数据挖掘_知识专题_东奥会计在线

数据挖掘

数据挖掘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。

更新时间：2024-06-20 09:44:12 查看全文>>

数据挖掘和数据分析的区别

数据分析更多采用统计学的知识，对源数据进行描述性和探索性分析，从结果中发现价值信息来评估和修正现状。数据挖掘不仅仅用到统计学的知识，还要用到机器学习的知识，这里会涉及到模型的概念。数据挖掘具有更深的层次，来发现未知的规律和价值。
数据挖掘的概念
数据挖掘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。
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数据挖掘的四种基本方法

遗传算法
遗传算法是一种依据微生物自然选择学说与基因遗传原理的恣意优化算法，是一种仿生技能全局性提升办法。遗传算法具有的暗含并行性、便于和其他实体模型交融等特性促使它在数据发掘中被多方面运用。
决策树算法办法
决策树算法是一种常见于预测模型的优化算法，它依据将很多数据信息有目地归类，从这当中寻找一些有使用价值的，潜在性的信息。它的要害优势是叙说简易，归类速度更快，十分适宜规模性的数据处理办法。
神经元网络办法
神经元网络由于本身优良的健壮性、自组织自适应性、并行计算、遍及贮存和高宽比容错机制等特色特别适合处理数据发掘的难题，因而近些年愈来愈遭受大家的关心。
粗集法
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数据挖掘的方法有哪些

遗传算法
遗传算法是一种依据微生物自然选择学说与基因遗传原理的恣意优化算法，是一种仿生技能全局性提升办法。遗传算法具有的暗含并行性、便于和其他实体模型交融等特性促使它在数据发掘中被多方面运用。
决策树算法办法
决策树算法是一种常见于预测模型的优化算法，它依据将很多数据信息有目地归类，从这当中寻找一些有使用价值的，潜在性的信息。它的要害优势是叙说简易，归类速度更快，十分适宜规模性的数据处理办法。
神经元网络办法
神经元网络由于本身优良的健壮性、自组织自适应性、并行计算、遍及贮存和高宽比容错机制等特色特别适合处理数据发掘的难题，因而近些年愈来愈遭受大家的关心。
粗集法
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数据挖掘的主要任务

相关剖析
两个或两个以上变量的取值之间存在某种规律性，就称为相关。数据相关是数据库中存在的一类重要的、可被发现的常识。相关分为简略相关、时序相关和因果相关。相关剖析的目的是找出数据库中隐藏的相关网。
聚类剖析
聚类是把数据依照类似性归纳成若干类别，同一类中的数据互相类似，不同类中的数据相异。聚类剖析能够树立宏观的概念，发现数据的散布形式，以及可能的数据特点之间的相互联系。
分类
分类便是找出一个类别的概念描绘，它代表了这类数据的整体信息，即该类的内涵描绘，并用这种描绘来结构模型，一般用规矩或决策树形式表明。分类是使用训练数据集经过必定的算法而求得分类规矩。分类可被用于规矩描绘和猜测。
猜测
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数据挖掘的步骤

数据挖掘的步骤：
解读需求要考虑专家、工作人员的意见;数据可从业务层的数据库中提取、抽样;在计算机分析技术下,可能给出不同模型, 企业需要选择最优模型;数据挖掘只是辅助的决策工具, 如何解读模型也是重要的任务;根据挖掘结果进行商业部署, 如零售商根据客户习惯决定进货量、进货时间、具体选址等。
数据挖掘的特点：
数据集越大, 得到的规律越贴近实际规律, 结果也越准确;各种外界干扰导致数据出现不准确性;数据的不准确意味着对数据的观察只能在整体层面进行, 同时由于涉及隐私, 某些具体信息也无法获知, 相关性的分析操作无法精确到个体;数据的随机性是指获取数据的随机性和分析结果的随机性。
数据挖掘的概念：
数据挖掘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。
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数据挖掘的特点

数据集越大, 得到的规律越贴近实际规律, 结果也越准确;各种外界干扰导致数据出现不准确性;数据的不准确意味着对数据的观察只能在整体层面进行, 同时由于涉及隐私, 某些具体信息也无法获知, 相关性的分析操作无法精确到个体;数据的随机性是指获取数据的随机性和分析结果的随机性。
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