数据挖掘的六大主要功能Word下载.doc

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摘要：

数据挖掘的历史虽然较短，但从20世纪90年代以来，它的发展速度很快，加之它是多学科综合的产物，目前还没有一个完整的定义，人们提出了多种数据挖掘的定义。

关键词：

数据挖掘

数据挖掘的历史虽然较短，但从20世纪90年代以来，它的发展速度很快，加之它是多学科综合的产物，目前还没有一个完整的定义，人们提出了多种数据挖掘的定义，例如：

SAS研究所（1997）：

“在大量相关数据基础之上进行数据探索和建立相关模型的先进方法”。

Handetal（2000）：

“数据挖掘就是在大型数据库中寻找有意义、有价值信息的过程”确切地说，数据挖掘（DataMining），又称数据库中的知识发现（KnowledgeDiscoveryinDatabase，KDD），是指从大型数据库或数据仓库中提取隐含的、未知的、非平凡的及有潜在应用价值的信息或模式，它是数据库研究中的一个很有应用价值的新领域，融合了数据库、人工智能、机器学习、统计学等多个领域的理论和技术。

数据挖掘的主要功能

数据挖掘综合了各个学科技术，有很多的功能，当前的主要功能如下：

1、数据总结：

继承于数据分析中的统计分析。

数据总结目的是对数据进行浓缩，给出它的紧凑描述。

传统统计方法如求和值、平均值、方差值等都是有效方法。

另外还可以用直方图、饼状图等图形方式表示这些值。

广义上讲，多维分析也可以归入这一类。

2、分类：

目的是构造一个分类函数或分类模型（也常常称作分类器），该模型能把数据库中的数据项映射到给定类别中的某一个。

要构造分类器，需要有一个训练样本数据集作为输入。

训练集由一组数据库记录或元组构成，每个元组是一个由有关字段（又称属性或特征）值组成的特征向量，此外，训练样本还有一个类别标记。

一个具体样本的形式可表示为：

（v1，v2，…，vn；

c），其中vi表示字段值，c表示类别。

例如：

银行部门根据以前的数据将客户分成了不同的类别，现在就可以根据这些来区分新申请贷款的客户，以采取相应的贷款方案。

3、聚类：

是把整个数据库分成不同的群组。

它的目的是使群与群之间差别很明显，而同一个群之间的数据尽量相似。

这种方法通常用于客户细分。

在开始细分之前不知道要把用户分成几类，因此通过聚类分析可以找出客户特性相似的群体，如客户消费特性相似或年龄特性相似等。

在此基础上可以制定一些针对不同客户群体的营销方案。

将申请人分为高度风险申请者，中度风险申请者，低度风险申请者。

4、关联分析：

是寻找数据库中值的相关性。

两种常用的技术是关联规则和序列模式。

关联规则是寻找在同一个事件中出现的不同项的相关性；

序列模式与此类似，寻找的是事件之间时间上的相关性，例如：

今天银行利率的调整，明天股市的变化。

5、预测：

把握分析对象发展的规律，对未来的趋势做出预见。

例如：

对未来经济发展的判断。

6、偏差的检测：

对分析对象的少数的、极端的特例的描述，揭示内在的原因。

在银行的100万笔交易中有500例的欺诈行为，银行为了稳健经营，就要发现这500例的内在因素，减小以后经营的风险。

以上数据挖掘的各项功能不是独立存在的，它们在数据挖掘中互相联系，发挥作用。

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