Ⅰ 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。
Ⅱ 數據挖掘的方法有哪些
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。
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Ⅲ 大數據挖掘方法有哪些
方法1.Analytic Visualizations(可視化分析)
無論是日誌數據分析專家還是普通用戶，數據可視化都是數據分析工具的最基本要求。可視化可以直觀地顯示數據，讓數據自己說話，讓聽眾看到結果。
方法2.Data Mining Algorithms(數據挖掘演算法)
如果說可視化用於人們觀看，那麼數據挖掘就是給機器看的。集群、分割、孤立點分析和其他演算法使我們能夠深入挖掘數據並挖掘價值。這些演算法不僅要處理大量數據，還必須盡量縮減處理大數據的速度。
方法3.Predictive Analytic Capabilities(預測分析能力)
數據挖掘使分析師可以更好地理解數據，而預測分析則使分析師可以根據可視化分析和數據挖掘的結果做出一些預測性判斷。
方法4.semantic engine(語義引擎)
由於非結構化數據的多樣性給數據分析帶來了新挑戰，因此需要一系列工具來解析，提取和分析數據。需要將語義引擎設計成從“文檔”中智能地提取信息。
方法5.Data Quality and Master Data Management(數據質量和主數據管理)
數據質量和數據管理是一些管理方面的最佳實踐。通過標准化流程和工具處理數據可確保獲得預定義的高質量分析結果。
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Ⅳ 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。
Ⅳ 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。
Ⅵ 數據挖掘的數據分析方法有哪些
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。 ①分類。分類是找出資料庫中一組數據對象的共同特點並按照分類模式將其劃分為不同的類，其目的是通過分類模型，將資料庫中的數據項映射到某個給定的類別。它可以應用到客戶的分類、客戶的屬性和特徵分析、客戶滿意度分析、客戶的購買趨勢預測等，如一個汽車零售商將客戶按照對汽車的喜好劃分成不同的類，這樣營銷人員就可以將新型汽車的廣告手冊直接郵寄到有這種喜好的客戶手中，從而大大增加了商業機會。 ②回歸分析。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，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。它可以應用到市場營銷的各個方面，如客戶尋求、保持和預防客戶流失活動、產品生命周期分析、銷售趨勢預測及有針對性的促銷活動等。 ③聚類。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。它可以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。 ④關聯規則。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。 ⑤特徵。特徵分析是從資料庫中的一組數據中提取出關於這些數據的特徵式，這些特徵式表達了該數據集的總體特徵。如營銷人員通過對客戶流失因素的特徵提取，可以得到導致客戶流失的一系列原因和主要特徵，利用這些特徵可以有效地預防客戶的流失。 ⑥變化和偏差分析。偏差包括很大一類潛在有趣的知識，如分類中的反常實例，模式的例外，觀察結果對期望的偏差等，其目的是尋找觀察結果與參照量之間有意義的差別。在企業危機管理及其預警中，管理者更感興趣的是那些意外規則。意外規則的挖掘可以應用到各種異常信息的發現、分析、識別、評價和預警等方面。 ⑦Web頁挖掘。隨著Internet的迅速發展及Web 的全球普及， 使得Web上的信息量無比豐富，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。
Ⅶ 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。