如何挖掘单特征数据的规律

❶ 鏁版嵁鎸栨帢镄勫疄鏂芥ラ

浠庡晢涓氱殑瑙掑害鐞呜В椤圭洰鐩镙囧拰闇姹傦纴灏嗗叾杞鎹㈡垚涓绉嶆暟鎹鎸栨帢镄勯梾棰桦畾涔夛纴璁捐″嚭杈惧埌鐩镙囩殑涓涓鍒濇ヨ″垝銆
📊鐞呜В鏁版嵁
鏀堕泦鍒濇ョ殑鏁版嵁锛岃繘琛屽悇绉岖啛鎭夋暟鎹镄勬椿锷ㄣ傚寘𨰾鏁版嵁鎻忚堪锛屾暟鎹鎺㈢储鍜屾暟鎹璐ㄩ噺楠岃瘉绛夈
📝鍑嗗囨暟鎹
灏嗘渶鍒濈殑铡熷嬫暟鎹鏋勯犳垚链缁堥傚悎寤烘ā宸ュ叿澶勭悊镄勬暟鎹闆嗐傚寘𨰾琛ㄣ佽板綍鍜屽睘镐х殑阃夋嫨锛屾暟鎹杞鎹㈠拰鏁版嵁娓呯悊绛夈
🤖寤烘ā
阃夋嫨鍜屽簲鐢ㄥ悇绉嶅缓妯℃妧链锛屽苟瀵瑰叾鍙傛暟杩涜屼紭鍖栥
📈妯″瀷璇勪及
瀵规ā鍨嬭繘琛岃缉涓哄交搴旷殑璇勪环锛屽苟妫镆ユ瀯寤烘ā鍨嬬殑姣忎釜姝ラわ纴纭璁ゅ叾鏄钖︾湡姝ｅ疄鐜颁简棰勫畾镄勫晢涓氱洰镄勚
🚀妯″瀷閮ㄧ讲
鍒涘缓瀹屾ā鍨嫔苟涓嶆剰锻崇潃椤圭洰镄勭粨𨱒燂纴鍗充娇妯″瀷镄勭洰镄勬槸涓轰简澧炶繘瀵规暟鎹镄勪简瑙ｏ纴镓銮峰缑镄勭煡璇嗕篃瑕佺敤涓绉岖敤鎴峰彲浠ヤ娇鐢ㄧ殑鏂瑰纺𨱒ョ粍缁囧拰琛ㄧず銆傞氩父瑕佸皢娲诲姩妯″瀷搴旂敤鍒板喅绛栧埗璁㈢殑杩囩▼涓铡汇傝ラ桩娈靛彲浠ョ亩鍗曞埌鍙鐢熸垚涓浠芥姤锻婏纴涔熷彲浠ュ嶆潅鍒板湪浼佷笟鍐呭疄鏂戒竴涓鍙閲嶅岖殑鏁版嵁鎸栨帢杩囩▼銆傛带鍒跺缑鍒版櫘阆嶆圹璁ゃ

❷ 企业如何有效地进行数据挖掘和分析

经常听人提到数据分析，那么数据怎么去分析？简单来说，就是针对一些数据做统计、可视化、文字结论等。但是相比来说，数据挖掘就相对来说比较低调一些，这种低调，反而意味着数据挖掘对研究人员的要求要更高一些。
要想将制造数据的价值真正挖掘出来，做到最大化的有用且高效，可从以下三个方面来计划： 第一步：明确数据采集的源头，需要对内部现有的仪器设备做一个全面的排查，明确数据采集的时间频率、采集的关键信息点、控制图分析类型、控制指标、异常处理等信息。
第二步：明确数据的可用性，同时，确保生产制程的稳定性。用于制订长期战略决策的数据，必须从长期的维度来挖掘、分析数据，找到最关键的数字趋势，突出值得关注的信息。
第三步：数据价值的衡量指标，对于收集的数据，有哪些衡量指标？这些指标对自上而下和

想要学习了解更多数据挖掘的信息，推荐CDA数据分析师课程。“CDA 数据分析师认证”是一套科学化，专业化，国际化的人才考核标准，涉及行业包括互联网、金融、咨询、电信、零 售、医疗、旅游等，涉及岗位包括大数据、数据析、市场、产品、运营、咨询、投资、研发等。点击预约免费试听课。

❸ 鏁版嵁鎸栨帢甯哥敤镄勬柟娉曟湁鍝浜

鍒嗙被鏄镓惧嚭鏁版嵁搴扑腑镄勪竴缁勬暟鎹瀵硅薄镄勫叡钖岀壒镣瑰苟鎸夌収鍒嗙被妯″纺灏嗗叾鍒掑垎涓轰笉钖岀殑绫伙纴鍏剁洰镄勬槸阃氲繃鍒嗙被妯″瀷锛屽皢鏁版嵁搴扑腑镄勬暟鎹椤规椠灏勫埌鎽镐釜缁椤畾镄勭被鍒涓銆傚彲浠ュ簲鐢ㄥ埌娑夊强鍒板簲鐢ㄥ垎绫汇佽秼锷块勬祴涓锛屽傛窐瀹濆晢阈哄皢鐢ㄦ埛鍦ㄤ竴娈垫椂闂村唴镄勮喘涔版儏鍐靛垝鍒嗘垚涓嶅悓镄勭被锛屾牴鎹𨱍呭喌钖戠敤鎴锋帹钻愬叧镵旂被镄勫晢鍝侊纴浠庤屽炲姞鍟嗛摵镄勯攒鍞閲忋

涓昏佺殑鍒嗙被鏂规硶锛氩喅绛栨爲銆并NN 娉 (K-Nearest Neighbor)銆丼VM 娉曘乂SM 娉曘丅ayes 娉曘佺炵粡缃戠粶绛夈

2銆佽仛绫

镵氱被鎸囦簨鍏埚苟涓岖煡阆扑换浣曟牱链镄勭被鍒镙囧彿锛屾寜镦у硅薄镄勭浉浼兼у拰宸寮傛э纴鎶娄竴缁勫硅薄鍒掑垎鎴愯嫢骞茬被锛屽苟涓旀疮涓绫婚噷闱㈠硅薄涔嬮棿镄勭浉浼煎害杈冮珮锛屼笉钖岀被閲岄溃瀵硅薄涔嬮棿鐩镐技搴﹁缉浣庢垨宸寮傛槑鏄俱傛垜浠骞朵笉鍏冲绩镆愪竴绫绘槸浠涔堬纴鎴戜滑闇瑕佸疄鐜扮殑鐩镙囧彧鏄鎶婄浉浼肩殑涓滆タ镵氩埌涓璧凤纴镵氱被鏄涓绉嶆棤鐩戠潱瀛︿範銆

镵氱被镄勬柟娉(绠楁硶)锛氢富瑕佺殑镵氱被绠楁硶鍙浠ュ垝鍒嗕负濡备笅鍑犵被锛屽垝鍒嗘柟娉曘佸眰娆℃柟娉曘佸熀浜庡瘑搴︾殑鏂规硶銆佸熀浜庣绣镙肩殑鏂规硶銆佸熀浜庢ā鍨嬬殑鏂规硶銆傛疮涓绫讳腑閮藉瓨鍦ㄧ潃寰楀埌骞挎硾搴旂敤镄勭畻娉曪纴 鍒掑垎鏂规硶涓链 k-means 镵氱被绠楁硶銆佸眰娆℃柟娉曚腑链夊哜镵氩瀷灞傛¤仛绫荤畻娉曘佸熀浜庢ā鍨嬫柟娉曚腑链夌炵粡缃戠粶镵氱被绠楁硶銆

3銆佸洖褰掑垎鏋

锲炲綊鍒嗘瀽鏄涓涓缁熻￠勬祴妯″瀷锛岀敤浠ユ弿杩板拰璇勪及锲犲彉閲忎笌涓涓鎴栧氢釜镊鍙橀噺涔嬮棿镄勫叧绯;鍙嶆椠镄勬槸浜嫔姟鏁版嵁搴扑腑灞炴у煎湪镞堕棿涓婄殑鐗瑰緛锛屼骇鐢熶竴涓灏嗘暟鎹椤规椠灏勫埌涓涓瀹炲奸勬祴鍙橀噺镄勫嚱鏁帮纴鍙戠幇鍙橀噺鎴栧睘镐ч棿镄勪緷璧栧叧绯汇

锲炲綊鍒嗘瀽镄勫簲鐢锛氩洖褰掑垎鏋愭柟娉曡骞挎硾鍦扮敤浜庤В閲婂竞鍦哄崰链夌巼銆侀攒鍞棰濄佸搧鐗屽亸濂藉强甯傚満钀ラ攒鏁堟灉銆傚畠鍙浠ュ簲鐢ㄥ埌甯傚満钀ラ攒镄勫悇涓鏂归溃锛屽傚㈡埛瀵绘眰銆佷缭鎸佸拰棰勯槻瀹㈡埛娴佸け娲诲姩銆佷骇鍝佺敓锻藉懆链熷垎鏋愩侀攒鍞瓒嫔娍棰勬祴鍙婃湁阍埚规х殑淇冮攒娲诲姩绛夈

锲炲綊鍒嗘瀽镄勪富瑕佺爷绌堕梾棰桡细鏁版嵁搴忓垪镄勮秼锷跨壒寰併佹暟鎹搴忓垪镄勯勬祴銆佹暟鎹闂寸殑鐩稿叧鍏崇郴绛夈

4銆佸叧镵旇勫垯

鍏宠仈瑙勫垯鏄闅愯棌鍦ㄦ暟鎹椤逛箣闂寸殑鍏宠仈鎴栫浉浜掑叧绯伙纴鍗冲彲浠ユ牴鎹涓涓鏁版嵁椤圭殑鍑虹幇鎺ㄥ煎嚭鍏朵粬鏁版嵁椤圭殑鍑虹幇銆傚叧镵旇勫垯鏄鎻忚堪鏁版嵁搴扑腑鏁版嵁椤逛箣闂存墍瀛桦湪镄勫叧绯荤殑瑙勫垯銆

5銆佺炵粡缃戠粶鏂规硶

绁炵粡缃戠粶浣滀负涓绉嶅厛杩涚殑浜哄伐鏅鸿兘鎶链锛屽洜鍏惰嚜韬镊琛屽勭悊銆佸垎甯冨瓨鍌ㄥ拰楂桦害瀹归敊绛夌壒镐ч潪甯搁傚悎澶勭悊闱炵嚎镐х殑闂棰桡纴浠ュ强闾ｄ簺浠ユā绯娿佷笉瀹屾暣銆佷笉涓ュ瘑镄勭煡璇嗘垨鏁版嵁涓虹壒寰佺殑闂棰桡纴瀹幂殑杩欎竴鐗圭偣鍗佸垎阃傚悎瑙ｅ喅鏁版嵁鎸栨帢镄勯梾棰樸

6銆乄eb鏁版嵁鎸栨帢

web鏁版嵁鎸栨帢鏄涓椤圭患钖堟ф妧链锛屾寚Web浠庢枃妗ｇ粨鏋勫拰浣跨敤镄勯泦钖圕涓鍙戠幇闅愬惈镄勬ā寮厮锛屽傛灉灏咰鐪嫔仛鏄杈揿叆锛孭 鐪嫔仛鏄杈揿嚭锛岄偅涔圵eb 鎸栨帢杩囩▼灏卞彲浠ョ湅锅氭槸浠庤緭鍏ュ埌杈揿嚭镄勪竴涓鏄犲皠杩囩▼銆

7銆佺壒寰佸垎鏋

鐗瑰緛鍒嗘瀽鏄浠庢暟鎹搴扑腑镄勪竴缁勬暟鎹涓鎻愬彇鍑哄叧浜庤繖浜涙暟鎹镄勭壒寰佸纺锛岃繖浜涚壒寰佸纺琛ㄨ揪浜呜ユ暟鎹闆嗙殑镐讳綋鐗瑰緛銆

8銆佸亸宸鍒嗘瀽

锅忓樊鏄鏁版嵁闆嗕腑镄勫皬姣斾緥瀵硅薄銆傞氩父锛屽亸宸瀵硅薄琚绉颁负绂荤兢镣广佷緥澶栥侀噹镣圭瓑銆傚亸宸鍒嗘瀽灏辨槸鍙戠幇涓庡ぇ閮ㄥ垎鍏朵粬瀵硅薄涓嶅悓镄勫硅薄銆

❹ 什么是数据挖掘数据挖掘怎么做啊

数据挖掘（Data Mining）是指通过大量数据集进行分类的自动化过程，以通过数据分析来识别趋势和模式，建立关系来解决业务问题。换句话说，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。

原则上讲，数据挖掘可以应用于任何类型的信息存储库及瞬态数据（如数据流），如数据库、数据仓库、数据集市、事务数据库、空间数据库（如地图等）、工程设计数据（如建筑设计等）、多媒体数据（文本、图像、视频、音频）、网络、数据流、时间序列数据库等。也正因如此，数据挖掘存在以下特点：

（1）数据集大且不完整
数据挖掘所需要的数据集是很大的，只有数据集越大，得到的规律才能越贴近于正确的实际的规律，结果也才越准确。除此以外，数据往往都是不完整的。

（2）不准确性
数据挖掘存在不准确性，主要是由噪声数据造成的。比如在商业中用户可能会提供假数据；在工厂环境中，正常的数据往往会收到电磁或者是辐射干扰，而出现超出正常值的情况。这些不正常的绝对不可能出现的数据，就叫做噪声，它们会导致数据挖掘存在不准确性。

（3）模糊的和随机的
数据挖掘是模糊的和随机的。这里的模糊可以和不准确性相关联。由于数据不准确导致只能在大体上对数据进行一个整体的观察，或者由于涉及到隐私信息无法获知到具体的一些内容，这个时候如果想要做相关的分析操作，就只能在大体上做一些分析，无法精确进行判断。
而数据的随机性有两个解释，一个是获取的数据随机；我们无法得知用户填写的到底是什么内容。第二个是分析结果随机。数据交给机器进行判断和学习，那么一切的操作都属于是灰箱操作。

❺ 大数据挖掘方法有哪些

谢邀。

大数据挖掘的方法：

• 神经网络方法

神经网络由于本身良好的鲁棒性、自组织自适应性、并行处理、分布存储和高度容错等特性非常适合解决数据挖掘的问题，因此近年来越来越受到人们的关注。

• 遗传算法

遗传算法是一种基于生物自然选择与遗传机理的随机搜索算法，是一种仿生全局优化方法。遗传算法具有的隐含并行性、易于和其它模型结合等性质使得它在数据挖掘中被加以应用。

• 决策树方法

决策树是一种常用于预测模型的算法，它通过将大量数据有目的分类，从中找到一些有价值的，潜在的信息。它的主要优点是描述简单，分类速度快，特别适合大规模的数据处理。

• 粗集方法

粗集理论是一种研究不精确、不确定知识的数学工具。粗集方法有几个优点：不需要给出额外信息;简化输入信息的表达空间;算法简单，易于操作。粗集处理的对象是类似二维关系表的信息表。

• 覆盖正例排斥反例方法

它是利用覆盖所有正例、排斥所有反例的思想来寻找规则。首先在正例集合中任选一个种子，到反例集合中逐个比较。与字段取值构成的选择子相容则舍去，相反则保留。按此思想循环所有正例种子，将得到正例的规则(选择子的合取式)。

• 统计分析方法

在数据库字段项之间存在两种关系：函数关系和相关关系，对它们的分析可采用统计学方法，即利用统计学原理对数据库中的信息进行分析。可进行常用统计、回归分析、相关分析、差异分析等。

• 模糊集方法

即利用模糊集合理论对实际问题进行模糊评判、模糊决策、模糊模式识别和模糊聚类分析。系统的复杂性越高，模糊性越强，一般模糊集合理论是用隶属度来刻画模糊事物的亦此亦彼性的。

❻ 数据挖掘的常用方法有哪些

决策树在解决归类与预测上有着极强的能力，它以法则的方式表达，而这些法则则以一连串的问题表示出来，经由不断询问问题最终能导出所需的结果。典型的决策树顶端是一个树根，底部有许多的树叶，它将纪录分解成不同的子集，每个子集中的字段可能都包含一个简单的法则。此外，决策树可能有着不同的外型，例如二元树、三元树或混和的决策树型态。

2、神经网络法

神经网络法是模拟生物神经系统的结构和功能，是一种通过训练来学习的非线性预测模型，它将每一个连接看作一个处理单元，试图模拟人脑神经元的功能，可完成分类、聚类、特征挖掘等多种数据挖掘任务。神经网络的学习方法主要表现在权值的修改上。其优点是具有抗干扰、非线性学习、联想记忆功能，对复杂情况能得到精确的预测结果;缺点首先是不适合处理高维变量，不能观察中间的学习过程，具有“黑箱”性，输出结果也难以解释;其次是需较长的学习时间。神经网络法主要应用于数据挖掘的聚类技术中。

3、关联规则法

关联规则是描述数据库中数据项之间所存在的关系的规则，即根据一个事务中某些项的出现可导出另一些项在同一事务中也出现，即隐藏在数据间的关联或相互关系。在客户关系管理中，通过对企业的客户数据库里的大量数据进行挖掘，可以从大量的记录中发现有趣的关联关系，找出影响市场营销效果的关键因素，为产品定位、定价与定制客户群，客户寻求、细分与保持，市场营销与推销，营销风险评估和诈骗预测等决策支持提供参考依据。

4、遗传算法

遗传算法模拟了自然选择和遗传中发生的繁殖、交配和基因突变现象，是一种采用遗传结合、遗传交叉变异及自然选择等操作来生成实现规则的、基于进化理论的机器学习方法。它的基本观点是“适者生存”原理，具有隐含并行性、易于和其他模型结合等性质。主要的优点是可以处理许多数据类型，同时可以并行处理各种数据;缺点是需要的参数太多，编码困难，一般计算量比较大。遗传算法常用于优化神经元网络，能够解决其他技术难以解决的问题。

5、聚类分析法

聚类分析是把一组数据按照相似性和差异性分为几个类别，其目的是使得属于同一类别的数据间的相似性尽可能大，不同类别中的数据间的相似性尽可能小。根据定义可以把其分为四类：基于层次的聚类方法;分区聚类算法;基于密度的聚类算法;网格的聚类算法。常用的经典聚类方法有K-mean，K-medoids，ISODATA等。

6、模糊集法

模糊集法是利用模糊集合理论对问题进行模糊评判、模糊决策、模糊模式识别和模糊聚类分析。模糊集合理论是用隶属度来描述模糊事物的属性。系统的复杂性越高，模糊性就越强。

7、web页挖掘

通过对Web的挖掘，可以利用Web的海量数据进行分析，收集政治、经济、政策、科技、金融、各种市场、竞争对手、供求信息、客户等有关的信息，集中精力分析和处理那些对企业有重大或潜在重大影响的外部环境信息和内部经营信息，并根据分析结果找出企业管理过程中出现的各种问题和可能引起危机的先兆，对这些信息进行分析和处理，以便识别、分析、评价和管理危机。

8、逻辑回归分析

反映的是事务数据库中属性值在时间上的特征，产生一个将数据项映射到一个实值预测变量的函数，发现变量或属性间的依赖关系，其主要研究问题包括数据序列的趋势特征、数据序列的预测以及数据间的相关关系等。

9、粗糙集法

是一种新的处理含糊、不精确、不完备问题的数学工具，可以处理数据约简、数据相关性发现、数据意义的评估等问题。其优点是算法简单，在其处理过程中可以不需要关于数据的先验知识，可以自动找出问题的内在规律;缺点是难以直接处理连续的属性，须先进行属性的离散化。因此，连续属性的离散化问题是制约粗糙集理论实用化的难点。

10、连接分析

它是以关系为主体，由人与人、物与物或是人与物的关系发展出相当多的应用。例如电信服务业可藉连结分析收集到顾客使用电话的时间与频率，进而推断顾客使用偏好为何，提出有利于公司的方案。除了电信业之外，愈来愈多的营销业者亦利用连结分析做有利于企业的研究。