数据分析，并不抽象，传统的数据分析，包括很多。例如信号处理中的DCT，滤波，IDCT变换。由于确定了滤波窗口的特性，使得对一个时间轴上的数据进行了频谱处理，增强了我们希望的信息，弱化了我们不想要的噪声。这就是数据分析。而如果这个滤波窗口的参数在根据期望目标而改变时，以检测期望的目标在数据中是否存在，则是数据挖掘。例如我们尝试判断在不同频带中是否有，具备有机组合的频率信号存在。或许是火星人‘s 妈喊他回家吃饭的信号呢？哈。

我不想和别人讨论狭义的数据分析或数据挖掘，例如，指定什么数据流程，指定什么数据处理工具。如同oracle，DB2才是数据库，mysql则不是数据库一样，有点偏激了。这会如同除了C就不是编程一样极端，记得嵌入式有个uc/OS,我也看过部分代码。严格说，只是个OS的kernel，但是也仍然是OS，OS不代表一定要谈linux, windows。早期的DOS也是OS。

如果一个团队，一个从业者，将数据分析，数据挖掘这个业务行为混为某个工具，某个设计流程规范，那么恐怕他们要被最早的数据分析和数据挖掘的技术人员BS了。就是无线电监听信号的模拟电子工程师们。

这里简单的再说两个例子。

1、例如假设京东商城，在上海，存在三个仓库，分别在北，西，南三个外环以外的地方。任意仓库都不能满足所有物品的摆放。那么如何规划，使得物品能够有效的摆放，以满足更多用户的一次性采购需求，而不要额外增加运输成本。

这不是个系统可预先规划的问题。因为，结论和客户的动态行为有关联。这里将客户的行为，经过分析，反过来影响系统运行状态，就是数据分析和数据挖掘区别其他数据处理的差异。也是数据分析和数据挖掘和数据库化的差异所在。

不妨可以简单的说一句，任何数据库只能作为数据分析或数据挖掘的一个可选择工具，而不能作为数据分析和数据挖掘的必要条件。更别提指定的数据库。库化操作是可预先规划的，而特别是数据挖掘是无法预先确认的。

这里不再讨论数据分析和数据挖掘的区别，另有水贴已讨论。

2、例如假设一个客户周末去百货，通常会不只买一个物品。那么什么样的物品组合销售（包括优惠）的方式，即能让客户感到实惠，也提高了销售额和利润率？这是即定向广告之后，定向营销的新研究内容。任何成熟的案例，有价值的是抽象出来的理论方法，而不是案例中的数据结论和案例处理中使用的工具。

这个也不是系统可预先规划的问题。而是动态分析的。

不过，以上两点，均存在一个数据来源问题。但是数据来源并不属于数据挖掘，数据分析本身。有些数据是系统自身产生的，很容易收集，有些数据则反之，例如第2个案例。百货具备统一收银系统，而商场并不必备，此处对后者会引出数据从何来的问题。包括数据准确性的问题。但这些都不属于数据分析和数据挖掘本身所要面对的问题。

数据分析，和数据挖掘，最有价值的在于解决方案的有效性。有效性则需要足够的理论作为支撑，专设这个BLOG分类，就是希望从集合论开始梳理，并将集合论补充到现有图论中人为描述过多的定义中。由此另更多的方案具备一定的理论基础。希望要理解，此处的理论，并不是所谓“聚类，分类，关联学习”等名词手段。聚类分类，滤波，神经网络，等等，都是一种手段的名词，不会因为名称时髦而有价值。有价值的在于具备良好的理论支撑，哪怕理论解释复杂，如下谈论的模糊类型的理论描述。

特别是数据挖掘，和数据统计很像，同样也存在这一个悖论。即，我知故我在，我在故我知。简单说，我知道数据确实存在，由此我做了很多方法来从数据中找到我的结论。数据挖掘不是金矿挖掘，必须要在指定坑里挖到金子。数据挖掘的价值在于，不同角度的观测，是否有具备可价值化的信息，同时对同一个角度观测，可以判断是否存在价值化的信息。如果形而上学的为了挖掘而挖掘。努力的构造算法，使用工具，是为了证明自身的观测角度正确，那么对最终客户又有何用。

如下：

1、一个数据统计表格中有两个选项。你对这款产品的感受是： 1、好，2、还不错。

由这种题目，获得的数据，不考虑是否真实有效。但得出的统计结果，始终会带有设计者的倾向性，至少我的产品不差。如果存在理论基础，例如集合论的分析，命题中并不是在观测空间中存在互补，这个命题则需要缩小观测空间，同时增补对空间的额外约束条件。就是，针对不排斥此产品的人群，好的百分比，还不错的百分比。而不能简单说，根据统计，觉得非常满意（就是好）的人群百分比为多少多少。这对实际客户有价值吗？没有，甚至会迷惑和伤害到客户未来的业务开展。

而数据挖掘，和数据统计之所以很象，是数据挖掘需要带有主观偏好性。例如古代人在一个稀土矿中找金子，金子没找到，不妨碍现代人挖稀土。同样的数据，有没有价值，在于挖掘者根据需求来做不同的筛选判断。这又需要理论进行严格的外部约束，以防止自娱自乐的情况出现。

例如，第一个例子，京东的例子，数据挖掘的对象是“客户的大概率采购集中度是否存在？从而获得以通过调整仓储的存储方式以优化成本的方法”。

过小的样本会出现的结论的实际概率并不大，甚至不如静态规划更为有效的情况。

过短的样本窗口会导致，仓储方案调整密集，而额外带来不必要的成本。

过大的样本会导致信息均衡化（结论就是不需要调整）无用论的情况。

过长的窗口，会导致调整过于缓慢，好时是好，差时周期也不短的现象。

如果4个人，每个人坚持固守上述4个方法，估计最终结果就是不了了之。做等于没做，所以不如不做，因为谁的结论中都有缺陷。出现这种情况，如果没有理论支撑，则没有办法区分每个人的不同方法中，好坏的内容。不可能某个人的方法中任何信息都是有价值的，也不可能所有的信息和手段都没有价值。那么评价标准难道是老板的喜好？老板唯一喜好的是省钱，省心，而不是到处当裁判，落个偏袒美女之名。其实评价的标准是在于成本的优化。不择手段的在保证客户体验度下，最大可能的优化成本。而前面的一个？只是一个选择性的条件。后面的陈述才是目标。数据挖掘没有动态修正观测期望的动作，就不是挖掘了。

我是个工程师，不是个理论研究者。但是很多理论虽然抽象，对实际工程生产却具备重要的指导作用。甚至包括那些不可细分一一对应的模糊理论。这种指导作用更大的来源于告诉你，什么不可为，而不是什么可为。例如，上面假设4个人都没有错，那么则告诉我们不能通过采购集中度的概率方式来判断，因为基本等概率。以此不可为，则可以引出其他再次数据挖掘的策略。

说到理论对工程的价值，在于限制，而非指导，例如，我的本行是做算法优化。充分利用系统资源，无论软件硬件，是我的手段，以在稳定性，健壮性的前提下，尽可能的提升系统的速度或规模。但是系统资源我只使用85%左右。你让我一一说明，为什么86%就不行，我没有办法。但我可以理论并且联系具体实例的告诉你。系统资源是组合资源。组合过程中存在成本。当系统资源占用过多时，瞬时负载过大，也就是传说中的峰值达到时，没有一定的系统资源余量，保证组合过程的成本得以消化，会使得系统负载能力迅速下降。

哈。你一定会觉得很抽象。我举2个例子，就不说我擅长的C的算法设计了。谈下抽象理论对实际的工作的意义和不可一一对应的现实。

1、马路上，车越多，开的越慢。当然车越少，开的越快。难道是最快和最慢的车速下，马路上的流量最大吗？显然不是，这个是常识，而且大家的常识是对的。车最少，开的最快的时候，和车最多，马路停车场状态下，开的最慢的时候，都不是车网流量最大的时候。

即便每辆车之间没有复杂的同步关系，对资源站用也是分空间，分时间的，够简单了吧，连死锁都没有，除了十字路口。但车就是车，不是火车的车厢。当车与车的距离过于紧密时，车速会急速下降。再加点复杂的，车网流量不同压力下，红绿灯的等候时间的规划问题。这就是个模糊理论。

2、企业支付大量资金做广告。几乎很难找到一个具体自然人，是因为看了这个广告，决定购买产品的，就是有，这个人群对产品购买的总贡献度也不大。那么广告没有必要吗？这么多企业做广告，谈不上每家的策略都是对的，至少整体，广告行为是有存在价值的。但是如果没有理论的支撑，行为学，心理学，社会学（当然这些不是我的方向），企业做广告几乎和赌博没有区别。

但专业的广告公司，和不专业的广告公司，不是以所用的流程，工具，手段来区分的。而是在于谁更多的将理论应用，通过理论，决策什么可为，什么不可为，使得企业的投入，更大概率的获取对应的回报。

数据分析和数据挖掘同样需要理论进行支撑。重复，别和我提工具，语言和流程。我本身是做系统优化的。系统本身是我的优化目标。而不是针对一个具体的系统、具体的工具、具体的流程，来静态的实现一个任务指标。杀鸡焉牛刀？我只在讨论理论，并帮助你选择杀鸡的方式和对刀的态度。因为这样对实际客户更有价值。

最后，简单重复一句话：理论的力量在于让你远离不合理的危险区域，而不是直接帮你达到目标，但这并不妨碍理论对你价值存在。