1. 常用的數據挖掘演算法有哪幾類
常用的數據挖掘演算法分為以下幾類：神經網路，遺傳演算法，回歸演算法，聚類分析演算法，貝耶斯演算法。
目前已經進入大數據的時代，所以數據挖掘和大數據分析的就業前景非常好，學好大數據分析和數據挖掘可以在各個領域中發揮自己的價值；同時，大數據分析並不是一蹴而就的事情，而是需要你日積月累的數據處理經驗，不是會被輕易替代的。一家公司的各項工作，基本上都都用數據體現出來，一位高級的數據分析師職位通常是數據職能架構中領航者，擁有較高的分析和思辨能力，對於業務的理解到位，並且深度知曉公司的管理和商業行為，他可以負責一個子產品或模塊級別的項目，帶領團隊來全面解決問題，把控手下數據分析師的工作質量。
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2. 大數據挖掘方法有哪些
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。
數據挖掘的方法
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。
數據挖掘任務
關聯分析
兩個或兩個以上變數的取值之間存在某種規律性，就稱為關聯。數據關聯是資料庫中存在的一類重要的、可被發現的知識。關聯分為簡單關聯、時序關聯和因果關聯。關聯分析的目的是找出資料庫中隱藏的關聯網。一般用支持度和可信度兩個閥值來度量關聯規則的相關性，還不斷引入興趣度、相關性等參數，使得所挖掘的規則更符合需求。
聚類分析
聚類是把數據按照相似性歸納成若干類別，同一類中的數據彼此相似，不同類中的數據相異。聚類分析可以建立宏觀的概念，發現數據的分布模式，以及可能的數據屬性之間的相互關系。
分類
分類就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，並用這種描述來構造模型，一般用規則或決策樹模式表示。分類是利用訓練數據集通過一定的演算法而求得分類規則。分類可被用於規則描述和預測。
預測
預測是利用歷史數據找出變化規律，建立模型，並由此模型對未來數據的種類及特徵進行預測。預測關心的是精度和不確定性，通常用預測方差來度量。
時序模式
時序模式是指通過時間序列搜索出的重復發生概率較高的模式。與回歸一樣，它也是用己知的數據預測未來的值，但這些數據的區別是變數所處時間的不同。
偏差分析
在偏差中包括很多有用的知識，資料庫中的數據存在很多異常情況，發現資料庫中數據存在的異常情況是非常重要的。偏差檢驗的基本方法就是尋找觀察結果與參照之間的差別。
3. 數據挖掘中實用分析方法有哪些
1.基於歷史的MBR分析基於歷史(Memory-Based Reasoning)的MBR分析方法最主要的概念是用已知的案例(case)來預測未來案例的一些屬性(attribute)，通常找尋最相似的案例來做比較。
MBR中有兩個主要的要素，分別為距離函數(distance function)與結合函數(combination function)。距離函數的用意在找出最相似的案例;結合函數則將相似案例的屬性結合起來，以供預測之用。
MBR的優點是它容許各種型態的數據，這些數據不需服從某些假設。另一個優點是其具備學習能力，它能藉由舊案例的學習來獲取關於新案例的知識。較令人詬病的是它需要大量的歷史數據，有足夠的歷史數據方能做良好的預測。此外記憶基礎推理法在處理上亦較為費時，不易發現最佳的距離函數與結合函數。其可應用的范圍包括欺騙行為的偵測、客戶反應預測、醫學診療、反應的歸類等方面。
2.購物籃分析
購物籃分析(Market Basket Analysis)最主要的目的在於找出什麼樣的東西應該放在一起商業上的應用在藉由顧客的購買行為來了解是什麼樣的顧客以及這些顧客為什麼買這些產品， 找出相關的聯想(association)規則，企業藉由這些規則的挖掘獲得利益與建立競爭優勢。舉例來說，零售店可藉由此分析改變置物架上的商品排列或是設計 吸引客戶的商業套餐等等。
購物籃分析基本運作過程包含下列三點：
選擇正確的品項：這里所指的正確乃是針對企業體而言，必須要在數以百計、千計品項中選擇出真正有用的品項出來。
經由對共同發生矩陣(co-occurrence matrix)的探討挖掘出聯想規則。
克服實際上的限制：所選擇的品項愈多，計算所耗費的資源與時間愈久(呈現指數遞增)，此時必須運用一些技術以降低資源與時間的損耗。
購物籃分析技術可以應用在下列問題上：針對信用卡購物，能夠預測未來顧客可能購買什麼。對於電信與金融服務業而言，經由購物籃分析能夠設計不同的服務組合以擴大利潤。保險業能藉由購物籃分析偵測出可能不尋常的投保組合並作預防。對病人而言，在療程的組合上，購物籃分析能作為是否這些療程組合會導致並發症的判斷依據。
3.決策樹
決策樹(Decision Trees)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。
4.遺傳演算法
遺傳演算法(Genetic Algorithm)學習細胞演化的過程，細胞間可經由不斷的選擇、復制、交配、突變產生更佳的新細胞。基因演算法的運作方式也很類似，它必須預先建立好一個模式，再經由一連串類似產生新細胞過程的運作，利用適合函數(fitness function)決定所產生的後代是否與這個模式吻合，最後僅有最吻合的結果能夠存活，這個程序一直運作直到此函數收斂到最佳解。基因演算法在群集 (cluster)問題上有不錯的表現，一般可用來輔助記憶基礎推理法與類神經網路的應用。
5.聚類分析
聚類分析(Cluster Detection)這個技術涵蓋范圍相當廣泛，包含基因演算法、類神經網路、統計學中的群集分析都有這個功能。它的目標為找出數據中以前未知的相似群體，在許許多多的分析中，剛開始都運用到群集偵測技術，以作為研究的開端。
4. 用於數據挖掘的統計分析方法有什麼
1.記憶基礎推理法，記憶基礎推理法最主要的概念是用已知的案例來預測未來案例的一些屬性。
2.市場購物籃分析。
3.決策樹，決策樹在解決歸類與預測上有著極強的能力。
4.基因演算法,基因演算法學習細胞演化的過程。
5.群集偵測技術，包含基因演算法、類神經網路、統計學中的群集分析都有這個功能。
6.連結分析。
7.在線分析處理。
8.類神經網路類神經網路是以重復學習的方法，將一串例子交與學習，使其歸納出一足以區分的樣式。
9.區別分析，通常應用在解決分類的問題上面。
10.羅吉斯回歸分析，當區別分析中群體不符合常態分配假設時，羅吉斯回歸分析是一個很好的替代方法。
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5. 數據挖掘的技術有哪些
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。
6. 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。
7. 數據挖掘的統計方法有哪些
傳統的數據挖掘統計方法包括回歸分析、主成分分析、聚類分析；
非機器的數據挖掘統計學習方法包括模糊集、粗糙集、支持向量機。
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。現在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，以便更好地利用這些數據，正是因為這樣的需求，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。
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8. 用數據挖掘的方法如何幫助決策者進行決策
一般決策大致包括發現問題、確定目標、價值准則、擬定方案、分析評估、方案選優、試驗驗證、普遍實施這8個基本步驟。數據挖掘是一種決策支持過程，它通過高度自動化地分析企業的數據，做出歸納性的推理，從中挖掘出潛在的模式，幫助決策者調整市場策略，減少風險，做出正確的決策。
利用數據挖掘進行數據分析常用的方法主要有分類、回歸分析、聚類、關聯規則、特徵、變化和偏差分析、Web頁挖掘等， 它們分別從不同的角度對數據進行挖掘。從而方便決策者作出正確的抉擇。分類是通過分類模型將資料庫中的數據項映射。回歸分析方法反映的是事務資料庫中屬性值在時間上的特徵，聚類分析主要應用到客戶群體的分類、客戶背景分析、客戶購買趨勢預測、市場的細分等。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……
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