数据挖掘论文
《数据挖掘的算法》论文
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写一篇《数据挖掘的算法》论文
数据挖掘是一种采用计算机技术来从大量数据中发掘有用信息的过程。
它的目的是为了从海量的数据中发现新的信息、规律,并将其应用于商业、管理、工程和社会等领域,从而进行决策和控制。
数据挖掘的算法是数据挖掘的核心,它们具有非常重要的意义。
现在,有三种常见的数据挖掘算法,即关联法、分类法和聚类法。
关联法是指利用统计技术,从大量数据中发现不同事物之间的关联性,从而进行复杂数据集的分析和探索。
它具有快速、精准、可靠等优点,可以帮助我们找出特定的数据属性之间的关联关系,帮助决策者做出正确的判断。
分类法是指基于特征值,将目标对象归类到特定的类别或群体中,常见的分类算法包括逻辑回归、决策树和支持向量机等。
它可以帮助我们快速地划分类别和数据,使我们了解特定类别数据的分布情况,以便进行更好的分析和挖掘。
聚类法是指根据目标对象的特征值,将其分为不同的聚类,从而获得聚类之间的相似性和差异性。
层次聚类分析、K-均值
聚类等是常见的聚类方法。
通过这种方式,我们可以有效地发现数据集中的隐藏规律和特征,它有助于我们掌握数据的空间构成和特征分布,从而为后续的操作提供备选方案或策略。
以上就是数据挖掘的三种算法的基本介绍。
它们在数据挖掘中
扮演着重要的角色,我们可以根据实际需要,利用合适的方法,从海量数据中获取有用的信息,为后续决策提供可靠的支持。
数据挖掘课程论文---关联分析
![数据挖掘课程论文---关联分析](https://img.taocdn.com/s3/m/573f7b37f342336c1eb91a37f111f18583d00c0a.png)
学生超市购买商品的关联性分析前言“啤酒与尿布”是超市商品布局的一个经典案例,它是说在美国的沃尔玛超市中,将啤酒和尿布这两个看起来毫不相关的物品摆放在相邻的位置。
其原因就是沃尔玛通过大量的数据分析,发现有非常多的年轻爸爸在购买尿布的时候会顺手购买一些啤酒,因此沃尔玛将这两样完全没有联系的商品放在了一起。
这是关联分析在商业中一个非常成功的案例。
关联分析在超市中的应用,不仅仅局限在上述的沃尔玛的对超市商品布局的改善,特别针对于我校学生超市的特点,应用关联分析能够了解学生的购物特点及习惯,从而改善超市环境,提高收益。
我校学生超市的特点:1.规模较小。
通常情况下,位于学校的超市其规模通常较小,由于这个特点,使得学生超市的布局改善的空间非常小。
2.商品相对较为单一。
作为学生超市,其服务对象基本都是学生,针对学生的特点,学生超市的商品通常以日用品为主,主要包括衣食住行中的食和住,此外有比较多的学习用品。
我校学生在学生超市消费的特点:1.购物以食物、生活用品和学习用品为主。
2.购物时间比较集中。
围绕着上课,学生在学生超市购物的时间主要集中在上午上课前、中午放学后、下午放学后以及晚自习后。
3.在超市停留时间较短。
通常情况下,我校学生在超市购物停留时间较短,更多的都是有目的性的购物。
正因为以上学生超市和学生购物的特点,我们在做关联分析的时候将商品主要集中在了食物、日用品和学习用品上。
数据来源于我校学生实验超市,采集了2012年9月21日——9月30日的数据。
数据整理我们所得到的数据主要存在的问题包括重复记录、存在退货等,因此主要使用EXCEL对存在重复记录和退货的情况处理。
删除重复记录,使得每一项小票(代表一个ID)说购买的某种商品的记录都是1次,从而避免数据重复对分析结果的干扰。
而对于退货的商品,这去除该项记录。
经过这两项的整理,最后共得到有效的商品消费记录为45006项。
关联分析数据分析主要使用的是SAS中的Enterprise Mining模块。
数据挖掘毕业论文
![数据挖掘毕业论文](https://img.taocdn.com/s3/m/b5571c271fd9ad51f01dc281e53a580216fc50f3.png)
数据挖掘毕业论文数据挖掘毕业论文随着信息时代的到来,数据的产生和积累呈现出爆炸式增长的趋势。
如何从这些海量数据中提取有价值的信息,成为了当今科学研究和商业应用领域亟待解决的问题。
数据挖掘作为一门交叉学科,旨在通过运用统计学、机器学习、人工智能等技术,从大规模数据集中发现隐藏的模式、规律和知识,以支持决策和预测。
在我的毕业论文中,我选择了数据挖掘作为研究的主题。
我将从以下几个方面展开论述。
首先,我将介绍数据挖掘的基本概念和方法。
数据挖掘包括数据预处理、特征选择、模型构建和模型评估等步骤。
其中,数据预处理是数据挖掘的关键环节,它包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等过程。
特征选择是从原始数据中选择最具代表性的特征,以提高模型的准确性和可解释性。
模型构建是指选择合适的算法和模型来进行数据挖掘任务,如分类、聚类、关联规则挖掘等。
模型评估是对构建的模型进行性能评估和优化,以确保模型的有效性和可靠性。
其次,我将介绍数据挖掘在实际应用中的案例研究。
数据挖掘在各个领域都有广泛的应用,如金融、医疗、电商等。
以金融领域为例,数据挖掘可以用于信用评估、风险管理、欺诈检测等方面。
通过对大量的金融数据进行挖掘,可以发现客户的消费习惯、信用记录等信息,从而为银行和金融机构提供更准确的决策支持。
在医疗领域,数据挖掘可以用于疾病诊断、药物研发等方面。
通过对患者的病历、症状等数据进行挖掘,可以提高医生的诊断准确性,为患者提供更好的治疗方案。
接着,我将探讨数据挖掘的挑战和未来发展方向。
随着数据量的不断增大和数据类型的多样化,数据挖掘面临着许多挑战,如数据质量不高、算法效率低下等。
为了应对这些挑战,研究者们提出了许多解决方案,如集成多个算法、优化算法效率等。
此外,随着人工智能的快速发展,数据挖掘与机器学习、深度学习等领域的结合将成为未来的发展方向。
通过将数据挖掘与其他技术相结合,可以进一步提高模型的准确性和预测能力。
最后,我将总结我的研究成果和对数据挖掘的思考。
数据挖掘论文(最新范文6篇)
![数据挖掘论文(最新范文6篇)](https://img.taocdn.com/s3/m/c410a16f69dc5022abea00cc.png)
数据挖掘论文(最新范文6篇)数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际数据中,提取隐含在其中的、人们所不知道的、但又是潜在有用信息和知识的过程。
希望你在阅读了以下数据挖掘论文后对这个内容有更深入的了解。
数据挖掘论文一题目:基于数据挖掘的企业营销管理应用实证摘要:随着市场竞争的日益激烈,以及信息化、移动化和智能化时代的来临,越来越多的企业开始注重借助现代数据挖掘技术,提高企业的营销效果,降低营销成本,并提升企业在市场中的竞争力。
从数据挖掘与企业营销管理的关系入手,得出数据挖掘应用给现代企业营销管理带来的优势,然后构建精确营销平台,将其应用到电信业的营销管理中,以期为数据挖掘技术在现代企业营销中的具体应用提供参考。
关键词:数据挖掘;市场细分;竞争优势随着电子商务的不断发展,使得企业通过网络即可与来自全世界的企业进行商务活动。
而企业的大量交易,也给企业积累了很多业务数据,并以此使得企业的数据信息库越来越大。
而在这些数据中,清晰地记录了企业每年的运作及效益情况。
而要想让这些数据为企业未来的战略和决策服务,就需要充分加强对这些数据的规律、暴露出的问题的分析。
因此,数据挖掘技术进入了人们的视野,并成为人们关注的重点。
通过数据挖掘工具,可以对大量的数据进行分析,并提取其中有用的信息,为企业的决策提供参考,进而提升决策的正确率,达到提升竞争力的目的。
一、数据挖掘与企业营销管理的关系在生产销售中,生产者和消费者一般存在着单一的购买销售关系,而企业营销管理就是运用各种方法将上述单一关系转变为多重关系。
这样就在生产者和消费者之间加入营销者这一角色,三种角色之间也就必然会产生多种联系,这些关系往往牵涉众多,十分复杂。
要想处理好这些关系,就需要企业营销管理人员进行分析论证,找出可以联系的关键桥梁,也就是本文所介绍的"数据挖掘";.数据挖掘是企业营销管理中常用的一种方法,也越来越得到人们的认可。
《2024年数据挖掘研究现状及发展趋势》范文
![《2024年数据挖掘研究现状及发展趋势》范文](https://img.taocdn.com/s3/m/dc82f4063a3567ec102de2bd960590c69fc3d873.png)
《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。
数据挖掘结课论文_袁博
![数据挖掘结课论文_袁博](https://img.taocdn.com/s3/m/bb75a269814d2b160b4e767f5acfa1c7aa0082c5.png)
数据挖掘课程论文题目:数据挖掘中 神经网络方法综述学 号:专 业: 工业工程名:目录一、引言 (3)(一)数据挖掘的定义 (3)(二)神经网络简述 (3)二、神经网络技术基础理论 (3)(一)神经元节点模型 (3)(二)神经网络的拓扑结构 (4)(三)神经网络学习算法 (4)(四)典型神经网络模型 (5)三、基于神经网络的数据挖掘过程 (6)(一)数据准备 (6)(二)规则提取 (7)(三)规则评估 (8)四、总结 (8)一、引言(一)数据挖掘的定义关于数据挖掘的定义不少,其中被广泛接受的定义是:数据挖掘是一个从不完整的、不明确的、大量的并且包含噪声,具有很大随机性的实际应用数据中,提取出隐含其中、事先未被人们获知、却潜在实用的知识或者模式的过程。
该定义包含了一下几个含义: (1)数据源必须为大量的、真正的并且包含噪声的;(2) 挖掘到的新知识必须为用户需求的、感兴趣的; (3)挖掘到的知识为易理解的、可接受的、有效并且可运用的; (4)挖掘出的知识并不要求合用于所有领域,可以仅支持某个特定的应用发现问题。
[1]这个定义准确的叙述了数据挖掘的作用,即对海量、杂乱无章的数据进行处理和分析,并发现隐藏在这些数据中的实用的知识,为决策提供支持。
(二)神经网络简述神经网络是摹拟人类的形象直觉思维,在生物神经网络研究的基础上,根据生物神经元和神经网络的特点,通过简化、归纳,提炼总结出来的一类并行处理网络,利用其非线性映射的思想和并行处理的方法,用神经网络本身的结构来表达输入和输出的关联知识。
[2]起初,神经网络在数据挖掘中的应用并未被看好,其主要原因是神经网络具有结构复杂、可解释性差、训练时间长等缺陷。
但其对噪声数据的高承受能力和低错误率的优点,以及各种网络训练算法的陆续提出与优化,特别是各种网络剪枝算法和规则提取算法的不断提出与完善,使得神经网络在数据挖掘中的应用越来越为泛博使用者所青睐。
二、神经网络技术基础理论(一) 神经元节点模型生物神经元,也成神经细胞,是构成神经系统的基本单元。
我国的数据挖掘技术现状分析论文[大全5篇]
![我国的数据挖掘技术现状分析论文[大全5篇]](https://img.taocdn.com/s3/m/15a1ef703d1ec5da50e2524de518964bcf84d283.png)
我国的数据挖掘技术现状分析论文[大全5篇]第一篇:我国的数据挖掘技术现状分析论文摘要:数据挖掘学科的出现, 是对计算机领域的补充, 在计算机领域的发展下发展迅速, 引起了国内的重视, 并在国家的大力促进下不断发展, 取得了阶段性的成就, 但是发展现状仍然不容乐观, 本篇文章将针对数据挖掘的定义以及国内的现状进行分析, 并对其发展趋势进行预测, 目的在于加快我国的数据挖掘技术研究进程。
关键词:数据挖掘;中国;现状;发展;0 引言随着计算机的发展与数据量的增加, 其对于数据的处理技术如生成、收集、储存数据等的水平要求越来越高, 因此新型的数据挖掘技术的出现是必然趋势, 替代了传统落后的数据处理技术。
我国对于数据挖掘技术的研究已经取得瞩目的效果, 但是应用程度不高, 提高数据挖掘技术的实际应用成为了主要的问题, 需要采取必要措施加快数据挖掘技术应用进程。
数据挖掘的定义数据挖掘(DM)是一个新兴的学科, 学名叫做数据库中发现知识(KDD), 其出现在20世纪90年代, 并在这三十年间发展迅速, 它的主要工作领域为数据库系统以及数据库应用领域, 其作用在于能够从应用数据中提取隐藏的关键信息与知识, 应用数据的范围广泛, 不管是不完整的数据, 还是受干扰的数据, 数据挖掘技术都能够通过对其数据的转换分析或者模块化处理进行识别与筛选, 并提取和处理其中的有用信息。
数据挖掘的目的在于通过对数据中信息的处理, 筛选关键数据, 发现被忽略的数据, 从而寻找数据中的规律, 为决策者提供合理科学的数据分析报告, 帮助其作出最优化的决策。
数据挖掘技术学科的本质在于加深对数据的使用层次, 挖掘数据的内在含义并进行抽象化的概括, 改变了以往数据只能简单查询的低级层次。
数据挖掘具有先知性、实用性以及科学性的特点, 同时数据挖掘的发展依赖于数据库、人工智能统计学等计算机学科的快速发展, 因此吸引了一大批专业人才加入到其的研发过程中, 加快了其的研究发展进程。
数据挖掘论文精选5篇论文
![数据挖掘论文精选5篇论文](https://img.taocdn.com/s3/m/01192f61a88271fe910ef12d2af90242a895ab4c.png)
数据挖掘论⽂精选5篇论⽂数据挖掘论⽂精选5篇论⽂ 数据挖掘⼀: 题⽬:数据挖掘技术在神经根型颈椎病⽅剂研究中的优势及应⽤进展 关键词:数据挖掘技术; 神经根型颈椎病; ⽅剂; 综述; 1 数据挖掘技术简介 数据挖掘技术[1] (Knowledge Discovery in Datebase, KKD) , 是⼀种新兴的信息处理技术, 它融汇了⼈⼯智能、模式别、模糊数学、数据库、数理统计等多种技术⽅法, 专门⽤于海量数据的处理, 从⼤量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据集中, 提取隐含在其中的、⼈们事先不知道的、但⼜是潜在的有⽤的信息和知识, 其⽬的是发现规律⽽不是验证假设。
数据挖掘技术主要适⽤于庞⼤的数据库的研究, 其特点在于:基于数据分析⽅法⾓度的分类, 其本质属于观察性研究, 数据来源于⽇常诊疗⼯作,应⽤的技术较传统研究更先进, 分析⼯具、理论模型与传统研究区别较⼤。
其操作步骤包括[2]:选择数据, 数据处理, 挖掘分析, 结果解释, 其中结果解释是数据挖掘技术研究的关键。
其⽅法包括分类、聚类、关联、序列、决策树、贝斯⽹络、因⼦、辨别等分析[3], 其结果通常表⽰为概念、规则、规律、模式、约束、可视化等形式图[4]。
当今数据挖掘技术的⽅向主要在于:特定数据挖掘, ⾼效挖掘算法, 提⾼结果的有效性、确定性和表达性, 结果的可视化, 多抽象层上的交互式数据挖掘, 多元数据挖掘及数据的安全性和保密性。
因其优势和独特性被运⽤于多个领域中, 且结果运⽤后取得显着成效, 因此越来越多的中医⽅剂研究者将其运⽤于⽅剂中药物的研究。
2 数据挖掘术在神经根型颈椎病治⽅研究中的优势 中医对于神经根型颈椎病的治疗准则为辨证论治, 从古⾄今神经根型颈椎病的中医证型有很多, 其治⽅是集中医之理、法、⽅、药为⼀体的数据集合, 具有以“⽅-药-证”为核⼼的多维结构。
⽅剂配伍本质上表现为⽅与⽅、⽅与药、药与药、药与剂量, 以及⽅药与证、病、症交叉错综的关联与对应[5], ⽽中医⽅剂讲究君⾂佐使的配伍, 药物有升降沉浮, 四⽓五味及归经之别, 对于神经根型颈椎病的治疗, 治⽅中药物的种类、炮制⽅法、⽤量、⽤法等都是千变万化的, ⽽这些海量、模糊、看似随机的药物背后隐藏着对临床有⽤的信息和规律, 但这些⼤数据是⽆法在可承受的时间范围内可⽤常规软件⼯具进⾏捕捉、管理和处理的, 是需要⼀个新处理模式才能具有更强的决策⼒、洞察⼒和流程优化能⼒, ⽽数据挖掘技术有可能从这些海量的的数据中发现新知识, 揭⽰背后隐藏的关系和规则, 并且对未知的情况进⾏预测[6]。
数据挖掘论文
![数据挖掘论文](https://img.taocdn.com/s3/m/6b5e5288fc0a79563c1ec5da50e2524de518d080.png)
数据挖掘论文数据挖掘(data mining)是指在数据库中发掘有价值的数据信息的过程。
同时,数据挖掘在各个领域,如交通、金融、医疗等,也有着广泛的应用。
数据挖掘算法通过对数据进行分析和挖掘,帮助人们发现数据之间的关联性,提供了获取潜在信息的方式。
在数据挖掘领域,论文是评价研究人员和研究机构的重要标准。
数据挖掘论文的主要内容包括数据挖掘方法、数据挖掘工具、数据挖掘应用等。
在数据挖掘方法方面,论文通常会涉及到分类、聚类、关联分析、异常检测等多种数据挖掘算法。
比如,在分类算法方面,有朴素贝叶斯、决策树、支持向量机等算法,这些算法在分类任务中有着广泛的应用。
在聚类算法方面,K均值、层次聚类和密度聚类等算法是数据挖掘领域中经典的聚类算法。
关联分析算法则能够帮助人们挖掘数据中隐藏的关联规则。
论文中还会介绍各种数据挖掘工具的使用,如R语言、Python语言、Weka等工具。
这些工具能够大大提高数据挖掘的效率和准确率,因此也是数据挖掘领域必不可少的工具。
另外,数据挖掘在各种领域的应用也是研究的热点之一。
在交通领域中,通过数据挖掘技术可以对交通流量进行预测、交通路线优化等;在金融领域中,数据挖掘可用于信用评分、交易预测等;在医疗领域中,数据挖掘常用于疾病诊断、流行病预测等。
近年来,随着深度学习技术的发展,深度学习也成为了数据挖掘研究的重要方向之一。
深度学习算法通过神经网络的模式识别能力,可以对数据进行更加准确的分析和挖掘。
例如,在图像识别领域中,卷积神经网络已经成为了图像识别的主流算法。
在数据挖掘领域,论文的撰写和发表对于研究者和机构的影响重大。
优秀的数据挖掘论文可以帮助人们更好地了解数据挖掘领域的最新技术和应用,同时也为各个领域的数据挖掘应用提供了更好的支持。
总之,数据挖掘领域的论文具有很高的实用价值和研究意义,与各行各业的发展都息息相关。
对于想要在数据挖掘领域深耕的人们,认真撰写、发表数据挖掘论文,则是必须掌握的技能之一。
《2024年数据挖掘研究现状及发展趋势》范文
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《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。
数据挖掘与数据分析论文
![数据挖掘与数据分析论文](https://img.taocdn.com/s3/m/3d15ae3d49d7c1c708a1284ac850ad02de80079d.png)
数据挖掘与数据分析论文在当今数字化的时代,数据已成为企业和组织决策的重要依据。
数据挖掘和数据分析作为从海量数据中提取有价值信息的关键技术,正发挥着日益重要的作用。
数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。
它不仅仅是简单的数据检索和统计,而是深入挖掘数据之间的潜在关系、模式和趋势。
比如,在电商领域,通过数据挖掘可以发现用户的购买行为模式,从而精准推荐商品,提高销售额。
在金融行业,能够预测信用风险,提前采取措施降低损失。
数据挖掘所运用的技术包括关联规则挖掘、分类算法、聚类分析等。
关联规则挖掘可以找出不同商品之间的关联,帮助商家进行组合销售。
分类算法则能将客户分为不同的类别,以便提供个性化的服务。
聚类分析则有助于发现具有相似特征的客户群体。
数据分析则更侧重于对数据的描述和解释。
它通过对数据的收集、整理、分析和可视化,来呈现数据的特征和规律。
数据分析可以帮助我们回答“是什么”和“为什么”的问题。
例如,通过对销售数据的分析,我们可以了解哪些产品销售良好,以及背后的原因是价格因素、市场需求还是促销活动的影响。
数据挖掘和数据分析虽然有所区别,但两者紧密相关。
数据分析为数据挖掘提供了基础和准备,通过对数据的初步分析,可以确定数据挖掘的方向和重点。
而数据挖掘则是数据分析的深入和拓展,能够发现隐藏在数据背后更深层次的信息。
在实际应用中,数据挖掘和数据分析的流程通常包括以下几个步骤:首先是数据收集。
这是整个过程的起点,数据的质量和完整性直接影响后续的分析和挖掘结果。
数据来源多种多样,包括数据库、文件、网络爬虫等。
在收集数据时,需要确保数据的准确性和可靠性。
接下来是数据预处理。
这一步骤包括数据清洗、转换和集成。
数据清洗主要是处理缺失值、异常值和重复值等。
数据转换则是将数据进行标准化、归一化等操作,以便于后续的分析。
数据集成则是将来自不同数据源的数据整合到一起。
然后是数据分析或挖掘。
根据具体的问题和目标,选择合适的分析方法或挖掘算法。
数据挖掘毕业设计论文
![数据挖掘毕业设计论文](https://img.taocdn.com/s3/m/34fa93cca1116c175f0e7cd184254b35eefd1a30.png)
数据挖掘毕业设计论文数据挖掘毕业设计论文近年来,随着信息技术的快速发展和大数据时代的到来,数据挖掘作为一门重要的技术和工具,受到了广泛的关注和应用。
在各个领域,数据挖掘都发挥着重要的作用,帮助人们从海量数据中发现有价值的信息和规律。
因此,作为一名数据挖掘专业的毕业生,我决定以数据挖掘为主题进行毕业设计论文的研究。
首先,我将介绍数据挖掘的基本概念和原理。
数据挖掘是一种通过发现数据中的模式、关联、异常等信息,从而提取有用知识的技术。
它主要借助于统计学、机器学习、数据库技术等方法和工具,对大规模数据进行分析和挖掘。
在研究过程中,我将详细探讨数据挖掘的各种算法和技术,如聚类分析、分类算法、关联规则挖掘等。
其次,我将介绍数据挖掘在实际应用中的一些案例和研究方向。
数据挖掘在各个领域都有广泛的应用,如金融、医疗、电商等。
我将选择一个特定领域,深入研究数据挖掘在该领域中的应用。
例如,在金融领域,数据挖掘可以用于风险评估、信用评分等方面;在医疗领域,数据挖掘可以用于疾病诊断、药物研发等方面。
通过对这些案例的研究,我将进一步了解数据挖掘在实际应用中的优势和挑战。
接着,我将进行一项具体的数据挖掘实验。
在实验中,我将选择一个适当的数据集,应用数据挖掘算法进行分析和挖掘。
通过实验,我将验证数据挖掘算法的有效性,并探索数据集中的隐藏信息和规律。
同时,我还将对实验结果进行分析和解释,从中得出结论并提出改进和优化的建议。
最后,我将总结整个毕业设计论文的研究成果和收获。
在总结中,我将回顾论文的主要内容和研究过程,总结数据挖掘在实际应用中的价值和意义。
同时,我还将提出对未来数据挖掘发展的展望,指出数据挖掘领域的研究方向和挑战。
通过这次毕业设计论文的研究,我相信我将对数据挖掘有更深入的理解,并为将来的研究和实践奠定坚实的基础。
综上所述,本篇毕业设计论文将以数据挖掘为主题,介绍数据挖掘的基本概念和原理,探讨数据挖掘在实际应用中的案例和研究方向,进行一项具体的数据挖掘实验,并总结研究成果和展望未来。
数据挖掘论文_优选10篇)
![数据挖掘论文_优选10篇)](https://img.taocdn.com/s3/m/6cacd2c2a26925c52cc5bfd7.png)
数据挖掘论文 (优选10篇)[标签:粗体:【导语】数据挖掘论文 (优选10篇)]由***会员“[标签:粗体:zhangjun]”收拾投稿精心举荐,但愿对你的学习工作能带来参考鉴戒作用。
[标签:粗体:【目录】篇1:数据挖掘论文篇2:数据挖掘论文篇3:数据挖掘论文篇4:数据挖掘论文篇5:数据挖掘论文篇6:数据挖掘论文篇7:数据挖掘论文篇8:数据挖掘论文篇9:数据挖掘论文篇10:数据挖掘论文【正文】篇1:数据挖掘论文题目:档案信息管理系统中的计算机数据挖掘技术探讨摘要:伴跟着计算机技术的不断进步和发展,数据挖掘技术成为数据处理工作中的重点技术,能借助相干算法搜索相干信息,在节省人力资本的同时,提高数据检索的实际效力,基于此,被广泛利用在数据密集型行业中。
笔者扼要分析了计算机数据挖掘技术,并集中阐释了档案信息管理系统计算机数据仓库的树立和技术实现进程,以供参考。
症结词:档案信息管理系统;计算机;数据挖掘技术;1数据挖掘技术概述数据挖掘技术就是指在超多随机数据中提取隐含信息,并且将其整合后利用在知识处理体系的技术进程。
若是从技术层面断定数据挖掘技术,则需要将其划分在商业数据处理技术中,整合商业数据提取和转化机制,并且建构更加系统化的分析模型和处理机制,从根本上优化商业决策。
借助数据挖掘技术能建构完全的数据仓库,知足集成性、时变性和非易失性等需求,整和数据处理和冗余参数,确保技术框架结构的完全性。
目前,数据挖掘技术经常使用的工具,如SAS企业的EnterpriseMiner、IBM企业的IntellientMiner和SPSS企业的Clementine等利用都十分广泛。
企业在实际工作进程中,常常会利用数据源和数据预处理工具进行数据定型和更新管理,并且利用聚类分析模块、决策树分析模块和关联分析算法等,借助数据挖掘技术对相干数据进行处理。
2档案信息管理系统计算机数据仓库的树立2.1客户需求单元为了充沛施展档案信息管理系统的优势,要结合客户的实际需求树立完全的处理框架体系。
论文:为什么要进行数据挖掘分析
![论文:为什么要进行数据挖掘分析](https://img.taocdn.com/s3/m/0c94ae536d175f0e7cd184254b35eefdc8d3150a.png)
论文:为什么要进行数据挖掘分析数据挖掘分析是一种通过发现和提取大量数据中的有用信息来辅助决策的方法。
在今天的信息时代,数据已经成为了一种非常宝贵的资源。
通过对数据进行挖掘和分析,我们可以揭示数据中的隐藏模式和关联,从而为决策提供有力的支持。
数据挖掘分析在许多领域都有着广泛的应用。
例如,在市场营销领域,企业可以利用数据挖掘分析来了解消费者的购买偏好和行为模式,从而优化营销策略。
在医疗领域,医生可以通过分析大量的病例数据来发现疾病的风险因素和治疗方案。
在金融领域,银行可以通过挖掘客户的交易数据来识别风险和欺诈行为。
数据挖掘分析的优势在于它可以帮助我们从海量的数据中找到有用的信息。
传统的统计分析方法往往只能处理小样本数据,而数据挖掘分析可以处理大规模的数据集。
此外,数据挖掘分析还可以自动进行模式发现,而不需要人工指定具体的规则。
这使得数据挖掘分析成为了一种高效且准确的分析方法。
尽管数据挖掘分析有着许多优势,但我们也需要注意一些潜在的限制和风险。
首先,数据的质量对于数据挖掘分析至关重要。
如果数据存在错误或者缺失,那么挖掘出来的结果可能会不准确或者无效。
其次,数据挖掘分析的结果需要经过合理的解释和验证,以确保其可信度和有效性。
同时,我们也需要关注数据挖掘分析的伦理和隐私问题,确保对数据的使用是合法和合规的。
综上所述,数据挖掘分析在今天的信息时代具有重要的意义。
通过挖掘和分析大量的数据,我们可以获得有用的信息,辅助决策并改善业务效率。
然而,我们需要注意数据质量、结果解释和伦理问题,以确保数据挖掘分析的可信度和有效性。
数据挖掘分析无疑是一个强大的工具,在合适的场景下,它将带来巨大的价值和潜力。
《2024年数据挖掘研究现状及发展趋势》范文
![《2024年数据挖掘研究现状及发展趋势》范文](https://img.taocdn.com/s3/m/99a8773cf4335a8102d276a20029bd64783e62b0.png)
《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。
数据仓库与数据挖掘论文(共5篇)
![数据仓库与数据挖掘论文(共5篇)](https://img.taocdn.com/s3/m/d140351b0166f5335a8102d276a20029bd64639c.png)
数据仓库与数据挖掘论文(共5篇)第一篇:数据仓库与数据挖掘论文决策树在教学评价中的应用研究摘要决策树学习是人们广泛使用的一种归纳推理形式。
先就决策树和决策树学习算法进行介绍,然后用实例阐述决策树在教育信息处理中的应用,主要以在教学评价中的应用为例来加以介绍。
关键词决策树;数据挖掘;教育信息处理;教学评价当今社会处于一个信息爆炸的时代,海量的数据可以用来选择和发掘信息,然而有时却让人无从下手,因此数据挖掘技术受到人们的高度关注。
数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的或者随机的数据中提取人们事先不知道的但又是有用的信息和知识的过程。
它的方法很多,其中决策树是一种解决实际应用分类问题的数据挖掘方法。
在教育教学中,根据决策树算法的实际特点,它可以在教育信息处理中的信息采集上发挥很大的作用。
决策树介绍决策树学习是人们广泛使用的一种归纳推理形式。
决策树起源于概念学习系统,其思路是找出最有分辨能力的属性,把数据库划分为许多子集(对应树的一个分枝),构成一个分枝过程,然后对每一个子集递归调用分支过程,直到所有子集包含同一类的数据。
最后得到的决策树能对新的例子进行分类。
它一般是从一组无次序、无规则的事例中推理出决策树表示形式的分类规则。
它一般需要给定一组训练例子,训练例子一般被看成用于创建模型的数据集。
由此可以看出,决策树是一个类似于流程图的树结构,其中每一个内部结点表示对一个属性的测试,每一个分支代表一个决策输出,而每个叶节点代表一个目标分类。
决策树通过把实例从根节点排列到某个叶子节点来分类实例,叶子结点即为实例所属的分类,树上每个节点说明对实例的某个属性的测试,节点的每个后继分支对应于该属性的一个可能值。
假如需要根据人员的外貌特征对人员进行分类,用于人员的外貌特征有3个,外貌列表={高度,发色,眼睛};各属性的值域分别为:高度={高,矮},发色={黑色,红色,金色},眼睛={黑色,棕色}。
分类结果有两种:种类={+,-}。
2023年旅游管理下数据挖掘运用论文4篇(完整文档)
![2023年旅游管理下数据挖掘运用论文4篇(完整文档)](https://img.taocdn.com/s3/m/2201fa32fe00bed5b9f3f90f76c66137ef064f53.png)
2023年旅游管理下数据挖掘运用论文4篇(完整文档)文章搜索无论在学习或是工作中,大家都经常接触到论文吧,论文写作的过程是人们获得直接经验的过程。
你知道论文怎样才能写的好吗?这次漂亮的小编为亲带来了4篇《旅游管理下数据挖掘运用论文》,希望能为您的思路提供一些参考。
旅游管理下数据挖掘运用论文篇一一、深入旅游企业顶岗实践工作期间的主要工作学习任务与酒店中西餐厅的主管和经理座谈了解我校实习生的工作状态,了解酒店企业专业用人需求特点,学习酒店中西餐厅服务与管理工作经验。
在酒店中西餐厅营业运营期间,以实习主管的身份留意观察酒店不同岗位的员工服务用餐客人的方式以及灵活处理客人纠纷的技巧。
深入旅行社企业顶岗实践工作期间的主要工作学习任务:与总经理座谈,学习旅行社经营与管理的行业经验,为高职“旅行社经营与管理”课程提供教学建议。
与旅游计调业务总监座谈,学习如何依据旅游客人的需求计调制作旅游线路,并学习组团计调如何向地接社询问目的地的旅游信息和价格,然后再把完整的报价和完整的线路行程汇报给旅游客人,从而为旅行社计调业务的教学提供真实的案例和完善的思路。
与会议计调业务总监座谈,学习旅行社如何向会议主办方提供完善的会议接待方案,具体而言包括酒店会议场地布置、参会人员的酒店住宿安排以及参会人员接送服务的车辆安排。
与公司财务总监座谈,学习了解旅行社在经营上的办公费用开支情况和税收缴纳情况,从而为“旅行社经营与管理”课程在财务方面的教学提供行业经验和建议。
参与旅游客人和参会客人的接送服务接待工作,学习旅行社在接送服务环节的接待要求和服务流程,为旅行社接送服务环节的教学积累真实的教学案例。
参与单位团队京山鸳鸯溪漂流一日游活动的跟团实习活动,了解学习旅行社在一日游旅游活动的旅游安排情况和旅游费用的支出情况与公司利润的获取情况。
参加公司每周日早上的例会,听取公司各位同事对旅游业务的执行情况和公司总经理对上周工作的总结和本周工作计划的安排,依据自身的顶岗实践情况谈收获与体会,对公司的发展提出中肯的建议。
行政法论文8000字:数据挖掘
![行政法论文8000字:数据挖掘](https://img.taocdn.com/s3/m/1ae55106b4daa58da0114aea.png)
行政法论文8000字:数据挖掘论文的选定不是一下子就能够确定的.若选择的毕业论文题目范围较大,则写出来的毕业论文内容比较空洞,下面是编辑老师为各位同学准备的行政法论文8000字。
根据波特的影响的利益相关者理论,有五个利益相关者,分别是客户、竞争对手、供应商、分销商和政府等其他利益相关者。
其中,最重要的利益相关者就是客户。
现代的竞争优势不仅体现在产品上,还体现在市场上,谁能获得更大的市场份额,谁就能在竞争中占据优势和主动。
而对市场份额的争夺实质上是对客户的争夺,因此,必须完成从产品导向向客户导向的转变,对与客户发生的各种关系进行管理。
进行有效的客户关系管理,就要通过有效的途径,从储存大量客户信息的数据仓库中经过深层分析,获得有利于商业运作,提高市场竞争力的有效信息。
而实现这些有效性的关键技术支持就是数据挖掘,即从海量数据中挖掘出更有价值的潜在信息。
正是有了数据挖掘技术的支持,才使得客户关系管理的理念和目标得以实现,满足现代电子商务时代的需求和挑战。
一、客户关系管理(CRM)CRM是一种旨在改善与客户之间关系的新型管理方法。
它是通过富有意义的交流和沟通,理解并影响客户行为,最终实现提高客户获取、客户保留、客户忠诚和客户创利的目的。
它包括的主要内容有客户识别、客户关系的建立、客户保持、客户流失控制和客户挽留。
通过客户关系管理能够提高销售收入,改善的服务,提高客户满意度,同时能提高员工的生产能力。
二、数据挖掘(DM)数据挖掘(DataMining,简称DM),简单的讲就是从大量数据中挖掘或抽取出知识。
数据挖掘概念的定义描述有若干版本。
一个通用的定义是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中提取人们感兴趣的知识,这些知识是隐讳的、事先未知的、潜在有用的信息。
常用的数据挖掘方法有:(1)关联分析。
即从给定的数据集中发现频繁出现的项集模式知识。
例如,某商场通过关联分析,可以找出若干个客户在本商场购买商品时,哪些商品被购置率较高,进而可以发现数据库中不同商品的,进而反映客户的购买习惯。
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数据挖掘课程论文——————数据挖掘技术及其应用的实现数据挖掘技术及其应用的实现摘要:随着网络、数据库技术的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用,人们积累的数据越来越多。
数据挖掘(Data Mining)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。
本文介绍了数据库技术的现状、效据挖掘的方法以及它在Bayesian网建网技术中的应用:通过散据挖掘解决Bayesian网络建模过程中所遇到的具体问题,即如何从太规模效据库中寻找各变量之间的关系以及如何确定条件概率问题。
关键字:数据挖掘、知识获取、数据库、函数依赖、条件概率一、引言:数据是知识的源泉。
但是,拥有大量的数据与拥有许多有用的知识完全是两回事。
过去几年中,从数据库中发现知识这一领域发展的很快。
广阔的市场和研究利益促使这一领域的飞速发展。
计算机技术和数据收集技术的进步使人们可以从更加广泛的范围和几年前不可想象的速度收集和存储信息。
收集数据是为了得到信息,然而大量的数据本身并不意味信息。
尽管现代的数据库技术使我们很容易存储大量的数据流,但现在还没有一种成熟的技术帮助我们分析、理解并使数据以可理解的信息表示出来。
在过去,我们常用的知识获取方法是由知识工程师把专家经验知识经过分析、筛选、比较、综合、再提取出知识和规则。
然而,由于知识工程师所拥有知识的有局限性,所以对于获得知识的可信度就应该打个折扣。
目前,传统的知识获取技术面对巨型数据仓库无能为力,数据挖掘技术就应运而生。
数据的迅速增加与数据分析方法的滞后之间的矛盾越来越突出,人们希望在对已有的大量数据分析的基础上进行科学研究、商业决策或者企业管理,但是目前所拥有的数据分析工具很难对数据进行深层次的处理,使得人们只能望“数”兴叹。
数据挖掘正是为了解决传统分析方法的不足,并针对大规模数据的分析处理而出现的。
数据挖掘通过在大量数据的基础上对各种学习算法的训练,得到数据对象间的关系模式,这些模式反映了数据的内在特性,是对数据包含信息的更高层次的抽象[1]。
目前,在需要处理大数据量的科研领域中,数据挖掘受到越来越多的关注,同时,在实际问题中,大量成功运用数据挖掘的实例说明了数据挖掘对科学研究具有很大的促进作用。
数据挖掘可以帮助人们对大规模数据进行高效的分析处理,以节约时间,将更多的精力投入到更高层的研究中,从而提高科研工作的效率。
二、知识获取与数据挖掘一般说来,知识获取(Knowledge Discovery inDatabases,称称KDD)意为数据库中知识获取,它代表从低层次数据中提取高层次知识的全过程,包括数据信息的收集,数据原型的确定,相关函数的分析,知识的抽取和数据模式分析。
统计学中常指的是无假设证实所进行的数据测量和分析。
而数据挖掘则是指从数据中自动地抽取模型。
数据挖掘包括许多步骤:从大规模数据库中(或从其他来源)取得数据;选择合适的特征属性;挑选合适的样本策略;剔除数据中不正常的数据并补足不够的部分;用恰当的降维、变换使数据挖掘过程与数据模型相适合或相匹配;辨别所得到的是否是知识则需将得到的结果信息化或可视化,然后与现有的知识相结合比较。
这些步骤是从数据到知识的必由之路。
每一步骤都可能是成功的关键或失败的开始。
在一般的定义中数据挖掘是知识获取的一部分。
数据挖掘的研究领域涉及广泛,主要包括数据库系统,基于知识的系统,人工智能,机器学习,知识获取,统计学,空间数据库和数据可视化等领域。
(1)统计学统计学在数据样本选择、数据预处理及评价抽取知识的步骤中有非常重要的作用。
以往许多统计学的工作是针对数据和假设检验的模型进行评价[2~4],很明显也包括了评价数据挖掘的结果。
在数据预处理步骤中,统计学提出了估计噪声参数过程中要用的平滑处理的技术,在一定程度上对补足丢失数据有相当的作用。
统计学对检测数据分析、聚类和实验数据参数设计上也有用。
但统计学研究的焦点是在于处理小规模数据样本采集和小规模数据集处理的问题上。
统计学的工作大多是针对技术和模型的理论方面。
于是许多工作是着眼于线性模型、递增的高斯噪声模型、参数估计和严格分类参数模型上。
只有在进行相近模式区别时才强调寻优。
大多数数据库用户并不具备恰当使用统计学知识的能力。
实际上是要求有关数据库工程师或数据库系统的管理员运用关于数据选择的模型、相当多的域知识和数学知识的能力,在现实中是不大可能的。
(2)模式识别在模式识别工作中,传统上是把注意力集中在符号形式化直接结合实际技术的工作过程中[5~6]。
模式识别主要用于分类技术和数据的聚类技术上。
模式识别中的分类和含义分析是对数据挖掘概念形成的开端。
多数模式识别的算法和方法对降维、变换和设置都有直接的参考意义。
在数据挖掘的步骤中,模式识别比统计学更为重要,因为它强调了计算机算法、更加复杂的数据结构和更多的搜索。
典型的数据分类是用一定的分类技术把数据从一个向量空间映射到另外一个向量空间。
但这种映射并不总是有意义的。
比如,形状上“方”与“圆”的差别就很难说比性别上“男”与“女”的差别大。
显然,这其中应当注重其语言的含义。
(3)人工智能人工智能对于数据挖掘来说原来一直是在符号的层次上处理数据,而对于连续变量注意较少[外1]。
在机器学习和基于案例的推理中,分类和聚类算法着重于启发式搜索和非参数模型。
对于其结果,并不象模式识别和统计学在数学上的精确和要求严格分析。
随着计算机学习理论的发展。
人工智能把注意力集中在了表达广义分类的模糊边缘上。
机器学习主要是对数据挖掘过程中的数据变量选择处理极有帮助,在通过大量搜索表达式和选择变量上有很大作用。
另外,机器学习对于发现数据结构,特别是人工智能中的不确定推理技术和基于贝叶斯模型推理是统计学意义上的分布密度估计的强有力的工具。
人工智能技术建立了关于特定领域知识和数据的已有知识的相对容易理解和自然的框架。
人工智能的其他技术,包括知识获取技术、知识搜索和知识表达在数据挖掘的数据变换、数据选择、数据预处理等步骤中都有作用。
(4)数据库数据库及其相关技术显然与数据挖掘有直接的关系。
数据库是原始数据的处理、储存和操作的基础。
随着平行和分布式数据库的使用,对数据录入和检索有更高的要求。
数据挖掘中很重要的一个问题是对数据库中数据的在线分析,主要是如何利用多种方法对数据进行实时处理和分析[6~8]。
一般来说,通过相关数据结构的标准化可以克服要求特殊存取数据的困难。
在数据挖掘中为了对数据进行特定的统计和计数,则要对各个特征属性进行组合形成新的数据库。
其中,对于数据挖掘所得知识支持率的研究是个新领域。
为直接从数据库中发现联系规则,已经以产品的形式出现了依靠分析和分类表达式的新方法。
此外,为了对数据库问题的求解和优化,利用新出现的数据库定向技术更加易于寻求数据库中隐含的模式。
三、数据挖掘技术的方法数据挖掘涉及的学科领域和方法很多,如多种分类法[外2]。
根据开采任务分,可分为分类或预测模型发现、数据总结、聚类、关联规则发现、序列模式发现、依赖关系或依赖模型发现、异常和趋势发现等等;根据开采对象分,有关系数据库、面向对象数据库、空间数据库、时态数据库、文本数据源、多媒体数据库、异质数据库、遗产数据库以及环球网Web;根据开采方法分,可粗分为:机器学习方法、统计方法、神经网络方法和数据库方法。
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。
数据库方法主要是多维数据分析或OLAP方法,另外还有面向属性的归纳方法。
本文的实例中我们采用了一种基于分类的方法,它的优点是可以在较小的复杂度下,进行有效的挖掘。
四、数据挖掘技术的应用首先介绍一个著名的实例:SKICAT。
然后结合实际具体探讨数据挖掘技术在Bayesian中的应用。
(一)天文数据分析中的数据挖掘数据挖掘在天文学上有一个非常著名的应用系统:SKICAT[外3]。
它是美国加州理工学院(CIT)与天文科学家合作开发的用于帮助天文学家发现遥远的类星体的一个工具。
SKICAT既是第一个获得相当成功的数据挖掘应用,也是人工智能技术在天文学和空间科学上第一批成功应用之一。
利用SKICAT,天文学家已发现了16个新的极其遥远的类星体,该项发现能帮助天文工作者更好地研究类星体的形成以及早期宇宙的结构。
在天文学研究以及航天数据分析中,人们遇到了一个很大的难题,即人工对大批量数据分析的无能为力。
这里所说的数据量一般在数千兆以上,现有的大型数据库只是把数据以另一种形式给出,而并没有对数据进行更深层次的处理,因而, 在对大量天体数据进行分析的过程中,很难起到根本的促进作用。
SKICAT不仅提供对数据库的管理,并且通过训练可以对天体进行辨识。
它采用了模块化设计,共有三个主要功能模块:分类建立、分类管理及统计分析。
其中,分类建立是通过有示范的训练建立对天体的辨识机制。
对天体的辨识是进行其它数据分析的前提,只有将天体识别出来以后,如是星系还是星球,才能进行相应的研究。
使用SKICAT对天体数据进行分析,一方面是通过机器学习将知识提取过程由学习算法完成,从而可以实现对大批量数据的分析,另一方面是辨识那些亮度很低、人工难以判读的天体图像,以进行后续分析。
SKICAT通过有效地对天体图像的特征进行定义,对那些亮度较低的图像可以得到比人工分类更好的结果。
将仅由象素包含的关于天体的多维信息通过变换形成低维空间内的向量空间,并进而利用示范学习进行分类,以达到人工直接观察无法达到的分类精度。
(二)Bayesian网络中的数据挖掘Bayesian网是由变量及其关联组成的有向图。
它主要用于处理实际应用中遇到的不确定信息。
图中还带有各变量的概率分布,定量的概率信息被表示为条件概率表中在决策前对实际问题的先验的理解与把握。
然而,针对实际问题建立一个应用于决策的Bayesian网络时存在两个问题。
首先,我们常常是凭个人对问题的经验与理解来建立模型的,因此建立的模型很难反映问题的客观实际。
其二,在确定Bayesian网中的条件概率表时,我们需要用定量的数值以支持计算,但实际中,人们很难给出一个具体概率值,一般的应用往往是根据经验,这就要求我们有一个合理的方法,从大量杂乱无序的数据中将它们找到,并填入条件概率表中去。
而数据挖掘技术恰恰为我们提供了一系列有效的方法来寻找隐藏于大规模数据之中的有用数据,以解决以上两个问题。