Tutorialspoint 数据挖掘教程

来源：易百教程

数据挖掘™

数据挖掘是指从大量的数据集提取信息。换句话说，我们可以说，数据挖掘是从数据挖掘领域的知识。

读者

这个参考文献是为计算机专业的毕业生准备的，帮助他们了解基本的到相关的数据仓库的先进理念。

必备条件

在继续本教程之前，您应该有基本的数据库概念，如架构，ER模型，结构化查询语言和数据仓库概念，基本知识的理解。如果你不知道关于数据仓库，然后先通过数据仓库的教程。研究数据仓库之后教程后，了解数据挖掘教程更有效。

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数据挖掘概述，什么是数据挖掘？ - 数据挖掘™

有大量的数据在信息产业使用。这个数据是没有用的，直到转化为有用的信息。浅析这个庞大的数据量，并从中提取有用的信息是必要的。

信息的提取不是我们必须执行，这也涉及到其他进程，如数据清理，数据集成，数据转换，数据挖掘，模式评估和数据演示的唯一进程。一旦所有这些过程都结束了，我们现在的位置，以使用这些信息在许多应用，如欺诈检测，市场分析，生产控制，科学探索等。

什么是数据挖掘？

数据挖掘是指从大量的数据集提取信息。换句话说，我们可以说，数据挖掘是从数据挖掘领域的知识。此信息可用于任何以下应用程序：

• 市场分析
• 欺诈检测
• 客户保持
• 生产控制
• 科学探索

数据挖掘的必要性

以下是下面列出的理由：

• 在信息技术领域，我们有大量的需要被转化为有用的信息可用的数据。
• 该信息还可以用于各种应用，如市场分析，欺诈检测，留住客户，生产控制，科学探索等。

数据挖掘中的应用

下面是数据挖掘的应用程序列表：

• 市场分析与管理
• 企业分析与风险管理
• 欺诈检测
• 其他应用

市场分析与管理

以下是市场，数据挖掘使用的各个领域：

• 客户分析 - 数据挖掘有助于确定什么样的人买什么样的产品。
• 识别顾客需求 - 数据挖掘有助于确定针对不同的客户提供最好的产品。它使用的预测发现，可能会吸引新客户的因素。
• 跨市场分析 - 数据挖掘技术进行产品销售的关联/相关性。
• 目标市场 - 数据挖掘有助于发现集群谁分享，如兴趣，消费习惯，收入等相同的特征模型的客户
• 确定客户采购模式 - 数据挖掘有助于确定客户的采购模式。
• 提供了摘要信息 -数据挖掘技术为我们提供各种多维总结报告

企业分析与风险管理

以下是企业部门在数据挖掘使用的各个领域：

• 财务规划与资产评估 - 它涉及现金流量分析及预测，或有债权分析，以评估资产。
• 资源规划 - 资源规划它涉及总结和比较资源和消费。
• 竞争- 它涉及到监控竞争对手和市场方向。

欺诈检测

数据挖掘技术也用在信用卡服务和电信领域的检测欺诈行为。诈骗电话呼叫它有助于找到调用的目标，通话持续时间，一天或一周的时间。它也分析，从预期的偏离规范的模式。

其他应用

数据挖掘技术也用在其他领域，如体育，占星术和互联网的Web冲浪辅助。

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数据挖掘的任务 - 数据挖掘™

数据挖掘涉及什么样的模式可以开采。挖掘出来的数据在基础上有2种涉及数据挖掘的功能，列出如下：

• 描述性
• 分类和预测

描述性

描述功能处理数据在数据库中的一般属性。下面是描述性的功能列表：

• 类/概念描述
• 频繁模式挖掘
• 社团挖掘
• 相关性的挖掘
• 集群挖掘

分类/概念描述

类/概念指的是可以与类或概念相关联的数据。例如，在一个公司类出售的物品包括电脑和打印机，以及客户的概念包括挥金如土和预算挥金如土。一个类或概念的这种描述称为类/概念描述。这些描述可以得出通过以下两种方式：

• 数据表征 - 这是指在研究总结类的数据。此类别下的研究被称为目标类。
• 数据辨析 - 它是指映射一类或分类有一些预定义的组或一类。

频繁模式挖掘

频繁模式是那些经常出现在交易数据模式。下面是那种频繁模式的列表：

• 频繁项集 - 它是指设置经常一起出现，例如牛奶和面包的项目。
• 频繁子序列 - 经常出现诸如购买相机的模式序列其次是存储卡。
• 频繁子结构 - 子结构是指不同的结构形式，如图形，树木，或晶格，其可与项集或子组合。

关联挖掘

关联被用在零售销售，以识别经常一起购买的模式。这个过程是指揭示数据之间的关系，并确定关联规则的过程。

例如零售商生成显示时间牛奶70％，销售面包，并且只有30％的时间用饼干面包出售的关联规则。

相关性的挖掘

它是一种进行揭露相关的属性 - 值对之间或两者之间的有趣的统计相关性的其他分析项目设置来分析，如果他们对对方正面，负面或没有影响。

集群挖掘

集群是指一组相似的对象的类型的。聚类分析是指形成组非常相似彼此但与在其他簇中的对象高度不同的对象。

分类和预测

分类是找到一个模型，描述了数据类或概念的过程。的目的是为了能够使用该模型来预测类别的对象，它的类标签是未知的。此派生模型是基于训练数据集的分析。导出的模型可以提出下列形式：

• 分类（IF-THEN）规则
• 决策树
• 数学公式
• 神经网络

以下是参与这个功能的列表：

• 分类 - 它预测类的对象，它的类标签是未知的。它的目标是找到一个派生模型，描述并区分数据类或概念。派生模型是基于分析组训练数据，即数据对象的类标签是众所周知的。
• 预测 - 它是用来预测丢失或不可用的数字数据值，而不是类的标签。回归分析通常被用于预测。预测还可以用于分布趋势的基础上提供数据的识别。
• 异常值分析 - 异常值可以被定义为不符合一般行为或数据的可用模型的数据对象。
• 进化分析 - 进化分析指，描述和模型的规律或趋势的对象，其行为随时间变化。

数据挖掘任务原语

• 我们可以在数据挖掘查询的形式指定数据挖掘任务。
• 该查询被输入到系统中。
• 数据挖掘查询中的数据挖掘任务原语来定义。

Note: 使用这些原语让我们的互动形式与数据挖掘系统通信。下面是数据挖掘任务原语的列表：

• 设置任务的可供开采相关的数据
• 类型的知识才能开采出来的
• 在发现过程中使用的背景知识
• 兴趣度度量和阈值模式评估
• 代表性的可视化发现的模式

设置任务相关数据进行挖掘

这是数据库，其中用户感兴趣的部分。这部分包括以下内容：

• 数据库属性
• 感兴趣的数据仓库维度

形式的知识来进行开采

它指的是种将要执行的功能。这些功能是：

• 描述
• 区别
• 关联和相关性分析
• 分类
• 预测
• 聚类
• 异常值分析
• 进化分析

背景知识可以用于发现过程

背景知识允许数据在多个层次的抽象挖掘。例如，概念层次结构的背景知识，使数据在多个抽象层次挖掘之一。

兴趣度度量和阈值模式评估

这是用来评估是发现通过知识发现过程的模式。有不同的兴趣度度量不同类型的知识。

陈述的可视化发现的模式

这是指在其中发现的模式是将要显示的形式。这些陈述可能包括以下内容：

• 规则
• 表格
• 图表
• 曲线图
• 决策树
• 多维数据集

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数据挖掘的关键问题 - 数据挖掘™

数据挖掘是不那么容易。所使用的算法是很复杂的。数据不可用在需要将其整合形成的各种异构数据源的一个地方。这些因素也造成了一些问题。在这里，在本教程中，我们将讨论有关重大问题：

• 挖掘方法和用户交互
• 性能问题
• 不同数据类型的问题

下图描述的重大问题：

挖掘方法和用户交互的问题

它是指下列类型的问题：

• 挖掘不同类型的知识在数据库 - 不同用户的需要是不一样的。和不同的用户可能会在感兴趣的不同种类的知识。因此，有必要进行数据挖掘涵盖范围广泛的知识发现任务。
• 知识的多层次的抽象交互挖掘 - 数据挖掘过程需要有互动的，因为它可以让用户专注于搜索模式，提供基于返回的结果提炼数据挖掘请求。
• 成立背景知识 - 以引导发现过程和要表达的发现的模式，背景知识都可以使用。背景知识可以用来表达发现的模式不仅在简洁的条款在多个抽象层次.
• 数据挖掘查询语言和特殊数据挖掘 - 数据挖掘查询语言，它允许用户以描述特设挖掘任务时，应与数据仓库查询语言集成和高效，灵活的数据挖掘优化。
• 演示数据挖掘结果的和可视化 - 一旦模式被发现，它需要被表达的高级语言，可视化表示。这个声明应该是很容易理解的用户。
• 处理噪音或不完整的数据 - 数据清洗方法是必需的，可以处理噪声，不完整的对象，同时挖掘数据的规律性。如果数据清洗方法是不是有那么发现的模式的精度会很差。
• 模式评估 - 它指的是该问题的兴趣性。因为无论他们代表的常识或缺乏新颖性发现的模式应该是有趣的。

性能问题

它指的是下列问题：

• 效率和数据挖掘算法的可扩展性. - 为了有效地从巨大量的数据库中的数据中提取的信息，数据挖掘算法必须是高效的，可扩展的。
• 并行，分布式和增量挖掘算法. - 因素，如数据库规模庞大的数据挖掘方法，数据分布广，复杂性和激励的并行和分布式数据挖掘算法的开发。这些算法将数据划分为分区，其中被进一步处理并行。然后从分区的结果合并。增量算法，而无需再次矿井中的数据从头开始更新数据库。

不同数据类型的问题

• 处理关系和复杂类型的数据 - 该数据库可包含复杂的数据对象，多媒体数据对象，空间数据，时间数据等，这是不可能的一个系统到矿井所有这些种类的数据。
• 从异构数据库和全球信息系统挖掘信息. - 该数据可在局域网或广域网的不同的数据源。这些数据源可以被结构化，半结构化或非结构化的。因此，从他们身上挖掘知识增加了挑战，数据挖掘。

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数据挖掘评估 - 数据挖掘™

数据仓库

数据仓库表现出以下特点，以支持管理层的决策过程：

• 面向主题 - 数据仓库是面向主题的，因为它为我们提供围绕一个主题而组织的持续经营的信息。这些主题可以是产品，客户，供应商，销售，收入等数据仓库不注重持续经营，而它专注于建模和决策分析数据。
• 集成 - 数据仓库是集成来自异类源如关系数据库，平面文件等，这整合提高数据的有效分析数据构成。
• 时间变量 - 在数据仓库中的数据是确定与一个特定的时间段。在数据仓库中的数据从历史的角度来看提供的信息。
• 非易失性 - 非挥发性的是指当新的数据被添加到它的先前的数据不会被删除。数据仓库是分开的操作数据库，因此经常发生的改变操作数据库不反映在数据仓库中。

数据仓库

数据仓库的建设和使用数据仓库的过程。数据仓库是通过整合来自多个异构数据源的数据构成。这个数据仓库支持的分析报告，结构和/或特殊查询和决策。

数据仓库涉及数据清理，数据集成和数据整合。集成异构数据库集成到我们有两种方法如下异构数据库：

• 查询驱动的方法
• 更新驱动的方法

查询驱动的方法

这是传统的方法来集成异构数据库。这种方法被用来建立封装和集成多个异构数据库的顶部。这些积分器也被称为介质。

处理查询驱动的方法

• 当查询被颁发给一个客户端，一个元数据字典查询翻译成适合于所涉及的各个异构的网站查询。
• 现在，这些查询映射并发送到局部查询处理器。
• 从异构位点的结果都集成到一个全局回答集。

缺点

这种方法有以下缺点：

• 查询驱动的方法需要复杂的整合和筛选的过程。
• 这种做法是非常低效的。
• 这种方法是常用的查询非常昂贵。
• 这种方法也是查询非常昂贵，需要聚合。

更新驱动的方法

我们提供了另一种方法来传统的方法。今天的数据仓库系统如下更新驱动的方法，而不是前面讨论的传统方法。在更新驱动的方法从多个异构数据源的信息集成在预先存储在仓库中。此信息可直接查询和分析。

优点

这种方法具有以下优点：

• 这种方法提供了高性能。
• 该数据被复制，处理，集成，注释，总结和调整的提前语义数据存储。

查询处理不需要接口与所述处理在本地源。

从数据仓库（OLAP）数据挖掘（OLAM）

联机分析挖掘整合了联机分析处理与多维数据库的数据挖掘和知识挖掘。下面是显示集成OLAP和OLAM的图：

OLAM重要性：

这里是OLAM的重要性列表：

• 数据在数据仓库的高品质 - 数据挖掘工具都需要工作在集成的，一致的，并清理数据。这些步骤是非常昂贵的数据预处理。通过这样的预处理构建的数据仓库均采用优质有价值的数据源，OLAP和数据挖掘为好。
• 围绕数据仓库可用信息处理基础设施 - 信息处理的基础设施指的是访问，集成，整合和多个异构数据库，网络接入和服务设施，报表和OLAP分析工具的转变。
• 基于OLAP的探索性数据分析 - 需要有效的数据挖掘探索性数据分析。 OLAM提供各种子组数据，并在不同的抽象层次的机构进行数据挖掘。
• 在线选择数据挖掘功能 - OLAP集成多个数据挖掘功能，联机分析挖掘为用户提供了灵活动态地选择所需的数据挖掘功能和交换数据挖掘任务。

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数据挖掘术语 - 数据挖掘™

数据挖掘

数据挖掘是指从大量的数据集提取信息。换句话说，我们可以说，数据挖掘是从数据挖掘领域的知识。此信息可用于任何以下应用程序：

• 市场分析
• 欺诈检测
• 客户保留
• 生产控制
• 科学探索

数据挖掘引擎

数据挖掘引擎是非常必要的数据挖掘系统。它由一组功能模块。这些模块在以下任务：

• 描述
• 关联和相关性分析
• 分类
• 预测
• 聚类分析
• 异常值分析
• 进化分析

知识库

这是领域知识。这方面的知识，用于指导搜索或计算得到的图案的趣味性。

知识发现

有些人把数据挖掘一样的知识发现，而有些人认为在知识发现过程中的数据挖掘必不可少的步骤。以下是参与知识发现过程的步骤列表：

• 数据清理
• 数据集成
• 数据选择
• 数据转换
• 数据挖掘
• 评估模式
• 知识呈列

用户界面

用户界面是数据挖掘系统的模块，可以帮助用户和数据挖掘系统之间的通信。用户接口允许以下功能：

• 通过指定一个数据挖掘查询任务交互与系统。
• 提供信息，以帮助集中搜索。
• 挖掘基于中间数据挖掘结果。
• 浏览数据库和数据仓库模式或数据结构。
• 评估开采模式。
• 可视化的模式以不同的形式。

数据集成

数据集成是合并来自多个异构数据源的数据转换成一个连贯的数据存储中的数据预处理技术。数据集成可能涉及的数据不一致，因此需要数据清理。

数据清理

数据清理是应用于以去除噪声的数据和校正数据中的不一致之处的一种技术。数据清理涉及转换改正错误的数据。数据清洗，同时准备数据的数据仓库进行数据预处理步骤。

数据选择

数据选择是在相关的分析任务数据从数据库中检索的过程。有时，数据转换和合并前的数据选择的过程中进行。

集群

集群是指一组相似的对象的类型的。聚类分析是指形成组非常相似彼此但与在其他簇中的对象高度不同的对象。

数据转换

在这个步骤中的数据是由执行汇总或聚集操作转化或合并成适合挖掘的形式。

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数据挖掘知识发现 - 数据挖掘™

什么是知识发现？

有些人对待数据挖掘和知识发现一样，而有些人认为在知识发现过程中的数据挖掘必不可少的步骤。以下是参与知识发现过程的步骤列表：

• 数据清理 - 在此步骤中的噪声的和不一致的数据被删除。
• 数据集成 - 在此步骤中的多个数据源相结合。
• 数据选择 - 在此步骤相关的分析任务被从数据库中检索。
• 数据转换 - 在这个步骤中的数据是由执行汇总或聚集操作转化或合并成适合挖掘的形式。
• 数据挖掘 - 在此步骤中的智能方法应用于提取数据模式。
• 模式评估 - 在该步骤中，数据模式进行了评价。
• 知识呈列 - 在此步骤中，知识代表。

下图显示了知识发现过程的流程：

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数据挖掘系统 - 数据挖掘™

有数据挖掘系统提供种类繁多。数据挖掘系统可以从以下集成技术：

• 空间数据分析
• 信息检索
• 模式识别
• 图像分析
• 信号处理
• 计算机图形学
• Web技术
• 商业业务
• 生物信息学

数据挖掘系统的分类

数据挖掘系统可以根据以下标准来分类：

• 数据库技术
• 统计
• 机器学习
• 信息科学
• 可视化
• 其他学科

一些其他的分类标准：

• 根据种类的挖掘分类数据库
• 根据一种知识挖掘的分类
• 根据各种利用技术分类
• 按照对应的应用程序分类

分类按种类数据库间挖掘

我们可根据来样挖掘数据库中的数据挖掘系统进行分类。数据库系统可根据不同的标准，如数据模型，数据的类型等而数据挖掘系统可以相应地被分类进行分类。例如，如果我们按照数据模型的数据库进行分类，然后我们可能有一个关系，事务，对象 - 关系，或数据仓库挖掘系统。

分类根据的知识开采

我们可以根据类型的知识挖掘的数据挖掘系统进行分类。它是表示数据挖掘系统被分类的功能，例如为基础：

• 描述
• 区别
• 关联和相关性分析
• 分类
• 预测
• 聚类
• 异常值分析
• 进化分析

分类根据使用的技术种类

我们可根据来样用技术的数据挖掘系统进行分类。我们可以根据参与用户交互或分析采用的方法的程度描述了这些技术。

分类按照对应的应用

我们可以根据应用程序适应数据挖掘系统的分类。这些应用如下：

• 金融
• 通信
• DNA
• 股市
• E-mail

集成数据挖掘系统与数据库或数据仓库系统

数据挖掘系统需要与数据库或数据仓库系统进行集成。如果该数据挖掘系统不与任何数据库或数据仓库系统集成的话，会有没有系统进行通信。这项计划被称为非耦合方案。在这个方案的重点放在数据挖掘设计和开发高效率和有效的算法来挖掘现有数据集。

这里是一体化计划的名单：

• 无接头 - 在这个方案中的数据挖掘系统不使用任何数据库或数据仓库的功能。然后将其取出使用某些数据挖掘算法，数据的特定源和处理的数据。数据挖掘结果存储在其它文件中。
• 松耦合 - 在这个方案中的数据挖掘系统可能会使用一些数据库和数据仓库系统的功能。然后，它从获取数据的呼吸系统由这些系统的管理和对这些数据进行数据挖掘的数据。然后，它要么存储在一个文件中，或在一个数据库或数据仓库指定地点的挖掘结果。
• 半紧耦合 - 在这个方案中的数据挖掘系统是随着扭结有效执行数据挖掘原语可以在数据库或数据仓库系统来提供。
• 紧耦合 - 在这种耦合方案的数据挖掘系统顺利地集成到数据库或数据仓库系统。数据挖掘子系统视为一个信息系统的一个功能组件。

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数据挖掘查询语言 - 数据挖掘™

数据挖掘查询语言提出由Han, Fu, Wang等DBMiner 数据挖掘系统。数据挖掘查询语言实际上是基于结构化查询语言（SQL）。数据挖掘查询语言可以设计为支持ad hoc和交互式数据挖掘。DMQL提供的命令来指定原语。DMQL可以与数据库中的数据仓库正常工作。数据挖掘查询语言可以用来定义数据挖掘任务。特别是我们研究如何定义数据挖掘查询语言数据仓库和数据集市。

任务相关的数据的语法规范

这里是DMQL的指定任务相关的数据的语法：

use
database database_name
,

or

use
data warehouse data_warehouse_name
in
relevance to att_or_dim_list
from
relation
(
s
)/
cube
(
s
)

[
where
condition
]

order
by
order_list
group

by
grouping_list

指定类型的知识语法

在这里，我们将讨论的语法特征，辨析，关联，分类和预测。

表征

特征语法是：

mine characteristics
[
as
pattern_name
]

analyze
{
measure
(
s
)

}

The
analyze clause
,
specifies aggregate measures
,
such
as
count
,
sum
,

or
count
%.

For
example
:

Description
describing customer purchasing habits
.

mine characteristics
as
customerPurchasing
analyze count
%

判别

判别语法是：

mine comparison
[
as

{
pattern_name
]}

For

{
target_class
}

where

{
t arget_condition
}

{
versus
{
contrast_class_i
}

where

{
contrast_condition_i
}}

analyze
{
measure
(
s
)

}

例如，用户可以定义bigSpenders作为购买物品的售价为100美元或以上的平均水平，budgetSpenders作为谁在低于100美元，平均购买商品的客户的客户。 判别描述从每一类客户的挖掘可以在DMQL作为被指定：

mine comparison
as
purchaseGroups
for
bigSpenders
where
avg
(
I
.
price
)

≥
$100
versus budgetSpenders
where
avg
(
I
.
price
)<
$100
analyze count

关联

关联的语法是：

mine associations
[

as

{
pattern_name
}

]

{
matching
{
metapattern
}

}

实例：

mine associations
as
buyingHabits
matching P
(
X
:
customer
,
W
)

^
Q
(
X
,
Y
)

≥
buys
(
X
,
Z
)

注：其中，X是客户关系的关键，P和Q是谓词变量和W，Y和Z是对象变量。

分类

分类的语法是：

mine classification
[
as
pattern_name
]

analyze classifying_attribute_or_dimension

例如，矿山模式进行分类客户信用评级，其中类由属性credit_rating确定，矿山划分为classifyCustomerCreditRating

analyze credit_rating

预测

预测的语法是：

mine prediction
[
as
pattern_name
]

analyze prediction_attribute_or_dimension
{
set

{
attribute_or_dimension_i
=
value_i
}}

概念层次规格语法

指定要使用什么概念层次：

use
hierarchy
<hierarchy>

for

<attribute_or_dimension>

我们使用不同的语法来定义不同的类型层次结构，如：

-
schema hierarchies
define hierarchy time_hierarchy on date
as

[
date
,
month quarter
,
year
]

-

set
-
grouping hierarchies
define hierarchy age_hierarchy
for
age on customer
as

level1
:

{
young
,
middle_aged
,
senior
}

<
level0
:
all
level2
:

{
20
,

...,

39
}

<
level1
:
young
level3
:

{
40
,

...,

59
}

<
level1
:
middle_aged
level4
:

{
60
,

...,

89
}

<
level1
:
senior
-
operation
-
derived hierarchies
define hierarchy age_hierarchy
for
age on customer
as

{
age_category
(
1
),

...,
age_category
(
5
)}

:=
cluster
(
default
,
age
,

5
)

<
all
(
age
)

-
rule
-
based hierarchies
define hierarchy profit_margin_hierarchy on item
as

level_1
:
low_profit_margin
<
level_0
:
all
if

(
price
-
cost
)<
$50
level_1
:
medium
-
profit_margin
<
level_0
:
all
if

((
price
-
cost
)

>
$50
)

and

((
price
-
cost
)

≤
$250
))

level_1
:
high_profit_margin
<
level_0
:
all

兴趣度度量规范语法

兴趣度度量和阈值可通过指定的语句的用户：

with

<interest_measure_name>
threshold
=
threshold_value

实例：

with
support threshold
=

0.05

with
confidence threshold
=

0.7

格局呈报及可视化规约语法

我们有自己的语法，它允许用户指定一个或多个形式发现的模式的显示。

display
as

<result_form>

实例：

display
as
table

DMQL全规格

作为一家公司的市场部经理，你想描绘谁购买售价不低于100美元的物品，WRT顾客的年龄，购买类型的项目，与发生在哪一个项目是做顾客的购买习惯。你想知道客户具有该特性的百分比。特别是，只关心在加拿大制造，及与美国运通（“美国运通”）信用卡支付购买。你想查看的一个表的形式所得到的描述。

use
database
AllElectronics_db

use
hierarchy location_hierarchy
for
B
.
address
mine characteristics
as
customerPurchasing
analyze count
%

in
relevance to C
.
age
,
I
.
type
,
I
.
place_made
from
customer C
,
item I
,
purchase P
,
items_sold S
,
branch B
where
I
.
item_ID
=
S
.
item_ID
and
P
.
cust_ID
=
C
.
cust_ID
and

P
.
method_paid
=

"AmEx"

and
B
.
address
=

"Canada"

and
I
.
price
≥

100

with
noise threshold
=

5
%

display
as
table

数据挖掘语言的标准化

标准化的数据挖掘语言将达到以下目的：

• 数据挖掘解决方案的系统开发。
• 提高互操作性多个数据挖掘系统和功能之一。
• 推动教育。
• 推广使用在行业和社会数据挖掘系统。

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数据挖掘分类与预测 - 数据挖掘™

有两种形式的数据的分析，可以用于描述一种重要的类提取物的模型或预测未来的数据趋势。这两种形式如下：

• 分类
• 预测

这些数据的分析，有助于我们更好地理解大数据。分类预测分类和预测模型预测连续值函数。例如，我们可以建立一个分类模型，以银行贷款申请归类为安全或危险的，或者预测模型来预测在计算机设备给他们的收入和职业美元的潜在客户的支出。

什么是分类？

以下情况下数据分析任务是分类的例子：

• 银行信贷员要对数据进行分析，以便知道哪些客户（借款申请人）是有风险的，或哪些是安全的。
• 营销经理在一家公司需要分析猜测与给定轮廓的顾客会购买一台新电脑。

在上述两个例子，一个模型或分类器被构造来预测类别的标签。这些标签都是有风险的或安全的贷款申请资料和yes或no的营销数据。

什么是预测？

以下情况下的数据分析任务是预测的例子：

假设营销经理需要预测多少给定的客户将在出售他的公司花。在这个例子中，我们刻意去预测数值。因此，数据分析的任务就是例子数值预测的。在这种情况下，模型或预测将构造，预测的连续值的函数或指令值。

注：回归分析是最常用的数字预测的统计方法。

如何分类运作？

我会尽量让你明白如何分类的？与我们上面所讨论的银行申请贷款的帮助。数据分类过程包括两个步骤：

• 构建分类器或模型
• 利用分类器进行分类

建设中的分类器或模型

• 这个步骤是在学习步骤或学习阶段。
• 在此步骤中，分类算法构建分类器。
• 分类器是从训练集由数据库元组和其相关联的类别标签的构建。
• 构成所述训练集合中的每个元组被称为一个类或类。这些元组也可以被称为样品，对象或数据点。

利用分类器进行分类

在此步骤中，分类器被用于分类。这里的测试数据来估算的分类规则的准确性。分类规则可以应用到新的数据元组，如果准确度被认为是可以接受的。

分类和预测问题

主要的问题是准备数据的分类和预测。准备数据包括以下活动：

• 数据清理 - 数据清理涉及删除缺失值的噪声和治疗。噪声是通过运用平滑技术和遗漏值的问题是由最常出现的值该属性替换缺失值解决了删除。
• 相关分析 - 数据库也可具有不相关的属性。相关分析是用于了解任意两个给定的属性是否相关。
• 数据转换和减少 - 该数据可通过任何以下方法进行变换。
  • 正常化- 该数据是使用归一化变换。归一化处理包括缩放为给定属性的所有值，以使它们落入一个小的指定范围内。归一化时使用的学习步骤中，涉及计量的神经网络或方法的使用。
  • 概括 - 该数据也可以通过将其推广到更高的概念转化。为此，我们可以使用概念层次。

注意：数据也可以通过一些其他方法，如小波变换，离散化，直方图分析，聚类和减少。

分类和预测方法的比较

这里是标准的分类比较和预测的方法：

• 准确性 - 分类的准确性是指分类的正确预测的类标签的能力和预测的准确性是指在给定的预测在多大程度上能够猜出预测属性的值的一个新的数据。
• 速度 - 这指的是计算成本中生成和使用的分类器或预测。
• 稳健性- 它指的是分类或预测的，从给定的噪声数据做出正确的预测能力。
• 可扩展性- 可扩展性是指构建分类或预测有效地给予大量数据的能力。
• 解释性- 这指的是在何种程度上的分类或预测理解。

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数据挖掘的决策树 - 数据挖掘™

决策树是一种结构，其中包括根节点，分支和叶子节点。每个内部节点表示在一个属性测试，每个分支表示测试的结果和每个叶节点包含类的标签。在树的最顶部的节点是根节点。

下面决策树是概念buy_computer，这表明在公司客户是否可能购买电脑或没有。每个内部节点表示在属性测试。每个叶节点代表一个类。

决策树的优点

• 它不需要任何领域知识。
• 这是很容易被人吸收
• 学习和分类步骤决策树是简单和快速。

决策树算法

名为J.罗斯昆兰在1980年一台机器研究员开发了一种决策树算法。这决策树算法被称为ID3（迭代Dichotomiser）。后来，他给了C4.5这是ID3的继任者。 ID3和C4.5采用贪心方法。在该算法中，没有回溯，树木是建于自上而下的递归的分而治之的方式。

Generating
a decision tree form training tuples of data partition D
Algorithm

:

Generate_decision_tree


Input
:

Data
partition
,
D
,
which
is
a
set
of training tuples
and
their associated
class
labels
.

attribute_list
,
the
set
of candidate attributes
.

Attribute
selection method
,
a procedure to determine the
splitting criterion that best partitions that the data
tuples
into
individual classes
.

This
criterion includes a
splitting_attribute
and
either a splitting yiibai
or
splitting subset
.


Output
:

A
Decision

Tree


Method

create a node N
;

if
tuples
in
D are all of the same
class
,
C
then


return
N
as
leaf node labeled
with

class
C
;

if
attribute_list
is
empty
then


return
N
as
leaf node
with
labeled

with
majority
class

in
D
;||
majority voting
apply attribute_selection_method
(
D
,
attribute_list
)

to find the best splitting_criterion
;

label node N
with
splitting_criterion
;

if
splitting_attribute
is
discrete
-
valued
and

multiway splits allowed
then

// no restricted to binary trees

attribute_list
=
splitting attribute
;

// remove splitting attribute

for
each outcome j of splitting criterion

// partition the tuples and grow subtrees for each partition


let

Dj
be the
set
of data tuples
in
D satisfying outcome j
;

// a partition


if

Dj

is
empty
then

attach a leaf labeled
with
the majority

class

in
D to node N
;


else

attach the node returned
by

Generate

decision tree
(
Dj
,
attribute list
)
to node N
;


end

for

return
N
;

树木修剪

树木修剪是为了在训练数据中删除异常由于噪声或离群值执行。在修剪树木是更小，更复杂。

树木的修剪方法

下面是列出的树修剪途径：

• 修剪前 - 该树是由早期停止其建设修剪。
• 修剪后 - 此方法将删除子树的形式完全成长树。

成本复杂性

成本复杂性测量由以下两个参数：

• 树的叶子数量
• 树的误码率

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数据挖掘贝叶斯分类 - 数据挖掘™

贝叶斯分类是根据 贝叶斯定理。贝叶斯分类器的统计分类。贝叶斯分类器是能够预测类别成员概率，例如一个给定的元组属于一个特定类的概率。

贝叶斯定理

托马斯·贝叶斯后贝叶斯定理命名。有两种类型的概率，如下所示：

• 后验概率 [P(H/X)]
• 先验概率 [P(H)]

其中，X是数据元组和H是一些假设。

根据贝叶斯定理

P(H/X)= P(X/H)P(H) / P(X)

贝叶斯信仰网络

• 贝叶斯信念网络指定联合条件概率分布
• 贝叶斯网络和概率网络被称为信念网络。
• 贝叶斯信念网络允许类条件独立的变量子集之间进行定义。
• 贝叶斯信念网络提供上学习可以进行因果关系的图形模型。

我们可以利用受过训练的贝叶斯网络进行分类。以下是与该贝叶斯信仰也是已知的名称：

• 信念网络
• 贝叶斯网络
• 概率网络

有两个组成部分来定义贝叶斯信仰网络：

• 向无环图
• 一组条件概率表

向无环图

• 在有向无环图中的每个节点代表一个随机变量。
• 这些变量可以是离散的或连续的重视。
• 这些变量可以对应于数据给出实际的属性。

向无环图表示

下图显示了一个有向无环图六布尔变量。

图中的电弧使因果知识的表示。例如肺癌是肺癌的一个人的家族病史，以及影响的人是否是吸烟者。值得注意的是，该可变正X光不依赖于患者是否患有肺癌的家族史或者是吸烟者，因为我们知道患者有肺癌。

设置条件概率表表示：

条件概率表变量LungCancer（LC），显示它的父节点，家族史（FH）和吸烟者（S）的值的每一种可能的组合的值。

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基于数据挖掘的分类规则 - 数据挖掘™

IF-THEN 规则

基于规则的分类做出一套分级IF-THEN规则的使用。我们可以表达的规则，在以下选项：

IF condition THEN conclusion

让我们考虑一个规则，R1，

R1
:
IF age
=
youth AND student
=
yes
THEN buy_computer
=
yes

要记住的要点：

• 规则的IF部分称为规则先决条件或前提。
• 规则的THEN部分称为规则的结论。
• 前事件部分的条件包括一个或多个属性的测试和这些测试逻辑与。
• 随之而来的部分包括类的预测。

注:

我们也可以写规则R1如下：

R1
:

(
age
=
youth
)

^

(
student
=
yes
))(
buys computer
=
yes
)

如果该条件成立的真正对于一个给定的元组，那么前提是满意的。

规则提取

在这里，我们将学习如何建立一个基于规则的分类器通过提取IF-THEN规则的决策树。要记住的要点从决策树提取规则：

• 一个规则是从根到叶节点的每条路径创建。
• 从规则的前提每个分裂标准逻辑AND运算。
• 叶节点包含类预测，形成规则的结论。

感应条使用顺序覆盖算法

连续的覆盖算法可以用来提取IF-THEN规则形成训练数据。我们不要求首先生成一个决策树。在该算法中每条规则对于一个给定的类包含了很多该类的元组。

一些连续覆盖算法是AQ，CN2和RIPPER。按照一般的策略规则都学会了一次。对于每个时间规则了解到，包括的规则的元组将被删除，该过程继续进行的元组的其余部分。这是因为路径在决策树每个叶子对应的规则。

注：决策树归纳可以被看作是同时学习一组规则。

以下是排序学习算法，其中规则是在同一时间学会了一课。当学习从一类词的规则，我们希望规则涵盖了从C级只有所有元组和元组没有任何形式的其他类。

Algorithm
:

Sequential

Covering

Input
:

D
,
a data
set

class
-
labeled tuples
,

Att_vals
,
the
set
of all attributes
and
their possible values
.

Output
:
A
Set
of IF
-
THEN rules
.

Method
:

Rule_set
={

};

// initial set of rules learned is empty

for
each
class
c
do

repeat

Rule

=

Learn_One_Rule
(
D
,

Att_valls
,
c
);

remove tuples covered
by

Rule
form D
;


until
termination condition
;


Rule_set
=
Rule_set
+
Rule
;

// add a new rule to rule-set

end

for

return

Rule_Set
;

修剪规则

被修剪的原则是由于以下原因：

• 质量的评估是对原训练数据集进行。该规则可在训练数据，但不那么后续数据表现良好。这就是为什么该规则的修剪是必要的。
• 该规则是通过消除相合修剪。规则R被修剪，如果R的修剪版本有什么比被评估在一个独立的元组集更高的质量。

FOIL是规则修剪的简单有效的方法之一。对于给定的规则R，

FOIL_Prune = pos-neg/ pos+neg

pos和neg是由R覆盖，分别为正元组数。

注: 此值将增加与R对修剪集的准确性。因此，如果FOIL_Prune值是对R的修剪版本高，那么我们修剪R。

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数据挖掘分类方法 - 数据挖掘™

在这里，在这个教程中，我们将讨论有关的其他分类方法，如遗传算法，粗糙集方法和模糊集途径。

遗传算法

遗传算法的思想是从自然进化而得。在遗传算法首先初始种群的建立。这个初始群体包括随机生成的规则。我们可以通过比特串代表的每个规则。

例如，假设在给定的训练集的样本由两个布尔属性，例如A1和A2中所述。而这个给定的训练集包含两个类，如C1和C2。

我们可以将规则编码如果A1和A2不那么C2为位串100。在该位表示两个最左边的位所代表的属性分别为A1和A2。

同样的规则IF NOT A1和A2的不那么C1可以被编码为001。

注意：如果属性的K值，其中K>2，那么我们就可以使用K比特编码的属性值。类也编码中相同的方式。

要记住的要点：

• 基于优胜劣汰的概念，一个新的人口构成为包含在这些规则的当前人口和后代值优胜劣汰的规则也是如此。
• 该规则的适应度是通过一组训练样本的分类精度评估。
• 遗传操作如交叉和变异应用到创建后代。
• 在交叉从对规则的子字符串是从一副新的规则交换到。
• 在突变，随机选择位在规则的字符串反转。

粗糙集方法

发现内不精确和噪声数据结构的关系，我们可以用粗糙集。

注意：这种方法只能在离散值属性被应用。因此，连续属性必须在使用前进行离散化。

粗糙集理论的基础上，建立等价类的给定的训练数据中。形成的等价类中的元组是不可分辨。这意味着样品是相同的 wrt 来描述数据的属性。

有一些班级在给定现实世界的数据，而不能在可用的属性方面加以区分。我们可以用粗糙集大致定义这些类。

对于一个给定的类，C粗糙集的定义是由两套近似如下：

• C下近似 - C的下近似包括所有的数据元组，即对属性的知识基础。这些属性一定会属于C类。
• C上近似 - C的上近似由所有基于属性的知识的元组，不能被描述为不属于C。

下图显示了C类的上，下近似：

模糊集途径

模糊集理论也被称为可能性理论。这个理论是由卢特菲扎德于1965年。这种方法是一种替代二值逻辑。这种理论使我们能够在工作的抽象程度高;这个理论也为我们提供手段来处理数据的不精确的测量。

模糊集理论还允许处理模糊或不精确的事实。例如是一套高收入的成员是不准确的（例如，如果50,000元，高那么约为49,00048 000美元）。不像传统的CRISP组，其中任一元素属于S或它的补码，但在模糊集理论中的元素可以属于多于一个模糊集合。

例如，收入值49000美元同时属于中，高模糊集，但程度有所不同。这个收入值模糊集符号如下：

m
medium_income
(
$49k
)=
0.15

and
m
high_income
(
$49k
)=
0.96

其中 m 为隶属函数，操作上分别模糊集medium_income 和 high_income。这个符号可以图解显示如下：

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数据挖掘集群分析 - 数据挖掘™

什么是集群？

集群是一组属于同一类的对象。换句话说，类似对象被分组在一个簇和异种分组在其他集群。

什么是聚类？

集群是制作小组抽象对象到类相似对象的过程。

你需要记住的

• 数据对象的一个集群可以被视为一组。
• 而这样做的聚类分析，我们首先根据数据相似性划分的一组数据分组，然后将标签分配给该组。
• 聚类在分类的主要优点是，它是适应变化，并帮助该区分不同群体挑出有用的功能。

聚类分析中的应用

• 聚类分析被广泛用于许多应用，如市场调查，模式识别，数据分析和图像处理。
• 群集也可以帮助营销人员发现不同的群体在他们的客户基础。他们可以根据购买模式的客户群体特征。
• 在生物学领域，可以用于推导植物和动物分类法进行分类的基因相似的功能，并深入了解所固有的种群结构。
• 集群也有助于识别类似土地利用在地球观测数据库的区域。它还有助于房子的群体在一个城市，根据房子的类型，价值，地理位置识别。
• 集群也有助于在网络上的信息发现文件分类。
• 聚类也可用于异常检测的应用，如检测信用卡欺诈的。
• 作为数据挖掘功能聚类分析作为一种工具来洞察数据，观察每个簇的分布性特点。

聚类在数据挖掘需求

这里是聚类数据挖掘的典型要求：

• 可扩展性 - 我们需要高度可扩展的聚类算法来处理大型数据库。
• 能够处理不同类型的属性 - 算法应该能够在任何种类的数据，如基于间隔（数字）数据，类别，二进制数据被应用。
• 集群与属性形状的发现 - 聚类算法应能够检测任意形状的簇。本不应该为界，往往发现小尺寸的球状星团只有距离测量。
• 高维 - 该聚类算法不仅能够处理低维数据，而且该高维空间。
• 能够处理噪声数据 - 数据库包含嘈杂，丢失或错误的数据。一些算法是这样的数据敏感，并且可能导致质量差的集群。
• 解释性 - 聚类结果应该是可解释的，可理解的和可用的。

聚类方法

聚类方法可以分为以下几种：

• 划分方法
• 分层方法
• 基于密度的方法
• 基于网格的方法
• 基于模型的方法
• 基于约束的方法

分割方法

假设我们给出n个对象的数据库，该划分方法构建数据的k个分区。每个分区将代表一个集群和k≤| N。这意味着它将对数据进行分类成k个组，其中满足下列要求：

• 各组至少包含一个对象。
• 每个对象必须属于正好一个组。

要记住的要点：

• 对于分区（K）的一个给定的数目，分区方法将创建一个初始划分。
• 然后，它使用了迭代搬迁技术，通过移动的物体从一组到其他改善分区。

层次方法

这个方法创建给定数据对象的层次分解。我们可以的层次分解是如何形成如下基础分层分类方法：

• 凝聚法
• 分裂法

凝聚进近

这种方法也被称为自下而上的方法。在此，我们开始与每个对象形成一个单独的组。它不断合并是彼此接近的物体或基团。它继续这样做，直到所有的组都合并成一个或直到终止条件成立。

分裂的进近

这种方法也被称为自顶向下的方法。在此，我们开始都在同一个簇中的对象的。在连续的迭代中，簇被分裂成更小的簇。这是直到在一个集群或终止条件的每个对象保存。

坏处

这个方法是刚性的，即，一旦合并或拆分完成后，它不可能被撤消。

方法以提高质量层次聚类

这里是用来提高层次聚类的质量的两种方法：

• 在每个层次划分进行认真分析对象的联系。
• 首先使用分层凝聚算法组对象到微簇，然后在微簇进行宏簇整合分层结块。

基于密度的方法

此方法是基于密度的概念。其基本思路是将继续增长给定的簇，只要在附近的密度超过某个阈值，即对于一个给定集群内的每一个数据点，在给定簇的半径必须包含点中的至少一个最小数目。

基于网格的方法

在这个对象一起从一个网格。对象空间量化成形成一个网格结构单元的数量有限。

优点

• 这种方法的主要优点是快速的处理时间。
• 它仅依赖于细胞中的量化空间的每个维度的数目。

基于模型的方法

在该方法中，模型是假设每个簇并找到数据的给定模型的最佳拟合。此方法通过聚类的密度函数找出集群。这反映了数据点的空间分布。

这种方法也有助于自动决定基于标准的统计聚类数，取异常或噪声考虑的方式。因此，产生强大的聚类方法。

基于约束的方法

在该方法中，聚类是由用户或应用程序面向约束掺入执行。约束是指用户期望或希望的聚类结果的属性。约束给我们的集群进程间通信的交互方式。该约束可以由用户或应用程序的要求来指定。

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数据挖掘 - 挖掘文本数据 - 数据挖掘™

文本数据库包括最庞大的收集文件。他们从几个来源，如新闻文章，书籍，数字图书馆，电子邮件和网页等。由于增加的信息量收集这些信息，文本数据库正在迅速增长。在许多文本数据库的数据结构半。

例如，一个文档可能包含一些结构化的字段，如标题，作者，publishing_date等，但随着结构数据的文档也包含非结构化的文本成分，如摘要和内容。不知道什么可能是在文档中，因此很难制定有效的查询，用于从数据分析和提取有用的信息。要比较的文件和排名的文档的用户需要的工具的重要性和相关性。因此，文本挖掘已经成为流行和重要的主题，在数据挖掘。

信息检索

信息检索处理的信息从大量的基于文本的文档检索。一些数据库系统通常不存在于信息检索系统中，因为两个处理不同类型的数据。以下是信息检索系统中的示例：

• 在线图书目录系统
• 在线文件管理系统
• 站内搜索系统等。

注: 在信息检索系统的主要问题是要根据用户的查询在一个文档集合查找相关文档。这种用户的查询是由一些关键字的描述信息需要。

在这种类型的搜索问题的用户采取主动从集合拉的相关信息了。这是适当的时候用户有临时需要的信息即短期需要。但如果用户有长期需要的信息，然后在检索系统也可以主动采取任何新到达的信息项推给用户。

这种获取信息的被称为信息过滤。和相应的系统被称为过滤系统或推荐系统。

用于文本检索的基本措施

我们需要检查系统如何准确或正确的是当系统检索了一些文件的用户的输入的基础上。让该组与查询相关的文档被表示为{Relevant}和集合中检索文档的定义为{}检索。该组是相关和检索的文档可以被表示为 {Relevant} ∩ {Retrieved}这可以被显示在维恩图中，如下所示：

有评估文本检索的质量三项基本措施：

• Precision
• Recall
• F-score

精密

精度是检索到的文档的相关的查询是实际上的百分比。精度可以被定义为：

Precision= |{Relevant} ∩ {Retrieved}| / |{Retrieved}|

召回

召回的文档是相关的查询，并在事实上检索到的百分比。召回的定义为：

Recall = |{Relevant} ∩ {Retrieved}| / |{Relevant}|

F-SCORE

F值是常用的权衡。信息检索系统往往需要权衡精度或反之亦然。 F值被定义为召回或精密的调和平均数如下：

F-score = recall x precision / (recall + precision) / 2

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数据挖掘 - 挖掘互联网 - 数据挖掘™

万维网包含了庞大的信息，如超链接信息，网页访问信息，教育等，提供用于数据挖掘丰富来源。

Web挖掘的挑战

在网络构成的基础上，以下意见供资源和知识发现的巨大挑战：

• 该网站是过于庞大 - 对纤维网的大小是非常巨大和迅速增加。这似乎是网络过于庞大的数据仓库和数据挖掘。
• Web页面的复杂性 - 该网页并没有统一的结构。相对于传统的文本文档，他们是非常复杂的。有在网络的数字图书馆大量的文件。根据在任何特定的排序顺序这些库没有安排。
• 网络是动态的信息源 - 在网络上的信息被迅速更新。数据如新闻，股市，天气，体育，购物等会定期更新。
• 用户群体的多样性 - 在网络上的用户群体正在迅速扩大。这些用户有不同的背景，兴趣，以及使用目的。但是也有一些连接到互联网，仍然迅速增加超过1亿的工作站。
• 信息的相关性 - 可以认为，一个特定的人通常是感兴趣的网页只有一小部分，而腹板的部分的其余部分包含的是不相关的用户和可能淹没想要的结果的信息。

挖掘Web页面布局结构

网页的基本结构是基于文档对象模型（DOM）。 DOM结构指状结构树。在这种结构中的页的HTML标签对应于DOM树中的节点。我们可以分段使用预先定义的标签的HTML网页。在HTML的语法很灵活，因此，网页不遵循W3C规范。不遵循W3C的规范可能在DOM树结构导致错误。

DOM结构最初被引入供呈现在浏览器中不为所述网页的语义结构的描述。 DOM结构不能正确识别网页的不同部分之间的语义关系。

基于视觉的网页分块（VIPS）

• VIPS的目的是提取网页的基础上它的视觉呈现的语义结构。
• 这样的一个语义结构对应于树结构。在这个树中的每个节点对应一个块。
• 值被分配给每个节点。这个值被称为相干度。这个值被分配以指示如何相干是基于视觉感知的块中的内容。
• 在VIPS算法首先提取从HTML DOM树中的所有合适的块。之后，它发现这些块之间的分隔符。
• 分离器是指在网页中的水平线或垂直线在视觉上没有块交叉。
• 该网页的语义构造这些块的基础上。

下图显示的VIPS算法的程序：

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数据挖掘 - 应用与趋势 - 数据挖掘™

数据挖掘技术被广泛应用于不同的领域。有今天的商业数据挖掘系统提供的数竟然有在这一领域的许多挑战。在本教程中，我们将应用程序和数据挖掘的发展趋势。

数据挖掘中的应用

下面是在数据挖掘，广泛应用于区域列表：

• 财务数据分析
• 零售业
• 电信业
• 生物数据分析
• 其他科学应用
• 入侵检测

财务数据分析

在银行和金融业的财务数据一般是可靠的高品质极大方便了系统的数据分析和数据挖掘和。下面是几个典型的案例：

• 设计和建造数据仓库的多维数据分析和数据挖掘。
• 贷款偿还预测和客户信用政策分析。
• 分类和客户进行有针对性的营销聚类。
• 检测洗钱和其他金融犯罪的。

零售业

数据挖掘在零售行业的巨大应用，因为它来自于销售，客户购买历史，货物运输，消费和服务收集大量的数据。这是很自然的收集数据的数量将继续增加，因为易用性，可用性和网络的普及迅速扩大。

数据挖掘在零售业有助于识别客户的购买模式和趋势。这导致客户服务和良好的客户保留和满意质量的提高。下面是在零售行业的数据挖掘的例子列表：

• 基于数据挖掘的优势数据仓库的设计与施工。
• 销售，客户，产品，时间和地区的多维分析。
• 分析销售活动成效。
• 客户忠诚度。
• 产品推荐和交叉引用的项目。

电信行业

今天，电信行业是最新兴产业提供各种服务，如传真，寻呼机，移动电话，互联网的使者，图像，电子邮件，网络数据传输等之一，由于新的计算机和通信技术的发展，电信工业正在迅速扩大。这就是为什么数据挖掘变得非常重要，帮助和了解企业的原因。

在电信行业数据挖掘有助于确定电信模式，赶上欺诈行为，更好地利用资源，提高服务质量。这里是清单例子，其中数据挖掘提升电信服务：

• 电信数据的多维分析。
• 欺诈模式分析。
• 识别异常模式。
• 多维关联和序列模式分析。
• 移动通信服务。
• 在电信数据分析中使用的可视化工具。

生物数据分析

现在天我们看到，有广阔的增长，生物，如基因组学，蛋白组学，功能基因组学和生物医学研究的领域。生物数据挖掘是生物信息学中非常重要的一部分。以下是在哪些方面进行生物数据分析数据挖掘有助于：

• 语义集成异构的，分布式的基因组和蛋白质组数据库。
• 对齐，索引，相似性搜索和比较分析多个核苷酸序列。
• 发现的结构模式和遗传网络和蛋白途径的分析。
• 关联和路径分析。
• 可视化工具在基因数据分析。

其他科学领域

上面讨论的应用程序往往处理相对较小而均匀数据集的统计技术是适当的。巨大的数据量已收集到的科学领域，如地球科学，天文学等有大量的被产生，因为在各个领域，如气候和生态系统模拟，化学工程，流体力学等的快速数值模拟的数据集以下是数据挖掘在科学应用领域的应用：

• 数据仓库和数据预处理。
• 基于图的挖掘。
• 可视化和特定领域的知识。

入侵检测

入侵是指任何类型的行动，威胁网络资源的完整性，机密性或可用性。在这个世界连接的安全性已成为主要问题。随着工具和技巧互联网和可用性的提高使用率入侵和攻击网络提示入侵检测成为网络管理的重要组成部分。下面是其中的数据挖掘技术可以应用于入侵检测领域的列表：

• 开发数据挖掘算法的入侵检测。
• 协会和相关分析，汇总，以帮助选择和建立判别属性。
• 分析流数据。
• 分布式数据挖掘。
• 可视化和查询工具。

数据挖掘系统产品

有很多数据挖掘系统产品和特定领域的数据挖掘应用程序可用。新的数据挖掘系统和应用程序被添加到以前的系统。也正在作出对数据挖掘语言的标准化的努力。

选择数据挖掘系统

其中数据挖掘系统的选择将取决于以下数据挖掘系统的特点：

• 数据类型 - 数据挖掘系统可以处理格式化的文本，基于记录的数据和关系数据。该数据也可能是ASCII文本，关系数据库的数据或数据仓库中的数据。因此，我们应该检查什么确切的格式，数据挖掘系统可以处理。
• 系统问题 - 我们必须考虑数据挖掘系统使用不同操作系统的兼容性。一个数据挖掘系统可能只在一个操作系统或几个运行。还有，提供基于web的用户界面，并允许使用XML数据作为输入的数据挖掘系统。
• 数据源 - 数据源是指在数据格式中，数据挖掘系统的操作方式。有些数据挖掘系统只能工作在ASCII文本文件，而其他多个关系数据源。数据挖掘系统还应该支持ODBC连接或OLE DB的ODBC连接。
• 数据挖掘的功能和方法 - 也有一些只提供一个数据挖掘功能，如分类，而一些提供了多种数据挖掘功能，如概念的描述，发现驱动的OLAP分析，关联规则挖掘，关联分析，统计分析，分类，预测，聚类，离群数据挖掘系统分析，相似性检索等。
• 耦合的数据挖掘与数据库或数据仓库系统 - 数据挖掘系统需要被加上数据库或数据仓库系统。该耦合部件被集成到一个统一的信息处理环境。这里是下面列出的耦合类型：
  • 无耦合
  • 松耦合
  • 半紧密耦合
  • 紧耦合
• 可扩展性- 有两个可扩展性问题，数据挖掘，如下所示：
  • 行（数据库大小）可扩展性 - 数据挖掘系统被认为是可扩展的列时数或行被放大10倍，这需要不超过10倍以上来执行查询。
  • 列（尺寸）销路 - 数据挖掘系统被认为是可扩展的列，如果与列数的挖掘查询执行时间线性增加。
• 可视化工具 - 可视化数据挖掘可分类如下：
  • 数据可视化
  • 挖掘结果可视化
  • 挖掘过程可视化
  • 可视化数据挖掘
• 数据挖掘查询语言和图形用户界面 - 图形用户界面，易于使用，并须提升用户引导，交互式数据挖掘。不同于关系型数据库系统中的数据挖掘系统不共享基础数据挖掘查询语言。

趋势数据挖掘

以下是趋势的数据挖掘，反映追求如建筑集成和交互式数据挖掘的环境中，数据挖掘语言的设计挑战的清单：

• 应用探索
• 可扩展性和交互式数据挖掘方法
• 数据挖掘与整合的数据库系统，数据仓库系统和网络数据库系统。
• 数据挖掘查询语言的标准化
• 可视化数据挖掘
• 新的方法来挖掘复杂的数据类型
• 生物数据挖掘
• 数据挖掘和软件工程
• Web挖掘
• 分布式数据挖掘
• 实时数据挖掘
• 多数据库的数据挖掘
• 隐私保护和数据挖掘信息安全

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数据挖掘 - 主题 - 数据挖掘™

数据挖掘的理论基础

各种理论的数据挖掘的基础包括以下内容：

• Data Reduction - 这一理论的基本思想是，以减少该交易的准确性，速度响应于需要获得快速的近似的查询答案在非常大的数据库中的数据表示。一些数据减少技术如下：
  • 奇异值分解
  • 小波分析
  • 回归
  • 对数线性模型
  • 直方图
  • 聚类
  • 采样
  • 索引树的构建
• 数据压缩 - 这一理论的基本思想是通过编码在下面的术语来压缩数据给出：
  • 比特
  • 关联规则
  • 决策树
  • 集群
• 模式发现 - 这一理论的基本思想是要发现在数据库中出现的图案。以下是有助于这一理论的领域：
  • 机器学习
  • 神经网络
  • 关联挖掘
  • 序列模式匹配
  • 聚类
• 概率论 - 这个理论是基于统计理论。这一理论的基本思想是要发现随机变量的联合概率分布。
• 概率论 - 根据这一理论数据挖掘是找到有趣仅对它们可以在一些企业的决策过程中可以使用的程度的图案。
• 微观查看 - 按照这一理论的感知，数据库架构包括存储在数据库中的数据和图案。因此，根据这一理论的数据挖掘是对数据库进行感应的任务。
• 电感数据库 - 除了在数据库导向技术，也有可用于数据分析的统计学方法。这些技术可以应用到经济和社会科学以及科学数据和资料。

统计数据挖掘

一些统计数据挖掘技术如下：

• 回归 - 回归方法用于从一个或多个预测值变量，其中变量是数值预测响应的变量的值。以下是几种形式回归：
  • 线性
  • 多种
  • 权重
  • 多项式
  • 非参数
  • 健壮
• 广义线性模型 - 广义线性模型包括：
  • 逻辑回归
  • Poisson回归模型

该模型的泛化允许一个明确的响应变量可能与在地类似于数字响应变量的使用线性回归模型设定预测变量。

• 方差分析 - 这种技术分析：
  • 实验数据由一个数字响应变量描述的两个或两个以上的人群。
  • 一个或多个分类变量（因素）。
• 混合效应模型 - 这些模型被用于分析的分组的数据。这些模型描述了根据一个或多个因素中的分组数据的响应变量和一些协变量之间的关系。
• 因子分析 - 因子分析法是用来预测一个明确的响应变量。此方法假定自变量服从多元正态分布。
• 时间序列分析 - 以下是一种方法，用于分析时间序列数据：
  • 自我回归方法
  • 单变量ARIMA（自回归移动平均）模型
  • 长记忆时间序列建模

可视化数据挖掘

可视化数据挖掘使用的数据和/或知识可视化技术从大型数据集发现隐含的知识。可视化数据挖掘可以看作是以下学科的整合：

• 数据可视化
• 数据挖掘

可视化数据挖掘是密切相关的以下内容：

• 计算机图形学
• 多媒体系统
• 人机交互
• 模式识别
• 高性能计算

一般的数据可视化和数据挖掘可以集成在以下方面：

• 数据可视化 - 在数据库或数据仓库中的数据可以在下面列出了一些可视化的形式进行查看：
  • 盒形图
  • 3-D 多维数据集
  • 数据分布图
  • 曲线
  • 表面
  • 链接图表等。
• 数据挖掘结果可视化 - 数据挖掘结果的可视化是数据挖掘的结果，在视觉形式呈现。这些视觉形式可能是散点图和箱线图等。
• 数据挖掘过程可视化 - 数据挖掘过程可视化呈现数据挖掘的几个过程。这允许用户查看数据如何被提取。这也让用户能够看到从数据库或数据仓库中的数据进行清洗，集成，预处理和挖掘。

音频数据挖掘

指示数据或数据挖掘结果的特征的图案，音频数据挖掘利用的音频信号。通过将模式转换成声音和沉思，而不是看图片，我们可以听球场，曲调，以确定什么有趣的事。

数据挖掘和协同过滤

当今的消费者面临着种类繁多的商品和服务，而购物。在现场客户交易时，推荐系统通过使产品推荐帮助消费者。在协同过滤方法通常用于产品推荐给客户。这些建议是根据其他客户的意见。

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