数据挖掘包括什么 数据挖掘包括什么

数据挖掘有哪些技术?

1、模式跟踪 模式跟踪是数据挖掘的一项基本技术。它旨在通过识别和监视数据中的趋势或模式，以对业务成果形成智能推断。例如，企业可以用它来识别销售数据的发展趋势。如果发现某种产品在某些特定人群中的销售情况，要好于其他产品，那么该企业便可以据此来创建类似的产品或服务，甚至只是简单地为此类人群增加原始产品的库存。

数据挖掘包括什么 数据挖掘包括什么

2、数据清理和准备 作为数据挖掘过程中的一个重要环节，我们必须对原始数据进行清理和格式化，以用于各种后续的分析。具体而言，数据的清理和准备工作包含了：数据建模，转换，迁移，集成和聚合等各种元素。这是理解数据基本特征和属性，进而确定其佳用途的必要步骤。

3、分类 基于分类的数据挖掘技术，主要涉及到分析各种类型数据之间的关联属性。一旦确定了数据类型的关键特征，企业便可以对它们进行分类。企业可以据此判定是该保护，还是该删除某些个人身份信息。

4、异常值(Outlier)检测 异常值检测可被用于识别数据集中的异常情况。企业在发现数据中异常值后，可以通过防范此类事件的发生，以顺利实现业务目标。例如，信用卡系统在某个特定时段出现使用和交易的高峰，那么企业便可以通过分析了解到，可能是由于“大促”所致，并为将来的此类活动做好资源上的事先部署与准备。

5、关联 关联是一种与统计学相关的数据挖掘技术。它旨在建立某些数据与其他数据、或数据驱动型事件的联系。它与机器学习中的“共现(co-occurrence)”概念相似，即：某个基于数据的事件的发生概率，是由另一个事件的存在性所标识的。例如，用户购买汉堡这一行为，往往会伴随着购买薯片的可能性。两者之间有着较强的关联性，却又不是的伴生关系。

6、聚类 聚类是一种依靠可视化方法，来理解数据的分析技术。聚类机制使用图形或颜色，来显示数据在不同类别指标下的分布情况。通过图形式的聚类分析，用户可以直观地获悉数据随业务目标发展的趋势。

数据挖掘技术包括哪些

统计技术、关联规则、基于历史的MBR分析、遗传算法、聚集检测、连接分析、决策树、神经网络、粗糙集、模糊集、回归分析、别分析、概念描述。

1、统计技术

数据挖掘涉及的科学领域和技术很多，如统计技术。统计技术对数据集进行挖掘的主要思想是：统计的方法对给定的数据假设了一个分布或者概率模型(例如一个正态分布)然后根据模型采用相应的方法来进行挖掘。

2、关联规则

数据关联是数据库中存在的一类重要的可被发现的知识。若两个或多个变量的取值之I司存在某种规律性，就称为关联。关联可分为简单关联、时序关联、因果关联。关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网。有时并不知道数据库中数据的关联函数，即使知道也是不确定的，因此关联分析生成的规则带有可信度。

3、基于历史的MBR(Memory-based Reasoning)分析

先根据经验知识寻找相似的情况，然后将这些情况的信息应用于当前的例子中。这个就是MBR(Memory Based Reasoning)的本质。MBR首先寻找和新记录相似的邻居，然后利用这些邻居对新数据进行分类和估值。使用MBR有三个主要问题，寻找确定的历史数据;决定表示历史数据的有效的方法;决定距离函数、联合函数和邻居的数量。

4、遗传算法GA(Genetic Algorithms)

基于进化理论，并采用遗传结合、遗传变异、以及自然选择等设计方法的优化技术。主要思想是：根据适者生存的原则，形成由当前群体中适合的规则组成新的群体，以及这些规则的后代。典型情况下，规则的适合度(Fitness)用它对训练样本集的分类准确率评估。

5、聚集检测

将物理或抽象对象的分组成为由类似的对象组成的多个类的过程被称为聚类。由聚类所生成的簇是一组数据对象的，这些对象与同一个簇中的对象彼此相似，与其它簇中的对象相异。相异度是根据描述对象的属眭值来计算的，距离是经常采用的度量方式。

6、连接分析

连接分析，Link ysis，它的基本理论是图论。图论的思想是寻找一个可以得出好结果但不是完美结果的算法，而不是去寻找完美的解的算法。连接分析就是运用了这样的思想：不完美的结果如果是可行的，那么这样的分析就是一个好的分析。利用连接分析，可以从一些用户的行为中分析出一些模式;同时将产生的概念应用于更广的用户群体中。

7、决策树

决策树提供了一种展示类似在什么条件下会得到什么值这类规则的方法。

8、神经网络

在结构上，可以把一个神经网络划分为输入层、输出层和隐含层。输入层的每个节点对应—个个的预测变量。输出层的节点对应目标变量，可有多个。在输入层和输出层之间是隐含层(对神经网络使用者来说不可见)，隐含层的层数和每层节点的个数决定了神经网络的复杂度。

除了输入层的节点，神经网络的每个节点都与很多它前面的节点(称为此节点的输入节点)连接在一起，每个连接对应一个权重Wxy，此节点的值就是通过它所有输入节点的值与对应连接权重乘积的和作为—个函数的输入而得到，我们把这个函数称为活动函数或挤压函数。

9、粗糙集

粗糙集理论基于给定训练数据内部的等价类的建立。形成等价类的所有数据样本是不加区分的，即对于描述数据的属性，这些样本是等价的。给定现实世界数据，通常有些类不能被可用的属性区分。粗糙集就是用来近似或粗略地定义这种类。

10、模糊集

模糊集理论将模糊逻辑引入数据挖掘分类系统，允许定义“模糊”域值或边界。模糊逻辑使用0.0和1.0之间的真值表示一个特定的值是一个给定成员的程度，而不是用类或的精确截断。模糊逻辑提供了在高抽象层处理的便利。

11、回归分析

回归分析分为线性回归、多元回归和非线性同归。在线性回归中，数据用直线建模，多元回归是线性回归的扩展，涉及多个预测变量。非线性回归是在基本线性模型上添加多项式项形成非线性同门模型。

12、别分析

别分析的目的是试图发现数据中的异常情况，如噪音数据，欺诈数据等异常数据，从而获得有用信息。

13、概念描述

概念描述就是对某类对象的内涵进行描述，并概括这类对象的有关特征。概念描述分为特征性描述和区别性描述，前者描述某类对象的共同特征，后者描述不同类对象之间的区别，生成一个类的特征性描述只涉及该类对象中所有对象的共性。

数据分析挖掘包含哪些工作?

1、收集数据 收集数据一般是补充外部数据，包括采用爬虫和接口，获取，补充目前数据不足部分。Python scrapy,requests是很好的工具。

2、准备数据 主要包括数据清洗，预处理，错值纠正，缺失值填补。连续值离散化，去掉异常值，以及数据归一化的过程。同时需要根据准备采用的挖掘工具准备恰当的数据格式。

3、分析数据 通过初步统计、分析以及可视化，或者是探索性数据分析工具，得到初步的数据概况。分析数据的分布，质量，可靠程度，实际作用域，以确定下一步的算法选择。

4、训练算法 整个工作流核心的一步，根据现有数据选择算法，生成训练模型。主要是算法选择和参数调整：

算法的选择，需要对算法性能和精度以及编码实现难度进行衡量和取舍。 (甚至算法工具箱对数据集的限制情况都是算法选择考虑的内容)。实际工程上，不考虑算法复杂度超过O(N^2)的算法。Ja的Weka和Python的Scipy是很好的数据挖掘分析工具，一般都会在小数据集做算法选择的预研。 参数调整。这是一门神奇的技能，只能在实际过程中体会。

5、测试算法 这一步主要是针对监督算法(分类,回归)，为了防止模型的Overfit，需要测试算法模型的覆盖能力和性能。方法包括Holdout，还有random subsampling.

非监督算法(聚类)，采用更加具体的指标，包括熵,纯度,精度,召回等。 6、使用,解释,修正算法

数据挖掘不是一个静态的过程，需要不断对模型重新评估，衡量，修正。算法模型的生命周期也是一个值得探讨的话题。

数据挖掘技术涉及哪些技术领域

1、重要的就是数学领域，涉及到数据挖掘算法

2、数据处理领域，对原始数据的清洗、分类以及选择，能有效保证数据的质量，消除数据噪声，减小干扰

无所不有，例如数据分析、信息处理、数据仓库、云计算等等等等

理论上涉及更多的数学，包括统计学、线性代数、随机过程、概率论、图等，当然还有编程，部分技术来源自经济理论、物理学等。但是数据挖掘技术讲究“对症下”，所以需要掌握较多的基础知识才能运用自如。

建议找本《数据挖掘导论》浏览一下，做到心中有数。

数据挖掘的主要任务有哪些?

数据挖掘的主要有6个任务:关联分析、聚类分析、分类、预测、时序模式、偏分析

1.关联分析，关联规则挖掘由Rakesh Apwal等人首先提出。两个或两个以上变量的取值之间存在的规律性称为关联。数据关联是数据库中存在的一类重要的、可被发现的知识。关联分为简单关联、时序关联和因果关联。关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网。

2.聚类分析，聚类是把数据按照相似性归纳成若干类别，同一类中的数据彼此相似，不同类中的数据相异。聚 类分析可以建立宏观的概念，发现数据的分布模式，以及可能的数据属性之间的相互关系。

3.分类就是找出一个类别的概念描述，它代表了这类数据的整体信息，即该类的内涵描述，并用这 种描述来构造模型，一般用规则或决策树模式表示。分类是利用训练数据集通过一定的算法而求得分类规则。分类可被用于规则描述和预测。

4.预测是利用历史数据找出变化规律，建立模型，并由此模型对未来数据的种类及特征进行预测。 预测关心的是精度和不确定性，通常用预测方来度量。

5.时序模式是指通过时间序列搜索出的重复发生概率较高的模式。与回归一样，它也是用己知的数据预测未来的值，但这些数据的区别是变量所处时间的不同。

6.偏分析，在偏中包括很多有用的知识，数据库中的数据存在很多异常情况，发现数据库中数据存在的异常情况是非常重要的。偏检验的基本方法就是寻找观察结果与参照之间的别。

数据挖掘技术主要包括哪些

数据挖掘又译为资料探勘、数据采矿。是一种透过数理模式来分析企业内储存的大量资料，以找出不同的客户或市场划分，分析出消费者喜好和行为的方法。它是数据库知识发现中的一个步骤。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的信息的过程。主要有数据准备、规律寻找和规律表示3个步骤。数据挖掘的任务有关联分析、聚类分析、分类分析、异常分析、特异群组分析和演变分析等。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。

是一个用数据发现问题、解决问题的学科。

通常通过对数据的探索、处理、分析或建模实现。

我们可以看到数据挖掘具有以下几个特点：

基于大量数据：并非说小数据量上就不可以进行挖掘，实际上大多数数据挖掘的算法都可以在小数据量上运行并得到结果。但是，一方面过小的数据量完全可以通过人工分析来总结规律，另一方面来说，小数据量常常无法反映出真实世界中的普遍特性。

非平凡性：所谓非平凡，指的是挖掘出来的知识应该是不简单的，绝不能是类似某体育评论员所说的“经过我的计算，我发现了一个有趣的现象，到本场比赛结束 为止，这届世界杯的进球数和失球数是一样的。非常的巧合！”那种知识。这点看起来勿庸赘言，但是很多不懂业务知识的数据挖掘新手却常常犯这种错误。

隐含性：数据挖掘是要发现深藏在数据内部的知识，而不是那些直接浮现在数据表面的信息。常用的BI工具，例如报表和OLAP，完全可以让用户找出这些信息。

新奇性：挖掘出来的知识应该是以前未知的，否则只不过是验证了业务专家的经验而已。只有全新的知识，才可以帮助企业获得进一步的洞察力。

价值性：挖掘的结果必须能给企业带来直接的或间接的效益。有人说数据挖掘只是“屠龙之技”，看起来神乎其神，却什么用处也没有。这只是一种误解，不可否认的 是在一些数据挖掘项目中，或者因为缺乏明确的业务目标，或者因为数据质量的不足，或者因为人们对改变业务流程的，或者因为挖掘人员的经验不足，都会导 致效果不佳甚至完全没有效果。但大量的成功案例也在证明，数据挖掘的确可以变成提升效益的利器

数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。

数据挖掘流程： 定义问题：清晰地定义出业务问题，确定数据挖掘的目的。

数据准备：数据准备包括：选择数据–在大型数据库和数据仓库目标中 提取数据挖掘的目标数据集;数据预处理–进行数据再加工，包括检查数据的完整性及数据的一致性、去噪声，填补丢失的域，删除无效数据等。

数据挖掘：根据数据功能的类型和和数据的特点选择相应的算法，在净化和转换过的数据集上进行数据挖掘。

结果分析：对数据挖掘的结果进行解释和评价，转换成为能够终被用户理解的知识。

数据挖掘的技术，可粗分为：统计方法、机器学习方法、神经网络方法和数据库方法。统计方法，可细分为：回归分析（多元回归、自回归等）、判别分析（贝叶斯判别、CBR、遗传算法、贝叶斯信念网络等。神经网络方法，可细分为：前向神经网络（BP算法等）、自组织神经网络（自组织特征映射、竞争学习等）等。数据库方法主要是基于可视化的数据分析或OLAP方法，另外还有面向属性的归纳方法。

您好，我是研究数据挖掘的，给予简易完整的回答，希望能帮到你。

数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据集中识别有效的、新颖的、潜在有用的，以及终可理解的模式的非平凡过程。它是一门涉及面很广的交叉学科，包括机器学习、数理统计、神经网络、数据库、模式识别、粗糙集、模糊数学等相关技术。

数据挖掘的技术，可分为：统计方法、机器学习方法、神经网络方法和数据库方法。统计方法，可细分为：回归分析（多元回归、自回归等）、判别分析（贝叶斯判别、CBR、遗传算法、贝叶斯信念网络等。神经网络方法，可细分为：前向神经网络（BP算法等）、自组织神经网络（自组织特征映射、竞争学习等）等。数据库方法主要是基于可视化的数据分析或OLAP方法，另外还有面向属性的归纳方法。

数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据集中识别有效的、新颖的、潜在有用的，以及终可理解的模式的非平凡过程。它是一门涉及面很广的交叉学科，包括机器学习、数理统计、神经网络、数据库、模式识别、粗糙集、模糊数学等相关技术。

数据挖掘技术包括统计学、聚类分析、决策树分类技术、人工神经网络。

我是研究数据挖掘的，给予简易完整的回答，。

数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据集中识别有效的、新颖的、潜在有用的，以及终可理解的模式的非平凡过程。它是一门涉及面很广的交叉学科，包括机器学习、数理统计、神经网络、数据库、模式识别、粗糙集、模糊数学等相关技术。

数据挖掘的技术，可分为:统计方法、机器学习方法、神经网络方法和数据库方法。统计方法，可细分为:回归分析（多元回归、自回归等）、判别分析（贝叶斯判别、CBR、遗传算法、贝叶斯信念网络等。神经网络方法，可细分为:前向神经网络（BP算法等）、自组织神经网络（自组织特征映射、竞争学习等）等。数据库方法主要是基于可视化的数据分析或OLAP方法，另外还有面向属性的归纳方法。

数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据集中识别有效的、新颖的、潜在有用的，以及终可理解的模式的非平凡过程。它是一门涉及面很广的交叉学科，包括机器学习、数理统计、神经网络、数据库、模式识别、粗糙集、模糊数学等相关技术。

数据挖掘的技术，可分为：统计方法、机器学习方法、神经网络方法和数据库方法。统计方法，可细分为：回归分析（多元回归、自回归等）、判别分析（贝叶斯判别、CBR、遗传算法、贝叶斯信念网络等。神经网络方法，可细分为：前向神经网络（BP算法等）、自组织神经网络（自组织特征映射、竞争学习等）等。数据库方法主要是基于可视化的数据分析或OLAP方法，另外还有面向属性的归纳方法。

关联，聚类，分类，异常点检测。主要是四种。还有数据清洗