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数据挖掘基础一、数据挖掘的概念和基本流程数据挖掘是指从大量数据中提取出有价值的信息和知识的过程，是一种自动化的发现模式和规律的方法。
其基本流程包括：数据预处理、特征选择、建立模型、模型评估和应用。
二、数据预处理1. 数据清洗：去除重复值、缺失值和异常值等。
2. 数据集成：将多个数据源中的数据合并成一个整体。
3. 数据变换：对原始数据进行转换，如归一化、离散化等。
4. 数据规约：对原始数据进行压缩，如抽样等。
三、特征选择特征选择是指从原始特征中选取一部分对分类或回归有用的特征。
其目的是减少维度，提高模型效率和精度。
四、建立模型建立模型是指根据已选取的特征，使用各种算法构建分类或回归模型。
常用算法包括决策树、神经网络、支持向量机等。
五、模型评估模型评估是指通过交叉验证等方法对建立好的模型进行评估，以确定其预测效果是否良好。
六、应用应用是指将建立好的模型应用到实际问题中，进行预测和决策。
七、数据挖掘的应用领域1. 金融：如信用评估、风险管理等。
2. 医疗：如疾病预测、药物研发等。
3. 零售业：如销售预测、客户细分等。
4. 航空航天：如飞机维修优化、航班调度等。
5. 电信业：如用户行为分析、网络优化等。
八、数据挖掘的常用算法1. 决策树算法：通过对数据进行分类和回归，构建决策树模型，可用于分类和预测。
2. 神经网络算法：通过模拟人类神经系统，构建神经网络模型，可用于分类和预测。
3. 支持向量机算法：通过寻找最大间隔超平面，构建支持向量机模型，可用于分类和回归。
4. 聚类算法：将数据分成若干个类别，常见的聚类算法包括K-Means 和层次聚类等。
5. 关联规则挖掘算法：通过寻找频繁项集和关联规则，发现数据中隐藏的关联关系。
九、数据挖掘的发展趋势1. 大数据时代：随着数据量的增加，数据挖掘将更加重要。
2. 人工智能：机器学习和深度学习等技术将广泛应用于数据挖掘中。
3. 可视化分析：通过可视化技术，更好地呈现和理解数据。
数据挖掘基础题库
以下是一些关于数据挖掘基础的常见问题，可以用作题库的一部分。
这些问题涵盖了数据挖掘的基本概念、技术和应用。
可以根据需要进行修改或扩展。
1.数据挖掘的定义是什么？它在实际应用中起到什么作用？
2.请解释数据挖掘的主要任务和目标。
3.什么是数据预处理，为什么在数据挖掘中它是一个重要的步骤？
4.解释数据挖掘中的特征选择和特征提取的区别。
5.什么是关联规则，在数据挖掘中如何应用关联规则？
6.解释聚类和分类在数据挖掘中的用途，并提供它们之间的区别。
7.什么是决策树，如何使用决策树进行分类？
8.请解释支持向量机（SVM）在数据挖掘中的作用。
9.数据挖掘中常用的评估指标有哪些，它们分别用于什么场景？
10.什么是异常检测，为什么在数据挖掘中它是一个重要的任务？
11.解释交叉验证在数据挖掘中的作用。
12.数据挖掘与机器学习的关系是什么？它们有哪些相似之处和区别？
13.什么是时间序列分析，在数据挖掘中如何应用时间序列分析？
14.请解释朴素贝叶斯分类器的基本原理。
15.解释深度学习在数据挖掘中的作用，并提供一些常见的深度学习模型。
这些问题旨在涵盖数据挖掘的基础知识和技术。
一、名词解释1. 数据仓库：是一种新的数据处理体系结构 .是面向主题的、集成的、不可更新的(稳定性)、随时间不断变化 (不同时间)的数据集合.为企业决策支持系统提供所需的集成信息。
2. 孤立点：指数据库中包含的一些与数据的一般行为或模型不一致的异常数据。
3. OLAP：OLAP 是在OLTP 的基础上发展起来的.以数据仓库为基础的数据分析处理 .是共享多维信息的快速分析.是被专门设计用于支持复杂的分析操作 .侧重对分析人员和高层管理人员的决策支持。
4. 粒度：指数据仓库的数据单位中保存数据细化或综合程度的级别。
粒度影响存放在数据仓库中的数据量的大小 .同时影响数据仓库所能回答查询问题的细节程度。
5. 数据规范化：指将数据按比例缩放(如更换大单位).使之落入一个特定的区域(如 0－1) 以提高数据挖掘效率的方法。
规范化的常用方法有：最大－最小规范化、零－均值规范化、小数定标规范化。
6. 关联知识：是反映一个事件和其他事件之间依赖或相互关联的知识。
如果两项或多项属性之间存在关联.那么其中一项的属性值就可以依据其他属性值进行预测。
7. 数据挖掘：从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中.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和知识的过程。
8. OLTP：OLTP 为联机事务处理的缩写.OLAP 是联机分析处理的缩写。
前者是以数据库为基础的.面对的是操作人员和低层管理人员 .对基本数据进行查询和增、删、改等处理。
9. ROLAP：是基于关系数据库存储方式的 .在这种结构中.多维数据被映像成二维关系表.通常采用星型或雪花型架构.由一个事实表和多个维度表构成。
10. MOLAP：是基于类似于“超立方”块的OLAP 存储结构.由许多经压缩的、类似于多维数组的对象构成.并带有高度压缩的索引及指针结构 .通过直接偏移计算进行存取。
11. 数据归约：缩小数据的取值范围.使其更适合于数据挖掘算法的需要 .并且能够得到和原始数据相同的分析结果。
大数据挖掘基础知识解析随着互联网和物联网的迅速发展，各种形式的数据不断涌现，大数据时代已经到来。
如何从海量数据中找到有用的信息，并为企业和个人决策提供依据，已经成为当今社会所关注和追求的问题。
而大数据挖掘作为从数据中发掘规律和知识的一种重要手段，正在被广泛应用。
本文将对大数据挖掘的基础知识进行解析。
一、什么是大数据挖掘？大数据挖掘是指在大数据集中发现新的、有价值的、难以被发现的知识和信息的过程，它是通过挖掘数据的内在联系和规律来获得有用的信息。
大数据挖掘需要结合多个学科的理论和技术，如企业决策分析、机器学习、数据库管理、高性能计算等。
二、大数据挖掘的应用领域（1）金融领域。
通过大数据挖掘，可以对金融市场的趋势和风险进行分析和预测，以便制定有效的投资策略。
（2）医疗领域。
医疗数据是一个重要的大数据源，大数据挖掘可以帮助医生和医院进行患者诊治方面的决策，判断病情的严重性，诊断疾病，对医疗资源进行优化调配。
（3）市场营销。
大数据挖掘可以分析和预测消费者的购物行为和购买趋势，以便制定更加精准的市场营销策略和增加销售额。
（4）社交媒体。
大数据挖掘可以对社交媒体数据进行分析，帮助企业了解和掌握用户的需求和喜好，以便进行更有针对性的产品研发和服务。
三、大数据挖掘的主要技术与方法（1）数据集成。
大数据挖掘需要从各个数据源中搜集数据，并将其进行整合和清洗，以便于后续的处理与分析。
（2）数据预处理。
数据预处理是大数据挖掘中的一个重要步骤，它包括数据采样、数据过滤、数据转换、数据标准化等。
通过对数据进行预处理，可以确保数据的质量和可信度。
（3）数据探索性分析。
数据探索性分析可以帮助挖掘潜在的模式和知识。
它主要包括可视化和统计分析两个方面。
（4）分类预测。
分类预测是大数据挖掘中的一项重要任务，它可以将数据集中的对象分为几个不同的类别，以便于后续的决策分析。
（5）聚类分析。
聚类分析是大数据挖掘中的一种无监督学习方法，它可以将数据集中的对象分为若干个不同的簇，以便于挖掘簇内的规律和知识。
论空间数据挖掘和知识发现一、本文概述空间数据挖掘和知识发现（Spatial Data Mining and Knowledge Discovery，简称SDMKD）是数据挖掘领域的一个重要分支，它主要关注于从空间数据中提取有用的信息和知识。
随着地理信息系统（GIS）和位置感知设备（如智能手机、GPS等）的普及，空间数据日益丰富，如何有效地分析和利用这些数据成为了研究的热点。
本文将对空间数据挖掘和知识发现的基本概念、主要方法、应用领域以及未来发展趋势进行详细的探讨和概述。
本文将介绍空间数据挖掘和知识发现的基本概念和原理，包括空间数据的定义、特点以及空间数据挖掘的主要任务和目标。
然后，本文将重点介绍几种常用的空间数据挖掘方法，如空间聚类分析、空间关联规则挖掘、空间异常检测等，并对这些方法的原理、优缺点进行详细的阐述。
接着，本文将探讨空间数据挖掘和知识发现在不同领域的应用，如城市规划、环境保护、交通管理、公共安全等。
通过具体的案例分析，展示空间数据挖掘在解决实际问题中的重要作用和价值。
本文将展望空间数据挖掘和知识发现的未来发展趋势，包括新技术、新方法的出现对空间数据挖掘的影响，以及空间数据挖掘在大数据、云计算等新技术背景下的挑战和机遇。
本文还将对空间数据挖掘领域未来的研究方向进行预测和探讨。
通过本文的阐述，读者可以对空间数据挖掘和知识发现有一个全面而深入的了解，为相关领域的研究和实践提供有益的参考和启示。
二、空间数据挖掘基础空间数据挖掘（Spatial Data Mining, SDM）是数据挖掘的一个重要分支，它专门处理具有空间特性的数据。
这些数据不仅包括传统数据库中的数值和文本信息，更关键的是它们带有地理空间坐标或空间关系。
这种空间信息使得数据点之间不仅存在属性上的联系，还具有空间上的关联。
空间数据挖掘的主要任务包括空间聚类、空间关联规则挖掘、空间分类与预测，以及空间异常检测等。
空间聚类旨在发现空间分布上的密集区域，这些区域中的数据点在空间上相互靠近，并且在属性上也可能具有相似性。
第1篇一、基础知识1. 请简述数据挖掘的基本概念和目的。
2. 请列举数据挖掘的主要应用领域。
3. 请说明数据挖掘的流程和步骤。
4. 请解释什么是数据预处理，其重要性是什么？5. 请列举数据预处理的主要方法。
6. 请解释什么是特征工程，其重要性是什么？7. 请列举特征工程的主要方法。
8. 请解释什么是机器学习，请列举几种常见的机器学习算法。
9. 请解释什么是监督学习、无监督学习和半监督学习。
10. 请解释什么是分类、回归和聚类。
11. 请解释什么是模型评估，请列举几种常见的模型评估指标。
12. 请解释什么是决策树，请列举决策树的分类方法。
13. 请解释什么是随机森林，请列举随机森林的优点。
14. 请解释什么是支持向量机（SVM），请列举SVM的分类方法。
15. 请解释什么是神经网络，请列举神经网络的分类方法。
16. 请解释什么是深度学习，请列举深度学习的应用领域。
17. 请解释什么是K-means算法，请列举K-means算法的优缺点。
18. 请解释什么是层次聚类，请列举层次聚类的分类方法。
19. 请解释什么是关联规则挖掘，请列举关联规则挖掘的算法。
20. 请解释什么是时间序列分析，请列举时间序列分析的方法。
二、编程能力1. 请用Python实现以下功能：（1）读取CSV文件，提取其中指定列的数据；（2）对提取的数据进行排序；（3）将排序后的数据写入新的CSV文件。
2. 请用Python实现以下功能：（1）使用Pandas库对数据集进行数据预处理；（2）使用NumPy库对数据进行特征工程；（3）使用Scikit-learn库对数据进行分类。
3. 请用Python实现以下功能：（1）使用TensorFlow库实现一个简单的神经网络模型；（2）使用PyTorch库实现一个简单的神经网络模型；（3）对模型进行训练和评估。
4. 请用Python实现以下功能：（1）使用Scikit-learn库实现一个SVM分类器；（2）对分类器进行训练和评估；（3）调整SVM分类器的参数，以提高分类效果。
数据挖掘基础知识详细介绍数据挖掘是一种通过对大量数据的分析和建模来发现有用模式和规律的过程。
它可以帮助我们从海量数据中提取有意义的信息，并用于预测、决策分析和优化等领域。
本文将详细介绍数据挖掘的基础知识，包括数据预处理、数据挖掘任务、常用算法和评估方法等内容。
一、数据预处理数据预处理是数据挖掘的第一步，其目的是对原始数据进行清洗和转换，以便提高数据挖掘的准确性和可靠性。
常用的数据预处理方法包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约。
1. 数据清洗：数据清洗是指通过处理异常值、缺失值和噪声等问题，使得数据变得更加干净和可靠。
常用的数据清洗方法有删除无效数据、插补缺失值和平滑噪声等。
2. 数据集成：数据集成是将来自不同数据源的数据整合成一个一致且可用的数据集。
数据集成过程需要解决数据冗余、一致性和主键匹配等问题。
3. 数据变换：数据变换是将原始数据通过一系列操作转换成适合数据挖掘的形式。
常用的数据变换方法包括标准化、归一化、离散化和属性构造等。
4. 数据规约：数据规约是通过压缩和抽样等方式减少数据集的大小，以提高数据挖掘的效率和可扩展性。
常用的数据规约方法有维度规约和数值约简等。
二、数据挖掘任务数据挖掘任务是指在数据集中发现隐藏的模式和规律。
常见的数据挖掘任务包括分类、聚类、关联规则挖掘和异常检测等。
1. 分类：分类是将事先定义好的类别标签分配给数据集中的样本。
分类算法通过学习已知样本的特征和标签之间的关系，可以用于预测未知样本的类别。
2. 聚类：聚类是将数据集中的样本划分为若干组，使得组内的样本相似度高，而组间的样本相似度低。
聚类算法可以帮助我们发现数据集中的潜在分组和簇结构。
3. 关联规则挖掘：关联规则挖掘是发现数据集中频繁出现的项集之间的关联关系。
常用的关联规则挖掘算法有Apriori算法和FP-growth 算法等。
4. 异常检测：异常检测是找出数据集中与其他样本不符合的异常样本。
异常检测算法可以帮助我们发现数据集中的异常点和离群值。
数据挖掘的技术基础数据挖掘是指从大量数据中提取出有价值的信息和知识的过程。
它在各个领域的应用越来越广泛，能够帮助组织和个人发现隐藏在数据中的规律和趋势，从而做出更明智的决策和预测。
但要想在数据挖掘领域取得成功，就必须掌握一些技术基础。
首先，数据挖掘的核心在于机器学习算法。
机器学习是数据挖掘的基础，它涉及到统计学、优化理论、计算机科学等多个领域的知识。
机器学习算法通过对已有数据的学习和分析，来预测未知数据的结果。
在数据挖掘中，常用的机器学习算法包括决策树、神经网络、支持向量机等。
掌握这些算法，能够帮助我们从大量的数据中提取出有用的信息。
其次，数据挖掘中的数据预处理也是非常重要的一步。
原始的数据往往存在着噪音、缺失值和不一致等问题，这些问题会影响到数据挖掘的结果。
因此，在进行数据挖掘之前，我们需要对数据进行清洗、集成、转换和规约等预处理操作。
数据清洗是指通过删除或修复异常值、噪声和不完整的数据来提高数据质量。
数据集成是指将多个数据源的数据整合起来，以便进行分析。
数据转换是指将数据从一种形式转换为另一种形式，以适应数据挖掘算法的要求。
数据规约是指删除冗余和不必要的数据，以提高计算效率。
只有通过有效的数据预处理，才能保证数据挖掘的分析结果准确可信。
此外，特征选择也是数据挖掘的关键环节之一。
在数据挖掘中，特征是指用于描述数据的属性或属性集合。
通过选择具有较高相关性和较低冗余度的特征，可以提高数据挖掘的准确性和效率。
常用的特征选择方法包括过滤法、包装法和嵌入法等。
过滤法是通过衡量特征与目标变量之间的相关性，选取最相关的特征。
包装法是根据特定的学习器，通过交叉验证的方式评估特征的重要性并选择最佳特征子集。
嵌入法是将特征选择嵌入到机器学习算法中，在模型训练过程中自动选择重要的特征。
通过选择合适的特征选择方法，能够提高数据挖掘模型的性能和可解释性。
最后，数据挖掘中还有一项关键技术，即模型评估和验证。
模型评估和验证是指对数据挖掘模型进行性能评估和验证的过程。
第1篇一、基础知识1. 请解释什么是数据挖掘？它与数据分析、数据仓库等概念有什么区别？解析：数据挖掘是从大量数据中提取有价值信息的过程，通常涉及使用统计方法、机器学习算法等。
数据分析侧重于对数据的理解和解释，而数据仓库则是存储大量数据的系统，用于支持数据分析和挖掘。
2. 什么是特征工程？为什么它在数据挖掘中很重要？解析：特征工程是指将原始数据转换为更适合模型处理的形式的过程。
它包括特征选择、特征提取和特征变换等。
特征工程的重要性在于，它可以提高模型的准确性和泛化能力，减少过拟合，提高模型的可解释性。
3. 请解释什么是机器学习？它与数据挖掘有什么关系？解析：机器学习是使计算机能够从数据中学习并做出决策或预测的方法。
数据挖掘是机器学习的一个应用领域，它使用机器学习算法来发现数据中的模式和知识。
4. 什么是监督学习、无监督学习和半监督学习？解析：- 监督学习：在已知输入和输出关系的情况下，学习一个函数来预测输出。
例如，分类和回归。
- 无监督学习：在只有输入数据的情况下，学习数据的结构和模式。
例如，聚类和关联规则学习。
- 半监督学习：结合了监督学习和无监督学习，使用部分标记数据和大量未标记数据。
5. 什么是交叉验证？它在数据挖掘中有什么作用？解析：交叉验证是一种评估模型性能的方法，通过将数据集分为训练集和验证集，不断替换验证集来评估模型在不同数据子集上的表现。
它有助于减少模型评估中的偏差和方差。
二、数据处理与预处理6. 什么是数据清洗？请列举至少三种常见的数据清洗任务。
解析：数据清洗是指识别和纠正数据中的错误、异常和不一致的过程。
常见的数据清洗任务包括：- 缺失值处理：识别并处理缺失的数据。
- 异常值检测：识别和修正异常值。
- 数据格式化：统一数据格式，如日期格式、货币格式等。
7. 什么是数据标准化？它与数据归一化有什么区别？解析：数据标准化是指将数据缩放到具有相同尺度范围的过程，通常使用z-score 标准化。
数据挖掘的基础知识和方法数据挖掘是一种从大量数据中提取出有价值信息的技术和过程，它涉及到多个学科领域，包括统计学、机器学习、模式识别等。
在当今信息化时代，数据挖掘在各个领域中被广泛应用，能够帮助人们发现隐藏在大数据背后的规律和趋势，为决策提供支持。
本文将介绍数据挖掘的基础知识和常用方法。
一、数据挖掘的基础知识1. 数据集数据挖掘的第一步是获取数据集，数据集是指从现实世界中收集到的一组相关数据。
数据集可以包括数值、文本、图像等多种类型的数据。
2. 数据预处理数据预处理是数据挖掘中的重要一环，它包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等步骤。
数据清洗是指去除数据集中的异常值、噪声和缺失值，以保证数据的质量。
数据集成是指将多个数据源的数据整合到一个数据集中。
数据变换是指将原始数据转化为适合挖掘的形式，例如将文本数据转化为向量表示。
数据规约是指通过选择、抽样、聚类等方法减少数据集的规模。
3. 数据可视化数据可视化是将数据通过图表、图像等形式展现出来，以便人们更直观地理解数据。
数据可视化可以帮助发现数据之间的关系、趋势和异常。
二、数据挖掘的常用方法1. 分类与预测分类与预测是数据挖掘中的核心任务之一，它用于根据已有的数据样本来预测未知样本的类别或值。
常用的分类与预测方法包括决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等。
2. 聚类分析聚类分析是将数据集中的样本按照相似性进行分组的方法。
聚类分析可以帮助发现数据中的潜在类别和结构。
常用的聚类方法包括K均值聚类、层次聚类、DBSCAN等。
3. 关联规则挖掘关联规则挖掘是发现数据中的频繁项集和关联规则的方法。
关联规则是指数据中的项之间的关联关系，例如购物篮分析中的商品组合。
常用的关联规则挖掘算法包括Apriori算法和FP-growth算法。
4. 时序分析时序分析是分析数据随时间变化的规律和趋势的方法。
时序分析可以应用于预测、异常检测等场景。
常用的时序分析方法包括时间序列模型、循环神经网络等。
数据挖掘介绍范文
一、数据挖掘的定义
数据挖掘，又称数据深度挖掘，是一种基于大数据的分析与挖掘的技术，通过使用复杂的算法从海量数据中挖掘出有价值的信息，并将这些信
息用于决策、建模等多种用途。
数据挖掘可以说是一种从大量数据中发现
隐藏知识、发掘隐藏关联的一种数据分析技术。
可以将数据挖掘看作是从
巨量数据中挖出更好知识的一种工具，它能够帮助挖掘更多有价值的信息，包括数据的潜在规律和趋势等。
二、数据挖掘技术
数据挖掘技术通常可以概括分为四大部分：
1、描述性分析：通过计算不同的指标来对数据做描述性分析，以深
入了解数据的特征、变化、分布、分类等，从而发掘出特定的知识。
2、聚类分析：聚类分析是一种基于聚类技术的数据挖掘方法，它可
以将同一类数据集中聚合，从而挖掘潜在的关系，以提高数据分析的准确性。
3、预测分析：预测分析是一种针对未来趋势预测的数据挖掘方法，
它可以通过分析当前数据和历史资料，预测未来可能发生的现象，从而帮
助管理者做出决策。
4、关联分析：关联分析是利用数据挖掘技术挖掘大数据集中的相关
数据关系，以便找出影响因素。
学习数据挖掘的基本知识第一章：数据挖掘的定义和概念数据挖掘是指通过使用计算机技术和算法，从大量数据中自动发掘并提取出有价值的信息和知识的过程。
它可以帮助人们发现隐藏在数据背后的模式、关联和趋势，以辅助决策和预测未来的趋势。
在数据挖掘中，需要重点关注几个基本概念。
首先是数据采集，它包括从各种来源获取数据的过程，如数据库、互联网、传感器等。
其次是数据预处理，即对原始数据进行清洗和整理，以去除噪声、缺失值和异常样本，并进行归一化、编码等处理。
接下来是特征选择和转换，通过选择最具代表性的特征和将数据转换到合适的表示形式，以提高挖掘的精度和效率。
最后是模型构建和评估，选择适当的挖掘算法和模型进行训练和测试，并通过评估指标来评价挖掘结果的质量。
第二章：常用的数据挖掘技术和算法数据挖掘涵盖了多个技术和算法，下面介绍几种常用的技术和算法。
1. 关联规则挖掘：通过挖掘不同项之间的关联关系，发现在一个项集中某些项的出现往往导致了另一些项的出现。
例如，购买尿布的人也往往同时购买啤酒。
2. 分类和预测：通过对已有数据的特征和标签进行训练，构建分类模型或预测模型，用于对新数据进行分类或预测。
例如，通过分析患者的病历数据和疾病结果，建立疾病预测模型。
3. 聚类分析：将数据集中的对象按照相似性进行分组，使得组内的对象相似度高，组间的相似度低。
例如，将顾客按购买行为进行分组，以便进行精准推荐。
4. 时间序列分析：对具有时间属性的数据进行分析和预测，揭示数据随时间变化的规律。
例如，通过分析过去几年的销售数据，预测未来几个季度的销售趋势。
第三章：数据挖掘过程中的常见问题和挑战在进行数据挖掘的过程中，可能会遇到一些常见问题和挑战。
1. 维度灾难：随着数据维度的增加，计算和存储的成本呈指数级增长。
因此，如何进行特征选择和降维是一个关键问题。
2. 数据质量：原始数据中可能包含噪声、缺失值和异常样本，这会对数据挖掘结果的准确性造成影响。
如何进行数据清洗和整理是一个必须解决的问题。
数据挖掘基础知识
一、数据挖掘技术的基本概念
随着计算机技术的发展，各行各业都开始采用计算机及相应的信息技术进行管理和运营，这使得企业生成、收集、存贮和处理数据的能力大大提高，数据量与日俱增。
企业数据实际上是企业的经验积累，当其积累到一定程度时，必然会反映出规律性的东西；对企业来，堆积如山的数据无异于一个巨大的宝库。
在这样的背景下，人们迫切需要新一代的计算技术和工具来开采数据库中蕴藏的宝藏，使其成为有用的知识，指导企业的技术决策和经营决策，使企业在竞争中立于不败之地。
另一方面，近十余年来，计算机和信息技术也有了长足的进展，产生了许多新概念和新技术，如更高性能的计算机和操作系统、因特网(intemet)、数据仓库(datawarehouse)、神经网络等等。
在市场需求和技术基础这两个因素都具备的环境下，数据挖掘技术或称KDD(KnowledgeDiscovery in Databases；数据库知识发现)的概念和技术就应运而生了。
数据挖掘(Data Mining)旨在从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中, 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和知识。
还有很多和这一术语相近似的术语,如从数据库中发现知识(KDD)、数据分析、数据融合(Data Fusion)以及决策支持等。
二、数据挖掘的基本任务
数据挖掘的任务主要是关联分析、聚类分析、分类、预测、时序模式和偏差分析等。
1. 关联分析(association analysis)
关联规则挖掘由Rakesh Apwal等人首先提出。
两个或两个以上变量的取值之间存在的规律性称为关联。
数据关联是数据库中存在的一类重要的、可被发现的知识。
关联分为简单关联、时序关联和因果关联。
关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网。
一般用支持度和可信度两个阀值来度量关联规则的相关性，还不断引入兴趣度、相关性等参数，使得所挖掘的规则更符合需求。
2. 聚类分析(clustering)
聚类是把数据按照相似性归纳成若干类别，同一类中的数据彼此相似，不同类中的数据相异。
聚类分析可以建立宏观的概念，发现数据的分布模式，以及可能的数据属性之间的相互关系。
3. 分类(classification)
分类就是找出一个类别的概念描述，它代表了这类数据的整体信息，即该类的内涵描述，并用这种描述来构造模型，一般用规则或决策树模式表示。
分类是利用训练数据集通过一定的算法而求得分类规则。
分类可被用于规则描述和预测。
4. 预测(predication)
预测是利用历史数据找出变化规律，建立模型，并由此模型对未来数据的种类及特征进行预测。
预测关心的是精度和不确定性，通常用预测方差来度量。
5. 时序模式(time-series pattern)
时序模式是指通过时间序列搜索出的重复发生概率较高的模式。
与回归一样，它也是用己知的数据预测未来的值，但这些数据的区别是变量所处时间的不同。
6. 偏差分析(deviation)
在偏差中包括很多有用的知识，数据库中的数据存在很多异常情况，发现数据库中数据存在的异常情况是非常重要的。
偏差检验的基本方法就是寻找观察结果与参照之间的差别。
三数据挖掘常的基本技术
1. 统计学
统计学虽然是一门“古老的”学科，但它依然是最基本的数据挖掘技术，特别是多元统计分析，如判别分析、主成分分析、因子分析、相关分析、多元回归分析等。
2. 聚类分析和模式识别
聚类分析主要是根据事物的特征对其进行聚类或分类，即所谓物以类聚，以期从中发现规律和典型模式。
这类技术是数据挖掘的最重要的技术之一。
除传统的基于多元统计分析的聚类方法外，近些年来模糊聚类和神经网络聚类方法也有了长足的发展。
3. 决策树分类技术
决策树分类是根据不同的重要特征，以树型结构表示分类或决策集合，从而产生规则和发现规律。
4. 人工神经网络和遗传基因算法
人工神经网络是一个迅速发展的前沿研究领域，对计算机科学人工智能、认知科学以及信息技术等产生了重要而深远的影响，而它在数据挖掘中也扮演着非常重要的角色。
人工神经网络可通过示例学习，形成描述复杂非线性系统的非线性函数，这实际上是得到了客观规律的定量描述，有了这个基础，预测的难题就会迎刃而解。
目前在数据挖掘中，最常使用的两种神经网络是BP网络和RBF网络不过，由于人工神经网络还是一个新兴学科，一些重要的理论问题尚未解决。
5. 规则归纳
规则归纳相对来讲是数据挖掘特有的技术。
它指的是在大型数据库或数据仓库中搜索和挖掘以往不知道的规则和规律，这大致包括以下几种形式：IF … THEN …
6. 可视化技术
可视化技术是数据挖掘不可忽视的辅助技术。
数据挖掘通常会涉及较复杂的数学方法和信息技术，为了方便用户理解和使用这类技术，必须借助图形、图象、动画等手段形象地指导操作、引导挖掘和表达结果等，否则很难推广普及数据挖掘技术。
四数据挖掘技术实施的步骤
数据挖掘的过程可以分为6个步骤：
∙1) 理解业务：从商业的角度理解项目目标和需求，将其转换成一种数据挖掘的问题定义，设计出达到目标的一个初步计划。
∙2) 理解数据：收集初步的数据，进行各种熟悉数据的活动。
包括数据描述，数据探索和数据质量验证等。
∙3) 准备数据：将最初的原始数据构造成最终适合建模工具处理的数据集。
包括表、记录和属性的选择，数据转换和数据清理等。
∙4) 建模：选择和应用各种建模技术，并对其参数进行优化。
∙5) 模型评估：对模型进行较为彻底的评价，并检查构建模型的每个步骤，确认其是否真正实现了预定的商业目的。
∙6) 模型部署：创建完模型并不意味着项目的结束，即使模型的目的是为了增进对数据的了解，所获得的知识也要用一种用户可以使用的方式来组织和表示。
通常要将活动模型应用到决策制订的过程中去。
该阶段可以简单到只生成一份报告，也可以复杂到在企业内实施一个可重复的数据挖掘过程。
控制得到普遍承认。
五数据挖掘的应用现状
数据挖掘是一个新兴的边缘学科，它汇集了来自机器学习、模式识别、数据库、统计学、人工智能以及管理信息系统等各学科的成果。
多学科的相互交融和相互促进，使得这一新学科得以蓬勃发展，而且已初具规模。
在美国国家科学基金会(NSF)的数据库研究项目中，KDD被列为90年代最有价值的研究项目。
人工智能研究领域的科学家也普遍认为，下一个人工智能应用的重要课题之一，将是以机器学习算法为主要工具的大规模的数据库知识发现。
尽管数据挖掘还是一个很新的研究课题，但它所固有的为企业创造巨大经济效益的潜力，已使其很快有了许多成功的应用，具有代表性的应用领域有市场预测、投资、制造业、银行、通讯等。
美国钢铁公司和神户钢铁公司利用基于数据挖掘技术的ISPA系统，研究分析产品性能规律和进行质量控制，取得了显著效果。
通用电器公司(GE)与法国飞机发动机制造公司(sNEcMA)，利用数据挖掘技术研制了CASSIOP．EE质量控制系统，被三家欧洲航空公司用于诊断和预测渡音737的故障，带来了可观的经济效益。
该系统于1996年获欧洲一等创造性应用奖。
享有盛誉的市场研究公司，如美国的A．C．一Nielson和Information Resources，欧洲的GFK和ln．fratest Burk等纷纷开始使用数据挖掘工具来应付迅速增长的销售和市场信息数据。
商家的激烈竞争导致了市场快速饱和，产品的迅速更新，使得经营者对市场信息的需求格外强烈利用数据挖掘技术所形成的市场预测能力和服务，使这些市场研究公司取得了巨大收益。
英国广播公司(BBC)也应用数据挖掘技术来预测电视收视率，以便合理安排电视节目时刻表。
信用卡公司Alllelicall KxT,ress自采用数据挖掘技术后，信用卡使用率增加了10％一15％。
AT&T公司赁借数据挖掘技术技术侦探国际电话欺诈行为，可以尽快发现国际电话使用中的不正常现象。
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