數(shù)據(jù)挖掘(DataMining)是從大量數(shù)據(jù)中通過數(shù)理統(tǒng)計(jì)算法搜索隱藏于其中的信息的過程。它通常被視為數(shù)據(jù)庫知識(shí)發(fā)現(xiàn)中的一個(gè)步驟。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以自動(dòng)或半自動(dòng)地從大量不完全的、有噪聲的、模糊的和隨機(jī)的數(shù)據(jù)中,提取出隱含在其中的、事先未知的、但又有潛在有用信息和知識(shí)的過程。
數(shù)據(jù)挖掘涉及多個(gè)學(xué)科,包括統(tǒng)計(jì)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、模式識(shí)別、人工智能、數(shù)據(jù)庫和可視化技術(shù)等。它是通過分析型企業(yè)中的重要技術(shù),幫助企業(yè)調(diào)整市場(chǎng)策略、減少風(fēng)險(xiǎn)并做出正確的決策。
數(shù)據(jù)挖掘的對(duì)象可以是任何類型的數(shù)據(jù),如結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)源可以是關(guān)系數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、文本、多媒體數(shù)據(jù)、空間數(shù)據(jù)、時(shí)序數(shù)據(jù)、Web數(shù)據(jù)等。
進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘的基本步驟如下:
1、數(shù)據(jù)提取
從數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)湖等中提取與分析任務(wù)相關(guān)的數(shù)據(jù),形成數(shù)據(jù)集,包括訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集。
2、數(shù)據(jù)預(yù)處理
對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、標(biāo)準(zhǔn)化、歸一化處理和數(shù)據(jù)變量分箱等操作。
3、數(shù)據(jù)挖掘?qū)嵤?/strong>
根據(jù)業(yè)務(wù)目標(biāo),采用適當(dāng)?shù)耐诰蛩惴ê图夹g(shù),對(duì)處理過的數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘。
4、結(jié)果解釋和評(píng)估
對(duì)挖掘出的信息進(jìn)行解釋和評(píng)估,以確定其有效性和價(jià)值。
5、知識(shí)運(yùn)用
將挖掘出的知識(shí)應(yīng)用于實(shí)際問題中,如預(yù)測(cè)模型、分類模型等。
這些步驟可以根據(jù)實(shí)際需求進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化。