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大数据(1)

数据挖掘技术介绍

一、数据挖掘技术的基本概念

随着计算机技术的发展,各行各业都开始采用计算机及相应的信息技术进行管理和运营,这使得企业生成、收集、存贮和处理数据的能力大大提高,数据量与日俱增。企业数据实际上是企业的经验积累,当其积累到一定程度时,必然会反映出规律性的东西;对企业来,堆积如山的数据无异于一个巨大的宝库。在这样的背景下,人们迫切需要新一代的计算技术和工具来开采数据库中蕴藏的宝藏,使其成为有用的知识,指导企业的技术决策和经营决策,使企业在竞争中立于不败之地。另一方面,近十余年来,计算机和信息技术也有了长足的进展,产生了许多新概念和新技术,如更高性能的计算机和操作系统、因特网(intemet)数据仓库(datawarehouse)、神经网络等等。在市场需求和技术基础这两个因素都具备的环境下,数据挖掘技术或称KDD(KnowledgeDiscovery in Databases;数据库知识发现)的概念和技术就应运而生了。

数据挖掘(Data Mining)旨在从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中, 提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识。还有很多和这一术语相近似的术语,如从数据库中发现知识(KDD)、数据分析、数据融合(Data Fusion)以及决策支持等。

、数据挖掘的基本任务

数据挖掘的任务主要是关联分析、聚类分析、分类、预测、时序模式和偏差分析等。

1. 关联分析(association analysis)

关联规则挖掘由Rakesh Apwal等人首先提出。两个或两个以上变量的取值之间存在的规律性称为关联。数据关联是数据库中存在的一类重要的、可被发现的知识。关联分为简单关联、时序关联和因果关联。关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网。一般用支持度和可信度两个阀值来度量关联规则的相关性,还不断引入兴趣度、相关性等参数,使得所挖掘的规则更符合需求。

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