什么是数据挖掘?

Jiyin 2024-05-31 02:48:02
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1、什么是数据挖掘? 数据挖掘(data mining)是采用数学的、统计的、人工智能和神经网络等领域的科学方法,如记忆推理、聚类分析、关联分析、决策树、神经网络、基因算法等技术,从大量数据中挖掘出隐含的、先前未知的、对决策有潜在价值的关系、模式和趋势,并用这些知识和规则建立用于决策支持的模型,提供预测性决策支持的方法、工具和过程。 数据挖掘综合了各个学科技术,有很多的功能,当前的主要功能如下: (1)、分类:按照分析对象的属性、特征,建立不同的组类来描述事物。例如:银行部门根据以前的数据将客户分成了不同的类别,现在就可以根据这些来区分新申请贷款的客户,以采取相应的贷款方案。 (2)、聚类:识别出分析对内在的规则,按照这些规则把对象分成若干类。例如:将申请人分为高度风险申请者,中度风险申请者,低度风险申请者。 (3)、关联规则:关联是某种事物发生时其他事物会发生的这样一种联系。例如:每天购买啤酒的人也有可能购买香烟,比重有多可以通过关联的支持度和可信度来描述。 (4)、预测:把握分析对象发展的规律,对未来的趋势做出预见。例如:对未来经济发展的判断。 (5)、偏差的检测:对分析对象的少数的、极端的特例的描述,揭示内在的原因。例如:在银行的100万笔交易中有500例的欺诈行为,银行为了稳健经营,就要发现这500例的内在因素,减小以后经营的风险。 当然除了以上所列出的还有时间序列分析等一些其他的功能,需要注意的是:数据挖掘的各项功能不是独立存在的,在数据挖掘中互相联系,发挥作用。 20210311
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