数据挖掘技术及其应用现状探析

一、数据挖掘技术概述

数据挖掘 (Data Mining, DM) 是从海量、不完整、有噪声、模糊、随机的数据集中提取出隐含的、未知的、有潜在用处的信息和知识的过程。随着大数据和信息技术的发展，这项技术变得越来越重要。

二、数据挖掘过程

数据挖掘过程通常可以分为以下几个阶段：

  1. 数据准备：这是数据挖掘的第一步，包含数据选取和数据预处理两个子步骤。
  2. 数据选取：根据用户需求从原始数据库中选取目标数据。

  3. 数据预处理：包括数据清洗、缺失值处理、异常值检测、数据转换和数据归约等。 例如，通过数据清洗去除噪声数据，通过数据转换将连续型数据转换为离散型数据等。

  4. 数据挖掘：此阶段需要确定挖掘目标、选择合适的挖掘算法，并执行挖掘操作。

  5. 确定目标：明确数据挖掘的具体目的。
  6. 选择算法：根据挖掘目标选择合适的算法，如关联规则、分类、聚类等。

  7. 实施挖掘：运用选定的算法从数据库中抽取知识。

  8. 结果解释与评估：评估挖掘出来的知识的有效性和实用性，必要时进行结果的解释工作，以确保用户能够理解并使用这些知识。

三、数据挖掘系统的体系结构

数据挖掘系统通常采用三层架构：

1. 数据源层：包括数据库、数据仓库等数据存储资源。

2. 挖掘器层：该层负责处理数据挖掘算法和技术，实现数据挖掘功能。

3. 用户层：提供用户接口，使用户能够查看和理解挖掘得到的知识。

四、数据挖掘的主要方法

数据挖掘的方法多样，常见的包括：

1. 关联规则方法：用于发现数据集中物品之间的相关性。例如，“90%的客户在购买面包的同时也会购买牛奶”这种类型的规则揭示了购物篮分析中的模式。

2. 分类和聚类方法：

- 分类：根据已知类别将数据对象分配到不同的类中。例如，预测客户是否会购买某个产品。

- 聚类：将相似的对象聚集在一起形成簇。这种方法不需要预定义的类别，适合于探索性数据分析。

3. 回归分析：用于预测数值型变量间的依赖关系。

4. 决策树：通过树状结构来表示决策过程和可能的结果。

5. 神经网络：模仿人脑神经元工作原理的一种算法，适用于非线性关系的建模。

6. 支持向量机：特别适用于高维数据的分类任务。