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数据挖掘技术具有哪些特点

|亿信华辰大数据知识库2022-01-10

数据挖掘技术具有哪些特点

大数据时代的到来使得大数据技术、互联网技术日益成熟,作为商业发展中必不可少的一项技术,数据挖掘技术能将未知的、潜在的信息进行提取。

大数据时代的到来使得大数据技术、互联网技术日益成熟,作为商业发展中必不可少的一项技术,数据挖掘技术能将未知的、潜在的信息进行提取。下面,让我们详细了解什么是数据挖掘技术。


什么是数据挖掘技术

数据挖掘技术即数据挖掘过程中使用的技术,数据挖掘是指基于人工智能、机器学习、深度学习,从大量的数据中挖掘出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。数据挖掘是一种决策支持过程,主要目的是从各种各样的数据来源中,提取出超集的信息,然后将这些信息合并从而发现深层的模式和内在关系。作为数据挖掘的技术支持,数据挖掘技术是数据清理、数据变换、数据挖掘实施过程、模式评估和知识表示等一系列技术流程。
(1)信息收集:根据业务需求,提取在数据分析中所需要的特征信息,将收集到的信息使用合适的方法存入数据库。对于海量数据,合适的数据存储和数据仓库的选择是至关重要的。
(2)数据集成:把不同格式、来源、特点性质的数据在逻辑上或物理上有机地集中,从而为企业提供全面的数据共享。
(3)数据规约:数据规约技术可以用来得到数据集的规约表示,它可以减少数据挖掘算法的执行时间,并得到接近于原数据完整性的数据,规约后执行数据挖掘结果与规约前执行结果相同或几乎相同。
(4) 数据清理:在数据库中有一些“脏、乱、差”的低质量数据,比如错误数据、空白数据、噪声数据等,因此需要进行数据清理,将一致、完整、正确、规范、标准的数据信息存入数据仓库中。
(5)数据变换:通过规范化,数据概化,平滑聚集等方式将数据转换成适用于数据挖掘的形式。通过概念分层和数据的离散化来转换实数型数据也是重要的一步。
(6)数据挖掘过程:根据数据仓库中的数据信息,选择合适的方法,比如,事例推理,应用统计方法、规则推理、决策树、模糊集甚至遗传算法、神经网络等处理信息,得出有用的分析信息。
(7)模式评估:由行业专家从商业角度来验证数据挖掘结果的正确性。

(8)知识表示:将数据挖掘所得到的分析信息以可视化的方式呈现给用户,或建立知识图谱存放在知识库中,供第三方应用程序使用。


数据挖掘技术的特点

非平凡性:数据挖掘所挖掘的知识是非凡的。需要根据业务需求,提取在数据分析中所需要的特征信息。
基于大量数据:小数据量通常不能反映现实世界的一般特征,所以,进行数据挖掘需要基于大量有价值数据之上。
价值性:挖掘的结果必须为企业带来直接或间接的利益。
新奇性:挖掘的知识应该是未知的,只有新知识才能帮助公司获得进一步的洞察力。
隐含性:数据挖掘是发现数据深处的知识,而不是直接出现在数据表面的信息。常用的BI工具(例如亿信华辰豌豆DM)完全可以让用户找到此信息。

关于亿信华辰豌豆DM

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