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浅析数据挖掘的四种基本方法

本文章发表于:2023-03-16

  我们生活在大数据时代,当今的互联网已经发展到大数据时代了,如今的信息技术从数据处理向数据分析和理解的方向一直在转变,如今企业都在不断的收集各种数据,从大数据中挖掘有用的数据信息,数据挖掘出有价值的数据。现在数据挖掘技术已经成为企业不可缺少的技术,需要收集海量的数据,从海量数据中方便快速的挖掘出有价值的信息,其实数据挖掘就是有效数据清理、数据变换、实施数据有效价值的过程。那么你知道什么是数据挖掘?数据挖掘的四种基本方法是什么?让我们一起来详细了解下吧!


  什么是数据挖掘


  数据挖掘利用各种技术与统计方法,将大量的历史数据,进行整理分析,归纳与整合,是从海量数据中“挖掘”隐藏信息,如趋势、特征及相关的一种过程。工作BI(商业智能)、数据分析、市场运营都可以做这个工作。


  之所以经常和机器学习合在一起讲是因为现在好多数据挖掘的工作是通过机器学习提供的算法工具实现的。例如广告的ctr预估,PB级别的点击日志在通过典型的机器学习流程可以得到一个预估模型,从而提高互联网广告的点击率和回报率;个性化推荐,还是通过机器学习的一些算法分析平台上的各种购买,浏览和收藏日志,得到一个推荐模型,来预测你喜欢的商品。


什么数据挖掘


  我们可以把数据挖掘理解为一种类型的工作,或工作中的某种成分,机器学习是帮助完成这个工作的方法。统计学、数据库和人工智能共同构造了数据挖掘技术的三大支柱,许多成熟的统计方法构成了数据挖掘的核心内容。


  数据挖掘的四种基本方法


  (1)分类


  分类是找出数据库中的一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类,其目的是通过分类模型,将数据库中的数据项映射到摸个给定的类别中。可以应用到涉及到应用分类、趋势预测中,如淘宝商铺将用户在一段时间内的购买情况划分成不同的类,根据情况向用户推荐关联类的商品,从而增加商铺的销售量。


  (2)回归分析


  回归分析反映了数据库中数据的属性值的特性,通过函数表达数据映射的关系来发现属性值之间的依赖关系。它可以应用到对数据序列的预测及相关关系的研究中去。在市场营销中,回归分析可以被应用到各个方面。如通过对本季度销售的回归分析,对下一季度的销售趋势作出预测并做出针对性的营销改变。


  (3)聚类


  聚类类似于分类,但与分类的目的不同,是针对数据的相似性和差异性将一组数据分为几个类别。属于同一类别的数据间的相似性很大,但不同类别之间数据的相似性很小,跨类的数据关联性很低。


  (4)关联规则


  关联规则是隐藏在数据项之间的关联或相互关系,即可以根据一个数据项的出现推导出其他数据项的出现。关联规则的挖掘过程主要包括两个阶段:第一阶段为从海量原始数据中找出所有的高频项目组;第二极端为从这些高频项目组产生关联规则。关联规则挖掘技术已经被广泛应用于金融行业企业中用以预测客户的需求,各银行在自己的ATM机上通过捆绑客户可能感兴趣的信息供用户了解并获取相应信息来改善自身的营销。


  以上就是关于数据挖掘的全部内容,相信大家看完就知道数据挖掘的意义在哪了,更清楚数据挖掘的四种基本方法。大家可以根据自己的需求选择适合自己的数据挖掘方法,这也是说明了数据对于企业的重要性。更多关于数据挖掘的相关文章请继续关注小编,小编还会持续为大家更新,带来更多关于数据挖掘的相关内容。

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浅析数据挖掘的四种基本方法

本文章发表于:2023-03-16 07:23:15

  我们生活在大数据时代,当今的互联网已经发展到大数据时代了,如今的信息技术从数据处理向数据分析和理解的方向一直在转变,如今企业都在不断的收集各种数据,从大数据中挖掘有用的数据信息,数据挖掘出有价值的数据。现在数据挖掘技术已经成为企业不可缺少的技术,需要收集海量的数据,从海量数据中方便快速的挖掘出有价值的信息,其实数据挖掘就是有效数据清理、数据变换、实施数据有效价值的过程。那么你知道什么是数据挖掘?数据挖掘的四种基本方法是什么?让我们一起来详细了解下吧!


  什么是数据挖掘


  数据挖掘利用各种技术与统计方法,将大量的历史数据,进行整理分析,归纳与整合,是从海量数据中“挖掘”隐藏信息,如趋势、特征及相关的一种过程。工作BI(商业智能)、数据分析、市场运营都可以做这个工作。


  之所以经常和机器学习合在一起讲是因为现在好多数据挖掘的工作是通过机器学习提供的算法工具实现的。例如广告的ctr预估,PB级别的点击日志在通过典型的机器学习流程可以得到一个预估模型,从而提高互联网广告的点击率和回报率;个性化推荐,还是通过机器学习的一些算法分析平台上的各种购买,浏览和收藏日志,得到一个推荐模型,来预测你喜欢的商品。


什么数据挖掘


  我们可以把数据挖掘理解为一种类型的工作,或工作中的某种成分,机器学习是帮助完成这个工作的方法。统计学、数据库和人工智能共同构造了数据挖掘技术的三大支柱,许多成熟的统计方法构成了数据挖掘的核心内容。


  数据挖掘的四种基本方法


  (1)分类


  分类是找出数据库中的一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类,其目的是通过分类模型,将数据库中的数据项映射到摸个给定的类别中。可以应用到涉及到应用分类、趋势预测中,如淘宝商铺将用户在一段时间内的购买情况划分成不同的类,根据情况向用户推荐关联类的商品,从而增加商铺的销售量。


  (2)回归分析


  回归分析反映了数据库中数据的属性值的特性,通过函数表达数据映射的关系来发现属性值之间的依赖关系。它可以应用到对数据序列的预测及相关关系的研究中去。在市场营销中,回归分析可以被应用到各个方面。如通过对本季度销售的回归分析,对下一季度的销售趋势作出预测并做出针对性的营销改变。


  (3)聚类


  聚类类似于分类,但与分类的目的不同,是针对数据的相似性和差异性将一组数据分为几个类别。属于同一类别的数据间的相似性很大,但不同类别之间数据的相似性很小,跨类的数据关联性很低。


  (4)关联规则


  关联规则是隐藏在数据项之间的关联或相互关系,即可以根据一个数据项的出现推导出其他数据项的出现。关联规则的挖掘过程主要包括两个阶段:第一阶段为从海量原始数据中找出所有的高频项目组;第二极端为从这些高频项目组产生关联规则。关联规则挖掘技术已经被广泛应用于金融行业企业中用以预测客户的需求,各银行在自己的ATM机上通过捆绑客户可能感兴趣的信息供用户了解并获取相应信息来改善自身的营销。


  以上就是关于数据挖掘的全部内容,相信大家看完就知道数据挖掘的意义在哪了,更清楚数据挖掘的四种基本方法。大家可以根据自己的需求选择适合自己的数据挖掘方法,这也是说明了数据对于企业的重要性。更多关于数据挖掘的相关文章请继续关注小编,小编还会持续为大家更新,带来更多关于数据挖掘的相关内容。

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