序論：好文章的創(chuàng)作是一個不斷探索和完善的過程，我們?yōu)槟扑]十篇數(shù)據(jù)挖掘技術范例，希望它們能助您一臂之力，提升您的閱讀品質，帶來更深刻的閱讀感受。

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中圖分類號： C37 文獻標識碼： A

數(shù)據(jù)挖掘，也可以稱為數(shù)據(jù)庫中的知識發(fā)現(xiàn) (Knowledge Discover Database，KDD)，就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應用數(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的過程[16]。實際上這是一個模式提取的過程，主要基于人工智能、機器學習、統(tǒng)計學等技術，高度自動化的分析企業(yè)原有的數(shù)據(jù)，做出歸納行的推理，從中挖掘出潛在的模式，預測客戶的行為，幫助企業(yè)的決策者調整市場策略，減少風險，做出正確的決策。

1 數(shù)據(jù)挖掘的分類

數(shù)據(jù)挖掘就是發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)中的模式。它所發(fā)現(xiàn)的模式按功能模型一般可分為兩大類:描述型(descriptive)的模式和預測型(predictive)模式[21]。描述型的模式是對當前數(shù)據(jù)中存在的事實做規(guī)范的描述，它所揭示的是當前數(shù)據(jù)的一般特性；預測型模型則是以時間為關鍵參數(shù)，對于時間序列型數(shù)據(jù)，根據(jù)其歷史和當前的值去預測其未來的值。根據(jù)模式的特征，預測和描述可以通過下面的任務來完成。

圖1 數(shù)據(jù)挖掘模型

1) 關聯(lián)規(guī)則(Association Rules)

關聯(lián)模式是數(shù)據(jù)項之間存在的關聯(lián)規(guī)則，是在同一事件中出現(xiàn)不同項之間的相關性，例如客戶在一次購買活動中所購買的不同商品之間的關聯(lián)性。在數(shù)據(jù)挖掘領域，對于關聯(lián)模式的研究開展得比較深入，人們提出了多種關聯(lián)規(guī)則挖掘算法，如Apriori,DHP,Partition,Sampling,FP-Growth等算法。這些算法能夠發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫中形如“80%的客戶在一次購買活動中購買X商品的同時也購買Y商品”之類的知識。

2) 分類分析(Classification)

分類就是構造一個分類模型，把具有某些特征的數(shù)據(jù)項映射到某個給定的類別上。這個過程分為兩步:模型的創(chuàng)建和模型的使用。模型的創(chuàng)建是指通過對訓練數(shù)據(jù)集的學習建立分類模型;模型使用是指使用分類模型對測試數(shù)據(jù)和新的數(shù)據(jù)進行分類。其中的訓練數(shù)據(jù)集是帶有類標號的，也就是在分類之前，要劃分的類別是已經(jīng)確定的，通常分類模型是以分類規(guī)則、決策樹或數(shù)學表達式的形式給出的。

分類模式往往表現(xiàn)為一棵樹，從樹根開始搜索，沿著數(shù)據(jù)滿足的分支走。走到樹葉時就能確定類別。已有許多數(shù)據(jù)分類方法，如決策樹方法、統(tǒng)計方法及粗糙集方法等。Metha, Agrawal, Rissanen等人開始研究面向數(shù)據(jù)庫的分類方法。J. Han等人在他們開發(fā)的知識發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)DBMiner中采用了基于概括的決策樹方法，該方法集成了面向屬性的歸納和決策歸納技術。

3) 聚類分析(Clustering)

聚類就是根據(jù)數(shù)據(jù)的屬性對一系列未分類數(shù)據(jù)進行類別劃分，把一組個體按照相似性分成若干個類或簇，即“物以類聚”。其目的是使類間的數(shù)據(jù)差別盡能大，類內的數(shù)據(jù)差別盡可能小，即“最小化類間的相似性，最大化類內的相似性”原則。與分類模式不同的是聚類中要劃分的類別是未知的，它是不依賴于預先定義的類和帶類標號的訓練數(shù)據(jù)集的非監(jiān)督學習(unsupervised learning )，無需背景知識，其中類的數(shù)量由系統(tǒng)按照某種性能指標自動確定。聚類分析的方法有很多，其中包括系統(tǒng)聚類法、分解法、加入法、動態(tài)聚類法、模糊聚類法、運籌方法等。采用不同的聚類方法，對于相同的記錄集合可能有不同劃分結果。

4) 回歸分析(Regression)

回歸模式的函數(shù)定義與分類模式相似，主要差別在于分類模式采用離散預測值(例如類標號)，而回歸模式則采用連續(xù)的預測值。它通過具有己知值的變量來預測其他變量的值。在最簡單的情況下，回歸采用的是類似于線性回歸的標準統(tǒng)計技術。但在大多數(shù)現(xiàn)實世界中的問題是不能用簡單的線性回歸所能預測的。如商品的銷售量、股票價格、產品合格率等，很難找到簡單有效的方法來預測，因為要完全地描述這些事件的變化需要上百個變量，而且這些變量本身往往都是非線性的。為此學術界提出了很多試圖解決這個問題方法，如邏輯回歸、決策樹和神經(jīng)網(wǎng)絡等。

5) 序列模式分析(Sequential)

序列模式分析和關聯(lián)規(guī)則分析相似，它是描述基于時間或其他序列的經(jīng)常發(fā)生的規(guī)律或趨勢，并對其進行建模。它能發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫中形如“在某一段時間內，75%的顧客購買商品A，接著購買商品B，然后又購買商品C，即序列A-B- C出現(xiàn)的頻度較高”之類的知識。序列模式將關聯(lián)模式和時間序列模式結合起來，重點考慮數(shù)據(jù)之間在時間維上的關聯(lián)性。在進行序列模式挖掘時主要有以下幾個問題值得注意:首先是序列的持續(xù)時間，也就是某個時間序列的有效時間或者是用戶選擇的一個時間段:其次是時間折疊窗口，即在某一段時間內發(fā)生的事件可以被看作是同時發(fā)生的;最后是所發(fā)現(xiàn)的模式時間間隔。

6) 偏差分析(Deviation)

偏差分析是指對差異或極端特例的描述，如聚類劃分外的偏離值。在大多數(shù)據(jù)挖掘方法中都是將這些偏差信息作為噪聲而丟掉，然而在一些實際應用中，這種罕見的數(shù)據(jù)可能比正常的數(shù)據(jù)更有價值。比如網(wǎng)絡的入侵檢測和信用卡的欺詐檢測等。我們可在通過這些異常數(shù)據(jù)的偏差來分析其中的原因，以便對其采用相應的措施。

2 數(shù)據(jù)挖掘的主要方法

數(shù)據(jù)挖掘是一門新興的研究領域，其技術基礎是人工智能(Artificial Intelligence )。它借鑒了信息論、數(shù)理邏輯、進化計算、神經(jīng)計算和統(tǒng)計學等理論和算法[22]。在此介紹幾種主流的方法。

1) 遺傳算法

遺傳算法是一種基于生物進化過程的組合優(yōu)化方法，它是生物學和計算機相結合的產物，由美國密西根大學的D.J Holland教授和他的同事們在1975年首次提出的。根據(jù)適者生存的原則模擬自然界的生命進化機制，形成當前群體適合的規(guī)則組成新群體，以及這些規(guī)則的后代。

基于這些思想，根據(jù)遺傳算法的最適合模型，并進一步對數(shù)據(jù)模型進行優(yōu)化。

由于遺傳算法是一種弱算法，具有高效性和靈活性的特點，在數(shù)據(jù)挖掘中也用于評估其他算法的適應度。

遺傳算法擅長于數(shù)據(jù)聚類，通過事件的類比和空間上的類比，可以把大量繁雜的信息數(shù)據(jù)進行系統(tǒng)化、條理化，從而找出數(shù)據(jù)之間的內在關系，得出有用的概念和模式。再建立數(shù)據(jù)模式時，將遺傳算法與神經(jīng)網(wǎng)絡相結合，可以更好地提高模型的適應性。因此遺傳算法廣泛應用于自動控制、機器學習、模式識別和組合優(yōu)化等領域。

2) 神經(jīng)網(wǎng)絡

神經(jīng)網(wǎng)絡(neural network )是由多個神經(jīng)元按照某種方式相互連接形成，靠網(wǎng)絡狀態(tài)對外部輸入信息的動態(tài)響應來處理信息，網(wǎng)絡的信息分布式存儲于連接權系數(shù)中，使網(wǎng)絡具有很強的容錯性和魯棒性。神經(jīng)網(wǎng)絡的核心是結構和算法，例如Hopfield網(wǎng)就是以結構見長，而BP (back propagation)網(wǎng)是以算法見長。

神經(jīng)網(wǎng)絡和基于符號的傳統(tǒng)技術相比，具有直觀性、并行性和抗噪聲性。目前，已出現(xiàn)了許多網(wǎng)絡模型和學習算法，主要用于分類、優(yōu)化、模式識別、預測和控制等領域。在數(shù)據(jù)挖掘領域，主要采用前向神經(jīng)網(wǎng)絡提取分類規(guī)則。

在數(shù)據(jù)挖掘領域，將神經(jīng)網(wǎng)絡用于數(shù)據(jù)挖掘，重點要解決好以下兩個問題：一是降低訓練時間，二是挖掘結果的可理解性

3) 統(tǒng)計分析方法

統(tǒng)計分析方法是利用統(tǒng)計學、概率論的原理對數(shù)據(jù)庫中的各屬性進行統(tǒng)計分析，從而找出其中的關系和規(guī)律。統(tǒng)計分析方法是最基本的數(shù)據(jù)挖掘方法之一。常用的統(tǒng)計分析方法有

判別分析法：建立一個或多個判別函數(shù)，并確定一個判別標準，然后對未知屬性的對象根據(jù)觀測值將其劃分歸為已知類別中的一類。

因子分析法：用較少的綜合變量來表達多個觀察變量。根據(jù)相關性大小把變量分組，使得各組內的變量之間相關性較高，不同組變量的相關性較低。

相關分析和回歸分析法：相關分析是用相關關系來度量變量間的相關程度?；貧w分析是用數(shù)學方程來表示變量間的數(shù)量關系，方法有線性回歸和非線性回歸。

偏最小二乘回歸法：是一種新型的多元統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析方法，它主要研究的是多因變量(結果)對多自變量(原因)的回歸建模，特別當各變量內部高度線性相關時，用偏最小二乘回歸法更有效。另外，偏最小二乘回歸較好地解決了樣本個數(shù)少于變量個數(shù)等問題。

在數(shù)據(jù)挖掘中，統(tǒng)計分析方法適用于分類挖掘和聚類挖掘。

4) 粗集方法

粗集(rough set)理論的特點是不需要預先給定某些特征或屬性的數(shù)量描述，而是直接從給定問題出發(fā)，通過不可分辨關系和不可分辨類確定問題的近似域，從而找出該問題中的內在規(guī)律。粗集理論同模糊集、神經(jīng)網(wǎng)絡、證據(jù)理論等其它理論均成為不確定性計算的一個重要分支。

粗集理論是由波蘭華沙理工大學的Z.Pawlak教授于1982年提出的一種研究不完整、不確定知識和數(shù)據(jù)的表達、學習及歸納的理論方法。粗集理論采用了上近似集合、下近似集合和邊界來定義粗糙集。

粗糙集合理論可以用于分類，發(fā)現(xiàn)不準確數(shù)據(jù)或噪聲數(shù)據(jù)內在的聯(lián)系。找出可以描述給定數(shù)據(jù)集中所有概念的屬性子集是個難題。在給定的現(xiàn)實世界數(shù)據(jù)中，往往有些類不能被可用的屬性區(qū)分，則可以用粗糙集合來近似地定義這些類。根據(jù)目前己有的給定問題的知識，將問題的論域進行劃分，然后對劃分后的每一個組成部分確定其對某一概念的支持度，即肯定支持此概念或不支持此概念和模糊概念。上述情況分別用3個近似集合來表示。即將知識定義為對事物的分類能力。這種能力分別由上近似集、下近似集、等價關系等概念來體現(xiàn)。

5) 決策樹方法

決策樹((decision tree)是一個類似于流程圖的樹型結構，其中樹的每一個內部節(jié)點代表對一個屬性的測試，其分支代表測試的每一個結果：樹的每一個葉子節(jié)點代表一個類別。決策樹通過一系列的規(guī)則對數(shù)據(jù)進行分類。目前許多基于規(guī)則進行歸納的商用數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)都是采用決策樹方法。

決策樹分類方法的優(yōu)點:

1、決策樹方法結構簡單，便于人們理解;

2、決策樹模型效率高，對訓練及數(shù)據(jù)量大的情況較為合適;

3、決策樹方法具有較高的分類精確度;

4、決策樹可以清晰的顯示哪些字段比較重要。

建立一棵決策樹可能只要對數(shù)據(jù)庫進行幾遍掃描之后就能完成，這也意味著需要計算的資源較少，而且可以很容易的處理包含很多預測變量的情況，因此決策樹模型可以建立的很快，并適用于大量的數(shù)據(jù)處理。常用的算法有CHAID，CART，Quest、C5.0和ID3算法。

建立決策樹的過程，即樹的生長過程是不斷地把數(shù)據(jù)進行切分的過程，每次切分對應一個問題，也對應一個節(jié)點。對每個切分都要求分成的組之間的差異最大。各種決策樹算法之間的k要區(qū)別就是對這個“差異”衡量方式的區(qū)別。

對決策樹的批評常見的是，認為其在為一個節(jié)點選擇怎樣進行分割時使用的“貪心”算法。此種算法在決定當前分割時根本不考慮此次選擇會對將來的分割產生什么樣的影響。換句話說，所有的分割都是順序完成的，一個節(jié)點完成分割之后不可能以后還有機會回頭考慮此次分割的合理性，每次分割都是依賴于它前面的分割方法，只要第一次分割有一點點不同，那么由此得到的整個決策樹就會完全不同。

除上述方法外，還有把數(shù)據(jù)與結果轉化表達成可視化形式的可視化技術、模型方法和歸納學習等方法。

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2、數(shù)據(jù)挖掘技術

2.1關聯(lián)規(guī)則方法

關聯(lián)規(guī)則是一種簡單，實用的分析規(guī)則，描述了一個事物中某些屬性同時出現(xiàn)的規(guī)律和模式，是數(shù)據(jù)挖掘中最成熟的主要技術之一。大多數(shù)關聯(lián)規(guī)則挖掘算法能夠無遺漏發(fā)現(xiàn)隱藏在所挖掘數(shù)據(jù)中的所有關聯(lián)關系，所挖掘出的關聯(lián)規(guī)則量往往非常巨大，但是。并不是所有通過關聯(lián)得到的屬性之間的關系都有實際應用價值，對這些關聯(lián)規(guī)則進行有效的評價。篩選出用戶真正感興趣的。有意義的關聯(lián)規(guī)則尤為重要。

2.2分類和聚類方法

分類就是假定數(shù)據(jù)庫中的每個對象屬于一個預先給定的類。從而將數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)分配到給定的類中。而聚類分析是根據(jù)所選樣本間關聯(lián)的標準將其劃分成幾個組，同組內的樣本具有較高的相似度，不同組的則相異。分類和聚類的區(qū)別在于分類事先知道類別數(shù)和各類的典型特征，而聚類則事先不知道。聚類方法適合于探討樣本間的內部關系，從而對樣本結構做出合理的評價。

2.3數(shù)據(jù)統(tǒng)計方法

使用這些方法一般首先建立一個數(shù)據(jù)模型或統(tǒng)計模型，然后根據(jù)這種模型提取有關的知識。傳統(tǒng)的統(tǒng)計學為數(shù)據(jù)挖掘提供了許多判別和回歸分析方法。貝葉斯推理、回歸分析、方差分析等技術是許多挖掘應用中有力的工具之一。

2.4神經(jīng)網(wǎng)絡方法

神經(jīng)元網(wǎng)絡，具有非線形映射特性、信息的分布存儲、并行處理和全局集體的作用、高度的自學習、自組織和自適應能力的種種優(yōu)點。這些優(yōu)點使得神經(jīng)元網(wǎng)絡非常適合解決數(shù)據(jù)挖掘的問題。因此近年來越來越受到人們的關注。典型的神經(jīng)網(wǎng)絡模型主要分3大類；用于分類、預測和模式識別的前饋式神經(jīng)網(wǎng)絡模型；用于聯(lián)想記憶和優(yōu)化計算的反饋式神經(jīng)網(wǎng)絡模型；用于聚類的自組織映射方法。

2.5決策樹方法

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0 引言

隨著信息科技的進步以及電子化時代的到來，現(xiàn)代信息社會中數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)庫呈現(xiàn)爆炸式增長。面對浩瀚的數(shù)據(jù)海洋，如何從這些龐大的數(shù)據(jù)中找出它們之間存在的“潛伏”的關系和規(guī)則，進而根據(jù)這些關系和規(guī)則預測未來的發(fā)展趨勢，已經(jīng)成為二十一世紀探索的熱點問題。

數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining)技術的誕生，為解決這一問題提供了可以參考的方法，是開發(fā)信息資源的一種新的數(shù)據(jù)處理技術。它不僅能對過去的數(shù)據(jù)進行查詢，而且能夠找出過去數(shù)據(jù)之間的潛在聯(lián)系，進行更高層次的分析，以便更好地解決決策、預測等問題。

1 數(shù)據(jù)挖掘概述

數(shù)據(jù)挖掘就是從大型數(shù)據(jù)集（可能是不完全的、有噪聲的、不確定性的、各種存儲形式的）中，挖掘隱含在其中的、人們事先不知道的、對決策有用的知識的過程。數(shù)據(jù)挖掘的目的是為了從這些數(shù)據(jù)中抽取一些有價值的知識或信息，提高信息利用率。

數(shù)據(jù)挖掘主要有以下對象：

（1）關系型數(shù)據(jù)庫、事務型數(shù)據(jù)庫、面向對象的數(shù)據(jù)庫；

（2）數(shù)據(jù)倉庫/多維數(shù)據(jù)庫；

（3）空間數(shù)據(jù)（如地圖信息）；

（4）工程數(shù)據(jù)（如建筑、集成電路的信息）；

（5）文本和多媒體數(shù)據(jù)（如文本、圖象、音頻、視頻數(shù)據(jù)）；

（6）時間相關的數(shù)據(jù)（如歷史數(shù)據(jù)或股票交換數(shù)據(jù)）；

（7）萬維網(wǎng)（如半結構化的HTML，結構化的XML以及其他網(wǎng)絡信息）。

數(shù)據(jù)挖掘的步驟一般會因不同的實際應用情況而有所變化，其過程就是用一定的數(shù)據(jù)挖掘算法從給定的數(shù)據(jù)庫中提取模型，以及圍繞數(shù)據(jù)挖掘所進行的預處理和結果表達等一系列的步驟，是一個需要經(jīng)過反復的多次處理的過程。圖1顯示的是數(shù)據(jù)挖掘過程，主要由以下步驟組成：

（1）數(shù)據(jù)清理（消除噪音或不一致數(shù)據(jù)）；

（2）數(shù)據(jù)集成（多種數(shù)據(jù)源可以組合在一起）；

（3）數(shù)據(jù)選擇（從數(shù)據(jù)庫中提取與分析任務相關的數(shù)據(jù)）；

（4）數(shù)據(jù)變換（數(shù)據(jù)變換或統(tǒng)一成適合挖掘的形式；如通過匯總或聚集操作）；

（5）數(shù)據(jù)挖掘（基本步驟，使用智能方法提取數(shù)據(jù)模式）；

（6）模式評估（根據(jù)某種興趣度度量，識別提供知識的真正有趣的模式）；

（7）知識表示（使用可視化和知識表示技術，向用戶提供挖掘的知識）。

例如，應用數(shù)據(jù)挖掘算法中聚類分析的方法，可以在城市規(guī)劃的過程中，根據(jù)類型、價格、地理位置等來劃分不同類型的住宅。具體使用哪種數(shù)據(jù)挖掘算法，要根據(jù)具體情況和應用要求而定。一種數(shù)據(jù)挖掘算法可能在一種情況下適用，而在另一種情況下就不適用。在特定的應用環(huán)境下，應找出最適用的數(shù)據(jù)挖掘算法，并加以實施。

3 數(shù)據(jù)挖掘的應用

3.1 數(shù)據(jù)挖掘在零售業(yè)中的應用

由于零售業(yè)便于搜集大量的銷售數(shù)據(jù)、顧客購物記錄、貨物運送、消費模式和服務記錄等特點，使其成為數(shù)據(jù)挖掘的主要應用領域。

零售商們采用數(shù)據(jù)倉庫使他們有更好的機會運用數(shù)據(jù)挖掘技術。通過數(shù)據(jù)挖掘，零售商們可以了解銷售全局、對商品分組布局、降低庫存成本、分析銷售市場趨勢，從而更加有效地對商品進行促銷。大型的零售連鎖店和雜貨店用大量的“信息豐富” 的銷售數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)挖掘揭示一些沒有發(fā)現(xiàn)的“隱藏關系”，其中最著名的啤酒和尿布的故事即是數(shù)據(jù)挖掘在零售業(yè)中典型的應用。

3.2 數(shù)據(jù)挖掘在體育競技中的應用

先進信息技術的運用是美國NBA職籃聯(lián)盟成功的眾多因素中非常重要的一個。例如，魔術隊教練利用IBM公司開發(fā)的數(shù)據(jù)挖掘應用軟件Advanced Scout，對不同的隊員布陣時的相對優(yōu)勢進行了系統(tǒng)的分析，并根據(jù)分析結果取得了對邁阿密熱隊4連勝的戰(zhàn)績。

3.3 數(shù)據(jù)挖掘在企業(yè)中的應用

數(shù)據(jù)挖掘在企業(yè)信息處理中的應用是一個將信息轉化為企業(yè)商業(yè)知識的過程。它主要用于企業(yè)的客戶關系管理、市場分析、營銷策略和趨勢預測等方面。

數(shù)據(jù)挖掘技術已經(jīng)廣泛應用在美國銀行和金融領域中。例如用數(shù)據(jù)挖掘工具Marksman可以分析消費者的賒賬卡、家庭貸款、投資產品以及儲蓄等信息，并對客戶進行分類，從而預測何時哪類產品最適合哪類客戶，因而被美國Firstar等銀行使用。此外，近年來數(shù)據(jù)挖掘技術在信用記分的研究和應用方面也取得了很大的進步。銀行利用Credit Scoring技術對客戶的一些信息（如基本資料、資產以及以往信用等）進行分析、評估，做出最有利的決定。

數(shù)據(jù)挖掘在電信行業(yè)中的應用也很廣泛。它可以幫助電信企業(yè)制定合理的電話收費和服務標準、針對特別的客戶群的優(yōu)惠政策、防止費用欺詐等。

3.4 數(shù)據(jù)挖掘在科學探索中的應用

隨著數(shù)據(jù)挖掘技術的不斷發(fā)展和完善，已經(jīng)逐步應用到尖端科學的探索中。數(shù)據(jù)挖掘技術在生物學中的應用主要集中于分子生物學特別是基因工程的研究上。通過用計算生物分子系列分析方法，尤其是基因數(shù)據(jù)庫搜索技術已在基因研究上做出了很多重大發(fā)現(xiàn)。

SKICAT（Sky Image Cataloging and Analysis Tool）是天文學上一個非常著名的系統(tǒng)。該系統(tǒng)使用數(shù)據(jù)挖掘算法中的決策樹方法構造分星體類器對星體進行分類，結果使得能分辨的星體與以前的方法相比，在亮度上要低一個數(shù)量級之多，并且在效率上這種方法比以往的方法高40倍以上。

3.5 數(shù)據(jù)挖掘在信息安全中的應用

利用數(shù)據(jù)挖掘作為入侵檢測的數(shù)據(jù)分析技術，把“潛伏”的安全信息從海量的安全事件數(shù)據(jù)中提取出來，抽象出有利于進行判斷和比較的與安全相關的普遍特征，進而發(fā)現(xiàn)不確定的入侵行為，并作出判斷、決策（如圖3）。相對于傳統(tǒng)的入侵檢測分析技術，數(shù)據(jù)挖掘具有良好的自適應性、誤警率低且能減輕數(shù)據(jù)過載，大大提高了檢測和響應的效率和速度。

圖3 數(shù)據(jù)挖掘方法的入侵檢測系統(tǒng)流程圖數(shù)據(jù)挖掘這一新興技術至今已經(jīng)在商業(yè)、銀行、金融、制造業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)絡、教育、科學研究等領域廣泛應用，并且給我們的社會和生活帶來了極大的改觀。

參考文獻

［1］Margaret H.Dunham: DATA MINING Introductory and Advanced Topics［M］.北京:清華大學出版社，2003.

［2］Mehmed Kantardzic: DATA MINING Concepts，Models，Methods，and Algorithms［M］.北京:清華大學出版社，2003.

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隨著計算機和互聯(lián)網(wǎng)技術的迅速崛起與普及，人們（當然包括犯罪分子和）已經(jīng)離不開手機、電腦、智能電視等智能終端設備，不少日?；顒踊旧隙伎梢詳?shù)字化地表示。幾點幾分從家出門，坐什么車花了多長時間到了工作地點。這期間，無論是誰，每發(fā)一次微博和打一次電話，包括經(jīng)緯度在內的精確地理位置信息都被記錄在案，而通話記錄在許多年之后仍可以被調閱查詢。總之，在通信技術無孔不入的時代，人們的一舉一動都產生了大量的數(shù)據(jù)。而在很多時候，這些原始數(shù)據(jù)就會成為司法部門破案時所需要分析的材料。

數(shù)據(jù)挖掘是通過分析每個數(shù)據(jù)，從大量數(shù)據(jù)中尋找其規(guī)律的技術，主要有數(shù)據(jù)準備、規(guī)律尋找和規(guī)律表示三個步驟。數(shù)據(jù)準備是從相關的數(shù)據(jù)源中選取所需的數(shù)據(jù)并整合成用于數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)集；規(guī)律尋找是用某種方法將數(shù)據(jù)集所含的規(guī)律找出來；規(guī)律表示是盡可能以可理解的方式（如可視化）將找出的規(guī)律表示出來。由于人類從來沒有像今天這樣如此依賴網(wǎng)絡和電子設備，因此，信息時代眾多的電子蹤跡讓研究每個人、每個群體，甚至整個人類的習慣成為了可能。

篇（5）

1數(shù)據(jù)挖掘技術的概述

數(shù)據(jù)挖掘是通過對各種數(shù)據(jù)信息進行有選擇的統(tǒng)計、歸類以及分析等挖掘隱含的有用的信息,從而為實踐應用提出有用的決策信息的過程。通俗的說數(shù)據(jù)挖掘就是一種借助于多種數(shù)據(jù)分析工具在海量的數(shù)據(jù)信息中挖掘模數(shù)據(jù)信息和模型之間關系的技術總裁,通過對這種模型進行認識和理解,分析它們的對應關系,以此來指導各行各業(yè)的生產和發(fā)展,提供重大決策上的支持。數(shù)據(jù)挖掘技術是對海量數(shù)據(jù)信息的統(tǒng)計、分析等因此數(shù)據(jù)挖掘技術呈現(xiàn)以下特點:一是數(shù)據(jù)挖掘技術主要是借助各種其它專業(yè)學科的知識,從而建立挖掘模型,設計相應的模型算法,從而找出其中的潛在規(guī)律等,揭示其中的內在聯(lián)系性;二是數(shù)據(jù)挖掘主要是處理各行數(shù)據(jù)庫中的信息,因此這些信息是經(jīng)過預處理的;三是以構建數(shù)據(jù)模型的方式服務于實踐應用。當然數(shù)據(jù)挖掘并不是以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)理論為目的,而是為了在各行各業(yè)的信息中找出有用的數(shù)據(jù)信息,滿足用戶的需求。

2數(shù)據(jù)挖掘的功能

結合數(shù)據(jù)挖掘技術的概述,數(shù)據(jù)挖掘主要具體以下功能:一是自動預測趨勢和行為。數(shù)據(jù)挖掘主要是在復雜的數(shù)據(jù)庫中尋找自己有用的信息,以往的信息搜索需要采取手工分析的方式,如今通過數(shù)據(jù)挖掘可以快速的將符合數(shù)據(jù)本身的數(shù)據(jù)找出來;二是關聯(lián)分析。關聯(lián)性就是事物之間存在某種的聯(lián)系性,這種事物必須要在兩種以上,數(shù)據(jù)關聯(lián)是在復雜的數(shù)據(jù)中存在一類重要的可被發(fā)現(xiàn)的知識;三是概念描述。概念描述分為特征性描述和區(qū)別性描述;四是偏差檢測。

3數(shù)據(jù)挖掘技術的步驟分析

3.1處理過程

數(shù)據(jù)挖掘雖然能夠實現(xiàn)在復雜的數(shù)據(jù)庫中尋求自己的數(shù)據(jù)資源,但是其需要建立人工模型,根據(jù)人工模型實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的統(tǒng)計、分析以及利用等。

3.2關鍵技術

由于數(shù)據(jù)挖掘涉及到很多專業(yè)學科,因此相對來說,數(shù)據(jù)挖掘技術融合多門專業(yè)技術學科的知識,結合實踐,數(shù)據(jù)挖掘技術主要應用到以下算法和模型:一是傳統(tǒng)統(tǒng)計方法。采取傳統(tǒng)的統(tǒng)計方法主要有抽樣技術,也就是采取相應的策略對數(shù)據(jù)進行合理的抽樣。多元化統(tǒng)計和統(tǒng)計預測方法;二是可視化技術,可視化技術是數(shù)據(jù)挖掘技術的熱點,它是采取可視化技術與數(shù)據(jù)挖掘過程的結合,以直觀的圖形等使人們更好地進行數(shù)據(jù)挖掘技術;三是決策樹。決策樹需要對數(shù)據(jù)庫進行幾遍的掃描之后,才能完成,因此其在具體的處理過程中可能會包括很多的預測變量情況;四是4)聚類分析方法。聚類分析方法是一種非參數(shù)分析方法,主要用于分析樣本分組中多維數(shù)據(jù)點間的差異和聯(lián)系。判別分析法需要預先設定一個指針變量,假設總體為正太分布,必須嚴格遵守數(shù)理依據(jù)。而聚類分析則沒有這些假設和原則,只需要通過搜集數(shù)據(jù)和轉換成相似矩陣兩個步驟,就能完成聚類分析的全過程。聚類分析主要用于獲取數(shù)據(jù)的分布情況,能夠簡單方便的發(fā)現(xiàn)全局的分布模式,識別出密集和系數(shù)區(qū)域;此外,對于單個類的分析也有很強的處理能力,能深入分析每個類的特征,并找出變量和類之間的內在聯(lián)系。基于距離、層次、密度和網(wǎng)絡的方法是最常用的聚類分析方法。

4數(shù)據(jù)挖掘技術的實踐應用

數(shù)據(jù)挖掘技術雖然在我國發(fā)展的時間還不長,但是其在實踐中的應用已經(jīng)非常的廣泛,因為數(shù)據(jù)挖掘技術在實踐中的應用價值是非常大的,其可以提取隱藏在數(shù)據(jù)背后的有用信息,具體來看,其主要應用在:(1)在醫(yī)學上的應用。人體的奧秘是無窮無盡的,人類遺傳密碼的信息、人類疾病史和治療方法等,都隱含了大量數(shù)據(jù)信息。采用數(shù)據(jù)挖掘來解決這些問題,將給相關工作者的工作帶來很大方便。此外,醫(yī)院內部醫(yī)藥器具的管理、病人檔案資料的整理、醫(yī)院內部結構的管理等,也是龐大的數(shù)據(jù)庫。將數(shù)據(jù)挖掘技術應用于醫(yī)學領域,深入分析人類疾病間的內在聯(lián)系和規(guī)律,幫助醫(yī)生進行診斷和治療,能夠有效提高醫(yī)生診斷的準確率,對人類的健康和醫(yī)療事業(yè)的發(fā)展有十分重要的作用。(2)在電信業(yè)中的應用。隨著三網(wǎng)融合技術的不斷發(fā)展,傳統(tǒng)的電信業(yè)務已經(jīng)不能滿足當前社會發(fā)展的需求,而是側重通信、圖像以及網(wǎng)絡等業(yè)務的融合,而實現(xiàn)“三網(wǎng)融合”的關鍵技術是實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的分析與統(tǒng)計,因為三網(wǎng)融合會帶來更多的數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)都需要充分的挖掘,以此實現(xiàn)“三網(wǎng)融合”戰(zhàn)略的實現(xiàn)。將數(shù)據(jù)挖掘技術與電信業(yè)務有效的結合起來,能夠提高資源利用率,更深入的了解用戶的行為,促進電信業(yè)務的推廣,幫助各行各業(yè)獲取更大的經(jīng)濟效益。(3)在高校貧困生管理的應用。貧困生管理分析系統(tǒng)主要應用了數(shù)據(jù)倉庫技術以及數(shù)據(jù)挖掘技術,其主要是將高校貧困生的各種信息統(tǒng)一納入到高校信息管理平臺中,然后根據(jù)具體的貧困生劃分標準,建立模型,進而對學生的信息進行統(tǒng)計與分析,實現(xiàn)對貧困生信息的科學管理,便于高校管理者及時了解學生的信息。

5結語

總之數(shù)據(jù)挖掘技術在實踐中的廣泛應用,為我國互聯(lián)網(wǎng)+戰(zhàn)略提供了關鍵技術支撐,但是由于數(shù)據(jù)挖掘技術在實踐中還存在某些技術問題,比如各種模型和技術難于集成、缺少與數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)耦合的通用API或挖掘系統(tǒng)僅提供孤立的知識發(fā)現(xiàn)功能,難于嵌入大型應用等問題導致挖掘技術在實踐中的應用還存在缺陷,因此需要我們加大對數(shù)據(jù)挖掘技術的進一步研究,以此更好地實現(xiàn)“互聯(lián)網(wǎng)+”戰(zhàn)略。

作者:陳建偉 李麗坤 單位:安陽職業(yè)技術學院

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隨著信息技術迅速發(fā)展，數(shù)據(jù)庫的規(guī)模不斷擴大，產生了大量的數(shù)據(jù)。但大量的數(shù)據(jù)往往無法辨別隱藏在其中的能對決策提供支持的信息，而傳統(tǒng)的查詢、報表工具無法滿足挖掘這些信息的需求。因此，需要一種新的數(shù)據(jù)分析技術處理大量數(shù)據(jù)，并從中抽取有價值的潛在知識，數(shù)據(jù)挖掘（DataMining）技術由此應運而生。

一、數(shù)據(jù)挖掘的定義

數(shù)據(jù)挖掘是指從數(shù)據(jù)集合中自動抽取隱藏在數(shù)據(jù)中的那些有用信息的非平凡過程，這些信息的表現(xiàn)形式為：規(guī)則、概念、規(guī)律及模式等。它可幫助決策者分析歷史數(shù)據(jù)及當前數(shù)據(jù)，并從中發(fā)現(xiàn)隱藏的關系和模式，進而預測未來可能發(fā)生的行為。數(shù)據(jù)挖掘的過程也叫知識發(fā)現(xiàn)的過程。

二、數(shù)據(jù)挖掘的方法

1.統(tǒng)計方法。傳統(tǒng)的統(tǒng)計學為數(shù)據(jù)挖掘提供了許多判別和回歸分析方法，常用的有貝葉斯推理、回歸分析、方差分析等技術。貝葉斯推理是在知道新的信息后修正數(shù)據(jù)集概率分布的基本工具，處理數(shù)據(jù)挖掘中的分類問題，回歸分析用來找到一個輸入變量和輸出變量關系的最佳模型，在回歸分析中有用來描述一個變量的變化趨勢和別的變量值的關系的線性回歸，還有用來為某些事件發(fā)生的概率建模為預測變量集的對數(shù)回歸、統(tǒng)計方法中的方差分析一般用于分析估計回歸直線的性能和自變量對最終回歸的影響，是許多挖掘應用中有力的工具之一。

2.關聯(lián)規(guī)則。關聯(lián)規(guī)則是一種簡單，實用的分析規(guī)則，它描述了一個事物中某些屬性同時出現(xiàn)的規(guī)律和模式，是數(shù)據(jù)挖掘中最成熟的主要技術之一。關聯(lián)規(guī)則在數(shù)據(jù)挖掘領域應用很廣泛適合于在大型數(shù)據(jù)集中發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的有意義關系，原因之一是它不受只選擇一個因變量的限制。大多數(shù)關聯(lián)規(guī)則挖掘算法能夠無遺漏發(fā)現(xiàn)隱藏在所挖掘數(shù)據(jù)中的所有關聯(lián)關系，但是，并不是所有通過關聯(lián)得到的屬性之間的關系都有實際應用價值，要對這些規(guī)則要進行有效的評價，篩選有意義的關聯(lián)規(guī)則。

3.聚類分析。聚類分析是根據(jù)所選樣本間關聯(lián)的標準將其劃分成幾個組，同組內的樣本具有較高的相似度，不同組的則相異，常用的技術有分裂算法，凝聚算法，劃分聚類和增量聚類。聚類方法適合于探討樣本間的內部關系，從而對樣本結構做出合理的評價，此外，聚類分析還用于對孤立點的檢測。并非由聚類分析算法得到的類對決策都有效，在運用某一個算法之前，一般要先對數(shù)據(jù)的聚類趨勢進行檢驗。

4.決策樹方法。決策樹學習是一種通過逼近離散值目標函數(shù)的方法，通過把實例從根結點排列到某個葉子結點來分類實例，葉子結點即為實例所屬的分類。樹上的每個結點說明了對實例的某個屬性的測試，該結點的每一個后繼分支對應于該屬性的一個可能值，分類實例的方法是從這棵樹的根結點開始，測試這個結點指定的屬性，然后按照給定實例的該屬性值對應的樹枝向下移動。決策樹方法是要應用于數(shù)據(jù)挖掘的分類方面。

5.神經(jīng)網(wǎng)絡。神經(jīng)網(wǎng)絡建立在自學習的數(shù)學模型基礎之上，能夠對大量復雜的數(shù)據(jù)進行分析，并可以完成對人腦或其他計算機來說極為復雜的模式抽取及趨勢分析，神經(jīng)網(wǎng)絡既可以表現(xiàn)為有指導的學習也可以是無指導聚類，無論哪種，輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡中的值都是數(shù)值型的。人工神經(jīng)元網(wǎng)絡模擬人腦神經(jīng)元結構，建立三大類多種神經(jīng)元網(wǎng)絡，具有非線形映射特性、信息的分布存儲、并行處理和全局集體的作用、高度的自學習、自組織和自適應能力的種種優(yōu)點。

6.遺傳算法。遺傳算法是一種受生物進化啟發(fā)的學習方法，通過變異和重組當前己知的最好假設來生成后續(xù)的假設。每一步，通過使用目前適應性最高的假設的后代替代群體的某個部分，來更新當前群體的一組假設，來實現(xiàn)各個個體的適應性的提高。遺傳算法由三個基本過程組成:繁殖(選擇)是從一個舊種群(父代)選出生命力強的個體，產生新種群(后代)的過程；交叉〔重組)選擇兩個不同個體〔染色體)的部分(基因)進行交換，形成新個體的過程；變異(突變)是對某些個體的某些基因進行變異的過程。在數(shù)據(jù)挖掘中，可以被用作評估其他算法的適合度。

7.粗糙集。粗糙集能夠在缺少關于數(shù)據(jù)先驗知識的情況下，只以考察數(shù)據(jù)的分類能力為基礎，解決模糊或不確定數(shù)據(jù)的分析和處理問題。粗糙集用于從數(shù)據(jù)庫中發(fā)現(xiàn)分類規(guī)則的基本思想是將數(shù)據(jù)庫中的屬性分為條件屬性和結論屬性，對數(shù)據(jù)庫中的元組根據(jù)各個屬性不同的屬性值分成相應的子集，然后對條件屬性劃分的子集與結論屬性劃分的子集之間上下近似關系生成判定規(guī)則。所有相似對象的集合稱為初等集合，形成知識的基本成分。任何初等集合的并集稱為精確集，否則，一個集合就是粗糙的(不精確的)。每個粗糙集都具有邊界元素，也就是那些既不能確定為集合元素，也不能確定為集合補集元素的元素。粗糙集理論可以應用于數(shù)據(jù)挖掘中的分類、發(fā)現(xiàn)不準確數(shù)據(jù)或噪聲數(shù)據(jù)內在的結構聯(lián)系。

8.支持向量機。支持向量機(SVM)是在統(tǒng)計學習理論的基礎上發(fā)展出來的一種新的機器學習方法。它基于結構風險最小化原則上的，盡量提高學習機的泛化能力，具有良好的推廣性能和較好的分類精確性，能有效的解決過學習問題，現(xiàn)已成為訓練多層感知器、RBF神經(jīng)網(wǎng)絡和多項式神經(jīng)元網(wǎng)絡的替代性方法。另外，支持向量機算法是一個凸優(yōu)化問題，局部最優(yōu)解一定是全局最優(yōu)解，這些特點都是包括神經(jīng)元網(wǎng)絡在內的其他算法所不能及的。支持向量機可以應用于數(shù)據(jù)挖掘的分類、回歸、對未知事物的探索等方面。

事實上，任何一種挖掘工具往往是根據(jù)具體問題來選擇合適挖掘方法，很難說哪種方法好，那種方法劣，而是視具體問題而定。

三、結束語

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中圖分類號：TP311 文獻標識碼：A 文章編號：1007-9416（2015）04-0222-01

1 大數(shù)據(jù)時代數(shù)據(jù)挖掘的重要性

隨著互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、云計算等技術的快速發(fā)展，以及智能終端、網(wǎng)絡社會、數(shù)字地球等信息體的普及和建設，全球數(shù)據(jù)量出現(xiàn)爆炸式增長，僅在2011年就達到1.8萬億GB。IDC（Internet Data Center，互聯(lián)網(wǎng)絡數(shù)據(jù)中心）預計，到2020 年全球數(shù)據(jù)量將增加50倍。毋庸置疑，大數(shù)據(jù)時代已經(jīng)到來。一方面，云計算為這些海量的、多樣化的數(shù)據(jù)提供存儲和運算平臺，同時數(shù)據(jù)挖掘和人工智能從大數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)知識、規(guī)律和趨勢，為決策提供信息參考。

如果運用合理的方法和工具，在企業(yè)日積月累形成的浩瀚數(shù)據(jù)中，是可以淘到沙金的，甚至可能發(fā)現(xiàn)許多大的鉆石。在一些信息化較成熟的行業(yè)，就有這樣的例子。比如銀行的信息化建設就非常完善，銀行每天生成的數(shù)據(jù)數(shù)以萬計，儲戶的存取款數(shù)據(jù)、ATM交易數(shù)據(jù)等。

數(shù)據(jù)挖掘是借助IT手段對經(jīng)營決策產生決定性影響的一種管理手段。從定義上來看，數(shù)據(jù)挖掘是指一個完整的過程，該過程是從大量、不完全、模糊和隨機的數(shù)據(jù)集中識別有效的、可實用的信息，并運用這些信息做出決策。

2 數(shù)據(jù)挖掘的分類

數(shù)據(jù)挖掘技術從開始的單一門類的知識逐漸發(fā)展成為一門綜合性的多學科知識，并由此產生了很多的數(shù)據(jù)挖掘方法，這些方法種類多，類型也有很大的差別。為了滿足用戶的實際需要，現(xiàn)對數(shù)據(jù)挖掘技術進行如下幾種分類：

2.1 按挖掘的數(shù)據(jù)庫類型分類

利用數(shù)據(jù)庫對數(shù)據(jù)分類成為可能是因為數(shù)據(jù)庫在對數(shù)據(jù)儲存時就可以對數(shù)據(jù)按照其類型、模型以及應用場景的不同來進行分類，根據(jù)這種分類得到的數(shù)據(jù)在采用數(shù)據(jù)挖掘技術時也會有滿足自身的方法。對數(shù)據(jù)的分類有兩種情況，一種是根據(jù)其模型來分類，另一種是根據(jù)其類型來分類，前者包括關系型、對象-關系型以及事務型和數(shù)據(jù)倉庫型等，后者包括時間型、空間型和Web 型的數(shù)據(jù)挖掘方法。

2.2 按挖掘的知識類型分類

這種分類方法是根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘的功能來實施的，其中包括多種分析的方式，例如相關性、預測及離群點分析方法，充分的數(shù)據(jù)挖掘不僅僅是一種單一的功能模式，而是各種不同功能的集合。同時，在上述分類的情況下，還可以按照數(shù)據(jù)本身的特性和屬性來對其進行分類，例如數(shù)據(jù)的抽象性和數(shù)據(jù)的粒度等，利用數(shù)據(jù)的抽象層次來分類時可以將數(shù)據(jù)分為三個層次，即廣義知識的高抽象層，原始知識的原始層以及到多層的知識的多個抽象層。一個完善的數(shù)據(jù)挖掘可以實現(xiàn)對多個抽象層數(shù)據(jù)的挖掘，找到其有價值的知識。同時，在對數(shù)據(jù)挖掘進行分類時還可以根據(jù)其表現(xiàn)出來的模式及規(guī)則性和是否檢測出噪聲來分類，一般來說，數(shù)據(jù)的規(guī)則性可以通過多種不同的方法挖掘，例如相關性和關聯(lián)分析以及通過對其概念描述和聚類分類、預測等方法，同時還可以通過這些挖掘方法來檢測和排除噪聲。

2.3 按所用的技術類型分類

數(shù)據(jù)挖掘的時候采用的技術手段千變萬化，例如可以采用面向數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫的技術以及神經(jīng)網(wǎng)絡及其可視化等技術手段，同時用戶在對數(shù)據(jù)進行分析時也會使用很多不同的分析方法，根據(jù)這些分析方法的不同可以分為遺傳算法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡等等。一般情況下，一個龐大的數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)是集多種挖掘技術和方法的綜合性系統(tǒng)。

2.4 按應用分類

根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘的應用的領域來進行分類，包括財經(jīng)行業(yè)、交通運輸業(yè)、網(wǎng)絡通信業(yè)、生物醫(yī)學領域如DNA等，在這些行業(yè)或領域中都有滿足自身要求的數(shù)據(jù)挖掘方法。對于特定的應用場景，此時就可能需要與之相應的特殊的挖掘方法，并保證其有效性。綜上所述，基本上不存在某種數(shù)據(jù)挖掘技術可以在所有的行業(yè)中都能使用的技術，每種數(shù)據(jù)挖掘技術都有自身的專用性。

3 數(shù)據(jù)挖掘中常用的方法

目前數(shù)據(jù)挖掘方法主要有4種，這四種算法包括遺傳、決策樹、粗糙集和神經(jīng)網(wǎng)絡算法。以下對這四種算法進行一一解釋說明。

遺傳算法：該算法依據(jù)生物學領域的自然選擇規(guī)律以及遺傳的機理發(fā)展而來，是一種隨機搜索的算法，利用仿生學的原理來對數(shù)據(jù)知識進行全局優(yōu)化處理。是一種基于生物自然選擇與遺傳機理的隨機搜索算法，是一種仿生全局優(yōu)化方法。這種算法具有隱含并行性、易與其它模型結合等優(yōu)點從而在數(shù)據(jù)挖掘中得到了應用。

決策樹算法：在對模型的預測中，該算法具有很強的優(yōu)勢，利用該算法對龐大的數(shù)據(jù)信息進行分類，從而對有潛在價值的信息進行定位，這種算法的優(yōu)勢也比較明顯，在利用這種算法對數(shù)據(jù)進行分類時非常迅速，同時描述起來也很簡潔，在大規(guī)模數(shù)據(jù)處理時，這種方法的應用性很強。

粗糙集算法：這個算法將知識的理解視為對數(shù)據(jù)的劃分，將這種劃分的一個整體叫做概念，這種算法的基本原理是將不夠精確的知識與確定的或者準確的知識進行類別同時進行類別刻畫。

神經(jīng)網(wǎng)絡算法：在對模型的預測中，該算法具有很強的優(yōu)勢，利用該算法對龐大的數(shù)據(jù)信息進行分類，從而對有潛在價值的信息進行定位，這種算法的優(yōu)勢也比較明顯，在利用這種算法對數(shù)據(jù)進行分類時非常迅速，同時描述起來也很簡潔，在大規(guī)模數(shù)據(jù)處理時，這種方法的應用性很強。光纜監(jiān)測及其故障診斷系統(tǒng)對于保證通信的順利至關重要，同時這種技術方法也是順應當今時代的潮流必須推廣使用的方法。同時，該診斷技術為通信管網(wǎng)和日常通信提供了可靠的技術支持和可靠的后期保證。

參考文獻

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中圖分類號：F49 文獻標識碼：A 文章編號：1007-9416（2015）030-0209-01

近幾年，大數(shù)據(jù)（big data）一詞越來越多地被提及，人們用它來描述和定義信息爆炸時代產生的海量數(shù)據(jù)，并命名與之相關的技術發(fā)展與創(chuàng)新。2012 年3 月，奧巴馬公布了美國《大數(shù)據(jù)研究和發(fā)展計劃》，標志著大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為國家戰(zhàn)略，上升為國家意志。從硅谷到北京，大數(shù)據(jù)的話題傳播迅速。

1 大數(shù)據(jù)時代

隨著計算機技術全面融入社會生活，經(jīng)過半個多世紀的發(fā)展，信息爆炸已經(jīng)積累到了一個開始引發(fā)變革的程度。它不僅使世界充斥著比以往更多的信息，而且其增長速度也在加快。最先經(jīng)歷信息爆炸的學科，如天文學和基因學，創(chuàng)造出了“大數(shù)據(jù)”這個概念。

1.1 大數(shù)據(jù)時代產生的背景

最早提出“大數(shù)據(jù)”時代到來的是全球知名咨詢公司麥肯錫，麥肯錫稱：“數(shù)據(jù)，已經(jīng)滲透到當今每一個行業(yè)和業(yè)務職能領域，成為重要的生產因素。人們對于海量數(shù)據(jù)的挖掘和運用，預示著新一波生產率增長和消費者盈余浪潮的到來。”大規(guī)模生產、分享和應用海量數(shù)據(jù)的時代之所以能夠開啟，源于信息科技的進步、互聯(lián)網(wǎng)與云計算技術和物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展。

（1）信息科技的進步。信息處理、信息存儲和信息傳遞是信息科技的三個主要支撐，存儲設備性價比不斷提升、網(wǎng)絡帶寬的持續(xù)增加，為大數(shù)據(jù)的存儲和傳播提供了物質基礎。

（2）互聯(lián)網(wǎng)與云計算技術?；ヂ?lián)網(wǎng)時代，電子商務、社交網(wǎng)絡和移動通信產生了大量結構化和非結構化的數(shù)據(jù)，以云計算為基礎的信息存儲、分享和挖掘手段，可以便宜、有效地將這些大量、高速、多變化的終端數(shù)據(jù)存儲下來，并隨時進行分析與計算?；ヂ?lián)網(wǎng)領域的公司最早重視數(shù)據(jù)資產的價值，他們從大數(shù)據(jù)中淘金，并且引領著大數(shù)據(jù)的發(fā)展趨勢。

（3）物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展。眾所周知，物聯(lián)網(wǎng)時代所創(chuàng)造的數(shù)據(jù)不是互聯(lián)網(wǎng)時代所能比擬的，而且物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)是異構的、多樣性的、非結構和有噪聲的，最顯著的特點是是它的高增長率。大數(shù)據(jù)是物聯(lián)網(wǎng)中的關鍵技術，物聯(lián)網(wǎng)對大數(shù)據(jù)技術的要求更高，它的發(fā)展離不開大數(shù)據(jù)。

1.2 大數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)挖掘

Google、Amazon、Facebook、Twitter，這些稱霸全球互聯(lián)網(wǎng)的企業(yè)，它們的成功都具備一個共同的因素，就是收集分析海量的各種類型的數(shù)據(jù)，并能夠快速獲取影響未來的信息的能力?！百徺I了此商品的顧客還購買了這些商品”，這恐怕是世界上最廣為人知的一種商品推薦系統(tǒng)了，而創(chuàng)造出這個系統(tǒng)的正是Amazon。Amazon 通過分析商品的購買記錄、瀏覽歷史記錄等龐大的用戶行為歷史數(shù)據(jù)，并與行為模式相似的其他用戶的歷史數(shù)據(jù)進行對照，提供出最適合的商品推薦信息。Facebook 可以為用戶提供類似“也許你還認識這些人”的提示，這種提示可以準確到令人恐怖的程度，而這正是對龐大的數(shù)據(jù)進行分析而得到的結果。這種以數(shù)據(jù)分析為核心的技術就是數(shù)據(jù)挖掘（data mining）。

從技術角度看，數(shù)據(jù)挖掘是從大量的、復雜的、不規(guī)則的、隨機的、模糊的數(shù)據(jù)中獲取隱含的、人們事先沒有發(fā)覺的、有潛在價值的信息和知識的過程。從商業(yè)角度來說，數(shù)據(jù)挖掘是從龐大的數(shù)據(jù)庫中抽取、轉換、分析一些潛在規(guī)律和價值，從中獲取輔助商業(yè)決策的關鍵信息和有用知識。大數(shù)據(jù)概念的提出，將為數(shù)據(jù)挖掘技術的發(fā)展和應用帶來一個很大的機遇。

2 數(shù)據(jù)挖掘

數(shù)據(jù)挖掘旨在從大數(shù)據(jù)中提取隱藏的預測性信息，用便于理解和觀察的方式反映給用戶，作為決策的依據(jù)。

2.1 數(shù)據(jù)挖掘原理

數(shù)據(jù)挖掘又稱為數(shù)據(jù)庫中的知識發(fā)現(xiàn)（Knowledge Diseoveryin Databases，KDD），是一個從數(shù)據(jù)庫或數(shù)據(jù)倉庫中發(fā)現(xiàn)并抽取隱含的、明顯未知的、具有潛在用處的信息的過程。數(shù)據(jù)挖掘一般流程主要包括三個階段：數(shù)據(jù)準備、數(shù)據(jù)挖掘、結果解釋和評價。在數(shù)據(jù)挖掘的處理過程中，數(shù)據(jù)挖掘分析方法是最為關鍵的。

（1）數(shù)據(jù)準備。數(shù)據(jù)準備是從海量數(shù)據(jù)源得到數(shù)據(jù)挖掘所用的數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)集成到一起的過程。由于數(shù)據(jù)收集階段得到的數(shù)據(jù)可能有一定的污染，即數(shù)據(jù)可能存在不一致，或有缺失數(shù)據(jù)、臟數(shù)據(jù)的存在，因此需通過數(shù)據(jù)整理，對數(shù)據(jù)進行清洗及預處理。

（2）數(shù)據(jù)挖掘。是數(shù)據(jù)挖掘中最關鍵的一步，使用智能的方法提取數(shù)據(jù)模式，例如決策樹、分類和聚類、關聯(lián)規(guī)則和神經(jīng)網(wǎng)絡等。首先決定要提取什么樣的模型，然后選取相應的算法參數(shù)，分析數(shù)據(jù)從而得到可能形成知識的模式模型。

（3）結果解釋和評價。數(shù)據(jù)挖掘后的結果需要轉換成用戶能夠理解的規(guī)則或模式，并根據(jù)其是否對決策問題具有實際意義進行評價。

2.2 數(shù)據(jù)挖掘技術在營銷中的應用

無差別的大眾媒體營銷已經(jīng)無法滿足零和的市場環(huán)境下的競爭要求。精準營銷是企業(yè)現(xiàn)在及未來的發(fā)展方向，在精準營銷領域，最常用的數(shù)據(jù)挖掘分析方法包括分類、聚類和關聯(lián)三類。

（1）關聯(lián)規(guī)則。挖掘關聯(lián)規(guī)則就是發(fā)現(xiàn)存在于大量數(shù)據(jù)集中的關聯(lián)性或相關性，例如空間關聯(lián)挖掘出啤酒與尿布效應；時間關聯(lián)挖掘出孕嬰用品與家居裝修關系；時間關聯(lián)挖掘出調味品、紙巾與化妝品的消費等。

此外，關聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)也可用于序列模式發(fā)現(xiàn)。序列模式發(fā)現(xiàn)的側重點在于分析數(shù)據(jù)項集在時間上或序列上的前后（因果）規(guī)律，可以看作是一種特定的關聯(lián)規(guī)則。例如顧客在購買了打印機后在一段時間內是否會購買墨盒。

（2）分類分析。分類是假定數(shù)據(jù)庫中的每個對象屬于一個預先給定的類，從而將數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)分配到給定的類中。它屬于預測性模型，例如在銀行業(yè)，事先定義用戶的信用狀況分為兩類：信用好和信用壞，對于一個信用狀態(tài)未知的用戶，如果需要確定其信用度，可以采用“決策樹”法構建一個分類模型，決策樹方法著眼于從一組無次序、無規(guī)則的客戶數(shù)據(jù)庫中推理出決策樹表現(xiàn)形式的分類規(guī)則。決策樹的非葉子節(jié)點均是客戶的一些基本特征，葉子節(jié)點是客戶分類標識，由根節(jié)點至上而下，到每個葉子節(jié)點，就生成了一條規(guī)則，由該決策樹可以得到很多規(guī)則，構成了一個規(guī)則集合，從而進行數(shù)據(jù)分析。

（3）聚類分析。聚類是將物理或抽象對象的集合進行分組，然后組成為由類似或相似的對象組成的多個分類的分析過程，其目的就是通過相似的方法來收集數(shù)據(jù)分類。為品牌找客戶，回答品牌“誰來賣”是精準營銷首先要解決的問題，科學細分客戶是解決這一問題的有效手段。聚類可以將目標客戶分成多個類，同一個類中的客戶有很大的相似性，表現(xiàn)在購買行為的高度一致，不同類間的客戶有很大的相異性，表現(xiàn)在購買行為的截然不同。

3 結語

大數(shù)據(jù)時代背景下“數(shù)據(jù)成為資產”，數(shù)據(jù)挖掘技術作為支撐精準營銷的重要手段，將它應用于營銷行業(yè)的決策中，不僅拓展了數(shù)據(jù)挖掘技術的應用范圍，而且大數(shù)據(jù)時代的數(shù)據(jù)挖掘技術可以幫助企業(yè)獲得突破性回報。

參考文獻

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【關鍵詞】大數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)挖掘 分類 聚類

大數(shù)據(jù)（Big Data），也稱為海量數(shù)據(jù)，是隨著計算機技術及互聯(lián)網(wǎng)技術的高速發(fā)展而產生的獨特數(shù)據(jù)現(xiàn)象。現(xiàn)代社會正以不可想象的速度產生大量數(shù)據(jù)，如網(wǎng)絡訪問，微博微信，視頻圖片，手機通信，網(wǎng)上購物……等等都在不斷產生大量的數(shù)據(jù)。如何更好的利用和分析產生的數(shù)據(jù)，從而為人類使用，這是非常重要的科學研究。在大數(shù)據(jù)時代，更好的利用云計算以及數(shù)據(jù)挖掘，顯得尤為重要。

1 大數(shù)據(jù)的概念

大數(shù)據(jù)，是指無法在一定時間內用常規(guī)機器和軟硬件對其進行感知、獲取、管理、處理和服務的數(shù)據(jù)集合。IBM將大數(shù)據(jù)的特點總結為三個V，即大量化（Volume）、多樣化（Variety）和快速化（Velocity）。

即產生的數(shù)據(jù)容量大。數(shù)據(jù)主要來源如：E-mail、搜索引擎的搜索、圖片、音頻、視頻、社交網(wǎng)站、微博微信、各種應用軟件和app、電子商務以及電子通信等等。在實際生活中，電子商務的購物平臺數(shù)量和種類越來越多，社交網(wǎng)站的典型facebook的數(shù)據(jù)量大的驚人，以PB計量都不夠。數(shù)據(jù)存儲的單位不僅僅是MB、GB等，而是使用了表示更大容量的TB、PB、EB、ZB和YB等，每個單位的關系為后者是前者的1024倍，如1PB=1024TB。同時大數(shù)據(jù)的增長速度是越來越快，如手機相機的像素數(shù)隨著新款手機的出現(xiàn)而成倍的增長。

1.2 多樣化

從數(shù)據(jù)組織形式的角度將數(shù)據(jù)分為結構化數(shù)據(jù)和非結構化數(shù)據(jù)。結構化數(shù)據(jù)，具有一定的規(guī)律，可以使用二維表結構來表示，并存儲在數(shù)據(jù)庫中，如高校的教務管理系統(tǒng)的數(shù)據(jù)、銀行交易產生的數(shù)據(jù)。而非結構化數(shù)據(jù)是無法通過預先定義的數(shù)據(jù)模型表達并存儲在數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)，如聲音、視頻和圖片等等。當前非結構化數(shù)據(jù)的增長速度遠遠超過結構化數(shù)據(jù)。

1.3 快速化

在當前商業(yè)競爭激烈的時代，對實時的數(shù)據(jù)進行分析和處理，挖掘有用的數(shù)據(jù)信息，并用于商業(yè)運作，對于企業(yè)和組織來說非常重要。如現(xiàn)在網(wǎng)絡購物會依據(jù)多數(shù)人的購物組合，分析出大部分人在購買一件物品的同時會同時購買其他的物品，從而在購物選擇時給予方便，提高網(wǎng)購的效率，提高效益。

隨著互聯(lián)網(wǎng)技術和計算機技術的快速發(fā)展，在產生大數(shù)據(jù)的同時，人們要能夠對這些數(shù)據(jù)加以利用，得到有用的信息，才是最重要的。為了讓海量規(guī)模的數(shù)據(jù)能夠真正發(fā)揮巨大的作用，需要將這些數(shù)據(jù)轉換為有用的信息和知識，即從傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計向數(shù)據(jù)挖掘和分析進行轉換。比如沃爾瑪超市能夠從男人購物時買啤酒的同時會購買小孩的紙尿褲這種關聯(lián)，并在實際物品擺放時將這兩種物品放置在一起，方便用戶購物。

2 數(shù)據(jù)挖掘

隨著信息技術應用的廣泛，大量的數(shù)據(jù)產生并存儲各個領域的信息系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)呈現(xiàn)了爆炸式的增長。數(shù)據(jù)挖掘在這種“數(shù)據(jù)爆炸，知識匱乏”的情況下出現(xiàn)的。數(shù)據(jù)挖掘（Data mining）是一個多學科交叉的研究領域，它融合了數(shù)據(jù)庫技術、機器學習、人工智能、知識工程和統(tǒng)計學等學科領域。數(shù)據(jù)挖掘在很多領域尤其是電信、銀行、交通、保險和零售等商業(yè)領域得到廣泛的應用。

數(shù)據(jù)挖掘也稱為從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)知識，具體來講就是從大規(guī)模海量數(shù)據(jù)中抽取人們所感興趣的非平凡的、隱含的、事先未知的和具有潛在用途的模式或者知識。

3 數(shù)據(jù)挖掘的主要研究內容

數(shù)據(jù)挖掘的任務是發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)中的模式，其模式分為兩大類：描述型模式和預測型模式。描述型模式是對當前數(shù)據(jù)中存在的事實做規(guī)范描述，刻畫當前數(shù)據(jù)的一般特性。預測型模式則是以時間為主要關鍵參數(shù)，對于時間序列型數(shù)據(jù)，根據(jù)其歷史和當前的值去預測其未來的值。常使用的算法有：

3.1 聚類分析

聚類是將數(shù)據(jù)劃分成群組的過程，根據(jù)數(shù)量本身的自然分布性質，數(shù)據(jù)變量之間存在的程度不同的相似性（親疏關系），按照一定的準則將最相似的數(shù)據(jù)聚集成簇。主要包括劃分聚類算法，層次聚類算法和密度聚類算法等。經(jīng)典算法有K-Means、K-Medoids。

3.2 特性選擇

特性選擇是指為特定的應用在不失去數(shù)據(jù)原有價值的基礎上選擇最小的屬性子集，去除不相關和冗余的屬性。特性選擇用于在建立分類模型前，或者預測模型之前，對原始數(shù)據(jù)庫進行預處理。常用的算法有最小描述長度法。

3.3 特征抽取

特征抽取式數(shù)據(jù)挖掘技術的常用方法，是一個屬性降維的過程，實際為變換屬性，經(jīng)變換了的屬性或者特性，是原來屬性集的線性合并，出現(xiàn)更小更精的一組屬性。常用算法如主成分分析法、因子分析法和非負矩陣因子法等。

3.4 關聯(lián)規(guī)則

關聯(lián)規(guī)則挖掘是數(shù)據(jù)挖掘領域中研究最為廣泛和和活躍的方法之一。最初的研究動機是針對購物籃分析問題提出的，目的是為了解決發(fā)現(xiàn)交易數(shù)據(jù)庫中不同商品之間的聯(lián)系規(guī)則。關聯(lián)規(guī)則是指大量數(shù)據(jù)中項集之間的有趣關聯(lián)或相關關系。常用的算法有Apriori算法。

3.5 分類和預測

分類是應用已知的一些屬性數(shù)據(jù)去推測一個未知的離散型的屬性數(shù)據(jù)，而這個被推測的屬性數(shù)據(jù)的可取值是預先定義的。要很好的實現(xiàn)推測，需要事先定義一個分類模型。可用于分類的算法有決策樹、樸素貝葉斯分類、神經(jīng)網(wǎng)絡、logistic回歸和支持向量機等。

4 結論

隨著時代的進步，數(shù)據(jù)也發(fā)生變化，具有各種各樣的復雜形式。很多研究機構和個人在對結構化數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)挖掘的同時，也展開了對空間數(shù)據(jù)、多媒體數(shù)據(jù)、時序數(shù)據(jù)和序列數(shù)據(jù)、文本和Web等數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)挖掘和分析。同時大數(shù)據(jù)的發(fā)展促進了云計算的產生，基于云計算的數(shù)據(jù)挖掘也在迅速崛起。

參考文獻

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作者簡介

許凡（1996-），男，江蘇省南京市人?，F(xiàn)就讀三江學院計算機科學與工程學院計算機軟件工程專業(yè)本科。

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中圖分類號:G642文獻標識碼:A文章編號:1003-2851(2009)12-0174-01

近年來,數(shù)據(jù)挖掘引起了信息產業(yè)界的極大關注,其主要原因是存在大量數(shù)據(jù),可以廣泛使用,并且迫切需要將這些數(shù)據(jù)轉換成有用的信息和知識。數(shù)據(jù)挖掘是面向發(fā)現(xiàn)的數(shù)據(jù)分析技術,通過對大型的數(shù)據(jù)集進行探查?？梢园l(fā)現(xiàn)有用的知識,從而為決策支持提供有力的依據(jù)。

一、 Web數(shù)據(jù)挖掘定義及分類

Web數(shù)據(jù)挖掘(Web Date Mining),簡稱Web挖掘,是數(shù)據(jù)挖掘技術在Web環(huán)境下的應用,是從數(shù)據(jù)挖掘、計算機技術、信息科學等多個領域進行的一項技術。

Web 數(shù)據(jù)挖掘的分類根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘對象的不同可以將Web數(shù)據(jù)挖掘分為Web 內容挖掘、Web 結構挖掘和Web 訪問信息挖掘三類(見圖1)。Web 內容挖掘就是指從Web 的文檔中發(fā)現(xiàn)提取有用信息; Web 結構挖掘是指對html 頁面間的鏈接結構進行挖掘; Web 訪問信息挖掘是從網(wǎng)絡訪問者的交談或活動中提取信息。

二、 Web數(shù)據(jù)挖掘的過程

數(shù)據(jù)挖掘的過程可以分為6個步驟:

(一)理解業(yè)務:從商業(yè)的角度理解項目目標和需求,將其轉換成一種數(shù)據(jù)挖掘的問題定義,設計出達到目標的一個初步計劃。

(二)理解數(shù)據(jù):收集初步的數(shù)據(jù),進行各種熟悉數(shù)據(jù)的活動。包括數(shù)據(jù)描述,數(shù)據(jù)探索和數(shù)據(jù)質量驗證等。

(三)準備數(shù)據(jù):將最初的原始數(shù)據(jù)構造成最終適合建模工具處理的數(shù)據(jù)集。包括表、記錄和屬性的選擇,數(shù)據(jù)轉換和數(shù)據(jù)清理等。

(四)建模:選擇和應用各種建模技術,并對其參數(shù)進行優(yōu)化。

(五)模型評估:對模型進行較為徹底的評價,并檢查構建模型的每個步驟,確認其是否真正實現(xiàn)了預定的商業(yè)目的。

三、Web 數(shù)據(jù)挖掘的常用工具

Web 數(shù)據(jù)挖掘工具如果按用途分, 可分為: Web 文本信息挖掘工具、用戶訪問模式挖掘工具或用戶導航行為挖掘工具和綜合性的web分析工具。Web 文本信息挖掘工具主要完成兩方面的功能: 信息檢索和對文本的分析。IBM 公司的產品Intelligent Miner 中的web 挖掘工具Intelligent Miner for Text 就是比較好的文本信息挖掘工具。用戶模式挖掘工具通常實現(xiàn)的方法是對Sever Logs、Error Logs 和Cookie Logs 等日志文件分析挖掘出用戶訪問行為、頻度和內容等信息, 從而找出一定的模式和規(guī)則。由Sstphen Tumer 博士編制的免費個人軟件Analog 是一個用來分析Server Logs 的工具。

四、數(shù)據(jù)挖掘的應用現(xiàn)狀

數(shù)據(jù)挖掘是一個新興的邊緣學科,它匯集了來自機器學習、模式識別、數(shù)據(jù)庫、統(tǒng)計學、人工智能以及管理信息系統(tǒng)等各學科的成果。多學科的相互交融和相互促進,使得這一新學科得以蓬勃發(fā)展,而且已初具規(guī)模。在美國國家科學基金會(NSF)的數(shù)據(jù)庫研究項目中,KDD被列為90年代最有價值的研究項目。人工智能研究領域的科學家也普遍認為,下一個人工智能應用的重要課題之一,將是以機器學習算法為主要工具的大規(guī)模的數(shù)據(jù)庫知識發(fā)現(xiàn)。盡管數(shù)據(jù)挖掘還是一個很新的研究課題,但它所固有的為企業(yè)創(chuàng)造巨大經(jīng)濟效益的潛力,已使其很快有了許多成功的應用,具有代表性的應用領域有市場預測、投資、制造業(yè)、銀行、通訊等。

美國鋼鐵公司和神戶鋼鐵公司利用基于數(shù)據(jù)挖掘技術的ISPA系統(tǒng),研究分析產品性能規(guī)律和進行質量控制,取得了顯著效果。通用電器公司(GE)與法國飛機發(fā)動機制造公司(sNEcMA),利用數(shù)據(jù)挖掘技術研制了CASSIOP.EE質量控制系統(tǒng),被三家歐洲航空公司用于診斷和預測渡音737的故障,帶來了可觀的經(jīng)濟效益。該系統(tǒng)于1996年獲歐洲一等創(chuàng)造性應用獎。