在數據分析中，數據挖掘工作是一個十分重要的工作，可以說，數據挖掘工作占據數據分析工作的時間將近一半，由此可見數據挖掘的重要性，要想做好數據挖掘工作需要掌握一些方法，那麼數據挖掘的常用方法都有哪些呢？下面就由小編為大家解答一下這個問題。
首先給大家說一下神經網路方法。神經網路是模擬人類的形象直覺思維，在生物神經網路研究的基礎上，根據生物神經元和神經網路的特點，通過簡化、歸納、提煉總結出來的一類並行處理網路，利用其非線性映射的思想和並行處理的方法，用神經網路本身結構來表達輸入和輸出的關聯知識。神經網路方法在數據挖掘中十分常見。
然後給大家說一下粗糙集方法。粗糙集理論是一種研究不精確、不確定知識的數學工具。粗糙集處理的對象是類似二維關系表的信息表。目前成熟的關系資料庫管理系統和新發展起來的數據倉庫管理系統，為粗糙集的數據挖掘奠定了堅實的基礎。粗糙集理論能夠在缺少先驗知識的情況下，對數據進行分類處理。在該方法中知識是以信息系統的形式表示的，先對信息系統進行歸約，再從經過歸約後的知識庫抽取得到更有價值、更准確的一系列規則。因此，基於粗糙集的數據挖掘演算法實際上就是對大量數據構成的信息系統進行約簡，得到一種屬性歸約集的過程，最後抽取規則。
而決策樹方法也是數據挖掘的常用方法之一。決策樹是一種常用於預測模型的演算法，它通過一系列規則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，易於理解、精度較高，特別適合大規模的數據處理，在知識發現系統中應用較廣。它的主要缺點是很難基於多個變數組合發現規則。在數據挖掘中，決策樹常用於分類。
最後給大家說的是遺傳演算法。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。數據挖掘是從大量數據中提取人們感興趣的知識，這些知識是隱含的、事先未知的、潛在有用的信息。因此，許多數據挖掘問題可以看成是搜索問題，資料庫或者數據倉庫為搜索空間，挖掘演算法是搜索策略。
上述的內容就是我們為大家講解的數據挖掘工作中常用的方法了，數據挖掘工作常用的方法就是神經網路方法、粗糙集方法、決策樹方法、遺傳演算法，掌握了這些方法才能夠做好數據挖掘工作。
⑵ 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。
⑶ 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。
⑷ 三種經典的數據挖掘演算法
演算法，可以說是很多技術的核心，而數據挖掘也是這樣的。數據挖掘中有很多的演算法，正是這些演算法的存在，我們的數據挖掘才能夠解決更多的問題。如果我們掌握了這些演算法，我們就能夠順利地進行數據挖掘工作，在這篇文章我們就給大家簡單介紹一下數據挖掘的經典演算法，希望能夠給大家帶來幫助。
1.KNN演算法
KNN演算法的全名稱叫做k-nearest neighbor classification，也就是K最近鄰，簡稱為KNN演算法，這種分類演算法，是一個理論上比較成熟的方法，也是最簡單的機器學習演算法之一。該方法的思路是：如果一個樣本在特徵空間中的k個最相似，即特徵空間中最鄰近的樣本中的大多數屬於某一個類別，則該樣本也屬於這個類別。KNN演算法常用於數據挖掘中的分類，起到了至關重要的作用。
2.Naive Bayes演算法
在眾多的分類模型中，應用最為廣泛的兩種分類模型是決策樹模型(Decision Tree Model)和樸素貝葉斯模型（Naive Bayesian Model，NBC）。樸素貝葉斯模型發源於古典數學理論，有著堅實的數學基礎，以及穩定的分類效率。同時，NBC模型所需估計的參數很少，對缺失數據不太敏感，演算法也比較簡單。理論上，NBC模型與其他分類方法相比具有最小的誤差率。但是實際上並非總是如此，這是因為NBC模型假設屬性之間相互獨立，這個假設在實際應用中往往是不成立的，這給NBC模型的正確分類帶來了一定影響。在屬性個數比較多或者屬性之間相關性較大時，NBC模型的分類效率比不上決策樹模型。而在屬性相關性較小時，NBC模型的性能最為良好。這種演算法在數據挖掘工作使用率還是挺高的，一名優秀的數據挖掘師一定懂得使用這一種演算法。
3.CART演算法
CART, 也就是Classification and Regression Trees。就是我們常見的分類與回歸樹，在分類樹下面有兩個關鍵的思想。第一個是關於遞歸地劃分自變數空間的想法；第二個想法是用驗證數據進行剪枝。這兩個思想也就決定了這種演算法的地位。
在這篇文章中我們給大家介紹了關於KNN演算法、Naive Bayes演算法、CART演算法的相關知識，其實這三種演算法在數據挖掘中占據著很高的地位，所以說如果要從事數據挖掘行業一定不能忽略這些演算法的學習。
⑸ 最常用的四種大數據分析方法
本文主要講述數據挖掘分析領域中，最常用的四種數據分析方法：描述型分析、診斷型分析、預測型分析和指令型分析。
當剛涉足數據挖掘分析領域的分析師被問及，數據挖掘分析人員最重要的能力是什麼時，他們給出了五花八門的答案。
其實我想告訴他們的是，數據挖掘分析領域最重要的能力是：能夠將數據轉化為非專業人士也能夠清楚理解的有意義的見解。
使用一些工具來幫助大家更好的理解數據分析在挖掘數據價值方面的重要性，是十分有必要的。其中的一個工具，叫做四維分析法。
簡單地來說，分析可被劃分為4種關鍵方法。
下面會詳細介紹這四種方法。
1. 描述型分析：發生了什麼？
這是最常見的分析方法。在業務中，這種方法向數據分析師提供了重要指標和業務的衡量方法。
例如，每月的營收和損失賬單。數據分析師可以通過這些賬單，獲取大量的客戶數據。了解客戶的地理信息，就是「描述型分析」方法之一。利用可視化工具，能夠有效的增強描述型分析所提供的信息。
2. 診斷型分析：為什麼會發生？
描述性數據分析的下一步就是診斷型數據分析。通過評估描述型數據，診斷分析工具能夠讓數據分析師深入地分析數據，鑽取到數據的核心。
良好設計的BI dashboard能夠整合：按照時間序列進行數據讀入、特徵過濾和鑽取數據等功能，以便更好的分析數據。
3. 預測型分析：可能發生什麼？
預測型分析主要用於進行預測。事件未來發生的可能性、預測一個可量化的值，或者是預估事情發生的時間點，這些都可以通過預測模型來完成。
預測模型通常會使用各種可變數據來實現預測。數據成員的多樣化與預測結果密切相關。
在充滿不確定性的環境下，預測能夠幫助做出更好的決定。預測模型也是很多領域正在使用的重要方法。
4. 指令型分析：需要做什麼？
數據價值和復雜度分析的下一步就是指令型分析。指令模型基於對「發生了什麼」、「為什麼會發生」和「可能發生什麼」的分析，來幫助用戶決定應該採取什麼措施。通常情況下，指令型分析不是單獨使用的方法，而是前面的所有方法都完成之後，最後需要完成的分析方法。
例如，交通規劃分析考量了每條路線的距離、每條線路的行駛速度、以及目前的交通管制等方面因素，來幫助選擇最好的回家路線。
結論
最後需要說明，每一種分析方法都對業務分析具有很大的幫助，同時也應用在數據分析的各個方面。
End.