數據挖掘的內容有哪些

❶ 數據挖掘具備哪些功能

1、自動預測趨勢和行為

數據挖掘在大型資料庫中自動查詢預測信息，在很早之前，大量的手工分析問題都可以快速和直接的從數據本身得到結論。

2、關聯分析

數據關聯是數據中能夠發現的一種重要知識。如果在兩個和多個變值之間存在一定的規律，這就是所謂的相關性。關聯可以分為簡單相關、事件相關和因果相關。其中關聯分析的目的主要是找出資料庫中隱藏的網路。資料庫中關聯的數據有時是未知的、有時是已知的、有時是不確定的，所以關聯分析生成的規則才具有可信度。

3、聚類

資料庫中的記錄能夠分為一系類有意義的子集，即聚類。聚類能夠提高人們對客觀現實的理解，是概念記述和偏差分析的前提。聚類主要包括傳統的模式識別方法和數學分類法。

4、概念描述

概念描述是對目標類別的內容的描述，以及此類目的相關特徵的摘要。概念描述分為特徵性描述和區別性描述，描述了不同物體之間的差異。制定一類特徵說明只會影響所有物體的共同要素。進行區別描述的方法還是很多種，如決策樹方法、遺傳學方法等。

❷ 數據挖掘需要學習哪些知識

1.統計知識

在做數據分析，統計的知識肯定是需要的，Excel、SPSS、R等是需要掌握的基本技能。如果我們做數據挖掘的話，就要重視數學知識，數據挖掘要從海量數據中發現規律，這就需要一定的數學知識，最基本的比如線性代數、高等代數、凸優化、概率論等。

2.概率知識

而樸素貝葉斯演算法需要概率方面的知識，SKM演算法需要高等代數或者區間論方面的知識。當然，我們可以直接套模型，R、Python這些工具有現成的演算法包，可以直接套用。但如果我們想深入學習這些演算法，最好去學習一些數學知識，也會讓我們以後的路走得更順暢。我們經常會用到的語言包括Python、Java、C或者C++，我自己用Python或者Java比較多。有時用MapRece寫程序，再用Hadoop或者Hyp來處理數據，如果用Python的話會和Spark相結合。

3.數據挖掘的數據類型

那麼可以挖掘的數據類型都有什麼呢?關系資料庫、數據倉庫、事務資料庫、空間資料庫、時間序列資料庫、文本資料庫和多媒體資料庫。關系資料庫就是表的集合，每個表都賦予一個唯一的名字。每個表包含一組屬性列或欄位，並通常存放大量元組，比如記錄或行。關系中的每個元組代表一個被唯一關鍵字標識的對象，並被一組屬性值描述。

4.數據倉庫

什麼是數據倉庫呢?數據倉庫就是通過數據清理、數據變換、數據集成、數據裝入和定期數據刷新構造 。數據挖掘的工作內容是什麼呢?數據分析更偏向統計分析，出圖，作報告比較多，做一些展示。數據挖掘更偏向於建模型。比如，我們做一個電商的數據分析。萬達電商的數據非常大，具體要做什麼需要項目組自己來定。電商數據能給我們的業務什麼樣的推進，我們從這一點入手去思考。我們從中挑出一部分進行用戶分群。

關於數據挖掘需要學習哪些知識，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

❸ 數據挖掘技術主要包括哪些

數據挖掘技術主要有決策樹 、神經網路 、回歸 、關聯規則 、聚類 、貝葉斯分類6中。

1、決策樹技術。

決策樹是一種非常成熟的、普遍採用的數據挖掘技術。在決策樹里，所分析的數據樣本先是集成為一個樹根，然後經過層層分枝，最終形成若干個結點，每個結點代表一個結論。

2、神經網路技術。

神經網路是通過數學演算法來模仿人腦思維的，它是數據挖掘中機器學習的典型代表。神經網路是人腦的抽象計算模型，數據挖掘中的「神經網路」是由大量並行分布的微處理單元組成的，它有通過調整連接強度從經驗知識中進行學習的能力，並可以將這些知識進行應用。

3、回歸分析技術。

回歸分析包括線性回歸，這里主要是指多元線性回歸和邏輯斯蒂回歸。其中，在數據化運營中更多使用的是邏輯斯蒂回歸，它又包括響應預測、分類劃分等內容。

4、關聯規則技術。

關聯規則是在資料庫和數據挖掘領域中被發明並被廣泛研究的一種重要模型，關聯規則數據挖掘的主要目的是找出數據集中的頻繁模式，即多次重復出現的模式和並發關系，即同時出現的關系，頻繁和並發關系也稱作關聯。

5、聚類分析技術。

聚類分析有一個通俗的解釋和比喻，那就是「物以類聚，人以群分」。針對幾個特定的業務指標，可以將觀察對象的群體按照相似性和相異性進行不同群組的劃分。經過劃分後，每個群組內部各對象間的相似度會很高，而在不同群組之間的對象彼此間將具有很高的相異度。

6、貝葉斯分類技術。

貝葉斯分類方法是非常成熟的統計學分類方法，它主要用來預測類成員間關系的可能性。比如通過一個給定觀察值的相關屬性來判斷其屬於一個特定類別的概率。貝葉斯分類方法是基於貝葉斯定理的，樸素貝葉斯分類方法作為一種簡單貝葉斯分類演算法甚至可以跟決策樹和神經網路演算法相媲美。

❹ 請問什麼是數據挖掘數據挖掘怎麼樣

數據挖掘就是對觀測到的數據集（經常是很龐大的）進行分析，目的是發現未知的關系和以數據擁有者可以理解並對其有價值的新穎方式來總結數據。
運用基於計算機的方法，包括新技術，從而在數據中獲得有用知識的整個過程，就叫做數據挖掘。

數據挖掘怎麼樣，嚴格地說，數據挖掘並不是一個全新的領域，它頗有點「新瓶裝舊酒」的意味。組成數據挖掘的三大支柱包括統計學、機器學習和資料庫等領域內的研究成果，其它還包含了可視化、信息科學等內容。數據挖掘納入了統計學中的回歸分析、判別分析、聚類分析以及置信區間等技術，機器學習中的決策樹、神經網路等技術，資料庫中的關聯分析、序列分析等技術。

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❺ 什麼是數據挖掘數據挖掘與傳統分析方法有什麼區別

數據挖掘(英語:Datamining)，又譯為資料探勘、數據采礦。它是資料庫知識發現(英語:Knowledge-Discoveryin Databases，簡稱:KDD)中的一個步驟。數據挖掘一般是指從大量的數據中通過演算法搜索隱藏於其中信息的過程。數據挖掘通常與計算機科學有關，並通過統計、在線分析處理、情報檢索、機器學習、專家系統(依靠過去的經驗法則)和模式識別等諸多方法來實現上述目標。

數據挖掘與傳統的數據分析(如查詢、報表、聯機應用分析)的本質區別是數據挖掘是在沒有明確假設的前提下去挖掘信息、發現知識.數據挖掘所得到的信息應具 有先未知,有效和可實用三個特徵.

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❻ 大數據挖掘主要涉及哪些技術

大數據挖掘主要涉及以下四種：
1. 關聯規則
關聯規則使兩個或多個項之間的關聯以確定它們之間的模式。例如，超市可以確定顧客在買草莓時也常買鮮奶油，反之亦然。關聯通常用於銷售點系統，以確定產品之間的共同趨勢。
2. 分類
我們可以使用多個屬性來標記特定類別的項。分類將項目分配到目標類別或類中，以便准確地預測該類內部會發生什麼。某些行業會將客戶進行分類。
3. 聚類
「聚類是將數據記錄組合在一起的方法」查看對象分組情況可以幫助市場細分領域的企業。在這個例子中可以使用聚類將市場細分為客戶子集。然後，每個子集可以根據簇的屬性來制定特定的營銷策略。
4. 決策樹
決策樹用於分類或預測數據。決策樹從一個簡單的問題開始，它有兩個或多個的答案。每個答案將會引出進一步的問題，該問題又可被用於分類或識別可被進一步分類的數據，或者可以基於每個答案進行預測。
5. 序列模式
序列模式識別相似事件的趨勢或通常情況發生的可能。這種數據挖掘技術經常被用來助於理解用戶購買行為。許多零售商通過數據和序列模式來決定他們用於展示的產品。

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❼ 數據挖掘的技術都有哪些

如果我們學習數據分析，那麼肯定少不了也要好好學習一下數據挖掘。我們都知道，要想掌握好數據挖掘就需要掌握很多的相關技術。一般來說，數據挖掘工作的技術有關聯規則、分類、聚類、決策樹、序列模式，下面我們就給大家講述一下這些知識。
1.關聯規則
首先我們給大家講述一下關聯規則，一般來說，關聯規則使兩個或多個項之間的關聯以確定它們之間的模式。關聯通常用於銷售點系統，以確定產品之間的共同趨勢。在數據挖掘中，這是一個非常簡單的方法，人們會驚訝與其中有多少智慧和洞察，它可以提供許多企業的日常使用的信息，來提高效率和增加收入，應用領域包括物品的實物擺放組織、市場營銷和產品的交叉銷售和上銷。所以解決商業問題離不開數據挖掘技術中的關聯規則。
2.分類
然後給大家說一說分類我們可以使用多個屬性來標記特定類別的項。分類將項目分配到目標類別或類中，以便准確地預測該類內部會發生什麼。某些行業會將客戶進行分類。通過分類我們能夠知道其中的情況，然後根據這些情況進行下一步動作。
3.聚類
接著給大家說一下聚類，聚類是將數據記錄組合在一起的方法，通常這樣做是為了讓最終用戶對資料庫中發生的事情有一個高層次的認識。查看對象分組情況可以幫助市場細分領域的企業。在這個例子中可以使用聚類將市場細分為客戶子集。然後，每個子集可以根據簇的屬性來制定特定的營銷策略。
4.決策樹
決策樹用於分類或預測數據。決策樹從一個簡單的問題開始，它有兩個或多個的答案。每個答案將會引出進一步的問題，該問題又可被用於分類或識別可被進一步分類的數據，或者可以基於每個答案進行預測。將數據分成多個葉結點，所有葉結點的數據記錄數的加和等於輸入數據的記錄總數。例如，父結點中的數據記錄總數等於其兩個子結點中包含的記錄總和。當在決策樹上上下移動時，流失前和流失後的客戶數量是需要存儲的。能夠很容易的理解模型的構建。如果你需要針對可能流失的客戶提供一份市場營銷方案，則該模型非常易於使用。
5.序列模式
序列模式識別相似事件的趨勢或通常情況發生的可能。這種數據挖掘技術經常被用來助於理解用戶購買行為。許多零售商通過數據和序列模式來決定他們用於展示的產品。根據客戶數據，您可以識別客戶在一年中不同時間購買的特定的商品集合。
通過上述的內容我們不難看出，數據挖掘工作基本上都是去解決商業問題的，所以對於產品經理來說，好好了解和掌握數據挖掘知識，對自己的職業發展是非常有幫助的，當然，只是了解這些還是不夠的，我們還要學習更多的知識來豐富自己，讓自己的職場人生更加光彩溢目。

❽ 什麼是數據挖掘

數據挖掘是從大量的、不完全的、有雜訊的、模糊的、隨機的數據中提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。

數據挖掘流程：

• 定義問題：清晰地定義出業務問題，確定數據挖掘的目的。

• 數據准備：數據准備包括：選擇數據–在大型資料庫和數據倉庫目標中 提取數據挖掘的目標數據集;數據預處理–進行數據再加工，包括檢查數據的完整性及數據的一致性、去雜訊，填補丟失的域，刪除無效數據等。

• 數據挖掘：根據數據功能的類型和和數據的特點選擇相應的演算法，在凈化和轉換過的數據集上進行數據挖掘。

• 結果分析：對數據挖掘的結果進行解釋和評價，轉換成為能夠最終被用戶理解的知識。

❾ 請問什麼是數據挖掘

數據挖掘是從大量的數據中，抽取出潛在的、有價值的知識（模型或規則）的過程。
1. 數據挖掘能做什麼？

1)數據挖掘能做以下六種不同事情（分析方法）：

· 分類 （Classification）

· 估值（Estimation）

· 預言（Prediction）

· 相關性分組或關聯規則（Affinity grouping or association rules）

· 聚集（Clustering）

· 描述和可視化（Des cription and Visualization）

2)數據挖掘分類

以上六種數據挖掘的分析方法可以分為兩類：直接數據挖掘；間接數據挖掘

· 直接數據挖掘

目標是利用可用的數據建立一個模型，這個模型對剩餘的數據，對一個特定的變數（可以

理解成資料庫中表的屬性，即列）進行描述。

· 間接數據挖掘

目標中沒有選出某一具體的變數，用模型進行描述；而是在所有的變數中建立起某種關系

。

· 分類、估值、預言屬於直接數據挖掘；後三種屬於間接數據挖掘

3)各種分析方法的簡介

· 分類 （Classification）

首先從數據中選出已經分好類的訓練集，在該訓練集上運用數據挖掘分類的技術，建立分

類模型，對於沒有分類的數據進行分類。

例子：

a. 信用卡申請者，分類為低、中、高風險

b. 分配客戶到預先定義的客戶分片

注意： 類的個數是確定的，預先定義好的

· 估值（Estimation）

估值與分類類似，不同之處在於，分類描述的是離散型變數的輸出，而估值處理連續值的

輸出；分類的類別是確定數目的，估值的量是不確定的。

例子：

a. 根據購買模式，估計一個家庭的孩子個數

b. 根據購買模式，估計一個家庭的收入

c. 估計real estate的價值

一般來說，估值可以作為分類的前一步工作。給定一些輸入數據，通過估值，得到未知的

連續變數的值，然後，根據預先設定的閾值，進行分類。例如：銀行對家庭貸款業務，運

用估值，給各個客戶記分（Score 0~1）。然後，根據閾值，將貸款級別分類。

· 預言（Prediction）

通常，預言是通過分類或估值起作用的，也就是說，通過分類或估值得出模型，該模型用

於對未知變數的預言。從這種意義上說，預言其實沒有必要分為一個單獨的類。

預言其目的是對未來未知變數的預測，這種預測是需要時間來驗證的，即必須經過一定時

間後，才知道預言准確性是多少。

· 相關性分組或關聯規則（Affinity grouping or association rules）

決定哪些事情將一起發生。

例子：

a. 超市中客戶在購買A的同時，經常會購買B，即A => B(關聯規則)

b. 客戶在購買A後，隔一段時間，會購買B （序列分析）

· 聚集（Clustering）

聚集是對記錄分組，把相似的記錄在一個聚集里。聚集和分類的區別是聚集不依賴於預先

定義好的類，不需要訓練集。

例子：

a. 一些特定症狀的聚集可能預示了一個特定的疾病

b. 租VCD類型不相似的客戶聚集，可能暗示成員屬於不同的亞文化群

聚集通常作為數據挖掘的第一步。例如，"哪一種類的促銷對客戶響應最好？"，對於這一

類問題，首先對整個客戶做聚集，將客戶分組在各自的聚集里，然後對每個不同的聚集，

回答問題，可能效果更好。

· 描述和可視化（Des cription and Visualization）

是對數據挖掘結果的表示方式。

2.數據挖掘的商業背景

數據挖掘首先是需要商業環境中收集了大量的數據，然後要求挖掘的知識是有價值的。有

價值對商業而言，不外乎三種情況：降低開銷；提高收入；增加股票價格。

1)數據挖掘作為研究工具 （Research）

2)數據挖掘提高過程式控制制（Process Improvement）

3)數據挖掘作為市場營銷工具（Marketing）

4)數據挖掘作為客戶關系管理CRM工具(Customer Relationship Management)

3.數據挖掘的技術背景

1)數據挖掘技術包括三個主要部分：演算法和技術；數據；建模能力

2)數據挖掘和機器學習（Machine Learning）

· 機器學習是計算機科學和人工智慧AI發展的產物

· 機器學習分為兩種學習方式：自組織學習（如神經網路）；從例子中歸納出規則（如決

策樹）

· 數據挖掘由來

數據挖掘是八十年代，投資AI研究項目失敗後，AI轉入實際應用時提出的。它是一個新興

的，面向商業應用的AI研究。選擇數據挖掘這一術語，表明了與統計、精算、長期從事預

言模型的經濟學家之間沒有技術的重疊。

3)數據挖掘和統計

統計也開始支持數據挖掘。統計本包括預言演算法（回歸）、抽樣、基於經驗的設計等

4)數據挖掘和決策支持系統

· 數據倉庫

· OLAP（聯機分析處理）、Data Mart（數據集市）、多維資料庫

· 決策支持工具融合

將數據倉庫、OLAP，數據挖掘融合在一起，構成企業決策分析環境。

4. 數據挖掘的社會背景

數據挖掘與個人預言：數據挖掘號稱能通過歷史數據的分析，預測客戶的行為，而事實上

，客戶自己可能都不明確自己下一步要作什麼。所以，數據挖掘的結果，沒有人們想像中

神秘，它不可能是完全正確的。

客戶的行為是與社會環境相關連的，所以數據挖掘本身也受社會背景的影響。比如說，在

美國對銀行信用卡客戶信用評級的模型運行得非常成功，但是，它可能不適合中國

轉載的

❿ 什麼是數據挖掘數據挖掘怎麼做啊

數據挖掘（Data Mining）是指通過大量數據集進行分類的自動化過程，以通過數據分析來識別趨勢和模式，建立關系來解決業務問題。換句話說，數據挖掘是從大量的、不完全的、有雜訊的、模糊的、隨機的數據中提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。

原則上講，數據挖掘可以應用於任何類型的信息存儲庫及瞬態數據（如數據流），如資料庫、數據倉庫、數據集市、事務資料庫、空間資料庫（如地圖等）、工程設計數據（如建築設計等）、多媒體數據（文本、圖像、視頻、音頻）、網路、數據流、時間序列資料庫等。也正因如此，數據挖掘存在以下特點：

（1）數據集大且不完整
數據挖掘所需要的數據集是很大的，只有數據集越大，得到的規律才能越貼近於正確的實際的規律，結果也才越准確。除此以外，數據往往都是不完整的。

（2）不準確性
數據挖掘存在不準確性，主要是由雜訊數據造成的。比如在商業中用戶可能會提供假數據；在工廠環境中，正常的數據往往會收到電磁或者是輻射干擾，而出現超出正常值的情況。這些不正常的絕對不可能出現的數據，就叫做雜訊，它們會導致數據挖掘存在不準確性。

（3）模糊的和隨機的
數據挖掘是模糊的和隨機的。這里的模糊可以和不準確性相關聯。由於數據不準確導致只能在大體上對數據進行一個整體的觀察，或者由於涉及到隱私信息無法獲知到具體的一些內容，這個時候如果想要做相關的分析操作，就只能在大體上做一些分析，無法精確進行判斷。
而數據的隨機性有兩個解釋，一個是獲取的數據隨機；我們無法得知用戶填寫的到底是什麼內容。第二個是分析結果隨機。數據交給機器進行判斷和學習，那麼一切的操作都屬於是灰箱操作。