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  • 数据挖掘功能

    2015-02-04 19:49:00
    数据挖掘的目标是从数据库中发现隐含的、有意义的知识,主要有下面功能。  1、自己主动预測趋势和行为  数据挖掘自己主动在大型数据库中寻找预測性信息,以往须要进行大量手工分析的问题现在能够迅速直接由...

      

      数据挖掘通过预測未来趋势及行为,做出前摄的、基于知识的决策。数据挖掘的目标是从数据库中发现隐含的、有意义的知识,主要有下面五类功能。

      1、自己主动预測趋势和行为

      数据挖掘自己主动在大型数据库中寻找预測性信息,以往须要进行大量手工分析的问题现在能够迅速直接由数据本身得出结论。一个典型的样例是市场预測问题,数据挖掘使用过去有关促销的数据来寻找未来投资中回报最大的用户,其他可预測的问题包含预报破产以及认定对指定事件最可能作出反应的群体。

      2、关联分析

      数据关联是数据库中存在的一类重要的可被发现的知识。若两个或多个变量的取值之间存在某种规律性,就称为关联。关联可分为简单关联、时序关联、因果关联。关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网。有时并不知道数据库中数据的关联函数,即使知道也是不确定的,因此关联分析生成的规则带有可信度。

      3、聚类

      数据库中的记录可被化分为一系列有意义的子集,即聚类。聚类增强了人们对客观现实的认识,是概念描写叙述和偏差分析的先决条件。聚类技术主要包含传统的模式识别方法和数学分类学。80年代初,Mchalski提出了概念聚类技术牞其要点是,在划分对象时不仅考虑对象之间的距离,还要求划分出的类具有某种内涵描写叙述,从而避免了传统技术的某些片面性。

      4、概念描写叙述

      概念描写叙述就是对某类对象的内涵进行描写叙述,并概括这类对象的有关特征。概念描写叙述分为特征性描写叙述和差别性描写叙述,前者描写叙述某类对象的共同特征,后者描写叙述不同类对象之间的差别。生成一个类的特征性描写叙述仅仅涉及该类对象中全部对象的共性。生成差别性描写叙述的方法非常多,如决策树方法、遗传算法等。

      5、偏差检測

      数据库中的数据常有一些异常记录,从数据库中检測这些偏差非常有意义。偏差包含非常多潜在的知识,如分类中的反常实例、不满足规则的特例、观測结果与模型预測值的偏差、量值随时间的变化等。偏差检測的基本方法是,寻找观測结果与參照值之间有意义的区别。 数据挖掘与传统分析方法的区别

      数据挖掘与传统的数据分析(如查询、报表、联机应用分析)的本质差别是数据挖掘是在没有明白如果的前提下去挖掘信息、发现知识.数据挖掘所得到的信息应具有先未知,有效和可有用三个特征.

      先前未知的信息是指该信息是预先未曾预料到的,既数据挖掘是要发现那些不能靠直觉发现的信息或知识,甚至是违背直觉的信息或知识,挖掘出的信息越是出乎意料,就可能越有价值.在商业应用中最典型的样例就是一家连锁店通过数据挖掘发现了小孩尿布和啤酒之间有着惊人的联系。

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  • 在网上看到一篇文章介绍个免费开源的数据挖掘软件,转过来。 其中主要还是以Weka为主进行数据挖掘的一些实例学习! Orange Orange 是一个基于组件的数据挖掘和机器学习软件套装,它的功能即友好,又很强大,快速而...

    在网上看到一篇文章介绍五个免费开源的数据挖掘软件,转过来。
    其中主要还是以Weka为主进行数据挖掘的一些实例学习!

    Orange

    Orange 是一个基于组件的数据挖掘和机器学习软件套装,它的功能即友好,又很强大,快速而又多功能的可视化编程前端,以便浏览数据分析和可视化,基绑定了Python以进行脚本开发。它包含了完整的一系列的组件以进行数据预处理,并提供了数据帐目,过渡,建模,模式评估和勘探的功能。其由C++ 和 Python开发,它的图形库是由跨平台的Qt框架开发。

    RapidMiner

    RapidMiner, 以前叫 YALE (Yet Another Learning Environment), 其是一个给机器学习和数据挖掘和分析的试验环境,同时用于研究了真实世界数据挖掘。它提供的实验由大量的算子组成,而这些算子由详细的XML 文件记录,并被RapidMiner图形化的用户接口表现出来。RapidMiner为主要的机器学习过程提供了超过500算子,并且,其结合了学习方案和Weka学习环境的属性评估器。它是一个独立的工具可以用来做数据分析,同样也是一个数据挖掘引擎可以用来集成到你的产品中。

    Weka

    由Java开发的 Weka (Waikato Environment for Knowledge Analysis) 是一个知名机器学机软件,其支持几种经典的数据挖掘任务,显著的数据预处理,集群,分类,回归,虚拟化,以及功能选择。其技术基于假设数据是以一种单个文件或关联的,在那里,每个数据点都被许多属性标注。 Weka 使用Java的数据库链接能力可以访问SQL数据库,并可以处理一个数据库的查询结果。它主要的用户接品是Explorer,也同样支持相同功能的命令行,或是一种基于组件的知识流接口。

    JHepWork

    为科学家,工程师和学生所设计的 jHepWork 是一个免费的开源数据分析框架,其主要是用开源库来创建 一个数据分析环境,并提供了丰富的用户接口,以此来和那些收费的的软件竞争。它主要是为了科学计算用的二维和三维的制图,并包含了用Java实现的数学科学库,随机数,和其它的数据挖掘算法。 jHepWork 是基于一个高级的编程语言 Jython,当然,Java代码同样可以用来调用 jHepWork 的数学和图形库。

    KNIME

    KNIME (Konstanz Information Miner) 是一个用户友好,智能的,并有丰演的开源的数据集成,数据处理,数据分析和数据勘探平台。它给了用户有能力以可视化的方式创建数据流或数据通道,可选择性地运行一些或全部的分析步骤,并以后面研究结果,模型 以及 可交互的视图。 KNIME 由Java写成,其基于 Eclipse 并通过插件的方式来提供更多的功能。通过以插件的文件,用户可以为文件,图片,和时间序列加入处理模块,并可以集成到其它各种各样的开源项目中,比如:R语言,Weka, Chemistry Development Kit, 和 LibSVM.

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  • 评价一个数据挖掘系统主要从准确性、性能、功能性、可用性和辅助功能五主要方面来考虑。 准确性 评估数据挖掘系统最关键的因素是准确性。通过在数据挖掘系统上执行算法做的预测和分类的准确率,我们可以判断...

    一小时了解数据挖掘⑥数据挖掘的评估和结果可视化展示

    数据挖掘的评估

    评价一个数据挖掘系统主要从准确性、性能、功能性、可用性和辅助功能五个主要方面来考虑。

    准确性

    评估数据挖掘系统最关键的因素是准确性。通过在数据挖掘系统上执行算法做的预测和分类的准确率,我们可以判断系统中的算法是否合理,数据采集是否全面以及数据预处理工作是否完善。

    性能

    该系统能否在我们需要的商业平台运行;软件的架构是否能连接不同的数据源;操作大数据集时,性能变化是线性的还是指数的;运算的效率到底怎样,能否符合实际应用需求;是否基于某种开源框架;是否易于扩展;运行的稳定性等。

    功能性

    该系统是否提供足够多样的算法;能否避免挖掘过程黑箱化;软件提供的算法能否应用于多种类型的数据;用户能否调整算法和算法的参数;软件能否从数据集随机抽取数据建立预挖掘模型;能否以不同的形式表现挖掘结果等。

    可用性

    系统的用户界面是否友好;可视化效果是否好;是否易学易用;系统面对的用户是初学者,高级用户还是专家;错误报告对用户调试是否有很大帮助;应用的领域是专攻某一专业领域还是适用多个领域等。

    辅助功能

    是否允许用户更改数据集中的错误值或进行数据清洗;是否允许值的全局替代;能否将连续数据离散化;能否根据用户制定的规则从数据集中提取子集;能否将数据中的空值用某一适当均值或用户指定的值代替;能否将一次分析的结果反馈到另一次分析中,等等。

    对于不同的数据挖掘算法,我们采用的评价方式是不同的。

    在 【一小时了解数据挖掘③:详解大数据挖掘の分类技术中】 我们提到了用来评估分类器的混淆矩阵(Confusion Matrix),这里的图1所示是混淆矩阵的另外一种

    表现方式。

    一小时了解数据挖掘⑥数据挖掘的评估和结果可视化展示

    图1:混淆矩阵示意图

    一个数据挖掘系统最终的评价在于是否能够产生商业价值。如果没有商业价值,再完美的系统也是没有意义的。在本系列中多次讲述的关联算法,我们采用的标准是用两个概念来表示的,这两个分别为支持度和置信度。关于支持度和置信度的概念,我们会在后面文章中介绍。

    数据挖掘结果的知识表示

    数据挖掘系统最后的结果需要以一种美观和直观的方式呈现给用户。不幸的是,在中国乃至其他亚洲地区,数据可视化的工作被严重忽略。我见到国内数据挖掘的可视化展现在很多时候是用微软的Office来呈现的。

    我们来看一下国外的数据挖掘业者是怎样用直观的图表方式展示数据的。图2是根据英国国家统计局2012年的统计数据整理的,是在不同行业男女平均收入差距的图表,图中显示的是人均收入为25000英镑的行业中男女的工资差距。在此可以很直观地看到在同一行业中,男人平均要比女人的收入高。

    Google为数据分析和数据挖掘提供了一个开放的作图工具Google Chart,你可以输入网址 https://developers.google.com/chart/ 进行试用。

    你可以很方便地在Google Chart中植入数据,例如可以直接从Google的网站上把程序复制粘贴到你的网页上来显示数据。下图是在Google Chart上用世界银行(World Bank)的数据整理出的按照地区来划分的受孕率和平均寿命的分布图。关于如何利用Google Chart 来编程,您可以参考Google提供的线上文档:https://developers.google.com/chart/interactive/docs/quick_start

    一小时了解数据挖掘⑥数据挖掘的评估和结果可视化展示

    图2:英国男女平均工资差距示意图

    一小时了解数据挖掘⑥数据挖掘的评估和结果可视化展示

    图3-世界受孕率和平均寿命对比图

    从图3中可以很直观地看到,一般来说,越是经济发达的地区,人们的平均寿命越长,但是受孕率就越低。图3中的中非共和国(Central AfricaRepublic),平均寿命只有48.3岁,而受孕率却高达4.55。作为对比,我们看澳门(Macao SARChina),平均寿命达到81岁,而受孕率只有1.12。

    图4是根据美国健康局数据所做的糖尿病分布图,是用Tableau Software公司的免费软件做的,下载地址为 http://www.tableausoftware.com/public/gallery/geography-diabetes 。

    在这个网页上你可以调节右下角的三个关于肥胖率、穷困率和白人比例的开关。调节之后,可以很直观地发现:肥胖率越高,糖尿病患者比例越高;穷困率越高,糖尿病患者比例越高;白人占比越低,糖尿病患者比例越高

    Tableau Software是最近两年最火的数据可视化工具,用以显示最终数据挖掘结果是没有问题的。但是遗憾的是如果我们需要展示纯原始数据,数据量如果过大则显示效果不能保证。不过,数据可视化是数据挖掘学者们的重要研究方向之一。在不久的将来,我们一定会看到一个像Tableau Software一样做得如此形象的图形展示程序,而这样的程序应当会是建立在一个类似Hadoop和NoSQL的分布式数据系统之上的。

    一小时了解数据挖掘⑥数据挖掘的评估和结果可视化展示

    图4:糖尿病占比示意图

    如果追求图像展现的酷炫视觉效果,那么你必须要好好浏览网站 http://visual.ly/ ,它是2012年最火的视觉可视化社区。图5截自该网站,展示的是Wikipedia中有地理位置的文章标示。亮度和文章的密集度成正比。最亮的地方,比如西欧和美国加州及东北地区。

    一小时了解数据挖掘⑥数据挖掘的评估和结果可视化展示

    图5:维基百科带地理位置文章发表示意图

    图5也来自 http://visual.ly/ ,展示的是芬兰首都人民的年龄和负债率的对比,采用三维效果,以展示年龄和负债率对比在各个年份的变化。

    一小时了解数据挖掘⑥数据挖掘的评估和结果可视化展示

    图6:芬兰首都人民的年龄和负债率的对比示意图

    除了刚才提到的这些互联网上的数据图形展示工具,我们在后面的R语言介绍中会举例说明如何用R语言开源工具来作图。

    所谓开源,指的是软件开发者把软件系统的原始代码公开,使得其他的软件开发者和爱好者可以对软件进行修改。

    节选谭磊所著的自《大数据挖掘》一书。


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  • 数据挖掘学习篇一

    2016-04-15 16:40:48
    数据挖掘的目标是从数据库中发现隐含的、有意义的知识,主要有以下功能。 1 自动预测趋势和行为 数据挖掘自动在大型数据库中寻找预测性信息,以往需要进行大量手工分析的问题如今可以迅速直接由数据本身得出...

    目录

    1 自动预测趋势和行为
    2 关联分析
    3 聚类
    4 概念描述
    5 偏差检测

      数据挖掘通过预测未来趋势及行为,做出前摄的、基于知识的决策。数据挖掘的目标是从数据库中发现隐含的、有意义的知识,主要有以下五类功能。
    1 自动预测趋势和行为
    数据挖掘自动在大型数据库中寻找预测性信息,以往需要进行大量手工分析的问题如今可以迅速直接由数据本身得出结论。一个典型的例子是市场预测问题,数据挖掘使用过去有关促销的数据来寻找未来投资中回报最大的用户,其它可预测的问题包括预报破产以及认定对指定事件最可能作出反应的群体。
    2 关联分析
    数据关联是数据库中存在的一类重要的可被发现的知识。若两个或多个变量的取值之间存在某种规律性,就称为关联。关联可分为简单关联、时序关联、因果关联。关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网。有时并不知道数据库中数据的关联函数,即使知道也是不确定的,因此关联分析生成的规则带有可信度。
    3 聚类
    数据库中的记录可被化分为一系列有意义的子集,即聚类。聚类增强了人们对客观现实的认识,是概念描述和偏差分析的先决条件。聚类技术主要包括传统的模式识别方法和数学分类学。80年代初,Mchalski提出了概念聚类技术牞其要点是,在划分对象时不仅考虑对象之间的距离,还要求划分出的类具有某种内涵描述,从而避免了传统技术的某些片面性。
    4概念描述
    概念描述就是对某类对象的内涵进行描述,并概括这类对象的有关特征。概念描述分为特征性描述和区别性描述,前者描述某类对象的共同特征,后者描述不同类对象之间的区别。生成一个类的特征性描述只涉及该类对象中所有对象的共性。生成区别性描述的方法很多,如决策树方法、遗传算法等。
    5偏差检测
    数据库中的数据常有一些异常记录,从数据库中检测这些偏差很有意义。偏差包括很多潜在的知识,如分类中的反常实例、不满足规则的特例、观测结果与模型预测值的偏差、量值随时间的变化等。偏差检测的基本方法是,寻找观测结果与参照值之间有意义的差别。

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