日度归档:1 10 月, 2023

KDD数据挖掘过程

热门文章 数据挖掘是识别各种类型数据的活动。从数据库中存储的大量数据中,识别数据,寻找可能的模式或其他被认为有可能产生可供拥有数据库的组织或公司使用的东西的东西。数据挖掘本身有多种方法可以使用,即KDD、CRISP-DM、SEMMA等。每个流程都有不同的方法来搜索组织数据库中的重要信息。在本文中,我们将讨论数据库过程中的 KDD 或知识发现。

数据库过程中的知识发现

(KDD)是一种可用于进行数据挖掘的方法。法耶德等人。(1996)将KDD定义为使用数据挖掘方法搜索有价值的信息、数据中的模式的过程,其中涉及识  别数   法国电话号码数据  据中的模式的算法。Dunham(2003)从各个步骤总结了KDD过程,即:数据选择、数据预处理、数据转换、数据挖掘以及最后的解释和评估。下面是对KDD过程的详细图解和解释: 图1.1 数据清理,处理数据然后选择被认为可用的数据的过程。 数据集成,将重复的数据合并为一个的过程。 选择,选择或选择被认为与分析相关的数据的过程。

数据转换将选定数据转换为挖掘过

程的过程。 数据挖掘,使用各种技术提取潜在模式以产生有用数据的过程。 模式演化,根据给定的度量来识别模式的过程。知识呈现是KDD过程的最后一个过程,将处   英国电话号码  理后的数据可视化,以便用户更容易理解,并希望能够根据分析采取行动。 这是 KDD 数据挖掘过程的概述和解释。数据挖掘只是数据挖掘中可以使用的多种方法之一。正如一开始所解释的,KDD 过程的目的是发现从数据库中获取的数据的潜力,随后通过模式进行研究,然后进行分析和可视化,以便用户易于理解。

这里的模式是指数据项之间的数学关系

无论是数字关系还是符号关系。通过这种方式,我们可以了解人们的行为方式,例如在超市购物时。例如,通过数据挖掘可以看出,牛奶和麦片的关系非常密切,大多数购买牛奶的人肯定会购买麦片。这样,数据挖掘可以帮助我们分析未来商品在货架上的摆放位置,即将牛奶放在麦片旁边,或者提供牛奶和麦片的促销套餐等。 除此之外,数据挖掘的应用还可以在其他各个领域进行。

其中包括客户关系管理即旨在管

理与客户的关系,从营销活动中实现利润最大化,识别有价值的客户并提供特殊待遇。 银行和金融,即检测交易中的欺诈行为。 零售和物流,即能够优化不    丹麦电话号码数据  同地点的库存水平、改善商店布局和促销等。 制造和维护,即预测或预防机器故障并寻找新模式来提高产品质量。 经纪及证券交易,即预测股价变动,以便了解买入或卖出股票的正确时机,预测股票上涨或下跌的方向,以及识别交易活动中的欺诈行为。

即预测估计索赔成本以更好地

进行业务规划、确定最佳定价方案以及识别和防止索赔活动中的欺诈。 最常见的数据挖掘过程是CRISP-DM(数据挖掘的跨行业标准过程)、SEMMA(样本、探索、修  英国电话号码  改、模型、评估)、KDD(数据库中的知识发现过程)。据要预测的内容的性质,“预测”可以更具体地称为“分类”(其中被预测的事物, 聚类 聚类根据相似的特征将一组事物(例如,数据库中呈现的对象、事件等)划分为多个片段。与“分类”相反,“聚类”中的类标签是未知的。

监督学习用于训练的数据包括描述性属

(例如自变量或决策变量)以及类属性(例如输出变量或结果变量)。无监督学习,训练数据仅包含描述性属性。在监督学习中,目标变量是确定的,而在无监督学习中,目标变量不确定或不存在。 协会 关联或“数据挖掘中的关联规则学习”是一种非常流行且经过深入研究的技术,用于在大型数据库中查找各种变量之间的有趣关系。在零售行业中,“关联规则挖掘”通常也称为“市场篮分析”。

此关联规则的目的是查找在

笔交易中一起出现的属性。关联中的算法进行分析,主要概念是找出哪些产品是一起购买的。“关联规则挖掘”最常用的衍生是“链接分析”和“序   列分析”(活动序列分析)。通过  中国电话号码数据  “链接分析”,可以自动获得许多感兴趣的对象之间的链接,例如网页之间的链接。通过“序列挖掘”,可以根据事件序列检查各种关系,以识别随时间变化的“关联”。关联规则挖掘”中使用的各种算法包括非常著名的 Apriori 算法。  

其中识别组频繁出现的项目和

预测 预测被认为是解释未来的行动。预测当然不同于简单的猜测,在做出预测时要考虑经验、意见和其他信息。通常与“预测”相关的术语是“预测”。尽管许多人认   英国电话号码  为这两个术语是同义词,但两者之间存在微妙但非常重要的差异。预测”一般基于意见和经验,“预测”基于数据和模型。在数据挖掘术语中,“预测”和“预测”同义使用,并且术语“预测”用作通用表达。

关联预测和聚类之间的差异

丰富数据的可用性以及支持决策以创建业务解决方案的信息需求以及技术领域的基础设施支持是数据挖掘技术诞生的先行者。数据挖掘是一项非常有用的技术,可以帮助从数据仓库中找到急需的信息。数据挖掘是使用某些技术从大型数据集中提取重要信息或知识的活动。数据挖掘涉及使用方法或工具来检测模式并执行预测任务。通过使用现有的相关数据,数据挖掘创建多个模型来识别数据集中属性之间的模式。

其中些模式是描述性的解释各

种属性之间的相互关系或相似之处)和预测性的(预测将发生的“值/结果”)。数据挖掘中使用的方法是基于发现的,其中使用模式匹配和其他算法来  加拿大电话号码数据  确定正  在探索的数据中的关键关系。 数据挖掘的四种主要模式类型是关联、预测、聚类/分段和顺序关系。关联是通常一起发生的一组事物,例如 10 个人购买甜炼乳,这 10 个人中有 5 个人购买奶酪,然后得出结论:如果顾客购买甜炼乳,他也会购买奶酪。  

预测根据已经发生的事情解释了

关于某些事件的未来事件的基本特征,例如以时间序列的形式预测股票价格。聚类是根据已知特征对事物进行分组,或将数据、观察结果分组到相似的类别中,例如根    英国电话号码  据人口统计数据对消费者进行分组。 如果分为 3 个主要类别,它们是预测、关联和聚类。根据从历史数据中提取这些模式的方式,数据挖掘方法可以分为监督式或无监督式。

数据挖掘及其应用热数据挖掘是各种

类型的科学学科的混合体。数据挖掘是检索和识别结构化数据库中存储的数据中有效、有用、潜在和易于理解的数据的过程。在数据挖掘中,数据是最重要的元素,可以包括软数据或非结构化数据。数据挖掘过程经常使用统计方法、数学,甚至利用人工智能技术。数据挖掘还有其他名称,即知识提取、模式分析、知识发现、信息收获、模式搜索、数据挖掘等。

在数据挖掘中数据挖掘的数据源往往是统

的数据仓库。数据挖掘环境通常也是客户端-服务器或基于Web 的信息系统架构。 数据挖掘具有功能,即描述功能和预测功能。数据挖掘中的描述性  柬埔寨电话号码数据  功能是   地了解观察到的数据,然后找到数据中隐藏的模式。数据挖掘中的预测函数是一个过程如何从数据中找到某些模式的函数,然后可以使用这些模式来预测其值或类型未知的其他变量。因此,可以说数据挖掘的目标是在大量数据中找到隐藏的模式。

这里将讨论用于预测分析的数据挖掘

用于预测分析的数据挖掘的目标是找到数据中有用的隐藏模式,然后将其用于执行预测分析。即分析数据以发现新的、意想不到的关系,例如哪些模式  与信用卡  英国电话号码  盗用案件相匹配(解释性)。数据挖掘可用于检测欺诈。例如,信用卡交易中的欺诈可以检测到信用卡交易不是由信用卡所有者而是由其他人执行的。除此之外, 数据挖掘的工作方式是提取数据中的模式。

该样本阶段是可选的因此执行数

据挖掘过程不需要执行样本来处理数据。 SEMMA 数据挖掘过程的第二阶段是探索。探索是一个数据挖掘过程,可用于搜索数据集并提供与意外趋势和异常相关的信息,这些信息可用于获得理解和想法。如果视觉探索没有揭示出清晰的趋势,您可以通过因子分析、对应分析和聚类等统计技术来探索数据,以获得清晰的数据。 SEMMA 数据挖掘过程的第三个阶段是修改。

修改是数据挖掘过程可用于修改数

据和更改变量以集中模型选择过程。要选择模型,必须操纵数据模型以包含重要客户分组和子组等信息,或引入新变量。 SEMMA 数据挖掘过程的第四  个阶   比利时电话号码数据  段是模型。模型是一种数据挖掘过程,可用于通过提供软件自动搜索预测所需可靠结果的数据组合来对数据进行建模。

组合数据可用于预测所需结果

而协作仍然是商业世界的关键组成部分。当我们想到知识管理时,我们会想到什么?对于我们许多人来说,它是获取工作所需的信息,并根据我们的需求  英国电话号码  提供准确、及时的数据。对于那些负责实施和维护知识管理项目和正在进行的计划的人来说,它的意义远不止于此。魔法就是这样发生的。大流行吊舱。 它涉及与其他人互动、利用他们的知识以及他们对在哪里可以找到这些知识的理解。简而言之,这需要一个协作的工作场所。

过寻找不可预见的模式和奇怪现

象来探索数据。这可以增加对数据的理解和想法。而且,它还细化了披露过程,因为如果没有可视化,或者视觉本身不清楚,可以通过统计技术(聚类、因子分析等)来完成。 修改——通过创建、选择和转换变量来修改数据以集中模型选择,并且可以必要地添加任何附加信息或变量以使信息输出有意义。

每当有新信息可用时就可以更新或

修改数据挖掘方法。 模型– 通过允许软件以自动方式搜索可靠预测理想结果的数据混合来对数据进行建模。例如,时间序列分析、基于记忆的推理   巴西电话号码数据   等统计模型。 评估——通过评估数据发现是否足够有价值(有用)和可靠来评估数据。在此阶段,还可以通过数据来衡量其表现如何。如果数据模型有效,它应该在保留样本和构建样本上都能正常工作。

然而需要注意的是在的这些阶段之前

本身不仅仅是一种信息挖掘技术。具体来说,它是 SAS Enterprise 开发的功能工具集,而不是广泛的数据挖掘工具。它专注于 SAS Enterprise Miner 软件,该软件可用   英国电话号码  作任何迭代信息挖掘系统的主要方面。简而言之,SEMMA 专注于数据挖掘的模型开发方面。SEMMA 周期中每个阶段的结果都可以进行评估,这将非常有用,因为模型开发人员可以为过去的结果和结果提出的新查询决定适当的演示。这样,它就可以返回探索阶段以获得对信息的任何额外细化。

数据挖掘是从大数据中挖掘

数据挖掘过程经常使用 统计方法、数学,甚至利用 人工智能技术。数据挖掘在进行数据收集过程时有两个功能,第一个是描述性的,这是一个可以用来理解正在寻找的数据的过程,以便可以找出数据的行为并可以从中找出答案数据的特征,以便您可以在数据中找到某些隐藏的模式。

用于找出如何在数据中找到某些模式

其次,预测是一个过以便可以从数据中的各种变量中得知它,并且获得的模式可以用于预测其他值尚不可知的变量或尚未发现的数据类型。数据挖掘还   有其  澳大利亚电话号码数据  他功能,即表征、判别、关联、分类、聚类、 SEMMA 是 Sample、Emplore、Modify、Model 和 Assess 的缩写。SAS Institute 发现了这种方法,可用于使用户更轻松地预测涉及执行数据挖掘项目过程的变量。

数据挖掘流程可以轻松使用

并轻松了解维护数据挖掘项目所涉及的流程。SEMMA数据挖掘过程有5个过程阶段,分别是Sample、Explore、Modify、Model和Assess,每个阶段在数据挖   英国电话号码  掘过程中都有自己的作用,并在数据挖掘过程中各有好处。以下是 SEMMA 数据挖掘过程的各个阶段的说明: SEMMA 数据挖掘过程的第一个阶段是样本。样本是一种数据挖掘过程,可以用来收集样本,用于搜索足够大的数据,可以形成重要且显着的信息,但数据可以被快速操纵。

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