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    數(shù)據(jù)挖掘有哪些功能

    人工智能 114已閱讀 2020-05-12 19:18:27
    導(dǎo)讀 隨著大數(shù)據(jù)發(fā)展越來越好,數(shù)據(jù)挖掘成為了未來發(fā)展的一大趨勢,數(shù)據(jù)挖掘和分析技術(shù)在各行業(yè)發(fā)揮著重要作用,小編為大家整理了數(shù)據(jù)挖掘的具體功能介紹,一起來看看吧。

    數(shù)據(jù)挖掘有哪些功能

    數(shù)據(jù)挖掘有哪些功能:
    數(shù)據(jù)挖掘通過預(yù)測未來趨勢及行為,做出前攝的、基于知識的決策。數(shù)據(jù)挖掘的目標(biāo)是從數(shù)據(jù)庫中發(fā)現(xiàn)隱含的、有意義的知識,主要有以下五類功能。

    自動(dòng)預(yù)測趨勢和行為:數(shù)據(jù)挖掘自動(dòng)在大型數(shù)據(jù)庫中尋找預(yù)測性信息,以往需要進(jìn)行大量手工分析的問題如今可以迅速直接由數(shù)據(jù)本身得出結(jié)論。一個(gè)典型的例子是市場預(yù)測問題,數(shù)據(jù)挖掘使用過去有關(guān)促銷的數(shù)據(jù)來尋找未來投資中回報(bào)的用戶,其它可預(yù)測的問題包括預(yù)報(bào)破產(chǎn)以及認(rèn)定對指定事件最可能做出反應(yīng)的群體。

    關(guān)聯(lián)分析:數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)是數(shù)據(jù)庫中存在的一類重要的可被發(fā)現(xiàn)的知識。若兩個(gè)或多個(gè)變量的取值之間存在某種規(guī)律性,就稱為關(guān)聯(lián)。關(guān)聯(lián)可分為簡單關(guān)聯(lián)、時(shí)序關(guān)聯(lián)、因果關(guān)聯(lián)。關(guān)聯(lián)分析的目的是找出數(shù)據(jù)庫中隱藏的關(guān)聯(lián)網(wǎng)。有時(shí)并不知道數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)函數(shù),即使知道也是不確定的,因此關(guān)聯(lián)分析生成的規(guī)則帶有可信度。

    聚類:數(shù)據(jù)庫中的記錄可被化分為一系列有意義的子集,即聚類。聚類增強(qiáng)了人們對客觀現(xiàn)實(shí)的認(rèn)識,是概念描述和偏差分析的先決條件。聚類技術(shù)主要包括傳統(tǒng)的模式識別方法和數(shù)學(xué)分類學(xué)。80年代初,Michalski提出了概念聚類技術(shù),其要點(diǎn)是,在劃分對象時(shí)不僅考慮對象之間的距離,還要求劃分出的類具有某種內(nèi)涵描述,從而避免了傳統(tǒng)技術(shù)的某些片面性。

    概念描述:概念描述就是對某類對象的內(nèi)涵進(jìn)行描述,并概括這類對象的有關(guān)特征。概念描述分為特征性描述和區(qū)別性描述,前者描述某類對象的共同特征,后者描述不同類對象之間的區(qū)別。生成一個(gè)類的特征性描述只涉及該類對象中所有對象的共性。生成區(qū)別性描述的方法很多,如決策樹方法、遺傳算法等。

    偏差檢測:數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)常有一些異常記錄,從數(shù)據(jù)庫中檢測這些偏差很有意義。偏差包括很多潛在的知識,如分類中的反常實(shí)例、不滿足規(guī)則的特例、觀測結(jié)果與模型預(yù)測值的偏差、量值隨時(shí)間的變化等。偏差檢測的基本方法是,尋找觀測結(jié)果與參照值之間有意義的差別。
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