數據挖掘有哪些功能

㈠ 數據挖掘的功能 數據挖掘可以挖掘到什麼類型的模式

數據挖掘功能用於指定數據挖掘任務要找的模式類型．一般而言，數據挖掘任務可以分兩類：描述和預測．描述性挖掘任務描述資料庫中的數據的一般性質．預測性挖掘任務對當前數據進行推斷，以做出預測．
概念／類描述：特徵化和區分
數據特徵化
數據區分
挖掘頻繁模式，關聯和相關
關聯分析．假設作為AllElectronics的市場部經理，想確定在相同的事務中，哪些商品經常被一起購買．從AllElectronics事務資料庫中挖掘出來的這種規則的一個例子是
buys (X, "computer") => buys(X, "software") [support = 1%, confidence = 50%]
其中，X是變數，代表顧客．50%的置信度或可信性表示，如果一位顧客購買計算機，則購買軟體的可能性是50%．1%的支持度意味所分析的所有事務的1%顯示計算機與軟體一起購買．這個關聯規則涉及單個重復的屬性或謂詞（即 buys）．包含單個謂詞的關聯規則稱作單維關聯規則（single-dimensional association rule）．去掉謂詞符號，上面的規則可以簡單地寫成 "computer => software [1%, 50%]"．
假設給定涉及購買的AllElectronics關系資料庫．數據挖掘系統還可以發現如下形式的規則：
age(X, "20...29") ^ income(X, "20K...29K") => buys(X, "CD player") [support = 2%, confidence = 60%]
該規則指出，所研究的AllElectronics顧客，2%是20 ~ 29歲，年收入為2000 ~ 29000，並且在AllElectronics購買了CD播放機．這個年齡和收入組的顧客購買CD機的概率為60%．注意，這個屬性稱為一維，上面的規則可以稱作多維關聯規則 (multidimensional association rule)．

㈡ 數據挖掘是什麼

數據挖掘是從大量的、不完全的、有雜訊的、模糊的、隨機的數據中提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。

數據挖掘流程：

• 定義問題：清晰地定義出業務問題，確定數據挖掘的目的。

• 數據准備：數據准備包括：選擇數據–在大型資料庫和數據倉庫目標中 提取數據挖掘的目標數據集;數據預處理–進行數據再加工，包括檢查數據的完整性及數據的一致性、去雜訊，填補丟失的域，刪除無效數據等。

• 數據挖掘：根據數據功能的類型和和數據的特點選擇相應的演算法，在凈化和轉換過的數據集上進行數據挖掘。

• 結果分析：對數據挖掘的結果進行解釋和評價，轉換成為能夠最終被用戶理解的知識。

數據挖掘的技術，可粗分為：統計方法、機器學習方法、神經網路方法和資料庫方法。統計方法，可細分為：回歸分析（多元回歸、自回歸等）、判別分析（貝葉斯判別、CBR、遺傳演算法、貝葉斯信念網路等。神經網路方法，可細分為：前向神經網路（BP演算法等）、自組織神經網路（自組織特徵映射、競爭學習等）等。資料庫方法主要是基於可視化的多維數據分析或OLAP方法，另外還有面向屬性的歸納方法。

㈢ 數據挖掘技術都有哪些功能

數據挖掘是從大量的、不完全的、有雜訊的、模糊的、隨機的數據集中識別有效的、新穎的、潛在有用的，以及最終可理解的模式的非平凡過程。它是一門涉及面很廣的交叉學科，包括機器學習、數理統計、神經網路、資料庫、模式識別、粗糙集、模糊數學等相關技術。

數據挖掘的技術，可分為：統計方法、機器學習方法、神經網路方法和資料庫方法。統計方法，可細分為：回歸分析（多元回歸、自回歸等）、判別分析（貝葉斯判別、CBR、遺傳演算法、貝葉斯信念網路等。神經網路方法，可細分為：前向神經網路（BP演算法等）、自組織神經網路（自組織特徵映射、競爭學習等）等。資料庫方法主要是基於可視化的多維數據分析或OLAP方法，另外還有面向屬性的歸納方法。

㈣ 數據挖掘具備哪些功能

1、自動預測趨勢和行為

數據挖掘在大型資料庫中自動查詢預測信息，在很早之前，大量的手工分析問題都可以快速和直接的從數據本身得到結論。

2、關聯分析

數據關聯是數據中能夠發現的一種重要知識。如果在兩個和多個變值之間存在一定的規律，這就是所謂的相關性。關聯可以分為簡單相關、事件相關和因果相關。其中關聯分析的目的主要是找出資料庫中隱藏的網路。資料庫中關聯的數據有時是未知的、有時是已知的、有時是不確定的，所以關聯分析生成的規則才具有可信度。

3、聚類

資料庫中的記錄能夠分為一系類有意義的子集，即聚類。聚類能夠提高人們對客觀現實的理解，是概念記述和偏差分析的前提。聚類主要包括傳統的模式識別方法和數學分類法。

4、概念描述

概念描述是對目標類別的內容的描述，以及此類目的相關特徵的摘要。概念描述分為特徵性描述和區別性描述，描述了不同物體之間的差異。制定一類特徵說明只會影響所有物體的共同要素。進行區別描述的方法還是很多種，如決策樹方法、遺傳學方法等。

㈤ 大數據數據挖掘有哪些功能

這個我也很想知道，數據挖掘是個很講究技術的行業，需要有很敏銳的金融頭腦吧

㈥ 什麼是數據挖掘

數據挖掘是從大量的、不完全的、有雜訊的、模糊的、隨機的數據中提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。

數據挖掘流程：

• 定義問題：清晰地定義出業務問題，確定數據挖掘的目的。

• 數據准備：數據准備包括：選擇數據–在大型資料庫和數據倉庫目標中 提取數據挖掘的目標數據集;數據預處理–進行數據再加工，包括檢查數據的完整性及數據的一致性、去雜訊，填補丟失的域，刪除無效數據等。

• 數據挖掘：根據數據功能的類型和和數據的特點選擇相應的演算法，在凈化和轉換過的數據集上進行數據挖掘。

• 結果分析：對數據挖掘的結果進行解釋和評價，轉換成為能夠最終被用戶理解的知識。

㈦ 數據挖掘技術主要包括哪些

數據挖掘技術主要有決策樹 、神經網路 、回歸 、關聯規則 、聚類 、貝葉斯分類6中。

1、決策樹技術。

決策樹是一種非常成熟的、普遍採用的數據挖掘技術。在決策樹里，所分析的數據樣本先是集成為一個樹根，然後經過層層分枝，最終形成若干個結點，每個結點代表一個結論。

2、神經網路技術。

神經網路是通過數學演算法來模仿人腦思維的，它是數據挖掘中機器學習的典型代表。神經網路是人腦的抽象計算模型，數據挖掘中的「神經網路」是由大量並行分布的微處理單元組成的，它有通過調整連接強度從經驗知識中進行學習的能力，並可以將這些知識進行應用。

3、回歸分析技術。

回歸分析包括線性回歸，這里主要是指多元線性回歸和邏輯斯蒂回歸。其中，在數據化運營中更多使用的是邏輯斯蒂回歸，它又包括響應預測、分類劃分等內容。

4、關聯規則技術。

關聯規則是在資料庫和數據挖掘領域中被發明並被廣泛研究的一種重要模型，關聯規則數據挖掘的主要目的是找出數據集中的頻繁模式，即多次重復出現的模式和並發關系，即同時出現的關系，頻繁和並發關系也稱作關聯。

5、聚類分析技術。

聚類分析有一個通俗的解釋和比喻，那就是「物以類聚，人以群分」。針對幾個特定的業務指標，可以將觀察對象的群體按照相似性和相異性進行不同群組的劃分。經過劃分後，每個群組內部各對象間的相似度會很高，而在不同群組之間的對象彼此間將具有很高的相異度。

6、貝葉斯分類技術。

貝葉斯分類方法是非常成熟的統計學分類方法，它主要用來預測類成員間關系的可能性。比如通過一個給定觀察值的相關屬性來判斷其屬於一個特定類別的概率。貝葉斯分類方法是基於貝葉斯定理的，樸素貝葉斯分類方法作為一種簡單貝葉斯分類演算法甚至可以跟決策樹和神經網路演算法相媲美。

㈧ 什麼是數據挖掘，簡述其作用和應用。

數據挖掘是指從大量的數據中通過演算法搜索隱藏於其中信息的過程。

數據挖掘通常與計算機科學有關，並通過統計、在線分析處理、情報檢索、機器學習、專家系統和模式識別等諸多方法來實現上述目標。

人們迫切希望能對海量數據進行深入分析，發現並提取隱藏在其中的信息，以更好地利用這些數據，正是在這樣的條件下，數據挖掘技術應運而生。

數據挖掘有很多合法的用途，例如可以在患者群的資料庫中查出某葯物和其副作用的關系。這種關系可能在1000人中也不會出現一例，但葯物學相關的項目就可以運用此方法減少對葯物有不良反應的病人數量，還有可能挽救生命。

(8)數據挖掘有哪些功能擴展閱讀

目前數據挖掘的演算法主要包括神經網路法、決策樹法、遺傳演算法、粗糙集法、模糊集法、關聯規則法等。

根據信息存儲格式，用於挖掘的對象有關系資料庫、面向對象資料庫、數據倉庫、文本數據源、多媒體資料庫、空間資料庫、時態資料庫、異質資料庫以及internet等。

數據挖掘過程是一個反復循環的過程，每一個步驟如果沒有達到預期目標，都需要回到前面的步驟，重新調整並執行。不是每件數據挖掘的工作都需要這里列出的每一步。

㈨ 數據挖掘能做什麼

數據挖掘不僅能對過去的數據進行查詢和遍歷，並且能夠對將來的趨勢和行為進行預測，並自動探測以前未發現的模式，從而很好地支持人們的決策。 被挖掘出來的信息，能夠用於信息管理、查詢處理、決策支持、過程式控制制以及許多其它應用 。數據挖掘按其功能劃分主要包括以下幾類：(1) 分類 分類是數據挖掘中應用的最多的方法。分類是找出一個類別的概念描述，它代表了這類數據的整體信息，即該類的內涵描述，一般用規則或決策樹模式表示。一個類的內涵描述分為特徵性描述和區別性描述。特徵性描述是對類中對象的共同特徵的描述，區別性描述是對兩個或多個類之間區別的描述。 (2) 關聯分析 若兩個或多個數據項的取值重復出現且概率很高時，它就存在著某種關聯，可以建立起這些數據項的關聯規則。關聯分析的目的是找出資料庫中隱藏的關聯網。在大型資料庫中，這種關聯規則是很多的，一般用「支持度」，「可信度」兩個閾值來淘汰那些無用的關聯規則。(3) 聚類 資料庫中的數據可分為一系列有意義的子集或稱為類。在同一類別中，個體之間的距離較小，而不同類別的個體之間的距離偏大。聚類增強了人們對客觀現實的認識，即通過聚類建立宏觀概念。 (4)序列模式 通過時間序列搜索出重復發生概率較高的模式，這里強調時間序列對挖掘結果的影響。 (5)偏差檢驗 資料庫中的數據常有一些異常記錄，從資料庫中檢測出這些偏差很有意義。偏差包括很多潛在的知識，如分類中的反常實例、不滿足規則的特例、觀測結果與模型預測值的偏差、量值隨時間的變化等。偏差檢測的基本方法是尋找觀測結果與參照之間的差別。(6) 預測 預測是利用歷史數據找出變化規律，即建立模型，並用此模型來預測未來數據的種類、特徵等。

㈩ 什麼是數據挖掘 其功能是什麼

數據挖掘是從大量的、不完全的、有雜訊的、模糊的、隨機的數據中提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。
數據挖掘的流程是：

定義問題：清晰地定義出業務問題，確定數據挖掘的目的。
數據准備：數據准備包括：選擇數據–在大型資料庫和數據倉庫目標中 提取數據挖掘的目標數據集;數據預處理–進行數據再加工，包括檢查數據的完整性及數據的一致性、去雜訊，填補丟失的域，刪除無效數據等。
數據挖掘：根據數據功能的類型和和數據的特點選擇相應的演算法，在凈化和轉換過的數據集上進行數據挖掘。
結果分析：對數據挖掘的結果進行解釋和評價，轉換成為能夠最終被用戶理解的知識。