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數(shù)據(jù)挖掘的方法及實(shí)施
2018-06-25
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數(shù)據(jù)挖掘的方法及實(shí)施

作為一門(mén)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(duì)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(jiàn)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(duì)的是大量的數(shù)據(jù)，對(duì)所有的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析是不可能的也是沒(méi)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(lèi)分析等。③統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)方法，如回歸分析，時(shí)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(lái)，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(duì)的一個(gè)難題是高維數(shù)據(jù)的可視化。
    決策樹(shù)：利用一系列規(guī)則劃分，建立樹(shù)狀圖，可用于分類(lèi)和預(yù)測(cè)。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(guò)輸入層，隱藏層，輸出層等，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)整，計(jì)算，最后得到結(jié)果，用于分類(lèi)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(guò)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(gè)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(wèn)題是如何實(shí)施，其一般的數(shù)據(jù)挖掘流程如下：
    問(wèn)題理解和提出→數(shù)據(jù)準(zhǔn)備→數(shù)據(jù)整理→建立模型→評(píng)價(jià)和解釋
    問(wèn)題理解和提出：在開(kāi)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(wèn)題，在這個(gè)基礎(chǔ)之上提出問(wèn)題，對(duì)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(kù)，其中一個(gè)問(wèn)題是如果企業(yè)原來(lái)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)滿足數(shù)據(jù)挖掘的要求，就可以將數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)作為數(shù)據(jù)挖掘庫(kù)。
    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(duì)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(píng)價(jià)和解釋?zhuān)簩?duì)數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果進(jìn)行評(píng)價(jià)，選擇最優(yōu)的模型，作出評(píng)價(jià)，運(yùn)用于實(shí)際問(wèn)題，并且要和專(zhuān)業(yè)知識(shí)結(jié)合對(duì)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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