大數(shù)據(jù)如果想要產(chǎn)生價(jià)值，對它的處理過程無疑是非常重要的，其中大數(shù)據(jù)分析和大數(shù)據(jù)挖掘就是最重要的兩部分。在前幾期的科普中，小編已經(jīng)為大家介紹了大數(shù)據(jù)分析的相關(guān)情況，本期小編就為大家講解大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，讓大家輕輕松松弄懂什么是大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。

什么是大數(shù)據(jù)挖掘？

數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining)是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的數(shù)據(jù)中提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識(shí)的過程。

數(shù)據(jù)挖掘?qū)ο?/p>

根據(jù)信息存儲(chǔ)格式，用于挖掘的對象有關(guān)系數(shù)據(jù)庫、面向?qū)ο髷?shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、文本數(shù)據(jù)源、多媒體數(shù)據(jù)庫、空間數(shù)據(jù)庫、時(shí)態(tài)數(shù)據(jù)庫、異質(zhì)數(shù)據(jù)庫以及Internet等。

數(shù)據(jù)挖掘流程

定義問題：清晰地定義出業(yè)務(wù)問題，確定數(shù)據(jù)挖掘的目的。

數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：數(shù)據(jù)準(zhǔn)備包括：選擇數(shù)據(jù)–在大型數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫目標(biāo)中 提取數(shù)據(jù)挖掘的目標(biāo)數(shù)據(jù)集;數(shù)據(jù)預(yù)處理–進(jìn)行數(shù)據(jù)再加工，包括檢查數(shù)據(jù)的完整性及數(shù)據(jù)的一致性、去噪聲，填補(bǔ)丟失的域，刪除無效數(shù)據(jù)等。

數(shù)據(jù)挖掘：根據(jù)數(shù)據(jù)功能的類型和和數(shù)據(jù)的特點(diǎn)選擇相應(yīng)的算法，在凈化和轉(zhuǎn)換過的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘。

結(jié)果分析：對數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果進(jìn)行解釋和評(píng)價(jià)，轉(zhuǎn)換成為能夠最終被用戶理解的知識(shí)。

數(shù)據(jù)挖掘分類

直接數(shù)據(jù)挖掘：目標(biāo)是利用可用的數(shù)據(jù)建立一個(gè)模型，這個(gè)模型對剩余的數(shù)據(jù)，對一個(gè)特定的變量（可以理解成數(shù)據(jù)庫中表的屬性，即列）進(jìn)行描述。

間接數(shù)據(jù)挖掘：目標(biāo)中沒有選出某一具體的變量，用模型進(jìn)行描述；而是在所有的變量中建立起某種關(guān)系。

數(shù)據(jù)挖掘的方法

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由于本身良好的魯棒性、自組織自適應(yīng)性、并行處理、分布存儲(chǔ)和高度容錯(cuò)等特性非常適合解決數(shù)據(jù)挖掘的問題，因此近年來越來越受到人們的關(guān)注。

遺傳算法

遺傳算法是一種基于生物自然選擇與遺傳機(jī)理的隨機(jī)搜索算法，是一種仿生全局優(yōu)化方法。遺傳算法具有的隱含并行性、易于和其它模型結(jié)合等性質(zhì)使得它在數(shù)據(jù)挖掘中被加以應(yīng)用。

決策樹方法

決策樹是一種常用于預(yù)測模型的算法，它通過將大量數(shù)據(jù)有目的分類，從中找到一些有價(jià)值的，潛在的信息。它的主要優(yōu)點(diǎn)是描述簡單，分類速度快，特別適合大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理。

粗集方法

粗集理論是一種研究不精確、不確定知識(shí)的數(shù)學(xué)工具。粗集方法有幾個(gè)優(yōu)點(diǎn)：不需要給出額外信息;簡化輸入信息的表達(dá)空間;算法簡單，易于操作。粗集處理的對象是類似二維關(guān)系表的信息表。

覆蓋正例排斥反例方法

它是利用覆蓋所有正例、排斥所有反例的思想來尋找規(guī)則。首先在正例集合中任選一個(gè)種子，到反例集合中逐個(gè)比較。與字段取值構(gòu)成的選擇子相容則舍去，相反則保留。按此思想循環(huán)所有正例種子，將得到正例的規(guī)則(選擇子的合取式)。

統(tǒng)計(jì)分析方法

在數(shù)據(jù)庫字段項(xiàng)之間存在兩種關(guān)系：函數(shù)關(guān)系和相關(guān)關(guān)系，對它們的分析可采用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法，即利用統(tǒng)計(jì)學(xué)原理對數(shù)據(jù)庫中的信息進(jìn)行分析。可進(jìn)行常用統(tǒng)計(jì)、回歸分析、相關(guān)分析、差異分析等。

模糊集方法

即利用模糊集合理論對實(shí)際問題進(jìn)行模糊評(píng)判、模糊決策、模糊模式識(shí)別和模糊聚類分析。系統(tǒng)的復(fù)雜性越高，模糊性越強(qiáng)，一般模糊集合理論是用隸屬度來刻畫模糊事物的亦此亦彼性的。

數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)

關(guān)聯(lián)分析

兩 個(gè)或兩個(gè)以上變量的取值之間存在某種規(guī)律性，就稱為關(guān)聯(lián)。數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)是數(shù)據(jù)庫中存在的一類重要的、可被發(fā)現(xiàn)的知識(shí)。關(guān)聯(lián)分為簡單關(guān)聯(lián)、時(shí)序關(guān)聯(lián)和因果關(guān)聯(lián)。 關(guān)聯(lián)分析的目的是找出數(shù)據(jù)庫中隱藏的關(guān)聯(lián)網(wǎng)。一般用支持度和可信度兩個(gè)閥值來度量關(guān)聯(lián)規(guī)則的相關(guān)性，還不斷引入興趣度、相關(guān)性等參數(shù)，使得所挖掘的規(guī)則更 符合需求。

聚類分析

聚類是把數(shù)據(jù)按照相似性歸納成若干類別，同一類中的數(shù)據(jù)彼此相似，不同類中的數(shù)據(jù)相異。聚類分析可以建立宏觀的概念，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布模式，以及可能的數(shù)據(jù)屬性之間的相互關(guān)系。

分類

分類就是找出一個(gè)類別的概念描述，它代表了這類數(shù)據(jù)的整體信息，即該類的內(nèi)涵描述，并用這種描述來構(gòu)造模型，一般用規(guī)則或決策樹模式表示。分類是利用訓(xùn)練數(shù)據(jù)集通過一定的算法而求得分類規(guī)則。分類可被用于規(guī)則描述和預(yù)測。

預(yù)測

預(yù)測是利用歷史數(shù)據(jù)找出變化規(guī)律，建立模型，并由此模型對未來數(shù)據(jù)的種類及特征進(jìn)行預(yù)測。預(yù)測關(guān)心的是精度和不確定性，通常用預(yù)測方差來度量。

時(shí)序模式

時(shí)序模式是指通過時(shí)間序列搜索出的重復(fù)發(fā)生概率較高的模式。與回歸一樣，它也是用己知的數(shù)據(jù)預(yù)測未來的值，但這些數(shù)據(jù)的區(qū)別是變量所處時(shí)間的不同。

偏差分析

在偏差中包括很多有用的知識(shí)，數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)存在很多異常情況，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)存在的異常情況是非常重要的。偏差檢驗(yàn)的基本方法就是尋找觀察結(jié)果與參照之間的差別。