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大数据分析与挖掘的方法与技术近年来，随着各行业的数字化进程不断加速，大数据逐渐成为了一种无所不在的存在。
各大企业和机构纷纷开始运用大数据分析和挖掘技术，从海量数据中提取出有价值的信息，这不仅提升了工作效率，同时也促进了各行各业的发展。
那么，大数据分析和挖掘究竟包含哪些方法和技术呢？本文将为您一一进行介绍。
一、数据挖掘数据挖掘是从海量数据中发掘未知、潜在、有价值的信息的过程。
在应用大数据分析和挖掘技术时，首要的步骤就是进行数据挖掘。
在这个过程中，主要的任务是发现数据中的规律和关系，以及发掘潜在的价值。
那么，数据挖掘的具体方法是什么呢？常见的几种方法包括分类、聚类、关联规则挖掘和异常检测等。
分类是指对事物进行分组；聚类是将相似的事物聚在一起；关联规则挖掘是通过数据的联系来分析数据项之间的关系；而异常检测则是针对异常数据点的寻找。
二、机器学习机器学习是一种让计算机能够自主学习的方法，通过给出大量的数据和标签，让计算机逐渐学习到其中的规律和模式。
在大数据分析和挖掘中，机器学习常被应用来进行自动分类、预测和推荐等。
机器学习的算法方法非常多，包括决策树、支持向量机、神经网络等。
其中决策树是一种用于分类和预测的常见方法，支持向量机则主要应用于分类和回归问题，神经网络是一种类人类大脑学习的技术，被广泛应用于图像识别、语音识别等领域。
三、数据可视化数据可视化是将抽象的数据通过图表和图形等形式进行视觉化呈现的过程。
在大数据分析和挖掘中，数据可视化常被用于帮助人们更好地理解和分析复杂的数据信息。
数据可视化的方法和技术非常多，例如线图、柱状图、饼图、气泡图、散点图等。
这些方法和技术可以将数据信息转化为图形化的呈现，使得人们更加直观地了解数据的关系和趋势。
四、自然语言处理自然语言处理是一种使计算机能够理解和处理自然语言的方法。
在大数据分析和挖掘中，自然语言处理常被用于处理文本数据，例如情感分析、命名实体识别、关键词抽取等。
数据挖掘的方法有哪些数据挖掘是一种通过分析大量数据来发现模式、趋势和规律的过程。
它可以帮助人们从海量的数据中提取有用的信息，对商业决策、市场营销、科学研究等领域都有着重要的作用。
在数据挖掘的过程中，有许多不同的方法可以被使用，下面将介绍其中一些常见的方法。
1. 分类。
分类是数据挖掘中最常用的方法之一。
它通过对已知类别的数据进行学习，然后将这种学习应用到新的数据中，从而对新数据进行分类。
在分类过程中，常用的算法包括决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等。
这些算法可以帮助我们对数据进行有效的分类，例如将邮件分类为垃圾邮件和非垃圾邮件，将疾病患者分类为患病和健康等。
2. 聚类。
聚类是另一种常见的数据挖掘方法，它将数据集中的对象分成若干个组，使得同一组内的对象相似度较高，而不同组之间的对象相似度较低。
聚类可以帮助我们发现数据中的隐藏模式和结构，对于市场细分、社交网络分析等领域有着广泛的应用。
常用的聚类算法包括K均值、层次聚类、DBSCAN等。
3. 关联规则挖掘。
关联规则挖掘是一种发现数据中项之间关联关系的方法。
它可以帮助我们发现数据中的潜在规律和趋势，对于超市商品搭配、交易分析等有着重要的作用。
常用的关联规则挖掘算法包括Apriori 算法、FP-growth算法等。
4. 异常检测。
异常检测是一种发现数据中异常值的方法。
它可以帮助我们发现数据中的异常情况，对于欺诈检测、设备故障预警等有着重要的应用。
常用的异常检测算法包括基于统计学的方法、基于距离的方法、基于密度的方法等。
5. 文本挖掘。
文本挖掘是一种对文本数据进行分析和挖掘的方法。
它可以帮助我们从海量的文本数据中提取出有用的信息，对于舆情分析、情感分析、文本分类等有着重要的作用。
常用的文本挖掘算法包括词袋模型、TF-IDF算法、主题模型等。
除了上述提到的方法，数据挖掘还涉及到回归分析、时间序列分析、神经网络等多种方法。
随着数据挖掘技术的不断发展，新的方法和算法也在不断涌现。
计算机科学中的数据挖掘技术应用计算机科学作为现代科技的代表之一，早已成为办公、娱乐、交流等方方面面的支持者。
数据挖掘技术则是计算机科学的一个重要分支，其对于人们实现智能化决策、认知模式的建立等方面都有着不可替代的作用。
下文将就数据挖掘技术在计算机科学中的应用进行深入探讨。
1. 数据挖掘技术概述数据挖掘技术是指从海量、复杂、不规则的数据中，分析出有用信息、发现潜在关联、确定达到预期目标所需的数据模式和规律的技术。
计算机科学中的数据挖掘技术主要包括分类、聚类、关联规则等几种方法。
分类是指根据已知数据属性，将数据分为不同的类别，从而实现对数据的有效分析和处理。
经过分类处理后，用户可以更好地理解数据，同时也可以制定更好的决策方案。
聚类则是以相似性为基础，将同类数据分组，形成“簇”，从而更好地对数据进行处理。
聚类算法主要有K-Means、层次聚类等多种方法。
关联规则则是指根据数据集合中的已知规则，发掘未知的关联规律，从而生成新数据。
关联规则算法主要有Apriori、FP-Growth 等多种方法。
2. 在计算机科学中的应用数据挖掘技术在计算机科学中的应用范围非常广泛，包括财务管理、市场调研、医学、生命科学、环境保护、网站评估等方面。
2.1 财务管理在现代的企业管理中，对数据的分析和处理已经越来越受到重视。
众所周知，财务数据是企业发展中最为重要的数据之一。
计算机科学中的数据挖掘技术能够对企业的财务数据进行深入分析和处理，帮助企业更好地了解自身的经济状况，制定正确的决策方案。
2.2 市场调研市场调研是企业中非常重要的一个环节，它能够让企业更好地了解市场需求、竞争情况等信息。
计算机科学中的数据挖掘技术可以对市场调研数据进行深度挖掘，从中发掘出有用的信息，制定更切实可行的市场营销策略。
2.3 医学在医学领域中，利用计算机科学中的数据挖掘技术来进行疾病分析和治疗方案设计已经成为趋势。
例如，根据病人的医疗记录和检查数据，对病人进行分类，可以更加准确地进行诊断和治疗。
数据挖掘的概念与技术介绍数据挖掘的概念与技术介绍数据挖掘是指从大量的数据中发现隐藏在其中的有价值的信息、模式和规律的过程。
随着互联网时代的到来，越来越多的数据被收集和存储，数据挖掘成为了从这些海量数据中获取洞察和知识的重要工具。
本文将围绕数据挖掘的概念和技术展开讨论，帮助读者深入理解数据挖掘的核心要素和方法。
一、数据挖掘的概念1.1 数据挖掘的定义数据挖掘是一种通过自动或半自动的方式，从大量的数据中发现有用的信息、模式和规律的过程。
通过应用统计学、机器学习和人工智能等技术，数据挖掘可以帮助人们从数据中进行预测、分析和决策。
1.2 数据挖掘的目标数据挖掘的主要目标是从数据中发现隐藏的模式和规律，并将这些知识应用于实际问题的解决。
数据挖掘可以帮助企业提高市场营销的效果、改进产品设计、优化生产过程等。
数据挖掘也被广泛应用于科学研究、金融风险分析、医学诊断等领域。
1.3 数据挖掘的流程数据挖掘的流程通常包括数据收集、数据预处理、模型构建、模型评估和模型应用等步骤。
其中，数据预处理是数据挖掘流程中非常重要的一环，它包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等子任务。
二、数据挖掘的技术2.1 关联规则挖掘关联规则挖掘是数据挖掘的一个重要技术，它用于发现数据集中的项之间的关联关系。
通过挖掘关联规则，可以发现数据中隐藏的有用信息，如购物篮分析中的“啤酒和尿布”现象。
2.2 分类与回归分类与回归是数据挖掘中常用的技术，它们用于对数据进行分类或预测。
分类是指根据已有的样本数据，建立分类模型，然后将新的数据实例分到不同的类别中。
回归则是根据数据的特征和已知的输出值，建立回归模型，然后预测新的数据实例的输出值。
2.3 聚类分析聚类分析是一种将数据分成不同的类别或簇的技术。
通过发现数据之间的相似性，聚类可以帮助人们理解数据的内在结构和特点。
聚类分析在市场细分、社交网络分析等领域具有广泛的应用。
2.4 异常检测异常检测是指从数据中识别出与大多数数据显著不同的样本或模式。
数据挖掘中的关联规则挖掘算法随着数据量的不断增大，如何从海量数据中发现有意义的关联规则成为数据挖掘的一项重要任务。
关联规则挖掘是指在大规模数据集中寻找项集之间的关系，其中一个项集称为前提集（antecedent），另一个项集称为结果集（consequent）。
关联规则挖掘算法可以帮助我们发现数据中隐藏的相关性，为企业做出决策提供支持。
数据挖掘中的关联规则挖掘算法主要包括Apriori算法、FP-Growth算法和ECLAT算法。
这些算法都能有效地从大规模数据集中挖掘关联规则，但其原理和运算方式略有不同。
首先是Apriori算法。
Apriori算法是关联规则挖掘中最早也是最经典的算法之一。
它基于频繁项集的理念进行工作，通过逐层搜索的方式，不断扩展候选项集，从而挖掘出频繁项集和关联规则。
Apriori算法的思想是利用频繁项集性质，从最小的频繁项集开始，逐步扩大项集的大小，直到不能再产生更多的频繁项集为止。
这样可以减少搜索空间，提高算法效率。
Apriori算法的时间复杂度较高，但其优点在于可以挖掘任意大小的频繁项集。
Apriori算法的应用广泛，常用于市场篮子分析、推荐系统等领域。
其次是FP-Growth算法。
FP-Growth算法是一种基于前缀树（FP树）的关联规则挖掘算法。
它通过构建FP树，将数据集压缩成频繁项的紧凑表示，并利用树结构实现高效的关联规则挖掘。
FP-Growth算法首先构建FP树，通过频繁项集的排序和条件模式树的生成，得到频繁项集和条件模式基。
然后，通过递归地挖掘条件模式基，生成关联规则。
FP-Growth算法相对于Apriori算法而言，无需生成候选项集，减少了搜索空间，大大提高了算法的效率。
FP-Growth算法的时间复杂度较低，尤其适用于大规模数据集的关联规则挖掘。
最后是ECLAT算法。
ECLAT算法（Equivalence Class Transformation）是一种基于垂直数据表示的关联规则挖掘算法。
数据挖掘机器学习总结6篇第1篇示例：数据挖掘和机器学习是近年来备受关注的热门领域，随着大数据时代的到来，数据挖掘和机器学习的应用也变得越来越广泛。
它们通过分析大量的数据，从中提取有价值的信息和模式，帮助人们做出更加精准的决策。
本文将对数据挖掘和机器学习进行总结，包括其定义、应用、技术和发展趋势等方面，以期帮助读者更好地了解这一领域。
一、数据挖掘的定义与应用数据挖掘是一种从大量的数据中发现规律、模式和知识的过程，通过利用统计学、机器学习和数据库技术等方法，帮助人们从数据中挖掘出有用的信息。
数据挖掘的应用非常广泛，涉及到商业、金融、医疗、教育、交通等各个领域。
在商业领域，数据挖掘可以用于市场营销、客户关系管理、风险分析等方面；在医疗领域，数据挖掘可以用于疾病预测、药物研发等方面；在教育领域，数据挖掘可以用于学生成绩预测、教学优化等方面。
数据挖掘已经成为当今社会不可或缺的一部分，为各行各业的发展带来了巨大的推动力。
二、机器学习的定义与应用机器学习是人工智能的一个子领域，其主要目的是使机器能够通过学习数据来改善其性能。
通过对大量的数据进行分析和学习，机器可以不断提高其预测、识别和决策能力，从而实现自主智能的目标。
机器学习的应用也非常广泛，包括语音识别、图像识别、自然语言处理、智能推荐等领域。
在语音识别方面，机器学习可以帮助机器更准确地识别和理解人类语言；在图像识别方面，机器学习可以帮助机器识别图像中的物体和场景；在智能推荐方面，机器学习可以根据用户的历史行为和偏好，为其推荐个性化的产品和服务。
机器学习已经成为近年来人工智能发展的核心领域之一。
三、数据挖掘与机器学习的关系数据挖掘和机器学习有着密切的关系，它们可以相互促进，共同推动人工智能的发展。
数据挖掘可以为机器学习提供大量的训练数据，从而帮助机器学习算法更好地学习和模拟人类智慧；而机器学习可以为数据挖掘提供更加智能化的数据挖掘工具，使数据挖掘可以更快、更准确地发现数据中的规律和模式。
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。
数据挖掘中关联规则的主要作用一、引言数据挖掘是指从大规模数据中自动发现有用信息的过程，是一种通过分析海量数据来发现规律和趋势的方法。
关联规则是数据挖掘中的一种重要技术，它可以帮助我们发现不同属性之间的关系和规律。
二、什么是关联规则关联规则是指在一个大型数据库中，不同属性之间可能存在的相关性或者依赖性，这些属性可以是商品、服务、用户等等。
例如，在一个超市购物记录数据库中，我们可能会发现顾客经常购买牛奶和面包这两个商品，这就是一个关联规则。
三、关联规则的计算方法1. 支持度（Support）：指某个项集在所有事务中出现的频率。
2. 置信度（Confidence）：指当A出现时B也出现的概率。
3. 提升度（Lift）：指当A出现时B出现概率与B本身出现概率之比。
四、关联规则在商业领域中的应用1. 商品推荐：通过分析用户购买历史记录，可以找到哪些商品经常被一起购买，并向用户推荐这些商品。
2. 促销策略：通过分析销售数据，可以找到哪些商品销售量低于平均水平，然后通过促销活动提高这些商品的销售量。
3. 库存管理：通过分析销售数据，可以预测哪些商品的需求量将会增加，从而合理安排库存。
五、关联规则在社交网络中的应用1. 社交推荐：通过分析用户在社交网络上的行为，可以找到哪些用户经常互相关注和交流，并向用户推荐这些用户或者他们关注的内容。
2. 舆情分析：通过分析社交网络上的评论和转发数据，可以了解公众对某个事件或者产品的态度和看法。
3. 社交广告：通过分析用户在社交网络上的行为和兴趣，可以向他们投放更加精准的广告。
六、关联规则在医疗领域中的应用1. 疾病预测：通过分析患者就诊记录和病历数据，可以预测患者未来可能出现哪些疾病，并采取相应措施进行预防和治疗。
2. 用药建议：通过分析患者就诊记录和用药记录，可以给出更加精准的用药建议，并避免不必要的副作用。
3. 医疗资源管理：通过分析就诊记录和医院资源使用情况，可以优化医院资源的分配和利用。
Python中的数据挖掘和关联规则挖掘技术数据挖掘是指从大量数据中发现隐藏模式、关联和规律的过程，通过使用各种算法和技术，可以帮助我们从海量数据中提取有价值的信息。
而关联规则挖掘则是数据挖掘中的重要技术之一，它可以用来发现事物之间的关联性和依赖性规则。
Python作为一种强大、灵活的编程语言，提供了丰富的数据挖掘和关联规则挖掘工具和库，使得我们能够快速、高效地进行数据挖掘分析。
下面将介绍一些Python中常用的数据挖掘和关联规则挖掘技术。
1. 数据预处理在进行数据挖掘之前，通常需要对原始数据进行预处理，以确保数据的质量和准确性。
Python提供了许多用于数据预处理的库，如NumPy、Pandas和Scikit-learn等。
NumPy可以用于进行数值计算和矩阵操作，Pandas则常用于数据的清洗、转换和整理，而Scikit-learn则提供了各种机器学习算法和数据预处理工具。
2. 特征选择在数据挖掘中，特征选择是一个关键步骤，它是指从原始数据中选择对目标有用的特征。
Python中有许多用于特征选择的方法和库，例如基于统计学的方法、相关系数法、信息增益法等。
此外，Scikit-learn库中也提供了一些特征选择的算法，如递归特征消除、主成分分析等。
3. 聚类分析聚类是一种用于将数据集中的对象划分为不同的组或簇的技术。
Python中的SciPy库提供了一些用于聚类分析的算法，如K均值聚类、层次聚类等。
此外，Scikit-learn库中也提供了各种聚类算法的实现，如DBSCAN、谱聚类等。
4. 分类与回归分类和回归是数据挖掘中常用的技术，它们用于预测离散变量或连续变量的取值。
Python中的Scikit-learn库提供了许多分类和回归算法的实现，如朴素贝叶斯分类器、支持向量机、决策树、线性回归等。
此外，TensorFlow和PyTorch等深度学习框架也提供了强大的分类和回归工具。
5. 关联规则挖掘关联规则挖掘是数据挖掘中的一个重要领域，它用于发现事物之间的关联和依赖性规则。
数据挖掘--从海量数据中发现规则和规律数据挖掘徐良为（日本数理系统株式会社）徐良为-----------基于数据挖掘进行工业上的品质管理和节省能源控制关键字：不确定性，知识发现，机器学习，品质改善，节省能源控制1 前言数据挖掘借助于计算机的存贮能力与计算能力，从海量的、复杂的数据中发现有价值的知识、规律性和要素之间的对应联系等等。
近年来，随着数据挖掘技术迅速的发展，在各种各样的行业中得到有效地运用和实践。
在这样的背景下，充满着复杂性、多样性和不确定性的社会中如何去理解和合理地判断、从已有的记录数据出发如何将其复杂的关联性要素进行清晰化模型化、如何将类似的东西合理地分类、计算不确定的事情的发生概率大小等等各类重要性有必要进行重新认识。
对于本文，作者从数据挖掘系统开发者的观点出发，结合以往的制造业质量管理和节省能源控制等项目的实施经验进行数据挖掘的基础技术介绍。
第二节是对数据挖掘过程的基本介绍，第三节是制造业的质量改进，第四节是关于产品的生产控制以及节省能源应用的例子。
最后一节叙述了数据挖掘将来的展望。
2 数据挖掘过程的基础我们经常会听到诸如“明日的最高气温是多少度”的问题，由于影响实际气温的因素有许许多多，包括一些人类无法预知的因素，所以要非常精确地说“明日的最高气温是25.4度”是很困难的。
但是如果根据最高与最低气温的记录得到“明日的最高气温是（-41,40.9）”谁都不会有异议。
但是这个范围太广了，如果说是北京，则根据当地气象状况得到(-9.2,39.5)的范围。
更进一步，能够加入季节、周边地区的气象状况等条件的话，这个温度的判断范围还会缩小。
但是这个范围始终是概率上的推定，还是有较小的可能性最终实际温度会偏离这个范围。
为了缩小范围，需要从海量且复杂的气象数据中将最高气温的关联原因找出来。
在这里，我们说：“推断明日的最高气温”这个话题其实是数据挖掘过程的一种基本形式。
图1 数据挖掘作业图数据挖掘过程中的几个主要步骤：（1）挖掘目标需明确化首先要清楚做什么。
例如，想知道影响半导体硅晶片震动停滞的原因、生产线故障诊断、生产计划的用料量预测、制造控制中的最优化制动等等。
（2）数据收集从各种数据存储容器（数据库等）里选择、收集可供数据挖掘使用的数据。
为了进行有效的数据挖掘，尽量选择精度高的数据（例如气温相关的记录）是十分重要的。
这个阶段收集得到的数据的质量好坏直接影响到最终数据挖掘的成功与否。
有关的分析统计结果表明数据挖掘整个过程中有九成时间是花在数据准备上的。
（3）数据加工为了将取得的数据进行分析，需要进行数据的整理加工，这样才能使之符合分析的格式。
具体来说数据加工有缺值的补充或者错误值的修正，单位格式的统一和规格化处理等。
（4）挖掘这一步骤是数据挖掘的核心部分。
主要是选择数据挖掘的方法,其次是从数据出发将有用的数据抽取出来形成一个模型进行假设验证。
（5）结果显示使用可以让决策者容易理解的形式去将得到的挖掘结果表现出来。
通常，数据挖掘的对象-数据（收集、加工完）是以下表的形式表现的：表1 制造工程记录数据上表是检测某个精密仪器所得到实际生产数据。
各列（称为变量）是制造条件及最终的合格与否。
各行描述了整个制造过程。
数据挖掘从表数据出发，寻找制造条件（说明变量）和产品是否合格（目的变量）之间相互影响关系，制造条件与合格与否间是否有某种相关性（用函数及Model形式来体现）。
数据的变量可以分为三类：整数型，实数型以及分类型。
例如“合格还是不合格”的取值是两种：Yes或者No，这个‘合否’列就是分类型变量。
温度是实数变量。
数据挖掘的核心方法部分可以分为以下几类：·模型的做成与验证（回归分析、分类分析）·聚类分析·关联规则·时间序列分析·数据可视化及其他【模型做成、验证】是找到输入（此例中是制造条件）与输出（此例中是合否）的对应关系，或者说模型是一种函数关系。
模型常常从既存的数据出发去训练和发现。
由于模型是用函数来表达的，所以给函数赋值（此例即制造条件）后得到函数的结果（即合格与否），这在数据挖掘里被称为“预测”。
并且根据模型所应用的算法可以得到影响最终合格不合格的制造条件的潜在规律。
在统计上，如果目的变量是分类型变量的话常常用分类模型去分析，如果目的变量是数值型变量，则常常用回归分析等方法。
评价一个模型的好坏是用模型的预测精度来衡量的。
通常，将记录数据随机地分为学习数据与验证用数据，使用学习数据建立模型，用验证数据来验证模型的预测精度。
模型作成（学习）的方法有很多，现在业界同样有许多新的技术正在研发。
具有代表性的有：线性回归分析、决策树、神经网络、k-NN、支持向量机、贝叶斯网络等，还有的将几种模型混合在一起进行集团学习的方法。
模型的预测精度依赖于被训练的数据的规模数量。
模型一旦做成后，不仅仅是模型的预测精度，包括数据的顽健性（学习数据能涵盖到知识内容的多少），说明能力（模型的结论能和人类的实践经验一致，需具有说服力）等都需要验证和评价。
当和期待的结果不一致的时候，重新退回到数据收集阶段，需要检查是否还有其它解释变量需要添加。
模型就是这样一个循环往复进行试行验证与纠正的过程。
【聚类分析】将数据看成多维空间中的点，根据点之间的距离划分成多个类。
按数据的内在相似性将数据集划分为多个类别，使类别内的数据相似度较大而类别间的数据相似度较小。
聚类算法有多分类基准，如基于划分: K-means, K-medoids；基于层次: HFC； 基于密度: DBSCAN；基于网格: CLIQUE , STING；其它还有诸如SOM，Dendrogram，二项soft聚类。
图2 左为K-means 右为二项soft聚类二项soft聚类[5][6]是近年新兴起的一个热点技术。
这是一种针对两个分类型变量间的共起概率（同时发生的可能性大小）进行聚类的一种数据挖掘方法。
例如，从顾客对商品所表现的兴趣程度（购买数量与金额等等），预先设置好几种类别将两边的变量顾客与商品进行归类（如图2右）。
被分在同一个类别（如上图中的Z1）里面的顾客和商品之间的“关联性”较高，不同类别之间的顾客商品的关联性较弱。
经过大量实践证明，这种分类法在文本挖掘（文章与词语，文章与语义之间的关系）、推荐系统（商品与顾客，服务与顾客）、人事系统（工人与工作）都有很好的应用效果。
同时数据挖掘在制造业中的CRM、产品设计（后述）、生产计划排程都发挥着很大的作用。
【关联分析】从数据出发，得到以下的规则（前提至结论）：工程B.材料=S --> 是否合格=YES为了评价规则的有效性，可信度可信度（工程B.材料=S的数据中，合否=YES所占的比重）可信度与支持度支持度(工程B.材料=S并且合否=YES的数据在全体数据中所占比例)是常常使用的支持度参数。
关联分析就是自动的将数据中可信度高并且支持度高的规则发掘出来，也是在数据发生的时候逐次将规则挖掘出来的过程。
【时间序列分析】例如，分析品质管理中的检查装置里得到的根据时间排列的数值数据的变化特征（pattern）情况。
时间序列预测一般反映三种实际变化规律:趋势变化、周期性变化、随机性变化。
为了时间序列的显示，常会用到傅里叶变换、平稳随机序列、差分序列等等诸多数学方法。
在检测装置的模型抽出、时间序列的聚类、分段线性表示。
异常信号的检出中常常会用分段线性表示分段线性表示图3 时间序列的分段线性表示模式发掘数据挖掘常常会将以上几种技术进行组合做成一个复杂的模式(Model)进行专业领域的挖掘工作。
例如，对检测设备得到的实际数据进行时间序列的分析后，再将其结果进行聚类分析，将不同组的特征挖掘出来，进行每个组的模型的分类分析。
数据挖掘在制造业中品质改善的应用制造业中品质改善的应用3 数据挖掘在数据挖掘在制造业中有着广泛的应用，包括制造过程、生产控制、设备维护、品质改善、缺陷检出、工程技术、精密仪器、决策分析等各种各样的实际运用。
本节主要讨论了制造业中的设计阶段和制造阶段的应用。
【设计阶段】为了提高顾客的满意度，有必要考虑诸如产品的价格、性能和功用等因素。
提高顾客满意的最好的办法是将每个顾客的需求都能够实现，但是这样导致成本很高，最终会体现在价格上。
这样的方式是没有厂家会去采用的。
为了兼顾制造成本和顾客满意度，厂商往往会将顾客的需求归类，根据每个类别的特征去设计和生产。
根据顾客产品特征进行问卷调查，将调查结果用二项soft聚类算法进行顾客和产品的两种类别分析。
不仅是产品的变化特征，还要得到制造数量比例的指针。
产品的特征分类的同时针对顾客进行不同的归类。
设置簇ID作为目的变量分析顾客的属性，进一步建立预测模型。
各个簇中的顾客属性特征进行关联性分析和群间比较[5]，最终的数据挖掘的结论作为产品设计的参考和帮助指导市场战略的方向性。
【制造阶段】制造条件（制造参数）的最优化是品质改善中极为重要的一个环节。
在制造的初期阶段，特别是制造数据很少的情况下，为了得到最优或者说最佳的制造参数，常常用到试验设计法。
随着制造生产的进行，制造过程中所积累的数据会越来越多。
数据挖掘技术在其中常会起到关键性的作用。
其中，不仅仅是单纯的生产参数，包括影响到结果的控制与不能控制的相互关联的基础上进行贴近现实和实际生产情况的模型设计与分析，例如实时分析等等。
制造控制的挖掘方法会在下面进行详细介绍。
数据挖掘技术可以直接用在故障的原因诊断，故障的事情预防等等。
图4是某一个制造现场的各个工程的工作流程。
图4 制造业中的数据收集过程学习模型将许许多多的检查数据、制造条件、产品的最终检查结果结合起来，供数据挖掘的决策树分析方法提供数据源。
图5 决策树分析模型从上面的决策树分析中可以得出两个结论：（1） 检查6的检查值对于产品的最终合格与否影响较大（因为在决策树算法中，根节点的解释变量往往是对目标变量影响程度最大的）；（2） 从根节点顺着子节点去摸索，可以找出产品合格与否因素的一些规律。
4 数据挖掘在数据挖掘在节省节省节省能源能源能源上的应用上的应用为了对应日趋严重的地球温暖化，节省能源是一个非常必要的方法。
其中，节省能源方式的重点是供给侧的能源的生产效率、消费侧的消费效率、以及如何提高生产与消费之间匹配的关系问题。
通常以以下的定式化方程来表示：Max y = f (x , z ) x S其中，f 是目的函数，y 是f 的输出结果，x 是能够控制的变量群，z 是可以观测但是不可控的外部因素的变量群。
S 是x 的取值空间或制约条件。
S 一般会随着时间的变化而变化。
例如，在风力发电[3]的场合里，f 为输出电力，可控变量如偏摆角度、齿距角度等组成x，x在可以调整的范围之内，但是如风向、和风速是不可控因素，将之表示为z。
