延續生命線 发表于 2019-9-26 14:30:45

数据挖掘技术的作用、方法和运用


 一、数据挖掘的定义
  数据挖掘(DataMining),就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中,提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又潜在有用的信息和知识的过程。随着信息技术的迅速发展,人们积累的数据量急剧增长,甚至以TB计,当务之急是如何从海量数据中提取有用的信息。因此,数据挖掘技术就是顺应这种需要应运而生,并迅速发展起来。是知识发现(Knowledge Discovery in Database)的关键步骤。

 二、数据挖掘的任务

  数据挖掘的主要任务是:关联分析、聚类分析、分类、预测、时序模式和偏差分析。

  1.关联分析(association analysis)

  关联规则挖掘是由Rakesh Apwal等人提出的。两个或两个以上变量的取值之间存在某种规律性,就称为关联。数据关联是数据库中存在的一类重要的、可被发现的知识。关联也分三种:简单关联、时序关联和因果关联。关联分析就是为了找出隐藏在数据库中的关联网。一般用支持度和可信度两个阀值来度量关联规则的相关性,还不断引入兴趣度、相关性等参数,使所挖掘的规则更符合需求。

  2.聚类分析(clustering)

  聚类是把数据按照相似性归纳成若干类别,同一类中的数据彼此相似,不同类中的数据相异。聚类分析可以建立宏观的概念,发现数据的分布模式,以及可能的数据属性之间的相互关系。

  3.分类(classification)

  分类就是找出一个类别的概念描述,它代表了这类数据的整体信息,即该类的内涵描述,并用这种描述来构造模型,一般用规则或决策树模式表示。分类是利用训练数据集通过一定的算法而求得分类规则。分类可用于规则描述和预测。

  4.预测(predication)

  预测是利用历史数据找出变化规律,建立模型,并由此模型对未来数据的种类及特征进行预测。预测关心的是精度和不确定性,通常用预测方差来度量。

  5.时序模式(time-seriespattern)

  时序模式是指通过时间序列搜索出的重复发生概率较高的模式。与回归一样,它也是用已知的数据预测未来的值,但这些数据的区别是变量所处时间的不同。

  6.偏差分析(deviation)

  在偏差中包括很多有用的知识,数据库中的数据存在很多异常情况,发现数据库中数据存在的异常情况是非常重要的。偏差检验的基本方法就是寻找观察结果与参照之间的差别。

  三、数据挖掘对象

  根据信息存储格式,用于挖掘的对象有关系数据库、面向对象数据库、数据仓库、文本数据源、多媒体数据库、空间数据库、时态数据库、异质数据库以及Internet等。

  四、数据挖掘流程

  1.定义问题:清晰地定义出业务问题,确定数据挖掘的目的。

  2.数据准备:选择数据——在大型数据库和数据仓库目标中提取数据挖掘的目标数据集;数据预处理——进行数据再加工,包括检查数据的完整性及数据的一致性、去噪声,填补丢失的域,删除无效数据等。

  3.数据挖掘:根据数据功能的类型和特点选择相应的算法,在净化和转换过的数据集上进行数据挖掘。

  4.结果分析:对数据挖掘的结果进行解释和评价,转换成为能够最终被用户理解的知识。

  5.知识运用:将分析所得到的知识集成到业务信息系统的组织结构中去。

  五、数据挖掘的方法

  1.神经网络方法

  神经网络由于本身良好的鲁棒性、自组织自适应性、并行处理、分布存储和高度容错等特性,非常适合解决数据挖掘的问题,所以越来越受到人们的关注。

  神经网络模型主要分3大类:

  (1)以感知机、BP反向传播模型、函数型网络为代表的,用于分类、预测和模式识别的前馈式神经网络模型;

  (2)以Hopfield的离散模型和连续模型为代表的,分别用于联想记忆和优化计算的反馈式神经网络模型;

  (3)以ART模型、Koholon模型为代表的,用于聚类的自组织映射方法。

  神经网络方法的缺点是"黑箱"性,人们难以理解网络的学习和决策过程。



  2.遗传算法

  遗传算法:是一种基于生物自然选择与遗传机理的随机搜索算法,是一种仿生全局优化方法。遗传算法具有的隐含并行性、易于和其它模型结合等性质使得它在数据挖掘中被加以应用。

  Sunil已成功地开发了一个基于遗传算法的数据挖掘工具,利用该工具对两个飞机失事的真实数据库进行了数据挖掘实验,结果表明遗传算法是进行数据挖掘的有效方法之一。遗传算法的应用还体现在与神经网络、粗集等技术的结合上。如利用遗传算法优化神经网络结构,在不增加错误率的前提下,删除多余的连接和隐层单元;用遗传算法和BP算法结合训练神经网络,然后从网络提取规则等。但遗传算法的算法较复杂,收敛于局部极小的较早收敛问题尚未解决。

  3.决策树方法

  决策树是一种常用于预测模型的算法,它通过将大量数据有目的分类,从中找到一些有价值的,潜在的信息。它的主要优点是描述简单,分类速度快,特别适合大规模的数据处理。最有影响和最早的决策树方法是由Quinlan提出的著名的基于信息熵的ID3算法。它的主要问题是:ID3是非递增学习算法;ID3决策树是单变量决策树,复杂概念的表达困难;同性间的相互关系强调不够;抗噪性差。针对上述问题,出现了许多较好的改进算法,如Schlimmer和Fisher设计了ID4递增式学习算法;钟鸣、陈文伟等提出了IBLE算法等。

  4.粗集方法

  粗集理论是一种研究不精确、不确定知识的数学工具。粗集方法有几个优点:不需要给出额外信息;简化输入信息的表达空间;算法简单,易于操作。粗集处理的对象是类似二维关系表的信息表。目前成熟的关系数据库管理系统和新发展起来的数据仓库管理系统,为粗集的数据挖掘奠定了坚实的基础。但粗集的数学基础是集合论,难以直接处理连续的属性。而现实信息表中连续属性是普遍存在的。因此连续属性的离散化是制约粗集理论实用化的难点。现在国际上已经研制出来了一些基于粗集的工具应用软件,如加拿大Regina大学开发的KDD-R;美国Kansas大学开发的LERS等。

  5.覆盖正例排斥反例方法

  它是利用覆盖所有正例、排斥所有反例的思想来寻找规则。首先在正例集合中任选一个种子,到反例集合中逐个比较。与字段取值构成的选择子相容则舍去,相反则保留。按此思想循环所有正例种子,将得到正例的规则(选择子的合取式)。比较典型的算法有Michalski的AQ11方法、洪家荣改进的AQ15方法以及他的AE5方法。

  6.统计分析方法

  在数据库字段项之间存在两种关系:函数关系(能用函数公式表示的确定性关系)和相关关系(不能用函数公式表示,但仍是相关确定性关系),对它们的分析可采用统计学方法,即利用统计学原理对数据库中的信息进行分析。可进行常用统计(求大量数据中的最大值、最小值、总和、平均值等)、回归分析(用回归方程来表示变量间的数量关系)、相关分析(用相关系数来度量变量间的相关程度)、差异分析(从样本统计量的值得出差异来确定总体参数之间是否存在差异)等。

  7.模糊集方法

  即利用模糊集合理论对实际问题进行模糊评判、模糊决策、模糊模式识别和模糊聚类分析。系统的复杂程度越高,模糊性越强,一般模糊集合理论是用隶属度来刻画模糊事物的相互的。李德毅等人在传统模糊理论和概率统计的基础上,提出了定性定量不确定性转换模型——云模型,并形成了云理论。

  六、评价数据挖掘软件需要考虑的问题

  越来越多的软件供应商加入了数据挖掘这一领域的竞争。用户如何正确评价一个商业软件,选择合适的软件成为数据挖掘成功应用的关键。

  主要从以下四个方面评价一个数据挖掘软件:

  1.计算性能:软件能否在不同的商业平台运行;软件的架构;能否连接不同的数据源;操作大数据集时,性能变化是线性的还是指数的;算的效率;是否基于组件结构易于扩展;运行的稳定性等。

  2.功能性:软件是否提供足够多样的算法;能否避免挖掘过程黑箱化;软件提供的算法能否应用于多种类型的数据;用户能否调整算法和算法的参数;软件能否从数据集随机抽取数据建立预挖掘模型;能否以不同形式表现挖掘结果等。

  3.可用性:用户界面是否友好;软件是否易学易用;软件面对的用户是初学者、高级用户还是专家;错误报告对用户调试是否有帮助;软件应用的领域是专攻某一专业领域还是适用多个领域等。

  4.辅助功能:是否允许用户更改数据集中的错误值,或进行数据清洗;是否允许值的全局替代;能否将连续数据离散化;能否根据用户制定的规则从数据集中提取子集;能否将数据中的空值用某一适当均值或用户指定的值代替;能否将一次分析的结果反馈到另一次分析中等等。


 八、结语

  数据挖掘技术是一个朝气蓬勃的研究领域,商业利益的强大驱动力将不断促进它的发展。每年都有新的数据挖掘方法和模型出现,人们对它的研究逐渐广泛和深入。尽管如此,数据挖掘技术仍然面临着许多问题和挑战,如提高数据挖掘方法的效率,尤其是超大规模数据集中数据挖掘的效率;开发适应多数据类型、容噪的挖掘方法,以解决异质数据集的数据挖掘问题;动态数据和知识的数据挖掘;网络与分布式环境下的数据挖掘等;另外,近年来多媒体数据库发展迅猛,面向多媒体数据库的挖掘技术和软件将成为未来研究开发的热点。

  最后,对于企业来说,真正重要的问题在于如何利用数据挖掘的一些算法(统计回归、逻辑回归、决策树、聚类分析、神经网络等)对数据进行分析,帮助企业发现这其中的关系。
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