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數(shù)據(jù)挖掘概述?_數(shù)據(jù)分析師
2014-12-10
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數(shù)據(jù)挖掘概述_數(shù)據(jù)分析師


      最近看了比較多的關(guān)于大數(shù)據(jù)處理方面的知識，但是例如Hadoop，Spark，Storm等平臺大都是對于數(shù)據(jù)的存儲和管理操作，并不是對于 數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理的。所以這里就衍生出了另外一種對于數(shù)據(jù)的處理，數(shù)據(jù)挖掘。學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘也非常偶然，首先畢竟本人一直在做的是數(shù)據(jù)方面的工作，數(shù)據(jù)挖 掘相當(dāng)于是對數(shù)據(jù)處理后的下一步操作，學(xué)習(xí)一下數(shù)據(jù)挖掘的基本知識，了解了解常用的一些數(shù)據(jù)挖掘算法，對我來說也是一件不錯(cuò)的事。

      由于我目前的水準(zhǔn)還只是入門水準(zhǔn)，就簡單的聊聊數(shù)據(jù)挖掘的基本概念。數(shù)據(jù)挖掘，英文為:Data Miming,又叫KDD，知識的再次發(fā)現(xiàn)，數(shù)據(jù)挖掘，顧名思義，就是從數(shù)據(jù)中發(fā)掘出對于人們來說，有意義的東西。數(shù)據(jù)挖掘無處不在，最常見的就是在網(wǎng)上 購物的時(shí)候，人家會(huì)推薦一些可能讓你感興趣的商品。專業(yè)上講，這叫BI（商業(yè)智能）。還有很多例如銀行利用數(shù)據(jù)進(jìn)行欺詐檢測。下面是數(shù)據(jù)挖掘的一般步驟:

1.數(shù)據(jù)清理（數(shù)據(jù)預(yù)處理）

2.數(shù)據(jù)集成 （數(shù)據(jù)預(yù)處理）

3.數(shù)據(jù)選擇 （數(shù)據(jù)預(yù)處理）

4.數(shù)據(jù)變換 （數(shù)據(jù)預(yù)處理）

5.數(shù)據(jù)挖掘

6.模式評估

7.知識表示

      前四步又是作為數(shù)據(jù)預(yù)處理的操作。數(shù)據(jù)預(yù)處理有很多作用，比如取出噪聲數(shù)據(jù)或者是離群點(diǎn)的處理，還有數(shù)據(jù)的規(guī)格化的操作。也許你會(huì)問，我們這么 龐大的數(shù)據(jù)存在于什么地方呢，像一般的系統(tǒng)，就是存在于關(guān)系數(shù)據(jù)庫中，但是這時(shí)候就有問題了，數(shù)據(jù)挖掘對于數(shù)據(jù)的需求量往往是非常大的，這就需要很多的數(shù) 據(jù)，所以我們通過一個(gè)叫數(shù)據(jù)倉庫的概念，把許多的數(shù)據(jù)庫組織起來，形成一個(gè)數(shù)據(jù)倉庫，然后我們對于數(shù)據(jù)倉庫進(jìn)行OLAP聯(lián)系分析處理。而數(shù)據(jù)倉庫又是以數(shù) 據(jù)立方體的形式來表現(xiàn)數(shù)據(jù)的情況的。

挖掘 數(shù)據(jù)的 什么

      數(shù)據(jù)挖掘都挖出些什么東西呢，首先一個(gè)就是 頻繁模式 的挖掘，這個(gè)很好理解吧，這里涉及很多的頻繁項(xiàng)集的挖掘算法，比如Apriori算法，里面還有很多關(guān)聯(lián)和相關(guān)性的要素。還有一個(gè)挖掘中經(jīng)常提到的東西叫 分類 ,分類算法在數(shù)據(jù)挖掘中也是非常重要的，比較常被人說起的就是貝葉斯分類算法，基于概率統(tǒng)計(jì)的算法，隨后在分類算法的基礎(chǔ)上又出現(xiàn)了聚類分析，就有了后面 的k-means算法，k-中心點(diǎn)算法。對于前面的2大模塊的挖掘體系，都有相對應(yīng)的高級階段的挖掘分析。對于更加特殊的數(shù)據(jù)格式和更加復(fù)雜的環(huán)境又會(huì)有 不同的挖掘算法和方式的不同。

數(shù)據(jù)挖掘的展望

      未來一定會(huì)是一個(gè)數(shù)據(jù)大爆炸的時(shí)代，數(shù)據(jù)挖掘將會(huì)是一個(gè)非常熱門的領(lǐng)域，他是一個(gè)多學(xué)科交叉的領(lǐng)域，機(jī)器學(xué)習(xí)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，統(tǒng)計(jì)學(xué)，對于各行各業(yè)都會(huì)起到非常重要的作用。

   文章來源：CDA數(shù)據(jù)分析師官網(wǎng)

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