数据挖掘可挖掘的知识类型

数据挖掘简介数据挖掘简介2010-04-28 20：47数据挖掘数据挖掘(Data Mining)是采用数学、统计、人工智能和神经网络等领域的科学方法，从大量数据中挖掘出隐含的、先前未知的、对决策有潜在价值的关系、模式和趋势，并用这些知识和规则建立用于决策支持的模型，为商业智能系统服务的各业务领域提供预测性决策支持的方法、工具和过程。

数据挖掘前身是知识发现(KDD)，属于机器学习的范畴，所用技术和工具主要有统计分析(或数据分析)和知识发现。

知识发现与数据挖掘是人工智能、机器学习与数据库技术相结合的产物，是从数据中发现有用知识的整个过程。

机器学习(Machine Learning)是用计算机模拟人类学习的一门科学，由于在专家系统开发中存在知识获取的瓶颈现象，所以采用机器学习来完成知识的自动获取。

数据挖掘是KDD过程中的一个特定步骤，它用专门算法从数据中抽取模式(Patterns)。

1996年，Fayyad、Piatetsky-Shapiror和Smyth将KDD过程定义为：从数据中鉴别出有效模式的非平凡过程，该模式是新的、可能有用的和最终可理解的；KDD是从大量数据中提取出可信的、新颖的、有效的，并能被人理解的模式的处理过程，这种处理过程是一种高级的处理过程。

数据挖掘则是按照既定的业务目标，对大量的企业数据进行探索，揭示隐藏其中的规律性，并进一步将其设计为先进的模型和有效的操作。

在日常的数据库操作中，经常使用的是从数据库中抽取数据以生成一定格式的报表。

KDD与数据库报表工具的区别是：数据库报表制作工具是将数据库中的某些数据抽取出来，经过一些数学运算，最终以特定的格式呈现给用户；而KDD则是对数据背后隐藏的特征和趋势进行分析，最终给出关于数据的总体特征和发展趋势。

报表工具能制作出形如"上学期考试未通过及成绩优秀的学生的有关情况"的表格；但它不能回答"考试未通过及成绩优秀的学生在某些方面有些什么不同的特征"的问题，而KDD就可以回答。

知识点一数据仓库1.数据仓库是一个从多个数据源收集的信息存储库，存放在一致的模式下，并且通常驻留在单个站点上。

2.数据仓库通过数据清理、数据变换、数据集成、数据装入和定期数据刷新来构造。

3.数据仓库围绕主题组织4.数据仓库基于历史数据提供消息，是汇总的。

5.数据仓库用称作数据立方体的多维数据结构建模，每一个维对应于模式中的一个或者一组属性，每一个单元存放某种聚集的度量值6.数据立方体提供数据的多维视图，并允许预计算和快速访问汇总数据7.提供提供多维数据视图和汇总数据的预计算，数据仓库非常适合联机分析处理，允许在不同的抽象层提供数据，这种操作适合不同的用户角度8.OLAP例子包括下钻和上卷，允许用户在不同的汇总级别上观察数据9.多维数据挖掘又叫做探索式多维数据挖掘OLAP风格在多维空间进行数据挖掘，允许在各种粒度进行多维组合探查，因此更有可能代表知识的有趣模式。

知识点二可以挖掘什么数据1.大量的数据挖掘功能，包括特征化和区分、频繁模式、关联和相关性分析挖掘、分类和回归、聚类分析、离群点分析2.数据挖掘功能用于指定数据挖掘任务发现的模式，分为描述性和预测性3.描述性挖掘任务刻画目标数据中数据的一般性质4.预测性挖掘任务在当前数据上进行归纳，以便做出预测5.数据可以与类或概念相关联6.用汇总、简洁、精确的表达描述类和概念，称为类/概念描述7.描述的方法有数据特征化（针对目标类）、数据区分（针对对比类）、数据特征化和区分8.数据特征化用来查询用户指定的数据，上卷操作用来执行用户控制的、沿着指定维的数据汇总。

面向属性的归纳技术可以用来进行数据的泛化和特征化，而不必与用户交互。

形式有饼图、条图、曲线、多维数据立方体和包括交叉表在内的多维表。

结果描述可以用广义关系或者规则（也叫特征规则）提供。

9.用规则表示的区分描述叫做区分规则。

10.数据频繁出现的模式叫做频繁模式，类型包括频繁项集、频繁子项集（又叫频繁序列）、频繁子结构。

数据挖掘：是从大量数据中发现有趣(非平庸的、隐含的、先前未知、潜在实用)模式，这些数据可以存放在数据库，数据仓库或者其他信息存储中。

挖掘流程：(1)学习应用域(2)目标数据创建集(3)数据清洗和预处理(4)数据规约和转换(5)选择数据挖掘函数(总结、分类、回归、关联、分类) (6)选择挖掘算法(7)找寻兴趣度模式(8)模式评估和知识展示(9)使用挖掘的知识概念/类描述：一种数据泛化形式，用汇总的、简洁的和精确的方法描述各个类和概念，通过 (1) 数据特征化：目标类数据的普通特性或者特征的汇总； (2) 数据区分：将目标类数据的普通特性与一个或者多个可比较类进行比较； (3)数据特征化和比较来得到。

关联分析：发现关联规则，这些规则展示属性-值频繁地在给定数据集中一起浮现的条件，通常要满足最小支持度阈值和最小置信度阈值。

分类：找出能够描述和区分数据类或者概念的模型，以便能够使用模型预测类标号未知的对象类，导出的模型是基于训练集的分析。

导出模型的算法：决策树、神经网络、贝叶斯、(遗传、粗糙集、含糊集)。

预测：建立连续值函数模型，预测空缺的或者不知道的数值数据集。

孤立点：与数据的普通行为或者模型不一致的数据对象。

聚类：分析数据对象，而不考虑已知的类标记。

训练数据中不提供类标记，对象根据最大化类内的相似性和最小化类间的原则进行聚类或者分组，从而产生类标号。

第二章数据仓库数据仓库是一个面向主题的、集成的、时变的、非易失的数据集合，支持管理部门的决策过程。

从一个或者多个数据源采集信息，存放在一个一致的模式下，并且通常驻留在单个站点。

数据仓库通过数据清理、变换、继承、装入和定期刷新过程来构造。

面向主题：排除无用数据，提供特定主题的简明视图。

集成的：多个异构数据源。

时变的：从历史角度提供信息，隐含时间信息。

非易失的：和操作数据的分离，只提供初始装入和访问。

联机事务处理OLTP：主要任务是执行联机事务和查询处理。

联系分析处理OLAP：数据仓库系统在数据分析和决策方面为用户或者‘知识工人’提供服务。

知识点归纳数据挖掘中的聚类分析与分类算法数据挖掘中的聚类分析与分类算法数据挖掘是指从大量数据中自动发现有用的模式、关系或规律的过程。

在数据挖掘过程中，聚类分析和分类算法是两个常用且重要的技术。

本文将对这两个知识点进行归纳总结。

一、聚类分析聚类分析是将一组无标签的数据对象进行分组或聚类的数据挖掘技术。

其目标是通过对象之间的相似性将它们划分为若干个簇，使得同一簇内的对象相似度高，不同簇之间的相似度低。

聚类分析广泛应用于市场分割、社交网络分析、图像处理等领域。

常用的聚类算法有以下几种：1. K-means算法：K-means是一种基于距离度量的聚类算法。

它通过逐步迭代，将数据集分为K个簇，使得每个数据对象与本簇内的其他对象的相似度最高。

2. 层次聚类算法：层次聚类算法是一种通过计算不同类别之间的相似性，并逐步合并相似度高的类别的方式进行数据聚类的方法。

Hierarchical Agglomerative Clustering（HAC）是层次聚类的一种常见算法。

3. 密度聚类算法：密度聚类算法是一种通过计算对象的密度来确定簇的方法，常见的算法有DBSCAN和OPTICS算法。

这类算法可以有效地发现具有不同密度分布的聚类。

二、分类算法分类算法是将带有标签的数据集按照类别或标签进行划分的数据挖掘技术。

通过学习已有数据集的特征和类别标签，分类算法能够对新的未标记数据进行分类预测。

分类算法广泛应用于垃圾邮件过滤、文本分类、风险评估等领域。

常用的分类算法有以下几种：1. 决策树算法：决策树算法是一种基于树形结构的分类算法。

它通过对数据集进行递归分割，使得每个子节点具有最佳的纯度或信息增益，从而实现对数据的分类。

2. 朴素贝叶斯算法：朴素贝叶斯算法是一种基于条件概率的分类算法。

它假设特征之间相互独立，并通过计算条件概率来进行分类预测。

3. 支持向量机算法：支持向量机算法是一种通过寻找最优分割超平面将数据划分为不同类别的算法。

数据挖掘导论知识点总结数据挖掘是一门综合性的学科，它涵盖了大量的知识点和技术。

在本文中，我将对数据挖掘的导论知识点进行总结，包括数据挖掘的定义、历史、主要任务、技术和应用等方面。

一、数据挖掘的定义数据挖掘是从大量的数据中发掘出有价值的信息和知识的过程。

它是一种将数据转换为有意义的模式和规律的过程，从而帮助人们进行决策和预测的技术。

数据挖掘能够帮助我们从海量的数据中找到潜在的关联、规律和趋势，从而为决策者提供更准确和具有实际意义的信息。

二、数据挖掘的历史数据挖掘的概念最早可追溯到20世纪60年代，当时统计学家和计算机科学家开始尝试使用计算机技术来处理和分析大量的数据。

随着计算机硬件和软件技术的不断发展，数据挖掘逐渐成为一门独立的学科，并得到了广泛应用。

三、数据挖掘的主要任务数据挖掘的主要任务包括分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测和预测等。

分类是将数据划分为多个类别的过程，其目的是帮助我们将数据进行分组和识别。

聚类是将数据划分为多个簇的过程，其目的是发现数据中的潜在模式和规律。

关联规则挖掘是发现数据中的关联规则和频繁项集的过程，其目的是发现数据中的潜在关联和趋势。

异常检测是发现数据中的异常值和异常模式的过程，其目的是发现数据中的异常现象。

预测是使用数据挖掘技术对未来进行预测的过程，其目的是帮助我们做出更准确的决策。

四、数据挖掘的技术数据挖掘的技术包括统计分析、机器学习、人工智能、数据库技术和数据可视化等。

统计分析是数据挖掘的基础技术，它包括描述统计、推断统计和假设检验等方法。

机器学习是一种使用算法和模型来识别数据模式和规律的技术，常见的机器学习算法包括决策树、神经网络、支持向量机和朴素贝叶斯等。

人工智能是数据挖掘的前沿技术，它包括自然语言处理、图像识别和智能决策等方面。

数据库技术是数据挖掘的技术基础，包括数据存储、数据检索和数据管理等技术。

数据可视化是数据挖掘的重要技术，它能够帮助我们将数据呈现为可视化的图表和图形，从而更直观地理解数据。

数据挖掘的基础知识和应用案例数据是当今社会最宝贵的资源之一，而数据挖掘则是将这些数据转换为有价值的信息。

在互联网时代，我们每天都产生大量的数据，例如搜索记录、交易数据、社交媒体活动等，这些数据包含了丰富的信息，如果能够将其挖掘出来，就能为企业、政府和个人带来巨大的价值。

1.数据挖掘基础知识1.1 数据预处理在进行数据挖掘之前，需要对原始数据进行预处理。

这个过程包括数据清理、数据集成、数据变换和数据规约等，其目的是将原始数据转换为适合挖掘的数据。

数据清理是指对数据进行纠错、缺失值填补、异常值处理等操作，以确保数据的质量。

数据集成是将来自不同数据源的数据进行合并，并去除重复数据。

数据变换是指对数据进行归一化、降维、离散化等操作，以便于后续的算法处理。

数据规约是将数据集缩小到可以处理的大小，可以通过随机抽样、聚类等方式实现。

1.2 数据挖掘算法数据挖掘算法是指用于从数据中挖掘出模式和关系的数学方法和技术。

主要包括分类、聚类、关联规则和预测等四种常见算法。

分类算法是将数据进行分类，例如将邮件分类为垃圾邮件和非垃圾邮件。

聚类算法是将相似的数据进行分组，例如将顾客根据购买习惯分为不同的群体。

关联规则算法是用于寻找数据中的关联关系，例如购买商品A的人也有可能会购买商品B。

预测算法是根据已有的数据对未来进行预测，例如预测股票价格。

1.3 最佳实践数据挖掘的最佳实践包括选择合适的算法、确定特征、调整参数、评估模型等。

选择合适的算法要考虑数据的特征、目标和数据大小等因素。

确定特征是指选择重要的特征来进行挖掘，可以通过特征选择算法来实现。

调整参数是指对算法参数进行调整，以获得最佳性能。

评估模型是指对算法的结果进行评估，例如使用交叉验证和AUC等指标来评估分类算法的性能。

2.应用案例2.1 推荐系统推荐系统是利用用户的历史行为和其他信息来推荐相似的产品或服务，例如淘宝和京东的商品推荐。

推荐系统的实现需要大量的数据并使用复杂的算法，例如协同过滤、基于内容的过滤和深度学习等。

常见的数据挖掘模型类型
常见的数据挖掘模型类型包括：
1. 分类模型：用于将数据分为不同的类别或标签，常见的分类模型包括决策树、支持向量机（SVM）、逻辑回归等。

2. 回归模型：用于预测数值型的目标变量，常见的回归模型包括线性回归、多项式回归、岭回归等。

3. 聚类模型：用于将数据分成不同的群组，常见的聚类模型包括K 均值聚类、层次聚类、DBSCAN等。

4. 关联规则模型：用于发现数据中的关联关系，常见的关联规则模型包括Apriori算法、FP-Growth算法等。

5. 神经网络模型：用于模拟人脑神经元之间的连接和传递信息的过程，常见的神经网络模型包括多层感知机（MLP）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。

6. 文本挖掘模型：用于处理和分析文本数据，常见的文本挖掘模型包括词袋模型、主题模型、情感分析等。

7. 时间序列模型：用于预测未来的趋势和模式，常见的时间序列模型包括ARIMA模型、长短期记忆网络（LSTM）等。

8. 强化学习模型：通过与环境不断互动学习最优策略，常见的强化
学习模型包括Q-learning、深度强化学习等。

这些模型可以根据数据类型、问题类型和任务目标选择合适的模型进行数据挖掘。