数据挖掘技术（数据挖掘技术的应用决定了数据挖掘模型的选取方案）

本篇文章给大家谈谈数据挖掘技术，以及数据挖掘技术的应用决定了数据挖掘模型的选取方案对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、大数据挖掘主要涉及哪些技术？
• 2、数据挖掘技术主要包括哪些
• 3、数据挖掘技术具有哪些特点?

大数据挖掘主要涉及哪些技术？

大数据挖掘主要涉姿敏及以下四种：

1. 关联规则

关联规则使两个或多个项之间的关联以确定它们之间的模式。例如，超市可以确定顾客在买草莓时也常买鲜奶油，反之亦然。关联通常用于销售点系统，以确定产品之间的共同趋势。

2. 分类

我们可以使用多个属性来标记特定类别的项。分类将项目分配到目标类别或类中，以便准确地预测该类内部会发生什么。某些行业会将客户进行分类。

3. 聚类

“聚类是将数据记录组合在一起的方法”查看对象分组情况可以帮助市场细分领域的企业。在这个例子中可以使用聚类将市场细分为客户子集。然慎凯后，每个子集可以根据簇的属性来制定特定的营销策略。

4. 决策树

决策树用于分类或预测数据。决策树从一个简单的问题开始，它有两个或多宽册唤个的答案。每个答案将会引出进一步的问题，该问题又可被用于分类或识别可被进一步分类的数据，或者可以基于每个答案进行预测。

5. 序列模式

序列模式识别相似事件的趋势或通常情况发生的可能。这种数据挖掘技术经常被用来助于理解用户购买行为。许多零售商通过数据和序列模式来决定他们用于展示的产品。

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数据挖掘技术主要包括哪些

数据挖掘技术主要有决策培察树 、神经网络 、回归 、关联规则 、聚类 、贝叶斯分类6中。

1、决策树技术。

决策树是一种非常成熟的、普遍采用的数据挖掘技术。在决策树里，所分析的数据样本先是集成为一个树根，然后经过层层分枝，最终形成若干个结点，每个结点代表一个结论。

2、神经网络技术。

神经网络是通过数学算法来模仿人脑思维的，它是数据挖掘中机器学习的典型代表。神经网络是人脑的抽象计算模型，数据挖掘中的“神经网络”是由大量并行分布的微处理单元组成的，它有通过调整连接强度从经验知识中进行学习的能力，并可以将这些知识进行应用。

3、回归分析技术。

回归分析包括线性回归，这里主要是指多元线性回归和逻辑斯蒂回归。其中，在数据化运营中更多使用的是逻辑斯蒂回归，它又包括响应预测、分类划分等内容。

4、关联规则技术。

关联规则是在数据库和数据挖配裂茄掘领域中被发明并被广泛研究的一种重要模型，关联规则数据挖掘的主要目的是找出数据集中的频繁模式，即多次重复出现的模式和并发关系，即同时出现的关系，频繁和并发关系也称作关联。

5、聚类分析技术。

聚类分析有一个通俗的解释和比喻，那就是“物以类聚，人以群分”。针对几个特定的业务指标，可以将观察对象的群体按照相似性和相异性进行不同群组的划分。经过划分后，每个群组内部各对象间的相似度会很高，而在不同群组之间的对象彼此间将具有很高的相异度。

6、贝叶斯分类技术。

贝叶斯分类方法是非常成熟的统计学分类方法，它主要用来预测类成员间关系的可能性。比如通过一个给定观察值的相关属性来判断其属于一个特定类别的概率。贝叶斯分类方法是基于贝叶斯定理的，朴素贝叶斯分类方法作为一种简单贝叶斯分类算法甚至可以跟决策树和神经网络算法相媲美。

参考资料来源：百度百科-数源顷据挖掘

数据挖掘技术具有哪些特点?

1.基于大量数据

不是说无法发掘小数据量。实际上，大多数数据发掘算法都可以在较小的数据量上运行并取得成果。可是，一方面，过小的数据量可宽唤祥以经过手动分析来总结，另一方面，小数据量通常不能反映实际国际的一般特征。

2.非普通性

所谓非普通的意思是指所发掘的常识是不简单的。必定不能与闻名体育评论员所说的类似：“经过我的核算，直到比赛完毕我才发现了一个风趣的现象。本届国际杯的进球数和失球数都是相同的。十分巧合!”链历这种常识。这好像没有必要，可是许多不了解事务常识的数据发掘新手经常会犯此错误。

3.隐含性

数据发掘是发现数据深处的常识，而不是直接出现在数据表面的信息。常用的BI工具完全可以让用户找到此信息。

4.新奇性

发掘的常识曾经应该是未知的，不然仅是为了验证事务专家的经验。只有新常识才能帮助公司取得进一步的洞察力。

5.价值性

发掘的成果必须为企业带来直接或间接的利益。有人说数据发掘仅仅“杀龙技术”。它看起来牛气哄哄，但没有用。这仅仅一个错误的主意。不可否认的是，在某些数据发掘项目中，因为缺少明确的事务方针，或许因为数据质量缺乏，或许因为人们抵抗不断改变的事务流程，又或许因为发掘人员缺少经验，都会导致成果欠安乃至底子没有作用。

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