从海量数据到大数据-数据挖掘算法、过程及应用案例(PDF 110页)

大数据挖掘——数据挖掘的方法数据挖掘是一种通过发现、提取和分析大量数据中的隐藏模式、关联和趋势来获取有价值信息的过程。

在大数据时代，数据挖掘技术成为了处理海量数据的重要工具。

本文将介绍几种常用的数据挖掘方法，包括关联规则挖掘、分类与预测、聚类分析和异常检测。

一、关联规则挖掘关联规则挖掘是一种发现数据集中项之间关联关系的方法。

通过分析数据集中的频繁项集和关联规则，可以揭示出隐藏在数据中的潜在规律。

例如，超市销售数据中的关联规则可以匡助超市了解顾客的购买习惯，从而进行精准营销。

关联规则挖掘的基本过程包括：数据预处理、生成候选项集、计算支持度和置信度、筛选出频繁项集、生成关联规则和评估关联规则。

其中，支持度和置信度是评估关联规则强度的重要指标。

二、分类与预测分类与预测是一种根据已有数据的特征，将其划分到已知类别或者预测未来数值的方法。

通过构建分类器或者回归模型，可以对新数据进行分类或者预测。

例如，利用历史销售数据预测未来销售额，或者根据用户的特征将其分类为潜在客户或者流失客户。

分类与预测的基本过程包括：数据预处理、特征选择、选择分类器或者回归模型、模型训练和评估、模型应用。

常用的分类与预测算法有决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等。

三、聚类分析聚类分析是一种将数据集中的对象划分为若干个类别的方法，使得同一类别内的对象相似度较高，不同类别之间的相似度较低。

通过聚类分析可以发现数据中的内在结构和模式。

例如，将顾客按照购买行为进行聚类，可以匡助企业进行市场细分。

聚类分析的基本过程包括：选择合适的距离度量和聚类算法、确定聚类数目、初始化聚类中心、迭代更新聚类中心和重新分配样本，直至满足住手条件。

常用的聚类算法有K均值算法、层次聚类算法等。

四、异常检测异常检测是一种通过识别数据中的异常值或者异常行为来发现潜在问题或者异常情况的方法。

通过异常检测可以及时发现异常数据，从而采取相应措施。

例如，银行可以通过异常检测来发现信用卡欺诈行为。

大数据挖掘——数据挖掘的方法数据挖掘是指从大量的数据中发现潜在的有价值的信息和知识的过程。

它是一种通过分析数据来提取模式、关联、趋势和规律的技术。

在大数据时代，数据挖掘变得尤其重要，因为大量的数据需要被处理和分析，以揭示其中蕴含的有价值的信息。

数据挖掘的方法有多种，下面将详细介绍其中几种常用的方法：1. 关联规则挖掘：关联规则挖掘是一种用于发现数据集中项之间的关联关系的方法。

它通过分析数据集中的项集，找出它们之间的关联规则。

例如，在一个超市的销售数据中，我们可以挖掘出“购买尿布的人也会购买啤酒”的关联规则。

这个规则可以匡助超市进行商品摆放策略的优化。

2. 分类与预测：分类与预测是一种用于根据已知数据的特征，对未知数据进行分类或者预测的方法。

它通过构建分类器或者预测模型，来对数据进行分类或者预测。

例如，在一个电商平台的用户数据中，我们可以根据用户的购买历史、浏览记录等特征，构建一个用户分类模型，用于预测用户的购买意向。

3. 聚类分析：聚类分析是一种用于将数据集中的对象划分为不同的组或者簇的方法。

它通过计算数据对象之间的相似性，将相似的对象归为同一组。

例如，在一个社交媒体平台的用户数据中，我们可以利用聚类分析将用户划分为不同的兴趣群体，以便为其提供个性化的推荐服务。

4. 异常检测：异常检测是一种用于发现与正常模式不符的数据对象的方法。

它通过分析数据对象的特征，找出那些与正常模式差异较大的对象。

例如，在一个网络安全监控系统中，我们可以利用异常检测方法来发现网络中的异常行为，以及潜在的安全威胁。

5. 文本挖掘：文本挖掘是一种用于从大量的文本数据中提取实用信息的方法。

它可以通过分析文本中的关键词、主题等特征，来挖掘文本中隐藏的知识和情感。

例如，在社交媒体上的用户评论数据中，我们可以利用文本挖掘方法来分析用户对某个产品的评价，以及产品在市场中的声誉。

以上仅是数据挖掘的几种常用方法，实际上还有不少其他的方法，如时间序列分析、回归分析等。

CICPAwww cicpa or*基于数据挖掘算法的审计数据分析及案例应用■王良鲍喜王云周建成张海超“数据挖掘”通常也称为“知识发现”，顾名思义就是从海量数据中找出有用的知识。

数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。

本文主要利用机器学习界提供的技术来分析海量数据，利用数据库界提供的技术来管理海量数据，通过机器学习和数据库的交叉运用，从而实现基于数据分析挖掘的审计方法。

数据挖掘是针对日益庞大的电子数据应运而生的一种新型信息处理技术。

它一般排除人为因素而通过自动的方式来发现数据中新的、隐藏的或不可预见的模式或活动。

这些模式或活动是指隐藏在大型数据库、数据仓库或其他大量信息存储的特定数据。

利用数据仓库中包含的信息，数据挖掘可以发现注册会计师(CPA)原先根本没有关注过的问题。

数据挖掘方法干差万别，不同的方法应用于不同的领域和对象。

选取合适可行的挖掘算法对挖掘的效果起着重要的作用，它将直接影响我们的决策。

在实际运用过程中，很多挖掘方法不是单独使用的，它往往和其他方法结合起来，才能产生预期的效果。

本文对数据挖掘分析方法在审计数据分析中如何应用进行深入研究，同时结合数据挖掘应用案例探索其具体实现路径。

一、基于验挖掘算法的审计应用对于审计人员来说，如何利用人工智能技术、图算法、机器学习、迁移学习、数据挖掘算法等新技术，实现审计人员从被审计单位海量的数据中心找岀高质量的审计数据，挖掘潜在的审计疑点，作为审计证据是一个难题。

数据挖据技术的出现，为审计师进行大数据分析和挖掘有价值的数据提供了可能。

基于挖掘技术的审计就是利用各种数据分析方法对审计数据的充分利用、充分挖掘，以获取更多相关的审计线索。

其主要达到如下目标：(1)直接提供审计证据，如明显违反会计准则和相关会计法规的行为；(2)发现异常信息，起到“红旗(red flag)"的指向标作用，能引起审计师的注意；(3)借助数据挖掘技术，可部分代替审计职业判断，减轻审计师的工作强度。

大数据挖掘——数据挖掘的方法数据挖掘是一种通过分析大量数据来发现隐藏模式、关联和趋势的过程。

它利用各种算法和技术，从结构化和非结构化数据中提取有价值的信息，以匡助企业做出更明智的决策和预测未来的趋势。

在大数据挖掘中，有许多不同的方法可以使用，下面将介绍其中一些常见的方法：1. 关联规则挖掘：关联规则挖掘是一种发现数据集中项之间关系的方法。

它通过分析数据集中的频繁项集和关联规则来揭示数据中的潜在关联。

例如，一个超市可以使用关联规则挖掘来发现购买某种商品的顾客也倾向于购买其他商品。

2. 分类：分类是一种将数据分为不同类别的方法。

它通过学习已知类别的样本来构建一个分类模型，然后使用该模型对新的未知样本进行分类。

例如，银行可以使用分类方法来判断一个客户是否具有信用风险。

3. 聚类：聚类是一种将数据分成不同组的方法，每一个组内的数据具有相似的特征。

聚类算法通过计算数据点之间的相似性来确定数据的分组。

例如，市场营销人员可以使用聚类方法将顾客分成不同的群组，以便更好地定制营销策略。

4. 预测建模：预测建模是一种使用历史数据来预测未来趋势的方法。

它通过构建一个数学模型来预测未来的结果。

例如，保险公司可以使用预测建模来预测一个人是否会发生车祸。

5. 异常检测：异常检测是一种识别与正常模式不符的数据点的方法。

它通过比较数据点与正常模式的差异来确定是否存在异常。

例如，银行可以使用异常检测来检测信用卡欺诈行为。

6. 文本挖掘：文本挖掘是一种从大量文本数据中提取实用信息的方法。

它可以识别文本中的关键词、主题和情感等内容。

例如，社交媒体公司可以使用文本挖掘来分析用户的评论和反馈。

以上只是大数据挖掘中的一些常见方法，实际应用中还有许多其他方法和技术。

选择适当的方法取决于数据的性质和挖掘的目标。

在实际应用中，还需要考虑数据的质量、算法的效率和模型的准确性等因素。

总结起来，大数据挖掘是一种通过分析大量数据来发现隐藏模式和趋势的方法。

大数据时代的数据挖掘技术与应用1. 引言在大数据时代，数据量不断增长，如何从海量数据中提取有价值的信息成为了重要的问题。

数据挖掘技术应运而生，它通过分析大数据集中的模式、关联和趋势，匡助人们发现隐藏在数据暗地里的知识。

本文将详细介绍大数据时代的数据挖掘技术及其应用。

2. 数据挖掘技术2.1 数据预处理数据预处理是数据挖掘的第一步，它包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约。

数据清洗通过去除噪声、处理缺失值和处理异常值等方式，使数据更加干净和完整。

数据集成将来自不同数据源的数据进行整合，消除冗余和冲突。

数据转换将数据转换为适合挖掘的形式，如将文本数据转换为数值型数据。

数据规约通过降低数据维度和数据压缩等方式，减少数据集的复杂度。

2.2 数据挖掘算法数据挖掘算法是实现数据挖掘的核心工具，常用的算法包括分类算法、聚类算法、关联规则挖掘算法和异常检测算法等。

分类算法通过将数据划分为不同的类别，建立分类模型，用于预测新数据的类别。

聚类算法将数据分成不同的组，每一个组内的数据相似度较高，用于发现数据的内在结构。

关联规则挖掘算法用于发现数据集中的关联关系，如购物篮分析中的“买了A也买了B”。

异常检测算法用于检测数据中的异常点，匡助发现潜在的问题或者异常情况。

2.3 模型评估与优化在数据挖掘过程中，模型的评估和优化是非常重要的环节。

评估模型的性能可以使用准确率、召回率、F1值等指标。

优化模型可以通过调整算法参数、特征选择和模型集成等方式来提高模型的性能。

3. 数据挖掘应用3.1 金融行业在金融行业，数据挖掘技术可以用于信用评分、风险控制和欺诈检测等方面。

通过挖掘客户的消费行为、信用记录和交易数据，可以建立客户信用评分模型，匡助银行决策是否赋予贷款。

同时，数据挖掘还可以匡助银行识别异常交易和欺诈行为，提高风险控制能力。

3.2 零售行业在零售行业，数据挖掘技术可以用于市场营销、商品推荐和库存管理等方面。

通过分析顾客的购买历史和行为模式，可以进行个性化推荐，提高顾客满意度和购买率。

大数据挖掘的算法原理和实现方法近年来，大数据的概念在科技领域被广泛提及。

大数据能够给我们带来很多好处，比如提高商业竞争力、加速医学研究、改善城市规划等等。

但是，随着数据量的不断增长，如何高效地管理、利用这些数据就成为了亟待解决的问题。

这时候，大数据挖掘技术就显得尤为重要了。

那么什么是大数据挖掘？它是一种用于发现庞杂数据中隐藏的信息和规律的技术。

具体来说，它是在庞杂的数据之间搜寻模式的一种过程。

通过挖掘数据，我们能获得从统计学原理到各种商业应用的更详尽的了解。

大数据挖掘可以被用于制作预测模型以及改善商业活动、公众部门运营、市场营销、医疗保健等等。

接下来，我们将介绍大数据挖掘的算法原理和实现方法。

1. 聚类聚类算法用于将一组数据分为具有相似特征的各个集群。

如果这些集群不重叠且覆盖了所有数据点，那么就可以得出有关数据点的信息，比如数据点彼此间的相似程度，以及数据点按哪些标准分组。

K-Means，是聚类算法中最为著名的一种，主要包括以下3个步骤：- 初始化。

从数据集中选择K个点作为簇中心，其中K是算法的用户定义的常量。

- 分配。

预测每个数据点应该属于哪个簇。

高维空间的欧几里德距离可用来计算数据点之间的相似程度。

- 重分配。

重新计算数据点分配结果，并更新每个簇的簇中心，以充分发掘数据集中的信息。

2. 分类分类是一种大数据挖掘算法，它被广泛用于预测未知数据集的标签。

分类算法通常使用一组训练集作为参考，由此构建了一个用于预测新数据类别的模型。

决策树算法和逻辑回归算法都是有效的分类算法。

具体方法如下：- 决策树。

使用一组已知类别的示例训练被考虑的属性的树状结构，然后根据该树来对新的示例进行分类。

- 逻辑回归。

它是一种特殊的分类技术，这种技术基于逻辑斯蒂回归分析。

3. 关联分析关联规则挖掘最常用于大规模零散数据的分析和挖掘，旨在寻找数据集中变量之间的相关性。

这样，有关数据的趋势、变化和之间的关联信息便可被发现。

关联分析的过程包括以下几个部分：- 项目集的转换。

大数据挖掘——数据挖掘的方法数据挖掘是一种从大量数据中发现隐藏模式、关联和趋势的过程。

它可以帮助企业和组织从数据中获取有价值的信息，以支持决策和战略规划。

在大数据时代，数据挖掘变得尤为重要，因为大量的数据需要被分析和利用。

数据挖掘的方法有多种，下面将详细介绍几种常用的方法：1. 聚类分析：聚类分析是将相似的数据对象分组到一起的过程。

它通过计算数据对象之间的相似性度量，将数据划分为不同的群组。

聚类分析可以帮助发现数据中的潜在模式和群组结构，为数据分析提供基础。

例如，一个电子商务公司可以使用聚类分析来将顾客分成不同的群组，以便更好地了解他们的购买行为和偏好。

这样，公司可以有针对性地制定营销策略，提供个性化的推荐和优惠。

2. 关联规则挖掘：关联规则挖掘是寻找数据中的相关性和关联性的过程。

它通过分析数据中的频繁项集和关联规则，发现不同项之间的关联关系。

关联规则挖掘可以帮助企业发现产品之间的关联性，从而进行交叉销售和推荐。

例如，一个超市可以使用关联规则挖掘来找出顾客购买某种商品时通常会购买的其他商品。

这样，超市可以将这些商品放在一起展示，提高销售量。

3. 分类与预测：分类与预测是根据已有的数据样本，建立模型来预测新数据的类别或数值的过程。

它通过分析已有数据的特征和标签，训练出一个分类器或预测模型，然后用这个模型对新数据进行分类或预测。

例如，一个银行可以使用分类与预测方法来预测客户是否会违约。

银行可以根据客户的历史数据，如收入、负债情况、信用评分等，建立一个预测模型，用于判断新客户是否有违约的风险。

4. 文本挖掘：文本挖掘是从大量的文本数据中提取有用的信息和知识的过程。

它可以帮助企业和组织理解用户的意见和情感，发现关键词和主题，进行舆情分析和情感分析。

例如，一个社交媒体平台可以使用文本挖掘方法来分析用户的帖子和评论，了解用户对某个话题的态度和情感。

这样，平台可以根据用户的反馈，优化产品和服务。

5. 时间序列分析：时间序列分析是研究时间上的数据变化规律的过程。