- 时间：2021-12-19 11:26 编辑：孙丹梓 来源：蚂蚁资源 阅读：64
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摘要：大家好，今天给大家介绍关于数据挖掘系统（数据挖掘工具有哪些）的相关内容，详细讲解什么是数据挖掘，数据挖掘系统分类，什么是数据挖掘，简述其作用和应用。等，希望可以帮助到您。
什么是数据挖掘,数据挖掘是来自大量数据，提取潜在，有价值的知识（模型或规则）。 1.数据挖掘可以做什么？ 1）数据挖掘可以进行以下六种不同的东西（分析方法）：分类·估计·预测·预测·亲和组或关联规则·收集（聚类）描述和视觉和可视化2）数据挖掘分类上述六个数据挖掘分析方法可分为两类：直接数据挖掘;间接数据挖掘·直接数据挖掘目标是建立具有可用数据的模型，此模型描述了剩余数据，特定变量（可以理解为数据库中表的属性。在间接数据中选择了一些特定的变量挖掘目标，该目标由模型描述;但在所有变量中建立了关系。·分类，估值，预言属于直接数据挖掘;最后三种间接数据挖掘3）介绍对于各种分析方法·分类首先选择的培训集，这些训练集已在数据中分类，在此训练中使用数据挖掘分类设置，建立分类模型，并在没有分类的情况下对数据进行分类。示例：a。信用卡申请人，归类为低，中，高风险B.将客户分配给预定义的客户端碎片注意：确定类的数量，预定义·估计估值分类是相似的，并且差异是分类描述离散变量的输出，以及估值过程的输出连续值;确定分类类，估值的金额不确定。示例：a。根据采购模式，估计家庭儿童b。根据采购模式，估计家庭的收入c。估计房地产的价值，估值可以用作分类。通过估值，给出一些输入数据，uncks的值获得了自己的连续变量，然后根据预设阈值执行分类。例如：银行使用估值，并获得每位客户的评分（得分0〜1）。然后根据阈值对贷款级别进行分类。·正常预测，预测基于分类或估值，即通过对模型进行分类或估计，该模型用于预先是未知变量。从这个意义上讲，不需要预测被分成单独的类。预言是预测未来未知的变量，即验证的时间，即在一段时间之后，已知预测精度很大。·相关性分组或关联规则（亲和分组或关联规则）决定将哪些事情一起发生。示例：a。超市的客户通常会购买B，即A \u003d＆gt;b（关联规则）b。客户购买后，过了一段时间后，会用Chase B（序列分析）·收集（聚类）收集是记录的分组，并记录聚集中的类似记录。聚合和分类之间的差异是聚合不依赖于预定义的类，并且不需要培训集。示例：a。聚集体的一些特异性症状可能表明，与VCD类型类似的客户可能意味着成员属于不同的子文化集群通常是数据挖掘的第一步。例如，“哪种促销是最好的回应客户？＆QUOT;·描述和可视化（DES CRIPTION和VIECALACEAZ）是数据挖掘结果的表示。2.数据挖掘的商业背景数据挖掘首先是在商业环境中收集大量数据，然后挖掘所需的知识是有价值的。业务价值，不超过三种情况：减少开销;提高收入;增加股票价格。1）数据挖掘作为研究工具（研究）2）数据挖掘改进过程控制（过程改进）3）数据挖掘为营销4）数据挖掘为定制关系管理CRM工具（客户关系管理）3。数据挖掘技术背景1）数据挖掘技术包括三个主要部分：算法和技术;数据;建模能力2）数据挖掘和机器学习·机器学习是计算机科学和人工智能AI开发产品的产品·机器学习分为两种方式：自组织学习（如神经网络）;在一个例子中，规则（例如决策树）·数据挖掘数据挖掘是20世纪80年代，在投资AI研究项目失败之后，AI在申请时转移到实际提议。这是一个新兴的AI研究，用于商业应用。选择数据挖掘这个术语，在具有统计，精算和长期预言模型的经济学家之间没有显示任何技术重叠。 3）DATA挖掘和统计也开始支持数据挖掘。统计数据包括预言算法（回归），样本，基于经验的设计等4）数据挖掘和决策支持系统·数据仓库·OLAP（在线分析处理），数据集市（数据市场），多维数据库·决策支持工具融合仓库，OLAP，Datamining集成在一起，形成业务决策分析环境。社会背景数据挖掘和个人预言：已知数据挖掘号码预测历史数据的行为，实际上，客户可能不清楚他们必须做的事情。因此，数据挖掘的结果，没有谜，它没有谜不能完全正确。客户的行为与社会环境有关，因此数据挖掘本身也受到社会背景的影响。例如，美国信用卡客户信用评级的模型非常成功，但可能不会适合中国
数据挖掘系统分类,数据挖掘系统可以根据三种标准划分，这些标准是使用的数据库类型，知识和技术。
什么是数据挖掘，简述其作用和应用。,数据挖掘是指通过算法从大量数据隐藏信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学相关，通过统计，在线分析处理，智能检索，机器学习，专家系统和模式识别等。它是迫切深入分析大规模数据，查找和提取隐藏的信息在这种情况下，更好地利用这些数据，数据挖掘技术存在。例如，数据挖掘具有许多合法用途，例如，可以在患者的关系数据库数据库中找到。这种关系可能在1,000人中可能没有一个例子，但药物有关的项目可以减少药物中不良反应的患者的数量，并可以挽救生命。扩展信息当前数据挖掘算法主要包括神经网络法，决策树方法，遗传算法，粗糙集，模糊集，相关规则法等。根据信息存储格式，对象s用于挖掘包括关系数据库，面向对象的数据库，数据仓库，文本数据源，多媒体数据库，空间数据库，转动数据库，异构数据库和互联网。数据挖掘过程是重复的循环过程，如果它没有达到预期目标，请重新调整和执行，则需要返回前面步骤。这不是每个数据挖掘的工作需要在此列出的每个步骤。参考资料来源：百度Baibo - 数据挖掘
责任编辑（
孙丹梓）
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- 数据挖掘技术主要包括哪些,数据挖掘又译为资料探勘、数据采矿。是一种透过数理模式来分析企业内储存的大量资料，以找出不同的客户或市场划分，分析出消费者喜好和行为的方法。它是数据库知识发现中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性的信息的过程。主要有数据准备、规律寻找和规律表示3个步骤。数据挖掘的任务有关联分析、聚类分析、分类分析、异常分析、特异群组分析和演变分析等。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。是一个用数据发现问题、解决问题的学科。通常通过对数据的探索、处理、分析或建模实现。我们可以看到数据挖掘具有以下几个特点：基于大量数据：并非说小数据量上就不可以进行挖掘，实际上大多数数据挖掘的算法都可以在小数据量上运行并得到结果。但是，一方面过小的数据量完全可以通过人工分析来总结规律，另一方面来说，小数据量常常无法反映出真实世界中的普遍特性。非平凡性：所谓非平凡，指的是挖掘出来的知识应该是不简单的，绝不能是类似某著名体育评论员所说的“经过我的计算，我发现了一个有趣的现象，到本场比赛结束 为止，这届世界杯的进球数和失球数是一样的。非常的巧合！”那种知识。这点看起来勿庸赘言，但是很多不懂业务知识的数据挖掘新手却常常犯这种错误。隐含性：数据挖掘是要发现深藏在数据内部的知识，而不是那些直接浮现在数据表面的信息。常用的BI工具，例如报表和OLAP，完全可以让用户找出这些信息。新奇性：挖掘出来的知识应该是以前未知的，否则只不过是验证了业务专家的经验而已。只有全新的知识，才可以帮助企业获得进一步的洞察力。价值性：挖掘的结果必须能给企业带来直接的或间接的效益。有人说数据挖掘只是“屠龙之技”，看起来神乎其神，却什么用处也没有。这只是一种误解，不可否认的 是在一些数据挖掘项目中，或者因为缺乏明确的业务目标，或者因为数据质量的不足，或者因为人们对改变业务流程的抵制，或者因为挖掘人员的经验不足，都会导 致效果不佳甚至完全没有效果。但大量的成功案例也在证明，数据挖掘的确可以变成提升效益的利器
- 2021-12-19 11:26:26
- xiaozhang
- 但是，并非所有信息发现任务都被视为数据挖掘。例如，使用数据库管理系统查找单个记录，或通过Internet的搜索引擎查找特定网页，信息检索（信息检索）。尽管这些任务很重要，它们可能涉及复杂的算法和数据结构，但它们主要依赖于传统的计算机科学和数据明显的特征来创建索引结构，从而有效地组织和检索信息。但是，以这种方式，使用数据挖掘技术也已用于提高信息检索系统的能力。
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- ee
- 关于什么是数据挖掘，很多学者和专家给出了不同的定义，以下我们列出几种常见的说法：“简单地说，数据挖掘是从大量数据中提取或‘挖掘’知识。该术语实际上有点用词不当。数据挖掘应当更正确地命名为‘从数据中挖掘知识’，不幸的是它有点长。许多人把数据挖掘视为另一个常用的术语‘数据库中知识发现’或KDD的同义词。而另一些人只是把数据挖掘视为数据库中知识发现过程的一个基本步骤。” ——《数据挖掘：概念与技术》（J. Han and M. Kamber）“数据挖掘就是对观测到的数据集（经常是很庞大的）进行分析，目的是发现未知的关系和以数据拥有者可以理解并对其有价值的新颖方式来总结数据。”——《数据挖掘原理》（David Hand, et al）“运用基于计算机的方法，包括新技术，从而在数据中获得有用知识的整个过程，就叫做数据挖掘。”——《数据挖掘－－概念、模型、方法和算法》（Mehmed Kantardzic）“数据挖掘，简单地说，就是从一个数据库中自动地发现相关模式。”——《构建面向CRM的数据挖掘应用》（Alex Berson, et al）“数据挖掘(DM)是从大型数据库中将隐藏的预测信息抽取出来的过程。”——《数据挖掘：机遇与挑战》（John Wang）而作为数据挖掘领域的华人第一人，韩家炜教授在《数据挖掘：概念与技术》的教学幻灯片中，给出一个更清晰的定义：“数据挖掘，就是从大型数据库中抽取有意义的（非平凡的，隐含的，以前未知的并且是有潜在价值的）信息或模式的过程。”这里我们可以看到数据挖掘具有以下几个特点：基于大量数据：并非说小数据量上就不可以进行挖掘，实际上大多数数据挖掘的算法都可以在小数据量上运行并得到结果。但是，一方面过小的数据量完全可以通过人工分析来总结规律，另一方面来说，小数据量常常无法反映出真实世界中的普遍特性。非平凡性：所谓非平凡，指的是挖掘出来的知识应该是不简单的，绝不能是类似某著名体育评论员所说的“经过我的计算，我发现了一个有趣的现象，到本场比赛结束为止，这届世界杯的进球数和失球数是一样的。非常的巧合！”那种知识。这点看起来勿庸赘言，但是很多不懂业务知识的数据挖掘新手却常常犯这种错误。隐含性：数据挖掘是要发现深藏在数据内部的知识，而不是那些直接浮现在数据表面的信息。常用的BI工具，例如报表和OLAP，完全可以让用户找出这些信息。新奇性：挖掘出来的知识应该是以前未知的，否则只不过是验证了业务专家的经验而已。只有全开发者系统新的知识，才可以帮助企业获得进一步的洞察力。价值性：挖掘的结果必须能给企业带来直接的或间接的效益。有人说数据挖掘只是“屠龙之技”，看起来神乎其神，却什么用处也没有。这只是一种误解，不可否认的是在一些数据挖掘项目中，或者因为缺乏明确的业务目标，或者因为数据质量的不足，或者因为人们对改变业务流程的抵制，或者因为挖掘人员的经验不足，都会导致效果不佳甚至完全没有效果。但大量的成功案例也在证明，数据挖掘的确可以变成提升效益的利器。“数据挖掘”这个术语是在什么时候被大家普遍接受的，已经难以考证，大约在上世纪90年代开始兴起。其中还有一段趣话。在科研界，最初一直沿用“数据库中的知识发现”（即KDD，Knowledge Discovery in Database）。在第一届KDD国际会议中，委员会曾经展开讨论，是继续沿用KDD，还是改名为Data Mining（数据挖掘）？最后大家决定投票表决，采纳票数多的一方的选择。投票结果颇有戏剧性，一共14名委员，其中7位投票赞成KDD，另7位赞成Data Mining。最后一位元老提出“数据挖掘这个术语过于含糊，做科研应该要有知识”，于是在科研界便继续沿用KDD这个术语。而在商用领域，因为“数据库中的知识发现”显得过于冗长，就普遍采用了更加通俗简单的术语——“数据挖掘”。严格地说，数据挖掘并不是一个全新的领域，它颇有点“新瓶装旧酒”的意味。组成数据挖掘的三大支柱包括统计学、机器学习和数据库等领域内的研究成果，其它还包含了可视化、信息科学等内容。数据挖掘纳入了统计学中的回归分析、判别分析、聚类分析以及置信区间等技术，机器学习中的决策树、神经网络等技术，数据库中的关联分析、序列分析等技术。
- 2021-12-19 11:27:47
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