流式数据挖掘发展与统计研究
数据挖掘技术分析与研究
数据挖掘技术分析与研究摘要：随着现代信息技术、网络、数据库技术的迅速发展及数据库管理系统的广泛应用，各种类型信息数据越来越多。
数据挖掘就是从大量的实际应用数据中提取隐含信息和知识，它利用了数据库、人工智能和数理统计等多方面的技术，是一类深层次的数据分析方法。
对大量数据进行高速的分析和提取。
关键词：数据挖掘；决策算法；遗传算法；近邻算法中图分类号：tp301 文献标识码：a 文章编号：1674-7712 （2013）04-0065-01一、数据挖掘概念及技术数据挖掘就是又译为资料探勘、数据采矿。
它是数据库知识发现（英语：knowledge-discoveryindatabases，简称：kdd）中的一个步骤。
数据挖掘一般是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性（属于associationrulelearning）的信息的过程。
数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。
其实实质是一种透过数理模式来分析企业内储存的大量资料，以找出不同的客户或市场划分，分析出消费者喜好和行为的方法。
其方法如下：（一）人工神经网络：数据挖掘中使用最为广泛的技术，神经网络的数据挖掘方法就是通过模仿人的神经系统来反复训练学习数据集，从待分析的数据中发现用于预测和分类的模式。
神经元网络适用于结果比可理解性更重要的分类和预测的复杂情况，可用于聚类、关联、演变分析和离散点分析。
（二）决策树归纳算法：从关系数据库中提取关联规则是主要的数据挖掘方法之一，挖掘关联是通过搜索系统中的所有事物，并从中找到出现条件概率较高的模式，适合于探测式知识的发现，广泛用于医学、制造和生产、金融分析、天文学和分子生物学。
（三）遗传算法：分类和预测是数据分析的两种重要形式，可以用于提取描述重要数据类的模型或预测未来的数据趋势。
主要方法包括：决策树，判定树、贝叶斯法、bp神经网络算法、遗传算法、粗糙集、模糊集等。
统计分析和数据挖掘的技术和应用
统计分析和数据挖掘的技术和应用随着互联网的迅速发展，数据量也在不断地膨胀。
然而，纯靠人工去处理这些庞大的数据量已经显得不太现实，因此，统计分析和数据挖掘这两项技术应运而生。
统计分析能够提供完整和准确的数据，而数据挖掘则可以帮助人们在这些数据中挖掘出有用的信息。
这两项技术的应用不仅在商业领域非常广泛，还能够在医疗、金融等行业中发挥重要作用。
下面我们将详细探讨这两项技术及其应用。
一、统计分析统计分析是一种利用统计学方法来推论数据的技术。
它可以通过描述性统计和推论统计来对数据进行分析。
描述性统计是对数据进行简单的总结和分类，如平均值、标准偏差、中位数等等。
通过推论统计，我们可以利用已知数据推断出未知数据之间的关系。
推论统计包括假设检验、方差分析、回归分析等方法。
统计分析在商业领域中有着广泛的应用。
它可以帮助企业了解销售情况，分析市场需求，预测未来趋势，以及评估竞争对手的实力。
在评估风险方面，统计分析也可以为投资者提供有用的信息。
银行、信用机构等金融机构也广泛地使用统计分析技术，以确定借款人的信用等级。
此外，医疗领域也可以通过统计分析技术对疾病进行风险评估和诊断。
二、数据挖掘数据挖掘是将大量数据中的模式和关系挖掘出来的过程。
它通过使用复杂的算法和数据分析技术来识别有价值的数据。
数据挖掘包括分类、聚类、异常检测和关联规则挖掘等多种技术。
数据挖掘在商业领域也有着广泛的应用。
例如，企业可以使用数据挖掘技术来优化客户服务，根据客户的购买历史、偏好和需求，提供个性化的推荐服务。
医疗行业也可以利用数据挖掘技术来识别患者的健康风险和疾病风险。
在金融领域，数据挖掘技术可以用来制定合适的信用评级模型，以及监测金融市场变化。
三、统计分析和数据挖掘的应用实例1. 互联网广告在互联网广告领域，统计分析和数据挖掘技术被广泛应用。
通过对用户的搜索行为和浏览历史进行分析，广告公司可以更好地定位用户需求，从而提供更加精准的广告服务。
2. 零售业在零售业中，数据挖掘技术可以用来分析顾客购物行为和偏好，提前预测节假日和促销活动的效果，并优化产品组合。
数据挖掘技术的发展历程
数据挖掘技术的发展历程数据挖掘技术是近年来快速发展的一种技术。
数据挖掘技术，也叫做知识发现技术，是面向大规模数据、自动发现隐藏于数据中的有用信息和知识的一项技术。
其目标是根据数据特征，自动分析和发掘数据中的未知关联、潜在规律和数据分布特征，从而支持智能决策。
一、数据挖掘技术的起源与发展数据挖掘技术起源于20世纪60年代末期，当时人们对计算机应用于信息处理方面提出了更深入的探索。
从那时起，人们开始使用高性能计算机进行数据分析和处理，最初是使用数据集合分析技术，但是，随着计算机技术的不断升级和改进，人们逐渐开始研究如何从庞大的数据中提取有价值的信息，于是数据挖掘技术便应运而生。
二、数据挖掘技术的发展历程1. 数据库技术的兴起20世纪70年代末20世纪80年代初，数据库技术开始兴起，其中最重要的突破之一是关系型数据库，它在以往的数据管理中取得了显著的成果，为数据挖掘技术的出现奠定了基础。
2. 人工智能技术的发展随着计算机技术的飞速发展和高性能计算机的出现，人们开始研究基于人工智能的技术，比如说神经网络、遗传算法、模糊逻辑等，它们在数据挖掘中发挥了重要的作用。
3. 统计学和数学方法的发展通过对数学和统计学基础方法的广泛应用，人们开始尝试各种算法和技术，比如聚类、决策树、回归分析、人工神经网络等。
这些方法在数据挖掘中取得了可喜的成果。
4. 机器学习算法的发展机器学习是最新的一项数据挖掘技术，它尤其强调数据的分析和模式识别，这种技术极大地扩展了数据挖掘的应用范围，它可以在医疗、金融、电子商务等领域得到广泛应用。
三、数据挖掘技术的应用1. 金融领域在金融领域，数据挖掘技术被广泛应用于股票交易、风险评估、消费信贷等方面，也可以帮助金融机构通过数据智能化管理风险。
2. 医疗领域在医疗领域，数据挖掘技术被广泛应用于疾病诊断、病情预测、药物研发等方面，通过对大量病例进行数据分析，可以准确判断病情并及时调整治疗方案。
3. 电子商务领域在电子商务领域，数据挖掘技术被广泛应用于消费者行为分析、销售预测等方面，帮助企业根据客户数据分析客户需求，制定个性化的营销策略。
信息科学中的数据挖掘技术发展趋势分析
信息科学中的数据挖掘技术发展趋势分析随着信息技术的快速发展和大数据的出现，数据挖掘技术在信息科学领域中扮演着越来越重要的角色。
数据挖掘是一种从大量数据中发现隐藏在其中的有用信息的技术。
它结合了统计学、人工智能和机器学习等相关领域的方法和技术，通过使用算法、模型和工具来发现数据中的模式、规律和趋势。
在信息科学中的数据挖掘技术发展趋势方面，可以从以下几个方面进行分析：1.机器学习的应用：机器学习是数据挖掘中一项重要的技术，它可以让计算机通过学习数据的模式和规律来进行预测和决策。
随着深度学习和神经网络等机器学习技术的发展，数据挖掘将更加依赖于机器学习算法的应用。
未来，我们可以预见到更多复杂的机器学习算法将被应用于数据挖掘中，以提高数据挖掘的准确性和效率。
2.多源数据的挖掘：随着信息时代的来临，数据来源变得更加多样化和庞大化。
传统的数据挖掘技术主要针对的是结构化数据，而如今，大量非结构化和半结构化数据也成为了数据挖掘的重要来源。
未来的发展趋势将会更加注重多源数据的挖掘技术和方法，以从不同的数据源中发现更有价值的信息。
3.实时数据挖掘：传统的数据挖掘方法主要是对静态数据进行分析和挖掘，而随着物联网和社交媒体等大量实时数据的产生，实时数据挖掘成为了一项重要的技术需求。
未来，实时数据挖掘技术将得到更多的关注，用于实时监测和预测分析等领域。
4.隐私保护与数据安全：由于大数据的挖掘和分析涉及到大量的个人隐私数据，隐私保护和数据安全成为了数据挖掘技术发展中的一个重要问题。
未来的数据挖掘技术将注重隐私保护方法的研究，以保证在数据挖掘过程中个人隐私的保护和数据安全的可靠性。
5.可解释性与透明度：数据挖掘技术的结果应该能够被解释和理解，以便用户能够理解其背后的原因和推理过程。
未来，数据挖掘技术的发展将注重模型的可解释性和透明度，以提高数据挖掘结果的可信度和可操作性。
总之，信息科学中的数据挖掘技术将在未来继续发展壮大。
机器学习的应用、多源数据的挖掘、实时数据挖掘、隐私保护与数据安全以及可解释性与透明度等方面都将成为数据挖掘技术发展的重要趋势。
数据挖掘的发展趋势及未来的研究方向
数据挖掘的发展趋势及未来的研究方向一、数据挖掘简介近十几年来，信息数据增长之巨大已到了令人咂舌地步，大型数据库、数据仓库被用于商业管理、政府办公、科学研究和工程开发等等。
于是，我们又面临了新的问题：如何从中及时发现有用的知识，提高信息利用率？要想使数据真正成为一个公司的资源，只有充分利用它为公司自身的业务决策和战略发展服务才行，否则大量的数据只能成为包袱，甚至垃圾。
因此，数据挖掘技术应运而生。
我们可以把数据挖掘理解为：数据挖掘就是从海量的数据（包括结构化和非结构化）中挖掘出隐含在其中的、事先不为人知的、潜在的、有用信息和知识的技术。
这些信息是可能有潜在价值的，是用户感兴趣的、可理解、可运用的，支持决策，可以为企业带来利益，或者为科学研究寻找突破口。
二、数据挖掘的功能数据挖掘综合了各个学科技术，有很多的功能，当前主要功能如下：（1）分类：按照分析对象的属性、特征，建立不同的组类来描述事物。
例如：银行部门根据以前的数据将客户分成了不同的类别，现在就可以根据这些来区分新申请贷款的客户，以采取相应的贷款方案。
（2）聚类：识别出分析对内在的规则，按照这些规则把对象分成若干类。
例如：将申请人分为高度风险申请者，中度风险申请者，低度风险申请者。
（3）关联规则和序列模式的发现：关联是某种事物发生时其他事物会发生的这样一种联系。
例如：每天购买尿布的人也有可能购买啤酒，比重有多大，可以通过关联的支持度和可信度来描述。
与关联不同，序列是一种纵向的联系。
例如：今天银行调整利率，明天股市的变化。
（4）预测：把握分析对象发展的规律，对未来的趋势做出预见。
例如：对未来经济发展的判断。
（5）偏差的检测：对分析对象的少数的、极端的特例的描述，揭示内在的原因。
例如：在银行的100万笔交易中有500例的欺诈行为，银行为了稳健经营，就要发现这500例的内在因素，减小以后经营的风险。
需要注意的是：数据挖掘的各项功能不是独立存在的，在数据挖掘中互相联系，发挥作用。
统计学和数据挖掘区别
统计学和数据挖掘区别数据分析微信公众号datadw——关注你想了解的，分享你需要的。
1．简介统计学和数据挖掘有着共同的目标：发现数据中的结构。
事实上，由于它们的目标相似，一些人（尤其是统计学家）认为数据挖掘是统计学的分支。
这是一个不切合实际的看法。
因为数据挖掘还应用了其它领域的思想、工具和方法，尤其是计算机学科，例如数据库技术和机器学习，而且它所关注的某些领域和统计学家所关注的有很大不同。
统计学和数据挖掘研究目标的重迭自然导致了迷惑。
事实上，有时候还导致了反感。
统计学有着正统的理论基础（尤其是经过本世纪的发展），而现在又出现了一个新的学科，有新的主人，而且声称要解决统计学家们以前认为是他们领域的问题。
这必然会引起关注。
更多的是因为这门新学科有着一个吸引人的名字，势必会引发大家的兴趣和好奇。
把“数据挖掘”这个术语所潜在的承诺和“统计学”作比较的话，统计的最初含义是“陈述事实”，以及找出枯燥的大量数据背后的有意义的信息。
当然，统计学的现代的含义已经有很大不同的事实。
而且，这门新学科同商业有特殊的关联（尽管它还有科学及其它方面的应用）。
本文的目的是逐个考察这两门学科的性质，区分它们的异同，并关注与数据挖掘相关联的一些难题。
首先，我们注意到“数据挖掘”对统计学家来说并不陌生。
例如，Everitt定义它为：“仅仅是考察大量的数据驱动的模型，从中发现最适合的”。
统计学家因而会忽略对数据进行特别的分析，因为他们知道太细致的研究却难以发现明显的结构。
尽管如此，事实上大量的数据可能包含不可预测的但很有价值的结构。
而这恰恰引起了注意，也是当前数据挖掘的任务。
2．统计学的性质试图为统计学下一个太宽泛的定义是没有意义的。
尽管可能做到，但会引来很多异议。
相反，我要关注统计学不同于数据挖掘的特性。
差异之一同上节中最后一段提到的相关，即统计学是一门比较保守的学科，目前有一种趋势是越来越精确。
当然，这本身并不是坏事，只有越精确才能避免错误，发现真理。
《2024年数据挖掘研究现状及发展趋势》范文
《数据挖掘研究现状及发展趋势》篇一一、引言随着信息技术的高速发展，大数据已经成为了新时代的基石。
数据挖掘技术作为从海量数据中提取有价值信息的重要手段，其在各行各业的应用愈发广泛。
本文旨在探讨数据挖掘的当前研究现状以及其未来的发展趋势。
二、数据挖掘研究现状1. 技术发展数据挖掘技术已经历了多年的发展，从传统的统计方法、机器学习算法，到现今的深度学习、人工智能算法，其技术手段不断更新迭代。
目前，数据挖掘技术已经能够处理结构化、半结构化乃至非结构化的数据，为各行业提供了强大的数据支持。
2. 应用领域数据挖掘的应用领域十分广泛，包括但不限于金融、医疗、教育、商业等领域。
在金融领域，数据挖掘被用于风险评估、股票预测等；在医疗领域，数据挖掘帮助实现疾病预测、基因分析等；在教育领域，数据挖掘为个性化教学、学生评估等提供了有力支持。
3. 研究挑战尽管数据挖掘技术取得了显著的进步，但仍面临一些挑战。
首先是数据的质量和数量问题，大数据环境下如何保证数据的准确性和有效性是一个亟待解决的问题。
其次，算法的复杂性和计算成本也是研究者们需要面对的挑战。
此外，数据隐私和安全问题也是阻碍数据挖掘技术发展的关键因素。
三、发展趋势1. 技术进步未来，随着人工智能、机器学习等技术的进一步发展，数据挖掘技术将更加成熟。
深度学习、强化学习等新兴算法将更深入地应用于数据挖掘中，使得数据处理的速度和准确性得到进一步提升。
2. 多源异构数据处理随着物联网、传感器等技术的发展，多源异构数据的处理将成为数据挖掘的重要方向。
如何从不同来源、不同格式的数据中提取有价值的信息，将是未来研究的重点。
3. 隐私保护与安全随着数据安全意识的提高，如何在保护个人隐私的前提下进行数据挖掘将是未来的一个重要发展方向。
通过采用加密技术、隐私保护算法等手段，实现数据的匿名化和加密处理，同时确保数据的完整性和准确性。
4. 跨界融合与应用创新随着各行业的数字化转型，数据挖掘将与其他领域的技术进行深度融合，如与区块链、云计算等技术的结合，将进一步推动各行业的创新发展。
数据挖掘发展历程
数据挖掘发展历程数据挖掘（Data Mining）是指从大量数据中发现并提取有用信息的过程。
它的发展历程可以追溯到上世纪80年代初。
下面将为您介绍数据挖掘的发展历程。
20世纪80年代初，数据挖掘的研究起步阶段主要集中在机器学习领域。
研究人员开始使用统计学、人工智能和模式识别等技术来发现数据中的规律和模式。
在这个时期，数据挖掘还没有被广泛应用，研究主要集中在理论研究上。
到了20世纪90年代，随着计算机技术的发展和互联网的普及，数据量呈现爆炸式增长，数据挖掘的需求和意义也逐渐凸显出来。
在这个时期，数据挖掘的研究从理论研究转向应用研究，并逐渐被工业界所关注。
与此同时，数据挖掘的技术也得到了进一步的发展，出现了一些重要的算法和模型，例如分类算法、聚类算法、关联规则挖掘等。
进入21世纪，数据挖掘技术得到了进一步的改进和创新。
随着移动互联网的兴起和智能设备的普及，大数据时代正式到来。
数据的规模变得更加庞大，数据的种类变得更加多样，数据挖掘面临更多的挑战和机遇。
为了应对这些挑战，研究人员不断推出了新的数据挖掘技术和算法，例如深度学习、自然语言处理等。
这些技术的出现极大地推动了数据挖掘的发展，并推动了数据挖掘在多个领域的应用，包括金融、医疗、市场营销等。
如今，数据挖掘已经成为一个独立的学科，并得到了广泛的应用。
数据挖掘技术被广泛应用于商业决策、客户关系管理、市场分析、风险评估等领域。
大数据、人工智能、物联网等新兴技术的快速发展，为数据挖掘带来了更多的机遇和挑战。
未来，数据挖掘的发展将更加关注深度学习、增强学习、半监督学习等技术的研究和应用。
总之，数据挖掘的发展历程经历了从起步阶段的理论研究到应用研究，再到现在的广泛应用阶段。
随着计算机技术和互联网的进步，数据挖掘的技术不断改进和创新，为人们从海量数据中提取有用信息提供了更多的工具和方法。
我相信，在未来的发展中，数据挖掘将继续发挥重要作用，并为人们带来更多的惊喜和机遇。
数据挖掘与统计学方法的比较分析
数据挖掘与统计学方法的比较分析在当今大数据时代，数据挖掘和统计学方法成为了从庞大数据中提取有用信息的重要手段。
数据挖掘（Data Mining）是通过从大量数据中发现潜在模式、关联性和规律来获得有价值的知识的过程。
而统计学是通过对数据进行收集、分析和解释来揭示数据背后的规律和趋势。
本文将对数据挖掘和统计学方法进行比较分析，并探讨它们各自的优势和适用场景。
一、数据挖掘方法数据挖掘方法基于大数据的特点，旨在从数据中提取隐藏的模式和知识。
数据挖掘方法使用了多种算法和技术：1.聚类分析：聚类分析是将数据根据相似性进行分类的方法。
它可以帮助我们找到数据集中的不同群组，并揭示数据之间的相似性和差异性。
2.分类模型：分类模型是通过已知标签的数据样本来预测新数据的分类。
它可以帮助我们做出预测和分类，并为未来的决策提供参考。
3.关联规则：关联规则是发现数据中的相关性和依赖性的方法。
它可以帮助我们找到数据中的隐藏关系，从而进行交叉销售、市场调研等应用。
二、统计学方法统计学方法是一种收集、处理、分析和解释数据的科学方法。
统计学方法侧重于对数据的描述和解释，通过运用各种统计技术来揭示数据的潜在模式和规律：1.描述统计：描述统计是对数据进行总结和描述的方法。
它通过计算平均值、中位数、标准差等指标来揭示数据的分布和趋势。
2.推断统计：推断统计是通过对样本数据进行统计分析来推断总体特征的方法。
它通过假设检验、置信区间等技术来做出总体特征的估计和推断。
3.回归分析：回归分析是研究变量之间关系的方法。
它可以帮助我们了解变量之间的因果关系，并进行预测和建模。
三、数据挖掘与统计学方法的比较数据挖掘方法和统计学方法有许多相似之处，也有一些不同之处：1.数据需求：数据挖掘方法通常需要大规模的数据集来获得准确的模式和规律，而统计学方法可以使用小样本数据来进行推断和分析。
2.数据处理：数据挖掘方法侧重于数据的清洗、转换和预处理，以便生成可供模型训练的数据集，而统计学方法则更加注重数据的描述和解释。
数据挖掘技术的应用与发展
数据挖掘技术的应用与发展近年来，随着信息技术的快速发展，数据的存储、处理和分析的能力得到了极大的提升，从而进一步推动了数据挖掘技术的应用与发展。
数据挖掘技术是一个可以从大量数据中自动提取与发现潜在知识的过程，通过自动化地发掘数据内在的模式和规律，从而为生产、管理和科学研究提供了更有效的方法和手段。
一、数据挖掘技术的基本概念和分类数据挖掘技术的基本概念包括：数据预处理、数据挖掘算法、模型的评价和结果可视化等。
其中，数据预处理是指在数据挖掘过程中对数据集进行转换、清洗、集成和规约等处理操作，以便能够更好地分析和挖掘数据。
数据挖掘算法一般可分为分类、聚类、关联和预测等几类，这些算法可以用来解决不同类型的问题。
模型评价是指对数据挖掘算法得到的模型的准确性、稳定性和可扩展性等方面进行评估。
结果可视化是指将数据挖掘得到的结果以图表、图形和文字等形式展示出来，以便人们更好地理解和利用这些结果。
二、数据挖掘技术的应用领域数据挖掘技术的应用领域非常广泛，下面分几个方面进行详细阐述。
（一）商业与金融在商业与金融领域中，数据挖掘技术可以用于市场预测、消费者行为分析、信用风险评估、股票市场预测和保险行业等方面。
例如，通过对大量的市场数据进行分析，商业人员可以更好地了解市场需求和消费者行为，从而制定更准确的销售策略和营销方案。
同样，金融机构可以利用数据挖掘技术对大量的财务数据进行分析和挖掘，从而更好地评估风险和收益，并制定更有效的金融产品和服务。
（二）医疗和生物领域在医疗和生物领域中，数据挖掘技术可以用于基因序列分析、疾病预测和治疗、药物发现和疾病监测等方面。
例如，在对癌症的治疗方面，数据挖掘技术可以用来分析不同的治疗方案的效果，从而制定更有效的治疗计划和康复方案。
（三）政府与公共服务在政府与公共服务领域中，数据挖掘技术可以用于公共安全、社会福利、交通管理、环境保护等方面。
例如，在公共安全领域中，警方可以利用数据挖掘技术对犯罪数据进行分析和挖掘，从而更好地预测犯罪行为和制定更有效的预防措施。
数据挖掘的现状及趋势研究
数据挖掘的现状及趋势研究数据挖掘的现状和趋势研究近年来，随着信息行业的迅速发展，数据挖掘已经成为各行业关注的焦点问题。
本文介绍了数据挖掘的基本理论知识，并重点分析了数据挖掘在市场、金融、电商等主要数据领域的应用现状，旨在突出数据挖掘的应用优势，为企业决策者提供理论依据。
同时，本文还针对数据挖掘方法不足、性能不足、缺少用户交互意识以及数据库与挖掘系统不匹配等问题提出了解决对策。
最后，本文展望了数据挖掘在未来的发展趋势，总结了数据挖掘语言的标准化、数字化以及多种技术合作集成的发展趋势，为未来的数据挖掘研究提供参考。
背景随着科学的发展和技术的更新，信息时代已经悄然走进我们的生活。
各种网络新技术也随之而来，由各个行业搜集、储存的大量数据组成了大数据仓库。
由于数据量巨大，传统的数据挖掘方法已经无法发掘关键信息，导致很多数据无法显示出对行业发展有用的信息。
因此，决策者急需能够深入数据库内部快速分析、整理未被发现的价值信息的创新技术，以便指导企业的发展。
在这种情况下，数据挖掘技术应运而生。
数据挖掘技术数据挖掘是数据库知识发现（KDD）中的一个步骤，两者有着紧密的关系。
数据挖掘技术之所以受欢迎，是因为它能解决其它技术无法发掘信息的问题。
它能够在海量数据中获取藏匿其中的信息，这些信息的价值远远超过之前所挖掘出来的。
通过深入分析并总结价值规律，数据挖掘技术能够为企业决策者提供理论根据。
现状和趋势随着二十多年的数据挖掘技术的发展，数据挖掘已经成为综合性技术，必须与其他新技术相结合。
在理论研究方面，数据挖掘技术不断深入发掘理论基础，更新所需要的理论技术，完善自身不足。
在实际应用上，数据挖掘技术基于自身的优势，使得应用广泛，前景大好。
例如，在市场营销、保险金融等领域，数据仓库大，信息价值高。
国外的最新研究在于更深入的KDD采用算法研究，在行业应用中技术运用相当成熟。
相对来说，国内在研究方面还处在缓慢发展阶段，技术运用也不太成熟，但总体上还是稳步上升的。
《2024年数据挖掘研究现状及发展趋势》范文
《数据挖掘研究现状及发展趋势》篇一一、引言数据挖掘（Data Mining）是一门综合了统计学、机器学习、数据库技术等多个学科的交叉学科，它旨在从大量数据中提取有价值的信息和知识。
随着信息技术的快速发展，数据挖掘技术已经成为了许多领域的重要研究课题。
本文将探讨数据挖掘的当前研究现状以及其未来的发展趋势。
二、数据挖掘的研究现状1. 国内外研究现状国内在数据挖掘领域的研究起步较晚，但近年来发展迅速。
国内学者在数据挖掘算法、应用领域等方面取得了许多重要成果。
同时，政府和企业对数据挖掘的重视程度不断提高，推动了相关领域的发展。
国外在数据挖掘领域的研究起步较早，已经形成了较为完善的理论体系和实际应用。
许多国际知名的学术会议和期刊都设有数据挖掘专区，为研究者提供了交流和学习的平台。
2. 主要研究方向目前，数据挖掘的主要研究方向包括分类、聚类、关联规则挖掘、时序分析等。
分类和聚类是数据挖掘中最常用的两种方法，用于对数据进行分类和分组。
关联规则挖掘则是从大量数据中找出项集之间的关联关系。
时序分析则主要用于对时间序列数据进行预测和分析。
此外，还有一些新兴的研究方向，如深度学习在数据挖掘中的应用等。
三、数据挖掘的应用领域数据挖掘的应用领域非常广泛，包括金融、医疗、电商、物流等众多领域。
在金融领域，数据挖掘可以用于风险评估、欺诈检测等；在医疗领域，可以用于疾病诊断、患者管理等方面；在电商和物流领域，可以用于推荐系统、路线规划等。
此外，数据挖掘还可以应用于能源、农业等领域。
四、数据挖掘的发展趋势1. 技术发展随着技术的不断发展，数据挖掘将更加注重人工智能和机器学习技术的应用。
深度学习等新兴技术将进一步推动数据挖掘的发展，使其能够处理更加复杂的数据和提取更加有价值的信息。
同时，随着云计算和大数据技术的发展，数据挖掘将更加注重数据的实时性和高效性。
2. 跨学科融合未来，数据挖掘将更加注重跨学科融合。
与统计学、机器学习、数据库技术等学科的交叉融合将更加紧密，形成更加完善的理论体系和实际应用。
统计学在数据挖掘与大数据分析中的应用
统计学在数据挖掘与大数据分析中的应用在当代信息爆炸的时代，大数据已经成为了各行各业的重要资源。
然而，对于如此庞大的数据量，我们如何从中提取有用的信息并做出准确的分析呢？这就需要统计学作为强有力的工具来帮助我们进行数据挖掘与大数据分析。
本文将探讨统计学在这一领域中的应用。
一、数据挖掘的概念与方法数据挖掘是针对大规模数据库的自动化发现方法，旨在从中提取出先前未知的、有用的、可理解的知识。
数据挖掘的方法包括分类、聚类、关联规则挖掘等。
统计学能够通过分析样本数据，建立合适的统计模型，为数据挖掘提供有力支持。
1. 分类分类是数据挖掘中最常用的方法之一。
统计学能够通过分析样本数据，建立分类模型，并应用于未知数据中，从而对数据进行分类预测。
在大数据分析中，统计学的分类方法可以帮助我们识别出数据的特征，并进行准确的分类，用以做出合理的决策。
2. 聚类聚类是将相似的数据对象归类到一起的方法。
统计学能够通过分析样本数据的相似性，建立聚类模型，并应用于大规模数据中，从而对数据进行聚类分析。
这种分析方法可以帮助我们发现数据中存在的模式和关联，为进一步的分析提供依据。
3. 关联规则挖掘关联规则挖掘是寻找数据集中项之间有趣关系的方法。
统计学能够通过分析样本数据中的关联规则，并通过统计推断方法对其进行验证和优化。
在大数据分析中，关联规则挖掘可以帮助我们发现数据中的关联性，从而为了解数据背后的规律提供支持。
二、大数据分析的挑战与统计学的应对大数据分析面临着数据规模庞大、数据类型多样等挑战。
统计学作为一门强调数据分析的学科，也面临着如何应对大数据分析的新形势。
以下是统计学在大数据分析中的应对措施：1. 抽样方法由于大数据分析中数据规模巨大，直接对全部数据进行分析是非常困难的。
统计学通过抽样方法，可以从大数据中抽取出适当的样本，通过对样本数据的分析，推断整体数据的特征和规律。
2. 参数估计参数估计是统计学中的重要方法之一。
在大数据分析中，由于数据规模庞大，无法对全部数据进行统计分析。
数据挖掘与统计学的比较分析
文章编号：１０— ５９ （ ００ ０— ０ ９ ０ ０７ ９９ ２１ ） ６ ０ ２— １
Ｃｏ ｐａ ｉｏ ｆＤａ ａ Ｍ ｉ ｉ ｎｄ Ｓｔ ｔｓｉａ ｍ ｒｓ ｎ ｏ ｔ ｎ ｎｇａ ａ ｉｔｃ ｌ Ａｎａｙ ｉ ｌｓｓ
Ｋ ｎ ｅ ｇ ｉｎ ｏ ｇ Ｐ ｎ ｘａ ｇ
随着 科 学技术 的发展 ，利 用数 据库 技术来 存储 管理 数据 ，利
用 机器 学习 的方法 来分析 数据 ，从 而挖掘 出大 量 的隐藏在 数据 背
三 、数据 挖掘 与统计 学 的 比较
数据 挖掘 来源 于统计 分析 ，而 又不 同于 统计 分析 。数据 挖掘 后 的知识 。这 种思 想的 结合形 成 了现在深 受人 们 关注 的非常 热 门 不 是为 了替代 传统 的统计 分 析技术 ，相 反 ，数据 挖掘 是统计 分析 的研究领 域 ： 数据库 中的知识 发现— —Ｋ Ｄ Ｋ ｏ ｌｄｅ ｉｃ ｖｒ 方 法的扩 展和 延伸 。大 多数 的统计 分 析技术 都基 于完 善的数 学理 Ｄ （ｎ ｗ ｅｇ ｓｏ ｅｙ Ｄ ｉ ａａ ａｅ ） ｎ ｔｂ ｓ ｓ，其 中 ，数据 挖掘技 术便 是 ＫＤ中的一个 最为 关键 论和 高超 的技 巧 ，其预测 的准 确程 度还 是令 人满 意的 ，但对 于使 Ｄ Ｄ 的环节 。 用 者的知 识要 求 比较高 。而 随着计 算机 能力 的不 断发 展，数 据挖 数据挖 掘简 介 掘可 以利 用相对 简 单和 固定程 序完 成 同样 的功 能 。新 的计算 算法 数据 挖掘一 Ｄ Ｄ ｔ ｉｉｇ Ｍ（ａ ａ ｎ ｎ ）就是从 大量 的 、不 完全 的、有 的产 生如 神经 网络 、决策 树使 人们 不需 了解 到其 内部 复杂 的原理 Ｍ 噪声 的 、模糊 的 、随机 的数据 中 ，提取 隐含在 其 中的 、人 们 事先 也 可以通 过这 些方法 获得 良好 的分析 和预 测效果 。 不知 道 的、但 又是潜 在有 用 的信 息和 知识 的过 程 。数 据挖 掘 是一 由于 数据挖 掘和 统计 分析 根深 蒂 固的联系 ，通 常 的数据挖 掘 门交 叉学 科 ，它汇聚 了数 据库 、人 工智 能、统 计学 、可视 化 、并 工具 都能 够通 过可选 件或 自身 提供 统计 分析功 能 。这些 功能 对于 行计算 等不 同学科 和领 域 ，近 年 来受 到各界 的广泛 关注 。 数据挖 掘 的前 期数据 探索 和数据 挖掘 之后 对数 据进 行总 结和分 析 般 说来 ，数据 挖掘 是一个 利用 各种 分析方 法和 分析 工具在 都是十 分 必要 的。统 计分 析所 提供 的诸如 方差 分析 、假 设检验 、 大规模 海量 数据 中建立 模 型和发 现数 据间关 系 的过程 ，这 些模 型 相 关性 分析 、线 性预 测 、时间序 列 分析等 功 能都有助 于数 据挖 掘 和 关系 可 以用来做 出决策和 预测 。它 强调对 大量 观测 到 的数据库 前 期对 数据 进行探 索 ，发现 数据 挖掘 的题 目、找 出数据挖 掘 的 目 的处理 。它是涉 及数据 库管 理 、人工智 能 、机器 学 习、模 式识别 、 标 、确 定数 据挖 掘所 需涉 及 的变 量 、对数 据源 进行 抽样等 等 。所 及 数据 可视化 等学 科 的边 缘学 科 。 有 这些 前期 工作对 数据 挖掘 的效 果产 生重 大影 响 。而 数据 挖掘 的 作 为一 门处理 数据 的新 兴技 术 ，数 据挖 掘有 许多 的新特 征 。 结果也 需要 统计 分析 的描述 功 能 （ 大值 、最 小值 、平均 值 、方 最 首先 ，数 据挖 掘面 对 的是海量 的数 据 ，这 也是数 据挖 掘产生 的原 差 、 四分位 、个数 、概 率 分配 ）进行 具体 描述 ，使数 据挖 掘 的结 因。其 次 ，数 据可 能是 不完全 的 、有 噪声 的、随 机的 ，有复 杂 的 果 能够 被用户 了解 。因此 ，统计 分析 和数据 挖掘 是相 辅相 成 的过 数 据结 构 ，维 数大 。最 后 ，数 据挖 掘所 采用 的技 术涉及 到 ：数据 程 ，两 者 的合 理配 合是 数据挖 掘 成功 的重要 条件 。 库 、人工 智能 、统计 学 、可视化 、并 行计算 等不 同学 科和领 域 。 四 、小结 二 、统计 学的含 义 数据 挖掘 理论 与技 术 的产生 ，促进 了统 计学 发展 的 同时 ，也 统计 学最初 是 作为一 门实质 性科 学建 立起 来 的，它 从数 量上 提 出 了更 多 的挑战 。如何 更好 地使 用数 据挖 掘和 统计 为解决 社会 研 究某类 具体 的现象 （ 社会 经济发 展 ）的规 律 ，但 是 ，随着 统 实 际问题 做 出贡献 ，是统 计学 家和 数据 挖掘 研究 者共 同关心 的话 如 计 学研究 范 围的不 断扩大 以及 统计方 法在 社会 领域和 自然领域 内 题 。数据 挖掘 和统 计学应 该相 互 学习和 渗透 ，各 自分 工，协 同工 的有 效应用 ，加 之统 计方法 体系 本身 的不 断发展 和完 善 ，使得 统 作 ，共 同为挖掘 隐藏 在复 杂现象 背后 的有 价值 的知识 贡献 力量 。 计学 的研 究对象 也发 生 了变化 。统计 学 已从实质 性科 学 中分离 出 参考 文献 ： 来 ，转 而研 究统 计方法 ，成 为一 门方 法论 的科学 。即统计 学是研 ｆＪ ｗ ｉＨ ｒＭｉ ｅｎ ａ ｂ． 据 挖 掘 — — 概 念 与 技 术 （ 印 １ｉ ｅ ａ， ｃ ｌ ｅ Ｋ ｒ ｒ ］ａ ｔ ｈｉ ｎ 数 影 究如 何搜集 数据 、整理 数据 和分析 数据 的一 门方法 论科 学 。 版） ． 『 北京 ： Ｍ１ 高等教 育 出版社 ， ０ ２ １ ０ 从本质 上看 ，统计 工作 的核心 就是 数据 （ 或者信 息 ）的采集 、 【 韩 明． 挖掘及 其 对统计 学 的挑 战【＿ ２ 】 数据 ｌ统计研 究， ０ ， Ｉ ２ １ ０ ８ 分 析 和 处 理 ， 正 如 权 威 的 不 列 颠 百 科 全 书 将 统 计 定 义 为 ［ 孙薇 斌 ． 据挖 掘 中统 计 方法 的作 用 和 问题 点Ⅱ． 统计 与 管 ３ １ 数 ］ 数理
数据挖掘发展现状
数据挖掘发展现状数据挖掘是指从大量的数据中寻找隐藏的规律和模式的过程，它是一种将统计学、机器学习、人工智能和数据库等多个学科融合的交叉学科。
数据挖掘发展至今已经取得了长足的进展，正处于快速发展的阶段。
数据挖掘的发展现状主要表现在以下几个方面：首先，数据挖掘技术在各个领域得到广泛应用。
随着技术的不断进步和数据的广泛积累，数据挖掘在金融、电商、医疗、交通、能源等各个行业得到了广泛应用。
在金融领域，数据挖掘技术被用于信用评估、风险控制、欺诈检测等方面；在电商领域，数据挖掘可以挖掘用户的购买习惯、推荐商品等，提升用户体验和销售额；在医疗领域，数据挖掘可以挖掘疾病的影响因素、提供预防方案等。
其次，数据挖掘技术不断发展和完善。
现如今的数据挖掘技术已经不局限于传统的数据处理和模式挖掘，还包括关联分析、分类与预测、聚类分析、图像分析、自然语言处理等多个领域，数据挖掘技术也逐渐融合了机器学习、大数据、深度学习等新兴技术。
同时，数据挖掘工具也得到了广泛的应用，例如，Weka、RapidMiner、KNIME等软件平台提供了丰富的数据挖掘算法和工具。
再次，数据挖掘在大数据时代的发展较为迅猛。
随着互联网的快速发展，海量的数据被不断产生和积累。
而数据挖掘作为从大数据中发现价值的有效方法，具有巨大的潜力和市场需求。
大数据时代的数据挖掘，不仅能够挖掘数据中的规律和模式，还能通过分析海量数据解决一些传统算法难以解决的问题。
最后，数据挖掘还面临一些挑战和问题。
首先，数据的质量问题是制约数据挖掘应用的一大困扰，数据质量低下会导致挖掘结果不准确。
其次，数据安全和隐私问题也是数据挖掘发展过程中需要解决的重要问题。
另外，算法的效果和效率、模型的可解释性、数据的可扩展性等方面也是需要进一步研究的问题。
综上所述，数据挖掘发展现状在技术应用、技术发展、大数据时代和面临的挑战等方面均取得了重大进展。
数据挖掘作为一项具有广泛应用前景的技术，将会在未来的发展中扮演越来越重要的角色。
《2024年数据挖掘研究现状及发展趋势》范文
《数据挖掘研究现状及发展趋势》篇一一、引言随着信息技术的飞速发展，大数据时代已经来临。
数据挖掘作为处理海量数据并提取有价值信息的重要手段，其研究与应用日益受到广泛关注。
本文将介绍数据挖掘的研究现状，并探讨其未来的发展趋势。
二、数据挖掘研究现状1. 研究领域数据挖掘涉及多个学科领域，包括统计学、机器学习、数据库技术、人工智能等。
目前，国内外学者在数据挖掘领域进行了大量研究，涵盖了金融、医疗、教育、互联网等多个行业。
2. 研究方法数据挖掘的研究方法主要包括聚类分析、关联规则挖掘、分类与预测等。
其中，机器学习算法在数据挖掘中发挥着重要作用，如决策树、神经网络、支持向量机等。
此外，深度学习、集成学习等新兴技术也为数据挖掘提供了新的研究思路。
3. 研究成果数据挖掘技术在许多领域取得了显著的成果。
例如，在金融领域，数据挖掘可以帮助银行实现风险评估和欺诈检测；在医疗领域，数据挖掘可以辅助疾病诊断和治疗方案的制定；在互联网领域，数据挖掘可以用于推荐系统、广告投放等。
三、数据挖掘发展趋势1. 技术创新随着人工智能、云计算等技术的发展，数据挖掘将进一步融合新技术，如强化学习、联邦学习等。
这些新技术将为数据挖掘提供更强大的计算能力和更高效的算法。
2. 大规模数据处理能力提升随着物联网、传感器等技术的发展，海量数据的产生速度不断加快。
因此，数据挖掘技术需要不断提升大规模数据处理能力，以满足实际需求。
3. 数据隐私与安全保护随着数据挖掘的广泛应用，数据隐私和安全问题日益突出。
未来，数据挖掘技术将更加注重保护用户隐私和数据安全，如采用加密技术、匿名化处理等手段。
4. 跨领域应用拓展数据挖掘技术将进一步拓展其在各个领域的应用，如智能制造、智慧城市、生物信息学等。
这些新领域的应用将为数据挖掘提供更多的研究机会和挑战。
四、结论总之，数据挖掘作为处理海量数据并提取有价值信息的重要手段，其研究与应用日益受到广泛关注。
未来，随着技术创新和跨领域应用的拓展，数据挖掘将发挥更大的作用。
数据挖掘与统计学的关系
数据挖掘与统计学的关系1、统计学与数据挖掘的区别：统计学主要利⽤概率论建⽴数学模型，是研究随机现象的常⽤数学⼯具之⼀。
数据挖掘分析⼤量数据，发现其中的内在联系和知识，并以模型或规则表达这些知识。
虽然两者采⽤的某些分析⽅法（如回归分析）是相同的，但是数据挖掘和统计学是有本质区别的：⼀个主要差别在于处理对象（数据集）的尺度和性质。
数据挖掘经常会⾯对尺度为GB甚⾄TB数量级的数据库，⽽⽤传统的统计⽅法很难处理这么⼤尺度的数据集。
传统的统计处理往往是针对特定的问题采集数据（甚⾄通过试验设计加以优化）和分析数据来解决特定问题；⽽数据挖掘却往往是数据分析的次级过程，其所⽤的数据原本可能并⾮为当前研究⽽专门采集的，因⽽其适⽤性和针对性可能都不强，在数据挖掘的过程中，需要对异常数据及冲突字段等进⾏预处理，尽可能提⾼数据的质量，然后才经过预处理的数据进⾏数据挖掘。
另⼀个差别在于⾯对结构复杂的海量数据，数据挖掘往往需要采⽤各种相应的数学模型和应⽤传统统计学以外的数学⼯具，才能建⽴最适合描述对象的模型或规则。
总之，统计学在⽣物医学研究中常采⽤假设检验（或称显著性检验）⽅法，其侧重假设驱动（hypothesis-driven）,即提出假设并加以检验；⽽数据挖掘则不具备这样的功能，其主要是数据驱动（data-driven），即从数据中发现规律并得到知识。
2、数据挖掘分类数据挖掘分为预测型（predictive）和描述型（descriptive）两⼤类型。
预测型数据挖掘是利⽤从历史数据中发现的已知结果，推断或预测未知数据的可能值。
描述型属于挖掘是识别数据中的模式（pattern）或关系，旨在探索被分析数据的内在性质。
根据对象的性质和需要解决的具体问题，可以采⽤不同的数据挖掘⽅法。
预测型数据挖掘⽅法包括分类（classification）、回归分析（regression analysis）和时间序列分析（time series analysis）等；描述型数据挖掘⽅法包括聚类（clustering）、关联规则分析（association rule analysis）和序列分析（sequence analysis）等。
统计数据的挖掘发展与方法
统计数据的挖掘发展与方法中图分类号：f275 文献标识：a 文章编号：1009-4202（2013）05-000-01摘要如今是一个全球大爆炸时代，经济发展日新月异，而统计对经济的发展起着不可估量的作用。
网络时代下，各种信息、数据纷至沓来，如何从纷繁的信息中得出有效的数据，如何有效的利用这纷乱的信息，就是统计的意义所在。
深度挖掘统计数据，从中得到发展的启示，并得出有效的方法，让统计数据能对人类生活产生更重要的影响及意义。
关键词统计统计数据挖掘统计发展统计，一般来讲是统计工作、统计资料和统计学，这三方面的意义。
三者之间也有着紧密的联系，统计工作最终产生统计资料，而统计工作归总来讲就是统计学。
统计数据是总称，是在统计工作活动过程中所得到的数字资料来反映国民经济和社会现象。
深层次的研究统计数据的意义，可以帮助我们更好的了解一些零散数据信息无法折射的问题。
一、统计的发展历史（一）古代统计发展原始时期，统计就在我们伟大的先人身边发生。
在一定的生产力条件下，他们通过一些轻便易记的物件来记录数据，或者是典型的结绳记事的方法，生产力的发展，给予人类一定的启迪，或多或少的在人类的心中，统计数据有所萌芽。
同样，在西方国家，统计也有着长远的历史发展。
古罗马时期，奴隶主就通过一些统计计数来征收赋税，或者统计奴隶，以此来保证维护国家的管理。
在那个时期，他们较多的就是希望通过统计能达到管理国家，管理人民，并有效的实施监管。
（二）近代统计学发展随着生产力不断发展，西方国家率先进行了工业革命，有效的提高了生产力水平，促进国家经济的发展。
无论是经济、商业、交通运输、还是通讯业的发展，生产力水平的发展都相应程度的对统计有了更高的要求，希望通过统计能得出更有效的数据信息，从而帮助人们实现经济的更有效发展。
一次次的生产力革命，将粗略的统计概念进行了更为精细详细的划分，不仅包括社会统计，经济统计，也包括环境统计和科技统计，这些都让我们的统计有了更长足的发展，每个分支都有了更为广泛的意义。
大数据分析中的流式数据处理研究
大数据分析中的流式数据处理研究随着互联网的发展和普及，大数据时代已经到来。
各种数据每天以极快的速度不断产生，这些数据包含了海量的信息和价值。
想要从这些数据中获取有用的信息和知识，需要进行有效的数据分析。
而数据分析的一个重要方法就是大数据分析中的流式数据处理。
一、流式数据处理概述流式数据处理是处理在连续时间序列中到来的数据时常用的技术。
相比于批处理数据，流式数据处理需要在数据到达时及时处理，以便获取及时的结果和反馈。
流式数据处理可以帮助数据分析人员快速响应事件、快速更新模型和提供实时反馈。
在流式数据处理中，数据是以流的方式一次一个数据点不间断地传输到处理器中的。
处理器连续地接收数据并实时处理，处理后的结果可以用于实时监控、提供反馈或进一步的分析。
流式数据处理必须满足快速响应、高效处理、高可靠性和高容错性等要求，以便能够适应高速数据到来和数据种类的多样性。
二、流式数据处理与批处理的区别流式数据处理与批处理之间存在一些显著的区别。
批处理需要将所有数据加载到内存中，然后按照预设规则进行分析，宏观上看顺序是：读入数据->处理数据->输出结果。
这种方式的优点在于可以在数据就绪且内存足够的情况下一次性处理所有数据并输出最终结果，且易于实现。
缺点在于处理过程一次性完成，不便于监测和反馈，并且无法处理实时性要求高的情况。
而流式数据处理与批处理不同。
流式数据处理处理数据是连续进行的，如果没有特殊的代码逻辑，程序就会一直等待新的数据到来。
相对于批处理，流式数据处理对CPU和内存的要求较低，但是需要考虑程序可靠性，以免数据传输错误导致程序中断。
流式数据处理的优点在于能够在数据到达后立即进行处理，并输出及时的结果。
流式数据处理可以快速识别性能问题，并快速发现差错，以便及时进行修复。
三、流式数据处理的应用流式数据处理的应用非常广泛。
其主要应用领域包括但不限于金融领域、物联网领域、工业制造领域、电信领域和农业领域等。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
在应用方面，由于意识到数据挖掘的巨大商机，各大数 据库系统公司也不断更新和完善自己的数据挖掘软件，其 中应用最广泛的软件有SAS公司Enterprise Miner，IBM公 司的Intelligent Miner，和SPSS公司的Clementine。最 近Microsoft公司新推出的中小型数据库系统SQL2005也极 大地改进和增强了数据挖掘功能。这些软件中基本都包括： 决策树、聚类分析、规则挖掘、自组织图、神经网络、特 征提取和可视化等功能。另外，有些软件还包括：遗传算 法、EM算法、Monte Carlo模拟、记忆推理和文档挖掘等 高级统计计算方法。
时变模式。Cao H., et al.(2006)将回归分析中的均方误差和
(Mean Square of Root Error)概念应用到函数型数据中，其实例 分析的结果也很有说服力。
2019/12/12
4. 流式数据压缩
流式数据压缩是指在给定的误差设定下，把历史数 据压缩为一个相对较小的概要数据集(synopsis data structure)，同时保证概要数据集对历史数据的代表性。 流式数据压缩方法和统计模型结合较为紧密，例如线性 拟合，多项式拟合，独立成分分析等统计和数学模型。
2019/12/12
2. 流式数据分类
在流式数据条件下，分类过程不仅仅是建立一个判别模型就完成 了，更重要的是保证分类模型对于更新数据的适应性和分类稳定性。
例如Hulten G., et al.(2001)提出的动态决策树CVFDT，可以根据更
新数据动态地建立新枝或删除旧枝，有效的结合了历史信息和更新信
1. 流式数据聚类
长期以来，数据挖掘的聚类分析都处在静态数据的层次 上。这一方面是维数灾问题(coarse of dimensionality)没有 得到很好的解决，常用的特征变换(feature transformation) 和子空间选择(subspace selection)方法实际上都是有损失的 降维技术，许多研究都试图提出新的降维方法，以尽可能地减 少信息损失。另一方面是数据规模问题。由于计算机性能限制， 大量的研究都在改进算法和降低复杂度。
(Least Trimmed Squares)，使LTS回归能胜任大型流式数据的分类回 归任务。
2019/12/12
3. 时变模式识别
这一问题源于如何在包含空间位置信息的流式数据中进行多目 标路径相似性识别。从早期时空数据库中的规则挖掘到现在的动 态时间翘曲(Dynamic Time Warping)研究，时变模式识别已经从 寻找单一的、静态的时空规则发展到可以分别挖掘出具有时间相 似性(similarity in time)、路径相似性(similarity in shape)、 以及结构相似性(structural similarity)等三种不同相似类型的
2019/12/12
与国外相比，国内学术界对流式数据挖掘的研究刚刚开 始，除了一些回顾性的研究外，其研究方向较为单一，且 以流式数据下频繁模式挖掘的算法改进为主，如利用 Chernoff不等式改进流式数据的频繁模式挖掘算法；对 FP-Growth算法的改进，使之适应流式数据的频繁模式挖 掘任务等。在应用方面，国内有关研究机构也开发了不少 应用级的数据挖掘软件。其中，Markway软件是功能较全 面的软件之一，该软件已经被国内高校和研究机构大量使 用，并取得一致好评。
2019/12/12
1. 高维数据降维
现代统计理论与方法研究的重要领域之一是高维数据的降维 问题，它也是流式数据挖掘研究的主要内容：(1)在K-NN聚类的基 础上，设计出合适的权重函数，使其既能满足降维的需要，又能 充分反映时间变化的影响；(2)借鉴投影寻踪方法(pursue projection)的思想，在流式数据的高维空间中找出最优线性基向 量并将其作为降维子空间，同时把相应的线性变换矩阵作为原维 度的权重矩阵。进一步地，还可以研究如何将这一思想推广到非 线性情形，使之适合更一般的数据降维任务；(3)选择适当的基函 数对流式数据进行拟合。在这些方法研究中，重点是如何设计具 有时变特征的权重因子。
2019/12/12
近年来，国内外学界涌现了一大批针对流式数据挖掘的研 究成果。所谓流式数据，指按照时间顺序无限增加的数据观测值向 量所组成的数据序列，也可以将流式数据看成历史数据和不断增加 的更新数据的并集。从定义易知，流式数据挖掘是数据挖掘的更一 般形式。
流式数据主要出现在大量实时监测和控制系统中，例如航 天水利设备传感器组监控、气温水流等环境气象监测、以及金融市 场实时交易监控等实时系统都会产生规模巨大的历史数据，并能在 数分钟内就生成一个相当规模的更新数据集。
Bagnall A., et al.(2004)还证明如果流式数据是宽平
稳的ARMA过程，则其0/1离散化的序列也将渐进地服从 宽平稳的ARMA过程，并利用小波变换对离散化的0/1序 列进行压缩。
2019/12/12
5. 规则发现
相对于其他挖掘方法，规则发现更适合用于非标准流式数据 的探索性分析。例如分析诸如DNA序列等字符型流式数据时，可以 采用小波变换；而在分析点击流数据时，可将点击流数据映射为 以所有互异链接为基本项的事务数据集，进而采用时态规则进行 网页内容优化和个性化网页访问服务。由于规则的具体形式是非 常依赖数据的，在更新数据不断获取的情况下，规则的有效性和 稳定性问题也是一个值得深入研究的方面。方法之一是利用抽样 误差公式进行抽样并根据抽样频数进行频数估计，另外一种方法 称为top-k有损频数估计。
2019/12/12
数据对象的复杂化和动态化向研究者提出了新 的挑战。从总体上，国外在该领域的研究较为广泛，我 们从数据挖掘的技术和挖掘的知识看，在流式数据挖掘 的研究方面取得了一些成效。
1. 流式数据聚类。 2. 流式数据分类。 3. 时变模式识别。 4. 流式数据压缩。 5. 规则发现。
2019/12/12
2019/12/12
二、流式数据挖掘中统计学的研究趋势
流式数据挖掘虽然是数据挖掘的高级形式，但仍然依托于数据库、 统计学、人工智能、计算机科学、以及信息科学等众多交叉学科。其 中，各种统计方法也被广泛使用，例如决策树分类、近邻聚类、核估 计、Bayes分析、广义估计、抽样理论、时序分析等等。
但是，在流式数据挖掘应用过程中，统计学也遇到了不少难题，例 如高维流式数据的降维问题、流式数据的压缩问题和抽样问题、函数 数据和高频数据的统计分析问题、数据丢失和异常发现问题、流式知 识的稳定性与可靠性问题等。这些跨学科的研究问题既是挑战，更是 推动统计科学发展的大好机遇。我们应该明确统计学在流式数据挖掘 研究中的趋势，以便更好地促进统计学和数据挖掘的结合，解决在实 际问题及理论研究中遇到难题。
2019/12/12
xmjp国内外学界涌现出的流式数 据挖掘的研究成果进行较为全面的介绍，分析了流 式数据挖掘的研究现状。提出了统计学在流式数据 挖掘研究中的发展趋势，以便更好让大 家深入的认识统计学和数据挖掘的结合， 拓展统计学方法的研究思路。
2019/12/12
5. 可视化分析
可视化是反映统计分析结果的重要环节，在流 式数据研究的过程中，对于复杂现象的统计分析结 果，我们还可以通过计算机软件实 现流式数据挖掘结果的可视化，并 实现人机交互式的数据挖掘过程， 使得分析结果更能体现使用价值。
2019/12/12
三、统计学研究的体会
流式数据挖掘技术和方法研究的主要目的在于应用，其研究的成果 可以对移动通信通话记录进行客户流失分析；对股市分钟交易数据的 投机交易行为进行探测；通过网站的访问日志数据分析来优化网页内 容，提高网站平均访问率和浏览时间等等。
2019/12/12
我们从统计学理论和方法的角度来审视流式数据挖掘的内容 和方法，一方面有利于明确统计方法的应用现状和所面临的困 难；另一方面可以引起统计学界对流式数据挖掘的广泛关注， 也有利于统计学方法研究的拓展和深入。
1. 高维数据降维 2. 流式数据压缩 3. 流式数据的统计描述 4. 重复观测数据分析 5. 可视化分析
流式数据挖掘的发展 与统计学研究
朱建平 来升强
厦门大学经济学院计划统计系
2019/12/12
The Development and The Statistical Research for Streaming Data Mining
Zhu Jian-ping Lai Sheng-qiang
Department of Planning and Statistics of the School of Economics of Xiamen University
2019/12/12
报告的基本内容
一、流式数据挖掘的研究现状 二、流式数据挖掘中统计学的研究趋势 三、统计学研究的体会
2019/12/12
一、流式数据挖掘的研究现状
经过近二十年的发展，数据挖掘方法在众多领域被广泛研究和应用。 在学术界，美国计算机学会(ACM)有多个主题为数据挖掘的学术会议， 例 如 SIGMOD （ Conference on Management of Data ） 、 DMKD （ Data Mining and Knowledge Discovery）和VLDB（Very Large Data Bases） 等。以数据挖掘为主题的国际期刊也有不少，其中影响较大的有《超 大 数 据 库 期 刊 (VLDB Journal)》 、 《 数 据 挖 掘 与 知 识 发 现 （ Data Mining and Knowledge Discovery)》和《美国计算机学会数据库系 统学报（ACM Transactions On Database Systems）》，并且一些系 统科学、统计学、人工智能、临床医学等领域的重要刊物上也屡见数 据挖掘理论及方法的应用研究。
息。Hastie T., et al.(2001)的一种分类回归树(Categorical And