数据挖掘技术及其应用
数据挖掘技术及其在营销中的应用
数据挖掘技术及其在营销中的应用
数据挖掘是一种数据分析技术，旨在通过计算机运算提取大量数据中有用的信息。
数据挖掘技术已成为营销活动中的一个重要方面，也是基于大数据的营销理念的一种表现。
其让营销人员更好地把握客户需求，更便捷、更有效、更正确地实现客户细分，从而提高市场开拓及营销效果。
首先，数据挖掘有助于营销部门根据客户的历史行为搞懂客户的需求特点，并进行精准地客户细分。
企业通过跟踪客户的行为获取用户的意图数据，再分析用户的主题偏好、使用习惯和购买动机，有针对性地分析客户的需求，提供精准的促销手段，从而大大提升营销效果。
其次，数据挖掘也可以帮助营销部门解析和推测客户购买意向。
营销人员可以通过分析客户购买行为，获取某种产品意向客户的相关特征，形成客户价值挖掘模型，揭示客户内在需求，制定出更加有针对性的促销策略，精准发送客户有用且符合特定需求的信息，进一步提高营销质量和效果。
此外，数据挖掘也能有效地改进营销活动的结果。
企业可以结合ERP、CRM等系统，根据实时的数据变化的反馈进行自动化的优化营销活动，不断改善营销效果，大大提高营销部门的管理效率，减少营销人员的手动作业时间。
总的来说，数据挖掘技术为营销活动提供了有效的精准支持，有助于企业以更有效、有益的方式进行营销，更好地把握客户需求，提高营销效果，实现企业营销管理与运作的自动化进而提升组织绩效。
数据挖掘及其应用
T 技 术
数据挖掘及其应用
(华南 工 学 学 广州 510 4 ) 理 大 软件 院 60
摘 要: 数据库一数据仓库技术和网 络技术的迅猛发展， 使我们积累了 越来越多的数据， Байду номын сангаас何对这种海量数据进行深人分析和利用， 并从中发现有用的知识， 已成为信息化社会所面临的重要问题。 本文探讨近年发展起来的海量数据处理技术— 数据挖掘的概念、 任
数据挖掘 (Da a Min ng ，简称DM) 就是从大量的、 t i 不
4 数据挖掘的应用 包含共性描述和区别性描述两部分。相关性分析， 是指从用户指 随着大量算法的完善， 挖掘过程的系统化、规范化，以及 定的数据库中采掘出满足一定条件的依赖性关系以 分类分析， 工具的不断推陈出 数据挖掘技术已 新， 显现了 它广泛的应用前景。 是指已知训练数据的特征和分类结果，为每一个类找到一个合 数据挖掘技术的应用范围涉及社会的所有领域， 在商业上的应用 理的描述或模型， 然后再用这些分类的描述或模型对未知的新的 尤其受到重视。下面讨论几个典型的应用领域。 数据进行分类; 聚类分析， 是指按被处理对象的特征分类，有 4. 1 零售业中的数据挖掘 相同特征的对象被归为一类. 它与分类分析的区别在于分类是基 基于数据挖掘的数据仓库的设计与构造。 数据仓库的主要用 于训练数据的， 而聚类则直接对数据进行处理: 趋势分析， 又叫时 途是支持数据分析和数据挖掘， 预先的一些数据挖掘例子的结果 间序列分析， 是指从相当长时间的发展趋势中发现规律和趋势;偏 可作为设计和开发数据仓库结构的参考依据。 其中涉及要决定包 差分析， 又叫比较分析， 即找出一系列判别式的规则， 以区别用户 括哪些维和什么级别， 以及为保证高质量和有效的数据挖掘应进 设定的2 个不同类。 行哪些预处理;促销活动的有效性分析。多维分析通过比较促销 期间的销售量和交易数量与促销活动前后的有关情况来分析促销 3 数据挖掘的方法 活动的有效性;顾客保持力 — 顾客忠诚分析。由一个顾客在不 根据数据挖掘的任务及信息的数据格式， 通常采用的方法为: 同时期购买的商品可以分组为序列。 序列模式挖掘可用于分析顾 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 客的消费或忠诚的变化， 据此对价格和商品的花样加以调整， 以便 习中， 可细分为:归纳学习方法、 基于范例学习、 遗传算法等。 统 留住老客户， 吸引新顾客。 计方法中， 可细分为: 回归分析、 判别分析、 聚类分析、 探索性分 4， 电信业中的数据挖掘 2 析等。 神经网 络方法中， 可细分为:前向神经网 络、自 组织神经网 电信数据的多维分析。 用OLAP和可视化工具对电信数据进 络等。 数据库方法主要是多维数据分析或OLAP 方法。 本文着重 行多维分析， 有助于识别和比较数据通信情况，系统负载，用户 介绍几个常用的方法。 组行为， 以及利润等等;盗用模式分析和异常模式识别。 通过多维 3。 分类法 1 分析、 聚类分析和孤立点分析可以发现异常模式， 例如， 总是占线 分类法是最普通的数据挖掘方法之一， 它试图按照事先定义 无法接人、转换和路由阻塞等等。 的标准对数据进行归类。分类法大至上可分为如下几种类型:决 4. 3 金融业的数据挖掘 策树归纳法。 决策树归纳法根据数据的值把数据分层组织成树型 为多维数据分析和数据挖掘设计和构造数据仓库。 多维数据 结构 ; 分析可以分析银行和金融数据仓库中数据的一般特性; 贷款偿还 规则归纳法。 规则归纳法是由 一系列的i 一 f then规则来对数 预测和客户信用政策分析。 将数据挖掘技术中的特征选择和属性 据进行归类;神经网络法。神经网络法主要是通过训练神经网络 相关性计算应用到贷款偿付预测和客户信用政策， 有助于识别重 使其识别不同的类， 再利用神经网络对数据进行归类。 要因素， 剔除非相关因素， 使银行优化调整贷款发放政策;对目 标 3。 遗传算法 2 市场客户的分类与聚类。 分类和聚类的方法可用于用户群体的识 遗传算法是基于达尔文的进化论中基因重组、 突变和自 然选 别和目 标市场分析。 例如， 通过多维聚类分析， 可以将具有相同储 择等概念。这些算法作用于对某一特定问题的一组可能的解法。 蓄和贷款偿还行为的客户分为一组。 它们试图通过组合或 “ 繁殖” 现存的最好的解法来产生更好的解 法。 利用 “ 适者生存”的概念使较差的解法被抛弃， 从而导致解 5. 结语 法的集合，即繁殖的结果得到改善。 随着对数据挖掘技术在各领域日 益广泛的应用， 实现了数据 3. 3 神经网络 资源共享及技术发展的跨域， 从而大大提高了工作效率，并带来 人工神经网络是模拟人类的形象直觉思维、是在生物神经 巨大的成功。 世纪是信息时代的社会，信息不仅是资源， 1 2 “ 更是 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 财富”要实现经济的腾飞， ， 需依赖高新尖科技的发展， 故利用提供 化、归纳、提炼总结出来的一类并行处理网络。利用其非线 的信息， 充分进行 挖掘，则将为 库的应用开辟了广阔的 性映射的思想和并行处理的 法， 用神经网络本身结构可以表达 前景， 也为人类的文明开辟了一个崭新的时代。 输入与输出的关联知识。它完成输入空间与输出空间的映射关
数据挖掘技术在金融领域的应用及其创新点
数据挖掘技术在金融领域的应用及其创新点随着互联网的普及和数字化的发展，数据成为了现代社会的一种重要资源。
在金融领域，数据的价值更是不言而喻。
通过数据挖掘技术的应用，不仅可以更好地利用金融数据，还可以挖掘出更多的商业价值。
本文将探讨数据挖掘技术在金融领域的应用及其创新点。
一、金融领域的数据挖掘应用金融领域是数据挖掘技术的一个重要应用领域。
通过对金融数据进行挖掘和分析，可以提升金融运营效率，发现新的商业机会和市场趋势，改善客户体验，降低风险等。
1. 风险管理在金融领域，风险管理一直是一个重要的问题。
通过数据挖掘技术，可以从大量的数据中挑选出重要的信息，如违约概率、催收数据、信用卡欺诈等，从而更好地排除风险和降低损失。
2. 营销推荐通过数据挖掘技术，可以将客户分为不同的等级，并且根据这个等级提供针对性的服务和产品。
同时，也可以根据客户的需求和喜好提供个性化的营销推荐，从而提升客户体验。
3. 投资和交易借助数据挖掘技术，可以更好地理解股市走势和交易模式。
从而可以更准确地预测未来的行情，优化交易策略，使投资者可以更好地获取收益。
二、数据挖掘在金融领域的创新点除了常见的风险管理、营销推荐和投资交易外，数据挖掘技术在金融领域还有很多的创新点。
1. 云计算和大数据金融领域处理大量数据非常耗费时间和精力。
于是，通过云计算和大数据技术的应用，可以更轻松地处理和分析大数据。
2. 人工智能人工智能是数据挖掘技术的另外一种应用。
以自然语言处理为例，可以更好地理解客户的需求和潜在问题。
通过应用人工智能技术，可以更精准地提供服务和建立更好的客户关系。
3. 区块链区块链技术可以有效的提高金融数据的安全性和准确性。
在金融领域，运用区块链技术，可以建立更加安全和可信的数据治理方式，从而保证企业的数据安全和可靠性。
三、数据挖掘技术在金融领域的发展趋势1. 信息处理的更高效未来，数据挖掘技术将更加贴近金融领域的需求，开发出更加高效和精确的数据处理技术。
空间数据挖掘技术及其应用
空间数据挖掘技术及其应用一、介绍空间数据挖掘技术是一种将空间数据与数据挖掘技术相结合的分析方法，旨在从大量的空间数据中发现隐藏的模式、关联以及规律，以提供更深入的空间信息洞察力。
在现代社会中，随着地理信息系统（GIS）和遥感技术的发展，空间数据的数量与规模不断增加，因此，利用空间数据挖掘技术进行数据分析已成为一种重要的研究领域。
二、空间数据挖掘技术的分类空间数据挖掘技术主要可分为三大类：空间聚类分析、地理关联规则挖掘和空间预测分析。
1. 空间聚类分析空间聚类分析旨在将相似的空间对象分组或聚集在一起，从而形成具有内部紧密性和外部分离性的空间簇。
其中最常用的聚类方法包括静态聚类和动态聚类。
静态聚类方法使用一次性的计算，将空间对象划分为不同的集群。
动态聚类方法则允许随着时间变化对空间数据不断地进行聚类，从而更好地反映实际情况。
2. 地理关联规则挖掘地理关联规则挖掘是指在空间数据集中发现空间对象之间的关联性规则。
通过关联规则挖掘，可以发现不同空间对象之间的关联性，例如购物中心的开设与周边商户的关系，或是犯罪地点与周边环境因素的关系。
地理关联规则挖掘为规划和决策提供了重要依据。
3. 空间预测分析空间预测分析通过利用历史数据和当前空间数据进行模型训练，进而预测未来的空间趋势和变化。
空间预测分析可应用于多个领域，如气象预测、交通预测和人口迁移模拟等。
预测分析的准确性对于决策制定和规划调整具有重要影响。
三、空间数据挖掘技术的应用1. 城市规划与建设空间数据挖掘技术可以帮助城市规划师更好地理解城市的发展趋势和特征，支持科学决策和规划设计。
例如，通过挖掘城市空间数据，可以确定新建街道或公共交通设施的最佳位置，优化城市交通流量。
2. 环境保护与资源管理利用空间数据挖掘技术，可以对环境资源进行有效管理和保护。
例如，在森林砍伐行为监测中，可以通过挖掘遥感影像数据和地面监测数据，识别出非法砍伐行为以及砍伐的热点地区。
这有助于提高监管效能，保护生态环境。
空间数据挖掘技术及其应用
空间数据挖掘技术及其应用随着现代社会的不断发展，各种数据都在以前所未有的速度增长，这就意味着人们需要更加便捷和高效地管理这些数据。
而空间数据就是其中一种特殊的数据，在现代的生产和社会生活中扮演着越来越重要的角色。
那么，如何更好地利用空间数据？这就需要我们关注空间数据挖掘技术及其应用。
一、空间数据挖掘技术概述空间数据挖掘技术是一种将有关位置、扩张和范围信息融入到数据分析过程中的技术，它能够分析、挖掘和理解具有空间特征的大量数据，从而深入挖掘数据背后的价值和信息。
空间数据挖掘技术目前处于快速发展的阶段，它包括了数据前处理、数据分析、模型建立等多个方面。
数据前处理是空间数据挖掘技术的第一步，它包括数据清洗、数据预处理、特征提取等。
数据清洗是指去除、修正和补充掉数据中的不一致或错误信息，该过程可以大大提高数据分析的准确性和可靠性。
数据预处理是指对原始数据进行处理和加工，提高数据的可读性和可操作性。
特征提取是指从原始数据中提取出与分析任务相关的特征，这也是空间数据挖掘技术中非常关键的一环。
数据分析是空间数据挖掘技术的核心环节，它包括了聚类、分类、回归、关联规则挖掘等多个方法。
其中，聚类是基于数据相似度进行的一种分组方法，它能够将具有相似性质的数据归为同一类别，有利于发现数据中存在的规律。
分类是将数据指定为预定义类别的过程，它可以自动划分不同的数据类别，并对未知数据进行预测。
回归是一种预测性分析方法，通过建立数学模型来预测数据结果。
关联规则挖掘可以有效地挖掘与数据相关的事物之间的关联关系。
二、空间数据挖掘技术的应用空间数据挖掘技术有着广泛的应用领域，这里只介绍其中的一些。
1. 地图导航在城市建设和规划中，空间数据挖掘技术可以帮助我们更好地建立和管理地图信息的数据库，包括建筑、道路、公交站台等等。
这些数据可以通过地图导航软件进行实时导航，并在路上提供路况及交通信息。
2. 医学研究在医学研究中，利用空间数据挖掘技术对人体各个部位的组织和器官进行大规模的数据采集和分析，可以为医学诊断提供有效依据，有利于发现疾病预测和治疗的关键指标。
数据挖掘方法及其应用研究
数据挖掘方法及其应用研究数据挖掘是一种从大量数据中自动发掘出有用信息的技术，对于信息化时代的企业而言，数据挖掘技术的应用已经成为了提高业务水平和核心竞争力的必备手段。
本文将从数据挖掘的方法、应用以及研究方面进行探讨。
一、数据挖掘的方法数据挖掘的方法主要是基于数据分析和机器学习的，其中数据分析主要包括关联规则和分类预测等。
首先，关联规则挖掘是指在数据集中发掘出事物之间的关联性，比如“如果顾客购买了巧克力，那么他们很有可能也会购买口香糖”，而分类预测则是对数据进行分类，比如“根据用户的浏览记录，预测他们最可能会购买哪些商品”。
而机器学习是数据挖掘的核心技术，它是一种通过数据自我修正以提高性能的方法。
常见的机器学习方法包括决策树、神经网络以及聚类等。
决策树是一种用于分类和预测的树形结构，它将数据以节点的形式进行分类，直到数据达到叶节点，从而做出相应的决策；神经网络则是通过构建一种类比于人类大脑的模型来识别模式，进行分类或预测；而聚类则是在数据集中查找相似之处并将数据分组的方法。
二、数据挖掘的应用数据挖掘技术在各行各业的应用越来越广泛，比如在金融行业中常用于信用评估、欺诈检测以及风险管理等方面。
在零售业中，数据挖掘技术可以用于用户行为分析及商品推荐，以此提高销售额和用户忠诚度。
而在医疗领域，数据挖掘技术则可以用来提高早期预警、疾病诊断和药物研发等方面的能力。
此外，数据挖掘技术在交通、安全、舆情监测及人工智能等领域也发挥着越来越重要的作用。
三、数据挖掘的研究在数据挖掘的研究方面，目前有诸多的挑战。
首先，各类数据源的结构化程度参差不齐，挖掘数据的质量和有效性面临着较大的挑战。
其次，代表性和可扩展性是数据挖掘领域中的两大难点，它们影响着数据挖掘结果的可靠性和准确性。
另外，数据挖掘算法的集成和融合也是研究方向之一，通过多种算法的组合和协同来解决特定问题，进一步提高数据挖掘的效率和准确性。
最后，隐私保护和信息安全问题也是需要重点关注的研究方向，保障数据隐私的同时，也使得挖掘结果更加可靠。
大数据时代的数据挖掘方法以及应用
大数据时代的数据挖掘方法以及应用摘要：随着大数据技术的蓬勃发展，互联网已经渗透到各行各业的方方面面，无所不在。
其中，大数据处理技术是现代信息技术中最重要的组成部分之一，其主要功能就是对海量的信息进行快速处理，以便于人们及时了解当前世界的动态与未来发展趋势。
大数据技术的应用可以显著提升各类数据的利用效率，同时也为个人和企业的发展提供了可靠的科学支持。
目前，我国已经进入了大数据时代，人们对于数据分析与处理的能力提出更高需求，因此，数据挖掘技术被广泛运用于各个领域中，极大地推动着社会经济发展。
探究数据挖掘技术在大数据时代的应用，要求相关从业人员熟练掌握并运用数据挖掘技术，以降低工作成本的同时提高工作效率，为社会的长期稳定发展打下坚实基础。
关键词：大数据后台；数据挖掘；技术应用前言随着信息社会的迅猛发展，大数据技术、云计算技术和物联网技术层出不穷，这些技术在人们的日常生活中产生了大量的数据，从而推动社会进入了大数据时代[1]。
在这样的时代背景下，人们对数据分析的要求越来越高，同时对大数据技术的依赖程度也逐渐加深。
随着时代的发展，数据和信息的规模和数量呈现出显著的增长趋势，这也使得挖掘和应用的复杂度不断攀升。
数据挖掘技术就是通过对大量的数据进行分析和处理后得到有用的知识或者是规律，并将这些知识或规律用于指导实践活动，从而达到帮助企业获得竞争优势的目的。
提升挖掘数据信息的便捷性离不开数据挖掘技术的关键作用，这一技术的重要性不言而喻。
1大数据时代的数据挖掘技术数据挖掘的核心在于对数据源进行深入分析和研究，从中提炼出具有实际价值和深远意义的信息[2]。
目前企业信息化建设越来越重要，而随着信息技术的发展，大量的数据也随之产生。
由于数据库规模庞大，数据量巨大，因此在信息挖掘和传输过程中，必须进行早期检测以确保数据资源的有效管理、充分利用和合理配置。
企业要想提高工作效率就必须加强对数据的管理与维护，而数据质量又直接关系到数据的使用效果。
数据挖掘技术与应用实验报告
数据挖掘技术与应用 实 验 报 告专业：_______________________班级：_______________________学号：_______________________姓名：_______________________2012-2013学年 第二学期经济与管理学院实验名称：SPSS Clementine 软件安装、功能演练指导教师: 实验日期: 成绩:实验目的1、熟悉SPSS Clementine 软件安装、功能和操作特点。
2、了解SPSS Clementine 软件的各选项面板和操作方法。
3、熟练掌握SPSS Clementine 工作流程。
实验内容1、打开SPSS Clementine 软件，逐一操作各选项，熟悉软件功能。
2、打开一有数据库、或新建数据文件，读入SPSS Clementine，并使用各种输出节点，熟悉数据输入输出。
(要求：至少做access数据库文件、excel文件、txt文件、可变文件的导入、导出)实验步骤一 实验前准备：1.下载SPSS Clementine 软件安装包和一个虚拟光驱。
2.选择任意盘区安装虚拟光驱，并把下载的安装包的文件（后缀名bin）添加到虚拟光驱上，然后双击运行。
3.运行安装完成后，把虚拟光驱中CYGiSO文件中的lservrc文件和PlatformSPSSLic7.dll文件复制替换到安装完成后的bin文件中，完成破解，获得永久免费使用权。
4.运行中文破解程序，对SPSS Clementine 软件进行汉化。
二 实验操作：从 Windows 的“开始”菜单中选择：所有程序/SPSS 1、启动 Clementine:Clementine 12.0/SPSS Clementine client 12.02、Clementine窗口当第一次启动 Clementine 时，工作区将以默认视图打开。
中中，这将是用来工作的主要区域。
间的区域称作流工作区。
基于数据挖掘技术的社交网络分析研究
基于数据挖掘技术的社交网络分析研究近年来，随着互联网的快速发展，人们在日常生活中越来越离不开社交网络平台。
社交网络作为连接社会群体关系的重要媒介，成为人们沟通、交往和信息传播的主要渠道。
随着社交网络数据的不断积累和扩展，其背后蕴含的巨大数据量也吸引了越来越多的研究人员，基于数据挖掘技术的社交网络分析也成为了当前热门的研究领域之一。
一、数据挖掘技术及其应用数据挖掘是指从大量的数据中提取有用的信息、模式和知识的技术过程，是人工智能、数据库、机器学习等多个领域的共同交叉。
随着互联网的不断普及和发展，数据挖掘技术也逐渐得到了广泛的应用。
在社交网络分析领域中，数据挖掘技术可以用于挖掘社交网络中隐藏的社会关系、社区结构、用户行为等信息，为社交网络的运营和管理提供参考和支持。
二、社交网络分析的概念和应用社交网络分析是指对社交网络的结构和性质进行研究和分析的过程，主要包括网络拓扑结构、社团结构、影响力传播等方面。
近年来，社交网络分析在学术研究、商业分析、政策制定等多个领域得到广泛应用，例如社交媒体舆情分析、社区检测、信息传播路径分析等。
社交网络分析的研究方法主要包括网络图论、社会网络分析、复杂网络分析等多种技术手段，其中，数据挖掘技术是其中重要的手段之一。
三、基于数据挖掘技术的社交网络分析方法1. 社交网络数据采集和预处理社交网络数据的采集和预处理是开展社交网络分析的重要基础工作。
在采集数据时，需要考虑数据源的合理性、数据的粒度和有效性等因素。
对于数据的预处理，需要进行数据清洗、去重、格式转换、特征提取等过程，以保证后续分析和挖掘的有效性和准确性。
2. 社交网络结构分析社交网络结构分析是指对社交网络的网络结构、节点度分布、节点中心性等特征进行分析和挖掘的过程。
通过社交网络结构分析可以揭示社交网络的基本特征和规律，进而为社交网络的优化和管理提供科学依据。
3. 社交网络社区检测社交网络社区检测是指在给定的社交网络中寻找具有相似特征或者功能的节点群体。
电子商务中的数据挖掘技术及其应用
电子商务中的数据挖掘技术及其应用电子商务一直是人们生活中无法缺少的一部分。
由于物流网络的不断发展和数字技术的普及，电子商务正在成为全球商业生态系统的重要部分。
随着市场竞争的加剧，各家企业也不断寻找新的方法来提高自己的竞争力。
数据挖掘技术的出现为电子商务企业提供了一个易于理解和利用的解决方案。
数据挖掘是从数据中自动发现隐藏的知识和信息的过程。
它使用各种统计和机器学习技术，可以帮助企业挖掘出有意义的信息，这些信息对于提升企业运营效率、提高用户服务质量和增加收入都是非常有帮助的。
在电子商务中，数据挖掘技术的应用可以从多个方面帮助企业实现目标。
1.个性化推荐个性化推荐是指通过挖掘用户历史行为和兴趣，向用户推荐符合其需求的产品或服务。
数据挖掘技术可以帮助企业收集并分析顾客的购买历史、搜索记录、浏览历史、点击行为等数据，从而实现更加准确的个性化推荐。
个性化推荐还可以通过跨界合作，将非电商行业的数据与个人兴趣爱好相结合，更准确地提供推荐服务。
2.预测性分析预测性分析是对未来事件或市场趋势进行预测的一种技术。
这种技术可以预测销售额、市场需求、产品趋势等一系列变量的未来动向。
通过使用数据挖掘技术，电子商务企业可以预测用户未来消费的商品和服务，从而调整库存管理，满足客户需求，有效减少存储和运输成本，实现更高的利润。
3.网站流量分析网站流量分析是对网站流量数据进行分析和利用，从而确定如何改进网站的流量和转化率。
通过使用数据挖掘技术，可以深入了解客户的行为和看法，从而更好地改进用户体验和服务质量。
例如，企业可以通过分析用户在何时、何地访问网站以及购买意向，进一步优化营销方案，降低一次性购物的用户流失率。
4.舆情分析随着社交媒体和互联网的发展，人们可以更快地获取和分享各种信息，包括在电子商务上的评论、反馈和意见。
舆情分析使用数据挖掘技术，从这些数据中提取有价值的信息，以了解企业的声誉和形象，帮助企业为顾客提供更好的服务，最大限度地利用企业和客户之间的互动。
什么是数据挖掘技术及其应用前景
什么是数据挖掘技术及其应用前景在当今数字化的时代，数据如同深埋在地下的宝藏，而数据挖掘技术就是那把能够开启宝藏之门的神奇钥匙。
那么，究竟什么是数据挖掘技术呢？简单来说，数据挖掘技术就是从大量的数据中，通过各种方法和手段，发现隐藏在其中有价值的信息和知识的过程。
想象一下，一个大型的超市，每天都会产生海量的销售数据，包括商品的种类、销售的数量、时间、地点等等。
如果只是简单地存储这些数据，而不加以分析和利用，那么它们就只是一堆毫无意义的数字。
但是，通过数据挖掘技术，我们可以发现一些有趣的模式和规律。
比如，哪些商品经常被一起购买，哪些商品在特定的季节或时间段销量特别好，哪些顾客是常客并且消费习惯是怎样的。
这些发现对于超市的经营决策非常有帮助，比如可以优化商品的摆放位置、制定更有针对性的促销策略、更好地管理库存等等。
数据挖掘技术并不是一项单一的技术，而是融合了多种学科和方法的综合性技术。
它涉及到统计学、数据库技术、机器学习、人工智能、模式识别等多个领域的知识和方法。
从技术层面来看，数据挖掘通常包括数据预处理、数据挖掘算法的应用以及结果的评估和解释等几个主要步骤。
数据预处理是非常重要的一步，因为原始数据往往是不完整、有噪声或者不一致的。
在这个阶段，我们需要对数据进行清理、集成、转换和规约等操作，以确保数据的质量和可用性。
接下来，就是应用各种数据挖掘算法，比如分类算法（如决策树、朴素贝叶斯等）、聚类算法（如 KMeans 算法、层次聚类等）、关联规则挖掘算法（如 Apriori 算法）等等，从数据中发现潜在的模式和规律。
最后，对挖掘出来的结果进行评估和解释，判断其是否有实际的价值和意义，并将其转化为可以指导决策的有用信息。
数据挖掘技术在各个领域都有着广泛的应用前景。
在商业领域，数据挖掘可以帮助企业更好地了解市场和客户需求，从而制定更加精准的营销策略。
比如，电商平台可以通过分析用户的浏览和购买行为，为用户推荐个性化的商品；银行可以通过分析客户的信用记录和交易数据，评估客户的信用风险，从而决定是否给予贷款以及贷款的额度和利率；电信运营商可以通过分析用户的通话和流量使用情况，为用户提供更适合的套餐服务。
计算机数据挖掘技术及其在档案信息开发中的运用
计算机数据挖掘技术及其在档案信息开发中的运用
一、数据挖掘技术概述数据挖掘是指从大量的数据中发现隐藏在其中的有价值信息和知识的过程。
它涉及到多个学科领域，如统计学、机器学习、人工智能等。
常用的数据挖掘技术包括分类、聚类、关联规则挖掘等。
二、档案信息开发中的应用1. 档案数字化处理：将纸质档案转换为电子格式，并利用文本识别技术提取文字内容，方便后续分析和搜索。
2. 数据清洗与预处理：对采集到的档案信息进行去重、缺失值填充等操作，以保证后续分析结果准确可靠。
3. 文本分类与聚类：对大量文献资料进行自动分类或聚类，以便于管理和检索。
4. 关联规则挖掘：通过分析不同档案之间存在的关系，找出其中蕴含着的有价值信息和知识。
5. 时间序列分析：对历史档案记录进行时间序列分析，了解某一事件或事物在不同时期内变化趋势及其原因。
6. 预测模型建立：根据历史数据建立模型并预测未来可能出现的情况，在制定政策或决策时提供参考意见。
三、运用效果与展望通过运用数据挖掘技术，在档案信息开发中可以更加高效地获取有价值信息和知识，并且可以帮助我们更好地理解历史事件背景及其演变过程。
未来随着人工智能技术不断进步，相信这些应用场景还会得到进一步扩展和深入研究。
数据挖掘技术及应用
数据挖掘技术及应用随着信息时代的到来，数据的积累与处理逐渐成为一项时代任务。
而数据挖掘技术的出现，更是让我们能够更好地开发出这些数据的潜在价值。
数据挖掘技术在各个领域具有广泛的应用，下面就让我们一起来了解一下数据挖掘技术及其应用。
一、数据挖掘技术的概念及分类数据挖掘技术是一种基于大数据统计分析的信息处理技术，能够从大量数据中挖掘出有效信息，提高数据利用效率。
常见的数据挖掘技术包括聚类、分类、关联规则挖掘、回归分析等。
其中聚类是将相似的数据归为一类，分类则是对数据进行分类，关联规则挖掘则是从数据中挖掘出有效的规则，回归分析则是根据数据的变化趋势预测未来发展。
二、数据挖掘技术在各行各业中的应用1、金融领域：银行等金融机构可以通过数据挖掘技术对客户进行分类、预测，进而制定风险管理策略；同时数据挖掘技术也可用于诈骗检测、信用评估等方面，起到确保金融服务流程安全、提高市场竞争力的作用。
2、电商平台：数据挖掘技术可通过对销售数据的分析，寻找出销售热点、优化产品定价策略、引导用户消费等，可以帮助电商平台提高销售额，实现业务发展。
3、医疗领域：数据挖掘技术可以通过分析医疗数据，识别疾病发生的规律性，预测疾病的传播趋势以及制定科学的医疗方案。
4、教育领域：数据挖掘技术可以对学生个人信息和学习数据进行分析和处理，提供有针对性的教育解决方案。
通过对学校教育评估数据的挖掘，也能为招生智能推荐、学习评价等提供支持。
5、能源领域：数据挖掘技术可以对能耗数据的分析，提高能源利用效率，减少浪费。
另外，数据挖掘技术还可以用于实时监控，预防设备故障等方面。
三、数据挖掘技术的发展趋势1、从数据挖掘到深度学习：以往的数据挖掘技术已无法满足当今复杂数据分析的需求，转而发展到了更加深入的深度学习领域，精度和可靠性得到大幅提高。
2、可视化分析和机器学习的结合：数据挖掘技术在实际操作中存在一定的局限性，通过将可视化分析与机器学习进行结合，可以提高数据挖掘的灵活性和效率，使数据分析结果更具有可读性和可操作性。
生物大数据挖掘及其应用
生物大数据挖掘及其应用随着现代生物学技术的发展，生物学领域积累了大量的数据，这些数据包括基因组、蛋白质组、代谢组等不同层次的数据。
生物学家们利用这些数据研究生命机理，但面对如此庞大的数据量，如何快速、高效地获取有用信息，成为了一个新的挑战。
因此，生物大数据挖掘技术的出现，使得生物研究更加高效和智能化。
1. 生物大数据的来源生物大数据来自于各种不同的生物实验和研究项目。
例如，基于高通量测序分析的大规模基因组测序项目产生了巨大的DNA序列数据，这些数据通常记录了不同物种的基因序列、突变信息、单核苷酸多态性变异等，使得研究人员可以更深入地了解生命机理、密码子等相关内容。
此外，微生物群落测序、代谢组测序等实验也产生了大量数据。
随着生物实验技术的不断提高，生物大数据也将越来越丰富和多样化。
2. 生物大数据的挖掘方法生物大数据的处理过程包括数据清洗、数据存储、数据分析和可视化。
这里我们仅着重讨论数据分析的挖掘方法。
（1）统计模型：统计学模型是生物大数据挖掘中最基本的方法之一。
通过对数据进行描述和推断，建立数据之间的关联，揭示生命现象背后的规律。
常见的统计学模型包括线性回归、逻辑回归等。
（2）机器学习：机器学习是生物大数据挖掘中的一个热门方法。
它基于大数据和强大的计算能力，通过分类、聚类、降维等算法，从数据中提取有意义的信息，并将其应用于疾病预测、新药发现、精准医疗等方面。
机器学习方法包括支持向量机、随机森林、神经网络等。
（3）深度学习：深度学习是机器学习的一种高级形式，它模拟人脑的神经网络结构，通过多层次的神经元学习复杂的特征和抽象概念。
随着深度学习算法的不断改进，在生物研究中的应用也逐渐增多，如蛋白质结构预测、基因表达分析等。
3. 生物大数据的应用生物大数据挖掘技术涉及的应用面非常广泛，下面着重从以下三个角度进行讨论。
（1）药物开发：药物开发是生物大数据挖掘的重要应用之一。
通过对基因、蛋白质、代谢组等大数据的分析，揭示疾病的发生机制、病因等，为药物研发提供线索和目标。
数据挖掘技术的原理及其应用
数据挖掘技术的原理及其应用随着信息化时代的到来，我们处于一个信息喧嚣的时代，日常生活中涉及到的数据量越来越大，人们逐渐变得难以处理如此庞大的数据量。
如何有效地处理海量的数据成为了人们首要的需求。
数据挖掘技术应运而生，成为了处理海量数据的有效手段。
本文将以“数据挖掘技术的原理及其应用”为主题，从数据挖掘的基本概念、原理及其应用方面进行探讨。
一、基本概念数据挖掘是从数据中挖掘出有价值模式和规律的一种过程。
简单来说，就是通过一定的方法工具，发掘隐藏在数据背后的知识信息，帮助人们更好地实现决策和预测。
其中包括数据预处理、数据探索、特征选择、模型建立与评估等阶段。
数据挖掘技术已广泛应用于金融、医疗、电商等领域，在业务运营和管理决策方面发挥了重要的作用。
二、原理数据挖掘技术包含了数据挖掘模型、数据挖掘算法和数据挖掘流程。
其中，数据挖掘模型是数据挖掘过程中的核心，代表了数据挖掘任务所建立的数学模型，可以是分类、聚类或预测模型。
常用的模型包括决策树、神经网络、支持向量机等。
数据挖掘算法是完成模型训练和推断的算法，通常包括聚类、分类、关联规则挖掘等。
数据挖掘流程是将数据挖掘技术应用于具体业务问题时的流程，包括数据预处理、特征选取、模型训练、模型评估和应用等。
三、应用数据挖掘技术在多个领域中得到广泛应用。
1、医疗领域数据挖掘技术在医疗领域中得到了广泛应用。
如在患者疾病诊断、医生处方和医院管理等方面，数据挖掘技术都发挥了重要的作用。
以慢性病诊断为例，通过数据挖掘可以利用机器学习算法构建模型，进行病人分类和预测，同时提高医疗效率。
2、金融领域数据挖掘技术在金融领域也得到了广泛应用。
如利用银行客户数据进行客户分析，对客户进行“评级”，帮助银行识别哪些客户群体需要更进一步的关注和发展。
此外，数据挖掘技术还能进行风险预测和信用评估等，为银行提供精准决策支持。
3、电商领域数据挖掘技术在电商领域也发挥了重要的作用。
如在商品推荐、用户个性化推荐、市场分析等方面，数据挖掘技术都有着不可替代的应用。
数据挖掘技术及其在营销中的应用
数据挖掘技术及其在营销中的应用随着互联网技术的不断发展和普及，数据的传输量已经达到了极其庞大的规模，而这些数据正好为企业提供了实现智能化营销的良机。
数据挖掘技术是对于这一庞大数据的处理、分析和运营的重要工具，可以在不可测量的大量数据中快速发现关键信息和隐含规律。
本文将详细介绍数据挖掘技术及其在营销中的应用。
一、数据挖掘技术的定义和作用数据挖掘技术是运用各种算法和统计模型，通过对数据库或其他大数据集合的分析和处理得出有用的信息和知识的一门计算机技术。
在大数据时代的今天，使用数据挖掘技术可以发现那些在传统方法下很难被捕捉到的信息和模式，从而为企业制定更加科学的决策、规划和营销策略提供了则可靠的方法。
二、数据挖掘技术的分类据挖掘技术一般根据数据源和挖掘目标的不同，可以分为以下几类：1、基于关系的数据挖掘：主要应用于处理数据库这样的关系型数据。
2、基于文本的数据挖掘：主要应用于处理文本、语音或其他自然语言数据。
3、基于图像的数据挖掘：主要应用于处理图像或视频数据。
4、基于信号的数据挖掘：主要应用于处理生物、天文、工程科学等领域的信号数据。
三、数据挖掘技术在营销中的应用1、客户分类：数据挖掘技术可以快速处理大量的客户数据，发现那些企业价值较高的客户类别，从而为企业提供针对性的客户服务。
2、产品销售预测：企业可以通过数据挖掘技术对市场和销售数据的分析和建模，预测未来某个时间段内产品的销售情况，以更好地制定销售策略，保证销售业绩。
3、营销计划制定：通过对大数据的挖掘，企业可以了解到市场和消费者的需求和偏好，根据这些信息，企业可以制定更加符合消费者需求的营销计划，更好地实现产品的市场推销。
4、竞争对手分析：数据挖掘技术可以帮助企业了解市场上的竞争格局，分析竞争对手的策略、产品特点、客户特征等，从而为企业制定相应的竞争策略提供方向。
5、个性化营销：通过数据挖掘技术，企业可以了解客户的消费和购买记录，从而为客户提供更加符合他们需求的产品或服务，提高客户的满意度和忠诚度。
数据挖掘技术在农业领域中的应用
数据挖掘技术在农业领域中的应用随着科技的不断发展，数据挖掘技术已经得到了广泛应用。
与此同时，农业领域也开始逐渐引入数据挖掘技术，以期提高农业生产的效率和质量。
本文将探讨数据挖掘技术在农业领域中的应用，以及其带来的益处和未来发展方向。
一、数据挖掘技术在农业领域的应用1. 农产品生产在农产品生产过程中，数据挖掘技术可以帮助农民们了解土壤的质量、气候变化、作物疾病和虫害的发生情况等，进而做到科学种植和精准施肥。
通过数据分析，农民可以根据不同的生产环境和作物特性制定出最优的种植计划，提高作物的产量和质量。
2. 农业流通数据挖掘技术也可以在农业流通领域中得到应用。
通过数据分析，农民可以了解市场需求和流通的状况，从而选择最佳的销售渠道和定价方案。
同时，数据挖掘技术也可以帮助农民深入了解客户需求，提供更优质的产品和服务。
3. 农业险数据挖掘技术为农业险的发展提供了支持。
通过数据分析，保险公司可以了解种植和养殖环境的状况，定制出合适的险种和保险方案。
同时，通过数据挖掘技术，保险公司还可以及时预警和处理各种农业灾害，减少农民的经济损失。
二、数据挖掘技术在农业领域中的益处1. 提高生产效率数据挖掘技术可以帮助农民更好地了解生产环境和作物特性，制定出更优的种植计划，减少生产成本，提高生产效率。
2. 提高产品质量通过数据挖掘技术，农民可以更加精准地施肥、检测、预防和治疗疾病和虫害，提高作物品质和口感，满足消费者需求。
3. 降低经济风险数据挖掘技术可以帮助保险公司及时预警和处理各种农业灾害，降低农户的经济风险和压力。
4. 推动产业升级数据挖掘技术的应用可以推动农业产业的升级，促进农业的绿色发展和可持续发展。
三、数据挖掘技术在农业领域中的未来发展方向1. 开发更加智能化的系统未来，数据挖掘技术将逐渐向智能化方向发展。
开发更加智能化的系统能够更好地满足农民的需求，提高生产效率和农产品质量。
2. 更好地整合其他技术数据挖掘技术需要与其他技术相结合，才能更好地发挥其作用。
数据挖掘的核心技术及其应用
数据挖掘的核心技术及其应用在当今信息爆炸的时代，大量的数据被产生和存储。
然而，这些数据对于我们来说并没有太多实际的意义，除非我们能够从中提取出有用的信息和知识。
数据挖掘作为一门重要的技术，旨在通过分析大规模数据集，发现其中的潜在模式、关联和规律，从而为决策和预测提供支持。
本文将介绍数据挖掘的核心技术以及它们在不同领域的应用。
首先，数据预处理是数据挖掘的第一步，也是最关键的一步。
原始数据往往存在着噪声、缺失值和异常值等问题，这些问题会对挖掘结果产生不良影响。
因此，数据预处理的目标是通过清洗、集成、转换和规约等操作，将数据转化为适合挖掘的形式。
例如，对于缺失值的处理，可以选择删除缺失值较多的记录，或者通过插值等方法填补缺失值。
数据预处理的好坏直接影响着后续挖掘的准确性和可靠性。
其次，特征选择是数据挖掘的关键步骤之一。
在大规模数据集中，往往存在着大量的冗余和无关的特征，这些特征不仅会增加计算的复杂性，还会导致模型的过拟合。
因此，特征选择的目标是从原始特征集中选择出最具代表性和判别性的特征子集。
特征选择可以基于统计方法，如卡方检验和信息增益等，也可以基于机器学习方法，如决策树和支持向量机等。
通过特征选择，可以提高挖掘模型的性能和解释能力。
接下来，分类和聚类是数据挖掘的两个重要任务。
分类是指将事先定义好的类别标签分配给新的数据实例，而聚类则是将数据集划分成若干个不相交的子集，每个子集内的数据实例具有相似的特征。
分类和聚类的目标都是通过发现数据之间的相似性和差异性，揭示数据的内在结构和模式。
分类和聚类算法有很多种，如K 均值、支持向量机和朴素贝叶斯等。
它们在商业领域中的应用广泛，如市场细分、客户分类和产品推荐等。
此外，关联规则挖掘也是数据挖掘的重要内容之一。
关联规则挖掘旨在发现数据集中的频繁项集和关联规则。
频繁项集是指在数据集中经常同时出现的一组项的集合，而关联规则则是指形如“A→B”的条件语句，表示项集A和项集B之间存在关联关系。
数据挖掘的方法及其应用
数据挖掘的方法及其应用随着数据量的不断增长和互联网的发展，数据已经成为了我们最宝贵的资源之一。
而数据挖掘就是在这样的背景下应运而生的。
数据挖掘是一门研究如何从大量的数据中，发现有用的信息和知识的领域，它主要利用计算机科学、统计学、机器学习等领域的方法来实现。
下面我们将从数据挖掘的方法和应用两个方面介绍数据挖掘的相关内容。
数据挖掘的方法1.数据预处理在进行数据挖掘之前，首先需要对数据进行预处理。
数据预处理是数据挖掘的重要步骤之一，主要包括：数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约。
其中，数据清洗包括：缺失值处理、异常值处理和噪声处理等；数据集成包括：数据源的整合和冗余数据的剔除等；数据转换包括：属性构造和属性选择等；数据规约包括：数据的抽样和数据压缩等。
通过数据预处理，可以提高数据的质量和准确性，为后期的数据挖掘奠定坚实的基础。
2.分类分类是数据挖掘的一种基本方法，其主要目的是将数据集划分为两个或多个不同的类别。
通常，分类器可以分为两大类：一种是监督学习（Supervised Learning），另一种是无监督学习（Unsupervised Learning）。
监督学习是基于先验知识，通过给定的样本集和规则，对新数据进行分类的方法；而无监督学习则是没有先验知识，只根据数据本身的特点和规律，对数据进行分类的方法。
常见的分类方法包括：决策树、朴素贝叶斯、逻辑回归、支持向量机、神经网络等。
3.聚类聚类是一种基于相似度的数据分析方法，主要用于将数据集中的对象分为不同的组别，使得组内的对象之间具有较高的相似度，而组间的对象之间具有较低的相似度。
聚类是一种无监督学习的方法，它可以从数据中发现隐藏的规律和特征。
常见的聚类方法包括：K-Means、层次聚类、密度聚类等。
4.关联规则挖掘关联规则挖掘是一种基于对数据集中不同数据项之间的关系进行挖掘的方法。
关联规则挖掘主要用于挖掘数据集中不同数据项之间的“频繁项集”和“关联规则”，以发现隐藏在数据集中的价值信息。
计算机数据挖掘技术的应用探究
计算机数据挖掘技术的应用探究摘要：计算机数据挖掘技术是一种通过对大规模数据集进行分析和挖掘，提取出有价值的信息和知识的技术。
在当今信息爆炸的时代，数据挖掘技术的应用已经渗透到各个领域，如商业、金融、医疗、社交网络等。
本文将探讨计算机数据挖掘技术的应用领域、方法和挑战，并对其未来发展趋势进行展望。
关键词：计算机；数据挖掘技术；应用引言计算机数据挖掘技术是一种利用统计学、机器学习和数据库技术等方法，从大规模数据集中发现隐藏在其中的模式、关联和规律的技术。
数据挖掘技术的应用范围广泛，可以帮助企业发现市场趋势、预测销售量、优化运营等，也可以帮助医学研究人员发现新的药物、预测疾病风险等。
1数据挖掘技术的应用领域1.1商业领域在商业领域，数据挖掘技术发挥着举足轻重的作用。
通过收集和分析大量客户数据，企业可以深入了解市场趋势、客户需求和购买行为，从而进行精准的市场细分和定位。
客户行为分析可以帮助企业发现客户的喜好和购买模式，以便为他们提供个性化的推荐服务。
例如，电子商务平台可以根据用户的购物历史和浏览行为，推荐他们可能感兴趣的商品，从而提高销售额和客户满意度。
此外，数据挖掘还可以应用于客户流失预测、信用评估、库存管理等多个方面，为企业带来显著的经济效益。
1.2金融领域在金融领域，数据挖掘技术发挥着至关重要的作用。
通过运用数据挖掘技术，银行和保险公司可以更有效地进行风险评估和欺诈检测。
例如，通过对客户的信用记录和历史交易数据进行分析，可以预测客户的违约概率，从而为风险评估提供科学依据。
此外，数据挖掘技术还可以帮助金融机构发现潜在的风险点，提前采取预防措施，降低损失。
在保险业务中，数据挖掘技术可以帮助保险公司分析客户的风险特征，为客户提供更精准的保险产品。
同时，通过对保险理赔数据的挖掘分析，保险公司可以发现欺诈行为，保护自身利益。
1.3医疗领域在医疗领域，数据挖掘技术发挥着举足轻重的作用。
通过对大量病例数据的深入挖掘和分析，数据挖掘技术可以帮助医生发现疾病的规律和特征，从而更准确地诊断疾病。
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数据挖掘毕业论文---------数据挖掘技术及其应用摘要：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。
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。
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。
在Bayesian建模中,我们需要找到各变量之间的关联,这种关联与关系数据库理论中的函数依赖(Functional Dependence)近似,后者表示了关系表中各属性(Attribute)之间的依赖关系,而前者表示Bayesian网中各变量是关系表中的属性时,两者的表示含义是一致而和谐的。