我要投搞

标签云

收藏小站

爱尚经典语录、名言、句子、散文、日志、唯美图片

当前位置:2019跑狗图高清彩图 > 知识发现 >

数据挖掘的本质指的是

归档日期:07-08       文本归类:知识发现      文章编辑:爱尚语录

  数据挖掘利用了人工智能(AI)和统计分析的进步所带来的好处。这两门学科都致力于模式发现和预测。

  数据挖掘不是为了替代传统的统计分析技术。相反,他是统计分析方法学的延伸和扩展。大多数的统计分析技术都基于完善的数学理论和高超的技巧,预测的准确度还是令人满意的,但对使用者的要求很高。而随着计算机计算能力的不断增强,我们有可能利用计算机强大的计算能力只通过相对简单和固定的方法完成同样的功能。

  一些新兴的技术同样在知识发现领域取得了很好的效果,如神经元网络和决策树,在足够多的数据和计算能力下,他们几乎不用人的关照自动就能完成许多有价值的功能。

  数据挖掘就是利用了统计和人工智能技术的应用程序,他把这些高深复杂的技术封装起来,使人们不用自己掌握这些技术也能完成同样的功能,并且更专注于自己所要解决的问题。

  数据挖掘(英语:Data mining),又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现(英语:Knowledge-Discovery in Databases,简称:KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般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。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。

  什么是数据挖掘 数据挖掘(Data Mining),又称为数据库中的知识发现(Knowledge Discovery in Database, KDD),就是从大量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程,简单的说,数据挖掘就是从大量数据中提取或“挖掘”知识。 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,或通过因特网的搜索引擎查找特定的Web页面,则是信息检索(information retrieval)领域的任务。虽然这些任务是重要的,可能涉及使用复杂的算法和数据结构,但是它们主要依赖传统的计算机科学技术和数据的明显特征来创建索引结构,从而有效地组织和检索信息。尽管如此,数据挖掘技术也已用来增强信息检索系统的能力。 [编辑本段] 数据挖掘的起源 为迎接前一节中的这些挑战,来自不同学科的研究者汇集到一起,开始着手开发可以处理不同数据类型的更有效的、可伸缩的工具。这些工作建立在研究者先前使用的方法学和算法之上,在数据挖掘领域达到高潮。特别地是,数据挖掘利用了来自如下一些领域的思想:(1) 来自统计学的抽样、估计和假设检验,(2) 人工智能、模式识别和机器学习的搜索算法、建模技术和学习理论。数据挖掘也迅速地接纳了来自其他领域的思想,这些领域包括最优化、进化计算、信息论、信号处理、可视化和信息检索。 一些其他领域也起到重要的支撑作用。特别地,需要数据库系统提供有效的存储、索引和查询处理支持。源于高性能(并行)计算的技术在处理海量数据集方面常常是重要的。分布式技术也能帮助处理海量数据,并且当数据不能集中到一起处理时更是至关重要。 [编辑本段] 数据挖掘能做什么 1)数据挖掘能做以下六种不同事情(分析方法): · 分类 (Classification) · 估值(Estimation) · 预言(Prediction) · 相关性分组或关联规则(Affinity grouping or association rules) · 聚集(Clustering) · 描述和可视化(Des cription and Visualization) · 复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像,视频,音频等) 2)数据挖掘分类 以上六种数据挖掘的分析方法可以分为两类:直接数据挖掘;间接数据挖掘 · 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 。 · 分类、估值、预言属于直接数据挖掘;后三种属于间接数据挖掘 3)各种分析方法的简介 · 分类 (Classification) 首先从数据中选出已经分好类的训练集,在该训练集上运用数据挖掘分类的技术,建立分类模型,对于没有分类的数据进行分类。 例子: a. 信用卡申请者,分类为低、中、高风险 b. 分配客户到预先定义的客户分片 注意: 类的个数是确定的,预先定义好的 · 估值(Estimation) 估值与分类类似,不同之处在于,分类描述的是离散型变量的输出,而估值处理连续值的输出;分类的类别是确定数目的,估值的量是不确定的。 例子: a. 根据购买模式,估计一个家庭的孩子个数 b. 根据购买模式,估计一个家庭的收入 c. 估计real estate的价值 一般来说,估值可以作为分类的前一步工作。给定一些输入数据,通过估值,得到未知的连续变量的值,然后,根据预先设定的阈值,进行分类。例如:银行对家庭贷款业务,运用估值,给各个客户记分(Score 0~1)。然后,根据阈值,将贷款级别分类。 · 预言(Prediction) 通常,预言是通过分类或估值起作用的,也就是说,通过分类或估值得出模型,该模型用于对未知变量的预言。从这种意义上说,预言其实没有必要分为一个单独的类。预言其目的是对未来未知变量的预测,这种预测是需要时间来验证的,即必须经过一定时间后,才知道预言准确性是多少。 · 相关性分组或关联规则(Affinity grouping or association rules) 决定哪些事情将一起发生。 例子: a. 超市中客户在购买A的同时,经常会购买B,即A = B(关联规则) b. 客户在购买A后,隔一段时间,会购买B (序列分析) · 聚集(Clustering) 聚集是对记录分组,把相似的记录在一个聚集里。聚集和分类的区别是聚集不依赖于预先定义好的类,不需要训练集。 例子: a. 一些特定症状的聚集可能预示了一个特定的疾病 b. 租VCD类型不相似的客户聚集,可能暗示成员属于不同的亚文化群 聚集通常作为数据挖掘的第一步。例如,哪一种类的促销对客户响应最好?,对于这一 类问题,首先对整个客户做聚集,将客户分组在各自的聚集里,然后对每个不同的聚集,回答问题,可能效果更好。 · 描述和可视化(Des cription and Visualization) 是对数据挖掘结果的表示方式。

本文链接:http://weblodge.net/zhishifaxian/232.html