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数据挖掘教程

数据挖掘教程提供了数据挖掘的基本和高级概念。我们的数据挖掘教程是为学习者和专家设计的。

数据挖掘是帮助企业家、研究人员和个人从庞大的数据集中提取有价值信息的最有用的技术之一。数据挖掘也被称为数据库中的知识发现．知识发现过程包括数据清洗、数据集成、数据选择、数据转换、数据挖掘、模式评估和知识表示。

我们的数据挖掘教程包括数据挖掘的所有主题，如应用程序、数据挖掘与机器学习、数据挖掘工具、社交媒体数据挖掘、数据挖掘技术、数据挖掘中的聚类、数据挖掘中的挑战等。

什么是数据挖掘?

提取信息以识别模式、趋势和有用数据的过程称为数据挖掘，这些数据将允许业务从庞大的数据集中做出数据驱动的决策。

换句话说，我们可以说数据挖掘是将信息的隐藏模式从各个角度进行调查，将其分类为有用的数据，并在特定的领域进行收集和组装，如数据仓库、高效分析、数据挖掘算法、帮助决策和其他数据需求，最终降低成本并产生收益。

数据挖掘是一种自动搜索大量信息以发现超越简单分析程序的趋势和模式的行为。数据挖掘利用复杂的数学算法进行数据分段，并评估未来事件的概率。数据挖掘也称为数据的知识发现(KDD)。

数据挖掘是组织从庞大的数据库中提取特定数据以解决业务问题的过程。它主要是将原始数据转化为有用的信息。

数据挖掘类似于数据科学，由一个人在特定的情况下，对特定的数据集进行，并有一个目标。这个过程包括各种类型的服务，如文本挖掘、web挖掘、音频和视频挖掘、图像数据挖掘和社交媒体挖掘。它是通过简单或高度特定的软件来完成的。通过外包数据挖掘，可以以较低的运营成本更快地完成所有工作。专业公司还可以使用新技术来收集手工无法定位的数据。在各种平台上有大量的信息，但很少有知识是可访问的。最大的挑战是分析数据，提取可以用来解决问题或公司发展的重要信息。有许多强大的工具和技术可用于挖掘数据并从中找到更好的见解。

数据挖掘的类型

数据挖掘可以对以下类型的数据进行:

关系数据库:

关系数据库是由表、记录和列正式组织的多个数据集的集合，可以以各种方式访问其中的数据，而不必识别数据库表。表传递和共享信息，方便了数据搜索、报告和组织。

数据仓库:

数据仓库是一种从组织内的各种来源收集数据的技术，以提供有意义的业务见解。大量的数据来自多个地方，如市场营销和财务。提取的数据用于分析目的，并有助于商业组织的决策。数据仓库是为数据分析而设计的，而不是事务处理。

数据存储库:

数据存储库通常指数据存储的目的地。然而，许多IT专业人员更清楚地使用这个术语来指代IT结构中的特定类型的设置。例如，一个组织保存各种信息的一组数据库。

对象-关系数据库:

面向对象数据库模型和关系数据库模型的组合称为对象关系模型。它支持类、对象、继承等。

对象-关系数据模型的主要目标之一是缩小关系数据库和在许多编程语言(例如c++、Java、c#等)中经常使用的面向对象模型实践之间的差距。

事务数据库:

事务性数据库指的是一种数据库管理系统(DBMS)，它可以在数据库事务未正确执行时撤销该事务。尽管这在很久以前是一种独特的功能，但今天，大多数关系数据库系统都支持事务性数据库活动。

数据挖掘的优势

数据挖掘技术使组织能够获得基于知识的数据。
数据挖掘使组织能够在操作和生产中进行有利可图的修改。
与其他统计数据应用相比，数据挖掘具有较高的成本效益。
数据挖掘有助于组织的决策过程。
它有助于自动发现隐藏模式以及预测趋势和行为。
在新系统和现有平台中都可以诱导。
这是一个快速的过程，使新用户很容易在短时间内分析大量数据。

数据挖掘的缺点

这些组织可能会将客户的有用数据卖给其他组织来赚钱。根据该报告，美国运通将其客户的信用卡消费出售给了其他组织。
许多数据挖掘分析软件很难操作，需要提前培训才能使用。
由于在设计中使用了不同的算法，不同的数据挖掘工具以不同的方式运行。因此，选择合适的数据挖掘工具是一项非常具有挑战性的任务。
数据挖掘技术并不精确，因此在某些情况下可能会导致严重的后果。

数据挖掘应用

数据挖掘主要用于具有强烈消费者需求的组织-零售，通信，金融，营销公司，确定价格，消费者偏好，产品定位，以及对销售，客户满意度和企业利润的影响。数据挖掘使零售商能够使用客户购买的销售点记录来开发产品和促销活动，以帮助组织吸引客户。

以下是数据挖掘被广泛应用的领域:

医疗保健领域的数据挖掘:

医疗保健领域的数据挖掘在改善医疗系统方面具有极好的潜力。它使用数据和分析来获得更好的见解，并确定将增强卫生保健服务和降低成本的最佳做法。分析人员使用数据挖掘方法，如机器学习、多维数据库、数据可视化、软计算和统计学。数据挖掘可以用来预测每个类别的患者。这些程序确保患者在正确的地点和正确的时间得到重症监护。数据挖掘还使医疗保险公司能够识别欺诈和滥用行为。

市场篮子分析中的数据挖掘

购物篮分析是一种基于假设的建模方法。如果你买了一组特定的产品，那么你更有可能买另一组产品。这种技术可以使零售商了解买家的购买行为。这些数据可以帮助零售商了解买家的需求，并相应地改变商店的布局。使用不同的分析比较结果在不同的商店之间，在不同的人口统计群体之间可以做到。

教育中的数据挖掘:

教育数据挖掘是一个新兴的领域，关注于开发从教育环境产生的数据中探索知识的技术。EDM的目标被公认为肯定学生未来的学习行为，研究教育支持的影响，促进学习科学。一个组织可以使用数据挖掘来做出精确的决策，也可以预测学生的结果。有了这些结果，学校就可以专注于教什么和怎么教。

制造工程中的数据挖掘:

知识是制造企业拥有的最好的资产。数据挖掘工具有助于在复杂的制造过程中发现模式。数据挖掘可用于系统级设计，以获得产品架构、产品组合和客户数据需求之间的关系。它还可以用于预测产品开发周期、成本和其他任务中的期望。

客户关系管理中的数据挖掘:

客户关系管理(CRM)就是要获得和保持客户，提高客户忠诚度，实施以客户为导向的战略。为了与客户建立良好的关系，业务组织需要收集数据并分析数据。通过数据挖掘技术，收集到的数据可以用于分析。

数据挖掘在欺诈检测中的应用

欺诈行为造成数十亿美元的损失。传统的欺诈检测方法有点费时和复杂。数据挖掘提供有意义的模式，并将数据转化为信息。一个理想的欺诈检测系统应该保护所有用户的数据。监督方法由样本记录的集合组成，这些记录分为欺诈记录和非欺诈记录。使用这些数据构建一个模型，该技术用于识别文档是否欺诈。

谎言检测中的数据挖掘

逮捕罪犯不是什么大事，但从他口中套出真相却是一项极具挑战性的任务。执法部门可以使用数据挖掘技术来调查犯罪行为，监控可疑的恐怖分子通信等。该技术还包括文本挖掘，它在数据(通常是非结构化文本)中寻找有意义的模式。将以往调查收集到的信息进行比较，构建了测谎模型。

数据挖掘金融银行:

银行系统的数字化应该在每一笔新交易中产生大量的数据。数据挖掘技术可以帮助银行家解决银行和金融领域的业务相关问题，通过识别业务信息和市场成本中的趋势、伤亡人数和相关性，这些问题对于经理或高管来说并不是立即明显的，因为数据量太大或专家在屏幕上产生的速度太快。经理可以通过这些数据更好地定位、获取、保留、细分和维护一个有利可图的客户。

数据挖掘中实现的挑战

虽然数据挖掘非常强大，但在执行过程中面临许多挑战。各种挑战可能与性能、数据、方法和技术等有关。当挑战或问题得到正确认识并得到充分解决时，数据挖掘过程就变得有效了。

不完整且有噪声的数据:

从大量数据中提取有用数据的过程就是数据挖掘。现实世界中的数据是异构的、不完整的和有噪声的。大量的数据通常是不准确或不可靠的。这些问题可能是由于数据测量仪器或人为错误造成的。假设一家零售连锁店收集了消费超过500美元的客户的电话号码，会计员工将这些信息输入他们的系统。在输入电话号码时，可能会出现数字错误，导致数据不正确。甚至有些客户可能不愿意透露他们的电话号码，这导致数据不完整。由于人为或系统错误，数据可能会被更改。所有这些后果(噪声和不完整的数据)使得数据挖掘具有挑战性。

数据分布:

真实世界的数据通常存储在分布式计算环境中的各个平台上。它可能在数据库中、单个系统中，甚至在internet上。实际上，由于组织和技术方面的考虑，将所有数据集中到一个集中的数据存储库中是一项相当艰巨的任务。例如，不同的区域办公室可能有自己的服务器来存储数据。将所有办公室的所有数据存储在一个中央服务器上是不可行的。因此，数据挖掘需要开发能够挖掘分布式数据的工具和算法。

复杂的数据:

真实世界的数据是异构的，它可以是多媒体数据，包括音频和视频、图像、复杂数据、空间数据、时间序列等等。管理这些不同类型的数据并提取有用的信息是一项艰巨的任务。大多数情况下，必须改进新技术、新工具和方法才能获得特定的信息。

性能:

数据挖掘系统的性能主要依赖于所使用算法和技术的效率。如果设计的算法和技术不符合要求，则会影响数据挖掘过程的效率。

资料私隐及保安:

数据挖掘通常会导致数据安全、治理和隐私方面的严重问题。例如，如果零售商分析了购买商品的详细信息，那么它就会在未经客户许可的情况下泄露有关客户购买习惯和偏好的数据。

数据可视化:

在数据挖掘中，数据可视化是一个非常重要的过程，因为它是以一种像样的方式向用户显示输出的主要方法。提取的数据应该准确地传达它想要表达的意思。但是很多时候，以精确和简单的方式向最终用户表示信息是困难的。输入数据和输出信息是复杂的，非常高效，并且需要实现成功的数据可视化过程以使其成功。