数据挖掘总结什么是数据挖掘？数据挖掘怎么做啊？

如何系统地学习数据挖掘

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（原文。

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技 术尤其是计算机领域的技术发展是宽泛且快速更替的（十年前做网页设计都能成立公司）。

(3)，Association for the Advancement of Artificial Intelligence、搜索。

目标可以先吃透数据挖掘10大算法各自的使用情况和优缺点。

另外现在国内关于数据挖掘的概念都很混乱，Journal of Machine Learning Research Homepage，才能学得越快越有效果。

如KDD,myrrix等（具体可以在e或GitHub，统计技能是应该掌握的。

3）科学研究方向、单纯的一个展示展现技 师.数据挖掘工程师 需要理解主流机器学习算法的原理和应用，我没有别的意思，时间 有限、科研单位，一个懂得市场营销和数据挖掘技能的人应该可以胜任， 比如一个迷你型的挖掘项目: How do I e a data scientist、EXCEL等。

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但是技术在结合 行业之后就能够独当一面了、数据库和机器学习等学科、《算法导论》，英文素质是科研人才必备的《Machine Learning

数据分析和数据挖掘的深入学习为什么重要

1、大数据（big data）： 指无法在可承受的时间范围内用常规工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产； 在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。

大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）Veracity（真实性） 。

2、数据分析： 是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。

这一过程也是质量管理体系的支持过程。

在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。

数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能，并使得数据分析得以推广。

数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。

3、数据挖掘（英语：Data mining）： 又译为资料探勘、数据采矿。

它是数据库知识发现（英语：Knowledge-Discovery in Databases，简称：KDD)中的一个步骤。

数据挖掘一般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。

什么是数据挖掘，简述其作用和应用。

数据挖掘(Data Mining)，就是从存放在数据库，数据仓库或其他信息库中的大量的数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程。

　1)数据挖掘能做以下七种不同事情（分析方法）：

　　

数据挖掘

· 分类 （Classification）

　　· 估值（Estimation）

　　· 预言（Prediction）

　　· 相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）

　　· 聚集（Clustering）

　　· 描述和可视化（Description and Visualization）

　　· 复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)

　　2)数据挖掘分类

　　以上七种数据挖掘的分析方法可以分为两类：直接数据挖掘；间接数据挖掘

　　· 直接数据挖掘

　　目标是利用可用的数据建立一个模型，这个模型对剩余的数据，对一个特定的变量（可以理解成数据库中表的属性，即列）进行描述。

　　· 间接数据挖掘

　　目标中没有选出某一具体的变量，用模型进行描述；而是在所有的变量中建立起某种关系 。

　　· 分类、估值、预言属于直接数据挖掘；后三种属于间接数据挖掘

　　3)各种分析方法的简介

　　· 分类 （Classification）

　　首先从数据中选出已经分好类的训练集，在该训练集上运用数据挖掘分类的技术，建立分类模型，对于没有分类的数据进行分类。

　　例子：

　　a. 信用卡申请者，分类为低、中、高风险

　　b. 故障诊断：中国宝钢集团与上海天律信息技术有限公司合作，采用数据挖掘技术对钢材生产的全流程进行质量监控和分析，构建故障地图，实时分析产品出现瑕疵的原因，有效提高了产品的优良率。

　　注意： 类的个数是确定的，预先定义好的

　　· 估值（Estimation）

　　估值与分类类似，不同之处在于，分类描述的是离散型变量的输出，而估值处理连续值的输出；分类

数据挖掘

的类别是确定数目的，估值的量是不确定的。

　　例子：

　　a. 根据购买模式，估计一个家庭的孩子个数

　　b. 根据购买模式，估计一个家庭的收入

　　c. 估计real estate的价值

　　一般来说，估值可以作为分类的前一步工作。

给定一些输入数据，通过估值，得到未知的连续变量的值，然后，根据预先设定的阈值，进行分类。

例如：银行对家庭贷款业务，运用估值，给各个客户记分（Score 0~1）。

然后，根据阈值，将贷款级别分类。

　　· 预言（Prediction）

　　通常，预言是通过分类或估值起作用的，也就是说，通过分类或估值得出模型，该模型用于对未知变量的预言。

从这种意义上说，预言其实没有必要分为一个单独的类。

预言其目的是对未来未知变量的预测，这种预测是需要时间来验证的，即必须经过一定时间后，才知道预言准确性是多少。

　　例子： 海南航空引入领先的数据挖掘工具马克威分析系统，分析客流、燃油等变化趋势，以航线收益为主题进行数据挖掘，制定精细的销售策略，有效提高了企业收益。

　　· 相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）

　　决定哪些事情将一起发生。

　　例子：

　　a. 超市中客户在购买A的同时，经常会购买B，即A => B(关联规则)

　　b. 客户在购买A后，隔一段时间，会购买B （序列分析）

　　· 聚集（Clustering）

　　聚集是对记录分组，把相似的记录在一个聚集里。

聚集和分类的区别是聚集不依赖于预先定义好的类，不需要训练集。

　　例子：

　　a. 一些特定症状的聚集可能预示了一个特定的疾病

　　b. 租VCD类型不相似的客户聚集，可能暗示成员属于不同的亚文化群

　　聚集通常作为数据挖掘的第一步。

例如，"哪一种类的促销对客户响应最好？"，对于这一 类问题，首先对整个客户做聚集，将客户分组在各自的聚集里，然后对每个不同的聚集，回答问题，可能效果更好。

　　c. 中国移动采用先进的数据挖掘工具马克威分析系统，对用户wap上网的行为进行聚类分析，通过客户分群，进行精确营销。

　　· 描述和可视化（Des cription and Visualization） 来源：网界网论坛

　　是对数据挖掘结果的表示方式。

如何对客户进行数据挖掘与分析

原发布者:zhangmeng255 新客户是展会宝贵的后备资源，也是展会未来的发展空间，新客户数量的多寡决定着展会未来可能发展规模的大小，也决定着展会发展后劲的大小。

善于开发新客户对每一个展会都具有重要的意义。

可是，展会如何才能开发更多的新客户？一、在目标市场中寻找潜在客户编辑本段包括参展商和观众在内，一个展会的客户数量常常高达数万。

如此庞大的客户数量，如果用传统的办法来开发，不仅费用昂贵，针对性不强，而且效果还有限。

会展行业要求有与传统方法不同的新客户开发方法，这种方法是：通过市场细分选定特定的目标市场，经过特定的渠道在目标市场中收集目标客户资料，将这些资料建立客户数据库，通过聚类分组办法将客户按展会的需求分成不同类群，再通过数据挖掘技术，从大量的数据中发掘有用的信息，寻找到展会的潜在客户。

一般步骤如下：1、确定目标市场。

主要是根据展会的展览题材范围和展会定位，经过市场细分确定目标参展商的行业范围地区范围；根据展会题材产品的用户特征，经过市场细分确定目标观众的行业范围地区范围。

2、收集客户信息，编制客户数据库。

确定目标客户行业范围地区范围以后，可以通过以下渠道去收集展会目标客户的具体信息：行业企业名录、商会和行业协会、政府主管部门、专业报刊、同类展会、外国驻华机构、专业网站、电话黄页等，还可以利用朋友、熟人、社会和行业知名人士牵线搭桥等方法来收集目标客户资料。

这些目标客户资料收集到以后，展会可以将它们输入客户数据库中

数据挖掘方面还有什么研究方向吗

数据挖掘领域主要包括以下方面：基础理论研究(规则和模式挖掘、分类、聚类、话题学习、时间空间数据挖掘、机器学习方法，监督、非监督、半监督等)、社交网络分析和大规模图挖掘(图模式挖掘、社区发现、网络聚类系数估计、网络关系挖掘、网络用户行为分析、网络信息传播、社交网络应用，社交推荐(信息、好友等))、大数据挖掘(算法的并行、分布式扩展、多源异构数据融合挖掘等)。

数据挖掘应用(医疗、教育、金融等)。

研究热点是大数据挖掘、社交网络和大规模图挖掘。

下面，在说一下什么是大数据挖掘，它跟传统的方法其本质区别是什么?大数据挖掘可以分为三点：算法的扩展、分布式框架开发、多源数据融合分析。

通过阅读KDD’13，KDD’14，几篇KDD’15的big data session中的文章，几乎百分之百的文章都提到了算法的scalability。

由此可见，现今大数据挖掘与传统算法的本质区别在于算法的可扩展性。

换句话说，现在研究的算法在不仅仅能处理小规模数据集，当数据增加时也具有较大范围内的适合。

算法的扩展，我理解为两个方面：scale out-纵向扩展以及scale up-横向扩展。

纵向扩展最要在算法底层、良好的数据结构设计或者并行设计方面。

横向扩展主要指算法的分布式技术实现(自己编写分布式算法或者基于现有分布式框架实现)。

这里所说的“大数据”，在不同的挖掘领域(文本、图结构、机器学习、图像)所对应的数据量是不同的。

对文本来说，几百万个样本可能就是“大数据”;对机器学习来说，千万个样本，几十维、几百维(MB/GB)就是“大数据”;对大规模图挖掘来说，千万级节点、亿级边(GB)，也是“大数据”;对图像数据，百万级图像(TB)完全可以称得上“大数据”。

那么，要做算法的可扩展性是不是必须用到并行技术、分布式编程技术?答案是一般需要，但并不绝对。

算法如果做到了极致，单台计算机也能处理“大数据”问题，比如：TurboGraph: A Fast Parallel Graph Engine Handing Billion-Scale Graphs in a Single PC. 文章仅仅在一台计算机上利用线程并行(多核)实现了计算机集群完成的工作。

有些文章是用MATLAB来完成的实验(Comparing apples to oranges: a scalable solution with heterogeneous hashing、Fast Flux Discrimination for Large-Scale Sparse Nonlinear Classification、Online Chinese Restaurant Process)、有些文章是利用hadoop集群来完成实验、有些是利用C/JAVA语言编写分布式程序实现、有些是利用多核CPU的多线程并行实现。

可见，算法的实现方式不重要，重要的是算法具有scalability。

多源数据融合以及挖掘分析也可以称得上大数据挖掘，可能不见得数据集有非常大，但是通过多种数据的融合发现了之前完成不了的事情、或者之前完成效果不好的事情。

比如：heterogeneous hashing文章用了两个异构数据集(text、image)进行relation-aware分析。

特别是微软亚洲研究院在KDD’13 上的U-Air: When Urban Air Quality Inference Meets Big Data，这篇文章就是融合了5个数据集(气象数据、空气质量数据、POI数据、路网数据、轨迹数据)，利用传统的数据挖掘方法进行了融合分析，得到了较好的效果并进行了商业应用。

附注：个人认为算法也应该考虑扩展性，在面临数据集增加时，看看是否还会能达到高效地预测结果。

总结：在大数据研究中，更多的是偏理论算法的研究。

可以这样说，数据挖掘本身就是跟数据打交道，在特定情况下(数据集较大时或不断增加时)，数据挖掘的任何一个研究点都可能会遇到“大数据”问题。

所以，真正需要做的是找准一个问题，利用传统方法进行挖掘，并测试在大规模数据集下传统算法是否可行，如果不可行，提出算法的改进版或者自己动手实现一个新的、具有可扩展性的算法，这就是大数据研究的过程(也包括异构数据融合分析)。

什么是数据挖掘？数据挖掘怎么做啊？

数据挖掘简单地说就是，在大型数据库中，自动发现有用信息的过程，加以分析。

其中数据库中的知识发现是重要的环节，也就是人们说的KDD，knowledge discovery in database。

网舟科技在数据分析与可视化方面有自己独特的见解与心得，专注美国Adobe数据产品的实际应用分析。

2KDD是什么 其实就是一个数据处理的过程，从输入数据开始，进行预处理工作，包括特征选择，维归约规范化和选择数据子集等等，随后进行分析和挖掘，再经过处理，例如模式过滤，可视化，模式表示等，最后形成可用信息的过程。

3数据挖掘要解决什么问题 具体的讲主要是以下几个，首先是数据的可伸缩性，提高或改变数据的可伸缩度。

其次是解决数据高维性的问题。

处理异种数据和复杂数据。

解决数据所有权与分布问题。

对非传统的分析进行合理处理。

4数据挖掘的任务 其实主要包括四个大块，可以独立运行，也可以联合操作，分别是聚类分析，预测建模，关联分析，异常检测。

聚类分析实用的技术包括K均值，凝聚层次聚类，dbscan，簇评估等，主要目的是通过基于原型，密度，图等的聚类，发现其间的关系。

预测建模则更多的是一种可视化角度分析方法，利用分类，回归等方法，来建立模型解决问题。

关联分析顾名思义，更多强调数据中的特征强关联，例如说过一万次的啤酒与尿布等。

异常检验则主要是识别不同于其他数据的具有显著特征值的数据。