什么是数据挖掘？

科技的进步以及市场经济的发展将我们带入了一个崭新的信息时代。数据挖掘技术作为一门多学科交叉的新兴技术，应用于商业、医学、科研等多个领域。

数据挖掘（Data mining）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和知识的过程。简单地说就是，在大型数据库中，自动发现有用信息的过程，加以分析。

数据挖掘要解决什么问题

具体的讲主要是以下几个，首先是数据的可伸缩性，提高或改变数据的可伸缩度。其次是解决数据高维性的问题。处理异种数据和复杂数据。解决数据所有权与分布问题。对非传统的分析进行合理处理。

数据挖掘具有哪些特点

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，绝不能是类似某著名体育评论员所说的“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抵制，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。

数据挖掘的完整步骤

① 理解数据和数据的来源（understanding）。

② 获取相关知识与技术（acquisition）。

③ 整合与检查数据（integration and checking）。

④ 去除错误或不一致的数据（data cleaning）。

⑤ 建立模型和假设（model and hypothesis development）。

⑥ 实际数据挖掘工作（data mining）。

⑦ 测试和验证挖掘结果（testing and verification）。

⑧ 解释和应用（interpretation and use）。

数据挖掘常用的方法

数据挖掘常用的方法有：分类、聚类、回归分析、关联规则、神经网络、特征分析、偏差分析等。这些方法从不同的角度对数据进行挖掘。

1、分类

分类：分类是找出数据库中的一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到摸个给定的类别中。可以应用到涉及到应用分类、趋势预测中，如淘宝商铺将用户在一段时间内的购买情况划分成不同的类，根据情况向用户推荐关联类的商品，从而增加商铺的销售量。

主要的分类方法：决策树、KNN 法 (K-Nearest Neighbor)、SVM 法、VSM 法、Bayes 法、神经网络等。

2、聚类

聚类：聚类指事先并不知道任何样本的类别标号，按照对象的相似性和差异性，把一组对象划分成若干类，并且每个类里面对象之间的相似度较高，不同类里面对象之间相似度较低或差异明显。我们并不关心某一类是什么，我们需要实现的目标只是把相似的东西聚到一起，聚类是一种无监督学习。

聚类的方法(算法)：主要的聚类算法可以划分为如下几类，划分方法、层次方法、基于密度的方法、基于网格的方法、基于模型的方法。每一类中都存在着得到广泛应用的算法，划分方法中有 k-means 聚类算法、层次方法中有凝聚型层次聚类算法、基于模型方法中有神经网络聚类算法。

3、回归分析

回归分析：回归分析是一个统计预测模型，用以描述和评估因变量与一个或多个自变量之间的关系;反映的是事务数据库中属性值在时间上的特征，产生一个将数据项映射到一个实值预测变量的函数，发现变量或属性间的依赖关系。

回归分析的应用：回归分析方法被广泛地用于解释市场占有率、销售额、品牌偏好及市场营销效果。它可以应用到市场营销的各个方面，如客户寻求、保持和预防客户流失活动、产品生命周期分析、销售趋势预测及有针对性的促销活动等。

回归分析的主要研究问题：数据序列的趋势特征、数据序列的预测、数据间的相关关系等。

4、关联规则

关联规则的含义：关联规则是隐藏在数据项之间的关联或相互关系，即可以根据一个数据项的出现推导出其他数据项的出现。关联规则是描述数据库中数据项之间所存在的关系的规则。

关联规则的目的(作用)：发现隐藏在数据间的关联或相互关系，从一件事情的发生，来推测另外一件事情的发生，从而更好地了解和掌握事物的发展规律等等。

关联规则的挖掘过程主要包括两个阶段：第一阶段为从海量原始数据中找出所有的高频项目组;第二阶段为从这些高频项目组产生关联规则。

关联规则的应用：关联规则挖掘技术已经被广泛应用于金融行业企业中用以预测客户的需求，各银行在自己的 ATM 机上通过捆绑客户可能感兴趣的信息供用户了解并获取相应信息来改善自身的营销。

5、神经网络方法

神经网络作为一种先进的人工智能技术，因其自身自行处理、分布存储和高度容错等特性非常适合处理非线性的问题，以及那些以模糊、不完整、不严密的知识或数据为特征的问题，它的这一特点十分适合解决数据挖掘的问题。

典型的神经网络模型主要分为三大类：

第一类是以用于分类预测和模式识别的前馈式神经网络模型，其主要代表为函数型网络、感知机。

第二类是用于联想记忆和优化算法的反馈式神经网络模型，以Hopfield的离散模型和连续模型为代表。

第三类是用于聚类的自组织映射方法，以ART模型为代表。虽然神经网络有多种模型及算法，但在特定领域的数据挖掘中使用何种模型及算法并没有统一的规则，而且人们很难理解网络的学习及决策过程。

6、Web数据挖掘

Web数据挖掘的含义：web数据挖掘是一项综合性技术，指Web从文档结构和使用的集合C中发现隐含的模式P，如果将C看做是输入，P 看做是输出，那么Web 挖掘过程就可以看做是从输入到输出的一个映射过程。

Web数据挖掘研究对象：是以半结构化和无结构文档为中心的Web，这些数据没有统一的模式，数据的内容和表示互相交织，数据内容基本上没有语义信息进行描述，仅仅依靠HTML语法对数据进行结构上的描述。当前越来越多的Web 数据都是以数据流的形式出现的，因此对Web 数据流挖掘就具有很重要的意义。

常用Web数据挖掘算法：PageRank算法、HITS算法、LOGSOM 算法。这三种算法提到的用户都是笼统的用户，并没有区分用户的个体。

Web数据挖掘的应用：可以利用Web的海量数据进行分析，收集政治、经济、政策、科技、金融、各种市场、竞争对手、供求信息、客户等有关的信息，集中精力分析和处理那些对企业有重大或潜在重大影响的外部环境信息和内部经营信息，并根据分析结果找出企业管理过程中出现的各种问题和可能引起危机的先兆，对这些信息进行分析和处理，以便识别、分析、评价和管理危机。

7、特征分析

特征分析的含义：特征分析是从数据库中的一组数据中提取出关于这些数据的特征式，这些特征式表达了该数据集的总体特征。

特征分析的目的(作用)：在于从海量数据中提取出有用信息，从而提高数据的使用效率。

特征分析的应用：如营销人员通过对客户流失因素的特征提取，可以得到导致客户流失的一系列原因和主要特征，利用这些特征可以有效地预防客户的流失。

8、偏差分析

偏差分析的含义：偏差是数据集中的小比例对象。通常，偏差对象被称为离群点、例外、野点等。偏差分析就是发现与大部分其他对象不同的对象。

偏差分析的应用：在企业危机管理及其预警中，管理者更感兴趣的是那些意外规则。意外规则的挖掘可以应用到各种异常信息的发现、分析、识别、评价和预警等方面。而其成因源于不同的类、自然变异、数据测量或收集误差等。