數據挖掘有哪些

① 數據挖掘的常用方法有哪些

1、決策樹法

決策樹在解決歸類與預測上有著極強的能力，它以法則的方式表達，而這些法則則以一連串的問題表示出來，經由不斷詢問問題最終能導出所需的結果。典型的決策樹頂端是一個樹根，底部有許多的樹葉，它將紀錄分解成不同的子集，每個子集中的欄位可能都包含一個簡單的法則。此外，決策樹可能有著不同的外型，例如二元樹、三元樹或混和的決策樹型態。

2、神經網路法

神經網路法是模擬生物神經系統的結構和功能，是一種通過訓練來學習的非線性預測模型，它將每一個連接看作一個處理單元，試圖模擬人腦神經元的功能，可完成分類、聚類、特徵挖掘等多種數據挖掘任務。神經網路的學習方法主要表現在權值的修改上。其優點是具有抗干擾、非線性學習、聯想記憶功能，對復雜情況能得到精確的預測結果;缺點首先是不適合處理高維變數，不能觀察中間的學習過程，具有“黑箱”性，輸出結果也難以解釋;其次是需較長的學習時間。神經網路法主要應用於數據挖掘的聚類技術中。

3、關聯規則法

關聯規則是描述資料庫中數據項之間所存在的關系的規則，即根據一個事務中某些項的出現可導出另一些項在同一事務中也出現，即隱藏在數據間的關聯或相互關系。在客戶關系管理中，通過對企業的客戶資料庫里的大量數據進行挖掘，可以從大量的記錄中發現有趣的關聯關系，找出影響市場營銷效果的關鍵因素，為產品定位、定價與定製客戶群，客戶尋求、細分與保持，市場營銷與推銷，營銷風險評估和詐騙預測等決策支持提供參考依據。

4、遺傳演算法

遺傳演算法模擬了自然選擇和遺傳中發生的繁殖、交配和基因突變現象，是一種採用遺傳結合、遺傳交叉變異及自然選擇等操作來生成實現規則的、基於進化理論的機器學習方法。它的基本觀點是“適者生存”原理，具有隱含並行性、易於和其他模型結合等性質。主要的優點是可以處理許多數據類型，同時可以並行處理各種數據;缺點是需要的參數太多，編碼困難，一般計算量比較大。遺傳演算法常用於優化神經元網路，能夠解決其他技術難以解決的問題。

5、聚類分析法

聚類分析是把一組數據按照相似性和差異性分為幾個類別，其目的是使得屬於同一類別的數據間的相似性盡可能大，不同類別中的數據間的相似性盡可能小。根據定義可以把其分為四類：基於層次的聚類方法;分區聚類演算法;基於密度的聚類演算法;網格的聚類演算法。常用的經典聚類方法有K-mean，K-medoids，ISODATA等。

6、模糊集法

模糊集法是利用模糊集合理論對問題進行模糊評判、模糊決策、模糊模式識別和模糊聚類分析。模糊集合理論是用隸屬度來描述模糊事物的屬性。系統的復雜性越高，模糊性就越強。

7、web頁挖掘

通過對Web的挖掘，可以利用Web的海量數據進行分析，收集政治、經濟、政策、科技、金融、各種市場、競爭對手、供求信息、客戶等有關的信息，集中精力分析和處理那些對企業有重大或潛在重大影響的外部環境信息和內部經營信息，並根據分析結果找出企業管理過程中出現的各種問題和可能引起危機的先兆，對這些信息進行分析和處理，以便識別、分析、評價和管理危機。

8、邏輯回歸分析

反映的是事務資料庫中屬性值在時間上的特徵，產生一個將數據項映射到一個實值預測變數的函數，發現變數或屬性間的依賴關系，其主要研究問題包括數據序列的趨勢特徵、數據序列的預測以及數據間的相關關系等。

9、粗糙集法

是一種新的處理含糊、不精確、不完備問題的數學工具，可以處理數據約簡、數據相關性發現、數據意義的評估等問題。其優點是演算法簡單，在其處理過程中可以不需要關於數據的先驗知識，可以自動找出問題的內在規律;缺點是難以直接處理連續的屬性，須先進行屬性的離散化。因此，連續屬性的離散化問題是制約粗糙集理論實用化的難點。

10、連接分析

它是以關系為主體，由人與人、物與物或是人與物的關系發展出相當多的應用。例如電信服務業可藉連結分析收集到顧客使用電話的時間與頻率，進而推斷顧客使用偏好為何，提出有利於公司的方案。除了電信業之外，愈來愈多的營銷業者亦利用連結分析做有利於企業的研究。

② 數據挖掘的相關學科有哪些

數據挖掘涉及的學科：統計學、資料庫系統、數據倉庫、信息檢索、機器學習、應用、模式識別、可視化、演算法、高性能計算、數理統計、機器學習、高性能計算、模式識別、神經網路、數據可視化、信息檢索、圖像與信號處理、空間數據分析等。

數據挖掘是一個比較傳統的研究方向，是從大量的、隨機的、不完全的、有雜訊的、模糊的數據中，提取隱含在其中、人們事先不知道又潛在有用信息和知識的過程。數據挖掘需要根據數據倉庫中的數據信息，選擇合適的分析工具，應用統計方法、事例推理、規則推理、決策樹、模糊集、甚至神經網路、遺傳演算法的方法處理信息，得出有用的分析信息。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的目標，都需要回到前面的步驟，重新調整並執行。數據挖掘需要綜合運用計算機、數學以及統計學的相關知識。在大數據時代，數據挖掘被賦予了更豐富的含義，研究范圍也有了相應的拓展。

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③ 數據挖掘技術涉及哪些技術領域

數據挖掘的技術有很多種，按照不同的分類有不同的分類法，大致有十三種常用的數據挖掘的技術。

1、統計技術
2、關聯規則
3、基於歷史的MBR(Memory-based Reasoning)分析
4、遺傳演算法GA(Genetic Algorithms)
5、聚集檢測
6、連接分析
7、決策樹
8、神經網路
9、粗糙集
10、模糊集
11、回歸分析
12、差別分析
13、概念描述
由於人們急切需要將存在於資料庫和其他信息庫中的數據轉化為有用的知識，因而數據挖掘被認為是一門新興的、非常重要的、具有廣闊應用前景和富有挑戰性的研究領域，並應起了眾多學科(如資料庫、人工智慧、統計學、數據倉庫、在線分析處理、專家系統、數據可視化、機器學習、信息檢索、神經網路、模式識別、高性能計算機等)研究者的廣泛注意。隨著數據挖掘的進一步發展，它必然會帶給用戶更大的利益。

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④ 數據挖掘方法都有哪些

1、神經元網路辦法

神經元網路由於本身優良的健壯性、自組織自適應性、並行計算、遍及貯存和高寬比容錯機制等特色特別適合處理數據發掘的難題，因而近些年愈來愈遭受大家的關心。

2、遺傳演算法

遺傳演算法是一種依據微生物自然選擇學說與基因遺傳原理的恣意優化演算法，是一種仿生技能全局性提升辦法。遺傳演算法具有的暗含並行性、便於和其他實體模型交融等特性促使它在數據發掘中被多方面運用。

3、決策樹演算法辦法

決策樹演算法是一種常見於預測模型的優化演算法，它依據將很多數據信息有目地歸類，從這當中尋找一些有使用價值的，潛在性的信息。它的要害優勢是敘說簡易，歸類速度更快，十分適宜規模性的數據處理辦法。

4、遮蓋正例抵觸典例辦法

它是使用遮蓋悉數正例、抵觸悉數典例的觀念來找尋規范。最先在正例結合中隨意選擇一個種子，到典例結合中逐一較為。與欄位名賦值組成的選擇子相溶則舍棄，反過來則保存。按此觀念循環系統悉數正例種子，將獲得正例的規范(選擇子的合取式)。

5、數據剖析辦法

在資料庫查詢欄位名項中心存有二種相關：函數關系和相關剖析，對他們的剖析可選用應用統計學辦法，即使用統計學原理對資料庫查詢中的信息展開剖析。可展開常見統計剖析、多元回歸剖析、相關性剖析、差異剖析等。

6、含糊集辦法

即使用含糊不清結合基礎理論對具體難題展開含糊不清評定、含糊不清管理決策、含糊不清系統識別和含糊聚類剖析。系統軟體的多元性越高，抽象性越強，一般含糊不清結合基礎理論是用從屬度來描繪含糊不清事情的亦此亦彼性的。

⑤ 常見的數據挖掘方法有哪些

數據挖掘的常用方法有：

• 神經網路方法

神經網路由於本身良好的魯棒性、自組織自適應性、並行處理、分布存儲和高度容錯等特性非常適合解決數據挖掘的問題，因此近年來越來越受到人們的關注。


• 遺傳演算法

遺傳演算法是一種基於生物自然選擇與遺傳機理的隨機搜索演算法，是一種仿生全局優化方法。遺傳演算法具有的隱含並行性、易於和其它模型結合等性質使得它在數據挖掘中被加以應用。

• 決策樹方法

決策樹是一種常用於預測模型的演算法，它通過將大量數據有目的分類，從中找到一些有價值的，潛在的信息。它的主要優點是描述簡單，分類速度快，特別適合大規模的數據處理。

• 粗集方法

粗集理論是一種研究不精確、不確定知識的數學工具。粗集方法有幾個優點：不需要給出額外信息;簡化輸入信息的表達空間;演算法簡單，易於操作。粗集處理的對象是類似二維關系表的信息表。

• 覆蓋正例排斥反例方法

它是利用覆蓋所有正例、排斥所有反例的思想來尋找規則。首先在正例集合中任選一個種子，到反例集合中逐個比較。與欄位取值構成的選擇子相容則捨去，相反則保留。按此思想循環所有正例種子，將得到正例的規則(選擇子的合取式)。

• 統計分析方法

在資料庫欄位項之間存在兩種關系：函數關系和相關關系，對它們的分析可採用統計學方法，即利用統計學原理對資料庫中的信息進行分析。可進行常用統計、回歸分析、相關分析、差異分析等。

• 模糊集方法

即利用模糊集合理論對實際問題進行模糊評判、模糊決策、模糊模式識別和模糊聚類分析。系統的復雜性越高，模糊性越強，一般模糊集合理論是用隸屬度來刻畫模糊事物的亦此亦彼性的。

⑥ 常用的數據挖掘工具有哪些

市場上的數據挖掘工具一般分為三個組成部分：a、通用型工具；b、綜合／DSS／OLAP數據挖掘工具；c、快速發展的面向特定應用的工具。常用的數據挖掘工具有很多，例如：

1、思邁特軟體Smartbi的大數據挖掘平台：通過深度數據建模，為企業提供預測能力支持文本分析、五大類演算法和數據預處理，並為用戶提供一站式的流程式建模、拖拽式操作和可視化配置體驗。

2、Enterprise Miner 這是一種在我國的企業中得到採用的數據挖掘工具，比較典型的包括上海寶鋼配礦系統應用和鐵路部門在春運客運研究中的應用。SAS Enterprise Miner是一種通用的數據挖掘工具，按照「抽樣——探索——轉換——建模——評估」的方法進行數據挖掘。可以與SAS數據倉庫和OLAP集成，實現從提出數據、抓住數據到得到解答的「端到端」知識發現。

3、SPSS Clementine是一個開放式數據挖掘工具，曾兩次獲得英國政府SMART 創新獎，它不但支持整個數據挖掘流程，從數據獲取、轉化、建模、評估到最終部署的全部過程，還支持數據挖掘的行業標准——CRISP-DM。

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⑦ 數據挖掘有哪些技術

1、模式跟蹤

模式跟蹤是數據挖掘的一項基本技術。它旨在通過識別和監視數據中的趨勢或模式，以對業務成果形成智能推斷。例如，企業可以用它來識別銷售數據的發展趨勢。如果發現某種產品在某些特定人群中的銷售情況，要好於其他產品，那麼該企業便可以據此來創建類似的產品或服務，甚至只是簡單地為此類人群增加原始產品的庫存。

2、數據清理和准備

作為數據挖掘過程中的一個重要環節，我們必須對原始數據進行清理和格式化，以用於各種後續的分析。具體而言，數據的清理和准備工作包含了：數據建模，轉換，遷移，集成和聚合等各種元素。這是理解數據基本特徵和屬性，進而確定其最佳用途的必要步驟。

3、分類

基於分類的數據挖掘技術，主要涉及到分析各種類型數據之間的關聯屬性。一旦確定了數據類型的關鍵特徵，企業便可以對它們進行分類。企業可以據此判定是該保護，還是該刪除某些個人身份信息。

4、異常值(Outlier)檢測

異常值檢測可被用於識別數據集中的異常情況。企業在發現數據中異常值後，可以通過防範此類事件的發生，以順利實現業務目標。例如，信用卡系統在某個特定時段出現使用和交易的高峰，那麼企業便可以通過分析了解到，可能是由於“大促”所致，並為將來的此類活動做好資源上的事先部署與准備。

5、關聯

關聯是一種與統計學相關的數據挖掘技術。它旨在建立某些數據與其他數據、或數據驅動型事件的聯系。它與機器學習中的“共現(co-occurrence)”概念相似，即：某個基於數據的事件的發生概率，是由另一個事件的存在性所標識的。例如，用戶購買漢堡這一行為，往往會伴隨著購買薯片的可能性。兩者之間有著較強的關聯性，卻又不是絕對的伴生關系。

6、聚類

聚類是一種依靠可視化方法，來理解數據的分析技術。聚類機制使用圖形或顏色，來顯示數據在不同類別指標下的分布情況。通過圖形式的聚類分析，用戶可以直觀地獲悉數據隨業務目標發展的趨勢。

⑧ 常用互聯網數據挖掘技術有哪些

1、統計技術

數據挖掘涉及的科學領域和技術很多，如統計技術。統計技術對數據集進行挖掘的主要思想是：統計的方法對給定的數據集合假設了一個分布或者概率模型(例如一個正態分布)然後根據模型採用相應的方法來進行挖掘。

2、關聯規則

數據關聯是資料庫中存在的一類重要的可被發現的知識。若兩個或多個變數的取值之I司存在某種規律性，就稱為關聯。關聯可分為簡單關聯、時序關聯、因果關聯。關聯分析的目的是找出資料庫中隱藏的關聯網。有時並不知道資料庫中數據的關聯函數，即使知道也是不確定的，因此關聯分析生成的規則帶有可信度。

3、連接分析

連接分析，Link analysis，它的基本理論是圖論。圖論的思想是尋找一個可以得出好結果但不是完美結果的演算法，而不是去尋找完美的解的演算法。連接分析就是運用了這樣的思想：不完美的結果如果是可行的，那麼這樣的分析就是一個好的分析。利用連接分析，可以從一些用戶的行為中分析出一些模式;同時將產生的概念應用於更廣的用戶群體中。

4、決策樹

決策樹提供了一種展示類似在什麼條件下會得到什麼值這類規則的方法。

5、神經網路

在結構上，可以把一個神經網路劃分為輸入層、輸出層和隱含層。輸入層的每個節點對應—個個的預測變數。輸出層的節點對應目標變數，可有多個。在輸入層和輸出層之間是隱含層(對神經網路使用者來說不可見)，隱含層的層數和每層節點的個數決定了神經網路的復雜度。

6、差別分析

差別分析的目的是試圖發現數據中的異常情況，如噪音數據等異常數據，從而獲得有用信息。

7、概念描述

概念描述就是對某類對象的內涵進行描述，並概括這類對象的有關特徵。概念描述分為特徵性描述和區別性描述，前者描述某類對象的共同特徵，後者描述不同類對象之間的區別，生成一個類的特徵性描述只涉及該類對象中所有對象的共性。

⑨ 大數據挖掘技術涉及哪些內容

大數據挖掘技術涉及的主要內容有：模式跟蹤，數據清理和准備，基於分類的數據挖掘技術，異常值檢測，關聯，聚類。
基於大環境下的數據特點，挖掘技術與對應：
1.數據來源多, 大數據挖掘的研究對象往往不只涉及一個業務系統, 肯定是多個系統的融合分析, 因此,需要強大的ETL技術, 將多個系統的數據整合到一起, 並且, 多個系統的數據可能標准不同, 需要清洗。
2.數據的維度高, 整合起來的數據就不只傳統數據挖掘的那一些維度了, 可能成百上千維, 這需要降維技術了。
3.大數據量的計算, 在單台伺服器上是計算不了的, 這就需要用分布式計算, 所以要掌握各種分布式計算框架, 像hadoop, spark之類, 需要掌握機器學習演算法的分布式實現。
數據挖掘：目前，還需要改進已有數據挖掘和機器學習技術；開發數據網路挖掘、特異群組挖掘、圖挖掘等新型數據挖掘技術；突破基於對象的數據連接、相似性連接等大數據融合技術；突破用戶興趣分析、網路行為分析、情感語義分析等面向領域的大數據挖掘技術。

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