本文目录
- 什么是数据挖掘数据挖掘怎么做啊
- 数据挖掘与算法是什么关系
- 大数据挖掘需要学习哪些技术大数据的工作
- 大数据挖掘的算法有哪些
- 大数据挖掘方法有哪些
- 什么是数据挖掘，或数据挖掘的过程是什么
- 数据仓库与数据挖掘的原理是什么
- 数据挖掘的方法有哪些
什么是数据挖掘数据挖掘怎么做啊
数据挖掘一般是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性（属于Association rule learning）的信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。数据挖掘的步骤会随不同领域的应用而有所变化，每一种数据挖掘技术也会有各自的特性和使用步骤，针对不同问题和需求所制定的数据挖掘过程也会存在差异。此外，数据的完整程度、专业人员支持的程度等都会对建立数据挖掘过程有所影响。这些因素造成了数据挖掘在各不同领域中的运用、规划，以及流程的差异性，即使同一产业，也会因为分析技术和专业知识的涉入程度不同而不同，因此对于数据挖掘过程的系统化、标准化就显得格外重要。如此一来，不仅可以较容易地跨领域应用，也可以结合不同的专业知识，发挥数据挖掘的真正精神。想要了解更多关于数据挖掘的信息，推荐咨询CDA数据分析师。CDA数据分析师涉及行业包括互联网、金融、咨询、电信、零售、医疗、旅游等，涉及岗位包括大数据、数据分析、市场、产品、运营、咨询、投资、研发等。该标准符合当今全球数据科学技术潮流，可以为各行业企业和机构提供数据人才参照标准。点击预约免费试听课。
数据挖掘与算法是什么关系
data mining：数据挖掘一般是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性（属于Association rule learning）的信息的过程。reference:数据挖掘2.聚类和分类：关于这些，我相信再好的算法，都会有一定的准确度，我没有说这些东西不重要。3.如果你的数据量足够大，举个例子说明吧，数据挖掘是这样做的，你要判断什么样的苹果是甜的，应该这样做，去超市买苹果，总结甜苹果的特征 A B ，第二次你也去买苹果，就选具备这些特征值的。存的的问题有可能买到的苹果还不是甜的，可能原因是要同时包含特征C。但是如果你数据量足够大，足够大，你要买的苹果直接能够找到，一模一样的苹果，是不是甜的，都已经知道啦，直接取出来不就好了吗？前提是数据你想要什么有什么。@黄宇恒@肖智博@葛少华@余天升
大数据挖掘需要学习哪些技术大数据的工作
处理大数据需要一个综合、复杂、多方位的系统，系统中的处理模块有很多，而数据挖掘技术以一个独立的身份存在于处理大数据的整个系统之中，与其他模块之间相辅相成、协调发展。在大数据时代中，数据挖掘技术的地位是无可比拟的。
数据挖掘的基本流程
在正式讲数据挖掘知识清单之前，我先和你聊聊数据挖掘的基本流程。
数据挖掘的过程可以分成以下 6 个步骤。
商业理解：数据挖掘不是我们的目的，我们的目的是更好地帮助业务，所以第一步我们要从商业的角度理解项目需求，在这个基础上，再对数据挖掘的目标进行定义。
数据理解：尝试收集部分数据，然后对数据进行探索，包括数据描述、数据质量验证等。这有助于你对收集的数据有个初步的认知。
数据准备：开始收集数据，并对数据进行清洗、数据集成等操作，完成数据挖掘前的准备工作。
模型建立：选择和应用各种数据挖掘模型，并进行优化，以便得到更好的分类结果。
模型评估：对模型进行评价，并检查构建模型的每个步骤，确认模型是否实现了预定的商业目标。
上线发布：模型的作用是从数据中找到金矿，也就是我们所说的“知识”，获得的知识需要转化成用户可以使用的方式，呈现的形式可以是一份报告，也可以是实现一个比较复杂的、可重复的数据挖掘过程。数据挖掘结果如果是日常运营的一部分，那么后续的监控和维护就会变得重要。
数据挖掘的十大算法
为了进行数据挖掘任务，数据科学家们提出了各种模型，在众多的数据挖掘模型中，国际权威的学术组织 ICDM （the IEEE International Conference on Data Mining）评选出了十大经典的算法。
按照不同的目的，我可以将这些算法分成四类，以便你更好的理解。
分类算法：C4.5，朴素贝叶斯（Naive Bayes），SVM，KNN，Adaboost，CART
聚类算法：K-Means，EM
关联分析：Apriori
连接分析：PageRank
1. C4.5
C4.5 算法是得票最高的算法，可以说是十大算法之首。C4.5 是决策树的算法，它创造性地在决策树构造过程中就进行了剪枝，并且可以处理连续的属性，也能对不完整的数据进行处理。它可以说是决策树分类中，具有里程碑式意义的算法。
2. 朴素贝叶斯（Naive Bayes）
朴素贝叶斯模型是基于概率论的原理，它的思想是这样的：对于给出的未知物体想要进行分类，就需要求解在这个未知物体出现的条件下各个类别出现的概率，哪个最大，就认为这个未知物体属于哪个分类。
3. SVM
SVM 的中文叫支持向量机，英文是 Support Vector Machine，简称 SVM。SVM 在训练中建立了一个超平面的分类模型。如果你对超平面不理解，没有关系，我在后面的算法篇会给你进行介绍。
4. KNN
KNN 也叫 K 最近邻算法，英文是 K-Nearest Neighbor。所谓 K 近邻，就是每个样本都可以用它最接近的 K 个邻居来代表。如果一个样本，它的 K 个最接近的邻居都属于分类 A，那么这个样本也属于分类 A。
5. AdaBoost
Adaboost 在训练中建立了一个联合的分类模型。boost 在英文中代表提升的意思，所以 Adaboost 是个构建分类器的提升算法。它可以让我们多个弱的分类器组成一个强的分类器，所以 Adaboost 也是一个常用的分类算法。
6. CART
CART 代表分类和回归树，英文是 Classification and Regression Trees。像英文一样，它构建了两棵树：一棵是分类树，另一个是回归树。和 C4.5 一样，它是一个决策树学习方法。
7. Apriori
Apriori 是一种挖掘关联规则（association rules）的算法，它通过挖掘频繁项集（frequent item sets）来揭示物品之间的关联关系，被广泛应用到商业挖掘和网络安全等领域中。频繁项集是指经常出现在一起的物品的集合，关联规则暗示着两种物品之间可能存在很强的关系。
8. K-Means
K-Means 算法是一个聚类算法。你可以这么理解，最终我想把物体划分成 K 类。假设每个类别里面，都有个“中心点”，即意见领袖，它是这个类别的核心。现在我有一个新点要归类，这时候就只要计算这个新点与 K 个中心点的距离，距离哪个中心点近，就变成了哪个类别。
9. EM
EM 算法也叫最大期望算法，是求参数的最大似然估计的一种方法。原理是这样的：假设我们想要评估参数 A 和参数 B，在开始状态下二者都是未知的，并且知道了 A 的信息就可以得到 B 的信息，反过来知道了 B 也就得到了 A。可以考虑首先赋予 A 某个初值，以此得到 B 的估值，然后从 B 的估值出发，重新估计 A 的取值，这个过程一直持续到收敛为止。
EM 算法经常用于聚类和机器学习领域中。
10. PageRank
PageRank 起源于论文影响力的计算方式，如果一篇文论被引入的次数越多，就代表这篇论文的影响力越强。同样 PageRank 被 Google 创造性地应用到了网页权重的计算中：当一个页面链出的页面越多，说明这个页面的“参考文献”越多，当这个页面被链入的频率越高，说明这个页面被引用的次数越高。基于这个原理，我们可以得到网站的权重划分。
最后
算法可以说是数据挖掘的灵魂，也是最精华的部分。这 10 个经典算法在整个数据挖掘领域中的得票最高的，后面的一些其他算法也基本上都是在这个基础上进行改进和创新。今天你先对十大算法有一个初步的了解，你只需要做到心中有数就可以了。
大数据挖掘的算法有哪些
大数据挖掘的算法：1.朴素贝叶斯，超级简单，就像做一些数数的工作。如果条件独立假设成立的话，NB将比鉴别模型收敛的更快，所以你只需要少量的训练数据。即使条件独立假设不成立，NB在实际中仍然表现出惊人的好。2. Logistic回归，LR有很多方法来对模型正则化。比起NB的条件独立性假设，LR不需要考虑样本是否是相关的。与决策树与支持向量机不同，NB有很好的概率解释，且很容易利用新的训练数据来更新模型。如果你想要一些概率信息或者希望将来有更多数据时能方便的更新改进模型，LR是值得使用的。3.决策树，DT容易理解与解释。DT是非参数的，所以你不需要担心野点（或离群点）和数据是否线性可分的问题，DT的主要缺点是容易过拟合，这也正是随机森林等集成学习算法被提出来的原因。4.支持向量机，很高的分类正确率，对过拟合有很好的理论保证，选取合适的核函数，面对特征线性不可分的问题也可以表现得很好。SVM在维数通常很高的文本分类中非常的流行。如果想要或许更多更详细的讯息，建议您去参加CDA数据分析课程。大数据分析师现在有专业的国际认证证书了，CDA，即“CDA 数据分析师”，是在数字经济大背景和人工智能时代趋势下，面向全行业的专业权威国际资格认证， 旨在提升全民数字技能，助力企业数字化转型，推动行业数字化发展。 “CDA 数据分析师”具体指在互联网、金融、零售、咨询、电信、医疗、旅游等行业专门从事数据的采集、清洗、处理、分析并能制作业务报告、 提供决策的新型数据分析人才。点击预约免费试听课。
大数据挖掘方法有哪些
方法1.Analytic Visualizations(可视化分析)
无论是日志数据分析专家还是普通用户，数据可视化都是数据分析工具的最基本要求。可视化可以直观地显示数据，让数据自己说话，让听众看到结果。
方法2.Data Mining Algorithms(数据挖掘算法)
如果说可视化用于人们观看，那么数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析和其他算法使我们能够深入挖掘数据并挖掘价值。这些算法不仅要处理大量数据，还必须尽量缩减处理大数据的速度。
方法3.Predictive Analytic Capabilities(预测分析能力)
数据挖掘使分析师可以更好地理解数据，而预测分析则使分析师可以根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性判断。
方法4.semantic engine(语义引擎)
由于非结构化数据的多样性给数据分析带来了新挑战，因此需要一系列工具来解析，提取和分析数据。需要将语义引擎设计成从“文档”中智能地提取信息。
方法5.Data Quality and Master Data Management(数据质量和主数据管理)
数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化流程和工具处理数据可确保获得预定义的高质量分析结果。
关于大数据挖掘方法有哪些，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。
什么是数据挖掘，或数据挖掘的过程是什么
1.1 数据挖掘的兴起
1.1.1 数据丰富与知识匮乏
对信息进行再加工，即进行更深入的归纳分析，从信息中理解其模式，方能获得更有用的信息，即知识。在大量知识积累基础上，总结出原理和法则，就形成了所谓智慧。
当前的尴尬境地：“丰富的数据”而“贫乏的知识”
1.1.2 从数据到知识
数据仓库的形成：随着数据量的增长，数据源所带来的各种数据格式不相容性，为来便于获得决策所需信息，就有必要将整个机构的数据以统一形式集成存储在一起，这就形成了数据仓库（data warehouse,DW）
OLAP(On Line Analytical Processing)在线分析工具：针对市场变化加速，人们提出了能进行实时分析和产生相应报表的再现分析工具OLAP。 OLAP 能允许用户以交互方式浏览数据仓库内容，并对其中 数据进行多维分析。
OLAP分析过程是建立在用户对深藏在数据中的某种知识有预感和假设的前提下，是在用户指导下的信息分析和知识发现过程。
智能化自动分析工具：为适应变化迅速的市场环境，就需要有基于计算机与信息技术的智能化自动工具，来帮助挖掘隐藏在数据中的各类知识。这类工具能自身生成多种假设 ➡️然后用数据仓库（or大型数据库）中的数据进行检验或验证 ➡️然后返回用户最有价值的检验结果。
此外，这类工具还应能适应现实世界中数据的多种特性（量大、含噪声、不完整、动态、稀疏性、异质、非线性等）
1.1.3 数据挖掘（DM）的产生
1995年，在美国计算机年会上，提出了数据挖掘（DM，Data Mining） 的概念，即通过数据库抽取隐含的、未知的、具有潜在使用价值信息的过程
整个知识发现过程是由若干重要步骤组成（数据挖掘只是其中一个重要步骤）：
1）数据清洗：清除数据噪声和与挖掘主题明显无关的数据
2）数据集成：将来自多数据源中的相关数据组合到一起
3）数据转换：将数据转换为易于进行数据挖掘的数据存储形式
4）数据挖掘：它是知识挖掘的一个重要步骤，其作用是利用智能方法挖掘数据模式或规律知识
5）模式评估：其作用是根据一定评估标准从挖掘结果筛选出有意义的模式知识
6）知识表示：其作用是利用可视化和知识表达技术，向用户展示所挖掘出的相关知识
1.1.4 数据挖掘解决的商业问题（案例）
客户行为分析
客户流失分析
交叉销售
欺诈检测
风险管理
客户细分
广告定位
市场和趋势分析
数据仓库与数据挖掘的原理是什么
数据仓库是一种数据组织结构，可以将不同数据源的数据有机组合，便于数据分析。数据挖掘是对数据进行分析的方法，利用不同的数据挖掘算法，如关联，分类，聚类等等可以得到不同的分析结果。数据仓库的组织方式非常适合与数据挖掘。我是初学者，希望回答对你有帮助。谢谢。
数据挖掘的方法有哪些
利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等， 它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。1、分类分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到某个给定的类别。它可以应用到客户的分类、客户的属性和特征分析、客户满意度分析、客户的购买趋势预测等，如一个汽车零售商将客户按照对汽车的喜好划分成不同的类，这样营销人员就可以将新型汽车的广告手册直接邮寄到有这种喜好的客户手中，从而大大增加了商业机会。2、回归分析回归分析方法反映的是事务数据库中属性值在时间上的特征，产生一个将数据项映射到一个实值预测变量的函数，发现变量或属性间的依赖关系，其主要研究问题包括数据序列的趋势特征、数据序列的预测以及数据间的相关关系等。它可以应用到市场营销的各个方面，如客户寻求、保持和预防客户流失活动、产品生命周期分析、销售趋势预测及有针对性的促销活动等。3、聚类聚类分析是把一组数据按照相似性和差异性分为几个类别，其目的是使得属于同一类别的数据间的相似性尽可能大，不同类别中的数据间的相似性尽可能小。它可以应用到客户群体的分类、客户背景分析、客户购买趋势预测、市场的细分等。4、关联规则关联规则是描述数据库中数据项之间所存在的关系的规则，即根据一个事务中某些项的出现可导出另一些项在同一事务中也出现，即隐藏在数据间的关联或相互关系。在客户关系管理中，通过对企业的客户数据库里的大量数据进行挖掘，可以从大量的记录中发现有趣的关联关系，找出影响市场营销效果的关键因素，为产品定位、定价与定制客户群，客户寻求、细分与保持，市场营销与推销，营销风险评估和诈骗预测等决策支持提供参考依据。5、特征特征分析是从数据库中的一组数据中提取出关于这些数据的特征式，这些特征式表达了该数据集的总体特征。如营销人员通过对客户流失因素的特征提取，可以得到导致客户流失的一系列原因和主要特征，利用这些特征可以有效地预防客户的流失。6、变化和偏差分析偏差包括很大一类潜在有趣的知识，如分类中的反常实例，模式的例外，观察结果对期望的偏差等，其目的是寻找观察结果与参照量之间有意义的差别。在企业危机管理及其预警中，管理者更感兴趣的是那些意外规则。意外规则的挖掘可以应用到各种异常信息的发现、分析、识别、评价和预警等方面。7、Web页挖掘随着Internet的迅速发展及Web 的全球普及， 使得Web上的信息量无比丰富，通过对Web的挖掘，可以利用Web 的海量数据进行分析，收集政治、经济、政策、科技、金融、各种市场、竞争对手、供求信息、客户等有关的信息，集中精力分析和处理那些对企业有重大或潜在重大影响的外部环境信息和内部经营信息，并根据分析结果找出企业管理过程中出现的各种问题和可能引起危机的先兆，对这些信息进行分析和处理，以便识别、分析、评价和管理危机。