數(shù)據(jù)挖掘的概念？數(shù)據(jù)挖掘是指通過算法搜索隱藏在大量數(shù)據(jù)中的信息的過程。數(shù)據(jù)挖掘通常與計算機(jī)科學(xué)有關(guān)，通過統(tǒng)計學(xué)、聯(lián)機(jī)分析處理、信息檢索、機(jī)器學(xué)習(xí)、專家系統(tǒng)(依靠過去的經(jīng)驗規(guī)則)、模式識別等多種方法來實

數(shù)據(jù)挖掘的概念？

數(shù)據(jù)挖掘是通過分析每一個數(shù)據(jù)從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)規(guī)則的技術(shù)，主要包括數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、規(guī)則發(fā)現(xiàn)和規(guī)則表示三個步驟。

數(shù)據(jù)挖掘是利用數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、人工智能和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等科學(xué)方法，如記憶推理、聚類分析、關(guān)鍵分析、決策樹等...從大量數(shù)據(jù)中挖掘隱藏的、以前未知的、潛在有價值的關(guān)系、模式和趨勢，提供預(yù)測性決策支持的方法、工具和過程。

數(shù)據(jù)挖掘綜合了多種學(xué)科的技術(shù)，具有多種功能。例如分類、聚類、關(guān)鍵規(guī)則、預(yù)測和偏差檢測。

數(shù)據(jù)挖掘的名詞解釋？

數(shù)據(jù)挖掘通常與計算機(jī)科學(xué)有關(guān)，通過統(tǒng)計學(xué)、聯(lián)機(jī)分析處理、信息檢索、機(jī)器學(xué)習(xí)、專家系統(tǒng)(依靠過去的經(jīng)驗規(guī)則)、模式識別等多種方法來實現(xiàn)上述目標(biāo)。

數(shù)據(jù)挖掘?qū)ο?/p>

1.數(shù)據(jù)類型可以是結(jié)構(gòu)化的、半結(jié)構(gòu)化的，甚至是異構(gòu)的。發(fā)現(xiàn)知識的方法可以是數(shù)學(xué)的、非數(shù)學(xué)的、歸納的。最終發(fā)現(xiàn)的知識可用于信息管理、查詢優(yōu)化、決策支持和數(shù)據(jù)維護(hù)。

2.數(shù)據(jù)挖掘的對象可以是任何類型的數(shù)據(jù)源。可以是關(guān)系數(shù)據(jù)庫，是包含結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)源；也可以是數(shù)據(jù)倉庫、文本、多媒體數(shù)據(jù)、空間數(shù)據(jù)、時間序列數(shù)據(jù)、Web數(shù)據(jù)，包含半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)甚至異構(gòu)數(shù)據(jù)。

3.發(fā)現(xiàn)知識的方法可以是數(shù)字的、非數(shù)字的或歸納的。最終發(fā)現(xiàn)的知識可用于信息管理、查詢優(yōu)化、決策支持和數(shù)據(jù)維護(hù)。

數(shù)據(jù)挖掘步驟

在實施數(shù)據(jù)挖掘之前，要想好要走什么步驟，每一步要做什么，要達(dá)到什么樣的目標(biāo)。有了好的計劃，數(shù)據(jù)挖掘才能有條不紊的實施，才能取得成功。許多軟件供應(yīng)商和數(shù)據(jù)挖掘顧問提供了一些數(shù)據(jù)挖掘過程模型來指導(dǎo)他們的用戶一步一步地進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘。比如SPSS的5A，SAS的SEMMA。

數(shù)據(jù)挖掘過程模型的步驟主要包括定義問題、建立數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)庫、分析數(shù)據(jù)、準(zhǔn)備數(shù)據(jù)、建立模型、評估模型和實現(xiàn)模型。讓 讓我們具體看看每一步的具體內(nèi)容:

(1)定義問題。知識發(fā)現(xiàn)之前的第一個也是最重要的要求是理解數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)問題。必須有一個清晰明確的目標(biāo)。正義意味著決定你想做什么。例如，當(dāng)你想提高電子郵件的利用率時，你想做的可能是 "提高用戶利用率；"or "提高用戶一次性使用的價值。為解決這兩個問題而建立的模型幾乎完全不同，你必須做出決定。

(2)建立數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)庫。數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)庫的建立包括以下步驟:數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)描述、選擇、數(shù)據(jù)質(zhì)量評估和數(shù)據(jù)清洗、合并和集成、元數(shù)據(jù)構(gòu)建、數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)庫加載和數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)庫維護(hù)。

(3)分析數(shù)據(jù)。分析的目的是找到對預(yù)測輸出影響最大的數(shù)據(jù)字段，并決定是否有必要定義導(dǎo)出字段。如果數(shù)據(jù)集包含數(shù)百個字段，瀏覽和分析這些數(shù)據(jù)將是一件非常耗時和累人的事情。這時候你就需要選擇一個界面好，功能強(qiáng)大的工具軟件來幫你完成這些事情。

(4)準(zhǔn)備資料。這是建立模型前數(shù)據(jù)準(zhǔn)備的最后一步。這一步可以分為四個部分:選擇變量、選擇記錄、創(chuàng)建新變量和轉(zhuǎn)換變量。

(5)建立模型。建模是一個迭代的過程。需要仔細(xì)檢查不同的模型，以確定哪種模型對所面臨的業(yè)務(wù)問題最有用。先用一部分?jǐn)?shù)據(jù)建立模型，再用剩下的數(shù)據(jù)對得到的模型進(jìn)行檢驗和驗證。有時會有第三個數(shù)據(jù)集，稱為驗證集，因為測試集可能會受到模型特性的影響，需要一個獨立的數(shù)據(jù)集來驗證模型的準(zhǔn)確性。訓(xùn)練和測試數(shù)據(jù)挖掘模型需要將數(shù)據(jù)至少分成兩部分，一部分用于模型訓(xùn)練，另一部分用于模型測試。

(6)評價模型。模型建立后，我們必須對結(jié)果進(jìn)行評估，并解釋模型的價值。從測試集中獲得的準(zhǔn)確性僅對用于構(gòu)建模型的數(shù)據(jù)有意義。在實際應(yīng)用中，有必要進(jìn)一步了解錯誤的類型以及相關(guān)的開銷。經(jīng)驗證明，有效的模式不一定是正確的模式。造成這種情況的直接原因是模型建立中隱含的各種假設(shè)，所以直接在現(xiàn)實世界中對模型進(jìn)行檢驗是非常重要的。先小范圍應(yīng)用，拿到測試數(shù)據(jù)，感覺滿意后再大面積推廣。

(7)實施。模型建立并驗證后，主要有兩種使用方法。首先是給分析師提供參考；二是將該模型應(yīng)用于不同的數(shù)據(jù)集。