㈠ 大數據挖掘常用的方法有哪些
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。
1.(可視化分析)
不管是對數據分析專家還是普通用戶，數據可視化是數據分析工具最基本的要求。可視化可以直觀的展示數據，讓數據自己說話，讓觀眾聽到結果。
2. (數據挖掘演算法)
可視化是給人看的，數據挖掘就是給機器看的。集群、分割、孤立點分析還有其他的演算法讓我們深入數據內部，挖掘價值。這些演算法不僅要處理大數據的量，也要處理大數據的速度。
3. (預測性分析能力)
數據挖掘可以讓分析員更好的理解數據，而預測性分析可以讓分析員根據可視化分析和數據挖掘的結果做出一些預測性的判斷。
4. (語義引擎)
由於非結構化數據的多樣性帶來了數據分析的新的挑戰，需要一系列的工具去解析，提取，分析數據。語義引擎需要被設計成能夠從「文檔」中智能提取信息。
5. (數據質量和數據管理)
數據質量和數據管理是一些管理方面的最佳實踐。通過標准化的流程和工具對數據進行處理可以保證一個預先定義好的高質量的分析結果。
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㈡ 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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㈢ 數據挖掘與傳統分析方法有什麼區別
傳統數據分析很多情況下需要用到成型的分析工具，比如EXCEL、SPSS，或者SASR。一個完全不懂編程，不會敲代碼的人完全可以是一名能好的數據分析師，因為一般情況下OFFICE包含的幾個工具已經可以滿足大多數數據分析的要求了。而數據挖掘則需要有編程基礎。一是目前的數據挖掘方面及相關的研究生方面絕大多數是隸屬於計算機系；二是在招聘崗位上，國內比較大的公司掛的崗位名稱大多數為「數據挖掘工程師」。
首先數據分析師對於所從事的行業要有比較深的了解和理解，並且能夠將數據與自身的業務緊密結合起來。簡單舉個例子來說，給你一份業務經營報表，你就能在腦海中勾畫出目前經營狀況圖，能夠看出哪裡出現了問題。但是，從事數據挖掘不一定要求對行業有這么高的要求。數據分析師更關注於業務層面，數據挖掘工程師更關注於技術層面。
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㈣ 數據挖掘技術涉及哪些技術領域
數據挖掘的技術有很多種，按照不同的分類有不同的分類法，大致有十三種常用的數據挖掘的技術。
1、統計技術
2、關聯規則
3、基於歷史的MBR(Memory-based Reasoning)分析
4、遺傳演算法GA(Genetic Algorithms)
5、聚集檢測
6、連接分析
7、決策樹
8、神經網路
9、粗糙集
10、模糊集
11、回歸分析
12、差別分析
13、概念描述
由於人們急切需要將存在於資料庫和其他信息庫中的數據轉化為有用的知識，因而數據挖掘被認為是一門新興的、非常重要的、具有廣闊應用前景和富有挑戰性的研究領域，並應起了眾多學科(如資料庫、人工智慧、統計學、數據倉庫、在線分析處理、專家系統、數據可視化、機器學習、信息檢索、神經網路、模式識別、高性能計算機等)研究者的廣泛注意。隨著數據挖掘的進一步發展，它必然會帶給用戶更大的利益。
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㈤ 數據挖掘的國內外研究現狀
摘要：隨著網路、資料庫技術的迅速發畏以及資料庫管理系統的廣泛應用，人們積累的數據越來越多。數據挖掘(Data Mining)就是從大量的實際應用數據中提取隱含信息和知識，它利用了資料庫、人工智慧和數理統計等多方面的技術，是一類深層次的數據分析方法。
關鍵詞：數據挖掘；知識；分析；市場營銷；金融投資
隨著網路、資料庫技術的迅速發展以及資料庫管理系統的廣泛應用，人們積累的數據越來越多。由此，數據挖掘技術應運而生。下面，本文對數據技術及其應用作一簡單介紹。
一、數據挖掘定義
數據挖掘(Data Mining)就是從大量的、不完全的、有雜訊的、模糊的、隨機的實際應用數據中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。它是一種新的商業信息處理技術，其主要特點是對商業資料庫中的大量業務數據進行抽取、轉換、分析和其他模型化處理，從中提取輔助商業決策的關鍵性數據。簡而言之，數據挖掘其實是一類深層次的數據分析方法。從這個角度數據挖掘也可以描述為：按企業制定的業務目標，對大量的企業數據進行探索和分析，揭示隱藏的、未知的或驗證已知的規律性，並進一步將其模型化的先進有效的方法。
二、數據挖掘技術
數據挖掘技術是人們長期對資料庫技術進行研究和開發的結果，代寫論文其中數據倉庫技術的發展與數據挖掘有著密切的關系。大部分情況下，數據挖掘都要先把數據從數據倉庫中拿到數據挖掘庫或數據集市中，因為數據倉庫會對數據進行清理，並會解決數據的不一致問題，這會給數據挖掘帶來很多好處。此外數據挖掘還利用了人工智慧(AI)和統計分析的進步所帶來的好處，這兩門學科都致力於模式發現和預測。資料庫、人工智慧和數理統計是數據挖掘技術的三大支柱。由於數據挖掘所發現的知識的不同，其所利用的技術也有所不同。
1．廣義知識。指類別特徵的概括性描述知識。根據數據的微觀特性發現其表徵的、帶有普遍性的、較高層次概念的、中觀和宏觀的知識，反映同類事物的共同性質，是對數據的概括、精煉和抽象。廣義知識的發現方法和實現技術有很多，如數據立方體、面向屙性的歸約等。數據立方體的基本思想是實現某些常用的代價較高的聚集函數的計算，諸如計數、求和、平均、最大值等，並將這些實現視圖儲存在多維資料庫中。而面向屬性的歸約是以類SQL語言來表示數據挖掘查詢，收集資料庫中的相關數據集，然後在相關數據集上應用一系列數據推廣技術進行數據推廣，包括屬性刪除、概念樹提升、屬性閾值控制、計數及其他聚集函數傳播等。
2．關聯知識。它反映一個事件和其他事件之間依賴或關聯的知識。如果兩項或多項屬性之間存在關聯，那麼其中一項的屬性值就可以依據其他屬性值進行預測。最為著名的關聯規
則發現方法是Apriori演算法和FP—Growth演算法。關聯規則的發現可分為兩步：第一步是迭代識別所有的頻繁項目集，要求頻繁項目集的支持率不低於用戶設定的最低值；第二步是從頻繁項目集中構造可信度不低於用戶設定的最低值的規則。識別或發現所有頻繁項目集是關聯規則發現演算法的核心，也是計算量最大的部分。
3．分類知識。它反映同類事物共同性質的特徵型知識和不同事物之間的差異型特徵知識。分類方法有決策樹、樸素貝葉斯、神經網路、遺傳演算法、粗糙集方法、模糊集方法、線性回歸和K—Means劃分等。其中最為典型的分類方法是決策樹。它是從實例集中構造決策樹，是一種有指導的學習方法。
該方法先根據訓練子集形成決策樹，如果該樹不能對所有對象給出正確的分類，那麼選擇一些例外加入到訓練子集中，重復該過程一直到形成正確的決策集。最終結果是一棵樹，其葉結點是類名，中間結點是帶有分枝的屙性，該分枝對應該屙性的某一可能值。
4．預測型知識。它根據時間序列型數據，由歷史的和當前的數據去推測未來的數據，也可以認為是以時間為關鍵屬性的關聯知識。目前，時間序列預測方法有經典的統計方法、神經網路和機器學習等。1968年BoX和Jenkins提出了一套比較完善的時間序列建模理論和分析方法，這些經典的數學方法通過建立隨機模型，進行時間序列的預測。由於大量的時間序列是非平穩的，其特徵參數和數據分布隨著時間的推移而發生變化。因此，僅僅通過對某段歷史數據的訓練，建立單一的神經網路預測模型，還無法完成准確的預測任務。為此，人們提出了基於統計學和基於精確性的再訓練方法，當發現現存預測模型不再適用於當前數據時，對模型重新訓練，獲得新的權重參數，建立新的模型。
5．偏差型知識。它是對差異和極端特例的描述，揭示事物偏離常規的異常現象，如標准類外的特例、數據聚類外的離群值等。所有這些知識都可以在不同的概念層次上被發現，並隨著概念層次的提升，從微觀到中觀、到宏觀，以滿足不同用戶不同層次決策的需要。
三、數據挖掘流程
數據挖掘是指一個完整的過程，該過程從大型資料庫中挖掘先前未知的、有效的、可實用的信息，代寫畢業論文並使用這些信息做出決策或豐富知識。數據挖掘的基本過程和主要步驟如下：
過程中各步驟的大體內容如下：
1．確定業務對象，清晰地定義出業務問題。認清數據挖掘的目的是數據挖掘的重要一步，挖掘的最後結構不可預測，但要探索的問題應該是有預見的，為了數據挖掘而挖掘則帶有盲目性，是不會成功的。
2．數據准備。(1)數據選擇。搜索所有與業務對象有關的內部和外部數據信息，並從中選擇出適用於數據挖掘應用的數據。(2)數據預處理。研究數據的質量，進行數據的集成、變換、歸約、壓縮等．為進一步的分析作準備，並確定將要進行的挖掘操作的類型。(3)數據轉換。將數據轉換成一個分析模型，這個分析模型是針對挖掘演算法建立的，這是數據挖掘成功的關鍵。
3．數據挖掘。對所得到的經過轉換的數據進行挖掘。除了完善和選擇合適的挖掘演算法外，其餘一切工作都能自動地完成。
4．結果分析。解釋並評估結果。其使用的分析方法一般應視挖掘操作而定，通常會用到可視化技術。
5．知識同化。將分析所得到的知識集成到業務信息系統的組織結構中去。
四、數據挖掘的應用
數據挖掘技術從一開始就是面向應用的。目前在很多領域，數據挖掘都是一個很時髦的詞，尤其是在如銀行、電信、保險、交通、零售(如超級市場)等商業領域。
1．市場營銷。由於管理信息系統和P0S系統在商業尤其是零售業內的普遍使用，特別是條形碼技術的使用，從而可以收集到大量關於用戶購買情況的數據，並且數據量在不斷激增。對市場營銷來說，通過數據分析了解客戶購物行為的一些特徵，對提高競爭力及促進銷售是大有幫助的。利用數據挖掘技術通過對用戶數據的分析，可以得到關於顧客購買取向和興趣的信息，從而為商業決策提供了可靠的依據。數據挖掘在營銷業上的應用可分為兩類：資料庫營銷(database markerting)和貨籃分析(basket analysis)。資料庫營銷的任務是通過互動式查詢、數據分割和模型預測等方法來選擇潛在的顧客，以便向它們推銷產品。通過對已有的顧客數據的辱淅，可以將用戶分為不同級別，級別越高，其購買的可能性就越大。貨籃分析
是分析市場銷售數據以識別顧客的購買行為模式，例如：如果A商品被選購，那麼B商品被購買的可能性為95％，從而幫助確定商店貨架的布局排放以促銷某些商品，並且對進貨的選擇和搭配上也更有目的性。這方面的系統有：Opportunity Ex-plorer，它可用於超市商品銷售異常情況的因果分析等，另外IBM公司也開發了識別顧客購買行為模式的一些工具(IntdligentMiner和QUEST中的一部分)。
2．金融投資。典型的金融分析領域有投資評估和股票交易市場預測，分析方法一般採用模型預測法(如神經網路或統計回歸技術)。代寫碩士論文由於金融投資的風險很大，在進行投資決策時，更需要通過對各種投資方向的有關數據進行分析，以選擇最佳的投資方向。無論是投資評估還是股票市場預測，都是對事物發展的一種預測，而且是建立在對數據的分析基礎之上的。數據挖掘可以通過對已有數據的處理，找到數據對象之間的關系，然後利用學習得到的模式進行合理的預測。這方面的系統有Fidelity Stock Selector和LBS Capital Management。前者的任務是使用神經網路模型選擇投資，後者則使用了專家系統、神經網路和基因演算法技術來輔助管理多達6億美元的有價證券。
3．欺詐甄別。銀行或商業上經常發生詐騙行為，如惡性透支等，這些給銀行和商業單位帶來了巨大的損失。對這類詐騙行為進行預測可以減少損失。進行詐騙甄別主要是通過總結正常行為和詐騙行為之間的關系，得到詐騙行為的一些特性，這樣當某項業務符合這些特徵時，可以向決策人員提出警告。
這方面應用非常成功的系統有：FALCON系統和FAIS系統。FALCON是HNC公司開發的信用卡欺詐估測系統，它已被相當數量的零售銀行用於探測可疑的信用卡交易；FAIS則是一個用於識別與洗錢有關的金融交易的系統，它使用的是一般的政府數據表單。此外數據挖掘還可用於天文學上的遙遠星體探測、基因工程的研究、web信息檢索等。
結束語
隨著資料庫、人工智慧、數理統計及計算機軟硬體技術的發展，數據挖掘技術必能在更多的領域內取得更廣泛的應用。
參考文獻：
[1]閆建紅《資料庫系統概論》的教學改革與探索[J]．山西廣播電視大學學報，2006，(15)：16—17．
㈥ 數據挖掘常用的技術和方法有哪些，請詳細一點，謝謝
數據挖掘問題類型 對應的技術
①數據描述和匯總
②分群： 聚類、神經網路、可視化
③概念描述： 規則歸納、概念聚類
④分類： 判別分析、規則歸納、決策樹、神經網路、K最近鄰、基於案例的推理、遺傳演算法
⑤預測： 回歸分析、回歸樹、神經網路、K最近鄰、博克斯一詹金斯、遺傳演算法
⑥相關分析： 相關分析、回歸分析、關聯規則、貝葉斯網路、歸納邏輯程序設計、可視化技術
㈦ 什麼是數據挖掘技術
您好，我是研究數據挖掘的，給予簡易完整的回答，希望能幫到你。 數據挖掘是從大量的、不完全的、有雜訊的、模糊的、隨機的數據集中識別有效的、新穎的、潛在有用的，以及最終可理解的模式的非平凡過程。它是一門涉及面很廣的交叉學科，包括機器學習、數理統計、神經網路、資料庫、模式識別、粗糙集、模糊數學等相關技術。 數據挖掘的技術，可粗分為：統計方法、機器學習方法、神經網路方法和資料庫方法。統計方法，可細分為：回歸分析（多元回歸、自回歸等）、判別分析（貝葉斯判別、CBR、遺傳演算法、貝葉斯信念網路等。神經網路方法，可細分為：前向神經網路（BP演算法等）、自組織神經網路（自組織特徵映射、競爭學習等）等。資料庫方法主要是基於可視化的多維數據分析或OLAP方法，另外還有面向屬性的歸納方法。
㈧ 簡述數據挖掘和傳統分析方法的區別
數據挖掘和傳統分析方法最大的區別在於對計算機編程能力的要求。
作為數據分析很多情況下需要用到成型的分析工具，比如EXCEL、SPSS，或者SAS、R。一個完全不懂編程，不會敲代碼的人完全可以是一名能好的數據分析師，因為一般情況下OFFICE包含的幾個工具已經可以滿足大多數數據分析的要求了。
而數據挖掘則需要有編程基礎。一是目前的數據挖掘方面及相關的研究生方面絕大多數是隸屬於計算機系；二是在招聘崗位上，國內比較大的公司掛的崗位名稱大多數為「數據挖掘工程師」。在對行業的理解的能力數據分析師對於所從事的行業要有比較深的了解和理解，並且能夠將數據與自身的業務緊密結合起來。簡單舉個例子來說，給你一份業務經營報表，你就能在腦海中勾畫出目前經營狀況圖，能夠看出哪裡出現了問題。但是，從事數據挖掘不一定要求對行業有這么高的要求。專業知識面的要求數據分析師更關注於業務層面，數據挖掘工程師更關注於技術層面。
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