雷军舞剑，意在地产？ 文本挖掘方法与应用简介
房地产市场需要新的概念、模式尤其是营销方法，国内的简单的毛坯模式也会奔向更加完善的精装房体系。工程质量一直是开发商永远的痛，甚至连简单的造一栋不漏水的房子对于开发商而言都是一种挑战，更不要说精细的精装修了。
文/王新宇（品途网专栏作者）
699元每平米。由雷军背景的顺为资本领投注资6000万的互联网家装“爱空间”，在年初祭出互联网O2O模式大杀器，在保证轻客户为主的小米品牌，对于个性化的需求，决定了699套餐极有可能在后续的实施过程中，会有更多的个性化选择，利润空间由此而来。但就当下所谓互联网思维而言，这样的成本负担，极有可能转化到其他方面，比如开发商、互联网金融机构等等。买房送小米全套智能化，或者类似小米公寓的概念，在多个城市，已经兴起。
低价路线的风险
互联网早在家装行业里有一席之地，无论是早期的上海团购网（齐家网），还是社区模式的篱笆网，以及近期推出装修宝O2O的365地产家居网，都是资深的互联网家装网站。
从家装模式来看，小米家装如果简单的做装修，尽管提出了新的概念，但从家装业角度而言，也不过是新瓶装老酒的方式。而且我们要注意，小米家装的定位出了一些问题。
多年的家装业实践中我们可以得知：喜欢团购的，或者做团购的网站的用户群体，偏低端，但对于品质有较高要求，家装的环节较多，极易出问题，但低价意味着极低的利润，所以这跟品质之间是相互冲突的，所以团购做的越来越差，而在家装过程中，工人的好坏往往决定着最终装修结果的好坏。一旦坏的口碑，会造就整个平台的定位伤害，低价低质最终伤害的是平台的利益。
对于小米而言，除非倒贴钱，或者找到第三方来解决这个问题，让低价成为小米家装的标签的结果可能就是低质。
想象一下，如果市场占比较高，能想象数万个工地同时开工管理的场景吗？中国有3000多县市，手机可以卖到终端，但家装也许不行。
所以小米可能选择的路线：用低价吸引客群，迅速占领市场份额，精算成本，标准化施工。在获取市场份额的前提下，小米家装获取的最大利益有两块：1.资金沉淀。2.主材利润。其他收益可以通过互联网金融等方面进行弥补。
房产：这才是小米最终的王牌？
且不说近日佳兆业的危机，之前雅居乐危机，绿城与融创的收购风波无不反映着当下房地产的窘境，地产从业者对于互联网的认知几乎落后了二十年。营销，是地产业者抓住互联网的第一个把手。
房地产市场需要新的概念、模式尤其是营销方法，国内的简单的毛坯模式也会奔向更加完善的精装房体系。
工程质量一直是开发商永远的痛，甚至连简单的造一栋不漏水的房子对于开发商而言都是一种挑战，更不要说精细的精装修了。除了类似仁恒这样对于精装修公司一票否决制的装修项目品质有保证，类似万科、万达、金地、朗诗等品牌开发商用百度搜索装修门，都有劣迹。
精装修就是在房地产市场特殊时期做出高利润的附加产物，政府限价时，精装修可以拉高房价，楼市不好时去除精装修可以变相降价，而统一装修的好处对于业主也是不言而喻：节省时间、低碳环保、提高整体效果，质保有保证，所以总体而言也是趋势。
一旦小米家装变为小米工装，一个崭新的产物就诞生了：互联网思维下的智能生活方式改变，用小米智能住宅，提升项目的卖点和溢价空间。在营销方面，未来的趋势、各种溢美之词就出来了。
而且更加不排除雷军会跟房地产行业采取更深度的合作，至少从目前的布局而言，小米投资了家装，以及you+，这些都是即将涉及到房地产行业的深度信号。
数年后，小米或者类似小米的搅局者真正去全资进入房地产市场，并非不可能。品牌互联网企业低价获得土地的先例其实并不少。
所以，小米家装是小米进入房地产领域必然的门槛，因为若要做智能家居，必然会跟家装打交道，若要大规模普及，必然需要工装。小米家装是为自己进入房地产行业的垫脚石，先解决家装标准化问题，然后是工装，下一步是智能家居与互联网，最后可能就是全产业链覆盖，雷军的野心是霸占所有入口。小米智能家居短期内对于房地产行业是营销馅儿饼，但未来可能就是陷阱。从市场规则来看，目前国内出现如此垄断的互联网未来生活方式提供商的可能性不大，但不能不关注。
当然从另一个角度来看，通过家装抢断优质群体的互联网入口，这个模式还是略显重，从小米的产品口碑来看，并不是想象中的那么好，冬天捂手也的确是必备神器。低价不能放弃的是品质，所以小米家装任重而道远，想完成从用户到房地产的闭环并不容易。
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责编：舒缈
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文本挖掘方法与应用简介
《文本挖掘方法与应用简介》内容提要：基础
什么是文本数据为什么要挖掘文本数据知识储备与基本概念
方法
如何获取文本数据如何预处理文本数据如何挖掘文本数据如何可视化呈现文本
流程
文本数据获取文本数据预处理文本数据分析与挖掘文本数据可视化
实践
文本挖掘的应用场景文本挖掘的主观与客观如何使用文本挖掘
文本挖掘方法与应用简介报告人：刘晓葳
那么首先，到现在你还纠结于大数据的概念？
大数据：知道要“以数据为大”
了解文本挖掘的意义A-HUMAN-CENTRIC-MODEL：人本模型
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文本数据成为互联网生态的重要组成
网络试图解决的问题为：
减少信息摩擦，加快信息传递在大量文本信息进入网络传播介质之后，文本数据成为互联网生态的重要组成。它影响人机之间的信息效率：如何使得文本数据可被计算机理解？如何利用计算机帮助解读文本数据？它影响机器之间的信息效率：如何规划范式，使得文本数据更有规律性的存储与流动？
背景知识
自然语言处理：新词发现、分词、词性标注、分类、自动提取标签、实体自动发现和识别挖掘深层洞见的模型与算法，有些内容和自然语言处理类似（如分类、聚类）
名词概念树
用于分析的数据集合：如若干篇文档的集合，构成一个语料库（文本数据集）描述语言的构成方式：以词为元数据，认为第N个词只与前N-1个词有关系，与其后无关分析对象的最小单位：如果每个字（字母）为最小分析单位，那么字（字母）就被称为分析粒度用于理解文本数据的语言资料累积：分词词典；情感词典；停用词词典
文本数据挖掘流程
文本数据的抓取逻辑（Crawler）
如何预处理文本数据
分析粒度
分词——英文分词
分词——中文分词
分词——中文分词方法简介
分词——中文分词方法简介
分词——那我们怎么实现中文分词呢？
词袋假设（wordbags）
语料库中的词项先后顺序与意义无关只与词项及其出现频率有关：不考虑词项顺序她/爱/我≠我/爱/她，词袋假设是简化挖掘过程的一个有益假设，目前很多研究加入了词项顺序因素
文本数据的表示——DTM矩阵
DTM矩阵：文档-词项矩阵（Document-TermMatrix），也可表示为TDM（行列不同）该矩阵即为文本数据的信息阵，在分词后生成该矩阵，我们就完成了对文本数据的结构化处理。
文本-词项矩阵
文本数据的信息过滤——处理停用词
为什么要过滤停用词？因为停用词无法给与我们有价值的信息。停用词的处理借助词典。需要注意的是，在分析具体行业时，一些常用词也可以处理掉，如只分析电商行业时“电商”一词本身的意义就不大了。
文本数据的信息过滤——TF-IDF
文本数据的信息过滤——TF-IDF
信息过滤的目的是提取核心信息，而核心信息实际上就是在若干篇文档组成的语料库中，能突出一篇文档的个性化，对单独文档而言，又能够体现相对重要性（方便分类，方便检索，从而方便提取规律）。TF-IDF的思想就是：一个词，在A文档中出现频率高（对A重要），而在其他文档中出现次数相对低（对全局个性），那么认为该词对于A文档是重要的，它对A文档有信息代表性。
文本数据的信息过滤——停用词与TF-IDF
文本数据的特征抽取——LDA主题模型
与TF-IDF的不同：TF-IDF本质上是对各个词项“打分”，通过阈值去掉那些分数低的词，过滤后仍是DTM，而LDA则将分析粒度从词映射为词的组合（构成主题），从而使得分析粒度变大，分析维度降低。
文本数据预处理主要环节小结
通过分词，获取分析的基本粒度：词项及词项对应的频数/频率，并生成DTM矩阵。通过引入停用词词典，或通过人为设定词典来过滤信息价值低的词。通过计算TF-IDF给各词项信息“打分”，去掉那些分数低的词项。非必要步骤，通过LDA主题抽取，将分析粒度扩大至词的组合，从而达成降维
如何预处理文本数据——相关补充
停用词方面：标点、空白、空行、大小写分词方法：人名识别、主体识别TF-IDF过滤方面：文本互信息、文本证据权、信息增益、卡方统计量DTM构造：还可用其他变量，不一定是词频，比如用TF-IDF值等，视为对词频的“加权”处理，权重即为信息
如何挖掘文本数据
基础统计特征——词云及相关性
文本（Doc）向量化——向量空间模型
文本是否相似？——基于VSM的文本相似度
文本是否相似？——余弦距离
余弦距离的好处？为何不用欧氏距离？
物理过程LDA-潜在狄利克雷分配模型
LDA主题模型
将结构化数据挖掘技术应用于文本数据
无监督（无目标变量）的将原始数据（文档）分为若干类，如K-means有监督（有目标变量）的将原始数据（文档）分为指定类（如按某个词出现频率的高中低分为三类），如SVM，神经网络按照积极/消极/中性等情感类别对文本做分类，需要引入情感词典
如何挖掘文本数据——文本聚类
文本分类、文本情感分析
文本分类、文本情感分析
文本挖掘的应用场景
新闻检索与归类——谷歌
社交网络分析——微博话题发现
社交网络分析——推特情感监测
舆情监测分析——厦门房地产舆情分析（主观定题）
舆情监测分析——厦门房地产舆情分析（客观定题）
文本挖掘的应用场景——电商平台顾客情感分析
谣言识别
写诗词
《一种宋词自动生成的遗传算法及其机器实现》
教你快速写出一首汪峰老师风格的歌曲
文本数据分析的主观与客观
主观之处：人们关注什么，按照什么关键词来抓；词典、词库等参照，文本分析离不开业务理解和具体行业语境客观之处：统计思想和方法被更多的运用于维持客观性：全网抓取，再用LDA训练（如房地产舆情分析的结果）；聚类；统计分词方法
如何使用文本挖掘
-无需在每个细节投入太大精力
-按照文本挖掘流程寻找与整合工具
-有需要分析内容的idea（需求尽可能明确）
-推动数据分析与业务的紧密结合
-寻求专业数据服务商的帮助（数据服务不仅限于咨询，数据服务商不同于传统BI）
信息转载自网络，更多相关信息请点击：http:///
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