寫給風控新人大數(shù)據(jù)挖掘基礎知識介紹

對企業(yè)來，堆積如山的數(shù)據(jù)無異于一個巨大的寶庫。但是如何利用新一代的計算技術和工具來開采數(shù)據(jù)庫中蘊藏的寶藏呢？

在市場需求和技術基礎這兩個因素都具備的環(huán)境下，數(shù)據(jù)挖掘技術的概念和技術就應運而生了。   

1、關聯(lián)分析 association analysis

關聯(lián)規(guī)則挖掘由Rakesh Apwal等人首先提出。兩個或兩個以上變量的取值之間存在的規(guī)律性稱為關聯(lián)。數(shù)據(jù)關聯(lián)是數(shù)據(jù)庫中存在的一類重要的、可被發(fā)現(xiàn)的知識。關聯(lián)分為簡單關聯(lián)、時序關聯(lián)和因果關聯(lián)。關聯(lián)分析的目的是找出數(shù)據(jù)庫中隱藏的關聯(lián)網(wǎng)。一般用支持度和可信度兩個閥值來度量關聯(lián)規(guī)則的相關性，還不斷引入興趣度、相關性等參數(shù)，使得所挖掘的規(guī)則更符合需求。

聚類是把數(shù)據(jù)按照相似性歸納成若干類別，同一類中的數(shù)據(jù)彼此相似，不同類中的數(shù)據(jù)相異。聚 類分析可以建立宏觀的概念，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布模式，以及可能的數(shù)據(jù)屬性之間的相互關系。

分類就是找出一個類別的概念描述，它代表了這類數(shù)據(jù)的整體信息，即該類的內(nèi)涵描述，并用這 種描述來構造模型，一般用規(guī)則或決策樹模式表示。分類是利用訓練數(shù)據(jù)集通過一定的算法而求得分類規(guī)則。分類可被用于規(guī)則描述和預測。

預測是利用歷史數(shù)據(jù)找出變化規(guī)律，建立模型，并由此模型對未來數(shù)據(jù)的種類及特征進行預測。 預測關心的是精度和不確定性，通常用預測方差來度量。

時序模式是指通過時間序列搜索出的重復發(fā)生概率較高的模式。與回歸一樣，它也是用己知的數(shù)據(jù)預測未來的值，但這些數(shù)據(jù)的區(qū)別是變量所處時間的不同。

在偏差中包括很多有用的知識，數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)存在很多異常情況，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)存在的異常情況是非常重要的。偏差檢驗的基本方法就是尋找觀察結(jié)果與參照之間的差別。
 

統(tǒng)計學雖然是一門“古老的”學科，但它依然是最基本的數(shù)據(jù)挖掘技術，特別是多元統(tǒng)計分析，如判別分析、主成分分析、因子分析、相關分析、多元回歸分析等。

聚類分析主要是根據(jù)事物的特征對其進行聚類或分類，即所謂物以類聚，以期從中發(fā)現(xiàn)規(guī)律和典型模式。這類技術是數(shù)據(jù)挖掘的最重要的技術之一。除傳統(tǒng)的基于多元統(tǒng)計分析的聚類方法外，近些年來模糊聚類和神經(jīng)網(wǎng)絡聚類方法也有了長足的發(fā)展。

決策樹分類是根據(jù)不同的重要特征，以樹型結(jié)構表示分類或決策集合，從而產(chǎn)生規(guī)則和發(fā)現(xiàn)規(guī)律。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡是一個迅速發(fā)展的前沿研究領域，對計算機科學 人工智能、認知科學以及信息技術等產(chǎn)生了重要而深遠的影響，而它在數(shù)據(jù)挖掘中也扮演著非常重要的角色。人工神經(jīng)網(wǎng)絡可通過示例學習，形成描述復雜非線性系統(tǒng)的非線性函數(shù)，這實際上是得到了客觀規(guī)律的定量描述，有了這個基礎，預測的難題就會迎刃而解。目前在數(shù)據(jù)挖掘中，最常使用的兩種神經(jīng)網(wǎng)絡是BP網(wǎng)絡和RBF網(wǎng)絡 不過，由于人工神經(jīng)網(wǎng)絡還是一個新興學科，一些重要的理論問題尚未解決。

規(guī)則歸納相對來講是數(shù)據(jù)挖掘特有的技術。它指的是在大型數(shù)據(jù)庫或數(shù)據(jù)倉庫中搜索和挖掘以往不知道的規(guī)則和規(guī)律，這大致包括以下幾種形式：IF … THEN …

可視化技術是數(shù)據(jù)挖掘不可忽視的輔助技術。數(shù)據(jù)挖掘通常會涉及較復雜的數(shù)學方法和信息技術，為了方便用戶理解和使用這類技術，必須借助圖形、圖象、動畫等手段形象地指導操作、引導挖掘和表達結(jié)果等，否則很難推廣普及數(shù)據(jù)挖掘技術。
 

數(shù)據(jù)挖掘的過程可以分為6個步驟：

1) 理解業(yè)務：從商業(yè)的角度理解項目目標和需求，將其轉(zhuǎn)換成一種數(shù)據(jù)挖掘的問題定義，設計出達到目標的一個初步計劃。

2) 理解數(shù)據(jù)：收集初步的數(shù)據(jù)，進行各種熟悉數(shù)據(jù)的活動。包括數(shù)據(jù)描述，數(shù)據(jù)探索和數(shù)據(jù)質(zhì)量驗證等。

3) 準備數(shù)據(jù)：將最初的原始數(shù)據(jù)構造成最終適合建模工具處理的數(shù)據(jù)集。包括表、記錄和屬性的選擇，數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和數(shù)據(jù)清理等。

4) 建模：選擇和應用各種建模技術，并對其參數(shù)進行優(yōu)化。

5) 模型評估：對模型進行較為徹底的評價，并檢查構建模型的每個步驟，確認其是否真正實現(xiàn)了預定的商業(yè)目的。

6) 模型部署：創(chuàng)建完模型并不意味著項目的結(jié)束，即使模型的目的是為了增進對數(shù)據(jù)的了解，所獲得的知識也要用一種用戶可以使用的方式來組織和表示。通常要將活動模型應用到?jīng)Q策制訂的過程中去。該階段可以簡單到只生成一份報告，也可以復雜到在企業(yè)內(nèi)實施一個可重復的數(shù)據(jù)挖掘過程。控制得到普遍承認

人工智能研究領域的科學家普遍認為，下一個人工智能應用的重要課題之一，將是以機器學習算法為主要工具的大規(guī)模的數(shù)據(jù)庫知識發(fā)現(xiàn)。盡管數(shù)據(jù)挖掘還是一個很新的研究課題，但它所固有的為企業(yè)創(chuàng)造巨大經(jīng)濟效益的潛力，已使其很快有了許多成功的應用，具有代表性的應用領域有市場預測、投資、制造業(yè)、銀行、通訊等。

英國廣播公司(BBC)也應用數(shù)據(jù)挖掘技術來預測電視收視率，以便合理安排電視節(jié)目時刻表。信用卡公司Alllelicall KxT,ress自采用數(shù)據(jù)挖掘技術后，信用卡使用率增加了10％ 一15％。AT&T公司賃借數(shù)據(jù)挖掘技術技術偵探國際電話欺詐行為，可以盡快發(fā)現(xiàn)國際電話使用中的不正常現(xiàn)象。