数据挖掘有哪些功能

㈠ 数据挖掘的功能 数据挖掘可以挖掘到什么类型的模式

数据挖掘功能用于指定数据挖掘任务要找的模式类型．一般而言，数据挖掘任务可以分两类：描述和预测．描述性挖掘任务描述数据库中的数据的一般性质．预测性挖掘任务对当前数据进行推断，以做出预测．
概念／类描述：特征化和区分
数据特征化
数据区分
挖掘频繁模式，关联和相关
关联分析．假设作为AllElectronics的市场部经理，想确定在相同的事务中，哪些商品经常被一起购买．从AllElectronics事务数据库中挖掘出来的这种规则的一个例子是
buys (X, "computer") => buys(X, "software") [support = 1%, confidence = 50%]
其中，X是变量，代表顾客．50%的置信度或可信性表示，如果一位顾客购买计算机，则购买软件的可能性是50%．1%的支持度意味所分析的所有事务的1%显示计算机与软件一起购买．这个关联规则涉及单个重复的属性或谓词（即 buys）．包含单个谓词的关联规则称作单维关联规则（single-dimensional association rule）．去掉谓词符号，上面的规则可以简单地写成 "computer => software [1%, 50%]"．
假设给定涉及购买的AllElectronics关系数据库．数据挖掘系统还可以发现如下形式的规则：
age(X, "20...29") ^ income(X, "20K...29K") => buys(X, "CD player") [support = 2%, confidence = 60%]
该规则指出，所研究的AllElectronics顾客，2%是20 ~ 29岁，年收入为2000 ~ 29000，并且在AllElectronics购买了CD播放机．这个年龄和收入组的顾客购买CD机的概率为60%．注意，这个属性称为一维，上面的规则可以称作多维关联规则 (multidimensional association rule)．

㈡ 数据挖掘是什么

数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。

数据挖掘流程：

• 定义问题：清晰地定义出业务问题，确定数据挖掘的目的。

• 数据准备：数据准备包括：选择数据–在大型数据库和数据仓库目标中 提取数据挖掘的目标数据集;数据预处理–进行数据再加工，包括检查数据的完整性及数据的一致性、去噪声，填补丢失的域，删除无效数据等。

• 数据挖掘：根据数据功能的类型和和数据的特点选择相应的算法，在净化和转换过的数据集上进行数据挖掘。

• 结果分析：对数据挖掘的结果进行解释和评价，转换成为能够最终被用户理解的知识。

数据挖掘的技术，可粗分为：统计方法、机器学习方法、神经网络方法和数据库方法。统计方法，可细分为：回归分析（多元回归、自回归等）、判别分析（贝叶斯判别、CBR、遗传算法、贝叶斯信念网络等。神经网络方法，可细分为：前向神经网络（BP算法等）、自组织神经网络（自组织特征映射、竞争学习等）等。数据库方法主要是基于可视化的多维数据分析或OLAP方法，另外还有面向属性的归纳方法。

㈢ 数据挖掘技术都有哪些功能

数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据集中识别有效的、新颖的、潜在有用的，以及最终可理解的模式的非平凡过程。它是一门涉及面很广的交叉学科，包括机器学习、数理统计、神经网络、数据库、模式识别、粗糙集、模糊数学等相关技术。

数据挖掘的技术，可分为：统计方法、机器学习方法、神经网络方法和数据库方法。统计方法，可细分为：回归分析（多元回归、自回归等）、判别分析（贝叶斯判别、CBR、遗传算法、贝叶斯信念网络等。神经网络方法，可细分为：前向神经网络（BP算法等）、自组织神经网络（自组织特征映射、竞争学习等）等。数据库方法主要是基于可视化的多维数据分析或OLAP方法，另外还有面向属性的归纳方法。

㈣ 数据挖掘具备哪些功能

1、自动预测趋势和行为

数据挖掘在大型数据库中自动查询预测信息，在很早之前，大量的手工分析问题都可以快速和直接的从数据本身得到结论。

2、关联分析

数据关联是数据中能够发现的一种重要知识。如果在两个和多个变值之间存在一定的规律，这就是所谓的相关性。关联可以分为简单相关、事件相关和因果相关。其中关联分析的目的主要是找出数据库中隐藏的网络。数据库中关联的数据有时是未知的、有时是已知的、有时是不确定的，所以关联分析生成的规则才具有可信度。

3、聚类

数据库中的记录能够分为一系类有意义的子集，即聚类。聚类能够提高人们对客观现实的理解，是概念记述和偏差分析的前提。聚类主要包括传统的模式识别方法和数学分类法。

4、概念描述

概念描述是对目标类别的内容的描述，以及此类目的相关特征的摘要。概念描述分为特征性描述和区别性描述，描述了不同物体之间的差异。制定一类特征说明只会影响所有物体的共同要素。进行区别描述的方法还是很多种，如决策树方法、遗传学方法等。

㈤ 大数据数据挖掘有哪些功能

这个我也很想知道，数据挖掘是个很讲究技术的行业，需要有很敏锐的金融头脑吧

㈥ 什么是数据挖掘

数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。

数据挖掘流程：

• 定义问题：清晰地定义出业务问题，确定数据挖掘的目的。

• 数据准备：数据准备包括：选择数据–在大型数据库和数据仓库目标中 提取数据挖掘的目标数据集;数据预处理–进行数据再加工，包括检查数据的完整性及数据的一致性、去噪声，填补丢失的域，删除无效数据等。

• 数据挖掘：根据数据功能的类型和和数据的特点选择相应的算法，在净化和转换过的数据集上进行数据挖掘。

• 结果分析：对数据挖掘的结果进行解释和评价，转换成为能够最终被用户理解的知识。

㈦ 数据挖掘技术主要包括哪些

数据挖掘技术主要有决策树 、神经网络 、回归 、关联规则 、聚类 、贝叶斯分类6中。

1、决策树技术。

决策树是一种非常成熟的、普遍采用的数据挖掘技术。在决策树里，所分析的数据样本先是集成为一个树根，然后经过层层分枝，最终形成若干个结点，每个结点代表一个结论。

2、神经网络技术。

神经网络是通过数学算法来模仿人脑思维的，它是数据挖掘中机器学习的典型代表。神经网络是人脑的抽象计算模型，数据挖掘中的“神经网络”是由大量并行分布的微处理单元组成的，它有通过调整连接强度从经验知识中进行学习的能力，并可以将这些知识进行应用。

3、回归分析技术。

回归分析包括线性回归，这里主要是指多元线性回归和逻辑斯蒂回归。其中，在数据化运营中更多使用的是逻辑斯蒂回归，它又包括响应预测、分类划分等内容。

4、关联规则技术。

关联规则是在数据库和数据挖掘领域中被发明并被广泛研究的一种重要模型，关联规则数据挖掘的主要目的是找出数据集中的频繁模式，即多次重复出现的模式和并发关系，即同时出现的关系，频繁和并发关系也称作关联。

5、聚类分析技术。

聚类分析有一个通俗的解释和比喻，那就是“物以类聚，人以群分”。针对几个特定的业务指标，可以将观察对象的群体按照相似性和相异性进行不同群组的划分。经过划分后，每个群组内部各对象间的相似度会很高，而在不同群组之间的对象彼此间将具有很高的相异度。

6、贝叶斯分类技术。

贝叶斯分类方法是非常成熟的统计学分类方法，它主要用来预测类成员间关系的可能性。比如通过一个给定观察值的相关属性来判断其属于一个特定类别的概率。贝叶斯分类方法是基于贝叶斯定理的，朴素贝叶斯分类方法作为一种简单贝叶斯分类算法甚至可以跟决策树和神经网络算法相媲美。

㈧ 什么是数据挖掘，简述其作用和应用。

数据挖掘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、专家系统和模式识别等诸多方法来实现上述目标。

人们迫切希望能对海量数据进行深入分析，发现并提取隐藏在其中的信息，以更好地利用这些数据，正是在这样的条件下，数据挖掘技术应运而生。

数据挖掘有很多合法的用途，例如可以在患者群的数据库中查出某药物和其副作用的关系。这种关系可能在1000人中也不会出现一例，但药物学相关的项目就可以运用此方法减少对药物有不良反应的病人数量，还有可能挽救生命。

(8)数据挖掘有哪些功能扩展阅读

目前数据挖掘的算法主要包括神经网络法、决策树法、遗传算法、粗糙集法、模糊集法、关联规则法等。

根据信息存储格式，用于挖掘的对象有关系数据库、面向对象数据库、数据仓库、文本数据源、多媒体数据库、空间数据库、时态数据库、异质数据库以及internet等。

数据挖掘过程是一个反复循环的过程，每一个步骤如果没有达到预期目标，都需要回到前面的步骤，重新调整并执行。不是每件数据挖掘的工作都需要这里列出的每一步。

㈨ 数据挖掘能做什么

数据挖掘不仅能对过去的数据进行查询和遍历，并且能够对将来的趋势和行为进行预测，并自动探测以前未发现的模式，从而很好地支持人们的决策。 被挖掘出来的信息，能够用于信息管理、查询处理、决策支持、过程控制以及许多其它应用 。数据挖掘按其功能划分主要包括以下几类：(1) 分类 分类是数据挖掘中应用的最多的方法。分类是找出一个类别的概念描述，它代表了这类数据的整体信息，即该类的内涵描述，一般用规则或决策树模式表示。一个类的内涵描述分为特征性描述和区别性描述。特征性描述是对类中对象的共同特征的描述，区别性描述是对两个或多个类之间区别的描述。 (2) 关联分析 若两个或多个数据项的取值重复出现且概率很高时，它就存在着某种关联，可以建立起这些数据项的关联规则。关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网。在大型数据库中，这种关联规则是很多的，一般用“支持度”，“可信度”两个阈值来淘汰那些无用的关联规则。(3) 聚类 数据库中的数据可分为一系列有意义的子集或称为类。在同一类别中，个体之间的距离较小，而不同类别的个体之间的距离偏大。聚类增强了人们对客观现实的认识，即通过聚类建立宏观概念。 (4)序列模式 通过时间序列搜索出重复发生概率较高的模式，这里强调时间序列对挖掘结果的影响。 (5)偏差检验 数据库中的数据常有一些异常记录，从数据库中检测出这些偏差很有意义。偏差包括很多潜在的知识，如分类中的反常实例、不满足规则的特例、观测结果与模型预测值的偏差、量值随时间的变化等。偏差检测的基本方法是寻找观测结果与参照之间的差别。(6) 预测 预测是利用历史数据找出变化规律，即建立模型，并用此模型来预测未来数据的种类、特征等。

㈩ 什么是数据挖掘 其功能是什么

数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。
数据挖掘的流程是：

定义问题：清晰地定义出业务问题，确定数据挖掘的目的。
数据准备：数据准备包括：选择数据–在大型数据库和数据仓库目标中 提取数据挖掘的目标数据集;数据预处理–进行数据再加工，包括检查数据的完整性及数据的一致性、去噪声，填补丢失的域，删除无效数据等。
数据挖掘：根据数据功能的类型和和数据的特点选择相应的算法，在净化和转换过的数据集上进行数据挖掘。
结果分析：对数据挖掘的结果进行解释和评价，转换成为能够最终被用户理解的知识。