
數(shù)據(jù)挖掘的方法及實(shí)施
作為一門處理數(shù)據(jù)的新興技術(shù),數(shù)據(jù)挖掘有許多的新特征。首先,數(shù)據(jù)挖掘面對的是海量的數(shù)據(jù),這也是數(shù)據(jù)挖掘產(chǎn)生的原因。其次,數(shù)據(jù)可能是不完全的、有噪聲的、隨機(jī)的,有復(fù)雜的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),維數(shù)大。最后,數(shù)據(jù)挖掘是許多學(xué)科的交叉,運(yùn)用了統(tǒng)計(jì)學(xué),計(jì)算機(jī),數(shù)學(xué)等學(xué)科的技術(shù)。以下是常見和應(yīng)用最廣泛的算法和模型:
傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)方法:①抽樣技術(shù):我們面對的是大量的數(shù)據(jù),對所有的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析是不可能的也是沒有必要的,就要在理論的指導(dǎo)下進(jìn)行合理的抽樣。②多元統(tǒng)計(jì)分析:因子分析,聚類分析等。③統(tǒng)計(jì)預(yù)測方法,如回歸分析,時間序列分析等。
可視化技術(shù):用圖表等方式把數(shù)據(jù)特征用直觀地表述出來,如直方圖等,這其中運(yùn)用的許多描述統(tǒng)計(jì)的方法??梢暬夹g(shù)面對的一個難題是高維數(shù)據(jù)的可視化。
決策樹:利用一系列規(guī)則劃分,建立樹狀圖,可用于分類和預(yù)測。常用的算法有CART、CHAID、ID3、C4.5、C5.0等。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò):模擬人的神經(jīng)元功能,經(jīng)過輸入層,隱藏層,輸出層等,對數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)整,計(jì)算,最后得到結(jié)果,用于分類和回歸。
遺傳算法:基于自然進(jìn)化理論,模擬基因聯(lián)合、突變、選擇等過程的一種優(yōu)化技術(shù)。
關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法:關(guān)聯(lián)規(guī)則是描述數(shù)據(jù)之間存在關(guān)系的規(guī)則,形式為“A1∧A2∧…An→B1∧B2∧…Bn”。一般分為兩個步驟:①求出大數(shù)據(jù)項(xiàng)集。②用大數(shù)據(jù)項(xiàng)集產(chǎn)生關(guān)聯(lián)規(guī)則。
除了上述的常用方法外,還有粗集方法,模糊集合方法,Bayesian Belief Netords,最鄰近算法(k-nearest neighbors method(KNN))等。
數(shù)據(jù)挖掘的實(shí)施流程
前面我們討論了數(shù)據(jù)挖掘的定義,功能和方法,現(xiàn)在關(guān)鍵的問題是如何實(shí)施,其一般的數(shù)據(jù)挖掘流程如下:
問題理解和提出→數(shù)據(jù)準(zhǔn)備→數(shù)據(jù)整理→建立模型→評價和解釋
問題理解和提出:在開始數(shù)據(jù)挖掘之前最基礎(chǔ)的就是理解數(shù)據(jù)和實(shí)際的業(yè)務(wù)問題,在這個基礎(chǔ)之上提出問題,對目標(biāo)有明確的定義。
數(shù)據(jù)準(zhǔn)備:獲取原始的數(shù)據(jù),并從中抽取一定數(shù)量的子集,建立數(shù)據(jù)挖掘庫,其中一個問題是如果企業(yè)原來的數(shù)據(jù)倉庫滿足數(shù)據(jù)挖掘的要求,就可以將數(shù)據(jù)倉庫作為數(shù)據(jù)挖掘庫。
數(shù)據(jù)整理:由于數(shù)據(jù)可能是不完全的、有噪聲的、隨機(jī)的,有復(fù)雜的數(shù)掘結(jié)構(gòu),就要對數(shù)據(jù)進(jìn)行初步的整理,清洗不完全的數(shù)據(jù),做初步的描述分析,選擇與數(shù)據(jù)挖掘有關(guān)的變量,或者轉(zhuǎn)變變量。
建立模型:根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘的目標(biāo)和數(shù)據(jù)的特征,選擇合適的模型。
評價和解釋:對數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果進(jìn)行評價,選擇最優(yōu)的模型,作出評價,運(yùn)用于實(shí)際問題,并且要和專業(yè)知識結(jié)合對結(jié)果進(jìn)行解釋。
以上的流程不是一次完成的,可能其中某些步驟或者全部要反復(fù)進(jìn)行。
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