Ⅰ 數據挖掘的技術都有哪些
如果我們學習數據分析，那麼肯定少不了也要好好學習一下數據挖掘。我們都知道，要想掌握好數據挖掘就需要掌握很多的相關技術。一般來說，數據挖掘工作的技術有關聯規則、分類、聚類、決策樹、序列模式，下面我們就給大家講述一下這些知識。
1.關聯規則
首先我們給大家講述一下關聯規則，一般來說，關聯規則使兩個或多個項之間的關聯以確定它們之間的模式。關聯通常用於銷售點系統，以確定產品之間的共同趨勢。在數據挖掘中，這是一個非常簡單的方法，人們會驚訝與其中有多少智慧和洞察，它可以提供許多企業的日常使用的信息，來提高效率和增加收入，應用領域包括物品的實物擺放組織、市場營銷和產品的交叉銷售和上銷。所以解決商業問題離不開數據挖掘技術中的關聯規則。
2.分類
然後給大家說一說分類我們可以使用多個屬性來標記特定類別的項。分類將項目分配到目標類別或類中，以便准確地預測該類內部會發生什麼。某些行業會將客戶進行分類。通過分類我們能夠知道其中的情況，然後根據這些情況進行下一步動作。
3.聚類
接著給大家說一下聚類，聚類是將數據記錄組合在一起的方法，通常這樣做是為了讓最終用戶對資料庫中發生的事情有一個高層次的認識。查看對象分組情況可以幫助市場細分領域的企業。在這個例子中可以使用聚類將市場細分為客戶子集。然後，每個子集可以根據簇的屬性來制定特定的營銷策略。
4.決策樹
決策樹用於分類或預測數據。決策樹從一個簡單的問題開始，它有兩個或多個的答案。每個答案將會引出進一步的問題，該問題又可被用於分類或識別可被進一步分類的數據，或者可以基於每個答案進行預測。將數據分成多個葉結點，所有葉結點的數據記錄數的加和等於輸入數據的記錄總數。例如，父結點中的數據記錄總數等於其兩個子結點中包含的記錄總和。當在決策樹上上下移動時，流失前和流失後的客戶數量是需要存儲的。能夠很容易的理解模型的構建。如果你需要針對可能流失的客戶提供一份市場營銷方案，則該模型非常易於使用。
5.序列模式
序列模式識別相似事件的趨勢或通常情況發生的可能。這種數據挖掘技術經常被用來助於理解用戶購買行為。許多零售商通過數據和序列模式來決定他們用於展示的產品。根據客戶數據，您可以識別客戶在一年中不同時間購買的特定的商品集合。
通過上述的內容我們不難看出，數據挖掘工作基本上都是去解決商業問題的，所以對於產品經理來說，好好了解和掌握數據挖掘知識，對自己的職業發展是非常有幫助的，當然，只是了解這些還是不夠的，我們還要學習更多的知識來豐富自己，讓自己的職場人生更加光彩溢目。
Ⅱ 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。
Ⅲ 數據挖掘技術都有哪幾種
關聯規則
關聯規則使兩個或多個項之間的關聯以確定它們之間的模式。例如，超市可以確定顧客在買草莓時也常買鮮奶油，反之亦然。關聯通常用於銷售點系統，以確定產品之間的共同趨勢。
應用領域包括物品的實物擺放組織、市場營銷和產品的交叉銷售和上銷。
分類
我們可以使用多個屬性來標記特定類別的項。分類將項目分配到目標類別或類中，以便准確地預測該類內部會發生什麼。
某些行業會將客戶進行分類。例如，一家信貸公司可以使用分類模型來確定貸款申請人的低、中或高信用風險。其他組織將當前和目標受眾分為不同年齡和社會團體進行營銷活動。
聚類
聚類是將數據記錄組合在一起的方法，通常這樣做是為了讓最終用戶對資料庫中發生的事情有一個高層次的認識。
查看對象分組情況可以幫助市場細分領域的企業。在這個例子中可以使用聚類將市場細分為客戶子集。然後，每個子集可以根據簇的屬性來制定特定的營銷策略，例如在一個簇中與另一個簇中的客戶的購買模式的對比。
決策樹
決策樹用於分類或預測數據。決策樹從一個簡單的問題開始，它有兩個或多個的答案。每個答案將會引出進一步的問題，該問題又可被用於分類或識別可被進一步分類的數據，或者可以基於每個答案進行預測。
將數據分成多個葉結點，所有葉結點的數據記錄數的加和等於輸入數據的記錄總數。例如，父結點中的數據記錄總數等於其兩個子結點中包含的記錄總和。
如果你需要針對可能流失的客戶提供一份市場營銷方案，則該模型非常易於使用。
序列模式
序列模式識別相似事件的趨勢或通常情況發生的可能。這種數據挖掘技術經常被用來助於理解用戶購買行為。許多零售商通過數據和序列模式來決定他們用於展示的產品。
關於數據挖掘技術都有哪幾種，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。
Ⅳ 數據挖掘技術具有哪些特點
①基於大量數據並非說小數據量上就不可以進行挖掘，實際上大多數數據挖掘的演算法都可以在小數據量上運行並得到結果。但是，一方面過小的數據量完全可以通過人工分析來總結規律，另一方面來說，小數據量常常無法反映出真實世界中的普遍特性。
②非平凡性
所謂非平凡，指的是挖掘出來的知識應該是不簡單的，絕不能是類似某著名體育評論員所說的“經過我的計算，我發現了一個有趣的現象，到本場比賽結束為止，這屆世界盃的進球數和失球數是一樣的。非常的巧合!”那種知識。這點看起來勿庸贅言，但是很多不懂業務知識的數據挖掘新手卻常常犯這種錯誤。
③隱含性
數據挖掘是要發現深藏在數據內部的知識，而不是那些直接浮現在數據表面的信息。常用的BI工具，例如報表和OLAP，完全可以讓用戶找出這些信息。
④新奇性
挖掘出來的知識應該是以前未知的，否則只不過是驗證了業務專家的經驗而已。只有全新的知識，才可以幫助企業獲得進一步的洞察力。
⑤價值性
挖掘的結果必須能給企業帶來直接的或間接的效益。有人說數據挖掘只是“屠龍之技”，看起來神乎其神，卻什麼用處也沒有。這只是一種誤解，不可否認的是在一些數據挖掘項目中，或者因為缺乏明確的業務目標，或者因為數據質量的不足，或者因為人們對改變業務流程的抵制，或者因為挖掘人員的經驗不足，都會導致效果不佳甚至完全沒有效果。但大量的成功案例也在證明，數據挖掘的確可以變成提升效益的利器。
Ⅳ 數據挖掘的定義是什麼有哪幾種挖掘技術
您好，我是研究數據挖掘的，給予簡易完整的回答，希望能幫到你。
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。
Ⅵ 什麼是數據挖掘技術
您好，我是研究數據挖掘的，給予簡易完整的回答，希望能幫到你。 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。
Ⅶ 請問什麼是數據挖掘
數據挖掘是從大量的數據中，抽取出潛在的、有價值的知識（模型或規則）的過程。
1. 數據挖掘能做什麼？
1)數據挖掘能做以下六種不同事情（分析方法）：
· 分類 （Classification）
· 估值（Estimation）
· 預言（Prediction）
· 相關性分組或關聯規則（Affinity grouping or association rules）
· 聚集（Clustering）
· 描述和可視化（Des cription and Visualization）
2)數據挖掘分類
以上六種數據挖掘的分析方法可以分為兩類：直接數據挖掘；間接數據挖掘
· 直接數據挖掘
目標是利用可用的數據建立一個模型，這個模型對剩餘的數據，對一個特定的變數（可以
理解成資料庫中表的屬性，即列）進行描述。
· 間接數據挖掘
目標中沒有選出某一具體的變數，用模型進行描述；而是在所有的變數中建立起某種關系
。
· 分類、估值、預言屬於直接數據挖掘；後三種屬於間接數據挖掘
3)各種分析方法的簡介
· 分類 （Classification）
首先從數據中選出已經分好類的訓練集，在該訓練集上運用數據挖掘分類的技術，建立分
類模型，對於沒有分類的數據進行分類。
例子：
a. 信用卡申請者，分類為低、中、高風險
b. 分配客戶到預先定義的客戶分片
注意： 類的個數是確定的，預先定義好的
· 估值（Estimation）
估值與分類類似，不同之處在於，分類描述的是離散型變數的輸出，而估值處理連續值的
輸出；分類的類別是確定數目的，估值的量是不確定的。
例子：
a. 根據購買模式，估計一個家庭的孩子個數
b. 根據購買模式，估計一個家庭的收入
c. 估計real estate的價值
一般來說，估值可以作為分類的前一步工作。給定一些輸入數據，通過估值，得到未知的
連續變數的值，然後，根據預先設定的閾值，進行分類。例如：銀行對家庭貸款業務，運
用估值，給各個客戶記分（Score 0~1）。然後，根據閾值，將貸款級別分類。
· 預言（Prediction）
通常，預言是通過分類或估值起作用的，也就是說，通過分類或估值得出模型，該模型用
於對未知變數的預言。從這種意義上說，預言其實沒有必要分為一個單獨的類。
預言其目的是對未來未知變數的預測，這種預測是需要時間來驗證的，即必須經過一定時
間後，才知道預言准確性是多少。
· 相關性分組或關聯規則（Affinity grouping or association rules）
決定哪些事情將一起發生。
例子：
a. 超市中客戶在購買A的同時，經常會購買B，即A => B(關聯規則)
b. 客戶在購買A後，隔一段時間，會購買B （序列分析）
· 聚集（Clustering）
聚集是對記錄分組，把相似的記錄在一個聚集里。聚集和分類的區別是聚集不依賴於預先
定義好的類，不需要訓練集。
例子：
a. 一些特定症狀的聚集可能預示了一個特定的疾病
b. 租VCD類型不相似的客戶聚集，可能暗示成員屬於不同的亞文化群
聚集通常作為數據挖掘的第一步。例如，"哪一種類的促銷對客戶響應最好？"，對於這一
類問題，首先對整個客戶做聚集，將客戶分組在各自的聚集里，然後對每個不同的聚集，
回答問題，可能效果更好。
· 描述和可視化（Des cription and Visualization）
是對數據挖掘結果的表示方式。
2.數據挖掘的商業背景
數據挖掘首先是需要商業環境中收集了大量的數據，然後要求挖掘的知識是有價值的。有
價值對商業而言，不外乎三種情況：降低開銷；提高收入；增加股票價格。
1)數據挖掘作為研究工具 （Research）
2)數據挖掘提高過程式控制制（Process Improvement）
3)數據挖掘作為市場營銷工具（Marketing）
4)數據挖掘作為客戶關系管理CRM工具(Customer Relationship Management)
3.數據挖掘的技術背景
1)數據挖掘技術包括三個主要部分：演算法和技術；數據；建模能力
2)數據挖掘和機器學習（Machine Learning）
· 機器學習是計算機科學和人工智慧AI發展的產物
· 機器學習分為兩種學習方式：自組織學習（如神經網路）；從例子中歸納出規則（如決
策樹）
· 數據挖掘由來
數據挖掘是八十年代，投資AI研究項目失敗後，AI轉入實際應用時提出的。它是一個新興
的，面向商業應用的AI研究。選擇數據挖掘這一術語，表明了與統計、精算、長期從事預
言模型的經濟學家之間沒有技術的重疊。
3)數據挖掘和統計
統計也開始支持數據挖掘。統計本包括預言演算法（回歸）、抽樣、基於經驗的設計等
4)數據挖掘和決策支持系統
· 數據倉庫
· OLAP（聯機分析處理）、Data Mart（數據集市）、多維資料庫
· 決策支持工具融合
將數據倉庫、OLAP，數據挖掘融合在一起，構成企業決策分析環境。
4. 數據挖掘的社會背景
數據挖掘與個人預言：數據挖掘號稱能通過歷史數據的分析，預測客戶的行為，而事實上
，客戶自己可能都不明確自己下一步要作什麼。所以，數據挖掘的結果，沒有人們想像中
神秘，它不可能是完全正確的。
客戶的行為是與社會環境相關連的，所以數據挖掘本身也受社會背景的影響。比如說，在
美國對銀行信用卡客戶信用評級的模型運行得非常成功，但是，它可能不適合中國
轉載的
Ⅷ 數據挖掘是一項關於什麼樣的技術
數據挖掘是對大量（volume） 增長快速（velocity）變化迅速（variety）的數據進行收集處理分析，找到對人們決策有用的信息。
說關於數據的技術應該是對的。
Ⅸ 數據挖掘技術簡介有哪些
http://mp.sohu.com/v2/main/news/preview_by_id.action?id=123263354
數據挖掘平台的操作 看一遍就明白了
Ⅹ 什麼是數據挖掘技術
數據挖掘就是從海量的數據中挖掘出可能有潛在價值的信息的技術。這些信息是可能有潛在價值的，支持決策，可以為企業帶來利益，或者為科學研究尋找突破口.
詳情見
http://www.cioworld.net/cgi-new/violethtml/8/2004-02-17/20040217195351.html