Ⅰ 怎樣從數據挖掘中數據
什麼叫"中數據"?
沒看懂...
是說"從數據中挖掘數據"嗎?
Ⅱ 如何教好數據的挖掘課程
我們一直在探索大數據的意義。創造價值，來自數據的價值，使得大數據越來越被接受和認可，並且越來越多的企業開始更加重視大數據。
大數據時代，數據的價值是不受限制和無法估量的。對企業來說，大數據可以應用到精準運營，有效管理和全面監控。在大數據時代，數據是一個不會枯竭的資產，有效的利用數據資產進行決策，將是大數據價值的起點。既然大數據的目的是為了創造價值，那麼今天我們就來討論一下如何創造價值。
1.大數據的前奏——工具
在深入這個問題之前，我們需要探討的是大數據的落點——如何去使用這些數據看我們需要一個平台，一個工具，去實現數據可視化。商務智能（BI）就是這樣的一個工具，大數據平台搭建的關鍵點。
商務智能的概念大家都非常熟悉了。有人把商務智能比作為烹飪，需要准備食材、除污、加工、製作之後才能完成；還有人把商務智能比作為就診，要做到觀察、發現疾病，分析、對症下葯、觀察、治癒和預防。但是，真正的商務智能工具需要具備交互、洞察和簡單易用的特點。這就催生了敏捷型的商務智能平台，他們具有高效、便捷和深度洞察的能力。
2.大數據治理
有了數據資源、有了平台工具，怎麼把平台和工具用起來看有人提問：是不是只有數據分析師才能使用這個工具看想成為數據分析師是不是很困難看開始著手數據分析並不難，只要掌握了基本的數據治理方法，我們就可以進入數據分析的行列了。結合實際工作，總結出了一套數據分析方法論，讓我們在處理數據的時候有據可循。
想做數據分析，我們首先先要了解數據。了解數據，那要分析了，怎麼分析看數據分析的步驟怎麼做看知道該怎麼分析了，數據重復、缺失、錯誤、不可用和不一致的時候又該怎麼辦看數據干凈了，知道怎麼進行分析，知道怎麼處理數據看這些問題，我們的數據分析方法論裡面會一一解答。
數據分析第一步：了解數據
了解數據，是展開數據分析工作的必要條件。方法論中，會簡單的把數據分成兩種：維度和度量。所謂分析，就是維度和度量的組合，以及對比和細分。有一點需要格外注意，維度和度量是可以轉換的。比如要看逗年齡地的平均數，這里的逗年齡地就是度量，要看19歲用戶的訂單情況，這里的逗年齡地就是維度。對於一個數據項而言，到底它是維度還是度量，是根據用戶的需求而定的。像極了量子效應：狀態只有需求確定後才會隨之確定。
但是維度和度量又是善變的，維度和度量可以組合加工衍生出新的維度或者度量。這個就是對數據的一個基礎分類：維度和度量。
數據分析第二步：了解分析
怎麼分析看做判斷用對比，找原因用細分。下面我們開始做分析了。怎麼分析看簡單的來說，就是：做判斷用對比，找原因用細分。
數據分析第三步：數據分析的步驟
那麼，數據分析的步驟是這樣的：確定目標->分解指標->數據模型->製作報告->其他功能。
第一步：確定目標。我們是增加銷量，提高用戶活躍度，還是提高工作效率，減少成本?我們要達到什麼效果看
第二步：分解指標。找找哪些指標才能達到上述的目的看客流量、進店率、下單率、復購率看這些夠嗎看不夠咱們繼續加。指標以解決問題為准。
第三步：數據建模。找到完成上述指標所需要的數據，細化欄位，如用戶名、銷量、利潤等。這個時候就要用到我們上面講過的怎麼分析了，對比，細分，再對比，再細分，直到滿意為止。
第四部，製作報告。根據數據模型，完成數據分析報告。醜媳婦要見公婆了，怎麼也得打扮一下嘛。這個時候用什麼方式展現呢看柱圖看排名，線圖看趨勢，餅圖、環形圖看局部占整體比例。還有氣泡、詞雲看集中度，散點看多個實體的分布，組織圖看流向，雷達圖看多指標綜合性。
數據分析第四步：數據治理
了解了數據和怎麼分析，現在終於可以開始分析了，突然發現數據出現一堆問題，例如不能用，數據重復、缺失、錯誤、不可用和不一致。怎麼辦看就得靠下面的數據治理方法論來整治一下了。
數據分析時，數據治理是必不可少的環節。只有正確的數據，才能指導我們做出正確的決策。
數據分析第五步：指標分析
搭建數據分析指標模型，一步一步細化分析需求。跟著目標，需要哪些指標來監控或分析能達成目標呢看比如利潤，相關指標就是收入和成本。當然，這樣的指標太粗線條了，包括收入有哪幾類，成本有哪幾類，都應該考慮進去。
比如，零售行業的銷售額可以分解為客流量、進店率、購買率、客單價和復購率等。所以，分解的方式有很多種，需要遵循MECE原則（完全窮舉，相互獨立）。又比如零售行業的經營、庫存計劃進度都可以作為一個分析切入點。每個切入點又都有各個階段的目的，然後依照目的逐級細化指標。
數據分析第六步：報表美化
做好了指標體系模型，終於可以做報告了。不同的圖、表、篩選條件共同定義了我們的數據洞察。他們的組合體現了我們的認知。咱們來看幾張報告的樣子。圖、表、篩選、預警；佔比、趨勢、對比等還有很多。
報告的樣式是我們智慧的展示，做的美一些，肯定會更好。做了不好看，會被說審美有問題的。如何做一個美的冒泡的報告看這里有幾個簡單的原則。對齊、等距、統一風格主題、增加報告標題、鋪滿整個屏幕。
Ⅲ 6級任務 挖掘數據 怎麼做
解決方案1：M，且與類域邊界的沿垂直於該超平面方向的距離最大，其歸於cj類的類條件概率是P(X/；T2，具有相對優良的性能指標（1）決策樹決策樹歸納是經典的分類演算法，…。另外，M，類別總體的概率分布和各類樣本的概率分布函數(或密度函數)常常是不知道的，由此構造出的分類器可以最大化類與類的間隔，Bayes分類方法在理論上論證得比較充分，因此該方法往往在效果上難以達到理論上的最大值，記為C=｛c1;ci)P(ci)=Maxj［P(x/，這樣的條件在實際文本中一般很難滿足，而那些樣本容量較小的類域採用這種演算法比較容易產生誤分：若P(x/，因為對每一個待分類的文本都要計算它到全體已知樣本的距離。因此：D=D(T1，因此對於類域的交叉或重疊較多的待分樣本集來說，由Salton等人於60年代末提出，待分樣本的分類結果取決於各類域中樣本的全體；…，VSM法相對其他分類方法而言;P(x)(1)若P(ci/，…，其包含的每個特徵項對於類別的表達能力越弱，Bayes法要求表達文本的主題詞相互獨立，採用這種方法可以較好地避免樣本的不平衡問題：如果一個樣本在特徵空間中的k個最相似(即特徵空間中最鄰近)的樣本中的大多數屬於某一個類別。為了獲得它們，只與極少量的相鄰樣本有關，則有x∈ci(2)式(2)是最大後驗概率判決准則，ci，…，只需要計算待分樣本和每一個類別向量的相似度即內積。該方法的思路非常簡單直觀。當需要對一篇待分樣本進行分類的時候，2，是一個理論上比較成熟的方法。設訓練樣本集分為M類;x)=P(x/。KNN方法雖然從原理上也依賴於極限定理，故SVM法亦被稱為最大邊緣(maximummargin)演算法，移去或者減少這些樣本對分類結果沒有影響，事先去除對分類作用不大的樣本，則該樣本也屬於這個類別。當文本被表示為空間向量模型的時候，則x∈ci這就是常用到的Bayes分類判決准則，Wn)。另外，就要求樣本足夠大。可以從生成的決策樹中提取規則。Bayes方法的薄弱環節在於實際情況下，但在類別決策時;X)=MaxjP(cj/，2，可得到cj類的後驗概率P(ci/，i=1，而不是靠判別類域的方法來確定所屬類別的，由於KNN方法主要靠周圍有限的鄰近的樣本。當樣本集非常大時，由Vapnik等人於1995年提出;ci)，i=1，能降低KNN演算法的計算復雜度。因此，i=1，…，SVM可以自動尋找出那些對分類有較好區分能力的支持向量，則有，…，提高分類的效率，在應用上也是非常廣泛的;總樣本數，KNN方法較其他方法更為適合。待分樣本集中的大部分樣本不是支持向量。目前常用的解決方法是事先對已知樣本點進行剪輯。該方法在定類決策上只依據最鄰近的一個或者幾個樣本的類別來決定待分樣本所屬的類別。根據研究發現。經過長期的研究。該演算法比較適用於樣本容量比較大的類域的自動分類。該方法只需要由各類域的邊界樣本的類別來決定最後的分類結果。通過學習演算法。它採用自頂向下遞歸的各個擊破方式構造決策樹，而該空間向量的建立又很大程度的依賴於該類別向量中所包含的特徵項，文本的相似度就可以藉助特徵向量之間的內積來表示。(4)VSM法VSM法即向量空間模型(VectorSpaceModel)法。這是最早也是最出名的信息檢索方面的數學模型。由於VSM法中需要事先計算類別的空間向量，SVM法對小樣本情況下的自動分類有著較好的分類結果。(3)SVM法SVM法即支持向量機(SupportVectorMachine)法。在實際應用中，j=1，M，j=1。另外還有一種ReverseKNN法；Tn;ci)·P(ci)/，因而有較好的適應能力和較高的分准率，W1：P(ci/，M，然後選取相似度最大的類別作為該待分樣本所對應的類別，VSM法一般事先依據語料庫中的訓練樣本和分類體系建立類別向量空間，則根據Bayes定理。該方法的不足之處是計算量較大，類別中所包含的非零特徵項越多，最初由Cover和Hart於1968年提出的。樹的每一個結點上使用信息增益度量選擇測試屬性;X)。支持向量機演算法的目的在於尋找一個超平面H(d)，…cM}，2，將式(1)代入式(2)。對於一個待分樣本X，然後通過計算文本相似度的方法來確定待分樣本的類別，2，2,該超平面可以將訓練集中的數據分開。該方法是建立在統計學習理論基礎上的機器學習方法，每類的先驗概率為P(ci)，W2，…。(5)Bayes法Bayes法是一種在已知先驗概率與類條件概率的情況下的模式分類方法;cj)P(cj)］，更適合於專業文獻的分類，才能求得它的K個最近鄰點。(2)KNN法(K-NearestNeighbor)KNN法即K最近鄰法，M;X)，可以認為P(ci)=ci類樣本數/。其基本思想是將文檔表示為加權的特徵向量
Ⅳ 大數據時代的數據怎麼挖掘
3月13日下午，南京郵電大學計算機學院、軟體學院院長、教授李濤在CIO時代APP微講座欄目作了題為《大數據時代的數據挖掘》的主題分享，深度詮釋了大數據及大數據時代下的數據挖掘。
眾所周知，大數據時代的大數據挖掘已成為各行各業的一大熱點。
一、數據挖掘
在大數據時代，數據的產生和收集是基礎，數據挖掘是關鍵，數據挖掘可以說是大數據最關鍵也是最基本的工作。通常而言，數據挖掘也稱為DataMining，或知識發現Knowledge Discovery from Data，泛指從大量數據中挖掘出隱含的、先前未知但潛在的有用信息和模式的一個工程化和系統化的過程。
不同的學者對數據挖掘有著不同的理解，但個人認為，數據挖掘的特性主要有以下四個方面：
1.應用性（A Combination of Theory and Application）：數據挖掘是理論演算法和應用實踐的完美結合。數據挖掘源於實際生產生活中應用的需求，挖掘的數據來自於具體應用，同時通過數據挖掘發現的知識又要運用到實踐中去，輔助實際決策。所以，數據挖掘來自於應用實踐，同時也服務於應用實踐，數據是根本，數據挖掘應以數據為導向，其中涉及到演算法的設計與開發都需考慮到實際應用的需求，對問題進行抽象和泛化，將好的演算法應用於實際中，並在實際中得到檢驗。
2.工程性（An Engineering Process）：數據挖掘是一個由多個步驟組成的工程化過程。數據挖掘的應用特性決定了數據挖掘不僅僅是演算法分析和應用，而是一個包含數據准備和管理、數據預處理和轉換、挖掘演算法開發和應用、結果展示和驗證以及知識積累和使用的完整過程。而且在實際應用中，典型的數據挖掘過程還是一個交互和循環的過程。
3.集合性（A Collection of Functionalities）：數據挖掘是多種功能的集合。常用的數據挖掘功能包括數據探索分析、關聯規則挖掘、時間序列模式挖掘、分類預測、聚類分析、異常檢測、數據可視化和鏈接分析等。一個具體的應用案例往往涉及多個不同的功能。不同的功能通常有不同的理論和技術基礎，而且每一個功能都有不同的演算法支撐。
4.交叉性（An Interdisciplinary Field）：數據挖掘是一門交叉學科，它利用了來自統計分析、模式識別、機器學習、人工智慧、信息檢索、資料庫等諸多不同領域的研究成果和學術思想。同時一些其他領域如隨機演算法、資訊理論、可視化、分布式計算和最優化也對數據挖掘的發展起到重要的作用。數據挖掘與這些相關領域的區別可以由前面提到的數據挖掘的3個特性來總結，最重要的是它更側重於應用。
綜上所述，應用性是數據挖掘的一個重要特性，是其區別於其他學科的關鍵，同時，其應用特性與其他特性相輔相成，這些特性在一定程度上決定了數據挖掘的研究與發展，同時，也為如何學習和掌握數據挖掘提出了指導性意見。如從研究發展來看，實際應用的需求是數據挖掘領域很多方法提出和發展的根源。從最開始的顧客交易數據分析（market basket analysis）、多媒體數據挖掘（multimedia data mining）、隱私保護數據挖掘（privacy-preserving data mining）到文本數據挖掘（text mining）和Web挖掘（Web mining），再到社交媒體挖掘（social media mining）都是由應用推動的。工程性和集合性決定了數據挖掘研究內容和方向的廣泛性。其中，工程性使得整個研究過程里的不同步驟都屬於數據挖掘的研究范疇。而集合性使得數據挖掘有多種不同的功能，而如何將多種功能聯系和結合起來，從一定程度上影響了數據挖掘研究方法的發展。比如，20世紀90年代中期，數據挖掘的研究主要集中在關聯規則和時間序列模式的挖掘。到20世紀90年代末，研究人員開始研究基於關聯規則和時間序列模式的分類演算法（如classification based on association），將兩種不同的數據挖掘功能有機地結合起來。21世紀初，一個研究的熱點是半監督學習（semi-supervised learning）和半監督聚類（semi-supervised clustering），也是將分類和聚類這兩種功能有機結合起來。近年來的一些其他研究方向如子空間聚類（subspace clustering）（特徵抽取和聚類的結合）和圖分類（graph classification）（圖挖掘和分類的結合）也是將多種功能聯系和結合在一起。最後，交叉性導致了研究思路和方法設計的多樣化。
前面提到的是數據挖掘的特性對研究發展及研究方法的影響，另外，數據挖掘的這些特性對如何學習和掌握數據挖掘提出了指導性的意見，對培養研究生、本科生均有一些指導意見，如應用性在指導數據挖掘時，應熟悉應用的業務和需求，需求才是數據挖掘的目的，業務和演算法、技術的緊密結合非常重要，了解業務、把握需求才能有針對性地對數據進行分析，挖掘其價值。因此，在實際應用中需要的是一種既懂業務，又懂數據挖掘演算法的人才。工程性決定了要掌握數據挖掘需有一定的工程能力，一個好的數據額挖掘人員首先是一名工程師，有很強大的處理大規模數據和開發原型系統的能力，這相當於在培養數據挖掘工程師時，對數據的處理能力和編程能力很重要。集合性使得在具體應用數據挖掘時，要做好底層不同功能和多種演算法積累。交叉性決定了在學習數據挖掘時要主動了解和學習相關領域的思想和技術。
因此，這些特性均是數據挖掘的特點，通過這四個特性可總結和學習數據挖掘。
二、大數據的特徵
大數據（bigdata）一詞經常被用以描述和指代信息爆炸時代產生的海量信息。研究大數據的意義在於發現和理解信息內容及信息與信息之間的聯系。研究大數據首先要理清和了解大數據的特點及基本概念，進而理解和認識大數據。
研究大數據首先要理解大數據的特徵和基本概念。業界普遍認為，大數據具有標準的「4V」特徵：
1.Volume（大量）：數據體量巨大，從TB級別躍升到PB級別。
2.Variety（多樣）：數據類型繁多，如網路日誌、視頻、圖片、地理位置信息等。
3.Velocity（高速）：處理速度快，實時分析，這也是和傳統的數據挖掘技術有著本質的不同。
4.Value（價值）：價值密度低，蘊含有效價值高，合理利用低密度價值的數據並對其進行正確、准確的分析，將會帶來巨大的商業和社會價值。
上述「4V」特點描述了大數據與以往部分抽樣的「小數據」的主要區別。然而，實踐是大數據的最終價值體現的唯一途徑。從實際應用和大數據處理的復雜性看，大數據還具有如下新的「4V」特點：
5.Variability（變化）：在不同的場景、不同的研究目標下數據的結構和意義可能會發生變化，因此，在實際研究中要考慮具體的上下文場景（Context）。
6.Veracity（真實性）：獲取真實、可靠的數據是保證分析結果准確、有效的前提。只有真實而准確的數據才能獲取真正有意義的結果。
7.Volatility（波動性）/Variance（差異）：由於數據本身含有噪音及分析流程的不規范性，導致採用不同的演算法或不同分析過程與手段會得到不穩定的分析結果。
8.Visualization（可視化）：在大數據環境下，通過數據可視化可以更加直觀地闡釋數據的意義，幫助理解數據，解釋結果。
綜上所述，以上「8V」特徵在大數據分析與數據挖掘中具有很強的指導意義。
三、大數據時代下的數據挖掘
在大數據時代，數據挖掘需考慮以下四個問題：
大數據挖掘的核心和本質是應用、演算法、數據和平台4個要素的有機結合。
因為數據挖掘是應用驅動的，來源於實踐，海量數據產生於應用之中。需用具體的應用數據作為驅動，以演算法、工具和平台作為支撐，最終將發現的知識和信息應用到實踐中去，從而提供量化的、合理的、可行的、且能產生巨大價值的信息。
挖掘大數據中隱含的有用信息需設計和開發相應的數據挖掘和學習演算法。演算法的設計和開發需以具體的應用數據作為驅動，同時在實際問題中得到應用和驗證，而演算法的實現和應用需要高效的處理平台，這個處理平台可以解決波動性問題。高效的處理平台需要有效分析海量數據，及時對多元數據進行集成，同時有力支持數據化對演算法及數據可視化的執行，並對數據分析的流程進行規范。
總之，應用、演算法、數據、平台這四個方面相結合的思想，是對大數據時代的數據挖掘理解與認識的綜合提煉，體現了大數據時代數據挖掘的本質與核心。這四個方面也是對相應研究方面的集成和架構，這四個架構具體從以下四個層面展開：
應用層（Application）：關心的是數據的收集與演算法驗證，關鍵問題是理解與應用相關的語義和領域知識。
數據層（Data）：數據的管理、存儲、訪問與安全，關心的是如何進行高效的數據使用。
演算法層（Algorithm）：主要是數據挖掘、機器學習、近似演算法等演算法的設計與實現。
平台層（Infrastructure）：數據的訪問和計算，計算平台處理分布式大規模的數據。
綜上所述，數據挖掘的演算法分為多個層次，在不同的層面有不同的研究內容，可以看到目前在做數據挖掘時的主要研究方向，如利用數據融合技術預處理稀疏、異構、不確定、不完整以及多來源數據；挖掘復雜動態變化的數據；測試通過局部學習和模型融合所得到的全局知識，並反饋相關信息給預處理階段；對數據並行分布化，達到有效使用的目的。
四、大數據挖掘系統的開發
1.背景目標
大數據時代的來臨使得數據的規模和復雜性都出現爆炸式的增長，促使不同應用領域的數據分析人員利用數據挖掘技術對數據進行分析。在應用領域中，如醫療保健、高端製造、金融等，一個典型的數據挖掘任務往往需要復雜的子任務配置，整合多種不同類型的挖掘演算法以及在分布式計算環境中高效運行。因此，在大數據時代進行數據挖掘應用的一個當務之急是要開發和建立計算平台和工具，支持應用領域的數據分析人員能夠有效地執行數據分析任務。
之前提到一個數據挖掘有多種任務、多種功能及不同的挖掘演算法，同時，需要一個高效的平台。因此，大數據時代的數據挖掘和應用的當務之急，便是開發和建立計算平台和工具，支持應用領域的數據分析人員能夠有效地執行數據分析任務。
2.相關產品
現有的數據挖掘工具
有Weka、SPSS和SQLServer，它們提供了友好的界面，方便用戶進行分析，然而這些工具並不適合進行大規模的數據分析，同時，在使用這些工具時用戶很難添加新的演算法程序。
流行的數據挖掘演算法庫
如Mahout、MLC++和MILK，這些演算法庫提供了大量的數據挖掘演算法。但這些演算法庫需要有高級編程技能才能進行任務配置和演算法集成。
最近出現的一些集成的數據挖掘產品
如Radoop和BC-PDM，它們提供友好的用戶界面來快速配置數據挖掘任務。但這些產品是基於Hadoop框架的，對非Hadoop演算法程序的支持非常有限。沒有明確地解決在多用戶和多任務情況下的資源分配。
3.FIU-Miner
為解決現有工具和產品在大數據挖掘中的局限性，我們團隊開發了一個新的平台——FIU-Miner，它代表了A Fast,Integrated,and User-Friendly System for Data Miningin Distributed Environment。它是一個用戶友好並支持在分布式環境中進行高效率計算和快速集成的數據挖掘系統。與現有數據挖掘平台相比，FIU-Miner提供了一組新的功能，能夠幫助數據分析人員方便並有效地開展各項復雜的數據挖掘任務。
與傳統的數據挖掘平台相比，它提供了一些新的功能，主要有以下幾個方面：
A.用戶友好、人性化、快速的數據挖掘任務配置。基於「軟體即服務」這一模式，FIU-Miner隱藏了與數據分析任務無關的低端細節。通過FIU-Miner提供的人性化用戶界面，用戶可以通過將現有演算法直接組裝成工作流，輕松完成一個復雜數據挖掘問題的任務配置，而不需要編寫任何代碼。
B.靈活的多語言程序集成。允許用戶將目前最先進的數據挖掘演算法直接導入系統演算法庫中，以此對分析工具集合進行擴充和管理。同時，由於FIU-Miner能夠正確地將任務分配到有合適運行環境的計算節點上，所以對這些導入的演算法沒有實現語言的限制。
C.異構環境中有效的資源管理。FIU-Miner支持在異構的計算環境中（包括圖形工作站、單個計算機、和伺服器等）運行數據挖掘任務。FIU-Miner綜合考慮各種因素（包括演算法實現、伺服器負載平衡和數據位置）來優化計算資源的利用率。
D.有效的程序調度和執行。
應用架構上包括用戶界面層、任務和系統管理層、邏輯資源層、異構的物理資源層。這種分層架構充分考慮了海量數據的分布式存儲、不同數據挖掘演算法的集成、多重任務的配置及系統用戶的交付功能。一個典型的數據挖掘任務在應用之中需要復雜的主任務配置，整合多種不同類型的挖掘演算法。因此，開發和建立這樣的計算平台和工具，支持應用領域的數據分析人員進行有效的分析是大數據挖掘中的一個重要任務。
FIU-Miner系統用在了不同方面：如高端製造業、倉庫智能管理、空間數據處理等，TerraFly GeoCloud是建立在TerraFly系統之上的、支持多種在線空間數據分析的一個平台。提供了一種類SQL語句的空間數據查詢與挖掘語言MapQL。它不但支持類SQL語句，更重要的是可根據用戶的不同要求，進行空間數據挖掘，渲染和畫圖查詢得到空間數據。通過構建空間數據分析的工作流來優化分析流程，提高分析效率。
製造業是指大規模地把原材料加工成成品的工業生產過程。高端製造業是指製造業中新出現的具有高技術含量、高附加值、強競爭力的產業。典型的高端製造業包括電子半導體生產、精密儀器製造、生物制葯等。這些製造領域往往涉及嚴密的工程設計、復雜的裝配生產線、大量的控制加工設備與工藝參數、精確的過程式控制制和材料的嚴格規范。產量和品質極大地依賴流程管控和優化決策。因此，製造企業不遺餘力地採用各種措施優化生產流程、調優控制參數、提高產品品質和產量，從而提高企業的競爭力。
在空間數據處理方面，TerraFly GeoCloud對多種在線空間數據分析。對傳統數據分析而言，其難點在於MapQL語句比較難寫，任務之間的關系比較復雜，順序執行之間空間數據分許效率較低。而FIU-Miner可有效解決以上三個難點。
總結而言，大數據的復雜特徵對數據挖掘在理論和演算法研究方面提出了新的要求和挑戰。大數據是現象，核心是挖掘數據中蘊含的潛在信息，並使它們發揮價值。數據挖掘是理論技術和實際應用的完美結合。數據挖掘是理論和實踐相結合的一個例子。
Ⅳ 數據挖掘工具怎樣實現數據挖掘的
以R語言為例：
首先要導入數據，在進行數據清洗，然後使用R的包中的演算法函數，實現決策樹或者聚類等你想實現的演算法，同時輸出結果。如r實現聚類， t<-kmeans(x,2),就是將矩陣X分成兩個簇同時賦值給t。
Ⅵ 什麼是數據挖掘啊怎挖掘
數據挖掘(Data Mining)就是從大量的,不完全的,有雜訊的,模糊的,隨機的實際應用數據中,提取隱含在其中的,人們事先不知道的,但又是潛在有用的信息和知識的過程.它是通過採用自動或半自動的手段，在海量數據中發現有意義的行為和規則的探測和分析活動。
數據挖掘是從數據中自動地抽取模式、關聯、變化、異常和有意義的結構
數據挖掘常用技術：
統計分析方法
決策樹
神經網路
遺傳演算法
粗集(Rough Set)
數據挖掘的過程
1.確定業務對象
2.數據准備：1) 數據的選擇2) 數據的預處理3) 數據的轉換
3.數據挖掘
4.結果分析
5.知識的同化：將分析所得到的知識集成到業務信息系統的組織結構中去.
Ⅶ 如何做數據分析挖掘
首先數據積累
單看某一時間點的數據沒有太大的意義
數據是拿來比較，從而分析趨勢
數據需要大多隻是量化指標
數據要經過分析得出信息，信息才是對我們有用的
分析數據建立模型，帶入各種公式之類的專業人員做的事情
Ⅷ 去哪找數據怎麼挖掘
數據堂，注冊以後可以下載，很全面的。
數據（data）是事實或觀察的結果，是對客觀事物的邏輯歸納，是用於表示客觀事物的未經加工的原始素材。
數據可以是連續的值，比如聲音、圖像，稱為模擬數據；也可以是離散的，如符號、文字，稱為數字數據。
在計算機系統中，數據以二進制信息單元0、1的形式表示。
數據是指對客觀事件進行記錄並可以鑒別的符號，是對客觀事物的性質、狀態以及相互關系等進行記載的物理符號或這些物理符號的組合。它是可識別的、抽象的符號。
它不僅指狹義上的數字，還可以是具有一定意義的文字、字母、數字元號的組合、圖形、圖像、視頻、音頻等，也是客觀事物的屬性、數量、位置及其相互關系的抽象表示。例如，「0、1、2…」、「陰、雨、下降、氣溫」、「學生的檔案記錄、貨物的運輸情況」等都是數據。數據經過加工後就成為信息。
在計算機科學中，數據是所有能輸入計算機並被計算機程序處理的符號的介質的總稱，是用於輸入電子計算機進行處理，具有一定意義的數字、字母、符號和模擬量等的通稱。計算機存儲和處理的對象十分廣泛，表示這些對象的數據也隨之變得越來越復雜。
Ⅸ 《財務如何挖掘數據》
1什麼是數據挖掘？
1、數據挖掘（Data Mining）就是從大量的、不完全的、有雜訊的、模糊的、隨機的數據中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的知識的過程。
2、數據挖掘的程序
3、數據分析與數據挖掘的對比
數據分析
定義：是對數據進行分析，是指根據分析目的，用適當的統計分析方法及工具，對收集來的數據進行處理與分析，提取有價值的信息，發揮數據的作用。
作用：主要實現三大作用：現狀分析、原因分析、預測分析（定量）數據分析的目標明確，先做假設，然後通過數據分析來驗證假設是否正確，從而得到相應的結論。
方法：主要採用對比分析、分組分析、交叉分析、回歸分析等常用分 析方法。
結果：數據分析一般都是得到一個指標統計量結果，如總和、平均值，這些指標數據都需要與業務結合進行解讀，才能發揮出數據的價值與作用。
定義：是指從大量的數據中，通過統計學、人工智慧、機器學習等方法，挖掘出未知的、且有價值的信息和知識的過程。
作用：主要側重解決四類問題： 分類、聚類、關聯和預測（定量、定性），數據挖掘的重點在尋找未知的模式與規律；如我們常說的數據挖掘。
方法：主要採用決策樹、神經網路、關聯規則、聚類分析等統計學、 人工智慧、機器學習等方法進行挖掘。
結果：輸出模型或規則，並且可相應得到模型得分或標簽，模型得分如流失概率值、總和得分、相似度、預測值等，標簽如高中低價值用戶、流失與非流失、信用優良中差等。
數據挖掘
【案例】
啤酒與尿布、安全套與巧克力等，這就是事先未知的，但又是非常有價值的信息。
數據分析（狹義）與數據挖掘的本質都是一樣的，都是從數據裡面發現關於業務的知識（有價值的信息），從而幫助業務運營、改進產品以及幫助企業做更好的決策。所以數據分析（狹義）與數據挖掘構成廣義的數據分析。