數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及其應(yīng)用分析

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1、從本學(xué)科出發(fā)，應(yīng)著重選對(duì)國民經(jīng)濟(jì)具有一定實(shí)用價(jià)值和理論意義的課題。課題具有先進(jìn)性，便于研究生提出新見解，特別是博士生必須有創(chuàng)新性的成果數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及其應(yīng)用分析中國編輯?！　≌簲?shù)據(jù)挖掘是一門新興的數(shù)據(jù)處理技術(shù)，是當(dāng)前一個(gè)熱門的研究領(lǐng)域。數(shù)據(jù)挖掘中應(yīng)用的技術(shù)包括經(jīng)典的統(tǒng)計(jì)、聚類，也包括最新發(fā)展起來的決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和關(guān)聯(lián)規(guī)則等一些較新的方法。簡要介紹了數(shù)據(jù)挖掘的概念和過程·論述了數(shù)據(jù)挖掘的主要方法，最后對(duì)數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用作了簡要介紹?！　￡P(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘；過程；應(yīng)用　　　　1　數(shù)據(jù)挖掘概念　　　　數(shù)據(jù)挖掘(DataMining，DM)，是隨

2、著數(shù)據(jù)庫和人工智能發(fā)展起來的新興的信息處理技術(shù)。數(shù)據(jù)挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的實(shí)際應(yīng)用數(shù)據(jù)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(shí)的過程，其主要特點(diǎn)是對(duì)數(shù)據(jù)庫中的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取、轉(zhuǎn)換、分析和其他模型化處理，并從中提取輔助決策的關(guān)鍵性數(shù)據(jù)。它可幫助決策者分析歷史數(shù)據(jù)及當(dāng)前數(shù)據(jù)，并從中發(fā)現(xiàn)隱藏的關(guān)系和模式，進(jìn)而預(yù)測未來可能發(fā)生的行為。數(shù)據(jù)挖掘是一門涉及面很廣的交叉性新興學(xué)科，涉及到數(shù)據(jù)庫、人工智能、數(shù)理統(tǒng)計(jì)、可視化、并行計(jì)算等領(lǐng)域?！　≌n題份量和難易程度要恰當(dāng)，博士生能在二年內(nèi)作出結(jié)果，碩

3、士生能在一年內(nèi)作出結(jié)果，特別是對(duì)實(shí)驗(yàn)條件等要有恰當(dāng)?shù)墓烙?jì)。從本學(xué)科出發(fā)，應(yīng)著重選對(duì)國民經(jīng)濟(jì)具有一定實(shí)用價(jià)值和理論意義的課題。課題具有先進(jìn)性，便于研究生提出新見解，特別是博士生必須有創(chuàng)新性的成果　　2　數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)　　　　關(guān)聯(lián)規(guī)則方法　　關(guān)聯(lián)規(guī)則是一種簡單，實(shí)用的分析規(guī)則，描述了一個(gè)事物中某些屬性同時(shí)出現(xiàn)的規(guī)律和模式，是數(shù)據(jù)挖掘中最成熟的主要技術(shù)之一。大多數(shù)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法能夠無遺漏發(fā)現(xiàn)隱藏在所挖掘數(shù)據(jù)中的所有關(guān)聯(lián)關(guān)系，所挖掘出的關(guān)聯(lián)規(guī)則量往往非常巨大，但是。并不是所有通過關(guān)聯(lián)得到的屬性之間的關(guān)系都有實(shí)際應(yīng)用價(jià)值，對(duì)這些關(guān)聯(lián)規(guī)則進(jìn)行有效的評(píng)

4、價(jià)。篩選出用戶真正感興趣的。有意義的關(guān)聯(lián)規(guī)則尤為重要?！　　　》诸惡途垲惙椒ā　》诸惥褪羌俣〝?shù)據(jù)庫中的每個(gè)對(duì)象屬于一個(gè)預(yù)先給定的類。從而將數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)分配到給定的類中。而聚類分析是根據(jù)所選樣本間關(guān)聯(lián)的標(biāo)準(zhǔn)將其劃分成幾個(gè)組，同組內(nèi)的樣本具有較高的相似度，不同組的則相異。分類和聚類的區(qū)別在于分類事先知道類別數(shù)和各類的典型特征，而聚類則事先不知道。聚類方法適合于探討樣本間的內(nèi)部關(guān)系，從而對(duì)樣本結(jié)構(gòu)做出合理的評(píng)價(jià)。　　　　數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)方法課題份量和難易程度要恰當(dāng)，博士生能在二年內(nèi)作出結(jié)果，碩士生能在一年內(nèi)作出結(jié)果，特別是對(duì)實(shí)驗(yàn)條件等要有恰當(dāng)?shù)墓烙?jì)。

5、從本學(xué)科出發(fā)，應(yīng)著重選對(duì)國民經(jīng)濟(jì)具有一定實(shí)用價(jià)值和理論意義的課題。課題具有先進(jìn)性，便于研究生提出新見解，特別是博士生必須有創(chuàng)新性的成果　　使用這些方法一般首先建立一個(gè)數(shù)據(jù)模型或統(tǒng)計(jì)模型，然后根據(jù)這種模型提取有關(guān)的知識(shí)。傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)學(xué)為數(shù)據(jù)挖掘提供了許多判別和回歸分析方法。貝葉斯推理、回歸分析、方差分析等技術(shù)是許多挖掘應(yīng)用中有力的工具之一?！　　　∩窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)方法　　神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)，具有非線形映射特性、信息的分布存儲(chǔ)、并行處理和全局集體的作用、高度的自學(xué)習(xí)、自組織和自適應(yīng)能力的種種優(yōu)點(diǎn)。這些優(yōu)點(diǎn)使得神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)非常適合解決數(shù)據(jù)挖掘的問題。因此近年來越來

6、越受到人們的關(guān)注。典型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型主要分3大類；用于分類、預(yù)測和模式識(shí)別的前饋式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；用于聯(lián)想記憶和優(yōu)化計(jì)算的反饋式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；用于聚類的自組織映射方法?！　　　Q策樹方法　　決策樹學(xué)習(xí)是一種通過逼近離散值日標(biāo)函數(shù)的方法，把實(shí)例從根結(jié)點(diǎn)排列到某個(gè)葉子結(jié)點(diǎn)來分類實(shí)例。葉子結(jié)點(diǎn)即為實(shí)例所屬的分類，利用信息論中的互信息(信息增益)尋找數(shù)據(jù)庫中具有最大信息量的字段。建立決策樹的一個(gè)結(jié)點(diǎn)，再根據(jù)字段的不同取值建立樹的分支；在每個(gè)分枝子集中，重復(fù)建立樹的下層結(jié)點(diǎn)和分支的過程，即可建立決策樹?！　≌n題份量和難易程度要恰當(dāng)，博士生能在二年內(nèi)作

7、出結(jié)果，碩士生能在一年內(nèi)作出結(jié)果，特別是對(duì)實(shí)驗(yàn)條件等要有恰當(dāng)?shù)墓烙?jì)。從本學(xué)科出發(fā)，應(yīng)著重選對(duì)國民經(jīng)濟(jì)具有一定實(shí)用價(jià)值和理論意義的課題。課題具有先進(jìn)性，便于研究生提出新見解，特別是博士生必須有創(chuàng)新性的成果　　粗糙集　　粗糙集(RoughSet)能夠在缺少關(guān)于數(shù)據(jù)先驗(yàn)知識(shí)的情況下，只以考察數(shù)據(jù)的分類能力為基礎(chǔ)，解決模糊或不確定數(shù)據(jù)的分析和處理問題。粗糙集用于從數(shù)據(jù)庫中發(fā)現(xiàn)分類規(guī)則的基本思想是將數(shù)據(jù)庫中的屬性分為條件屬性和結(jié)論屬性，對(duì)數(shù)據(jù)庫中的元組根據(jù)備個(gè)屬性不同的屬性值分成相應(yīng)的子集，然后對(duì)條件屬性劃分的子集與結(jié)論屬性劃分的子集之間上下近似關(guān)

8、系生成判定規(guī)則。粗糙集理論可以應(yīng)用于數(shù)據(jù)挖掘中的分類、發(fā)現(xiàn)不準(zhǔn)確數(shù)據(jù)或噪聲數(shù)據(jù)內(nèi)在的結(jié)構(gòu)聯(lián)系。中國3　數(shù)據(jù)挖掘過程　　　　按工作流程包括以下幾個(gè)步驟：　　(1)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：一般存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)中