精华内容
下载资源
问答
  • 数据挖掘

    千次阅读 多人点赞 2019-04-16 16:26:36
    数据挖掘其实是一种深层次的数据分析方法。数据挖掘可以描述为:按企业既定业务目标,对大量的企业数据进行探索和分析,揭示隐藏的、未知的或验证已知的规律性,并进一步将其模型化的先进有效的方法。 应用的技术...

    数据挖掘其实是一种深层次的数据分析方法。数据挖掘可以描述为:按企业既定业务目标,对大量的企业数据进行探索和分析,揭示隐藏的、未知的或验证已知的规律性,并进一步将其模型化的先进有效的方法。
    应用的技术包括:数据库技术、人工智能技术、数理统计、可视化技术、并行计算等方面。

    数据挖掘与传统的数据分析(如查询、报表、联机应用分析)的本质区别是数据挖掘是在没有明确假设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知,有效和可实用三个特征。

    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。

        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。

        3.聚类数据库中的记录可被划分为一系列有意义的子集,即聚类。

        4.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。

        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。

      数据挖掘技术包括关联分析、序列分析、分类、预测、聚类分析及时间序列分析等。

      1.关联分析主要用于发现不同事件之间的关联性,即一个事件发生的同时,另一个事件也
    经常发生。关联分析的重点在于快速发现那些有实用价值的关联发生的事件。其主要依据是
    事件发生的概率和条件概率应该符合一定的统计意义。

    2.序列分析
    序列分析技术主要用于发现一定时间间隔内接连发生的事件。这些事件构成一个序列,发现的序列应该具有普遍意义,

    3.分类分析
    分类分析通过分析具有类别的样本的特点,得到决定样本属于各种类别的规则或方法。
    主要方法有基于统计学的贝叶斯方法、神经网络方法、决策树方法及支持向量机。

    4.聚类分析
    聚类分析是根据物以类聚的原理,将本身没有类别的样本聚集成不同的组,并且对每一个这样的组进行描述的过程。其主要依据是聚到同一个组中的样本应该彼此相似,而属于不同组的样本应该足够不相似。

    5.预测
    预测与分类类似,但预测是根据样本的已知特征估算某个连续类型的变量的取值的过程,
    而分类则只是用于判别样本所属的离散类别而已。预测常用的技术是回归分析。

    6.时间序列
    分析时间序列分析的是随时间而变化的事件序列,目的是预测未来发展趋势,或者寻找相似发展模式或者是发现周期性发展规律。

    数据挖掘的流程大致如下:

    1.问题定义在开始数据挖掘之前,最先的也是最重要的要求就是熟悉背景知识,弄清
    用户的需求。缺少了背景知识,就不能明确定义要解决的问题,就不能为挖掘准备优质的数
    据,也很难正确地解释得到的结果。要想充分发挥数据挖掘的价值,必须对目标有一个清晰
    明确的定义,即决定到底想干什么。

    2.建立数据挖掘库
    要进行数据挖掘必须收集要挖掘的数据资源。一般建议把要挖掘的数据都收集到一个数
    据库中,而不是采用原有的数据库或数据仓库。这是因为大部分情况下需要修改要挖掘的数
    据,而且还会遇到采用外部数据的情况;另外,数据挖掘还要对数据进行各种纷繁复杂的统
    计分析,而数据仓库可能不支持这些数据结构。
    3.分析数据
    分析数据就是通常所进行的对数据深入调查的过程。从数据集中找出规律和趋势,用聚
    类分析区分类别,最终要达到的目的就是搞清楚多因素相互影响的、十分复杂的关系,发现
    因素之间的相关性。
    4.调整数据
    通过上述步骤的操作,对数据的状态和趋势有了进一步的了解,这时要尽可能对问题解
    决的要求能进一步明确化、进一步量化。针对问题的需求对数据进行增删,按照对整个数据
    挖掘过程的新认识组合或生成一个新的变量,以体现对状态的有效描述。
    5.模型化在问题进一步明确,数据结构和内容进一步调整的基础上,就可以建立形成知识的模型。
    这一步是数据挖掘的核心环节,一般运用神经网络、决策树、数理统计、时间序列分析等方
    法来建立模型。
    6.评价和解释
    上面得到的模式模型,有可能是没有实际意义或没有实用价值的,也有可能是其不能准
    确反映数据的真实意义,甚至在某些情况下是与事实相反的,因此需要评估,确定哪些是有
    效的、有用的模式。评估的一种办法是直接使用原先建立的挖掘数据库中的数据来进行检验,
    另一种办法是另找一批数据并对其进行检验,再一种办法是在实际运行的环境中取出新鲜数
    据进行检验

    展开全文
  • 基于大数据挖掘----浅谈大数据与大数据挖掘

    万次阅读 多人点赞 2019-01-21 14:38:51
    基于大数据挖掘----浅谈大数据与大数据挖掘 一、大数据技术 1.1大数据的定义 大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现...

    基于大数据挖掘----浅谈大数据与大数据挖掘

    一、大数据技术

    1.1大数据的定义

    大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。从某种意义上来说,大数据是为了更经济地从高频率的、大容量的、不同结构和类型的数据中获取价值而设计的新一代构架和技术。
    简而言之,大数据就是数据分析的前沿技术,这种技术能从各种各样类型的数据中,快速获得有价值的信息。

    1.2大数据的特点

    可将大数据的特点总结为:规模性(volume)、多样性(variety)、高速型(velocity)和价值性(value)。
    1.规模性:大数据容量巨大,从TB级别,跃升至PB级别,数据容量越来越大已经成为不争的事实。现在一般家庭用的计算机硬盘容量都以TB为单位了,而在各电子商务、游戏、邮箱等,数据容量更是达到PB、EB级别。此外,在用户需求的刺激下,大数据的增长速度也十分惊人。据IDC最近的报告预测称,到2020年,全球数据量将扩大50倍。
    2.多样性:数据类型极多,大数据根据终端显示的不同,可分为文档型、多媒体型、图片型等等。这些类型都与我们的网络活动息息相关,为我们的网上生活提供了丰富多彩的形式。数据多样性的增加主要是由于新型多结构数据,包括网络日志、社交媒体、互联网搜索、手机通话记录及各式传感器网络等数据类型造成的。
    3.高速性:高速指的是数据被创建和移动的速度,即处理海量数据的速度。因此大数据技术离不开云计算的发展,人们通过云计算可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息。在高速网络时代,通过高速电脑处理器和服务器,创建实时数据流已成为流行趋势。根据相关调查预测,到2020年全球将拥有220亿部互联网连接设备,这对大数据的处理速度将有着极高的要求。
    4.价值性:人们利用大数据并对其进行正确、准确的分析,将会带来很高的价值回报,但是又因其具有价值密度低的特点,大数据存在不规则和模糊不清的特性,因此很难使用传统的分析软件进行分析。目前,企业面临的挑战是处理并从各种类型的复杂数据中挖掘出价值。

    1.3大数据的发展过程

    大数据的发展和企业信息化的发展密不可分。在上世纪80年代,企业的各类业务、财务数据都是通过账簿记录,查阅和统计都十分不方便,可靠性也不高。从90年代末开始,金融业、电信业、大型零售等行业企业率先将核心交易数据电子化,2000年以后随着IT技术的发展,越来越多的企业将信息化纳入议程,设计、制造、财务等管理逐步数据电子化,这些数据被企业视为最宝贵的资产,随之而起的数据库技术和网络安全技术也渐渐完善。2010年以后,各式各样的数据,包括客户的浏览数据、反馈数据等在一些企业中也都开始记录并逐步进行建模和分析,基于数据挖掘和分析的预测技术也逐步开始出现。
    从过去到现在,数据的价值都在一点一滴的显现,十年前的大数据在如今看来根本不算很大;而同样的,今天的大数据在若干年后也将不再被认为是大数据。数据的容量、处理速度、多样性、复杂度等在今天来看无法想象的事情,若干年之后都会被颠覆。但是唯一不变的,是对数据的思考和分析的方法,以及利用数据来产生附加价值的出发点。

    1.4大数据的意义和价值

    大数据技术具有很高的战略意义,但大数据技术不限于存储海量的数据信息,而在于对这些海量的数据信息进行专业化的处理,如果将大数据比作一种产业,那么大数据产业的关键在于对数据的加工,通过加工数据实现数据的增值。
    大数据不仅在于“大”,而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。对于很多行业而言,如何利用这些大规模数据是赢得竞争的关键。
    对大数据进行分析能揭示隐藏其中的信息。从企业角度来说,其价值大致体现在这些方面:
    1.对于那些为大量消费者提供产品或服务的企业来说,可以利用大数据进行精准营销,例如产品推荐等。许多企业都在收集用户社交媒体数据、浏览器日志、文本分析等数据,来全方位地了解他们的客户。
    2.优化业务流程,利用从社交媒体数据、网络搜索趋势以及天气预报挖掘出的预测信息,零售商可以优化其库存。其中应用最广的业务流程是供应链或配送路线优化。
    3.大数据可以改善每个人的生活,我们利用可穿戴设备(例如智能手表或智能手链)生成的数据,来调整生活作息、睡眠模式等。
    4.大数据可以提高医疗和研发效率,例如在几分钟内解码整个DNA,这让我们可以更加便捷地去寻找新的治疗方法,同时更好地理解和预测疾病模式。
    5.大数据也能大幅度优化机器和设备性能,大数据分析还可以让机器和设备变得更加智能和自主化。
    正如阿里巴巴创办人马云所提到,未来的时代将不是 IT 时代,而是 DT的时代,DT就是 Data Technology,即数据科技。这显示出大数据在未来的发展中具有极其重要的作用,未来将是大数据的时代。

    二、数据挖掘

    2.1数据挖掘的定义

    数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中,提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程并且从大量数据中寻找其规律的技术,它是统计学、数据库技术和人工智能技术的综合。
    数据挖掘作为信息获取的一门重要技术,得到了广泛的研究。数据挖掘从大量的数据中挖掘出有用的信息,提供给决策者做决策支持,有着广阔的应用前景。

    2.2数据挖掘的前提–数据采集

    大数据技术第一步就是采集数据。数据采集的多样性、完整性、准确性,决定了数据挖掘的成果以及后期预测的可靠性。
    在大数据时代,数据采集有以下三个特点:
    1.数据采集以自动化手段为主,要尽量摆脱人工录入的方式。
    2.采集内容以全量采集为主,要摆脱对数据进行采样的方式。
    3.采集方式多样化、内容丰富化,摆脱以往只采集基本数据的方式。
    从采集数据的类型上看,不仅要涵盖基础的结构化数据,还要逐步包括半结构化的用户行为数据,网状的社交关系数据,文本或音频类型的用户意见和反馈数据,网络爬虫获取的互联网数据,以及未来越来越多有潜在意义的各类数据。
    移动互联网的兴起让移动设备的数据采集技术有了迅速发展,目前使用最多的为Android或IOS的采集 SDK,这种技术能帮助统计 APP 的基础数据,包括用户数、活跃情况、流失比例、使用时长等;用户的位置、安装列表、通讯情况等通过授权也可以采集。

    2.3数据挖掘的步骤与方法

    数据挖掘的一般步骤为数据集选取、数据预处理、数据转换、数据建模、结果分析改进等。通常程序为:问题分析;提取、清洗与校验数据;创建与调试模型;数据挖掘模型维护。
    在数据挖掘的过程中,需要挖掘的数据类型种类繁多, 可能是有结构的数据,如组织成表结构的数据;也可能是无结构的数据, 如文本数据;还可能是半结构化的数据,如Web页面数据;甚至是图像或视频等多媒体数据。由于挖掘的数据类型多样,因此其涉及的技术方法很多。
    根据挖掘任务可分为五种:分类与回归、聚类分析、关联分析、时间序列分析和偏差检测。在数据库挖掘中,C4.5(决策树算法),遗传算法等,其中决策树方法与神经网络方法是其关键方法。
    而挖掘方法又可以分为:机器学习方法、统计方法、神经网络方法。机器学习中,可细分为:归纳学习方法(决策树、规则归纳等)、基于范例学习、遗传算法等。统计方法中,可细分为:回归分析(多元回归、自回归等)、判别分析(贝叶斯判别、费歇尔判别、非参数判别等)、聚类分析(系统聚类、动态聚类等)、探索性分析(主元分析法、相关分析法等)等。神经网络方法中,可细分为:前向神经网络(BP算法等)、自组织神经网络(自组织特征映射、竞争学习等)等。
    在现在信息爆炸的时代,数据挖掘的信息源中的数据都是海量的,并且以指数级增长,传统的集中式串行数据挖掘方法不再是一种适当的信息获取方式。因此扩展数据挖掘算法处理大规模数据的能力,并提高运行速度和执行效率,已经成为数据挖掘发展过程中一个必须解决的问题。

    2.4数据挖掘的功能

    在大数据时代下,基于大数据的数据挖掘有着无比重要的意义,人们通过对大量数据的专业分析,可以对现有的商业模式、企业决策提供数据支持。目前,几乎所有的知名企业中的管理建议都是以数据分析结论作为依据而提出的,在分析和解决问题时也开始倾向于用数据说话,不掌握大量数据时无法提出合理的、科学的、可行的建议的。此外,当大量的数据量积累到一定程度时,再对这些数据进行分析处理后,人们就可以从这些数据中找到感兴趣的有效的信息。
    因此数据挖掘可以预测未来趋势及行为,做出前瞻性、基于大数据发展趋势的决策。总的来讲主要有以下五类功能:自动预测趋势和行为;关联分析,找出数据库中隐藏的关联网;聚类,增强了人们对客观现实的认识;概念描述,对某类对象的内涵进行描述,并概括这类对象的有关特征;偏差检测,寻找观测结果与参照值之间有意义的差别。

    2.5数据挖掘的应用

    随着社会信息化程度的持续提高,数据挖掘技术也渐渐发展变成了一门独立的学科。数据挖掘技术为了满足用户在庞大的数据库中筛选有用的数据需要,经过分类技术对数据实施分类挖掘。在各行各业中,均存在着数据挖掘的身影。
    (1)金融。金融事务需要收集和处理大量的数据,通过对这些数据进行分析,然后可能发现某个客户、消费群体或组织的金融和商业兴趣,也可观察金融市场的变化趋势。
    (2)医疗保健。例如在2009年,Google通过分析5000万条美国人最频繁检索的词汇,将之和美国疾病中心在2003年到2008年间季节性流感传播时期的数据进行比较,并建立一个特定的数学模型。最终Google成功预测了2009冬季流感的传播甚至可以具体到特定的地区和州。这对医疗保健品的运输调度以及需求规划起了很重要的作用。
    (3)市场业。市场业应用数据挖掘技术进行市场定位、消费者分析、辅助制定市场营销策略等。例如农夫山泉利用大数据解决了怎样摆放水堆更能促进销售?气温的变化让购买行为发生了哪些改变?竞争对手的新包装对销售产生了怎样的影响?物流运输调度等问题。
    (4)制造业。制造业应用数据挖掘技术进行零部件故障诊断、资源优化、生产过程分析等。
    在云计算平台Hadoop基础上,中国科学院计算技术研究所开发的并行分布式数据挖掘平台——PDMiner。PDMiner 实现了各种并行数据挖掘算法。实验结果表明,并行分布式数据挖掘平台PDMiner中实现的并行算法,能够处理大规模数据集,达到太字节级;实现的并行算法可以在商用机器构建的并行平台上稳定运行,可以有效地应用到实际海量数据挖掘中。

    三、基于大数据的数据挖掘

    概括地说,大数据挖掘包括基于内容的大数据挖掘与基于结构的大数据挖掘。大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。大数据作为时下火热的 IT 行业的词汇,随之而来的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士谈论的焦点。

    3.1基于内容的大数据挖掘

    基于内容的大数据挖掘包括网络搜索技术与实体关联分析研究。
    社会媒体的出现使得网络搜索研究的热点转移到了排序学习算法,专注于提高检索质量。排序学习算法以损失函数为优化目标,将文档表示为特征向量,寻找在搜索领域中常用的评价标准下的最好的排序函数。目前现有的模型在处理用户需求的多样性、重要性和相关性等不同的目标,在排序方面仍有不足。
    命名实体是具体或者抽象但具有特定意义的实体。从大数据中挖掘其蕴含的内在知识,需要研究对命名实体以及命名实体关系的数据挖掘。

    3.2基于结构的大数据挖掘

    社会网络是以用户为节点,用户间的关系为连线而构建的网络,它既是用户间社会关系的反映,也是用户之间进行信息交互的载体。
    在社会网络中,个体因自身各种因素进而形成了连接紧密的圈子,这种内部关系紧密而对外关系相对稀疏的结构被称为社区。社区结构是社会网络所普遍具有的结构特征,它的存在对于大数据的高效搜索、网络演化、信息扩散等具有重要意义。

    四、大数据挖掘的发展趋势

    未来的时代必然是大数据的时代,信息时代逐渐变为数据时代,一切将与数据密不可分。

    4.1未来大数据的发展趋势

    数据的资源化,大数据成为企业和社会关注的重要战略资源,并已成为大家争相抢夺的新焦点。
    1.商业智能
    企业决策正在经历的转变将延续到未来。处理大数据的目标使效率越来越高,成本不断减少,从而造就了基于大数据的商业智能,对中小企业甚至初创公司来说更为重要。这一趋势将延续到未来及以后,处理大数据的成本将继续降低。
    2.数据分析将包含可视化模型
    数据可视化和数据发现将成为一股重要趋势。
    数据发现的范畴已经扩大,不仅包括对数据分析和关系的理解,还包括呈现数据的方式。作为一种把数据变成可视化的方法,可视化模型越来越受欢迎。日益改善和演变的可视化模型已经成为从大数据中获取信息的必要组成部分。
    人脑能高效地处理视觉图像。在这个过程中,大脑使用了潜意识,让决策者可以通过迅速扫描图像来处理信息。可视化图表利用了大脑的图像识别能力,出色的可视化模型将成为处理庞大数据集的更好选择。
    3.机器学习
    机器学习是计算机的训练过程,现在被企业用于各种各样的商业行为,比如实时广告、模式识别、欺诈识别和医疗。但在大数据时代,机器学习将变得更聪明、更快速、更有效。

    4.2未来数据挖掘的发展趋势

    在许多领域,数据挖掘都是热点问题。用数据挖掘技术解决问题的类型、解决数据挖掘的数据准备工作及数据挖掘的理论基础都日趋成熟与完善。在大数据时代下,数据挖掘的发展趋势可以体现在以下5个层面。
    1、多媒体数据挖掘
    大数据时代下,视、音频、图像等都属于多媒体数据,随着时代的发展,海量的数据结构变得复杂化和动态化。无人机和无人车的实际应用、智慧医疗项目的全面发展都会要求对多媒体数据进行快速处理,为了得到更理想的效果,得到的效果变得最优化,需要开发和设计数据挖掘的新智能算法。
    2、网络与分布式环境下的KDD问题
    随着Internet的不断发展,网络资源日渐丰富,这就需要分散的技术人员各自独立地处理分离数据库的工作方式应是可协作的。因此,考虑适应分布式与网络环境的工具、技术及系统将是数据挖掘中一个最为重要和繁荣的子领域。
    3、数据挖掘算法的改进和可视化
    可视化要求已经成为数据挖掘系统中必不可少的技术。可以在发现知识的过程中进行很好的人机交互。数据的可视化起到了推动人们主动进行知识发现的作用。如今,学术研究主要集中在精度和效率之间设定适当的临界值和对数据挖掘的结果进行可视化两个方面。针对数据挖掘算法中的新贵——RNN、CNN、DNN、Capsule等一系列深度学习算法的研究,将成为引领大数据研究方法的风向标。
    4、数据挖掘和隐私保护
    在解决实际问题时,难免会涉及隐私的数据,例如在研究信用卡和用户之间的关系时,数据中难免会有用户的个人信息;在研究宫颈癌(危险因素)与人的年龄、怀孕次数、性伴侣数等关系时,会有部分隐私信息不便透漏外界。在进行数据挖掘过程中,不泄露用户的个人隐私问题,对数据进行脱敏处理,将成为人们研究数据挖掘的另一个重要方面。
    5、数据挖掘与数据库系统和Web数据库系统的集成
    数据库系统和Web数据库已经成为信息处理系统的主流。数据挖掘系统的理想体系结构是与数据库和数据仓库系统的紧耦合。

    五、结论

    本文主要介绍了大数据技术的定义、特点、发展过程、总结了其意义和价值;还介绍了数据挖掘技术定义、步骤与方法、以及数据挖掘技术的功能和应用,归纳总结了在大数据时代下大数据和数据挖掘技术未来的发展趋势。
    在这个大数据时代,大数据不仅让我们不再期待精确性,也让我们无法实现精确性。我们用数据驱动的大数据的相关关系分析法,取代了传统的易出错的方法。大数据的相关关系分析法更准确、更快,而且不易受偏见的影响。建立在相关关系分析法基础上的预测是大数据的核心。
    在各个领域,时刻都会产生海量数据,由于社会存在过多的不确定性因素,导致处理的数据类型越来越繁杂,传统的处理方法已经不再使用,但是数据挖掘技术则为解决大数据问题开辟了一个新途径。未来的时代是DT时代,数据挖掘技术会面对更加严峻的挑战,利用数据挖掘的相关算法,处理实际问题和分析数据的能力将会更加显著。
    在不久的将来,我们会在大数据的指导下探索世界,不再受限于各种假想。我们的研究始于数据,也因为数据我们将会发现以前不曾发现的联系。

    展开全文
  • 大数据挖掘流程及方法

    千次阅读 2020-02-08 11:42:32
    数据挖掘(Data Mining)是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。 一、数据挖掘对象 根据信息存储格式,用于挖掘的对象有...

    数据挖掘(Data Mining)是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。

    一、数据挖掘对象

    根据信息存储格式,用于挖掘的对象有关系数据库、面向对象数据库、数据仓库、文本数据源、多媒体数据库、空间数据库、时态数据库、异质数据库以及Internet等。

    二、数据挖掘流程

    定义问题:清晰地定义出业务问题,确定数据挖掘的目的。

    数据准备:数据准备包括:选择数据–在大型数据库和数据仓库目标中 提取数据挖掘的目标数据集;数据预处理–进行数据再加工,包括检查数据的完整性及数据的一致性、去噪声,填补丢失的域,删除无效数据等。

    数据挖掘:根据数据功能的类型和和数据的特点选择相应的算法,在净化和转换过的数据集上进行数据挖掘。

    结果分析:对数据挖掘的结果进行解释和评价,转换成为能够最终被用户理解的知识。

    三、数据挖掘分类

    直接数据挖掘:目标是利用可用的数据建立一个模型,这个模型对剩余的数据,对一个特定的变量(可以理解成数据库中表的属性,即列)进行描述。

    间接数据挖掘:目标中没有选出某一具体的变量,用模型进行描述;而是在所有的变量中建立起某种关系。

    四、数据挖掘的方法

    神经网络方法

    神经网络由于本身良好的鲁棒性、自组织自适应性、并行处理、分布存储和高度容错等特性非常适合解决数据挖掘的问题,因此近年来越来越受到人们的关注。

    遗传算法

    遗传算法是一种基于生物自然选择与遗传机理的随机搜索算法,是一种仿生全局优化方法。遗传算法具有的隐含并行性、易于和其它模型结合等性质使得它在数据挖掘中被加以应用。

    决策树方法

    决策树是一种常用于预测模型的算法,它通过将大量数据有目的分类,从中找到一些有价值的,潜在的信息。它的主要优点是描述简单,分类速度快,特别适合大规模的数据处理。

    粗集方法

    粗集理论是一种研究不精确、不确定知识的数学工具。粗集方法有几个优点:不需要给出额外信息;简化输入信息的表达空间;算法简单,易于操作。粗集处理的对象是类似二维关系表的信息表。

    覆盖正例排斥反例方法

    它是利用覆盖所有正例、排斥所有反例的思想来寻找规则。首先在正例集合中任选一个种子,如果你对大数据开发感兴趣,想系统学习大数据的话,可以加入大数据技术学习交流扣扣君羊:522189307,欢迎添加,了解课程介绍,获取学习资源。到反例集合中逐个比较。与字段取值构成的选择子相容则舍去,相反则保留。按此思想循环所有正例种子,将得到正例的规则(选择子的合取式)。

    统计分析方法

    在数据库字段项之间存在两种关系:函数关系和相关关系,对它们的分析可采用统计学方法,即利用统计学原理对数据库中的信息进行分析。可进行常用统计、回归分析、相关分析、差异分析等。

    模糊集方法

    即利用模糊集合理论对实际问题进行模糊评判、模糊决策、模糊模式识别和模糊聚类分析。系统的复杂性越高,模糊性越强,一般模糊集合理论是用隶属度来刻画模糊事物的亦此亦彼性的。

    五、数据挖掘任务

    1、关联分析

    两个或两个以上变量的取值之间存在某种规律性,就称为关联。数据关联是数据库中存在的一类重要的、可被发现的知识。关联分为简单关联、时序关联和因果关联。关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网。一般用支持度和可信度两个阀值来度量关联规则的相关性,还不断引入兴趣度、相关性等参数,使得所挖掘的规则更符合需求。

    2、聚类分析

    聚类是把数据按照相似性归纳成若干类别,同一类中的数据彼此相似,不同类中的数据相异。聚类分析可以建立宏观的概念,发现数据的分布模式,以及可能的数据属性之间的相互关系。

    3、分类

    分类就是找出一个类别的概念描述,它代表了这类数据的整体信息,即该类的内涵描述,并用这种描述来构造模型,一般用规则或决策树模式表示。分类是利用训练数据集通过一定的算法而求得分类规则。分类可被用于规则描述和预测。

    4、预测

    预测是利用历史数据找出变化规律,建立模型,并由此模型对未来数据的种类及特征进行预测。预测关心的是精度和不确定性,通常用预测方差来度量。

    5、时序模式

    时序模式是指通过时间序列搜索出的重复发生概率较高的模式。与回归一样,它也是用己知的数据预测未来的值,但这些数据的区别是变量所处时间的不同。

    6、偏差分析

    在偏差中包括很多有用的知识,数据库中的数据存在很多异常情况,发现数据库中数据存在的异常情况是非常重要的。偏差检验的基本方法就是寻找观察结果与参照之间的差别。

    展开全文
  • 分类算法是一种在专家指导下的,有监督的数据挖掘方法,其种类很多,包括: 传统方法:线性判别法、距离判别法、贝叶斯分类器; 现代方法:决策树、神经网络ANN、支持向量机SVM;
    分类算法是一种在专家指导下的,有监督的数据挖掘方法,其种类很多,包括:
    
    传统方法:线性判别法、距离判别法、贝叶斯分类器;
    现代方法:决策树、神经网络ANN、支持向量机SVM;


    1、决策树
    决策树学习是以实例为基础的归纳学习算法,它着眼于从一组无次序、无规则的实例中,推理出以决策树表示的分类规则。



    2、贝叶斯
    贝叶斯(Bayes)分类算法是一类利用概率统计知识进行分类的算法,如朴素贝叶斯(Naive Bayes)算法


    这些算法主要利用Bayes定理,来预测一个未知类别的样本属于各个类别的可能性,选择其中可能性最大的一个类别作为该样本的最终类别。


    由于贝叶斯定理的成立,本身需要一个很强的条件独立性假设前提,而此假设在实际情况中,经常是不成立的,因而其分类准确性就会下降。


    为此就出现了许多降低独立性假设的贝叶斯分类算法,如TAN(Tree Augmented Naive Bayes)算法,它是在贝叶斯网络结构的基础上,增加属性对之间的关联来实现的。


    3、人工神经网络ANN
    人工神经网络,是一种应用类似于大脑神经突触联接的结构,进行信息处理的数学模型。


    在这种模型中,大量的节点(或称”神经元”,或”单元”)之间相互联接构成网络,即”神经网络”,以达到处理信息的目的。

    神经网络通常需要进行训练,训练的过程就是网络进行学习的过程。
    •训练改变了网络节点的连接权的值使其具有分类的功能,经过训练的网络就可用于对象的识别。
    •神经网络已有上百种不同的模型,常见的有BP网络、径向基RBF网络、Hopfield网络、随机神经网络(Boltzmann机)、竞争神经网络(Hamming网络,自组织映射网络)等。


    4、kNN(k-近邻)


    k-近邻(kNN,k-Nearest Neighbors)算法是一种基于实例的分类方法。


    该方法就是找出与未知样本x,距离最近的k个训练样本,看这k个样本中多数属于哪一类,就把x归为哪一类。

    k-近邻方法是一种懒惰学习方法,它存放样本,直到需要分类时才进行分类,如果样本集比较复杂,可能会导致很大的计算开销,因此无法应用到实时性很强的场合。


    5、支持向量机SVM


    支持向量机(SVM,Support Vector Machine)是Vapnik根据统计学习理论,提出的一种新的学习方法。

    支持向量机(SVM,Support Vector Machine)的最大特点是:
    •根据结构风险最小化准则,以最大化分类间隔,构造最优分类超平面,来提高学习机的泛化能力,较好地解决了非线性、高维数、局部极小点等问题。
    •对于分类问题,支持向量机算法根据区域中的样本,计算该区域的决策曲面,由此确定该区域中未知样本的类别。


    在没有更多背景信息给出时,如果追求预测的准确程度,一般用支持向量机(SVM),如果要求模型可以解释,一般用决策树。


    展开全文
  • 互联网是个神奇的网,大数据开发也是一种模式,你如果真想了解大数据,可以来这里,这个手机的开始数字是一八七中间的是三儿零最后的是一四二零,按照顺序组合起来就可以找到,我想说的是,除非你想做或者了解这...
  • 数据挖掘工具主要有哪几种?

    千次阅读 2020-07-30 16:46:31
    数据挖掘(Data Mining),也叫数据开采,数据采掘等,是按照既定的业务目标从海量数据中提取出潜在、有效并能被人理解的模式的高级处理过程。在较浅的层次上,它利用现有数据库管理系统的查询、检索及报表功能,与...
  • 数据挖掘基础知识点总结

    千次阅读 2019-08-10 16:34:55
    本文总结了数据仓库和数据挖掘的基础知识。
  • 数据挖掘方法与技术 第六讲 粗糙集 第七讲 人工神经网络 第八讲 分类数据挖掘 第九讲 关联规则挖掘 第十讲 聚类模式挖掘 第十一讲 web 数据挖掘 第十二讲 数据挖掘工具及应用 数据库(DB)与数据仓库(DW)...
  • 天津大学《数据分析与数据挖掘》公开课–学习笔记 1.1 数据分析与数据挖掘 数据分析是指采用适当的统计分析方法对收集到的数据进行分析、概括和总结,对数据进行恰当的描述,提取出有用的信息的过程。对决策进行辅助...
  • 数据挖掘大学练习题

    千次阅读 2021-01-07 13:35:03
    数据挖掘中北大学练习题 第一章 绪论 一.判断题(共10题,83.0分) 下面各项是否是数据挖掘任务? 1根据性别划分公司的顾客 我的答案:× 得分: 8.3分正确答案:× 答案解析: 这属于简单的数据库查询 2根据可盈利性...
  • 数据挖掘期末复习速成法 华南农业大学

    千次阅读 多人点赞 2021-01-13 20:23:38
    速成《数据挖掘》宝典,博主用通俗易懂的方式详解考试重点和难点。适用于华南农业大学 计算机科学与技术《数据挖掘》课程(新大纲)
  • 这是《Python数据挖掘课程》系列文章,前面很多文章都讲解了分类、聚类算法,而这篇文章主要讲解如何调用SnowNLP库实现情感分析,处理的对象是豆瓣《肖申克救赎》的评论文本。文章比较基础,希望对你有所帮助,提供...
  • 近年来,数据挖掘引起了信息产业界的极关注,其主要原因是存在大量数据,可以广泛使用,并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识。获取的信息和知识可以广泛用于各种应用,包括商务管理,生产控制,市场...
  • 数据挖掘考试习题汇总

    千次阅读 2020-06-25 15:50:36
    3、数据处理通常分成两类:联机事务处理和联机分析处理。 4、多维分析是指以“维”形式组织起来的数据(多维数据集)采取切片、切块、钻取和旋转等各种分析动作,以求剖析数据,使拥护能从不同角度、不同侧面观察...
  • 一、什么是数据挖掘 数据挖掘(Data Mining),也叫数据开采、数据采掘等,是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中,自动提取隐含在其中的、人们事先不知道的,但又是潜在有用的信息的过程...
  • 大数据与数据挖掘的相对绝对关系

    千次阅读 2018-09-12 21:45:31
    大数据与数据挖掘的相对绝对关系  数据不是信息,而是有待理解的原材料。但有一件事是确定无疑的:当NSA为了从其海量数据中“挖掘”出信息,耗资数十亿改善新手段时,它正受益于陡然降落的计算机存储和处理价格。 ...
  • 有人说,数据分析就是在一些大数据里面进行统计,归纳还有对这些数据进行挖掘,发现数据里面的潜在价值 那么到底什么是数据分析师呢,顾名思义,就是对大量数据进行分析的工程师,专业角度来说...
  • 5.数据立方体技术 数据仓库系统在各种粒度上为多维数据的交互分析提供OLAP工具,OLAP工具使用数据立方体和多维数据模型对汇总数据提供灵活的访问,因此重点要...多维数据挖掘,通过探查多维空间中的数据来搜索有趣的
  • 文章目录第一章 数据仓库与数据挖掘概述第二章 数据仓库概述第三章 联机分析处理(OLAP)第四章 数据挖掘的基本概念第章 数据预处理第六章 概念描述:特征化和比较习题答案 第一章 数据仓库与数据挖掘概述 无习题 ...
  • 大数据挖掘与分析平台 整体解决方案 ...
  • 美的大数据挖掘笔试总结

    千次阅读 2018-09-18 18:22:01
    美的大数据挖掘: 20单选 + 5多选 + 5 对错判断 我做完后发现一下挺好的资料,发现最近做的很多关于数据挖掘的题在这里都能找到类似的,堪称数据挖掘题库,贴过来学习一下~   数据挖掘题库 一、异常值是指什么...
  • (一)数据挖掘概念与技术——韩家炜

    万次阅读 多人点赞 2017-09-04 11:49:08
    第三版 25页 数据挖掘又称知识发现(KDD:Knowledge Discovery in Database),即“从数据中挖掘知识”。  丰富的数据以及对强有力的数据分析工具的需求,这种情况被描述为“数据丰富,但信息匮乏”。数据挖掘...
  • 数据挖掘概念与技术_第三版_课后习题

    万次阅读 多人点赞 2020-04-23 14:26:13
    该文为数据挖掘概念与技术第三版课后习题的答案,部分参考了第二版的英文答案,由于个人水平有限,如若存在纰漏,请在评论区批评指正。另外,由于本次编辑格式较乱,可在资源下载区下载PDF版本以便参考。 第一章 ...
  • 数据挖掘期末考试

    万次阅读 多人点赞 2019-01-27 11:33:46
    1.1数据挖掘 1.2关联规则 1.3数据预处理 1.4置信度 1.5聚类 1.6KNN 1.7SVM 2 分类器设计的三个过程 3 分类时常将样本怎样划分? 4 评估分类器性能的常用指标 5 数据挖掘常用技术有哪些? 6 数据预处理的主要...
  • 数据挖掘简介

    千次阅读 2014-10-01 17:26:05
    数据挖掘简介 一、什么是数据挖掘 虽然有些数据挖掘技术非常新颖,但是数据挖掘本身并非一项新的技术:自从第一台计算机发明以来,人们就一直在计算机上分析数据,而且在此之前的数个世纪里,人们一直在没有计算机的...
  • 开放性问题 虽然已有很多基于深度学习的时空数据挖掘相关工作,但由于时空数据复杂性高、容量、增长速度快,因此该领域的研究仍然存在很多挑战,本节从四个方面分别介绍了当前的主要挑战。 (1)可解释的深度学习...
  • 数据挖掘:数据清洗——缺失值处理

    千次阅读 多人点赞 2020-02-17 16:15:02
    数据挖掘:数据预处理——缺失值处理 一、什么是缺失值 缺失值是指粗糙数据中由于缺少信息而造成的数据的聚类、分组、删失或截断。它指的是现有数据集中某个或某些属性的值是不完全的。 而在数据处理的过程中,缺失...
  • 数据挖掘:特征工程——特征降维与选择 特征的处理和构建已经在上一篇特征处理和构建文章中有所总结。接来下对特征降维和选择进行说明。 一、什么是特征降维与特征选择? 一般经过特征处理和生成后,会产生大量的...
  • 大数据时代的医学公共数据库与数据挖掘技术简介

    千次阅读 多人点赞 2020-10-15 17:00:00
    来源:临床模型预测本文约9500字,建议阅读10+分钟本文我们将介绍几种数据库和数据挖掘技术,帮助临床研究人员更好地理解和应用数据库技术。数据挖掘技术可以从大量数据中寻找潜在有价值的信息...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 43,177
精华内容 17,270
关键字:

数据挖掘五大主要功能