作为例子，深入浅出地解释这些技术是如何工作的。
什么是相关性分析及其在传统统计学上的定义
最简单的解释而言，相关性指两组数据之间存在的联系。比如温度与冰激凌销量，在炎热的夏季，二者呈现出正相关趋势——随着室外气温上升，更多的人选择吃冰棍来消暑降温，这就形成了两者之间的一个正相关模式；再比如说房价通常会跟随地段距离城市中心的距离变化，越靠近市中心，房产价值往往就越高，这也反映了另一个负相关模型的例子。
根据Pearson系数或者其他数学模型计算得出的相关数值，则可以衡量两者间的具体关联程度大小以及方向特征（正值表示同向变动，即一方增长另一方也增长；反之则是负向相关，表明两者存在相互制约关系）。值得注意的是，这种统计方法只能显示出数据之间的相互依赖，并不能证明存在因果关联。
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为何要用到机器学习进行相关性分析?
随着现代社会信息化进程加快，各行各业每天都会产生海量的数据资源，这既给研究带来了机遇同时也带来了巨大的挑战。传统的基于小规模样本来推断整体特征的方法已无法满足当前的大体量数据分析需求，这时候引入了强大的计算能力和复杂模型结构的“神器” —— 机器学习算法应运而生。
相较于人工干预过多的经典统计分析过程，自动化程度高的机器学习能够自主探索未知规律、捕捉非线性及多维度特性，从而揭示潜在的价值链路信息或者发现新型模式匹配，这对于理解和解决问题具有至关重要的作用。尤其面对动态且不确定性的环境因素时更是显得尤为强大。
实例一:利用聚类算法优化电商平台商品分类系统 (Aliyun MaxCompute服务应用)
对于一个电子商务平台来说, 如何准确地对其商品库存做有效的管理是非常重要的。通过采用聚类算法, 可依据商品属性将同类项聚集在一起, 自动生成合理的目录层次结构, 并对各节点下的成员对象按一定标准排序. 这不仅使得页面展示变得更加条理分明, 有利于顾客搜索所需商品；同时便于后台人员高效管理商品数据库, 提升用户体验及工作效率。例如, 阿里巴巴旗下的国际批发采购市场”全球速卖通”, 使用MaxCompute大数据处理框架来实现大规模日志数据清洗与处理工作流, 并在此基础上构建商品智能分类体系。
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实例二：预测分析在银行信用卡违约风险管理中的运用(Aliyun Predict Service示例)
银行面临着大量客户的消费行为监测任务, 既要保证信贷资产的安全又能尽可能多地扩展业务。这里便需要引入先进的风险评估机制以降低坏账率. 结合历史交易数据及其他可用的信息源, 通过构造适当的特征集输入机器学习模型训练后, 就可以对单笔交易发生的可能性做出定量预测了.
举个典型的案例如下所示:
– 对于申请信用额度较低、年龄较轻的申请人给予谨慎考虑;
– 当月连续逾期天数过长则视为警示信号;
– 如果用户以往有过频繁的小额借款纪录则需注意;
– 若发现短时间内多次访问账户但未执行支付操作可能暗示着异常活动迹象;
利用Logistic Regression或Gradient Boosting Trees等成熟的监督学习算法配合上述指标建立模型之后, 商家就能提前采取应对措施了.
| 参数 |
评分结果 |
| 正常(低风险区) |
临界区(中度关注范围) |
危险区(较高违约概率区) |
信用分值 ≥ 80
(代表偿还能力强)
|
–
无明显问题标识 |
–
暂不需要紧急调整 |
信用分值介于50~80之间
(尚具备借贷资格但需小心监控以防恶化趋势)
|
❎ 近期收入下降
⚡ 负债比重大幅增加 |
… |
信用分<50
(基本丧失还本付息能力,建议停止放款并立即回收债务)
| !ⓘ
- 高风险警示标志显现
- 需进一步审查具体情况后再做最终决定是否继续授予信用权利
…
|
备注：此表格仅为演示目的，并不涵盖所有评价规则细节。
总结来看，借助先进的算法工具如Logistics Regression或是XGBoost Tree等等, 能极大提高判断精准度和工作效率。
实例三:个性化内容推送——基于推荐系统的资讯订阅功能实现(Aliyun RecSys套件实战经验)
互联网+时代背景之下, 各大内容发布者争相争取用户的青睐. 为此, 得益于强大的数据支持，如今不少网站开始尝试按照读者偏好主动定制化的输出形式。其中最常见的手段之一就是新闻门户或社交媒体上常见个性化新闻聚合板块, 由算法实时选取最有可能受到某位读者兴趣点影响的文章进行推送。
要实现这一点同样离不开前面提到的相关性挖掘技术：一方面搜集用户日常上网轨迹，包括停留过的站点类别及文章标题等；另一方面提取文本本身的关键元素比如主题词、情感倾向等属性标签；最后利用矩阵分解(MF)等方式求解两者间最大公约数般的一致程度即可大致估计相似群体间共享喜好程度。
阿里云提供了全套Recsys解决方案, 不仅仅限于资讯领域, 具体还包括音乐推荐场景下的曲库索引搭建与维护工作. 此外，其内置丰富的接口API也使开发人员不必担忧后期扩展性的问题。该方案已经在淘宝首页千人千面模块上取得成功落地应用。
