开放分类: 数据库、网络、电脑、计算机、知识发现 目录 什么是数据挖掘 数据挖掘(Data Mining),又称为数据库中的知识发现(Knowledge Discovery in Database, KDD),就是从大量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程,简单的说,数据挖掘就是从大量数据中提取或“挖掘”知识。 并非所有的信息发现任务都被视为数据挖掘。例如,使用数据库管理系统查找个别的记录,或通过因特网的搜索引擎查找特定的Web页面,则是信息检索(information retrieval)领域的任务。虽然这些任务是重要的,可能涉及使用复杂的算法和数据结构,但是它们主要依赖传统的计算机科学技术和数据的明显特征来创建索引结构,从而有效地组织和检索信息。尽管如此,数据挖掘技术也已用来增强信息检索系统的能力。 数据挖掘的起源
一些其他领域也起到重要的支撑作用。特别地,需要数据库系统提供有效的存储、索引和查询处理支持。源于高性能(并行)计算的技术在处理海量数据集方面常常是重要的。分布式技术也能帮助处理海量数据,并且当数据不能集中到一起处理时更是至关重要。
· 分类 (Classification) 2)数据挖掘分类 以上六种数据挖掘的分析方法可以分为两类:直接数据挖掘;间接数据挖掘 · 直接数据挖掘 · 间接数据挖掘 · 分类、估值、预言属于直接数据挖掘;后三种属于间接数据挖掘 3)各种分析方法的简介 · 分类 (Classification) 首先从数据中选出已经分好类的训练集,在该训练集上运用数据挖掘分类的技术,建立分类模型,对于没有分类的数据进行分类。 · 估值(Estimation) 估值与分类类似,不同之处在于,分类描述的是离散型变量的输出,而估值处理连续值的输出;分类的类别是确定数目的,估值的量是不确定的。 · 预言(Prediction) 通常,预言是通过分类或估值起作用的,也就是说,通过分类或估值得出模型,该模型用于对未知变量的预言。从这种意义上说,预言其实没有必要分为一个单独的类。预言其目的是对未来未知变量的预测,这种预测是需要时间来验证的,即必须经过一定时间后,才知道预言准确性是多少。 · 相关性分组或关联规则(Affinity grouping or association rules) 决定哪些事情将一起发生。 · 聚集(Clustering) 聚集是对记录分组,把相似的记录在一个聚集里。聚集和分类的区别是聚集不依赖于预先定义好的类,不需要训练集。 · 描述和可视化(Des cription and Visualization)
数据挖掘技术实现
·数据的抽取 数据的抽取是数据进入仓库的入口。由于数据仓库是一个独立的数据环境,它需要通过抽取过程将数据从联机事务处理系统、外部数据源、脱机的数据存储介质中导入数据仓库。数据抽取在技术上主要涉及互连、复制、增量、转换、调度和监控等几个方面的处理。在数据抽取方面,未来的技术发展将集中在系统功能集成化方面,以适应数据仓库本身或数据源的变化,使系统更便于管理和维护。 ·数据的存储和管理 数据仓库的组织管理方式决定了它有别于传统数据库的特性,也决定了其对外部数据的表现形式。数据仓库管理所涉及的数据量比传统事务处理大得多,且随时间的推移而快速累积。在数据仓库的数据存储和管理中需要解决的是如何管理大量的数据、如何并行处理大量的数据、如何优化查询等。目前,许多数据库厂家提供的技术解决方案是扩展关系型数据库的功能,将普通关系数据库改造成适合担当数据仓库的服务器。 ·数据的展现 在数据展现方面主要的方式有: 查询:实现预定义查询、动态查询、OLAP查询与决策支持智能查询;报表:产生关系数据表格、复杂表格、OLAP表格、报告以及各种综合报表;可视化:用易于理解的点线图、直方图、饼图、网状图、交互式可视化、动态模拟、计算机动画技术表现复杂数据及其相互关系;统计:进行平均值、最大值、最小值、期望、方差、汇总、排序等各种统计分析;挖掘:利用数据挖掘等方法,从数据中得到关于数据关系和模式的知识。
数据挖掘与数据仓库融合发展
数据挖掘和数据仓库是融合与互动发展的,其学术研究价值和应用研究前景将是令人振奋的。它是数据挖掘专家、数据仓库技术人员和行业专家共同努力的成果,更是广大渴望从数据库“奴隶”到数据库“主人”转变的企业最终用户的通途。 |