数据挖掘技术范文1
【关键词】可视化 数据挖掘 技术分析
传统的数据挖掘技术在应用过程中，应用者是无法观察到数据挖掘的过程，只能够获得结果，在数据分析与挖掘的过程中使用者并不能直观的观察过程，其往往会导致使用者更与单一性的分析数据挖掘结果，失去数据挖掘的意义。可视化数据挖掘技术结合了计算机与用户的视觉感受，是一种能够直观观察的数据挖掘方式，在数据挖掘过程为用户提供直观性的信息数据，便于用户交互流量数据，从而极大程度提升数据挖掘的效率、准确性、有效性，获得更有使用价值意义的数据结果。
1 可视化及数据挖掘的含义
所谓的可视化，也就是指人借助视觉观察并在思维中形成客观事物影像的过程，这是一种心智处理的过程。可视化能够提升人们对事物的观察准确性并形成一个完整的整体概念。可视化结果能够便于人们理解和记忆，并且对于信息的表达方式、处理方式是其他方式无法替代的。可视化技术普遍是以人所习惯的图形、图像为工具融入到信息处理技术当中，主要是将信息化数据以更加直观的方式让人所接受和理解。通过仿真化、形象化、模拟化等全新技术方式重现出来。可视化不仅可以以客观的现实展现数据内容，还可以为使用者提供富有规律、客观、真实的数据信息。数据挖掘主要是指借助检测和分析数据，获得更多潜在的有使用价值的信息。数据挖掘的定义主要分为狭x与广义。狭义的数据挖掘主要是按照已经处理过或分析过的数据，从当中提炼出有使用意义的信息数据，从广义上分析，主要是在数据库当中分析出富有应用价值的数据信息。可视化数据挖掘对于当前许多企业而言均有着显著的应用意义，尤其是在大数据时代下，数据局逐渐成为现代化企业分析市场需求、掌握企业客户群体的主要手段。
2 可视化数据挖掘的提出
由上述分析可以发现，可视化技术与数据挖掘技术本质上是两个不同的领域，但是都与计算机技术有一定程度的关联性。数据挖掘的过程需要可视化技术的支持，可视化分析本身也是数据挖掘的一个过程。其中，可视化主要是指将某一些无法看见的或抽象的事物通过能够看见的图像或图形可视化出来；可视化主要是采用计算机创建相应的图形，从而理解哪些大量、复杂、无需的数据信息。可视化数据挖掘主要有三个阶段，数据准备、模型生成、知识使用以及流程可视化。
数据准备：数据的准备阶段主要是借助可视化数据挖掘技术将数据预处理的过程展现出来，简单而言，就是将复杂、大量的原始数据通过某种规律进行展现和规划，这里所致的可视化技术主要是包括数据的转换、丢失值得处理、数据的裁剪以及数据的采样等；生成模型：生成模型这一过程中主要是将目标数据库通过数据挖掘操作技术细化数据挖掘每一个细节、过程，并将其展现出来。其中主要包括模型的选择、参数的设计、数据的训练集、数据的挖掘细节以及结果的储存等过程；数据使用。在数据使用这一阶段中，可视化数据挖掘技术的操作目的主要是把数据挖掘的结果通过某种可视化方式展现出来，例如将结果通过树形图形展现出来，从而为数据使用者提供更加真实、可靠、完整的数据分析结果。普遍状况下，数据挖掘的结果抓哟分为分类与关联两种，其都是以人类视觉能容易接受的方式展现；流程的可视化。数据挖掘的流程可视化最终目的是将数据挖掘的整个过程以某种可视化方式显示出来，让用户看懂，这也是为知识分析师、企业管理者提供更多依据进行决策和分析。
3 可视化数据挖掘的主要技术分析
可视化数据挖掘的主要技术主要是以下四种：1、标准2D与3D技术。这一技术主要是用于统计应用，但是不是能应用于多维数据。主要是借助条形图、柱形图和饼图等常用的标准2D、3D技术，这也是可视化的主要方式和结果；2、分层技术。分层技术的基本意义就是按照层次的特征，将多维数据空间划分为多个子空间，并按照各个层之间的关联性，将子空间以层次的结构形式重新进行组建，并以图形的形式显示。分层技术主要依据层次轴、双曲线、锥形图等时机方式进行描述；3、几何变换技术。几何变换技术主要是对数据集进行降维处理。其基本意思就是借助投影、映射将多维数据转变为3D、2D的形式，准便成为人视觉所能够理解的投影。几何变换技术适用于多维数、低数据量的数据库。其实施方式主要有平行坐标法与投影追踪等；4、面向像素技术。面向像素技术主要是分析像素点在屏幕当中的分布状况，其能对于一些数据量庞大的数据库进行细致的分析，进而获得数据的整体结构和分布状况。因为面向像素技术分析的是像素点，所以其能够按照分析目标的不同，选择不同的排列方式，其应用方式主要是递归技术与数据管道技术。
例如，在信贷方面的应用中，信贷数据的挖掘和普通数据挖掘不相同，主要是统计和挖掘一些信用度较高的用户。金融行业的信贷欺骗行为不断增多，这也为可视化数据挖掘技术的应用提供了更多的空间，借助挖掘技术防止信贷欺骗的发生，从而提高信贷企业的经济利益。借助可视化数据挖掘技术，应用异常检测与人工神经网络的方式检测信贷申请的过程，并借助Clementine软件对所获得的数据库进行统一性分析和记录，对具备信贷欠款和拖欠的信贷人统计到一起，并在信用贷款的申请中计算其可能存在的信用欺骗度，首先，是多次申请信贷的记录；其次，个人或企业的经济状况以及信贷类型是否符合企业的记录。对于一些偏离长条的行为进行记录并标记，借助可视化的数据挖掘过程，决策者能够更加准确的掌握是否能够放贷于该个人或企业。
4 总结
综上所述，在大数据时代环境下，做好数据挖掘工作有着非常明显的作用和意义，假设如果无法完成良好的数据挖掘技术工作，便无法展现大数据的优势，导致缺乏针对性的数据信息，从而逐渐降低企业的竞争力。此外，伴随着信息技术与计算机技术的不断发展，数据挖掘技术必然会随之创新，对此，就必须相关工作者及时掌握社会上全新的数据挖掘技术，并将其合理应用。
参考文献
[1]耿学华，傅德胜.可视化数据挖掘技术研究[J].计算机应用与软件，2006（02）：85-87.
[2]段晓君，杜小勇，易东云.可视化数据挖掘技术及其应用[J].计算机应用，2000（01）：54-56.
[3]张俊.可视化数据挖掘技术的研究与实现[J].重庆工商大学学报（自然科学版），2013（03）：58-61+92.
数据挖掘技术范文2
关键词：数据挖掘；数据集；数据挖掘算法
0 引言
随着信息科技的进步以及电子化时代的到来，现代信息社会中数据和数据库呈现爆炸式增长。面对浩瀚的数据海洋，如何从这些庞大的数据中找出它们之间存在的“潜伏”的关系和规则，进而根据这些关系和规则预测未来的发展趋势，已经成为二十一世纪探索的热点问题。
数据挖掘(Data Mining)技术的诞生，为解决这一问题提供了可以参考的方法，是开发信息资源的一种新的数据处理技术。它不仅能对过去的数据进行查询，而且能够找出过去数据之间的潜在联系，进行更高层次的分析，以便更好地解决决策、预测等问题。
1 数据挖掘概述
数据挖掘就是从大型数据集（可能是不完全的、有噪声的、不确定性的、各种存储形式的）中，挖掘隐含在其中的、人们事先不知道的、对决策有用的知识的过程。数据挖掘的目的是为了从这些数据中抽取一些有价值的知识或信息，提高信息利用率。
数据挖掘主要有以下对象：
（1）关系型数据库、事务型数据库、面向对象的数据库；
（2）数据仓库/多维数据库；
（3）空间数据（如地图信息）；
（4）工程数据（如建筑、集成电路的信息）；
（5）文本和多媒体数据（如文本、图象、音频、视频数据）；
（6）时间相关的数据（如历史数据或股票交换数据）；
（7）万维网（如半结构化的HTML，结构化的XML以及其他网络信息）。
数据挖掘的步骤一般会因不同的实际应用情况而有所变化，其过程就是用一定的数据挖掘算法从给定的数据库中提取模型，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。图1显示的是数据挖掘过程，主要由以下步骤组成：
（1）数据清理（消除噪音或不一致数据）；
（2）数据集成（多种数据源可以组合在一起）；
（3）数据选择（从数据库中提取与分析任务相关的数据）；
（4）数据变换（数据变换或统一成适合挖掘的形式；如通过汇总或聚集操作）；
（5）数据挖掘（基本步骤，使用智能方法提取数据模式）；
（6）模式评估（根据某种兴趣度度量，识别提供知识的真正有趣的模式）；
（7）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）。
例如，应用数据挖掘算法中聚类分析的方法，可以在城市规划的过程中，根据类型、价格、地理位置等来划分不同类型的住宅。具体使用哪种数据挖掘算法，要根据具体情况和应用要求而定。一种数据挖掘算法可能在一种情况下适用，而在另一种情况下就不适用。在特定的应用环境下，应找出最适用的数据挖掘算法，并加以实施。
3 数据挖掘的应用
3.1 数据挖掘在零售业中的应用
由于零售业便于搜集大量的销售数据、顾客购物记录、货物运送、消费模式和服务记录等特点，使其成为数据挖掘的主要应用领域。
零售商们采用数据仓库使他们有更好的机会运用数据挖掘技术。通过数据挖掘，零售商们可以了解销售全局、对商品分组布局、降低库存成本、分析销售市场趋势，从而更加有效地对商品进行促销。大型的零售连锁店和杂货店用大量的“信息丰富” 的销售数据，通过数据挖掘揭示一些没有发现的“隐藏关系”，其中最著名的啤酒和尿布的故事即是数据挖掘在零售业中典型的应用。
3.2 数据挖掘在体育竞技中的应用
先进信息技术的运用是美国NBA职篮联盟成功的众多因素中非常重要的一个。例如，魔术队教练利用IBM公司开发的数据挖掘应用软件Advanced Scout，对不同的队员布阵时的相对优势进行了系统的分析，并根据分析结果取得了对迈阿密热队4连胜的战绩。
3.3 数据挖掘在企业中的应用
数据挖掘在企业信息处理中的应用是一个将信息转化为企业商业知识的过程。它主要用于企业的客户关系管理、市场分析、营销策略和趋势预测等方面。
数据挖掘技术已经广泛应用在美国银行和金融领域中。例如用数据挖掘工具Marksman可以分析消费者的赊账卡、家庭贷款、投资产品以及储蓄等信息，并对客户进行分类，从而预测何时哪类产品最适合哪类客户，因而被美国Firstar等银行使用。此外，近年来数据挖掘技术在信用记分的研究和应用方面也取得了很大的进步。银行利用Credit Scoring技术对客户的一些信息（如基本资料、资产以及以往信用等）进行分析、评估，做出最有利的决定。
数据挖掘在电信行业中的应用也很广泛。它可以帮助电信企业制定合理的电话收费和服务标准、针对特别的客户群的优惠政策、防止费用欺诈等。
3.4 数据挖掘在科学探索中的应用
随着数据挖掘技术的不断发展和完善，已经逐步应用到尖端科学的探索中。数据挖掘技术在生物学中的应用主要集中于分子生物学特别是基因工程的研究上。通过用计算生物分子系列分析方法，尤其是基因数据库搜索技术已在基因研究上做出了很多重大发现。
SKICAT（Sky Image Cataloging and Analysis Tool）是天文学上一个非常著名的系统。该系统使用数据挖掘算法中的决策树方法构造分星体类器对星体进行分类，结果使得能分辨的星体与以前的方法相比，在亮度上要低一个数量级之多，并且在效率上这种方法比以往的方法高40倍以上。
3.5 数据挖掘在信息安全中的应用
利用数据挖掘作为入侵检测的数据分析技术，把“潜伏”的安全信息从海量的安全事件数据中提取出来，抽象出有利于进行判断和比较的与安全相关的普遍特征，进而发现不确定的入侵行为，并作出判断、决策（如图3）。相对于传统的入侵检测分析技术，数据挖掘具有良好的自适应性、误警率低且能减轻数据过载，大大提高了检测和响应的效率和速度。
图3 数据挖掘方法的入侵检测系统流程图数据挖掘这一新兴技术至今已经在商业、银行、金融、制造业、互联网络、教育、科学研究等领域广泛应用，并且给我们的社会和生活带来了极大的改观。
参考文献
［1］Margaret H.Dunham: DATA MINING Introductory and Advanced Topics［M］.北京:清华大学出版社，2003.
［2］Mehmed Kantardzic: DATA MINING Concepts，Models，Methods，and Algorithms［M］.北京:清华大学出版社，2003.
［3］梁循.数据挖掘算法与应用［M］.北京:北京大学出版社，2006.
数据挖掘技术范文3
【关键词】数据挖掘 信息分析 提取 知识
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着许多重要的信息,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,这种技术称为数据挖掘。数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中,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的过程。
一、数据挖掘的对象
数据挖掘可以在任何类型的数据上进行,即可以来自社会科学,又可以来自自然科学产生的数据,还可以是卫星观测得到的数据。数据形式和结构也各不相同,可以是传统的关系数据库,可以是面向对象的高级数据库系统,也可以是面向特殊应用的数据库,如空间数据库、时序数据库、文本数据库和多媒体数据库等,还可以是web数据信息。
二、数据挖掘的任务
数据挖掘的目标是从海量数据中发现隐含的、有意义的知识。它的任务主要是分类、预测、时间序列模式、聚类分析、关联分析预测和偏差分析等。
1.分类。分类就是按照一定的标准把数据对象划归成不同类别的过程。
2.预测。预测就是通过对历史数据的分析找出规律,并建立模型,通过模型对未来数据的种类和特征进行分析。
3.时间序列模式。时间序列模式就是根据数据对象随时间变化的规律或趋势来预测将来的值。
4.聚类分析。聚类分析是在没有给定划分类的情况下,根据数据信息的相似度进行数据聚集的一种方法。
5.关联分析预测。关联分析就是对大量的数据进行分析,从中发现满足一定支持度和可信度的数据项之间的联系规则。
6.偏差分析。偏差分析就是通过对数据库中的孤立点数据进行分析,寻找有价值和意义的信息。
三、数据挖掘的过程
数据挖掘使用一定的算法从实际应用数据中挖掘出未知、有价值的模式或规律等知识,整个过程由数据准备、数据挖掘、模式评估、巩固知识和运用知识等步骤组成。
1.数据准备。数据挖掘的处理对象是数据,这些数据一般存储在数据库系统中,是长期积累的结果。但往往不适合直接在这些数据上进行知识挖掘,首先要清除数据噪声和与挖掘主题明显无关的数据;其次将来自多数据源中的相关数据组合并;然后将数据转换为易于进行数据挖掘的数据存储形式,这就是数据准备。
2.数据挖掘。数据挖掘就是根据数据挖掘的目标,选取相应算法及参数,分析准备好的数据,产生一个特定的模式或数据集,从而得到可能形成知识的模式模型。
3.模式评估。由挖掘算法产生的模式规律,存在无实际意义或无实用价值的情况,也存在不能准确反映数据的真实意义的情况,甚至在某些情况下与事实相反,因此需要对其进行评估,从挖掘结果中筛选出有意义的模式规律。在此过程中,为了取得更为有效的知识,可能会返回前面的某一处理步骤中以反复提取,从而提取出更有效的知识。
四、数据挖掘的常用方法
1.决策树方法。决策树是一种常用于预测模型的算法,它通过一系列规则将大量数据有目的分类,从中找到一些有价值的、潜在的信息。它的主要优点是描述简单,分类速度快,易于理解、精度较高,特别适合大规模的数据处理,在知识发现系统中应用较广。它的主要缺点是很难基于多个变量组合发现规则。在数据挖掘中,决策树方法主要用于分类。
2.神经网络方法。神经网络是模拟人类的形象直觉思维,在生物神经网络研究的基础上,根据生物神经元和神经网络的特点,通过简化、归纳、提炼总结出来的一类并行处理网络,利用其非线性映射的思想和并行处理的方法,用神经网络本身结构来表达输入和输出的关联知识。
3.粗糙集方法。粗糙集理论是一种研究不精确、不确定知识的数学工具。粗糙集处理的对象是类似二维关系表的信息表。目前成熟的关系数据库管理系统和新发展起来的数据仓库管理系统,为粗糙集的数据挖掘奠定了坚实的基础。粗糙集理论能够在缺少先验知识的情况下,对数据进行分类处理。在该方法中知识是以信息系统的形式表示的,先对信息系统进行归约,再从经过归约后的知识库抽取得到更有价值、更准确的一系列规则。因此,基于粗糙集的数据挖掘算法实际上就是对大量数据构成的信息系统进行约简,得到一种属性归约集的过程,最后抽取规则。
4.遗传算法。遗传算法是一种基于生物自然选择与遗传机理的随机搜索算法。数据挖掘是从大量数据中提取人们感兴趣的知识,这些知识是隐含的、事先未知的、潜在有用的信息。因此,许多数据挖掘问题可以看成是搜索问题,数据库或者数据仓库为搜索空间,挖掘算法是搜索策略。应用遗传算法在数据库中进行搜索,对随机产生的一组规则进行进化,直到数据库能被该组规则覆盖,就可以挖掘出隐含在数据库中的规则。
五、数据挖掘的应用
数据挖掘技术在各个需要进行信息分析的领域得到十分广泛的应用。它可以带来显著的经济效益,不仅可以控制成本,也可以给企业带来更多效益。在金融业,可以通过信用卡历史数据的分析,判断哪些人有风险,哪些人没有;在超市,可以通过对超市交易信息的分析,安排货价货物摆设,以提高销售收入;在保险业,可以通过对保险公司客户记录的分析,来判定哪些客户是花费昂贵的对象;在学校,可以通过分析学校学生课程及成绩等信息,来判断课程之间的关系。此外,在医学中,可以利用数据挖掘技术对疾病发作前后症状的分析,来对病症进行诊断;在体育运动中,利用数据挖掘技术对对抗性强的积极运动进行分析,发现对方弱点,制定有效的战术。
六、结束语
数据挖掘技术作为一个多学科交叉的新兴学科,在研究领域和商业领域得到了越来越多的应用,尤其是在市场营销中取得了成功。企业每天都有海量数据产生,利用数据挖掘技术可以从这些数据信息中发现对企业有益的知识,给企业带来经济效益,这也将促使数据挖掘技术不停的发展进步。
参考文献:
[1]苏新宁,杨建林,江念南,栗湘.数据仓库和数据挖掘[m].北京:清华大学出版社,2006.
数据挖掘技术范文4
【关键词】数据仓库；数据仓库应用；OLAP；联机分析处理
数据仓库技术是计算机数据库系统发展的新方向，近几年来已经在许多领域得到了应用。以数据仓库为基础的商业职能系统强大的功能在实际应用中能带来高利润的回报，所以近年来数据仓库在众多领域得到了越来越广泛的应用。对于大量存在于计算机信息系统中的数据，通过数据仓库、联机处理技术和数据挖掘技术，对数据进行加工、分析、产生用于决策支持的信息，得以充分利用。
1 数据库技术概念及特征
1.1 数据仓库概念
数据仓库就是面向主题的、集成的、不可更新的（稳定的）、随时间不断变化的数据集合。与其他数据库应用不同的是，数据仓库更像一种过程，即对分布在企业内部各处的业务数据的整合、加工和分析的过程，而不是一种可以购买的产品。
1.2 数据仓库的特征
①面向主题。数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织。主题是一个抽象的概念，是指用户使用数据仓库进行决策时所关心的重点方面，一个主题通常与多个操作型信息系统相关。
②集成的。数据仓库中的数据是在对原有分散的数据库数据抽取、清理的基础上，经过系统加工、汇总和整理得到的，必须消除源数据中的不一致性，以保证数据仓库内的信息是关于整个企业的一致的全局信息。
③相对稳定的。数据仓库的数据主要供企业决策分析之用，所涉及的数据操作主要是数据查询，一旦某个数据进入数据仓库以后，一般情况下将被长期保留，也就是数据仓库中一般有大量的查询操作，但修改和删除操作很少，通常只需要定期的加载、刷新。
④反映历史变化。数据仓库中的数据通常包含历史信息，系统记录了企业从过去某一时点到目前各个阶段的信息，通过这些信息，可以对企业的发展历程和未来趋势做出定量分析和预测。
2 数据仓库的分析技术
OLAP是数据处理的一种技术概念。OLAP的基本目的是使企业的决策者能灵活地操纵企业的数据，以多维的形式从多面角度来观察企业的状态、了解企业的变化，通过快速、一致、交互地访问各种可能的信息视图，帮助管理人员掌握数据中存在的规律，实现对数据的归纳、分析和处理，帮助组织完成相关的决策。
根据OLAP产品的实际应用情况和用户对OLAP产品的需求，人们提出了一种对OLAP更简单明确的定义，即共享多维信息的快速分析。OLAP通过对多维信息以很多种可能的观察方式进行快速、稳定一致和交互性的存取，允许管理决策人员对数据进行深入的观察。基于操作型数据环境的OLTP（联机事务处理），其基本操作是通过经典的SQL语句实现的。而OLAP多维数据分析是指对多维数据采取切片、切块、钻取、旋转等各种分析操作，以求剖析数据，使最终用户能从多角度、多侧面地观察数据库中的数据，从而深入地了解包含在数据中的信息、内涵。数据仓库系统一般都支持OLAP的这些基本操作，也可以认为是一种扩展了的SQL操作。
2.1 联机分析处理的主要特点
OLAP是直接仿照用户的多角度思考模式，预先为用户组建多维的数据模型，在这里，维指的是用户的分析角度。例如对销售数据的分析，时间周期是一个维度，产品类别、分销渠道、地理分布、客户群类也分别是一个维度。一旦多维数据模型建立完成，用户可以快速地从各个分析角度获取数据，也能动态的在各个角度之间切换或者进行多角度综合分析，具有极大的分析灵活性。这也是联机分析处理在近年来被广泛关注的根本原因，它从设计理念和真正实现上都与旧有的管理信息系统有着本质的区别。
2.2 联机分析处理与数据仓库的关系
事实上，随着数据仓库理论的发展，数据仓库系统已逐步成为新型的决策管理信息系统的解决方案。数据仓库系统的核心是联机分析处理，但数据仓库包括更为广泛的内容。
概括来说，数据仓库系统是指具有综合企业数据的能力，能够对大量企业数据进行快速和准确分析，辅助做出更好的商业决策的系统。
从应用角度来说，数据仓库系统除了联机分析处理外，还可以采用传统的报表，或者采用数理统计和人工智能等数据挖掘手段，涵盖的范围更广；就应用范围而言，联机分析处理往往根据用户分析的主题进行应用分割，例如：销售分析、市场推广分析、客户利润率分析等等，每一个分析的主题形成一个OLAP应用，而所有的OLAP应用实际上只是数据仓库系统的一部分。
联机分析处理的用户是企业中的专业分析人员及管理决策人员，他们在分析业务经营的数据时，从不同的角度来审视业务的衡量指标是一种很自然的思考模式。例如分析销售数据，可能会综合时间周期、产品类别、分销渠道、地理分布、客户群类等多种因素来考虑。这些分析角度虽然可以通过报表来反映，但每一个分析的角度可以生成一张报表，各个分析角度的不同组合又可以生成不同的报表，使得IT人员的工作量相当大，而且往往难以跟上管理决策人员思考的步伐。
3 数据挖掘技术
3.1 数据挖掘的概念
数据挖掘，又称数据库中的知识发现，是指从大型数据库或数据仓库中提取隐含的、未知的、非平凡的及有潜在应用价值的信息或模式，它是数据库研究中的一个很有应用价值的新领域，融合了数据库、人工智能、机器学习、统计学等多个领域的理论和技术。随着人工智能技术在专家咨询、语言处理、娱乐游戏等模式识别领域的应用日益广泛。从选取专业学习、研究方向的实际出发，提出了将数据挖掘应用于辅助选取专业学习、研究方向的数据挖掘技术流程模型。
3.2 数据挖掘技术的过程
数据挖掘技术是一个多步骤、可能需多次反复的处理过程。主要包括以下几步：准备、数据选择、数据预处理、数据缩减、确定数据挖掘的目标、确定知识发现算法、数据挖掘（Data Mining）、模式解释、知识评价。其中最重要的一个步骤是数据挖掘，它是利用某些特定的知识发现算法，在可接受的运算效率的限制下，从有效数据中发现有关的知识。
数据挖掘技术主要有四种开采任务：
（1）数据总结是对数据进行浓缩，给出它的紧凑描述。数据挖掘是从数据泛化的角度来讨论数据总结。
（2）分类发现这是一项非常重要的任务，分类是运用分类器把数据库中的数据项映射到给定类别中的某一个，用于对未来数据进行预测。
（3）聚类是把一组个体按照相似性归成若干类别，它的目的是使得属于同一类别的个体之间的距离尽可能的小，而不同类别的个体间的距离尽可能的大。
（4）关联规则是指事物之间的联系具有多大的支持度和可信度。有意义的关联规则必须给定两个阈值：最小支持度和最小可度。
3.3 数据挖掘在实际生活中的应用
数据挖据的结果经过业务决策人员的认可，才能实际利用。要将通过数据挖掘得出的预测模式和各个领域的专家认识结合在一起，构成一个可供不同类型的人使用的应用程序。也只有通过对挖掘知识的应用，才能对数据挖掘的成果做出正确的评价。但是在应用数据挖掘成果时，决策人员所关心的是数据挖掘最终结果与用其他候选结果在实际应用中的差距。为将数据挖掘结果能在实际中得到应用，需要将分析所得到的知识集成到业务信息系统的组织机构中去，使这些知识在实际的管理决策分析中得到应用。
数据挖掘不一定需要建立在数据仓库基础上，但以数据仓库为基础，对于数据挖掘来说源数据的预处理将简化许多。另外为了保证结果的正确性，数据挖掘对基础数据量的需求是巨大的，数据仓库可以很好地满足这个要求。
【参考文献】
[1]谢邦昌.数据挖掘基础与应用[M].机械工业出版社，2012-01.
数据挖掘技术范文5
1、相关定义。数据仓库是支持管理决策过程的一个数据集合。这个数据集合是由企业内的历史详细数据和当前详细数据、操作数据和外部数据按照一定的主题标准归类，进行加工和集成而建立的，是为企业决策服务的。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的过程。
2、数据挖掘的流程
（1）数据取样。当进行数据挖掘时,首先要从企业大量数据中取出一个与要搜索的问题相关的样板数据子集,而不是动用全部企业数据。通过对数据样本的精选,不仅能减少数据处理量,节省系统资源,而且能通过对数据的筛选,使数据更加具有规律性。
（2）数据探索。数据探索就是通常所进行的对数据深入调查的过程,从样本数据集中找出规律和趋势,用聚类分析区分类别,最终要达到的目的就是搞清楚多因素相互影响的、十分复杂的关系,发现因素之间的相关性。
（3）数据调整。通过上述两个步骤的操作，对数据的状态和趋势有了进一步了解，这时要尽可能对问题解决的要求进一步明确化和量化。针对问题的需求，对数据进行增删，按照对整个数据挖掘过程的新认识组合或生成一个新的变量,以体现对状态的有效描述。
（4）模型化。在问题进一步明确,数据结构和内容进一步调整的基础上,就可以建立模型。这一步使数据挖掘的核心环节,可以运用神经网络、决策树、数理统计、时间序列分析等方法来建立模型。
（5）评价。从上述过程中将会得出一系列的分析结果、模式和模型,多数情况会得出对目标问题多侧面的描述，这时就要综合它们的规律性,提供合理的决策支持信息。评价的一种办法，是直接使用原先建立模型样本和样本数据来进行检验；另一种办法，是另找一批数据并对其进行检验,已知这些数据能反映客观实践的规律性；再一种办法，是在实际运行的环境中取出新鲜数据进行检验。
以上五个过程要反复进行，在反复过程中,不断地趋近事物的本质,不断地优化问题的解决方案。
3、数据挖掘功能。数据挖掘通过预测未来趋势及行为,做出前摄的、基于知识的决策。数据挖掘的目标是从数据库中发现隐含的、有意义的知识,主要有以下五类功能。
（1）自动预测趋势和行为。数据挖掘自动在大型数据库或数据仓库中寻找预测性信息,以往需要进行大量手工分析的问题如今可以迅速直接由数据本身得出结论。一个典型的例子是市场预测问题,数据挖掘使用过去有关促销的数据来寻找未来投资中回报最大的用户。
（2）关联分析。数据关联是数据库或数据仓库中存在的一类重要的可被发现的知识。若两个或多个变量的取值之间存在某种规律性,就称为关联。关联可分为简单关联、时序关联、因果关联。关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网。有时并不知道数据库中数据的关联函数,即使知道也是不确定的,因此关联分析生成的规则带有可信度。
（3）聚类。数据库中的记录可被化分为一系列有意义的子集,即聚类。聚类增强了人们对客观现实的认识,是概念描述和偏差分析的先决条件。聚类技术主要包括传统的模式识别方法和数学分类学，其要点是在划分对象时不仅考虑对象之间的距离,还要求划分出的对象之间具有某种内涵描述,从而避免了传统技术的某些片面性。
（4）概念描述。概念描述就是对某类对象的内涵进行描述,并概括这类对象的有关特征。概念描述分为特征性描述和区别性描述,前者描述某类对象的共同特征,后者描述不同类对象之间的区别。生成一个类的特征性描述只涉及该类对象中所有对象的共性。生成区别性描述的方法很多,如决策树方法、遗传算法等。
（5）偏差检测。数据库或数据仓库中的数据常有一些异常记录,从数据库或数据仓库中检测这些偏差很有意义。偏差包括很多潜在的知识,如分类中的反常实例、不满足规则的特例、观测结果与模型预测值的偏差、量值随时间的变化等。偏差检测的基本方法是寻找观测结果与参照值之间有意义的差别。
二、我国银行业业务现状
目前我国银行业所做的各种信息系统，一般都是用于完成各种各样的柜面业务,如储蓄系统、会计系统、信用卡系统等。有些银行正在开发集各种柜面业务为一体的综合柜面业务系统,重在提高业务运行管理效率。只要对各家银行的系统进行分析观察,就会发现各系统的内容、模式及所提供的功能基本都是相同的,最多只是所选软硬件平台的不同,这样看来各家银行耗费巨资进行的都是重复的开发,没有把事务处理系统外包出去,从事务处理中摆脱出来,不注重或从没有查询和分析已有的各种客户信息资料,从中找出潜在有用的信息。各银行比较长的一段时间来，处在依靠扩大规模、抢占地盘来提高效益的规模效益阶段。经过盲目的机构设置、地盘抢占、人员投入之后,才发现实际产出的效益并没有达到期望的效果。目前国内金融机构日益增多，一些外资银行也已抢滩，竞争日趋激烈，扩大规模已不再是行之有效的经营手段。各大银行将不得不把注意力转向追求深度效益，在信息挖掘和再利用上做文章。银行必然从盲目的硬件投资转向有目的的软件投资;从注重交易的数量转向注重客户关系和客户价值，同重要客户保持长期关系，吸引、锁定特定客户群；从撒大网式的业务推广方式转向注重客户导向与客户信息分析，由分析工具和经验准确地选择单独的客户群，有目的的向不同客户销售不同的银行产品和服务,从而创造竞争优势。而这一切自然离不开信息与信息技术，离不开提供信息的大型数据库或数据仓库，离不开发挥信息潜能的数据挖掘技术。
三、数据挖掘技术在银行业务的应用
随着竞争的日益深入，美国银行中的“深度效益”观念必将融入我国银行的管理策略之中。所谓“深度效益”，从字面上来说是预期1美元能够带来10美元的回报。实质上是把客户细化为不同的个体，细化客户信息的组织和分析,由分析工具和经验选择特定的客户群来划定战场，跟踪每位消费者个体以及个性化的需求，在营销方面实施关系营销，由传统的注重交易转变为注重客户关系和客户价值，从而产生了“关系银行”这个概念。
数据挖掘技术范文6
随着科技的进一步发展，已经带动着各大领域的创新和发展。而我国在近年来，城市信息化的普及也在不断推进，网络技术的改革和发展也显得格外重要。而特别很多企业对于自身的信息和数据储存、共享以及处理都格外注重，要求技术本身要包含安全性、便捷性以及可靠性。，而是在大数据提出后，数据挖掘技术已经成为了一种新的主流技术，而研究数据挖掘技术的理念、方法以及应用领域，将对我国工程施工领域的未来带来更多的机遇和挑战。
关键词：
大数据时代数据挖掘技术分析和研究运用数据挖掘技术，也被称为数字处理技术，顾名思义，就是对于目前各大企业的内部数据，进行整理、调整、挖掘实施以及评估等一系列处理操作，其主要的目标是保证全局数据都能够得到充分的优化。而大数据则是区分于以往抽样调查的方法，而是对于全局数据进行分析，从而保证分析的全面以及完成。而大数据技术也包含4个优点，即高数量、高速度、多元化以及高价值。而笔者将通过本文，就大数据时代的数据挖掘技术与应用进行分析和探讨。
1相关概念的简介
1.1大数据的概念关于大数据的理念提出，可以追溯到麦肯锡研究院于2011年的《大数据:创新、竞争和生产力的下一个新领域》，其中阐述的观念就涵盖数据方面，即数据已经融入到了人们的日常生活中，也是生产运作的一个重要因素。而大数据的运用，对于消费以及生产水平都是一种有效的提升提升，根据美国曾经的《大数据研究和发展倡议》资料，截至2011年一年，全球总的数据就增加了1.8ZB,而进行人均计算，相当于每个人都具有至少200GB的数据资源，而且这一数据还在呈现出日益增长的趋势，根据统计计算，这一数值将会按照约为50%/年的速度增长。
1.2数据挖掘作为一个新型学科，数据挖掘技术源于20世纪的80年代，那时其效用与目前存在本质差异，科学家最初研究大数据，主要是用于一些人工智能技术的开发。简而言之，技术层面上，数据挖掘就是一个对数据进行发掘创新的过程，即要求目标数据具有隐蔽性、挖掘价值以及挖掘潜力，而且需要操作者在一堆冗杂的、随机的、模糊的数据库中进行挖掘；而对于商业层面上来说，数据挖掘就是在一些大量的数据信息中获得规律以及价值信息，从而为决策提供重要的知识凭据。
2数据挖掘的研究手段
对于数据挖掘而言，不同的研究手段将是其开展的重要基础，而研究手段的决定，主要需要依靠科学的计算为依据，分析和对比数据中存在的一些不为人知的规则，然后通过研究手段的改变去应付不同的问题，对于实际操作来说，就是针对不同的数据找出不同的解决方法，而常见数据挖掘的研究手段主要可以分为四类，即聚类研究、分类和预测以及关联研究。
2.1聚类研究将抽选的数据或者对象的库进行类似“分类”的聚类划分，然后再将其中的相同或者相近的数据划分为一个组类，由此建立起多个组类开展研究的过程。整个过程突出的是一种无知识基础、无监督管控的学习过程。而整个过程由于分类研究有本质的差异，因为聚类研究在事先根本无法得到目标的重要属性数据，而这种分析方法主要可以用于多个区域，例如心理、统计、医药、销售以及数据识别等，而根据其隶属度的取值，有能将其分为两种研究方法，即硬聚类与模糊聚类，对于前者来说，就是将目标按照影响标准进行划分，即目标如果属于某类，必定不属于其他类；而对于后者来说，主要取决与隶属度的取值不同。而划分过程可能会将目标划分入多个聚类中。此外聚类的计算方法也能分为多种，即包含密度算法、层次算法、划分算法、网格算法以及模型算法等等。
2.2分类与估测对于分类与数值估测来说，都是属于是问题预测方式，其中前者要求估测各个类中的标号，这些标号都是分散且无规律的，而估测方法可以采用函数模型，要求模型类型为连续值函数。分类估测作为数据挖掘的起始工作，主要需要反应已经获知的训练数据库的特点，从而根据以上基础完成其中对每一类的情况以及特点完成相应的分类操作，而整个操作也是受到督促的，对于一般的分类算法可以有决策树、粗糙集、贝叶斯、遗传等算法，而估测主要是基于分类以及回归基础，估测数据将来的动向，即包含局势外推、时间序列以及回归分析几类。
2.3关联研究关联研究是源于自然生物间微妙的关系，而某事情的发生和发展也会引发连锁的事情发展，也就类似所谓“蝴蝶效应”的定义。而关联研究的研究目标即是研究物与物之间的微妙关系，包含一些依赖关系等等，从而找出其中的规则，基于规则，分析将来的动向。以购物为例，分析购物者的心理规律以及习惯，可以从他们对于购物的一系列表现，例如购物篮的物品类型、放置规律、购物消费理念、购物环境需求等等，而掌握这些规律，足以让一个销售企业获得巨大的消费市场以及商机。
3大数据时代的数据挖掘的运用
3.1数据准备准备流程需要依附于研究者已经建立起长期且丰富数据资源的数据库，而根据这些无规则的原始数据进行相应的挖掘前的准备的工作，例如数据的处理、择取、清除、推敲以及转变，作为基础的流程，数据准备操作在整个流程中起到重要的基础作用。
3.2数据挖掘开展数据挖掘操作，需要根据挖掘对象的情况择选最优的计算方法，从而获取其中的规律性，例如对应采用决策树算法、分类算法、神经网络算法以及Apriori算法等。
3.3数据挖掘的模式评估研究模式评估的对象主要是通过数据挖掘处理过程数据，而评估流程是了解、研究且取得其中数据的规则，然后对数据进行转变“翻译”成通俗易懂的语言，供人们去研究和思考。
3.4数据挖掘的知识应用知识应用是数据挖掘的最后一步，通常知识运用就是一种现实运用的过程，通过数据准备、挖掘、研究评估，最后将结果数据或者规律用于现实中，从而体现数据的本身的价值，这就是知识应用的内涵。
4大数据时代的数据挖掘的运用
4.1市场营销方面市场营销行业已经是目前数据挖掘采用最多的行业，数据挖掘的作用主要体现在的对于消费者群体的消费习惯以及行为进行解析，从而改变销售方法，提升产品的销售量，此外，除了一些购物消费以外，数据挖掘技术以及拓展到了各大金融行业，例如保险行业、银行行业以及电子商务行业等等。例如：在市场营销方面，采用数据挖掘中的聚类研究，即客户一系列无规则、无意识的行为数据，对他们进行识别，即根据客户的忠诚度、消费意识进行分类，帮助企业寻找其中的潜在客户以及固定客户群。
4.2数据挖掘的科学分析科学本身就是一个寻找规律、发现规律以及利用规律的过程，而且任何科学研究都是需要基于数据作为基础，所以数据挖掘对于科学领域也具有重要的意义和价值，特别是针对一些未知的事物、领域或者知识，通过数据挖掘可以有效展示数据规则。例如对于太空行星的分析，遗传基因DNA的数据以及遗传规律等。
4.3制造业与其他行业不同，制造业运用数据挖掘的目的主要是产品质量检查方面，例如研究产品的数据，找出其中规则。分析整体生产流程，解析其中过程，找出影响生产质量以及效率的问题，然后通过对这些问题进行解决，提升企业经济效益。对于制造业而言，数据挖掘运用主要体现在决策方面，即首先通过数据筛选，获取有用的知识和数据，然后采用决策树算法，统计决策，然后选择其中正确的决策，即像根据目前产品的流行情况，预测目前生产产品的受欢迎度，然后决策生产的时间以及周期。
4.4教育方面对于教育行业来说，最重要的除了教师的教学方法以外，学生的学习情况、心理动向以及教学评估都是十分重要的，采用数据挖掘技术，则可以有效将这些数据通过分类、筛选以及处理，得出有效的数据规则，供学校教学改革时进行参考。例如：教学质量评估数据挖掘模块的开发，即将教学质量相关的项目通过QSLSevrer进行整合和存储，例如教学准备、教学内容、教学方式以及教学态度等，最后学生可以进行自行浏览并且完成评估，而评估结果则会上传系统进行最后通过数据挖掘，筛选其中有用的信息，再通过Apr1ori算法挖掘其中关联规律。
5结语
虽然数据挖掘技术不是一项新兴的技术，但是其还具有较大的研究价值与运用前景，特别是在特殊领域的运用，对于一系列数据进行科学冗杂的处理，然后分析其中规则价值，可以有效提升各大行业的经济效益。
参考文献
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[2]韩英.浅析大数据时代的数据挖掘与精细管理[J].成都航空职业技术学院学报,2013,12(04):63-71.
