网站设计基本步骤,WordPress门户主题破解,东莞人才招聘网58,网站建设费用计算数据挖掘知识总结#xff08;一#xff09;
1.数据挖掘产生的背景驱动力
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四种主要技术激发了人们对数据挖掘技术的开发、应用和研究的兴趣#xff1a;
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1.数据挖掘产生的背景驱动力
DRIPData Rich Information Poor
四种主要技术激发了人们对数据挖掘技术的开发、应用和研究的兴趣
超大规模数据库的出现如商业数据仓库和计算机自动收集数据记录手段的普及先进的计算机技术如更快和更大的计算能力和并行体系结构对海量数据的快速访问例如分布式数据存储系统的应用统计方法在数据处理领域应用的不断深入
大量信息给人们带来方便的同时也带来一大堆问题
信息冗余、信息真假难以辨识、信息安全难以保证、信息形式不一、难以统一处理等。“数据过剩”、“信息爆炸”和“知识贫乏”等现象相继产生。
数据挖掘首次出现在1989年举行的第十一届国际联合人工智能学术会议上。数据挖掘思想来自于机器学习、数据库系统、模式识别和统计。需要是发明之母。近年来数据挖掘引起了信息产业界的极大关注其主要原因是存在大量数据可以广泛使用并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识。获取的信息和知识可以广泛用于各种应用包括商务管理生产控制市场分析工程设计和科学探索等。
2.什么是数据挖掘数据-知识规律
数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。 数据挖掘可以从技术和商业两个层面上定义。
从技术层面上看数据挖掘就是从大量数据中提取潜在有用的信息和知识的过程。从商业层面看数据挖掘就是一种商业信息处理技术其主要特点是对大量业务数据进行抽取、转换、分析和建模处理从中提取辅助商业决策的关键性数据。
3.数据挖掘的一般流程是什么以及业界数据数据整合分析的过程是什么
数据挖掘一般流程 数据集选取 数据预处理
数据清理数据集成数据归约数据变换和数据离散化 数据分析算法 分析总结改进
业界数据数据整合分析的过程 4.举例数据挖掘在各个领域的应用如医疗、交通、公共安全、个性化医疗、社交网络、精准消费。 金融领域 金融数据具有可靠性、完整性和高质量等特点。这在很大程度上利于开展数据挖掘工作以及挖掘技术的应用。数据挖掘在金融领域中有许多具体的应用例如分析多维数据以把握金融市场的变化趋势运用孤立点分析等方法研究洗黑钱等犯罪活动应用分类技术对顾客信用进行分类为维持与客户的关系以及为客户提供相关服务等决策提供参考。 医疗领域 在人类的遗传密码、遗传史、疾病史以及医疗方法等医疗领域中都隐藏着海量的数据信息。另外对医院内部结构、医药器具、病人档案以及其他资料等的管理也产生了巨量的数据。对于这些巨量的数据运用数据挖掘相关技术处理从而得到相关知识规律将有利于相关人员工作的开展。运用数据挖掘技术在很大程度上有助于医疗人员发现疾病的一些规律从而提高诊断的准确率和治疗的有效性不断促进人类健康医疗事业的发展。 零售和电商领域 运用数据挖掘技术对这些海量的销售数据进行分析可以有效地识别顾客的购买行为从而把握好顾客购买的趋势。商家可以根据数据挖掘结果有针对性地采取有效措施比如如何改进服务质量确保顾客的满意度如何提高商品的销售量如何设计较优的运输路线以及采取怎样的销售策略等从而提高企业效益。此外由于数据挖掘的推荐系统已经成为电子商务的关键技术通过数据挖掘再对网站进行系统分析对用户的行为模式加以识别在增加客户黏性提供个性化服务优化网站设计等方面也取得了很好的效果。 电信领域 电信运营商已逐渐发展为一个融合了语音、图像、视频等增值服务的全方位立体化的综合电信服务商。运营商要合理地分析商业形式和模式运用数据挖掘是非常有必要的。例如对用户行为、利润率、通信速率和容量、系统负载等电信数据可以运用多维分析方法进行分析要发现异常模式可以运用聚类或孤立点分析等方法进行数据挖掘要得到电信发展的影响因素可以运用关联或序列等模式进行分析等。 社交网络分析 社交网络分析是从关系和结构两个方面来了解、度量和预测行为的科学。结合图论和非参数统计技术研究人员利用数据比如电话数据或者表明人与人之间联系的观察数据来识别网络内和跨网络的关键人员和关键群体或者特殊模式和重要途径。我们可以通过这些数据来分析人们的活动取向为公司的营销提供有力的依据也可以利用多个社交媒体来交叉验证同一个人这对于追踪犯罪行为、恐怖分子、恋童癖者尤为重要。 交通领域 该领域积累了大量的数据比如出租公司积累的乘客出行数据和公交公司的运营数据。通过对乘客数据和运营数据进行分析和挖掘能够为公交、出租公司科学的运营和交通部门的决策提供依据比如合理规划公交线路实时为出租车的行驶线路提供建议等。这样不仅可以提升城市运力和幸福指数还可以有效减少因交通拥堵问题造成的成本浪费。另外航空公司也可依据历史记录来寻找乘客的旅行模式以便提供更加个性化的服务合理设置航线等。
