數(shù)據(jù)挖掘之功能

數(shù)據(jù)挖掘通過預(yù)測未來趨勢及行為，做出前攝的、基于知識的決策。數(shù)據(jù)挖掘的目標(biāo)是從數(shù)據(jù)庫中發(fā)現(xiàn)隱含的、有意義的知識，主要有以下五類功能。 1、自動預(yù)測趨勢和行為 數(shù)據(jù)挖掘自動在大型數(shù)據(jù)庫中尋找預(yù)測性信息，以往需要進(jìn)行大量手工分析的問題如今可以迅速

　　數(shù)據(jù)挖掘通過預(yù)測未來趨勢及行為，做出前攝的、基于知識的決策。數(shù)據(jù)挖掘的目標(biāo)是從數(shù)據(jù)庫中發(fā)現(xiàn)隱含的、有意義的知識，主要有以下五類功能。

　　1、自動預(yù)測趨勢和行為

　　數(shù)據(jù)挖掘自動在大型數(shù)據(jù)庫中尋找預(yù)測性信息，以往需要進(jìn)行大量手工分析的問題如今可以迅速直接由數(shù)據(jù)本身得出結(jié)論。一個典型的例子是市場預(yù)測問題，數(shù)據(jù)挖掘使用過去有關(guān)促銷的數(shù)據(jù)來尋找未來投資中回報最大的用戶，其它可預(yù)測的問題包括預(yù)報破產(chǎn)以及認(rèn)定對指定事件最可能作出反應(yīng)的群體。

　　2、關(guān)聯(lián)分析

　　數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)是數(shù)據(jù)庫中存在的一類重要的可被發(fā)現(xiàn)的知識。若兩個或多個變量的取值之間存在某種規(guī)律性，就稱為關(guān)聯(lián)。關(guān)聯(lián)可分為簡單關(guān)聯(lián)、時序關(guān)聯(lián)、因果關(guān)聯(lián)。關(guān)聯(lián)分析的目的是找出數(shù)據(jù)庫中隱藏的關(guān)聯(lián)網(wǎng)。有時并不知道數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)函數(shù)，即使知道也是不確定的，因此關(guān)聯(lián)分析生成的規(guī)則帶有可信度。

　　3、聚類

　　數(shù)據(jù)庫中的記錄可被化分為一系列有意義的子集，即聚類。聚類增強(qiáng)了人們對客觀現(xiàn)實(shí)的認(rèn)識，是概念描述和偏差分析的先決條件。聚類技術(shù)主要包括傳統(tǒng)的模式識別方法和數(shù)學(xué)分類學(xué)。80年代初，Mchalski提出了概念聚類技術(shù)牞其要點(diǎn)是，在劃分對象時不僅考慮對象之間的距離，還要求劃分出的類具有某種內(nèi)涵描述，從而避免了傳統(tǒng)技術(shù)的某些片面性。

　　4、概念描述

　　概念描述就是對某類對象的內(nèi)涵進(jìn)行描述，并概括這類對象的有關(guān)特征。概念描述分為特征性描述和區(qū)別性描述，前者描述某類對象的共同特征，后者描述不同類對象之間的區(qū)別。生成一個類的特征性描述只涉及該類對象中所有對象的共性。生成區(qū)別性描述的方法很多，如決策樹方法、遺傳算法等。

　　5、偏差檢測

　　數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)常有一些異常記錄，從數(shù)據(jù)庫中檢測這些偏差很有意義。偏差包括很多潛在的知識，如分類中的反常實(shí)例、不滿足規(guī)則的特例、觀測結(jié)果與模型預(yù)測值的偏差、量值隨時間的變化等。偏差檢測的基本方法是，尋找觀測結(jié)果與參照值之間有意義的差別。 數(shù)據(jù)挖掘與傳統(tǒng)分析方法的區(qū)別

　　數(shù)據(jù)挖掘與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析(如查詢、報表、聯(lián)機(jī)應(yīng)用分析)的本質(zhì)區(qū)別是數(shù)據(jù)挖掘是在沒有明確假設(shè)的前提下去挖掘信息、發(fā)現(xiàn)知識.數(shù)據(jù)挖掘所得到的信息應(yīng)具有先未知,有效和可實(shí)用三個特征.

　　先前未知的信息是指該信息是預(yù)先未曾預(yù)料到的,既數(shù)據(jù)挖掘是要發(fā)現(xiàn)那些不能靠直覺發(fā)現(xiàn)的信息或知識,甚至是違背直覺的信息或知識,挖掘出的信息越是出乎意料,就可能越有價值.在商業(yè)應(yīng)用中最典型的例子就是一家連鎖店通過數(shù)據(jù)挖掘發(fā)現(xiàn)了小孩尿布和啤酒之間有著驚人的聯(lián)系。

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