如何进行数据挖掘

数据挖掘用RapidMiner.R-Programming和WEKA软件. 数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程.数据挖掘通常与计算机科学有关,并通过统计.在线分析处理.情报检索.机器学习.专家系统(依靠过去的经验法则)和模式识别等诸多方法来实现上述目标.

数据挖掘能做以下七种不同事情:分类.估计.预测.相关性分组或关联规则.聚类.描述和可视化.复杂数据类型挖掘.数据挖掘(DataMining)的定义是通过分析每个数据,从大量数据中寻找其规律的技术,主要有数据准备.规律寻找和规律表示3个步骤.数据挖掘的任务有关联分析.聚类分析.分类分析.异常分析.特异群组分析和演变分析等.

数据挖掘通过理解数据和数据的来源,获取相关知识与技术,整合与检查数据,去除错误或不一致的数据,建立模型和假设,实际数据挖掘工作,测试和验证挖掘结果,解释和应用等步骤来挖掘完整. 数据挖掘的步骤会随不同领域的应用而有所变化,每一种数据挖掘技术也会有各自的特性和使用步骤,针对不同问题和需求所制定的数据挖掘过程也会存在差异.此外,数据的完整程度.专业人员支持的程度等都会对建立数据挖掘过程有所影响.这些因素造成了数据挖掘在各不同领域中的运用.规划,以及流程的差异性,即使同一产业,也会因为分析技术和专业知

数据挖掘方法有分类.回归分析.聚类.关联规则.特征.变化和偏差分析. 数据挖掘(英语:Datamining),又译为资料探勘.数据采矿.是一种透过数理模式来分析企业内储存的大量资料,以找出不同的客户或市场划分,分析出消费者喜好和行为的方法.它是数据库知识发现(英语:Knowledge-DiscoveryinDatabases,简称:KDD)中的一个步骤.数据挖掘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(属于Associationrulelearning)的信息的过程.主要有数据准

数据挖掘的做法和意思如下: 1.数据挖掘通常需要有信息收集.数据集成.数据规约.数据清理.数据变换.数据挖掘实施过程.模式评估和知识表示8个步骤. 2.数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程.数据挖掘通常与计算机科学有关,并通过统计.在线分析处理.情报检索.机器学习.专家系统(依靠过去的经验法则)和模式识别等诸多方法来实现上述目标.

数据挖掘(Datamining)又译为资料探勘.数据采矿.它是数据库知识发现(英语:Knowledge-DiscoveryinDatabases,简称:KDD)中的一个步骤.数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程.数据挖掘通常与计算机科学有关,并通过统计.在线分析处理.情报检索.机器学习.专家系统(依靠过去的经验法则)和模式识别等诸多方法来实现上述目标.

数据挖掘,从字面上理解,就是在数据中找到有用的东西,哪些东西有用就要看具体的业务目标了.最简单的就是统计应用了,比如电商数据,如淘宝统计过哪个省购买泳衣最多.哪个省的女生胸罩最大等,进一步,可以基于用户的浏览.点击.收藏.购买等行为推断用户的年龄.性别.购买能力.爱好等能表示一个人的画像,就相当于用这些挖掘出来的属性来刻画一个人,这些还是最简单的东西,更深层次的比如预测(股票预测),但是比较难.

它们是包含与被包含的关系. 商务智能指利用数据仓库.数据挖掘技术对客户数据进行系统地储存和管理,并通过各种数据统计分析工具对客户数据进行分析,提供各种分析报告,如客户价值评价.客户满意度评价.服务质量评价.营销效果评价和未来市场需求等,为企业的各种经营活动提供决策信息.商务智能是企业利用现代信息技术收集.管理和分析结构化和非结构化的商务数据和信息,创造和累计商务知识和见解,改善商务决策水平,采取有效的商务行动,完善各种商务流程,提升各方面商务绩效,增强综合竞争力的智慧和能力.而数据挖掘是一个技术

数据挖掘是从大量的.不完全的.有噪声的.模糊的.随机的数据集中识别有效的.新颖的.潜在有用的,以及最终可理解的模式的非平凡过程.它是一门涉及面很广的交叉学科,包括机器学习.数理统计.神经网络.数据库.模式识别.粗糙集.模糊数学等相关技术.数据挖掘的技术可分为:统计方法.机器学习方法.神经网络方法和数据库方法.而统计方法可细分为:回归分析.判别分析.神经网络方法可细分为:前向神经网络.自组织神经网络等.数据库方法主要是基于可视化的多维数据分析或OLAP方法,另外还有面向属性的归纳方法.

统计分析与数据挖掘有很大区别,具体区别表现在以下方面: 1.数据量:数据分析的数据量可能并不大,而数据挖掘的数据量极大: 2.约束:数据分析是从一个假设出发,需要自行建立方程或模型来与假设吻合,而数据挖掘不需要假设,可以自动建立方程: 3.对象:数据分析往往是针对数字化的数据,而数据挖掘能够采用不同类型的数据,比如声音,文本等: 4.结果:数据分析对结果进行解释,呈现出有效信息,数据挖掘的结果不容易解释,对信息进行价值评估,着眼于预测未来,并提出决策性建议.