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大数据挖掘常用的方法有哪些

发布时间:2019-07-30 21:22 来源:未知 编辑:admin

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  知道合伙人互联网行家采纳数:2662获赞数:27830毕业三门峡职业技术学院,大专学历。向TA提问展开全部1. Analytic Visualizations(可视化分析)

  不管是对数据分析专家还是普通用户,数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据,让数据自己说话,让观众听到结果。

  可视化是给人看的,数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部,挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量,也要处理大数据的速度。

  数据挖掘可以让分析员更好的理解数据,而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。

  由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战,需要一系列的工具去解析,提取,分析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。

  2017-04-11展开全部在大数据时代,数据挖掘是最关键的工作。大数据的挖掘是从海量、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的大型数据库中发现隐含在其中有价值的、潜在有用的信息和知识的过程,也是一种决策支持过程。其主要基于人工智能,机器学习,模式学习,统计学等。通过对大数据高度自动化地分析,做出归纳性的推理,从中挖掘出潜在的模式,可以帮助企业、商家、用户调整市场政策、减少风险、理性面对市场,并做出正确的决策。目前,在很多领域尤其是在商业领域如银行、电信、电商等,数据挖掘可以解决很多问题,包括市场营销策略制定、背景分析、企业管理危机等。大数据的挖掘常用的方法有分类、回归分析、聚类、关联规则、神经网络方法、Web 数据挖掘等。这些方法从不同的角度对数据进行挖掘。

  (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。

  (5)神经网络方法。神经网络作为一种先进的人工智能技术,因其自身自行处理、分布存储和高度容错等特性非常适合处理非线性的以及那些以模糊、不完整、不严密的知识或数据为特征的处理问题,它的这一特点十分适合解决数据挖掘的问题。典型的神经网络模型主要分为三大类:第一类是以用于分类预测和模式识别的前馈式神经网络模型,其主要代表为函数型网络、感知机;第二类是用于联想记忆和优化算法的反馈式神经网络模型,以Hopfield 的离散模型和连续模型为代表。第三类是用于聚类的自组织映射方法,以ART 模型为代表。虽然神经网络有多种模型及算法,但在特定领域的数据挖掘中使用何种模型及算法并没有统一的规则,而且人们很难理解网络的学习及决策过程。

  (6)Web数据挖掘。Web数据挖掘是一项综合性技术,指Web 从文档结构和使用的集合C 中发现隐含的模式P,如果将C看做是输入,P 看做是输出,那么Web 挖掘过程就可以看做是从输入到输出的一个映射过程。

  当前越来越多的Web 数据都是以数据流的形式出现的,因此对Web 数据流挖掘就具有很重要的意义。目前常用的Web数据挖掘算法有:PageRank算法,HITS算法以及LOGSOM 算法。这三种算法提到的用户都是笼统的用户,并没有区分用户的个体。目前Web 数据挖掘面临着一些问题,包括:用户的分类问题、网站内容时效性问题,用户在页面停留时间问题,页面的链入与链出数问题等。在Web 技术高速发展的今天,这些问题仍旧值得研究并加以解决。

  展开全部1.基于历史的MBR分析基于历史(Memory-Based Reasoning)的MBR分析方法最主要的概念是用已知的案例(case)来预测未来案例的一些属性(attribute),通常找寻最相似的案例来做比较。MBR中有两个主要的要素,分别为距离函数(distance function)与结合函数(combination function)。距离函数的用意在找出最相似的案例;结合函数则将相似案例的属性结合起来,以供预测之用。MBR的优点是它容许各种型态的数据,这些数据不需服从某些假设。另一个优点是其具备学习能力,它能藉由旧案例的学习来获取关于新案例的知识。较令人诟病的是它需要大量的历史数据,有足够 的历史数据方能做良好的预测。此外记忆基础推理法在处理上亦较为费时,不易发现最佳的距离函数与结合函数。其可应用的范围包括欺骗行为的侦测、客户反应预测、医学诊疗、反应的归类等方面。2.购物篮分析

  购物篮分析(Market Basket Analysis)最主要的目的在于找出什么样的东西应该放在一起?商业上的应用在藉由顾客的购买行为来了解是什么样的顾客以及这些顾客为什么买这些产品, 找出相关的联想(association)规则,企业藉由这些规则的挖掘获得利益与建立竞争优势。举例来说,零售店可藉由此分析改变置物架上的商品排列或是设计 吸引客户的商业套餐等等。

  1. 选择正确的品项:这里所指的正确乃是针对企业体而言,必须要在数以百计、千计品项中选择出线. 经由对共同发生矩阵(co-occurrence matrix)的探讨挖掘出联想规则。

  3. 克服实际上的限制:所选择的品项愈多,计算所耗费的资源与时间愈久(呈现指数递增),此时必须运用一些技术以降低资源与时间的损耗。

  购物篮分析技术可以应用在下列问题上:针对信用卡购物,能够预测未来顾客可能购买什么。对于电信与金融服务业而言,经由购物篮分析能够设计不同的服务组合以扩大利润。保险业能藉由购物篮分析侦测出可能不寻常的投保组合并作预防。对病人而言,在疗程的组合上,购物篮分析能作为是否这些疗程组合会导致并发症的判断依据。

  决策树(Decision Trees)在解决归类与预测上有着极强的能力,它以法则的方式表达,而这些法则则以一连串的问题表示出来,经由不断询问问题最终能导出所需的结果。典型的决策树顶端是一个树根,底部有许多的树叶,它将纪录分解成不同的子集,每个子集中的字段可能都包含一个简单的法则。此外,决策树可能有着不同的外型,例如二元 树、三元树或混和的决策树型态。

  遗传算法(Genetic Algorithm)学习细胞演化的过程,细胞间可经由不断的选择、复制、交配、突变产生更佳的新细胞。基因算法的运作方式也很类似,它必须预先建立好一个模式,再经由一连串类似产生新细胞过程的运作,利用适合函数(fitness function)决定所产生的后代是否与这个模式吻合,最后仅有最吻合的结果能够存活,这个程序一直运作直到此函数收敛到最佳解。基因算法在群集 (cluster)问题上有不错的表现,一般可用来辅助记忆基础推理法与类神经网络的应用。

  聚类分析(Cluster Detection)这个技术涵盖范围相当广泛,包含基因算法、类神经网络、统计学中的群集分析都有这个功能。它的目标为找出数据中以前未知的相似群体,在许许多多的分析中,刚开始都运用到群集侦测技术,以作为研究的开端。

  连接分析(Link Analysis)是以数学中之图形理论(graph theory)为基础,藉由记录之间的关系发展出一个模式,它是以关系为主体,由人与人、物与物或是人与物的关系发展出相当多的应用。例如电信服务业可藉连结分析收集到顾客使用电话的时间与频率,进而推断顾客使用偏好为何,提出有利于公司的方案。除了电信业之外,愈来愈多的营销业者亦利用连结分析做有利于 企业的研究。

  严格说起来,OLAP(On-Line Analytic Processing;OLAP)分析并不算特别的一个数据挖掘技术,但是透过在线分析处理工具,使用者能更清楚的了解数据所隐藏的潜在意涵。如同一些视觉处理技术一般,透过图表或图形等方式显现,对一般人而言,感觉会更友善。这样的工具亦能辅助将数据转变成信息的目标。

  神经网络是以重复学习的方法,将一串例子交与学习,使其归纳出一足以区分的样式。若面对新的例证,神经网络即可根据其过去学习的成果归纳后,推导出新的结果,乃属于机器学习的一种。数据挖掘的相关问题也可采类神经学习的方式,其学习效果十分正确并可做预测功能。

  当所遭遇问题它的因变量为定性(categorical),而自变量(预测变量)为定量(metric)时,判别分析为一非常适当之技术,通常应用在解决分类的问题上面。若因变量由两个群体所构成,称之为双群体 —判别分析 (Two-Group Discriminant Analysis);若由多个群体构成,则称之为多元判别分析(Multiple Discriminant Analysis;MDA)。

  a. 找出预测变量的线性组合,使组间变异相对于组内变异的比值为最大,而每一个线性组合与先前已经获得的线性组合均不相关。

  当判别分析中群体不符合正态分布假设时,逻辑回归分析是一个很好的替代方法。逻辑回归分析并非预测事件(event)是否发生,而是预测该事件的机率。它将自变量与因变量的关系假定是S行的形状,当自变量很小时,机率值接近为零;当自变量值慢慢增加时,机率值沿着曲线增加,增加到一定程度时,曲线协 率开始减小,故机率值介于0与1之间。

  展开全部大数据挖掘分析最重要的能力是什么,同学们给出了五花八门的答案。针对《浅析大数据分析技术》、《大数据分析流程是什么》、《大数据分析十八般工具》、《大数据分析12大就业方向》的分析同学们很感兴趣,但是对大数据分析的方法不甚了解,今天小编重点分析大数据分析方法。在大数据挖掘分析领域中,数据挖掘分析领域最重要的能力是:能够将数据转化为非专业人士也能够清楚理解的有意义的见解,最常用的四种数据分析方法:描述型分析、诊断型分析、预测型分析和指令型分析。使用一些工具来帮助大家更好的理解数据分析在挖掘数据价值方面的重要性,是十分有必要的。其中的一个工具,叫做四维分析法。简单地来说,分析可被划分为4种关键方法。一、描述型分析:发生了什么?

  预测型分析主要用于进行预测。事件未来发生的可能性、预测一个可量化的值,或者是预估事情发生的时间点,这些都可以通过预测模型来完成。预测模型通常会使用各种可变数据来实现预测。数据成员的多样化与预测结果密切相关。在充满不确定性的环境下,预测能够帮助做出更好的决定。预测模型也是很多领域正在使用的重要方法。

  数据价值和复杂度分析的下一步就是指令型分析。指令模型基于对“发生了什么”、“为什么会发生”和“可能发生什么”的分析,来帮助用户决定应该采取什么措施。通常情况下,指令型分析不是单独使用的方法,而是前面的所有方法都完成之后,最后需要完成的分析方法。例如,交通规划分析考量了每条路线的距离、每条线路的行驶速度、以及目前的交通管制等方面因素,来帮助选择最好的回家路线。

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