什么是数据挖掘分析 什么是数据挖掘原理

数据挖掘是什么意思？

数据挖掘（英语：Datamining），又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现（英语：Knowledge-DiscoveryinDatabases，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。南邵IT培训发现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。 数据挖掘基于数据库理论，机器学习，人工智能，现代统计学的迅速发展的交叉学科，在很多领域中都有应用。涉及到很多的算法，源于机器学习的神经网络，决策树，也有基于统计学习理论的支持向量机，分类回归树，和关联分析的诸多算法。数据挖掘的定义是从海量数据中找到有意义的模式或知识。

什么是数据挖掘分析 什么是数据挖掘原理

什么是数据挖掘分析 什么是数据挖掘原理

大数据（bigdata），指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据，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来适应海量、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）。

什么是数据挖掘?

数据挖掘又译为资料探勘、数据采矿。是一种透过数理模式来分析企业内储存的大量资料，以找出不同的客户或市场划分，分析出消费者喜好和行为的方法，它是数据库知识发现中的一个步骤。

数据挖掘一般是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性的信息的过程。主要有数据准备、规律寻找和规律表示3个步骤。数据挖掘的任务有关联分析、聚类分析、分类分析、异常分析、特异群组分析和演变分析等。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？

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。

数据挖掘是数据库中知识发现(knowledge discovery in database, KDD)不可缺少的一部分，而KDD是将未加工的数据转换为有用信息的整个过程，该过程包括一系列转换步骤， 从数据的预处理到数据挖掘结果的后处理。

数据挖掘的起源

来自不同学科的研究者汇集到一起，开始着手开发可以处理不同数据 类型的更有效的、可伸缩的工具。这些工作都是建立在研究者先前使用的方法学和算法之上，而在数据挖掘领域达到。

特别地，数据挖掘利用了来自如下一些领域的思想：(1)来自统计学的抽样、估计和设检验；(2)人工智能、模式识别和机器学习的搜索算法建模技术和学习理论。

数据挖掘也迅速地接纳了来自其他领域的思想，这些领域包括化、进化计算、信息论、信号处理、可视化和信息检索。

一些其他领域也起到重要的支撑作用。数据库系统提供有效的存储、索引和查询处理支持。源于高性能（并行）计算的技术在处理海量数据集方面常常是重要的。分布式技术也能帮助处理海量数据，并且当数据不能集中到一起处理时更是至关重要。

KDD(Knowledge Discovery from Database)

数据清理

消除噪声和不一致的数据；

数据集成

多种数据源可以组合在一起；

数据选择

从数据库中提取与分析任务相关的数据；

数据变换

通过汇总或聚集作，把数据变换和统一成适合挖掘的形式；

数据挖掘

基本步骤，使用智能方法提取数据模式；

模式评估

根据某种兴趣度，识别代表知识的真正有趣的模式；

知识表示

使用可视化和知识表示技术，向用户提供挖掘的知识。

数据挖掘方

业务理解（business understanding）

从商业角度理解项目的目标和要求，接着把这些理解知识通过理论分析转化为数据挖掘可作的问题，制定实现目标的初步规划；

数据理解（data understanding）

数据理解阶段开始于原始数据的收集，然后是熟悉数据、甄别数据质量问题、探索对数据的初步理解、发觉令人感兴趣的子集以形成对探索信息的设；

数据准备（data preparation）

数据准备阶段指从初原始数据中未加工的数据构造数据挖掘所需信息的活动。数据准备任务可能被实施多次，而且没有任何规定的顺序。这些任务的主要目的是从源系统根据维度分析的要求，获取所需要的信息，需要对数据进行转换、清洗、构造、整合等数据预处理工作；

建模（modeling）

在此阶段，主要是选择和应用各种建模技术。同时对它们的参数进行调优，以达到值。通常对同一个数据挖掘问题类型，会有多种建模技术。一些技术对数据形式有特殊的要求，常常需要重新返回到数据准备阶段；

模型评估（evaluation）

在模型部署发布前，需要从技术层面判断模型效果和检查建立模型的各个步骤，以及根据商业目标评估模型在实际商业场景中的实用性。此阶段关键目的是判断是否存在一些重要的商业问题仍未得到充分考虑；

模型部署（deployment）

模型完成后，由模型使用者（客户）根据当时背景和目标完成情况，封装满足业务系统使用需求。

数据挖掘任务

通常，数据挖掘任务分为下面两大类。

预测任务。这些任务的目标是根据其他属性的值，预测特定属性的值。被预测的属性一 般称目标变量(targetvariable)或因变量(dependentvariable), 而用来做预测的属性称说明变量(explanatoryvariable)或自变量(independentvariable)。

描述任务。其目标是导出概括数据中潜在联系的模式（相关、趋势、聚类、轨迹和异常）。本质上，描述性数据挖掘任务通常是探查性的，并且常常需要后处理技术验证和解释结果。

预测建模(predictivemodeling) 涉及以说明变量函数的方式为目标变量建立模型。

有两类预测建模任务：分类(classification)，用于预测离散的目标变量；回归(regression)，用于预测连续的目标变量。

例如，预测一个Web用户是否会在网上书店买书是分类任务，因为该目标变量是二值的，而预测某股票的未来价格则是回归任务，因为价格具有连续值属性。

两项任务目标都是训练一个模型，使目标变量预测值与实际值之间的误达到小。预测建模可以用来确定顾客对产品促销活动的反应，预测地球生态系统的扰动，或根据检查结果判断病人是否患有某种疾病。

关联分析(association ysis) 用来发现描述数据中强关联特征的模式。

所发现的模式通常用蕴涵规则或特征子集的形式表示。由于搜索空间是指数规模的，关联分析的目标是以有效的方式提取有趣的模式。关联分析的应用包括找出具有相关功能的基因组、识别用户一起访问的Web页面、 理解地球气候系统不同元素之间的联系等。

聚类分析(cluster ysis)旨在发现紧密相关的观测值组群，使得与属于不同簇的观测值相比， 属于同一簇的观测值相互之间尽可能类似。聚类可用来对相关的顾客分组、找出显著影响 地球气候的海洋区域以及压缩数据等。

异常检测(anomaly detection) 的任务是识别其特征显著不同于其他数据的观测值。

这样的观测值称为异常点(anomaly)或离群点(outlier)。异常检测算法的目标是发现真正的异常点，而避免错误地将正常的对象标注为异常点换言之，一个好的异常检测器必须具有高检测率和低误报率。

异常检测的应用包括检测欺诈、网络攻击、疾病的不寻常模式、生态系统扰动等。

什么是数据挖掘？

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。

什么是数据挖掘？数据挖掘与传统分析方法有什么区别

数据挖掘又译为资料探勘、数据采矿。是一种透过数理模式来分析企业内储存的大量资料，以找出不同的客户或市场划分，分析出消费者喜好和行为的方法。它是数据库知识发现中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性的信息的过程。主要有数据准备、规律寻找和规律表示3个步骤。数据挖掘的任务有关联分析、聚类分析、分类分析、异常分析、特异群组分析和演变分析等。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。

是一个用数据发现问题、解决问题的学科。

通常通过对数据的探索、处理、分析或建模实现。

我们可以看到数据挖掘具有以下几个特点：

基于大量数据：并非说小数据量上就不可以进行挖掘，实际上大多数数据挖掘的算法都可以在小数据量上运行并得到结果。但是，一方面过小的数据量完全可以通过人工分析来总结规律，另一方面来说，小数据量常常无法反映出真实世界中的普遍特性。

非平凡性：所谓非平凡，指的是挖掘出来的知识应该是不简单的，绝不能是类似某体育评论员所说的“经过我的计算，我发现了一个有趣的现象，到本场比赛结束 为止，这届世界杯的进球数和失球数是一样的。非常的巧合！”那种知识。这点看起来勿庸赘言，但是很多不懂业务知识的数据挖掘新手却常常犯这种错误。

隐含性：数据挖掘是要发现深藏在数据内部的知识，而不是那些直接浮现在数据表面的信息。常用的BI工具，例如报表和OLAP，完全可以让用户找出这些信息。

新奇性：挖掘出来的知识应该是以前未知的，否则只不过是验证了业务专家的经验而已。只有全新的知识，才可以帮助企业获得进一步的洞察力。

价值性：挖掘的结果必须能给企业带来直接的或间接的效益。有人说数据挖掘只是“屠龙之技”，看起来神乎其神，却什么用处也没有。这只是一种误解，不可否认的 是在一些数据挖掘项目中，或者因为缺乏明确的业务目标，或者因为数据质量的不足，或者因为人们对改变业务流程的，或者因为挖掘人员的经验不足，都会导 致效果不佳甚至完全没有效果。但大量的成功案例也在证明，数据挖掘的确可以变成提升效益的利器

1、计算机编程能力的要求

作为数据分析很多情况下需要用到成型的分析工具，比如EXCEL、SPSS，或者SAS、R。一个完全不懂编程，不会敲代码的人完全可以是一名能好的数据分析师，因为一般情况下OFFICE包含的几个工具已经可以满足大多数数据分析的要求了。很多的数据分析人员做的工作都是从原始数据到各种拆分汇总，再经过分析，后形成完整的分析报告。当然原始数据可以是别人提供，也可以自己提取（作为一名合格的数据分析师，懂点SQL知识是很有好处的）。

而数据挖掘则需要有编程基础。为什么这样说呢？举两个理由：个，目前的数据挖掘方面及相关的研究生方面绝大多数是隶属于计算机系；第二点，在岗位上，国内比较大的公司挂的岗位名称大多数为“数据挖掘工程师”。从这两点就可以明确看出数据挖掘跟计算机跟编程有很大的联系。

2、在对行业的理解的能力

要想成为一名的数据分析师，对于所从事的行业有比较深的了解和理解是必须要具备的，并且能够将数据与自身的业务紧密结合起来。简单举个例子来说，给你一份业务经营报表，你就能在脑海中勾画出目前经营状况图，能够看出哪里出现了问题。但是，从事数据挖掘不一定要求对行业有这么高的要求。

3、专业知识面的要求

数据分析师出对行业要了解外，还要懂得一些统计学、营销、经济、心理学、学等方面的知识，当然能了解数据挖掘的一些知识会更好。数据挖掘工程师则要求要比较熟悉数据库技术、熟悉数据挖掘的各种算法，能够根据业务需求建立数据模型并将模型应用于实际，甚至需要对已有的模型和算法进行优化或者开发新的算法模型。想要成为的数据挖掘工程师，良好的数学、统计学、数据库、编程能力是必不可少的。

总之一句话来概括的话，数据分析师更关注于业务层面，数据挖掘工程师更关注于技术层面。

数据分析师与数据挖掘工程师的相似点：

1、都跟数据打交道。

他们玩的都是数据，如果没有数据或者搜集不到数据，他们都要丢饭碗。

2、知识技能有很多交叉点。

他们都需要懂统计学，懂数据分析一些常用的方法，对数据的敏感度比较好。

3、在职业上他们没有很明显的界限。

很多时候数据分析师也在做挖掘方面的工作，而数据挖掘工程师也会做数据分析的工作，数据分析也有很多时候用到数据挖掘的工具和模型，很多数据分析从业者使用SAS、R就是一个很好的例子。而在做数据挖掘项目时同样需要有人懂业务懂数据，能够根据业务需要提出正确的数据挖掘需求和方案能够提出备选的算法模型，实际上这样的人一脚在数据分析上另一只脚已经在数据挖掘上了。

事实上没有必要将数据分析和数据挖掘分的特别清，但是我们需要看到两者的区别和联系，作为一名数据行业的从业者，要根据自身的特长和爱好规划自己的职业生涯，以寻求自身价值的化。