免費的數據挖掘課程

數據挖掘是在龐大的數據集中提取和發現結構的過程。它采用機器學習、統計和數據庫係統的方法來實現同樣的目標。這是一門將原始數據轉化為有用信息的科學。利用智能方法從龐大的數據集中提取有用的數據。它將數據轉換為可理解的形式以供將來使用。數據庫知識發現(KKD)是數據挖掘的分析步驟。數據庫和數據管理、數據預處理、模型和幹擾考慮、興趣度量、複雜性分析、結構的後處理、可視化和在線更新是原始分析之外的其他方麵。

數據挖掘是從原始信息中推斷出數據的過程，它來源於大量的數據，而不是數據本身的提取。它適用於任何形式的海量數據和信息處理，如收集、提取、存儲、分析和統計。它看到了計算機決策支持係統、機器學習和商業智能等人工智能的應用。

數據挖掘過程實際上是對大量數據的半自動化或自動分析，以獲得以前未知的、有趣的結構，如數據記錄組或聚類分析，不尋常的記錄，如異常檢測和關聯規則挖掘和順序模式挖掘的依賴關係。這需要使用空間索引等數據庫技術。然後可以將這些結構可視化為輸入數據的摘要。它可以進一步用於分析，例如，在預測分析中。數據挖掘將識別原始數據中的許多組。這是用來獲得精確的結果的決策支持係統。數據收集、數據準備、結果解釋和報告不屬於數據挖掘過程。它們屬於整個KDD過程中的附加過程。

數據挖掘技術使用機器學習和統計學來揭示大數據中隱藏的模式，而數據分析則用於測試模型，例如在數據量很大的情況下分析數據的有效性。數據挖掘、數據釣魚和數據窺探利用數據挖掘技術對大量數據集的部分進行采樣，這些數據集可能非常小，無法進行實際的統計推斷，以驗證所發現的任何模式。所有這些技術都可以用來創建新的假設，以測試大量的數據集。

KDD過程中的信息發現包括:

• 預處理。在使用數據挖掘算法之前必須製定目標。目標設置應該很大，以便能夠包含模式，同時保持足夠的意識，以便在規定的時間內完成任務。這是因為數據挖掘隻能發現數據集中已經存在的模式。數據倉庫或數據集市是數據的來源。預處理是數據挖掘中非常重要的一步，是在數據挖掘之前對多元數據集進行分析。然後清除目標集。數據清洗過濾掉有噪聲的觀測數據和缺失數據的分量。
• 數據挖掘。數據挖掘包括6類任務:

1. 異常檢測。它也被稱為異常值和偏差檢測。在異常檢測中發現異常數據記錄，需要進一步研究的數據錯誤。
2. 關聯規則學習。它也稱為依賴項建模。它通常搜索變量之間的關係。市場籃子分析就是一個例子。超市保存著顧客購買曆史的信息。它分析了通常一起購買的物品。這些信息將進一步用於營銷目的。
3. 集群。它在不使用數據中的已知結構的情況下識別數據中或多或少相似的組和結構。
4. 分類。它概括了已知的結構，並將其應用於其他數據。例如，電子郵件應用程序試圖將郵件隔離為合法郵件和垃圾郵件，並將它們放在單獨的文件夾中。
5. 回歸。它找到以最小誤差對數據建模的函數，以估計數據或數據集之間的關係。
6. 摘要。它為數據集提供了更好的緊湊表示，包括可視化和報告生成。

• 結果驗證。無意中濫用數據挖掘技術是可能的，但仍然可以產生重要的結果。這不能預測未來的行為，也不能應用於其他數據樣本。它沒什麼用處。這是投入太多假設和糟糕的統計假設檢驗的結果。這在機器學習術語中被稱為過擬合。數據挖掘算法發現的所有模式不一定都是有效的。

測試數據集用於評估未經訓練的數據挖掘算法。已知的模式應用於測試集。然後將結果輸出與預期輸出進行比較。如果已知模式與預期結果不匹配，則必須重新評估。也有必要改變預處理和數據挖掘算法或改變一些值。最後的過程必須被解釋並轉化為有用的信息。

行業工作涉及數據挖掘的六個階段:

• 業務的理解
• 數據的理解
• 數據準備
• 建模
• 評價
• 部署

這些過程被簡化為三個簡單的過程:預處理、數據挖掘和結果驗證。

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