如何搞定数据挖掘？这篇文章告诉你！

在数字化的时代，数据是我们日常生活中不可或缺的一部分。数据所蕴含的信息具有重要价值，而数据挖掘和数据分析就是解读这些信息的重要工具。本文从明晰数据概念入手，再探讨数据挖掘。

一·什么是数据？

数据定义：

数据（Data）是指对客观事物的属性、数量、位置、关系等进行记录和描述的原始材料或信息。

数据可以是数字、文字、图像、声音等多种形式，它们是信息的载体，用于表示、传递和存储信息。简单来说，数据就是观测值。无论是从传感器采集的实时数据，还是从用户填写的表单，数据都是我们观察世界、获取信息的途径之一。尽管数据形式各异，但它们都是我们对现实世界的一种记录和反映。

数据大致分类：

1.结构化数据：

最常见的数据类型，通常储存在关系型数据库中。数据以固定的字段的形式存在，例如表格中的行和列；

例子：客户信息、交易记录、员工数据等

2.非结构化数据：

这类数据不遵循预定义的数据模型，例如文本、电子邮件、文档、图片等。

例子：社交媒体贴文、博客、视频文件等

3.半结构化数据：

这种数据介于结构化和非结构化之间，包含一些标记或字段。半结构化数据通常以XML、JSON 或CSV格式存在

例子：日志文件、配置文件、NoSQL数据库中的文档等

数据过载

随着自动化数据收集工具的广泛应用和数据库技术的不断成熟，我们积累了前所未有的大量数据。然而，这些数据的规模如此庞大，以至于在数据库、数据仓库或其他信息存储介质中处理它们成为了一个巨大的挑战。

解决方案：

1.数据仓库技术：

通过构建数据仓库和实施在线分析处理（OLAP）技术，可以对海量数据进行有效的组织和管理。数据仓库技术能够将分散在不同来源的数据整合起来，通过数据抽取、转换和加载（ETL）过程，为分析和决策提供结构化的数据基础。

2.数据挖掘技术：

数据挖掘技术能够从海量数据中发现模式、趋势和关联，从而挖掘出有价值的知识。这些技术包括分类、聚类、关联规则学习、异常检测等，帮助识别数据中的有意义模式，并将其转化为可操作的洞察。

二·什么是数据挖掘？

1.数据挖掘(Data Mining)

数据挖掘是指对大规模数据进行分析，以发现其中潜在的模式、规律或关联性的过程。其目的在于从数据中提取有价值的信息，以支持决策制定、预测未来趋势等。数据挖掘涉及多种技术和方法，包括机器学习、统计分析、数据库技术等。数据挖掘本质目的是将数据转换成知识 ; 从大量数据中 , 提取出感兴趣的模式 ( Patterns ) 或 知识 ( Knowledge ) 。

2.数据挖掘的代名词 

1）KDD ( 从数据到知识 ) : Knowledge Discovery From Data

2）知识抽取 : Knowledge Extraction ;

3）数据 / 模式分析 : Data / Pattern Analysis ;

4）信息收获 : Information Harvesting ;

5）商务智能 : Business Intelligence。

3. 查询处理与数据挖掘 

① 数据库查询操作 : 在数据库中使用 SQL 语句查询 , 不属于数据挖掘范畴 , 这属于查询处理范畴 ;

② 查询处理 与 数据挖掘 区别 : 数据挖掘的知识预先是不知道的 , 挖掘出来的知识准确性也不知道 , 数据库查询出来的都是可预见的 , 结果是精确的 。

4.数据挖掘中的数据源

任何数据都可以用于数据挖掘, 音乐数据, 图像数据 , 视频数据 , 文本数据等都可以被挖掘;

数据挖掘的算法本质是一样的, 只是针对不同的数据, 进行对应的修改。

5.数据挖掘中的特点

(1)用于挖掘的数数据源必须真实 

① 存在的真实数据: 数据挖掘处理的数据一般是存在的真实数据 , 不是专门收集的数据 ;

② 数据收集: 该工作不属于数据挖掘范畴 , 属于统计任务 ;

(2)数据必须海量 

① 少量数据处理: 少量数据使用统计方法分析 , 不必使用数据挖掘 ;

② 海量数据: 处理海量数据时, 才使用数据挖掘 , 涉及到 有效存储, 快速访问, 合理表示等方面的问题 ;

(3)数据挖掘的查询是随机的 

① 要求不精确 : 查询灵活 , 没有精确的要求 ( 无法用 SQL 语句写出来 ) ;

② 结果正确性未知 : 查询出来结果也不知道是否准确 ;

(4)未知结果

① 挖掘结果 : 数据挖掘 挖掘出的知识是未知的 , 目的是为了发掘潜在的知识 , 模式 ;

② 知识使用 : 数据挖掘出的知识只能在特定领域使用 , 如金融领域数据挖掘结果 , 只能在金融领域及相关领域使用。

三·数据挖掘步骤

数据挖掘是从大量的数据中通过算法和统计分析方法提取出有价值信息和知识的过程。它通常涉及以下几个关键步骤：

1.  数据收集：

收集来自不同来源的数据，这些数据可能是结构化的（如数据库中的表格数据）或非结构化的（如文本、图像、视频）。

2.  数据预处理：

包括数据清洗（去除错误和不一致的数据）、数据集成（合并来自不同来源的数据）、数据选择（选择与分析任务相关的数据子集）和数据变换（将数据转换成适合挖掘的形式）。

3.  数据探索：

使用统计图表和数据可视化技术来理解数据的基本特性。

4.  模式发现：

使用数据挖掘算法来发现数据中的模式。这些算法可能包括分类、聚类、关联规则学习、异常检测等。

5.  模型和假设测试：

构建模型来预测或描述感兴趣的现象，并测试这些模型的有效性。

6.  知识表示：

将挖掘出的知识以易于理解的形式呈现给用户，这可能包括可视化、报告或将知识集成到决策支持系统中。

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