大数据背景下数据挖掘技术的应用

《计算机科学与技术前沿》

课程论文

大数据背景下数据挖掘技术的应用

2016年1月7日 题目 学院 学号 姓名 指导老师 日期

大数据背景下数据挖掘技术的应用

摘要

当今社会是一个信息化社会的时代，同时又是一个大数据时代。随着互联网、物联网、云计算和人工智能等信息技术和计算机产业的不断发展和进步，使得数据的处理成为一个亟待解决的问题。因此在大数据的背景下,如何高效地从大量包含有用数据的库获得有用信息已成为企业和科研工作重点关注的点，而这一工作涉及的关键技术就是数据挖掘技术。总得说，数据处理的需要既给数据挖掘技术带来了机遇，于此同时带来了一系列的挑战。

本文分别从企业、图书管理和情报学领域三个方面阐述数据挖掘技术的应用，同时对它的发展现状、存在的问题和未来的发展趋势进行了一些阐述，从而加深了对数据挖掘技术的理解，以便更好地了解数据挖掘在各个领域的应用，最后对数据挖掘技术的应用进行一个整体的总结。

【关键字】：大数据；数据挖掘；数据挖掘的应用

Application of data mining technology

in the context of data

Abstract

Today is the age of information society,but it is also an age of big data．With development and progress of information technology and the computer industry which include the Internet, the Internet of things, cloud computing and artificial intelligence, data processing has become an urgent problem．Therefore,in the context of big data,how to get useful information from a large library of useful data have become focuses of enterprises and scientific and research work．The work involved is the key technology of data mining．In General spedking, data processing needs for data mining technology, and at the same time poses a series of challenges．

The paper aims to account the development present situation,existing problems,and developmenttrend in the future based on companies,library management and the field of information science development,so as to enhance understanding of the data mining technology ,to better understand data mining applications in various fields,and to draw an overall summary of the application of data mining technology．

【Key words】：Large amounts of data；Data mining；Application of data mining

目录

1.引言 (1)

1.1数据挖掘的定义 (1)

1.2数据挖掘的基本原理 (1)

1.2.1数据准备环节 (1)

1.2.2数据挖掘阶段 (2)

1.2.3结果的解释和评价 (2)

1.3数据挖掘的发展现状 (2)

1.4数据挖掘的意义 (3)

2．数据挖据技术的应用 (4)

2.1数据挖掘技术在企业中的应用 (4)

2.1.1在营销中的应用 (4)

2.1.2在银行中的应用 (5)

2.2在图书馆管理中的应用 (6)

2.2.1图书馆自动化业务管理系统中的应用 (6)

2.2.2在“云图书馆”中的应用 (6)

2.3 在情报学领域中的应用 (6)

3．存在的问题 (8)

4.发展趋势 (9)

4.1探索新的应用领域 (9)

4.2数据挖掘方法面向可伸缩性 (9)

4.3挖掘语言标准化 (9)

4.4数据挖掘可视化 (9)

5．总结 (10)

参考文献 (11)

1.引言

近年来, 互联网的发展使计算机、网络和通信三者融为了一体。网络经济、注意力经济等一大批新概念的提出,以它独特而又巨大的社会效益、极具挑战和机遇的内涵,成为了信息科学中一个十分引人注目的研究课题。但是,网络在迅速、方便地给我们带来大量信息的同时, 也带来了一系列的问题。比如说，信息量过大而又难以及时消化；信息的真伪性难以准确识别；信息的安全难以妥善保证；信息的形式难以实现一致和统一处理等。因此，如何迅速、高效而又准确地获得有重要价值的信息,如何利用已经建立的历史数据去用于预测和指导未来的行动，以及如何从这些大量数据中去发现知识等问题，促进了知识发现和数据挖掘技术的发展，下面对数据挖掘的一些相关概念进行了相应的阐述。

1.1数据挖掘的定义

数据挖掘简单的说就是一个从大量、不完全、有干扰和随机的数据库中去获取隐藏在它们当中的、我们事先不知道的、但是包含大量潜在的有用信息和知识的过程。它是能够实现智能化和自动地把数据转变成有用信息和知识的一种技术和辅助工具,又是我们对数据库技术进行研究和改善的结果。数据挖掘，它又是一门非常广义的交叉学科, 它汇聚了各个不同领域的研究人员, 特别是数据库、人工智能、数理统计、可视化、并行计算等相关方面的专家和技术人员[1]。

1.2数据挖掘的基本原理

数据挖掘又叫数据库知识的发现,它是一个从数据库中发现并提取隐含的、未知的有用数据。数据挖掘主要包括数据准备、数据挖掘以及结果解释和评价这三个阶段。而在数掘的整个处理过程中,数据挖掘的分析方法是整个过程中最为关键的一个环节。

1.2.1数据准备环节

数据准备是指在有一定的干扰,数据存在形式不一致和有数据缺失的情况下,对数据进行整理、清洗和预处理的一个准备过程。

1.2.2数据挖掘阶段

数据挖掘阶段指的是取数据的模式,即数据准备是从大量庞杂的数据源获得数据挖掘所用的目标数据，由于在数据收集的阶段可能得到脏数据。因此，数据挖掘过程中最关键的一步是使用智能的方法对数据进行提取、分类和聚类等。在此之前，首先需要确定是采用哪种形式的提取模式,然后紧接着就是根据提取模式选择相应挖掘算法的参数,通过这种分析数据的方式才能形成合适的提取知识的模式。

1.2.3结果的解释和评价

通过数据挖掘出来的数据需要根据实际需要转变成为面向用户的数据模型，即用户能够理解的模式，然后跟据其对要解决的决策问题是否有真正的作用得出所获得数据是否具有现实的意义。

1.3数据挖掘的发展现状

数据挖掘的应用领域十分广泛，大概的可以这样说只要有数据存在的地方，就会存在数据挖掘的使用价值。当前国内数据挖掘的研究领域主要分布在:数据挖掘方法的研究、数据挖掘应用的研究、Web挖掘研究这三大块。

国内数据挖掘的研究与国外研究状况相比较，我国对于数据挖掘知识的发现整体研究态势比较晚，而且没有形成统一的、比较完整的研发力量。20世纪前，也只有国家的自然科学基金第一次提供项目资金支持中科院对于数据挖掘的研究。当前，从事数据挖掘的研究和应用开发的人员主要是高校的教授，也有一部分研究力量是公司员工或者国家研究院所的研究人员；比方说，阿里巴巴集团的数据挖掘研发团队以及百度、腾讯等大型互联网集团的从事数据挖掘研究的职工。并且，在大多数情况下，数据挖掘研究的领域主要集中在挖掘算法的研究、数据挖掘相关理论的研究以及数据挖掘的实际应用等方面。现阶段，一些数据挖掘科研项目的经费主要由政府资助，研究工作也大多是在这样的条件下进行的。

值得注意的是，国内大多数科研单位和高等院校也正在争相开展数据挖掘和知识发现的基础理论以及实际应用研究分析。比如，复旦大学和华中理工大学等院校针对的是关联规则的开采算法的优化和改造；而其他的单位则对针对非结构化的数据知识和已经发现的网页数据进行挖掘技术的研究[2]。

1.4数据挖掘的意义

大数据时代的到来意味着我们在应用和利用数字信息技术的同时，需要花费比较多的人力、物力和财力去删选、存储以及利用建立起来的大数据库。比方说，在一个银行系统中，每天会有数以万计的银行运转和ATM终端产生的庞大交易数据，那么他们需要解决的问题是如何从这样一个庞大的数据库中去筛选、分类和聚类并获得有价值的数据；而这正是数据挖掘要解决的问题，所以说在当下的大数据时代背景下，数据挖掘的作用其他技术不可替代的[3]。

2．数据挖据技术的应用

2.1数据挖掘技术在企业中的应用

2.1.1在营销中的应用

传统无差别的大众媒体营销策略已经无法满足现在的零售市场环境下激烈的竞争需求。由此而出现的精准营销策略将是当前以及未来的企业发展方向；在精准营销领域中最常见的数据挖掘和分析方法主要包括三类，分别是分类、聚类和关联规则[4]。

(1)关联规则

数据挖掘的关联规则指的是在大量数据中去发现它们之间集中的相关性。比如，用数据间存在的空间联系去发现啤酒与尿布之间联系，从而提高尿布和啤酒销量；另外一个案例是利用数据间的时间关联规则去发掘出孕婴用品和家居装修之间潜在的关系，以便增加这两种商品的销量；或者是用时间关联规则发掘出调味品、纸巾和化妆品之间的关联等。

(2)分类

分类就是假设数据库中现有的对象同属于一个预先就已给定的类集，然后将数据库中的这些数据分给指定的类，本质上讲它是属于一种基于模型的预测。比方说，实名制后电信或移动公司会事先将用户的信用状况分为信用好与信用坏两大类。然后，对于一个新的用户，他的信用状态确定可以采用“决策树”法建一个事先的分类模型，并从一组没有次序并且毫无规则的用户数据库中推测出一个决策树表样式的分类规则。具体是：树的非叶子节点表示一些基本的客户特征，而其中的叶子节点表示各个客户分类标识，从树顶端的根节点由上而下到每个叶子节点表示一条分类规则，所以通过决策树能够得出很多分类规则，形成一个分类规则集合，利用得到的规则集合就可以得出一个未知用户的信用状态。

(3)聚类

聚类指的是将一个数据中抽象的对象集合进行一定规则的分组，然后根据每个元素的共同特征组成一个新的多个类的分析过程。这样做目的是通过这种具有相似性的聚类方法去获得已有数据的分类。

比方说在精准营销中，为某个特定的品牌找到目标客户,解决品牌由“谁来卖”这一问题是关键,科学的划分和分析客户数据确是解决这一问题的一个十分有效的手段。通过聚类，可以实现把目标客户分成为多个类的目标,其中的同一个类的客户都是具有很大程度相似性的,主要表现在他们的购买行为十分一致,但是不同分类之间的客户确存在很大的差异性,主要表现在他们的购买行为是完全不同的。

2.1.2在银行中的应用

(一) 在信用风险评估中的应用

在银行的贷款方进行的信用风险评估是银行根据已有的数据库利用数据挖掘技术的主要形式之一，银行可以利用这种方式建立一个客户等级评判模型。比如，仿生物的神经网络模型和数理统计样式的贝叶斯分析模型等模型，对贷款方的信用风险进行评估。所以当银行在评估账户的信誉时，可以根据需要使用适当的直观的量化方式。根据信用评估在确定信用权重时，依照已经建立的数据挖掘模型，对每一个申请过程中的所有项进行公正的给分，然后把这些评分全部加起来就得出了一个申请人的实际信用度评分。最后银行根据得出的信用度评分来决定是否需要接受申请人的申请和其申请的信用额度。

(二) 客户关系管理中的应用

银行客户关系的管理同样也是银行的利用数据挖掘技术一个进行重要的应用方面。发掘并开拓新的客户是一个银行发展进程中非常重要的环节，因而银行通过利用这种探索性的挖掘数据方式，能够很好的发现那些数据中心存在的特征并且也能够预测出一场营销活动将会获得的实际影响率[5]。比如，银行可以利用聚类分析的方法对客户进行适当的分类，然后根据客户的风险评分、服务将会获得收入和成本等数据去分析、预测和优化相关的影响因素，从而能够达到最佳盈利的目标。同样银行也可以利用决策树的分类方法来进行合理的计算客户将会贡献的利益期望值，由此去分类客户，然后根据不同的期望值进行适当的分组，可

以将客户划分为黄金客户、顶级客户和普通客户这三种类型。从而能够依照分类之后的客户他们的一些实际特点去提供一些针对特殊人群的服务，以便有效的提高他们的忠诚度。并且，将数据挖掘技术运用到银行管理中，可以很好的预防客的户流失，能够在将要出现客户流失风险的时候，给他们提供一些特殊的待遇、服务和额外增值来保留客户。比如，当预测出客户将要停止在当前银行的放贷，转而去别的银行时，能够及时适当的降低利率和增加额度以确保留客户的流失。

2.2在图书馆管理中的应用

2.2.1图书馆自动化业务管理系统中的应用

目前，外国许多的图书馆自动化业务管理系统已经利用了数据挖这一技术。国内的数据挖掘技术在图书界的研究也十分活跃，但主要针对的是如何利用一些问题进行探讨，而真正具有可操作性强，并且能够指导实际中的业务的成熟产品相当的少，只是少数的大学图书馆自己研发带有个性化服务的管理系统。例如，人大自行研发的KBDL系统，就是其中之一。而且，图书馆的技术力量一般是相对薄弱的，所以进行自主研发数据挖掘系统的困难比较大。但是，由业务公司开发的那些具有数据挖掘功能的图书馆业务管理系统，将会在图书馆中进行推广和使用，也将推进数据挖掘技术在图书馆应用领域的普及和发展。

2.2.2在“云图书馆”中的应用

自从云计算的框架提出以来，它就得到了广泛的关注和应用。“云图书馆”也就是“图书馆云”，它是一种建立在云计算基础上的服务，也是一个建立在整个云计算模式架构下的功能层，又是互联网上的一朵“云”。由此可以得出，在云计算的环境下，“云图书馆”其实质是一种服务。各地图书馆终端能够共享“云图书馆”的基础设施，从而共同组成了一个互联网中的大型数据库。“云图书馆”利用数据挖掘的技术去发现那些深层次的知识，从而使得“云图书馆”的服务更加人性化[6]。

2.3 在情报学领域中的应用

数据挖掘在情报领域的应用是非常广泛的，除了商业、客户和管理等方面之外，信息化管理的主体图书馆里面的信息领域也同样有着巨大的研究空间。主要表现是通过对读者的信息、书目数据、读者借阅数据和文献检索记录等相关信息的收集，然后利用关联分析、聚类分析等方法进行数据挖掘，发现读者和借阅读

书之间的存在的关系、不同的读者群体的借阅倾向和不同学科间的潜在联系等，从而能够很好的管理员科学的安排书位以及采购的数量。也可以去研究管理人员的情商和服务的质量以及工作岗位之间的潜在关联性,以便为合理的安排管理人员提供恰当的决策依据。也能利用知识发现和挖掘技术进行知识的系统化管理, 从而达到最大化的信息资源利用[7]。

3．存在的问题

（1）数据挖掘的面临的基本问题就是其面对的数据数量和维数，而数据的结构因此变得十分复杂。那么如何进行有效的探索，恰当的选择分析的变量，也自然成为了数据挖掘首先需要解决的问题。

（2）由于数据挖掘所面对的的数据是非常庞大，并且现在的网络服务和其他一些服务产生数据十分复杂而又庞大。那么，现在的统计方法就会遇到一系列的问题，我们最直接的想法可能就是对将要进行挖掘是数据进行抽样。但是究竟如何抽样，抽取的样本选择多大，以及怎样去评判抽样后所获得的效果等，都是数据挖掘面临的难题。

（3）因为所要挖掘的数据是庞大的。因此，数据中不可避免的存在着就一定隐含的变化趋势，也就是说在数据挖掘的过程中，需要对这样的趋势做出对应的综合评价。

（4）各种各样的模型如何去运用，他们的运用效果又如何进行评价；同时，不同的研究人员对相同的数据进行挖掘，可能会得到不一样的结果，甚至是结果的差异非常大，即数据挖掘的可靠性问题，这些都是需要及时解决的关键性问题。

总的来说，数据挖掘是一个非常有用的工具和方法，但它不是万能的，而且目前在数据挖掘的研发上面还缺乏资金。虽然它能够帮助我们发现一些潜在的用户，却又不能告诉我们这是为什么；同时，它也不能绝对的保证这些挖掘出来的潜在用户会成为现实中用户。并且，数据挖掘的成功与否，需要我们对所期望解决的问题所涉及的相关领域有一个深刻的了解，全面的理解数据，并了解其中的过程，这样才能够对那些数据挖掘的结果给出合理的解释。

4.发展趋势

数据挖掘的任务与方法的多样性对数据挖掘提出了大量带有挑战性的问题，未来将会形成更大的研究高潮，研究的焦点可能主要会集中在下面几个方面：4.1探索新的应用领域

目前，数据挖掘正在不断探索扩大它的应用范围，例如：生物医学和电信等领域。由于通用的数据挖掘方法在处理特定的应用问题时存在一定的局限性。所以，目前数据挖掘的一种趋势就是开发具有针对性的应用领域数据挖掘系统[8]。

4.2数据挖掘方法面向可伸缩性

数据挖掘一个非常重要的方向就是一种基于约束的挖掘方式。这一方向主要致力于如何在增加用户交互的同时，提高挖掘处理的总体效率。并且它也提供了额外的控制方法，从而允许使用用户说明与约束，引导数据挖掘的系统向有关联的模式搜索。

4.3挖掘语言标准化

标准化的数据挖掘语言和其他方面的标准化，将有利于数据挖掘工作进行系统的开发，改善多个数据挖掘系统之间的相互操作，从而推广数据挖掘系统在企业以及社会教育中的使用。

4.4数据挖掘可视化

数据挖掘的可视化指的是从大量的数据中发现具有知识的有效途径。

总的来说，数据挖掘的语言正在向形式化和标准化方向发展，这一发展的方向能使知识的发现过程更加容易被用户所理解，也有利于开发适应多种数据类型的挖掘方法，以便能够解决不同数据集中的数据挖掘问题，数据挖掘的技术也将更加成熟和完善，应用领域将会非常广泛。

数据的大量产生和收集导致了信息的大爆炸，现代社会的竞争要求我们及时对这些产生的数据进行深层次的分析，以便能获得潜在数据中的有用信息。虽然我们现在有了非常强大的存储与检索系统，然而用户们却发现在分析以及使用已有的信息时变得越来越困难。数据存储的仓库虽然提供了可以容纳大量信息的地方，但是只有与数据挖掘技术的具体应用结合起来时，才能真正的解决用户所面临的困惑，从而使用户可以从大量庞杂的数据中找出真正有价值的东西。所以，现实的需要将会继续推动数据挖掘技术继续向前发展。并且，随着数据挖掘的进一步深化，数据挖掘技术也将更加成熟，能够解决更多的问题，其挖掘数据的效率将更高，比将会给用户带来更多的便利。

在此次论文的写作过程中，通过对数据挖掘相关内容的查询和了解，进一步加深了对数据挖掘的理解；从以前只是字面上知道数据挖掘这一概念，到对这一技术有了进一步的理解，在这个过程中学到了一些以前不知道的知识，收获了许多。

[1] 王斌会．数据挖掘技术及其应用现状[J]．统计与决策，2006，5(10)：122．

[2] 刘先花．浅谈数据挖掘技术及其研究现状[J]．现代情报，2010，30(3)：168．

[3] 杜钢虎．大数据时代背景下数据挖掘技术刍议[J]．电子技术与软件工程，2015，(14)：

221．

[4] 宋志秋．大数据时代营销中的数据挖掘技术[J]．数字技术与应用，2015，(3)：209．

[5] 霍魁．大数据时代下数据挖掘技术在银行中的应用[J]．商，2015，(26)：191．

[6] 唐吉深．图书馆数据挖掘技术研究现状述评[J]．图书馆界，2011，(1)：42．

[7] 程洁．数据挖掘技术在情报学领域的应用研究现状分析[J]．现代情报，2006，25(10)：

15．

[8] 张春华，王阳．数据挖掘技术、应用及发展趋势[J]．现代情报，2003，(4)：48．

大数据时代下的数据挖掘试题和答案及解析

《海量数据挖掘技术及工程实践》题目 一、单选题（共80题） 1)( D )的目的缩小数据的取值范围，使其更适合于数据挖掘算法的需要，并且能够得到 和原始数据相同的分析结果。 A.数据清洗 B.数据集成 C.数据变换 D.数据归约 2)某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖 掘的哪类问题(A) A. 关联规则发现 B. 聚类 C. 分类 D. 自然语言处理 3)以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准 (A) (a)警察抓小偷，描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。 (b)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。 A. Precision,Recall B. Recall,Precision A. Precision,ROC D. Recall,ROC 4)将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务(C) A. 频繁模式挖掘 B. 分类和预测 C. 数据预处理 D. 数据流挖掘 5)当不知道数据所带标签时，可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数 据相分离(B) A. 分类 B. 聚类 C. 关联分析 D. 隐马尔可夫链 6)建立一个模型，通过这个模型根据已知的变量值来预测其他某个变量值属于数据挖掘的 哪一类任务(C) A. 根据内容检索 B. 建模描述 C. 预测建模 D. 寻找模式和规则 7)下面哪种不属于数据预处理的方法 (D) A.变量代换 B.离散化

C.聚集 D.估计遗漏值 8)假设12个销售价格记录组已经排序如下：5, 10, 11, 13, 15, 35, 50, 55, 72, 92, 204, 215 使用如下每种方法将它们划分成四个箱。等频（等深）划分时，15在第几个箱子内 (B) A.第一个 B.第二个 C.第三个 D.第四个 9)下面哪个不属于数据的属性类型：(D) A.标称 B.序数 C.区间 D.相异 10)只有非零值才重要的二元属性被称作：( C ) A.计数属性 B.离散属性 C.非对称的二元属性 D.对称属性 11)以下哪种方法不属于特征选择的标准方法： (D) A.嵌入 B.过滤 C.包装 D.抽样 12)下面不属于创建新属性的相关方法的是： (B) A.特征提取 B.特征修改 C.映射数据到新的空间 D.特征构造 13)下面哪个属于映射数据到新的空间的方法 (A) A.傅立叶变换 B.特征加权 C.渐进抽样 D.维归约 14)假设属性income的最大最小值分别是12000元和98000元。利用最大最小规范化的方 法将属性的值映射到0至1的范围内。对属性income的73600元将被转化为：(D) 15)一所大学内的各年纪人数分别为：一年级200人，二年级160人，三年级130人，四年 级110人。则年级属性的众数是： (A) A.一年级 B.二年级 C.三年级 D.四年级

数据挖掘工具应用及前景分析

数据挖掘工具应用及前景

介绍以下数据挖掘工具分别为： 1、 Intelligent Miner 2、 SAS Enterpreise Miner 3、SPSS Clementine 4、马克威分析系统 5、GDM Intelligent Miner 一、综述：IBM的Exterprise Miner简单易用，是理解数据挖掘的好的开始。能处理大数据量的挖掘，功能一般，可能仅满足要求．没有数据探索功能。与其他软件接口差，只能用DB2，连接DB2以外的数据库时，如Oracle, SAS, SPSS需要安装DataJoiner作为中间软件。难以发布。结果美观，但同样不好理解。 二、基本内容：一个挖掘项目可有多个发掘库组成；每个发掘库包含多个对象和函数对象： 数据:由函数使用的输入数据的名称和位置。 离散化:将记录分至明显可识别的组中的分发操作。 名称映射:映射至类别字段名的值的规范。 结果:由函数创建的结果的名称和位置。 分类:在一个项目的不同类别之间的关联层次或点阵。 值映射:映射至其它值的规范。 函数： 发掘:单个发掘函数的参数。 预处理:单个预处理函数的参数。 序列:可以在指定序列中启动的几个函数的规范。 统计:单个统计函数的参数。 统计方法和挖掘算法：单变量曲线，双变量统计，线性回归，因子分析，主变量分析，分类，分群，关联，相似序列，序列模式，预测等。 处理的数据类型：结构化数据(如：数据库表，数据库视图，平面文件) 和半结构化或非结构化数据(如：顾客信件，在线服务，传真，电子邮件，网页等) 。 架构：它采取客户/服务器（C/S）架构，并且它的API提供了C++类和方法 Intelligent Miner通过其独有的世界领先技术，例如自动生成典型数据集、发现关联、发现序列规律、概念性分类和可视化呈现，可以自动实现数据选择、数据转换、数据挖掘和结果呈现这一整套数据挖掘操作。若有必要，对结果数据集还可以重复这一过程，直至得到满意结果为止。 三、现状：现在，IBM的Intelligent Miner已形成系列，它帮助用户从企业数据资产中 识别和提炼有价值的信息。它包括分析软件工具——Intelligent Miner for Data和IBM Intelligent Miner forText ，帮助企业选取以前未知的、有效的、可行的业务知识——

浅谈数据挖掘技术及其应用

浅谈数据挖掘技术及其应用 數据挖掘就是从海量数据中提取潜在有趣模式的过程。数据挖掘技术现已广泛应用于零售业、金融业、电信、网络安全分析、农业、医疗卫生等领域，研究十分广泛。 标签：海量数据；数据挖掘；应用研究 一、数据挖掘概念 数据挖掘比较公认的定义是由U.M.Fayyad等人提出的：数据挖掘就是从海量数据中提取潜在有趣模式的过程[1]。还有一些术语，具有和数据挖掘类似但稍有不同的含义，如数据库中知识挖掘、知识提取、数据/模式分析、数据考古等。数据挖掘技术最初是面向应用层面的，不光可以实现检索和统计专门数据库的操作，还能够在大量的数据集中实现小型、中型乃至大型系统的分析、归纳、推理等工作。 二、数据挖掘的基本任务 数据挖掘的目的就是发现有用的知识（即概念、规则和模式）。数据挖掘的基本任务主要有以下几个方面： （1）分类与预测。 分类属于有监督的学习，在构建分类模型之前，在数据源中选取训练集数据并作分类标记，然后运用分类模型对训练集数据进行分类，实在是按照样本属性相近的划入一类，最后将完成训练的分类模型应用到在未知类别的数据集中，获得相应的分类。预测是依据历史数据和现有的数据建立两种或两种以上变量间相互依赖的函数模型，然后进行预测或控制。 （2）聚类分析。 聚类分析是在识别数据的内在规则后，将数据分成相似数据对象组，从而获得数据的分布规律，划分的原则是不同组间距离尽可能大，组内距离尽可能小。聚类分析进一步是打算从一组杂乱的数据中发掘隐藏其中的分类规则。聚类分析与分类模式模型不同，分类模式是使用有标记样本构成的训练集的一种有监督学习方法，则聚类模型是使用在无标记的数据上的一种无监督学习方法。近年来，聚类分析在图像处理、商业分析、模式识别等有广泛应用。 （3）关联规则。 关联分析是通过对数据集中数据之间隐藏的相互关系的分析，揭露了具有相同类别的数据之间未知的关系。关联分析就是将给定一组项集和一个记录集合，

基于大数据的数据挖掘技术与应用

基于大数据的数据挖掘技术与应用 发表时间：2019-07-17T12:49:19.997Z 来源：《基层建设》2019年第12期作者：汪洋 [导读] 摘要：科技前进的步伐越来越快，数据挖掘与传统行业相结合，在各行各业展现出了十分强大的生命力。 中国联合网络通信有限公司黄石市分公司湖北黄石 435000 摘要：科技前进的步伐越来越快，数据挖掘与传统行业相结合，在各行各业展现出了十分强大的生命力。本文从数据挖掘的基本概念和功能谈起，进一步再分析其在金融和人力资源两个方面的具体运用。 关键词：数据挖掘；大数据；金融；人力资源 一、数据挖掘的概念和功能 （一）数据挖掘概念。数据挖掘是指从庞大繁杂的数据中通过算法搜索隐藏于表面数据背后信息的过程。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、机器学习和模式识别等多种方法来实现上述目标。 （二）数据挖掘的方法和过程。数据挖掘的理论技术一般可分为传统技术和改良技术两支。就传统技术而言，以统计分析为主要代表；就改良技术而言，以决策树理论、类神经网络和规则归纳法等为主要代表。 （三）数据挖掘的主要功能。数据挖掘的功能十分强大，在与各行各业结合之后，都能为各行业带来新的发展契机。一般来说，数据挖掘的功能分为两类：一类是描述性功能，是指对目标数据的属性进行特征描述；另一类是预测性功能，是指对当前数据进行归纳，以进行发展趋势的预测。 二、数据挖掘技术的应用实践 （一）在金融方面的应用。大数据金融以庞大繁杂的数据作为基础，利用如互联网等信息化技术，分析处理对客户的消费数据，将客户及时全面的信息及时地反馈给金融企业，如此一来，使得金融企业给零散化的客户群体提供定制化的服务成为可能。数据挖掘技术在金融领域的表现十分优异，在第三方支付、p2p网络借贷、供应链金融、互联网消费金融等方面均有广泛的运用。 就第三方支付而言，因为其运用场景多样化，使用方便快捷，因而，第三方支付与上下游的交易者联系紧密。当相关数据累积到一定程度时，便可推出更多的增值服务，进一步增加利润来源。在众多增值服务中，近年来，值得一提的是由蚂蚁金服推出的蚂蚁花呗。蚂蚊花呗本质上而言是一款消费信贷产品。蚂蚁花呗利用大数据，以自身的风控模型为基础，结合对消费者在互联网上的各种网购情况、支付习惯、信用风险等的分析结果，对不同的用户根据其近期的消费情况给予不同数额的消费额度。 第三方互联网支付交易规模由于互联网理财等大额交易场景的推动保持高速增长。在2013年，第三方互联网支付交易额仅为6万亿元，但据可靠预测，在2020年，此交易额可到39万亿元。再看第三方移动支付交易额。由于移动支付场景的多样化、用户渗透率越来越高、各种第三方支付企业进军市场等原因，移动交易量不断上升。在2013年，第三方移动支付交易额仅为1万亿元。但据估计，在2020年，第三方移动支付交易额可达144万亿元。 （二）在人力资源管理方面的运用。 （1）数据挖掘与人力资源规划：通过数据挖掘技术，组织管理者可以利用搜集到的每一个员工的组织内外部的信息资料，联系企业的整体战略目标，以事实为依据，制定未来人力资源规划。 （2）数据挖掘与人才的招聘与配置：招聘时，招聘者对于求职者的了解一般都比较肤浅，对于求职者的专业技能掌握情況、工作效率等无法有效进行认知。而新兴的社交网络呈现了—个人各方面的信息，如工作经历、社会关系、工作效率等，从而能助招聘者一臂之力，达到精准的人岗匹配。 （3）数据挖掘与员工的开发：利用数据挖掘，管理者将职业生涯规划建立在员工全方位数据的基础上，如员工的应聘岗位、晋升意愿和期望薪酬等结构化与非结构化的数据信息，从而精准地为员工提供职业培训。 三、注意区分数据挖掘与个人信息侵犯 当今时代，科学技术的不断提高，使得各种数码产品更新换代速度加快，手机、电脑、照相机等电脑产品基本是一年更新换代一次甚至两三次。其中由于手机应用功能随着经济发展而逐渐增加，从原来的按键机发展到如今的触屏手机乃至折叠手机，其功能也从原来的拨打电话、发送短信、彩信功能而增加到如今的视频通话、语音通话以及上网功能。网络的普遍化丰富了人们的生活，使得人们可以便捷广泛的了解、认知自身以外的整个中国乃至整个世界，可以通过网络媒介了解到其他国家的风土民俗、地形地貌，了解自己所喜欢的明星网红的日常喜好，或是通过网络媒介得到想获得的知识、达到一个学习的作用。但网络媒介是一把双刃剑，通过网络世界了解到诸多信息时，也可能因为自己在网络上所说的一句话、所发的一个定位从而导致自身隐私泄露，个人信息被公布在大众眼中。要运用好大数据时代中网络媒体这一把双刃剑，就必须要求到人们提高自我隐私保护意识，规范网络世界中的一言一语。 （一）大数据时代信息量过大导致信息泄露 当今时代是科技不断发展的时代，是大数据时代。在大数据时代里，各种数码产品纷呈展现其自身的广泛性、普遍性，充斥在人类日常生活中。尤其是手机的发展从原始的只能打电话接电话的大哥大，渐渐变成能够发短信、收短信的按键机，为满足人们日常生活中的娱乐要求，在信息传播的同时又增加了照相机、听音乐、玩游戏等等娱乐功能。在科技发展的基础上，为满足人们日常生活中的各种精神需求，仅仅五六年时间内，按键手机逐渐演变成如今的触屏手机、智能手机。如今的手机已不仅是一个只能打电话、接电话的功能机，在满足了人们的基本通讯要求后，增加了上网的功能。如今微博app、微信app、qqapp各种社交app的崛起，使得人们日常生活充满了娱乐性、便捷性、广泛性，所接收的信息不仅来自自身以外的中国各地，而且也可以接触到中国以外其它国家，甚至来自地球以外的各大恒星的知识。如今你将会看到，越来越多的人在超市里、商场中、地铁上、公园里拿起手机刷微博、拍抖音、视频通话、拍照片等等，在大数据时代，由于网络的普遍，人们上一秒在抖音app上传了一段视频、微博上发布了一篇文章、朋友圈发表了几张照片，以网络传播速度快的特点，下一秒这个视频、这篇文章、这些照片就极有可能出现在大众视线中。网络带来便捷性的同时也带来过大的信息量以及一定性的安全隐患，人们通过信息库了解某一样东西的同时，也可能导致自身定位被人知道、自身隐私被泄露出去。 （二）大数据时代侵犯个人信息方法更多 由于科学技术进步速度快，数码产品更新换代的速度也日益加快。当手机硬件设施提高了，相应的各类软件应用层出不穷，给予了人们日常生活中的精神满足，同时也给予了不法分子有机可图的条件。人们隐私安全问题日益堪忧，由于手机等各种数码产品的普遍性，大

实验1 数据挖掘工具的使用

实验1 数据挖掘工具SPSS的使用实验目的 了解统计与数据挖掘工具SPSS的运行环境、窗体结构等，掌握SPSS的安装与运行、数据的输入与保存、数据表的编辑与修改。 实验内容 1、SPSS的安装与运行 2、查看SPSS窗体的主菜单有哪些主要功能 3、数据的输入与保存 4、数据表的编辑与修改 实验条件 1.操作系统：Windows XP SP2 2.SPSS13。1 实验要求 1、练习实验内容1。 2、练习实验内容2。 3、试录入以下数据文件，并按要求进行变量定义。

1）变量名同表格名，以“（）”内的内容作为变量标签。对性别（Sex）设值标签“男=0；女=1”。 2）正确设定变量类型。其中学号设为数值型；日期型统一用“mm/dd/yyyy“型号；生活费用货币型。 3）变量值宽统一为10，身高与体重、生活费的小数位2，其余为0。 4）在实验报告单上记录数据库中各个变量的属性，即将variable view下的表格内容记录到实验报告单上。 5）将数据保存为student.sav的数据表文件，以备在后续的实验中使用。 4、搜集数据，建立一个数据文件记录你所在宿舍学生下列情况，学号、姓名、姓别、年龄、籍贯、民族、家庭电话号码、出生年月、学期平均成绩、评定成绩等级（优、良、中、差）、兴趣爱好等，给出合理的变量名、变量类型、标签及值标签、测度水平，并在SPSS中设置变量类型和录入数据，将文件保存为roommember.sav，以备在后续的实验中使用。将操作步骤、变量视图下的变量设置情况、数据视图下的数据记录到实验报告中。 实验思考与练习 1、如何把外部的数据文件（如EXCEL，SQL SERVER数据库表等）导入SPSS中。 2、在定义变量时，数值[Value]变量值标签如何使用，试举例说明。 3、在定义变量时，标签[Label]变量标签有什么作用？ 4、数据和转换菜单中各子菜单有怎样的功能，试通过练习自行总结。 实验步骤及指导 1、SPSS的运行 1）单击Windows 的[开始]按钮（如图1-1所示），在[程序]菜单项[SPSS for Windows]中找到[SPSS 13.0 for Windows]并单击。 图1-1 SPSS启动 2）在弹出窗口中选择所需下一步完成功能对应的单选按钮（如图1-2所示），然后点击确定按钮进行相应的界面，或者单击关闭按钮或标题栏上的关闭按钮直接进行SPSS系统主窗口。 3）在弹出窗口中选择“输入数据”，然后点击“确定”按钮，进入系统数据输入窗口（系统主窗口）

数据挖掘技术及其应用

数据挖掘毕业论文 ---------数据挖掘技术及其应用 摘要：随着网络、数据库技术的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用，人们积累的数据越来越多。数据挖掘(Data Mining)就是从大量的实际应用数据中提取隐含信息和知识，它利用了数据库、人工智能和数理统计等多方面的技术，是一类深层次的数据分析方法。本文介绍了数据库技术的现状、效据挖掘的方法以及它在Bayesian网建网技术中的应用：通过散据挖掘解决Bayesian网络建模过程中所遇到的具体问题，即如何从太规模效据库中寻找各变量之间的关系以及如何确定条件概率问题。 关键字：数据挖掘、知识获取、数据库、函数依赖、条件概率 一、引言： 数据是知识的源泉。但是,拥有大量的数据与拥有许多有用的知识完全是两回事。过去几年中,从数据库中发现知识这一领域发展的很快。广阔的市场和研究利益促使这一领域的飞速发展。计算机技术和数据收集技术的进步使人们可以从更加广泛的范围和几年前不可想象的速度收集和存储信息。收集数据是为了得到信息,然而大量的数据本身并不意味信息。尽管现代的数据库技术使我们很容易存储大量的数据流,但现在还没有一种成熟的技术帮助我们分析、理解并使数据以可理解的信息表示出来。在过去,我们常用的知识获取方法是由知识工程师把专家经验知识经过分析、筛选、比较、综合、再提取出知识和规则。然而,由于知识工程师所拥有知识的有局限性,所以对于获得知识的可信度就应该打个 折扣。目前,传统的知识获取技术面对巨型数据仓库无能为力,数据挖掘技术就应运而生。 数据的迅速增加与数据分析方法的滞后之间的矛盾越来越突出,人们希望在对已有的大量数据分析的基础上进行科学研究、商业决策或者企业管理,但是目前所拥有的数据分析工具很难对数据进行深层次的处理,使得人们只能望“数”兴叹。数据挖掘正是为了解决传统分析方法的不足,并针对大规模数据的分析处理而出现的。数据挖掘通过在大量数据的基础上对各种学习算法的训练,得到数据对象间的关系模式,这些模式反映了数据的内在特性,是对数据包含信息的更高层次的抽象[1]。目前,在需要处理大数据量的科研领域中,数据挖掘受到越来越多

大数据时代的数据挖掘技术

大数据时代的数据挖掘 技术 Document serial number【UU89WT-UU98YT-UU8CB-UUUT-UUT108】

大数据时代的数据挖掘技术 【摘要】随着大数据时代的到来，在大数据观念不断提出的今天，加强数据大数据挖掘及时的应用已成为大势所趋。那么在这一过程中，我们必须掌握大数据与数据挖掘的内涵，并对数据挖掘技术进行分析，从而明确大数据时代下数据挖掘技术的应用领域，促进各项数据的处理，提高大数据处理能力。 【关键词】大数据时代；数据挖掘技术；应用 大数据时代下的数据处理技术要求更高，所以要想确保数据处理成效得到提升，就必须切实加强数据挖掘技术的应用，才能更好地促进数据处理职能的转变，提高数据处理效率，以下就大数据时代下的数据挖掘技术做出如下分析。 1.大数据与数据挖掘的内涵分析 近年来，随着云计算和物联网概念的提出，信息技术得到了前所未有的发展，而大数据则是在此基础上对现代信息技术革命的又一次颠覆，所以大数据技术主要是从多种巨量的数据中快速的挖掘和获取有价值的信息技术，因而在云时代的今天，大数据技术已经被我们所关注，所以数据挖掘技术成为最为关键的技术。尤其是在当前在日常信息关联和处理中越来越离不开数据挖掘技术和信息技术的支持。大数据，而主要是对全球的数据量较大的一个概括，且每年的数据增长速度较快。而数据挖掘，主要是从多种模糊而又随机、大量而又复杂且不规则的数据中，获得有用的信息知识，从数据库中抽丝剥茧、转换分析，从而掌握其潜在价值与规律[1]。

2.大数据时代下数据挖掘技术的核心-分析方法 数据挖掘的过程实际就是对数据进行分析和处理，所以其核心就在于数据的分析方法。要想确保分析方法的科学性，就必须确保所采用算法的科学性和可靠性，获取数据潜在规律，并采取多元化的分析方法促进问题的解决和优化。以下就几种常见的数据分析方法做出简要的说明。 一是归类法，主要是将没有指向和不确定且抽象的数据信息予以集中，并对集中后的数据实施分类整理和编辑处理，从而确保所形成的数据源具有特征一致、表现相同的特点，从而为加强对其的研究提供便利。所以这一分析方法能有效的满足各种数据信息处理。 二是关联法，由于不同数据间存在的关联性较为隐蔽，采取人力往往难以找出其信息特征，所以需要预先结合信息关联的表现，对数据关联管理方案进行制定，从而完成基于某种目的的前提下对信息进行处理，所以其主要是在一些信息处理要求高和任务较为复杂的信息处理工作之中。 三是特征法，由于数据资源的应用范围较广，所以需要对其特征进行挖掘。也就是采用某一种技术，将具有相同特征的数据进行集中。例如采用人工神经网络技术时，主要是对大批量复杂的数据分析，对非常复杂的模式进行抽取或者对其趋势进行分析。而采取遗传算法，则主要是对其他评估算法的适合度进行评估，并结合生物进化的原理，对信息数据的成长过程进行虚拟和假设，从而组建出半虚拟、半真实的信息资源。再如可视化技术则是为数据挖掘提供辅助，采取多种方式对数据的

19款最好用的免费数据挖掘工具大汇总

数据在当今世界意味着金钱。随着向基于app的世界的过渡，数据呈指数增长。然而，大多数数据是非结构化的，因此需要一个过程和方法从数据中提取有用的信息，并将其转换为可理解的和可用的形式。 数据挖掘或“数据库中的知识发现”是通过人工智能、机器学习、统计和数据库系统发现大数据集中的模式的过程。 免费的数据挖掘工具包括从完整的模型开发环境如Knime和Orange，到各种用Java、c++编写的库，最常见的是Python。数据挖掘中通常涉及到四种任务: 分类:将熟悉的结构概括为新数据的任务 聚类:在数据中以某种方式查找组和结构的任务，而不需要在数据中使用已注意的结构。 关联规则学习:查找变量之间的关系 回归:旨在找到一个函数，用最小的错误来模拟数据。 下面列出了用于数据挖掘的免费软件工具 数据挖掘工具 1.Rapid Miner

Rapid Miner，原名YALE又一个学习环境，是一个用于机器学习和数据挖掘实验的环境，用 于研究和实际的数据挖掘任务。毫无疑问，这是世界领先的数据挖掘开源系统。该工具以Java编程语言编写，通过基于模板的框架提供高级分析。 它使得实验可以由大量的可任意嵌套的操作符组成，这些操作符在xmxxxxl文件中是详细的，并且是由快速的Miner的图形用户界面完成的。最好的是用户不需要编写代码。它已经有许 多模板和其他工具，让我们可以轻松地分析数据。 2. IBM SPSS Modeler

IBM SPSS Modeler工具工作台最适合处理文本分析等大型项目，其可视化界面非常有价值。它允许您在不编程的情况下生成各种数据挖掘算法。它也可以用于异常检测、贝叶斯网络、CARMA、Cox回归以及使用多层感知器进行反向传播学习的基本神经网络。 3.Oracle Data Mining

数据挖掘及其应用

数据挖掘及其应用 Revised by Jack on December 14,2020

《数据挖掘论文》 数据挖掘分类方法及其应用 课程名称：数据挖掘概念与技术 姓名 学号： 指导教师： 数据挖掘分类方法及其应用 作者：来煜 摘要：社会的发展进入了网络信息时代，各种形式的数据海量产生，在这些数据的背后隐藏这许多重要的信息，如何从这些数据中找出某种规律，发现有用信息，越来越受到关注。为了适应信息处理新需求和社会发展各方面的迫切需要而发展起来一种新的信息分析技术，这种局势称为数据挖掘。分类技术是数据挖掘中应用领域极其广泛的重要技术之一。各种分类算法有其自身的优劣，适合于不同的领域。目前随着新技术和新领域的不断出现，对分类方法提出了新的要求。 。 关键字：数据挖掘；分类方法；数据分析 引言 数据是知识的源泉。但是，拥有大量的数据与拥有许多有用的知识完全是两回事。过去几年中，从数据库中发现知识这一领域发展的很快。广阔的市场和研究利益促使这一领域的飞速发展。计算机技术和数据收集技术的进步使人们可以从更加广泛的范围和几年前不可想象的速度收集和存储信息。收集数据是为了得到信息，然而大量的数据本身并不意味信息。尽管现代的数据库技术使我们很容易存储大量的数据流，但现在还没有一种成熟的技术帮助我们分析、理解并使数据以可理解的信息表示出来。在过去，我

们常用的知识获取方法是由知识工程师把专家经验知识经过分析、筛选、比较、综合、再提取出知识和规则。然而，由于知识工程师所拥有知识的有局限性，所以对于获得知识的可信度就应该打个折扣。目前，传统的知识获取技术面对巨型数据仓库无能为力，数据挖掘技术就应运而生。 数据的迅速增加与数据分析方法的滞后之间的矛盾越来越突出，人们希望在对已有的大量数据分析的基础上进行科学研究、商业决策或者企业管理，但是目前所拥有的数据分析工具很难对数据进行深层次的处理，使得人们只能望“数”兴叹。数据挖掘正是为了解决传统分析方法的不足，并针对大规模数据的分析处理而出现的。数据挖掘通过在大量数据的基础上对各种学习算法的训练，得到数据对象间的关系模式，这些模式反映了数据的内在特性，是对数据包含信息的更高层次的抽象。目前，在需要处理大数据量的科研领域中，数据挖掘受到越来越多的关注，同时，在实际问题中，大量成功运用数据挖掘的实例说明了数据挖掘对科学研究具有很大的促进作用。数据挖掘可以帮助人们对大规模数据进行高效的分析处理，以节约时间，将更多的精力投入到更高层的研究中，从而提高科研工作的效率。 分类技术是数据挖掘中应用领域极其广泛的重要技术之一。至今已提出了多种分类算法，主要有决策树、关联规则、神经网络、支持向量机和贝叶斯、k－临近法、遗传算法、粗糙集以及模糊逻辑技术等。大部分技术都是使用学习算法确定分类模型，拟合输入数据中样本类别和属性集之间的联系，预测未知样本的类别。训练算法的主要目标是建立具有好的泛化能力的模型，该模型能够准确地预测未知样本的类别。 1．数据挖掘概述 数据挖掘又称库中的知识发现，是目前人工智能和领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平

浅谈数据挖掘技术及其应用

１ 数据挖掘的起源 ２数据挖掘的定义 ３数据挖掘的过程 ３．１目标定义阶段 ３．２数据准备阶段 ３．３数据挖掘阶段 ３．４结果解释和评估阶段 面对信息社会中数据和数据库的爆炸式增长，人们分析数据和从中提取有用信息的能力，远远不能满足实际需要。但目前所能做到的只是对数据库中已有的数据进行存储、查询、统计等功能，但它却无法发现这些数据中存在的关系和规则，更不能根据现有的数据预测未来的发展趋势。这种现象产生的主要原因就是缺乏挖掘数据背后隐藏的知识的有力手段，从而导致“数据爆炸但知识贫乏”的现象。数据挖掘就是为迎合这种要求而产生并迅速发展起来的，可用于开发信息资源的一种新的数据处理技术。数据挖掘（ＤａｔａＭｉｎｉｎｇ），又称数据库中的知识发现（ＫｎｏｗｌｅｄｇｅＤｉｓｃｏｖｅｒｙｉｎＤａｔａｂａｓｅ，简称ＫＤＤ），比较公认的定义是由Ｕ．Ｍ．Ｆａｙｙａｄ等人提出的：数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据集中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在的有用的信息和知识的过程，提取的知识表示为概念（Ｃｏｎｃｅｐｔｓ）、规则（Ｒｕｌｅｓ）、规律（Ｒｅｇｕｌａｒｉｔｉｅｓ）、模式（Ｐａｔｔｅｒｎｓ）等形式。数据挖掘是一种决策支持过程，分析各组织原有的数据，做出归纳的推理，从中挖掘出潜在的模式，为管理人员决策提供支持。ＫＤＤ的整个过程包括在指定的数据库中用数据挖掘算法提取模型，以及围绕数据挖掘所进行的预处理和结果表达等一系列的步骤，是一个需要经过反复的多次处理的过程。整个知识发现过程是由若干挖掘步骤组成的，而数据 挖掘仅是其中的一个主要步骤。整个知识发现的主要步骤有以下几点。要求定义出明确的数据挖掘目标。目标定义是否适度将影响到数据挖掘的成败，因此往往需要具有数据挖掘经验的技术人员和具有应用领域知识的专家以及最终用户紧密协作，一方面明确实际工作中对数据挖掘的要求，另一方面通过对各种学习算法的对比进而确定可用的算法。数据准备在整个数据挖掘过程中占的比例最大，通常达到６０％左右。这个阶段又可以进一步划分成三个子步骤：数据选择（ＤａｔａＳｅｌｅｃｔｉｏｎ），数据预处理（ＤａｔａＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇ）和数据变换（ＤａｔａＴｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎ）。数据选择主要指从已存在的数据库或数据仓库中提取相关数据，形成目标数据（ＴａｒｇｅｔＤａｔａ）。数据预处理对提取的数据进行处理，使之符合数据挖掘的要求。数据变换的主要目的是精减数据维数，即从初始特征中找出真正有用的特征以减少数据挖掘时要考虑的特征或变量个数。这一阶段进行实际的挖掘工作。首先是算法规划，即决定采用何种类型的数据挖掘方法。然后，针对该挖掘方法选择一种算法。完成了上述的准备工作后，就可以运行数据挖掘算法模块了。这个阶段是数据挖掘分析者和相关领域专家最关心的阶段，也可以称之为真正意义上的数据挖掘。 浅谈数据挖掘技术及其应用 舒正渝１、２ （１．西北师范大学数信学院计算机系，甘肃兰州７３００７０；２．兰州理工中等专业学校，甘肃兰州７３００５０）摘要：科技的进步，特别是信息产业的发展，把我们带入了一个崭新的信息时代。数据库管理系统的应用领域涉及到了各行各业，但目前所能做到的只是对数据库中已有的数据进行存储、查询、统计等功能，通过这些数据获得的信息量仅占整个数据库信息量的一小部分，如何才能从中提取有价值的知识，进一步提高信息量利用率，因此需要新的技术来自动、智能和快速地分析海量的原始数据，以使数据得以充分利用，由此引发了一个新的研究方向：数据挖掘与知识发现的理论与技术研究。数据挖掘技术在分析大量数据中具有明显优势，基于数据挖掘的分析技术在金融、保险、电信等有大量数据的行业已有着广泛的应用。关键词：数据挖掘；知识发现 Abstract:Key words:The progress of science and technology,especially the development of the information industry,brings us into a brand-new information age.The application of the data base management system has involved all trades and professions,but only the store,inquire and statistic function can be applied,account a little part of the whole database.How to improve the utilization ratio of the information has initiated a new research direction,the data mining and knowledge found theory and technique.The data mining has the advantage in analyzing a large number of data.The data mining analytical technology has been largely used finance,insurance,telecommunication industry,etc..Data mining;Knowledge discovery 收稿日期：２０１０－０１－１５修回日期：２０１０－０２－１１ 作者简介：舒正渝（１９７４－），女，重庆籍，硕士研究生，研究方向为数据库、多媒体。 中国西部科技２０１０年０２月（中旬）第０９卷第０５期第２０２期 总38

浅谈大数据时代的数据分析与挖掘

龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/123639765.html, 浅谈大数据时代的数据分析与挖掘 作者：单海波 来源：《科技创新与应用》2016年第24期 摘要：随着改革开放的进一步深化，以及经济全球化的快速发展，我国各行各业都有了 质的飞跃，发展方向更加全面。特别是近年来科学技术的发展和普及，更是促进了各领域的不断发展，各学科均出现了科技交融。在这种社会背景下，数据形式和规模不断向着更加快速、精准的方向发展，促使经济社会发生了翻天覆地的变化，同时也意味着大数据时代即将来临。就目前而言，数据已经改变传统的结构模式，在时代的发展推动下积极向着结构化、半结构化，以及非结构化的数据模式方向转换，改变了以往的只是单一地作为简单的工具的现象，逐渐发展成为具有基础性质的资源。文章主要针对大数据时代下的数据分析与挖掘进行了分析和讨论，并论述了建设数据分析与挖掘体系的原则，希望可以为从事数据挖掘技术的分析人员提供一定的帮助和理论启示，仅供参考。 关键词：大数据；数据分析；数据挖掘；体系建设 引言 进入21世纪以来，随着高新科技的迅猛发展和经济全球化发展的趋势，我国国民经济迅速增长，各行业、领域的发展也颇为迅猛，人们生活水平与日俱增，在物质生活得到极大满足的前提下，更加追求精神层面以及视觉上的享受，这就涉及到数据信息方面的内容。在经济全球化、科技一体化、文化多元化的时代，数据信息的作用和地位是不可小觑的，处理和归类数据信息是达到信息传递的基础条件，是发展各学科科技交融的前提。 然而，世界上的一切事物都包含着两个方面，这两个方面既相互对立，又相互统一。矛盾即对立统一。矛盾具有斗争性和同一性两种基本属性，我们必须用一分为二的观点、全面的观点看问题。同时要积极创造条件，促进矛盾双方的相互转变。数据信息在带给人们生产生活极大便利的同时，还会被诸多社会数据信息所困扰。为了使广大人民群众的日常生活更加便捷，需要其客观、正确地使用、处理数据信息，完善和健全数据分析技术和数据挖掘手段，通过各种切实可行的数据分析方法科学合理地分析大数据时代下的数据，做好数据挖掘技术工作。 1 实施数据分析的方法 在经济社会快速发展的背景下，我国在科学信息技术领域取得长足进步。科技信息的发展在极大程度上促进了各行各业的繁荣发展和长久进步，使其发展更加全面化、科学化、专业化，切实提升了我国经济的迅猛发展，从而形成了一个最佳的良性循环，我国也由此进入了大数据时代。对于大数据时代而言，数据分析环节是必不可少的组成部分，只有科学准确地对信息量极大的数据进行处理、筛选，才能使其更好地服务于社会，服务于广大人民群众。正确处理数据进行分析过程是大数据时代下数据分析的至关重要的环节。众所周知，大数据具有明显

大数据之数据挖掘技术

大数据之数据挖掘技术 数据分析微信公众号datadw——关注你想了解的，分享你需要的。 大数据的核心：数据挖掘。从头至尾我们都脱离不了数据挖掘。其实从大学到现在一直都接触数据挖掘，但是我们不关心是什么是数据挖掘，我们关心的是我们如何通过数据挖掘过程中找到我们需要的东西，而我们更关心的是这个过程是什么？如何开始？ 总结的过程也是一个学习的过程，通过有章节的整理对目前正在的学习的内容做规整。在这个过程中我们会从具体的项目实施中去谈数据挖掘，中间会贯穿很多的概念，算法，业务转换，过程，建模等等。 我们列一下要谈论的话题： 1、什么是数据挖掘及为什么要进行数据挖掘？ 2、数据挖掘在营销和CRM中的应用？ 3、数据挖掘的过程 4、你应理解的统计学

5、数据描述与预测：剖析与预测建模 6、经典的数据挖掘技术 7、各类算法 8、数据仓库、OLAP、分析沙箱和数据挖掘 9、具体的案例分析 什么是数据挖掘？ 是知识发现、商业智能、预测分析还是预测建模。其实都可以归为一类：数据挖掘是一项探测大量数据以发现有意义的模式（pattern）和规则（rule）的业务流程。 这里谈到了发现模式与规则，其实就是一项业务流程，为业务服务。而我们要做就是让业务做起来显得更简单，或直接帮助客户如何提升业务。在大量的数据中找到有意义的模式和规则。在大量数据面前，数据的获得不再是一个障碍，而是一个优势。在现在很多的技术在大数据集上比在小数据集上的表现得更好——你可以用数据产生智慧，也可以用计算机来完成其最擅长的工作：提出问题并解决问题。模式和规则的定义：就是发现对业务有益的模式或规则。发现

模式就意味着把保留活动的目标定位为最有可能流失的客户。这就意味着优化客户获取资源，既考虑客户数量上的短期效益，同时也考虑客户价值的中期和长期收益。 而在上面的过程，最重要的一点就是：如何通过数据挖掘技术来维护与客户之间的关系，这就是客户关系管理，CRM。 专注于数据挖掘在营销和客户关系管理方面的应用——例如，为交叉销售和向上销售改进推荐，预测未来的用户级别，建模客户生存价值，根据用户行为对客户进行划分，为访问网站的客户选择最佳登录页面，确定适合列入营销活动的候选者，以及预测哪些客户处于停止使用软件包、服务或药物治疗的风险中。 两种关键技术：生存分析、统计算法。在加上文本挖掘和主成分分析。 经营有方的小店自然地形成与客户之间的学习关系。随着时间的推移，他们对客户的了解也会越来越多，从而可以利用这些知识为他们提供更好的服务。结果是：忠实的顾客和盈利的商店。 但是拥有数十万或数百万客户的大公司，则不能奢望与每个客户形成密切的私人关系。面临这样困境，他们必须要面对的是，学会充分利用所拥有的大量信息——几乎是每次与客户交互产生的数据。这就是如何将客户数据转换成客

大数据时代下数据挖掘技术的应用

应用 Technology Application D I G I T C W 技术 194DIGITCW 2019.01 1 大数据时代的发展历程及现状表现 通过对大数据的发展历程进行分析，大数据在出现到现在，短短的几年的时间内，大数据的信息容量个数据交流在呈直线上升。目前大数据时代的流量总和能够满足全球人员每天消耗500G 以上。就目前我国大数据发展的过程来说，已经逐渐的应用到我国各行各业中，能够从中获取信息资源。企业可以利用大数据对产品进行综合性分析，还能根据用户的反馈对产品进行更新改造，大数据时代下，采用信息化管理，能够有效的提升企业的管理效率，进而提升企业的生产效益，所以要加强数据挖掘技术在大数据时代下的应用。 2 数据挖掘技术分析 2.1 数据挖掘 数据挖掘技术是在20世纪90年代初提出来的新兴技术，这种技术主要面对的是商业应用中的人工智能化研究方面。大数据时代下数据挖掘技术的应用具有较高的使用价值，在实际应用中，能够及时的掌握产品的具体使用情况，能够在众多的数据信息中进行优化数据信息，进而为企业的发展提供参考方向。在数据挖掘技术发展过程中，由原来的简单、清晰的数据中进行寻找信息到能够从复杂、模糊的数据中去寻找有利用价值的信息，实现了质的突破，说明技术要求较高，需要更好的利用互联网技术。[1]2.2 聚类分析 在进行数据挖掘时，可以采用聚类分析技术来对数据进行处理。聚类分析的主要作用是能够将难以理解的事物进行形象化分组，然后在根据不同性质将其划分为不同组的分析过程。聚类分析的本质能够对庞大的数据进行划分处理，在从中发现可利用的信息资源。但是在实际的使用中，聚类分析是区别于传统的分类方式，它的优势是能够在模糊对象下进行对信息数据进行分组。在目前的聚类分析方式主要有两种分类方式，一种是硬聚类，这种分类方式更加的贴合数据信息。另一种是模糊聚类，这种分类方式能够通过划分模糊数据在对其进行分类。总的来说，这两种的分类方式不一样，但是所能达到的目的是一样的，都能将数据进行划分。 2.3 特征性数据分析法 特征性数据分析方法也是数据挖掘技术的主要方式之一，特征性数据分析方法能够对整体的数据信息，进行特征性的分析，对其进行发掘有利用价值的信息。由于这种技术的方便快捷性，可以应对大多数的数据资源的分析，所以是相关研究者的主要研究方向。在应用中，相关的设计者提出了多种的特征数据分析方法，比如可以利用人工神经网络进行收集数据，在数据终端进行建立神经网络，搜集可利用的信息；采用遗传基因算法对数据进行分析，对庞大的数据进行选择、重组；利用可视化技术对数据进行搜集，挖掘，可以有效的提升数据挖掘技术的实用性。[2] 3 大数据时代中数据挖掘的应用及延展方向 3.1 市场营销领域 根据对大数据时代中数据挖掘技术应用的数据分析，市场营 销领域是应用数据挖掘技术最广的领域。在市场营销中，可以通过数据挖掘技术对市场数据进行相关的提取和总结，能够在大数据下进行分析用户的信息资源，可以根据大数据反馈回的数据信息，进行改变市场营销模式。比如，通过数据挖掘技术能够分析用户点击商品的次数，然后在后台系统中，可以继续为用户推送与此商品相关的衍生品，能够让用户有更多的选择性，提高用户的实际使用感。3.2 制造业领域 随着现代生活水平的不断提高，人们对于生活产品的质量要求也在日益增长着，在制造业领域中应用数据挖掘技术能够更好的提升生活产品的质量。大数据时代中数据挖掘技术应用在制造业中的应用，可以对生活产品生产时进行跟踪性的监管、及时得到产品问题的数据、了解产品的生产效率等。可以为以后产品的生产提供相应的数据分析，针对性的解决产品遇到的问题、提升生产效率，进而提升制造业的经济效益。数据挖掘技术在制造业领域应用，能够促进制造业的发展，是非常有必要的。[1]3.3 电信业领域 现代是信息化的时代，电信行业在蓬勃的发展中，但是电信用户基数大，所需要处理的问题也是最多的，所以需要更好的服务来解决用户的问题，才能给用户带来更好的体验感。电信技术的服务是需要非常庞大的数据进行支持才能更好的处理遇到的问题，但是这种技术服务会被数据流冲击，导致服务质量下降。数据挖掘技术在电信业领域的应用能够有效的改变这种局面，采用数据挖掘技术可以对复杂的电信数据进行分析与研究，能够在其中发现规律，针对用户反馈回的信息，进行改进，提高电信业的服务质量。3.4 教育领域 数据挖掘技术在教育领域中的应用能够有效的提升教育行业的发展，在实际的应用中，能够对全体学生的心理特点进行分析，然后得出相应的教学方案，让教师能够及时的掌握学生的学习情况，从而更好地进行教学活动。采用数据挖掘技术可以对全体学生的考试成绩进行分析，及时发现学生学习的薄弱之处，方便教师对其进行加强化教学。还可以利用数据挖掘技术对教学进行分析，能够更好的利用教学资源，最大化发挥教学资源的作用，从而提升教育领域的教学质量。 4 结束语 综上所述，随着信息化时代的不断发展，我国正在向着大数据时代迈进，要加强大数据时代下数据挖掘技术的应用，才能更好的满足各行业的实际需求。尤其是在市场营销领域、制造业领域、电信业领域、教育领域等，能够利用数据挖掘技术来进行对众多的数据分析与研究，得出可利用的数据，进而促进该行业的发展。参考文献 [1] 刘铭，吕丹，安永灿.大数据时代下数据挖掘技术的应用[J].科技导报，2018，36（09）：73-83. 大数据时代下数据挖掘技术的应用 梁?瀚 （青岛科技大学?中车青岛四方车辆研究所有限公司，青岛 266000） 摘要：随着现代社会信息化技术的不断发展，我国社会正在向信息化时代迈进。在信息化时代中，大数据时代是主要的发展环节。本文主要讲述了大数据时代下数据挖掘技术的应用方式，介绍数据挖掘技术的重要性。 关键词：大数据时代；数据挖掘技术；主要应用及延伸方向doi ：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2019.01.152中图分类号：TP311.13 文献标示码：A 文章编码：1672-7274（2019）01-0194-01