基于大型数据库的数据挖掘

大数据时代的数据挖掘 大数据是2012的时髦词汇，正受到越来越多人的关注和谈论。

大数据之所以受到人们的关注和谈论，是因为隐藏在大数据后面超千亿美元的市场机会。

大数据时代，数据挖掘是最关键的工作。

以下内容供个人学习用，感兴趣的朋友可以看一下。

智库百科是这样描述数据挖掘的“数据挖掘又称数据库中的知识发现，是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。

数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。

数据挖掘的定义 技术上的定义及含义 数据挖掘（Data Mining ）就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。

这个定义包括好几层含义：数据源必须是真实的、大量的、含噪声的；发现的是用户感兴趣的知识；发现的知识要可接受、可理解、可运用；并不要求发现放之四海皆准的知识，仅支持特定的发现问题。

与数据挖掘相近的同义词有数据融合、人工智能、商务智能、模式识别、机器学习、知识发现、数据分析和决策支持等。

----何为知识从广义上理解，数据、信息也是知识的表现形式，但是人们更把概念、规则、模式、规律和约束等看作知识。

人们把数据看作是形成知识的源泉，好像从矿石中采矿或淘金一样。

原始数据可以是结构化的，如关系数据库中的数据；也可以是半结构化的，如文本、图形和图像数据；甚至是分布在网络上的异构型数据。

发现知识的方法可以是数学的，也可以是非数学的；可以是演绎的，也可以是归纳的。

发现的知识可以被用于信息管理，查询优化，决策支持和过程控制等，还可以用于数据自身的维护。

因此，数据挖掘是一门交叉学科，它把人们对数据的应用从低层次的简单查询，提升到从数据中挖掘知识，提供决策支持。

数据库的数据挖掘与深度学习技术随着科技的不断发展，数据量的快速增长给传统数据库系统带来了许多挑战。

数据挖掘和深度学习技术的兴起，为数据库系统注入了新的活力，它们的结合能够为我们提供更强大的数据处理和分析能力。

首先，让我们了解一下数据挖掘和深度学习技术是什么。

数据挖掘是从大规模数据中发现隐藏模式、规律和关联性的过程。

它利用统计学、机器学习和数学等技术方法来探索和分析数据。

而深度学习是一种机器学习的分支，基于人工神经网络模型，通过多个层次的非线性变换来提取数据的高级抽象表示，从而实现自动化的分析和判断。

数据挖掘和深度学习技术可以与数据库系统相互结合，充分发挥各自的优势。

一方面，数据库系统可以提供数据的存储、索引和查询功能，为数据挖掘和深度学习算法提供高效的数据访问能力。

另一方面，数据挖掘和深度学习技术可以在数据库系统中进行数据分析和模式识别，为数据库系统提供更加智能和高效的数据管理和处理能力。

在具体实践中，数据库系统可以通过提供更加细粒度的数据访问接口，满足数据挖掘和深度学习算法对数据的需求。

例如，数据库可以支持对数据的随机访问和批量访问，满足数据挖掘算法对训练数据的需求。

此外，数据库还可以提供针对特定数据集的查询优化功能，加速查询和分析的过程。

同时，数据挖掘和深度学习技术可以为数据库系统带来更加智能和高效的数据处理和管理能力。

例如，数据挖掘可以通过分析历史数据，发现隐藏的数据模式和规律，从而优化数据库系统的查询计划和索引设计。

深度学习技术则可以通过构建深层神经网络模型，实现复杂的预测和分类任务，为数据库系统提供更加准确和智能的数据处理能力。

在实际应用中，数据挖掘和深度学习技术在数据库系统中有许多重要的应用。

其中之一是数据预处理和清洗。

数据质量对于数据分析和挖掘的准确性至关重要。

数据库系统可以利用数据挖掘和深度学习技术，自动发现和修复数据中的错误和缺失，提高数据的准确性和可信度。

此外，数据库系统还可以利用数据挖掘和深度学习技术进行数据分类和预测。

数据挖掘及OLAP技术姓名：邓晨慧班级：1141302 学号：201140130209 江西抚州344000摘要：随着网络、数据库技术的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用，人们积累的数据越来越多。

数据总结是对数据进行浓缩,给出它的紧凑描述。

数据挖掘是从数据泛化的角度来讨论数据总结。

数据挖掘(Data Mining)就是从大量的实际应用数据中提取隐含信息和知识，它利用了数据库、人工智能和数理统计等多方面的技术，是一类深层次的数据分析方法。

数据挖掘、OLAP是当前基于大型数据库或数据仓库的新型信息分析技术，在许多领域得到广泛应用，取得了很好的成效。

如何将其应用于财务决策以提高决策的正确性、及时性，降低决策的风险，已成为财务管理领域的重要研究课题。

本文在介绍数据挖掘、OLAP技术及其相互关系的基础上，分析了财务决策领域应用这两种技术的现实必要性。

关键字：数据挖掘、OLAP。

1、引言：数据是知识的源泉。

但是,拥有大量的数据与拥有许多有用的知识完全是两回事。

过去几年中,从数据库中发现知识这一领域发展的很快。

广阔的市场和研究利益促使这一领域的飞速发展。

计算机技术和数据收集技术的进步使人们可以从更加广泛的范围和几年前不可想象的速度收集和存储信息。

收集数据是为了得到信息,然而大量的数据本身并不意味信息。

尽管现代的数据库技术使我们很容易存储大量的数据流,但现在还没有一种成熟的技术帮助我们分析、理解并使数据以可理解的信息表示出来。

在过去,我们常用的知识获取方法是由知识工程师把专家经验知识经过分析、筛选、比较、综合、再提取出知识和规则。

然而,由于知识工程师所拥有知识的有局限性,所以对于获得知识的可信度就应该打个折扣。

OLAP是在多维数据结构上进行数据分析的。

同时对多维数据进行分析是复杂。

一般在多维数据中取出（切片、切块）二维或三维数据来进行分析，或对层次的维进行钻取操作，向下钻取获得更综合的数据。

OLAP要适应大量用户同时使用同一批数据，适用于不同地理位置的分散化的决策。

SDML：基于空间数据库的空间数据挖掘语言
高韬;谢昆青;马修军;陈冠华
【期刊名称】《北京大学学报：自然科学版》
【年(卷),期】2004(40)3
【摘要】设计了一种基于空间数据库的空间数据挖掘语言SDML。

根据SDML操作的对象以及挖掘过程的不同阶段 ,SDML语言可以分为视图操纵语言和模型操纵语言 ,分别负责对于数据挖掘视图和模型的操作。

详细阐述了SDML的设计思想及其设计方案 ,针对空间泛化和空间关联这两个典型的空间数据挖掘问题。

【总页数】8页(P465-472)
【关键词】空间数据挖掘;数据挖掘语言;数据挖掘视图;数据挖掘模型
【作者】高韬;谢昆青;马修军;陈冠华
【作者单位】北京大学信息科学技术学院智能科学系视觉与听觉信息处理国家重点实验室
【正文语种】中文
【中图分类】TP301;TP391
【相关文献】
1.“数字城管”空间数据库更新维护技术方法探讨——基于乌鲁木齐市数字化城市管理信息系统空间数据库分析 [J], 曾庆友;张超;武鑫;裴蕾
2.空间数据库中的数据挖掘 [J], 李燕
3.基于空间数据库的数据挖掘技术 [J], 蒋旻
4.基于Avenue语言的GIS空间数据库管理与开发 [J], 刘加生;刘万选
5.空间数据库中的数据挖掘 [J], 李燕
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基于聚类分析的孤立点挖掘方法1、数据挖掘数据挖掘是应用一系列技术从大型数据库或者数据仓库的数据中提取人感兴趣的，隐含的、事先未知而潜在有用的，提取的知识表示为概念、规则、模式等形式的信息和知识。

简言之，据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息知识的过程。

因此，数据挖掘事实上是知识发现的一个特定步骤，它是一种智能化的、综合应用各种统计分析、数据库、智能语言来分析庞大数据资料的技术，或者说是对大容量数据及数据间系进行考察和建模的方法集。

数据挖掘的目标是将大容量数据转化为有用知识和信息。

它的目的，就是拓展更加有效的利用已有数据，拓展应用。

数据开采技术的目标是从大量数据中，发现隐藏于其后的规律或数据间的关系，从而服务于决策。

因此，数据挖掘一般有以下5类主要任务：( 1 ) 数据总结：数据总结目的是对数据进行浓缩，给出它的总体综合描述。

过对数据的总结，数据挖掘能够将数据库中的有关数据从较低的个体层次抽总结到较高的总体层次上，从而实现对原始基本数据的总体把握。

( 2 ) 分类：分类即分析数据的各种属性，并找出数据的属性模型，确定哪些据属于哪些组。

这样我们就可以利用该模型来分析已有数据，并预测新数据属于哪一个组。

( 3 ) 关联分析：数据库中的数据一般都存在着关联关系，也就是说，两个或多个变量的取值之间存在某种规律性，包括关联关系有简单关联和时序关联两。

( 4 ) 聚类：聚类分析是按照某种相近程度度量方法，将用户数据分成一系列有意义的子集合。

( 5 ) 偏差的检测：对分析对象的少数的、极端的特例的描述，揭示内在的原因。

目前，研究数据挖掘的方法有很多，这些数据挖掘工具采用的主要方法包括传统统计方法，可视化技术，决策树、相关规则、神经元网络、遗传算法等。

下面分类阐述。

( 1 ) 传统统计方法：包括：抽样技术，多元统计分析，统计预测方法等。

大数据数据挖掘案例【篇一：大数据数据挖掘案例】本文为系列文，该篇为第一篇。

下面是正文：简而言之，数据挖掘（data mining）是有组织有目的地收集数据，通过分析数据使之成为信息，从而在大量数据中寻找潜在规律以形成规则或知识的技术。

在本文中，我们从数据挖掘的实例出发，并以数据挖掘中比较经典的分类算法入手，给读者介绍我们怎样利用数据挖掘的技术解决现实中出现的问题。

数据挖掘是如何解决问题的？本节通过几个数据挖掘实际案例来诠释如何通过数据挖掘解决商业中遇到的问题。

下面关于“啤酒和尿不湿”的故事是数据挖掘中最经典的案例。

而target公司通过“怀孕预测指数”来预测女顾客是否怀孕的案例也是近来为数据挖掘学者最津津乐道的一个话题。

尿不湿和啤酒很多人会问，究竟数据挖掘能够为企业做些什么？下面我们通过一个在数据挖掘中最经典的案例来解释这个问题——一个关于尿不湿与啤酒的故事。

超级商业零售连锁巨无霸沃尔玛公司（wal mart）拥有世上最大的数据仓库系统之一。

为了能够准确了解顾客在其门店的购买习惯，沃尔玛对其顾客的购物行为进行了购物篮关联规则分析，从而知道顾客经常一起购买的商品有哪些。

在沃尔玛庞大的数据仓库里集合了其所有门店的详细原始交易数据，在这些原始交易数据的基础上，沃尔玛利用数据挖掘工具对这些数据进行分析和挖掘。

一个令人惊奇和意外的结果出现了：“跟尿不湿一起购买最多的商品竟是啤酒”！这是数据挖掘技术对历史数据进行分析的结果，反映的是数据的内在规律。

那么这个结果符合现实情况吗？是否是一个有用的知识？是否有利用价值？为了验证这一结果，沃尔玛派出市场调查人员和分析师对这一结果进行调查分析。

经过大量实际调查和分析，他们揭示了一个隐藏在“尿不湿与啤酒”背后的美国消费者的一种行为模式：在美国，到超市去买婴儿尿不湿是一些年轻的父亲下班后的日常工作，而他们中有30%～40%的人同时也会为自己买一些啤酒。

产生这一现象的原因是：美国的太太们常叮嘱她们的丈夫不要忘了下班后为小孩买尿不湿，而丈夫们在买尿不湿后又随手带回了他们喜欢的啤酒。

数据挖掘在⼤数据中的应⽤综述数据挖掘在⼤数据中的应⽤综述***(上海海事⼤学上海 201306)摘要: ⾯对⼤规模多源异构的数据，数据挖掘的⽅法不断的得到改善与发展，同时对于数据挖掘体系的完善也提出了新的挑战。

针对当前数据挖掘在⼤数据⽅⾯的应⽤，本⽂从数据挖掘的各个阶段进⾏了⽅法论的总结及应⽤，主要包括数据准备的⽅法、数据探索的⽅法、关联规则⽅法、数据回归⽅法、数据分类⽅法、数据聚类⽅法、数据预测⽅法和数据诊断⽅法。

最后还指出类数据挖掘在鲁棒性表达⽅⾯的进⼀步研究。

关键词: 数据挖掘;⽅法论;⼤数据;鲁棒性Application of Data Mining in Large Data***(Shanghai Maritime University,Shanghai 201306)Abstract: In the face of large-scale multi-source heterogeneous data, data mining methods continue to improve and develop, at the same time for the improvement of data mining system also put forward new challenges. In this paper, the method of data mining, the method of data exploration, the association rule method, the data regression method, the data classification method, the data classification method, the data classification method, the data classification method, the data classification method, the data classification method, the data classification method, the data classification method, Data clustering method, data prediction method and data diagnosis method. Finally, it also points out the further research on the robustness of class data mining.Key words: Data mining; methodology; large data; robustness随着⼈类⽣活⽅式的多样化，由此产⽣的数据的规模和复杂性也在急速增长，对于数据的各种分析也应运⽽⽣。

数据挖掘是20世纪90年代中期兴起的决策支持新技术，是基于大规模数据库的决策支持系统的核心，它是从数据库中发现知识的核心技术。

数据挖掘能够对数据库中的数据进行分析，以获得对数据更加深入的了解。

数据挖掘技术经历了三个演变时期。

第一时期称为机器学习时期，在这时期人们将已知的并且已经成功解决的事例输入计算机，由计算机对输入的事例进行总结产生相应的规则，在把总结出来的这些规则应用于实践；第二时期称为神经网络技术时期，这一时期人们关注的重点主要是在知识工程领域，向计算机输入代码是知识工程的重要特征，然而，专家们在这方面取得的成果并不理想，因为它投资大、效果差。

第三时期称为KDD时期，即数据挖掘现阶段所处的时期。

它是在20世纪80年代神经网络理论和机器学习理论指导下进一步发展的成果。

当时的KDD全称为数据库知识发现。

它一般是指从样本数据中寻找有用信息或联系的全部方法，如今人们已经接受这个名称，并用KDD这个词来代替数据挖掘的全部过程。

这里我们需要指出的是数据挖掘只是整个KDD过程中的一个重要过程。

数据仓库技术的发展促进了数据挖掘的发展，因为数据仓库技术为数据挖掘提供了原动力。

但是，数据仓库并不是数据挖掘的唯一源泉，数据挖掘不但可以从数据库中提取有用的信息，而且还可以从其它许多源数据中挖掘有价值的信息。

数据挖掘(Data Mining，DM)，也称数据库中知识发现(knowlegde discovery in database，KDD)，就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的及随机的实际数据中提取隐含在其中的、未知的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。

现在与之相应的有很多术语，如数据分析、模式分析、数据考古等。

我们从数据挖掘的定义中可以看出它包含了有几层意义：所使用的样本数据一般要求是有代表性的、典型的、可靠的；在样本数据中发现的规律是我们需要的；在样本数据中发现的规律能够被我们理解、接受、运用。

数据挖掘过程从数据库中发现知识，简称KDD，是20世纪80年代末开始的，现在人们把KDD 过程可定义为从数据集中识别出有效的、新颖的、潜在有用的，以及最终可以理解的模式的高级处理过程[14]。