浅析数据挖掘
数据挖掘技术浅析
偏 差 分 析 就 是 通 过 对 数 据 库 中 的 孤 立 点 数 据 进 行 分 析 ． 找 有 价 值 和 意 寻 义的信 息 。
需 要 而 发 展 起来 一 种新 的 信 息 分 析 技
术 ． 种 技 术 称 为 数 据 挖 掘 。 数 据 挖 掘 这
预 测 就 是 通 过 对 历史 数 据 的 分 析 找 出 规 律 ． 建 立 模 型 ． 过 模 型 对 未 并 通
就 是从 大 量 的 、 不完 全 的 、 噪声 的 、 有 模 糊 的 、 机 的 实 际 应 用 数 据 中 。 取 隐 随 提
来数 据 的种类 和特 征进 行 分析 预 测与 分 类 相 似 ， 是 分 为 两 个 步 骤 ： 是 通 也 一
据 源 、 间数 据 库 、 序数 据 库 、 本 数 空 时 文
数据 信息 。
聚 类 分 析 是 在 没 有 给 定 划分 类 的
据 库和 多媒 体 数据 库 等 ． 可 以是 Ｗｅ 情 况 下 ． 据 数 据 信 息 的 相 似 度 进 行 数 还 ｂ 根
据 聚 集 的 一 种 方 法 。 聚 类 分 析 中 。 先 首
其 次 将 来 自多 数 据 源 中的 相 关 数 据 组 合 并 ： 后 将数 据 转换 为 易 于进 行数 据 然
备。
３２ 数 据 挖 掘 ．
数 据 挖 掘 的 目标 是 从 海 量 的 数 据 度最 小化 。” 的基本 聚类 分析 原则 。 以及 挖 掘 的数 据 存 储 形 式 ．这 就 是 数 据 准
数 据 挖 掘 技 术 浅 析
陈 会 果
（ 通信 指挥 学院 湖北 武 汉 ４ ０ １） ３ ０ ０
摘
数据挖掘技术分析期末总结
数据挖掘技术分析期末总结第一章：引言数据挖掘技术在当前信息爆炸的时代扮演着至关重要的角色。
数据挖掘技术能够从大量、复杂、多源、高维度的数据中发现隐藏的、有用的信息，并利用这些信息做出智能决策。
本文将对数据挖掘技术进行分析和总结，包括数据挖掘的定义、应用、技术和挑战等方面。
第二章：数据挖掘的定义和基本概念本章将对数据挖掘的定义和基本概念进行介绍。
数据挖掘是一门综合性的学科，它将数据库技术、机器学习、统计学和模式识别等多个学科的知识融合于一体。
数据挖掘的基本概念包括数据预处理、特征选择、数据采样、模型选择、模型评估等。
第三章：数据挖掘的技术和方法本章将对数据挖掘的技术和方法进行详细介绍。
数据挖掘的核心技术包括分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测和预测分析等。
针对不同的任务和数据类型，我们可以选择不同的数据挖掘方法，如决策树、神经网络、支持向量机等。
第四章：数据挖掘的应用领域本章将对数据挖掘的应用领域进行梳理。
数据挖掘技术可以广泛应用于金融、电子商务、医疗、交通、社交网络等各个领域。
在这些领域中，数据挖掘可以帮助企业发现市场机会、提高生产效率、优化运营管理等。
第五章：数据挖掘的挑战和未来发展趋势本章将对数据挖掘的挑战和未来发展趋势进行分析和展望。
随着科技的不断发展，数据量的不断增加，数据挖掘面临着各种挑战，如数据隐私保护、模型解释性和数据不平衡等。
然而，数据挖掘仍然有很大的发展空间，未来可能出现更多的研究和应用领域。
第六章：结论本文通过对数据挖掘技术的分析和总结，我们可以得出以下结论：数据挖掘技术在当今社会具有重要的应用价值；数据挖掘技术包括了多种技术和方法，可以根据不同的任务和数据类型进行选择；数据挖掘技术还面临着各种挑战，但未来仍然有很大的发展潜力。
总结：数据挖掘技术是当今社会中处理和分析大数据的重要工具。
在数据挖掘技术的帮助下，我们可以从大数据中发现有价值的信息，并据此做出智能决策。
数据挖掘技术的应用领域广泛，可以帮助企业进行市场预测、产品推荐和风险控制等。
浅析数据挖掘技术及应用
致的数据。
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
② 数据 集 成 将 多种 数 据 源 组 合集 成 在 取 值之 间 存 在 某 种 规 律 性 ，就 称 为 关 联 。 起。 关联 可 分 为 简单 关 联 、时 序 关 联 、 因果 关 行 、都 行储 ｒ 量 的 有关 生 产 、管 理和 科 大 联 。关 联 分 析 的 目的 是 找 出 数据 库 中隐 藏 研 的 萏种 信息 ，全 球 范 围 内数 据 存 储量 正 ２ ２数据选 择和 变换 ① 数据 选择 从数 据 库 中检 索 与 分 析 任 的 关 联 网 。 有时 并 不 知 道数 据 库 中数据 的 急 剧 增 加 。然 而 与 此 形 成鲜 明 对 比 的 是 ，
数据 收集 能 力 得到 了大 幅 的 提 高 ，社 会 各
一
人｛ｊ 大规 馍 数 据 的理 解 能 力 并没 有 得 到 『对
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统 计 分 幸 方 法 已 远 远 不 能 满 足 需 要 ，以 斤等 致 出 丁 “ 据 ＃ 富 ， 信息 贫 乏 （ａ ａ ｉｈ 数 但 ｄ ｔ ｒｃ
１数据挖掘的涵义及特点
３数据挖掘 的功能
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
数据挖掘 是指（ ａ ａ Ｄ ｔ Ｍｉ ｉｇ 就是 从大 ｎｎ ） 数 据 挖 掘 功 能 用 于 指 定 数 据 挖 掘 任务 量 的 、不 完 全 的 、有 噪 声 的 、模 糊 的 、 随 中 要 找 的模 式 类 型 。 数 据挖 掘 任 务 一 般 可
大数据时代的数据挖掘综述
大数据时代的数据挖掘综述一、本文概述随着信息技术的迅猛发展，大数据已经渗透到社会生活的各个领域，成为现代社会发展的重要基石。
大数据时代的来临，不仅带来了海量的数据资源，也对数据挖掘技术提出了更高的要求。
数据挖掘，作为从海量数据中提取有用信息、发现潜在规律的重要手段，已经成为当前研究的热点和前沿领域。
本文旨在对大数据时代的数据挖掘技术进行全面而系统的综述，分析当前数据挖掘领域的研究现状，探讨面临的挑战和未来的发展趋势。
本文将首先介绍大数据和数据挖掘的基本概念，阐述数据挖掘在大数据时代的重要性和应用价值。
接着，本文将重点回顾数据挖掘的发展历程，介绍数据挖掘的主要方法和技术，包括分类、聚类、关联规则挖掘、预测模型等，并结合具体案例进行说明。
同时，本文还将对数据挖掘在各个领域的应用进行梳理和总结，如商业智能、医疗健康、金融风控等。
在此基础上，本文将深入探讨大数据时代数据挖掘面临的挑战，如数据规模巨大、数据类型多样、数据质量参差不齐等问题，并分析这些问题对数据挖掘算法和性能的影响。
为解决这些问题，本文还将介绍一些新兴的数据挖掘技术和方法，如深度学习、强化学习、迁移学习等，并探讨它们在大数据时代的应用前景。
本文将展望数据挖掘未来的发展趋势，预测未来可能的研究热点和方向，为相关领域的研究人员和实践者提供参考和借鉴。
通过本文的综述，希望能够为大数据时代的数据挖掘研究提供全面而深入的理解，推动数据挖掘技术的进一步发展和应用。
二、数据挖掘相关概念及理论基础在大数据时代，数据挖掘成为了一个不可或缺的工具，它帮助我们从海量的、复杂的、多样化的数据中提取出有价值的信息和模式。
数据挖掘是一门涉及多个学科的交叉学科，其理论基础涵盖了统计学、机器学习、模式识别、数据库管理等多个领域。
数据挖掘的基本概念是通过特定算法对大量数据进行处理和分析，以发现其中的关联规则、分类模式、聚类结构、异常检测以及预测趋势等。
这一过程中，数据预处理是极其关键的一步，它包括对数据的清洗、转换、降维等操作，以确保数据的质量和有效性。
数据挖掘综述
数据挖掘综述引言：数据挖掘是一种通过自动或者半自动的方法，从大量数据中发现隐藏在其中的有价值的信息的过程。
随着大数据时代的到来，数据挖掘在各个领域中的应用越来越广泛。
本文将对数据挖掘的概念、应用领域、技术方法、挑战和未来发展进行综述。
一、数据挖掘的概念1.1 数据挖掘的定义数据挖掘是指通过应用统计学、机器学习、人工智能等技术，从大规模数据集中提取出实用的信息和模式的过程。
1.2 数据挖掘的目标数据挖掘的目标是通过发现数据中的潜在规律和关联，为决策提供支持，并发现新的商业机会。
1.3 数据挖掘的基本步骤数据挖掘的基本步骤包括问题定义、数据采集和清洗、特征选择和变换、模型构建、模型评估和应用。
二、数据挖掘的应用领域2.1 金融领域数据挖掘在金融领域中被广泛应用，如信用评估、风险管理、欺诈检测等。
2.2 零售领域数据挖掘在零售领域中可以匡助企业进行销售预测、市场细分、推荐系统等。
2.3 医疗领域数据挖掘在医疗领域中可以用于疾病预测、药物研发、医疗资源优化等。
三、数据挖掘的技术方法3.1 分类与预测分类与预测是数据挖掘中常用的技术方法，通过构建模型来预测未来的结果或者分类新的数据。
3.2 聚类分析聚类分析是将数据集中的对象划分为不同的组，使得组内的对象相似度高，组间的相似度低。
3.3 关联规则挖掘关联规则挖掘是寻觅数据集中的频繁项集和关联规则，用于发现数据中的相关性和规律。
四、数据挖掘的挑战4.1 数据质量问题数据挖掘的结果受到数据质量的影响，数据质量不高会导致挖掘结果不许确。
4.2 隐私保护问题在数据挖掘过程中，可能涉及到用户的隐私信息，如何保护用户隐私是一个重要的挑战。
4.3 大数据处理问题随着数据量的增加，如何高效地处理大规模数据成为数据挖掘中的难题。
五、数据挖掘的未来发展5.1 深度学习与数据挖掘的结合深度学习作为一种强大的机器学习方法，与数据挖掘的结合将会进一步提升数据挖掘的能力。
5.2 增强学习的应用增强学习是一种通过试错来优化决策的方法，将其应用于数据挖掘领域可以发现更多的隐藏规律。
数据挖掘技术
数据挖掘技术数据挖掘技术是一门涉及从大量数据中发掘出有用信息的学科。
随着信息时代的到来，各行各业积累了海量的数据，而数据挖掘技术的兴起，为我们利用这些数据提供了有效的手段。
本文将介绍数据挖掘技术的定义、主要方法和应用领域。
一、定义数据挖掘技术是指通过运用各种数学、统计学和计算机科学的方法，探索和发现大规模数据集中隐藏的模式、关联规则等有价值的信息。
数据挖掘技术可以帮助我们从数据中挖掘出隐藏的知识，辅助决策和问题解决。
二、主要方法1. 分类与预测：通过训练数据集来构建一个分类模型，用于对新数据进行分类或预测。
常用的算法有决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等。
2. 关联规则挖掘：发现数据集中不同项之间的关联关系，用于推断和预测。
常用的算法有Apriori算法、FP-Growth算法等。
3. 聚类分析：将数据集中的对象划分成不同的组或类别，使得同一组内的对象相似度较高，组间的相似度较低。
常用的算法有K-means聚类、层次聚类等。
4. 异常检测：通过分析数据的特征和分布，发现与正常模式不符的异常数据。
常用的算法有LOF算法、孤立森林算法等。
5. 预测建模：通过对历史数据进行分析和建模，预测未来的趋势和情况。
常用的算法有时间序列分析、回归分析等。
三、应用领域1. 电商领域：数据挖掘技术可以通过对用户行为和购买记录的分析，为电商企业提供个性化推荐服务，提高用户购物体验和销售额。
2. 金融领域：数据挖掘技术可以帮助银行和保险公司进行风险评估和欺诈检测，提供准确的信用评分和保险赔付估计。
3. 医疗领域：数据挖掘技术可以通过分析临床数据和医疗记录，帮助医生进行疾病的预测和诊断，提供个体化的医疗方案。
4. 航空领域：数据挖掘技术可以通过对机票销售数据和历史航班信息的分析，优化航班调度和机票定价，提高航空公司的运营效率。
5. 社交媒体领域：数据挖掘技术可以通过对用户社交网络和行为数据的分析，为社交媒体平台提供个性化推荐和精准广告投放。
数据挖掘的重要性
数据挖掘的重要性数据挖掘是指通过各种技术和方法来挖掘大量数据中蕴含的有价值的信息和知识的过程。
随着信息时代的发展，数据量的急剧增加和数据资源的丰富性，数据挖掘在各个领域中起到了非常关键的作用。
它不仅可以帮助企业做出更明智的决策，还可以优化产品设计和市场推广策略，提高工业生产效率，改进医疗保健等方面。
本文将从不同领域的角度探讨数据挖掘的重要性。
一、商业领域的重要性在商业领域，数据挖掘发掘了许多企业价值隐藏的商业机会。
通过对大量的市场数据和客户行为进行挖掘，企业可以深入了解市场需求和客户需求，从而制定更精准的市场营销策略，提供更符合客户需求的产品和服务。
此外，数据挖掘还可以帮助企业识别潜在的风险和机遇，预测市场趋势，提高公司竞争力。
二、金融领域的重要性金融领域是数据挖掘应用最广泛的一个领域之一。
通过对金融市场数据的挖掘与分析，可以预测股票价格变动、汇率波动等，帮助投资者制定投资决策。
同时，数据挖掘还可以用于风险评估和信用评估，识别潜在的欺诈行为，提高金融机构的风险管理能力。
三、医疗保健领域的重要性在医疗保健领域，数据挖掘可以帮助医疗机构更好地管理和利用医疗数据。
通过对病历、诊断和治疗等数据的挖掘，可以寻找潜在的病因和疾病治疗方案，提高诊断准确率和治疗效果。
此外，数据挖掘还可以帮助医疗机构进行疾病预测和流行病监测，及时采取措施应对突发公共卫生事件。
四、教育领域的重要性在教育领域，数据挖掘可以帮助学校和教育机构提高教学质量和学生学习效果。
通过对学生的学习行为和学习成绩的挖掘，可以找出学习中的问题和困惑，并针对不同学生制定个性化的学习计划。
此外，数据挖掘还可以帮助学校进行教学资源的优化配置，提高教学效果和教育质量。
五、交通运输领域的重要性在交通运输领域，数据挖掘可以帮助交通部门进行交通流量预测和路况优化。
通过对交通数据的挖掘，可以实时监测交通拥堵情况，预测交通流量和交通事故的发生概率，从而提供交通管理部门决策的依据。
如何进行数据挖掘与分析
如何进行数据挖掘与分析数据挖掘与分析是指通过挖掘大量数据，发现其中的模式、关联、规律，并进行相应的分析和解释的过程。
这是一项涉及统计学、机器学习、数据库技术、数据可视化等多个领域的综合性工作。
本文将从数据获取、数据预处理、特征工程、模型选择和评估等方面介绍如何进行数据挖掘与分析。
## 第一章：数据获取数据获取是数据挖掘与分析的第一步，其质量和完整性直接影响后续分析的结果。
数据可以通过行业数据库、公共数据集、自主采集等方式获得。
在选择数据源时，需要考虑数据的可靠性、时效性和适用性。
同时，在获取数据之前，应详细了解数据的结构、格式和字段含义，为后续的预处理做好准备。
## 第二章：数据预处理数据预处理是对原始数据进行清洗、转换、集成和规约等操作，以减少数据的噪声、不一致性和冗余，提高后续分析的准确性和效率。
常用的数据预处理方法包括数据清洗、缺失值处理、异常值处理、数据变换等。
通过数据预处理，可以提高数据质量，并为数据挖掘和分析的进行打下基础。
## 第三章：特征工程特征工程是指通过对原始数据进行特征提取、降维和创造新特征等操作，以提取数据的有价值信息。
特征工程是数据挖掘与分析中的关键环节，直接影响模型的性能和结果的准确性。
常用的特征工程方法包括主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）、特征选择、特征创造等。
通过特征工程，可以更好地表达数据，提高模型的泛化能力。
## 第四章：模型选择模型选择是在数据挖掘与分析中选择最合适的模型或算法。
常用的数据挖掘算法包括聚类算法、分类算法、回归算法等。
在模型选择过程中，需要根据具体的问题需求和数据特征来选择合适的模型。
同时，还需要考虑模型的复杂度、训练时间、解释性等因素。
通常可以通过交叉验证和评估指标来评估模型的性能和泛化能力。
## 第五章：模型评估模型评估是对数据挖掘与分析模型的性能进行评估和验证的过程。
常用的模型评估指标包括准确率、召回率、F1值、ROC曲线等。
数据挖掘技术及应用浅析
知识 。
【 关键词Ｊ 数据挖捌
中图分类号：Ｔ ３ １ ３ Ｐ １． １
引言 社会 的发展进 入 了网络信息时代， 符种形式的数据海量产生， 在这 些数据 的背后 隐藏 着许 多重要 的信息 ， 如何从这些 数据中找出某利规 ｔ 律， 发现有用信息， 越来越受 到关注 。 为了适应信息处理新需求和｝ 会发 十 展各 方面的迫切需 要而发展起来 ～种新 的信息 分析技术， 这种技术 称 为数据挖掘。数据挖掘就是从 大量 的 、 不完全 的、 有噪声的、 模糊 的 、
最后抽取规则 。 （ ） ４ 遗传算法 。 遗传算法足一种基于生物 自 然选择与遗传机理的
、
数据挖掘概念
数据挖掘就是从大量的、不完 全的、有噪声的 、 糊的、随机 的 模 实际应用数据中 ， 取隐含在其 中的、人们事先不知道 的、但 又是潜 提
在有用的信息和知识 的过程。它是一种新 的商业信息处理技术 ， 主 其 要特点是对商业数据库中的大量业 务数据进行抽取、转换 、分析 和其
他模型化处理 ，从中提取辅 助商业决策的关键性数据。简而言之 ， 数 据挖掘其实是一类深层次的数 据分析方法 。从这个角度数据挖掘也可 以描述为 ：按企业制定的业务 目 ，对大量 的企业数据 进行探索 和分 标 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。
几种 ：
（） １ 分类模 式。 分类模式是一个分类函数 ， 它把数据集中的数据 项映射到某个给定 的类上， 分类模式 往往表 现为一棵分类树 ，根据数 据 的值从树根开始搜索， 着数据满 足的分 支往上走 ， 到树 叶即可 沿 走
数据挖掘技术及应用浅析
３ 数据挖掘技术的应用领域
３ ． １通信服务行业
在数据挖掘技术的带动和参 与下， 通信服务行业逐渐趋 向
于“ 三 网融 合”， 即： 电信、互联和 电视 ， 势必 涉及诸多数 据运
应用越 来越广泛 ， 为数据 运行提 供强大 的技 术支 持。 数据挖 掘 技 术可 以迅 速获取有效信息， 体现 准确识别 的能力， 改善数 据 运行， 因此 ， 数 据挖掘技术成 为行业 发展与进步 的重要途 径， 不仅 提高 信息处 理的能 力， 还可 以保 障信息处 理 的效 率和 价 值， 同时提高行业信息技术水平。
饭卡充值等 ， 随 时关注学生 的信息动 态 。 高校 在 的重 点， 以生物进化为导向， 将重组、 变异导入到 数据库内， 推 图书 借 阅、 已经实现 多系统的融合发展 ， 在数 据挖掘技 术 进数据 的后续发展 ， 将后续模 拟的数据， 应用在现 代数据库的 数据 管理方面，
某个 部分， 发挥同样作用， 遗传算法高度模拟生物进化的方式 ，
为数 据管理提供可靠 的空间， 成 为管 理金融数 据的最 此技术 以模拟离散 函数为主， 借助 树木模型 ， 对 实际案例 行业 中， 数据 挖掘技术 具备独立分析的能力， 可 以在 数据库 进行 综合分类处理 。 决策树的叶子， 代表不 同结点， 而结点则是 佳 方式…。
设置 多维参考点， 对不同类 型的数据实行严格区分， 根据数 组成实例不同属性 的测试， 未来枝叶的分支 ， 表示可能覆盖 的 中， 实行 准确处理 ， 发 挥数据挖 掘的优势 ， 维 持金 属性预 测 。 决策树 在根部 向枝叶推进 的过 程中， 蕴含丰 富的 据 的异 同性质， 数据挖 掘技术 还可 以根据 金 融数据 的动态 变 数 据挖掘 ，目的是得出有价值的属性信息， 所 以决策树理论支 融数据 的运行。 化 ， 有 效发现影 响金 融活动的不 良因素 ， 防止金融行业 出现 数 持数 据挖 掘的分析和分类， 对相同属性的数据进行归类存储 ， 进而挖掘数据分类 中遵循 的规则。 据漏洞， 造成管理弊端 。 综上所述 ， 随着数据挖 掘技术 的发展， 其 在行业领域 中的
浅析数据挖掘
计 算机 与 网络
浅析 数据挖 掘
济 宁 医学 院信 息工程 学院 姚 青 屈 志 强 乔 静
［ 摘 要］ 近年来 由于 网络的普及应用 ， 导致信 息量迅 速增长 ， 数据库 的数量和容量也相应 增大 ， 从浩瀚的数据 海洋 中挖 掘 出潜在 的 有价值的信息 ， 一般 的数据分析 、 查询工具 不能满足用户的要 求。同时 由于建立数据 库的高成本 ， 如果不 能高效的利用其 中的信 息 就会造成成本的浪费。 于是人们希望能让计算机 自 动智能 的分析数据库 中的大量数据 以获取 有价值 的信 息， 即数据挖掘 。 ［ 关键词 ］ 数据库
１数 据 挖 掘 的概 念 ．
信息Байду номын сангаас
数据挖掘 析人员 根据 以往 的经验将要 分析的数据 进行标定 、 划分类别 ， 然后 ， 该 分析人 员用分类 分析法分析该 数据集合 ， 得到每个类 别的描述 ， 接着 ， 把这些描述作为新 的分类规则重新 对这个集合 （ 抛弃原来 的划分结果） 进行划分 ， 以此获得更好 的分类结果 。 这样分析人员可 以循环使用这两 种方法直到得到满意 的结果［ ｉ ］ 。 以上 四种方法虽然有不 同的适用范 围，但在 一个数据挖掘系统 中 经常是综合地利用这 四种方法 的。 ３数据挖掘的步骤 ． 在各 种硬 件和 软件都 具备 的情况 下可 以开始 进行数 据挖 掘的工 作。 （） １数据准备 数据准备包括所有从原 始的未加工 的数 据构 造最终分析数据集 的 活动 ， 是数据挖掘过程 中最耗 时的环节 ， 占工作 量的一步 。数据准备 最 工作的流程如 图 １ 示 。 所
从本质上来讲 ， 据挖 掘 （ ａａＭｉｉｇ 是一种决策 支持过程 ， 数 Ｄ ｔ ｎｎ ） 它主 要基于人 工智能 、 器学习 、 机 统计 学等技术 。数据挖掘 ， 在人 工智 能领 域， 习惯上 又称 为数据 库 中知 识发 现 （ ｎ ｗｅｇ ｉ ｏｅｙｉ ａａａｅ Ｋ ｏ ｌｄ ｅＤｓ ｖｒ Ｄ ｔ ｓ， ｃ ｎ ｂ Ｋ ＤＤ） 也有人 把数据挖 掘视 为数据库 中知识 发现过 程的一 个基 本步 ， 骤。 就是从存 放在数 据库 ， 数据仓库或其他信息库中的大量的数据 中获 取有效的 、 新颖的 、 潜在有用的 、 最终可理解的模式 的非平凡过程 。 数据 挖掘的技术基础是人工智能 ， 人工智 能是 以 自动机为手段 ， 过模拟人 通 类宏观外显的思维行为 ，从而高效率地 解决现实世界 问题 的科学和技 术。人工智能的 目标非常高 ，除 了需要 复杂的算法外还需要 特定的系 统。数据挖掘仅仅利 用了人 工智能中一些已经成熟的算法和技术 ， 其问 题的复杂度和难度 比人工智能降低 了许 多。并非所有 的信 息发现任务 都被视为数据挖掘。例如 ， 使用数据库管理 系统查找个别 的记 录 ， 则是 信息检索（ｎｏｍａｏ ｔｅａ） ｉｆ ｔ ｎｒ ｒ ｖ１领域 的任务 。 ｒ ｉ ｅｉ ２数 据 挖 掘 的分 析 方 法 ． 数据挖掘系统采用的技术越多 ， 得出的结果越精确 。 因为每一种技 术都有一定 的适用范围 ， 这主要取决于问题的类型和数据的规模 。 从功 能上一般将 数据挖 掘的分析方法划分为以下四种。 （ ） 联 分 析 １关 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。关联分析的 目的 是为了挖掘 出隐藏在 数据 间的相互关系 。有 时并不知道数据库 中数据 的相互关系 ， 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 。 关联可分 为简单关联 、 时序关联 、 因果关联 。 关联 规则 挖掘过程主 要包含 两个 阶段 ：第一 阶段 必须先从资料集合 中找出所有 的高频 项 目 组（ ｒｑ ｅｔｔｍｓｔ） 第二 阶段再 由这些高频 项 目组 中产生 关联规 则 Ｆｅｕ ｎ ［ ｅ ， ｅ ｓ （ ｓｃａｏ ｕｅ ） 即给定一组 Ｉ ｍ和一个记 录集合 ， ＡｓｏｉｉｎＲ ｌ 。 ｔ ｓ ｔ ｅ 通过分 析纪录集 合 ， 出 Ｉ ｍ 间的相关性 。比如 “２ 推导 ｔ ｅ ７ ％包含 ｈ ｍ 、 、 ｅ Ａ Ｂ Ｃ的记 录同时也 包含 Ｉ ｍ ｔ Ｄ和 Ｅ ｅ 。其中百分 比 ７ ２称 为规则 “ 含 ｈ ｍＡ、 Ｃ的记 录同 包 ｅ Ｂ、 时也包 含 Ｉ ｍＤ和 Ｅ 的可信度 ， Ａ、 Ｃ则被称为 Ｄ和 Ｅ的对立面 。 ｔ ｅ ” 而 Ｂ、 关联分析可 以广泛用 于零售业 、 医疗 、 险业等【 保 １ ］ 。 （） 列模式分析 ２序 序列模式分析 目的也是 为了挖掘 出数据之 间的联 系 ，它和关联分 析法相似 。 但是序列模 式分析的侧重点在于分析数据间的前后（ 因果） 关 系。 该方法主要应用于保险行业的分析 。 保险公 司利用序列模式分析法 可 以预测用户投保后最常采取 的医疗措施 ， 从而识别可能 的欺诈行 为。 （） ３ 分类分析 分类问题涉及规则的查找 ， 假定 记录集合和一组标 记 ， 所谓标记是 指一组具有不 同特征 的类别 。分类 其 目的是学会一个分类 函数或分类 模型他 称作分类器）该模 型能把数 据库的数据项映射 到给定类别 中的 ， 某一个 。 分类分析时首先为每一个记录赋予一个标记 ， 即按标记分类记 录 ， 后 检 查 这 些 记 录 ， 述 出这 些 记 录 的 特 征 。 一 个 简 单 的 例 子 ， 然 描 举 学 校 的数据库保存着 每一位学生 的记 录 ， 根据考试成绩将 学生分 为三类： 良好 ， 普通 ， 较差。 这一过程实际就是将学生记录标定为三类。 分类分析 法检查这些记 录 ， 然后给出一个对成绩 等级的显式描述 ： 哪些学生 综合 成绩在 ９ ０分以上 ， 等级是 良好。 （ ） 类 分 析 ４聚 与分类分析法不同 ， 聚类分析法 的输入 集是一组未标定 的记 录 ， 即 此时输入的记录还没有进 行任何分类 。聚类 是把一组个体按 照相 似性 归类 ， 物以类聚” 它 的 目的是使属 于同一类 别的个 体之问的距 离尽 即“ 。 可能地小 ， 而不同类别 的个体 间的距 离尽可能地大。 目的是根据一定 其 的规则 ， 理地划分记 录集合 ，并用显式 或隐式的方法描述不 同的类 合 别。 而所依 据的这些规则是 由聚类分析 工具定 义的。 由于聚类 分析可以
数据挖掘的理论与应用
数据挖掘的理论与应用数据是当今社会的重要资源之一，随着互联网时代的到来，数据变得越来越庞大且多样化。
这时，数据挖掘的概念诞生了。
数据挖掘是指将大量的数据，经过一系列处理和分析，抽取出有用的信息和知识的过程。
本文将介绍数据挖掘的理论和应用。
一、数据挖掘的理论1. 数据预处理：数据预处理是指在对数据集进行分析前，进行数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等处理。
这些处理能够提高数据挖掘算法的效率和准确率。
例如，通过数据清洗可以清除数据中的异常值和缺失值，提高数据的准确性。
2. 数据挖掘算法：数据挖掘算法是指在数据集上进行特点分析和处理的一系列计算方法。
常用的算法有决策树、聚类、神经网络、关联规则等。
这些算法根据不同的数据类型和目的，选用不同的算法和技术，通过反复迭代，得到合适的模型和预测结果。
3. 模型评估和优化：数据挖掘的目的是挖掘出有用的知识和信息，但是，不同的算法会得到不同的预测结果。
如何对不同的模型进行评估和优化，是数据挖掘的一大难点。
评估方法包括交叉验证、准确率、精度、召回率等，通过模型的比较和优化，可以选出最优的模型。
二、数据挖掘的应用1. 金融风控：金融领域是数据挖掘的重要应用领域之一。
通过对用户的行为、交易记录等数据进行分析，可以预测用户的信用风险，提高金融机构的贷款准入率和贷款违约率。
2. 市场营销：在现代市场经济中，市场营销是企业提高市场占有率和定义竞争优势的重要手段之一。
通过对消费者的购买记录、偏好等数据进行分析，可以在理解他们的消费行为的基础上，更好的对他们进行定向营销。
3. 医疗健康：在医疗健康领域，数据挖掘可以应用于医疗保险、疾病诊断、药物治疗等方面。
例如，通过对患者的基因信息、病症、诊断结果等进行分析，可以预测疾病的发生概率和治疗效果。
4. 人工智能：数据挖掘是人工智能的基础，人工智能领域的很多应用都需要大量的数据，并且需要基于数据和模型实现智能决策和行为。
例如，自然语言处理、图像识别、推荐系统等。
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。
浅析数据挖掘
浅析数据挖掘李防(无锡商业职业技术学院信息工程系，江苏无锡214153)应用科技睛要]数据挖掘技术是^们长期对数据库技术进行研究和开发的结果，同时，也是信息技术自然演化的结果。
本文介绍了数据挖掘的定义、任务及数据挖掘的流程，论述了敷据挖掘的常用方法介绍了数据挖掘的应用以及未来的发展趋势。
[关键词]数据挖掘；数据库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。
它是一门涉及面很广的交叉学科，包括机器学习、数理统计、{串经网络、数据库、模式识别、粗糙集、模糊数学等相关技术。
2数据挖掘的任务21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。
22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。
23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，—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。
24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。
25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—样，它也是用己知的数撷测未来的值，但这些数据的区别是变量所处时间的不同。
26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。
数据挖掘与分析总结
数据挖掘与分析总结概述：在过去的一段时间里，我在数据挖掘与分析领域进行了一些研究和实践工作。
从中，我学到了很多有关数据挖掘和分析的知识和技巧，并且取得了一些令人满意的成果。
本文将对我的工作进行总结，并讨论我所学到的经验和教训。
一、项目背景与目标我的研究项目旨在利用数据挖掘技术对某电商平台的用户行为数据进行分析，以提供有关用户需求和行为模式的见解。
通过对数据的深入挖掘和分析，我可以帮助企业了解用户行为，从而制定更好的营销策略和增加用户忠诚度。
二、数据收集与清洗在项目开始之前，我首先需要收集大量的用户行为数据。
我通过与该电商平台合作，获得了一份包含大量用户购买记录、浏览记录和搜索记录等的数据集。
然而，由于数据的质量和格式不一致，我需要先对数据进行清洗和预处理，以确保数据的准确性和一致性。
三、特征选择与数据探索清洗完数据后，我需要对数据集进行特征选择和数据探索。
通过对数据集的统计分析和可视化，我可以发现数据中的一些有趣的信息和模式。
例如，我发现一部分用户倾向于在特定的时间段购买商品，这对于制定精确的促销策略非常有帮助。
四、模型训练与评估在数据探索的基础上，我开始构建数据挖掘模型。
我尝试了多种机器学习和数据挖掘算法，例如决策树、聚类分析和关联规则等。
通过对模型的训练和测试，我评估了不同模型的性能，并选择了最合适的模型来解决我的问题。
五、结果分析与可视化在获得最佳模型后，我对其进行了进一步的分析和解释。
我使用了可视化工具来呈现模型的结果，并通过可视化图表来展示我的发现。
例如，我绘制了用户购买金额与购买次数之间的关系图，以及用户在不同时间段的购买行为分布等。
六、总结与反思通过这个项目，我学到了很多数据挖掘和分析的知识和技巧。
我发现，在数据挖掘的过程中，数据的质量和准确性非常重要。
此外，选择合适的特征和模型也是影响结果的关键因素。
我还学会了如何使用可视化工具将结果直观地呈现给他人。
七、进一步工作虽然我在这个项目中取得了一些令人满意的结果，但还有一些方面需要进一步改进和研究。
对数据挖掘的认识
对数据挖掘的认识一、数据挖掘的理解数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据集中识别出有效的、新颖的、潜在有用的，以及最终可理解的知识的非平凡过程。
这个定义包括几层含义：数据源必须是真实的、大量的、含噪声的；发现的是用户感兴趣的知识；发现的知识要可接受、可理解、可运用；并不要求发现放之四海皆准的知识，仅支持特定的发现问题。
数据挖掘，简单地可理解为通过对环境数据的操作，从数据中发现有用的知识。
它是一门涉及面很广的交叉学科，包括机器学习、数理统计、神经网络、数据库、模式识别、粗糙集、模糊数学等相关技术。
就具体应用而言，数据挖掘是一个利用各种分析工具在海量数据中发现模型和数据间关系的过程，这些模型和关系可以用来做出预测。
从商业角度上看，数据挖掘是一种新的商业信息处理技术，其主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理，从中提取辅助商业决策的关键性数据。
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前未知，有效和可实用三个特征。
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。
二、数据挖掘的主要方法数据挖掘技术主要来源于四个领域： 统计分析、机器学习、神经网络和数据库。
所以，数据挖掘的主要方法可以粗分为：统计方法、机器学习方法、神经网络方法和数据库方法。
统计方法主要包括：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）、以及模糊集、粗集、支持向量机等。
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。
《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，数据挖掘技术已经成为众多领域的研究热点。
数据挖掘是从大量数据中提取有用信息的过程，通过运用统计学、机器学习、数据库技术等多种方法，实现对数据的分析、预测和决策支持。
本文旨在探讨数据挖掘研究的现状及未来发展趋势。
二、数据挖掘研究现状1. 研究领域数据挖掘技术广泛应用于金融、医疗、教育、交通等多个领域。
在金融领域，数据挖掘技术被用于风险评估、客户细分和欺诈检测等方面；在医疗领域，数据挖掘技术则被用于疾病诊断、药物研发和患者管理等方面。
此外，数据挖掘还在零售、能源、农业等领域发挥了重要作用。
2. 研究方法目前，数据挖掘研究主要采用统计学、机器学习、数据库技术等方法。
统计学方法主要用于数据的描述性分析和推断性分析；机器学习方法则包括决策树、神经网络、支持向量机等算法，用于数据的分类、聚类和预测；数据库技术则用于数据的存储、管理和查询等方面。
3. 研究成果近年来，数据挖掘研究取得了丰硕的成果。
在算法方面，研究人员提出了许多新的算法和技术，如集成学习、深度学习等，有效提高了数据挖掘的效率和准确性。
在应用方面，数据挖掘技术为各个领域带来了巨大的价值，如金融风控、医疗诊断、智慧城市等。
三、数据挖掘发展趋势1. 技术创新随着人工智能、大数据等技术的不断发展，数据挖掘技术将不断创新。
一方面，深度学习等新技术将进一步应用于数据挖掘领域，提高数据处理和预测的准确性；另一方面，多源异构数据的处理和分析将成为新的研究方向，为跨领域的数据挖掘提供更多可能性。
2. 行业应用拓展随着各个行业对数据挖掘技术的需求日益增长，数据挖掘将在更多领域得到应用。
除了金融、医疗等领域外，数据挖掘还将拓展到智能制造、智慧城市、智慧农业等新兴领域，为各行业的发展提供强有力的支持。
3. 数据隐私与安全保护随着数据挖掘技术的发展和应用范围的扩大，数据隐私和安全问题日益突出。
未来，研究将更加关注数据的隐私保护和安全保障问题，采用加密技术、匿名化处理等方法保护用户隐私和数据安全。
数据挖掘的意义及价值
数据挖掘的意义及价值
数据挖掘的意义及价值
数据挖掘，是指从大量的数据中查找有价值的信息，从数据中提取出未知的规律，并将这些规律应用到有效管理和决策中。
它是利用特定的技术，从数据库中发现有用的信息，从而帮助企业更加有效地管理，提高生产力。
一、数据挖掘意义
1、数据挖掘可以提高企业的决策质量。
数据挖掘可以从海量的数据中发现有价值的信息，增强企业运作的效率，减少决策的失误，并提高决策质量。
2、数据挖掘改善企业预测和商业分析能力。
通过对大量关联性数据进行挖掘，企业可以精准地预测市场发展趋势，从而及时调整企业运作策略，实现企业可持续发展目标。
3、利用数据挖掘技术可以智能化决策，并降低决策的风险。
企业在做出决策之前，可以通过数据挖掘技术，将企业面临的复杂状况简单化，将决策风险降至最低。
二、数据挖掘价值
1、数据挖掘可以提升企业运作效率。
数据挖掘可以在把控企业管理过程中，用大量的数据提供深入的分析，帮助企业更加清晰地把控运作，提高企业运作效率。
2、数据挖掘可以提高企业创新能力。
数据挖掘技术可以从中发现有价值的信息，用于指导企业创新，帮助企业以新的方式提高创新
能力。
3、数据挖掘可以提高企业竞争优势。
数据挖掘可以改善企业的运作效率，为企业创造更多的机遇，提高企业的竞争优势，让企业在市场竞争中脱颖而出。
由此可见，数据挖掘是一项强大的工具，可以帮助企业更加有效地管理，提高生产力，从而提升企业的竞争优势。
浅析十三种常用的数据挖掘技术
浅析十三种常用的数据挖掘技术数据分析微信公众号datadw整理，分享。
数据挖掘就是从大量的、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。
数据挖掘的任务是从数据集中发现模式，可以发现的模式有很多种，按功能可以分为两大类：预测性(Predictive)模式和描述性(Descriptive)模式。
在应用中往往根据模式的实际作用细分为以下几种：分类，估值，预测，相关性分析，序列，时间序列，描述和可视化等。
数据挖掘涉及的学科领域和技术很多，有多种分类法。
根据挖掘任务分，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；根据挖掘对象分，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；根据挖掘方法分，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等等。
二、数据挖掘技术简述数据挖掘的技术有很多种，按照不同的分类有不同的分类法。
下面着重讨论一下数据挖掘中常用的一些技术：统计技术，关联规则，基于历史的分析，遗传算法，聚集检测，连接分析，决策树，神经网络，粗糙集，模糊集，回归分析，差别分析，概念描述等十三种常用的数据挖掘的技术。
1、统计技术数据挖掘涉及的科学领域和技术很多，如统计技术。
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甘肃 科 技
Ｇ ｎ ｕ Ｓ ｉｎ ｅ ａ ｄ Ｔ ｃ ｎ ｌ ｇ ａ ｓ ｃ ｅ ｃ ｎ ｅ ｈ ｏｏ ｙ
１ ．７ Ｚ ２
Ⅳ０ １ ．２
Ｊｎ ｕ ． ２ １ ０１
浅 析 数 据 挖 掘
田 伟 ， 殷淑娥
（． １兰州商学 院陇桥学院 ， 肃 兰州 ７０２ ；． 甘 ３００２兰州大学 ， 甘肃 兰州 ７００ ） ３００
据集合。数据挖掘 的结果是 由设计者经过思考、 选 择和决策后 ， 通过对知识进行关联和聚合 ， 形成新 的
知识 。 ２ １ 数据 选取 ．
数据选取的 目的是确定 目标数据 ， 根据用户 的 需要从原始数据库 中选取相关数据或样本 。利用一 些数据库操作对数据库进行相关处理 。
２ ２ 数据 预处 理 ．
数据挖掘所能解决的典型商业问题包括 ： 数据 库营销 （ ａ ｂｓ Ｍ ｒｅｎ ） 客 户群 体划 分 （ ｕ－ Ｄ ｔ ａｅ ａ ｔｇ 、 ａ ｋｉ Ｃｓ ｔ ｅ Ｓ ｇ ｅｔｉ ｏ ｒ ｅｍ ｎ ｔｎ＆Ｃａｓｉ ｔｎ 、 ｍ ａｏ ｌ ｉｃ ｉ ） 背景分析 （ ｒ－ ｓｆ ａｏ Ｐｏ
对选 出 的数 据进 行 再 处 理 ， 检查 数 据 的完 整性
ｔ ｎ ｏｒ “ ｉ ｏ） 的局面 ， ｏｐ 采用传统 的数据库技术 己显得
微不足道 。数据 的迅速增加与数据分析处理方法滞 后 的矛盾 越 来越 大 ， 们 希 望 能够 在 对 已有 的大 量 人 数据分析的基础上进行科学研究、 商业决策或企业 管理 ， 从而达到为决策服务 的 目的。数据挖掘就是 为了满足这种需求而迅速发展起来的一种新 的数据
对帐户进行科学的分析和归类 ， 并进行信用评估 。
４ 数据挖掘未来研 究方 向及 热点
４ １ 数据 挖掘 未来 研 究方 向 ．
保险、 交通 、 零售（ 如超级市场） 等商业领域 。
３ １ 数据 挖掘 解决 的典 型商 业 问题 ．
目 ， 前 数据挖掘研究方兴未艾 ， 其研究与开发 的
摘 要： 介绍了数据挖掘的定义及其处理过程 ， 分析了当前的发展现状 ， 最后结合当前数据库技术的发展， 分析了数
据挖掘 的主要 发展趋势及热点 。 关键词 ： 数据挖掘 ； ； 应用 趋势
中图分类号 ：Ｐ １ Ｔ ３９
近年来 ， 随着计算机技术 的飞速发展 了更多的信息交流，
ｅｇ ｉ ｏｅ ａ ｂｓｓ， ｄｅ ｓ ｖｒ ｉ Ｄ ｔ ａｅ９简称 Ｋ Ｄ ， Ｄ ｃ ｙｎ ａ Ｄ ） 它是一个 从大量数据中抽取挖掘出未知的、 有价值的模式 或
规律等知识的复杂过程。
２５ 选择算法及数据挖掘 ．
选择合适 的知识发现算法 ， 包括选 取合适 的模
型和参数。运用前面的选择算法 ， 从数据库 中提取
第 ｌ 期 ２
田 伟等 ： 浅析数据挖掘
２ ７
３ 数据挖掘 的应 用
需要强调 的是 ， 数据挖掘技术 从一开始就是面 向应用 的。 目前， 在很多领域 ， 数据挖掘 （ ａ ｉ ｄｔ ｒ ｎ ａ － ａ ｉ） ｎ 都是一个很时髦 的词 ， ｇ 尤其是 在如银行 、 电信、
融市场的变化趋势。商业银行业务的利润和风险是 共存的。为 了保证最大的利 润和最小 的风险， 必须
处理 技术 。
及一致性 ， 消除噪声及与数据挖掘无关 的冗余数据 ， 根据时间序列和已知 的变化情况 ， 利用统计等方法
填充 丢失 的数 据 。
２ ３ 数 据变 换 ．
根据知识发现的任务对经过预处理的数据再处 理， 主要是通过投影或利用数据库 的其他操作减少 数据量。 ２４ 确 定 Ｋ Ｄ 目标 ． Ｄ 根据用户 的要 求 ， 确定 Ｋ Ｄ要发 现的知识类 Ｄ
促使数据库的规模、 围和深度都有 了较大规模 的 范 扩大 ， 从而积累了大量以不同形式存储 的数据资料 ， 同时在许多领域也建立了数据仓库。在这些海量数 据 中往往隐含着各种各样的信息 ， 这些信息往往人 们凭直觉与经验是难 以发现 的， 然而对于大量数据 的统计 ， 检索 ， 分析 的能力却没有大幅提高 ， 于是 出 现了“ 数据丰富 ， 但信息贫乏 （ ａ ｃ ｕ ｉｏ ａ ｄｔ ｒ ｈｂｔｎ ｒ － ａｉ ｆｍ
ｉ Ａ ａ ｓ ） 交叉销售（ ｒｓ— ｅｉ ） ｆ ｎｌ ｉ 、 ｌ ｅ ｙｓ Ｃｏ ｓｌ ｇ 等市场分析 ｓ ｌ ｎ 行为， 以及客户流失性分析 （ ｈｒ Ａ ａ ｓ ） 客户 Ｃ ｕ ｎｌ ｉ 、 ｎ ｙｓ 信用记分 （ ｒ ｉＳｏ ｎ ） 欺诈发 现 （ ｒ ｄＤ ｔ － Ｃｅ ｔ ｃｒ ｇ 、 ｄ ｉ Ｆａ ｅ ｃ ｕ ｅ ｄｎ 等等。 ｏ） ３２ 数据挖掘在市场营销中的应用 ． 数据挖掘技术在企业市场营销中得到了比较普 遍的应用 ， 它是 以市场 营销学 的市场细分原理为基
不满足 ， 再返回到前面某些处理步骤中反复提取。
２ ７ 知识 评价 ．
将 发现的知识 以用户能 了解 的方式呈 现给用
加 以有 目的运用 的知识。因此 ， 数据挖掘的主体是 具有一定知识背景 ， 知识结构和知识 创新能力 的数
户 。其 中也包括对知识 一致性 的检查 ， 以确信本次
发现的知识不会与以前发现的知识相抵触。
型。
１ 数据挖 掘 的概念
数据挖掘 （ ａ ｎ ｇ 就是从大量 的、 Ｄ ｔ Ｍｉｎ ） ａ ｉ 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。 数据挖掘 ， 又称 为数据 库 中知 识发 现 （ ｎｗ－ Ｋ ｏｌ
用户感兴趣的知识 ， 以一定的方式表示 出来 。 并
２６ 模式解 释 ．
对在数据挖掘步骤 中发 现的模式 （ 知识 ） 进行
解释。通过机器评估剔除冗余或无关模式 ， 若模式
２ 数据挖掘的过程
数据挖掘 的过程是在积累了大量的数 据后 ， 从
中识别 出有效 的、 颖 的 、 在 的 、 终 可 以理 解 并 新 潜 最