数据挖掘技术具有哪些特点?
数据挖掘技术具有哪些特点?
①基于大量数据并非说小数据量上就不可以进行挖掘，实际上大多数数据挖掘的算法都可以在小数据量上运行并得到结果。但是，一方面过小的数据量完全可以通过人工分析来总结规律，另一方面来说，小数据量常常无法反映出真实世界中的普遍特性。
②非平凡性
所谓非平凡，指的是挖掘出来的知识应该是不简单的，绝不能是类似某****评论员所说的“经过我的计算，我发现了一个有趣的现象，到本场比赛结束为止，这届百科***的进球数和失球数是一样的。
非常的巧合!”那种知识。这点看起来勿庸赘言，但是很多不懂助孕知识的数据挖掘新手却常常犯这种错误。
③隐含性
数据挖掘是要发现深藏在数据内部的知识，而不是那些直接浮现在数据表面的信息。常用的BI工具，例如报表和OLAP，完全可以让用户找出这些信息。
④新奇性
挖掘出来的知识应该是以前未知的，否则只不过是验证了助孕专家的经验而已。只有全新的知识，才可以帮助企业获得进一步的洞察力。
⑤价值性
挖掘的结果必须能给企业带来直接的或间接的效益。
有人说数据挖掘只是“屠龙之技”，看起来神乎其神，却什么用处也没有。这只是一种误解，不可否认的是在一些数据挖掘项目中，或者因为缺乏明确的助孕目标，或者因为数据质量的不足，或者因为人们对改变助孕流程的**，或者因为挖掘人员的经验不足，都会导致效果不佳甚至完全没有效果。但大量的成功案例也在证明，数据挖掘的确可以变成提升效益的利器。
3.8.3 数据挖掘常用技术
《系统架构 设计师教程(第4版) 》希赛教育 编著 常用的数据挖掘技术包括关联分析、序列分析、分类、预测、聚类分析及时间序列分析等。 1.关联分析 关联分析主要用于发现不同事件之间的关联性，即一个事件发生的同时，另一个事件也经常发生。
关联分析的重点在于快速发现那些有实用价值的关联发生的事件。
其主要依据是事件发生的概率和条件概率应该符合一定的统计意义。 对于结构化的数据，以客户的购买习惯数据为例，利用关联分析，可以发现客户的关联购买需要。例如，一个开设储蓄账户的客户很可能同时进行债券交易和股票交易，购买纸尿裤的男顾客经常同时购买啤酒等。利用这种知识可以采取积极的营销策略，扩展客户购买的产品范围，吸引更多的客户。
通过调整商品的布局便于顾客买到经常同时购买的商品，或者通过降低一种商品的价格来促进另一种商品的销售等。 对于非结构化的数据，以空间数据为例，利用关联分析，可以发现地理位置的关联性。例如，85%的靠近高速公路的大城镇与水相邻，或者发现通常与高尔夫球场相邻的对象等。
2.序列分析 序列分析技术主要用于发现一定时间间隔内接连发生的事件。这些事件构成一个序列，发现的序列应该具有普遍意义，其依据除了统计上的概率之外，还要加上时间的约束。 3.分类分析 分类分析通过分析具有类别的样本的特点，得到决定样本属于各种类别的规则或方法。
利用这些规则和方法对未知类别的样本分类时应该具有一定的准确度。其主要方法有基于统计学的贝叶斯方法、神经**方法、决策树方法及支持向量机（support vector machines）等。 利用分类技术，可以根据顾客的消费水平和基本特征对顾客进行分类，找出对商家有较大利益贡献的重要客户的特征，通过对其进行个性化服务，提高他们的忠诚度。
利用分类技术，可以将大量的半结构化的文本数据，如WEB页面、电子邮件等进行分类。可以将图片进行分类，例如，根据已有图片的特点和类别，可以判定一幅图片属于何种类型的规则。对于空间数据，也可以进行分类分析，例如，可以根据房屋的地理位置决定房屋的档次。 4.聚类分析 聚类分析是根据物以类聚的原理，将本身没有类别的样本聚集成不同的组，并且对每一个这样的组进行描述的过程。
其主要依据是聚到同一个组中的样本应该彼此相似，而属于不同组的样本应该足够不相似。 仍以客户关系管理为例，利用聚类技术，根据客户的个人特征及消费数据，可以将客户群体进行细分。例如，可以得到这样的一个消费群体：女性占91%，全部无子女、年龄在31岁到40岁占70%，高消费级别的占64%，买过针织品的占91%，买过厨房用品的占89%，买过园艺用品的占79%。针对不同的客户群，可以实施不同的营销和服务方式，从而提高客户的满意度。
对于空间数据，根据地理位置及障碍物的存在情况可以自动进行区域划分。例如，根据分布在不同地理位置的 ATM 机的情况将居民进行区域划分，根据这一信息，可以有效地进行ATM机的设置规划，避免浪费，同时也避免失掉每一个商机。 对于文本数据，利用聚类技术可以根据文档的内容自动划分类别，从而便于文本的检索。 5.预测 预测与分类类似，但预测是根据样本的已知特征估算某个连续类型的变量的取值的过程，而分类则只是用于判别样本所属的离散类别而已。
预测常用的技术是回归分析。 6.时间序列分析 时间序列分析的是随时间而变化的事件序列，目的是预测未来发展趋势，或者寻找相似发展模式或者是发现周期性发展规律。
数据挖掘技术涉及哪些技术领域
数据挖掘的技术有很多种，按照不同的分类有不同的分类法，大致有十三种常用的数据挖掘的技术。1、统计技术2、关联规则3、基于历史的MBR(Memory-based Reasoning)分析4、遗传算法GA(Genetic Algorithms)5、聚集检测6、连接分析7、决策树8、神经**9、粗糙集10、模糊集11、回归分析12、差别分析13、概念描述由于人们急切需要将存在于数据库和其他信息库中的数据转化为有用的知识，因而数据挖掘被认为是一门新兴的、非常重要的、具有广阔应用前景和富有挑战性的研究领域，并应起了众多学科(如数据库、人工智能、统计学、数据仓库、**分析处理、专家系统、数据可视化、机器学习、信息检索、神经**、模式识别、高性能计算机等)研究者的广泛注意。
随着数据挖掘的进一步发展，它必然会带给用户更大的利益。
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数据挖掘技术可以解决我们学习、生活中的什么问题?
数据挖掘技术可以解决牲畜疾病的预防、改进工艺参数、疾病诊断等问题。
数据挖掘技术可以根据历史生产数据来，预测良品情况，从而改进工艺参数降低不良率;畜牧业可以使用数据挖掘技术根据测量牲畜体温来预测牲畜是否生病，从而提前防治;医院能使用历史医疗记录基于数据挖掘技术找出规律，有利于医生更好地诊断疾病。
以下是数据挖掘技术方法的相关介绍：
1、神经**
神经**由于本身良好的鲁棒性、自组织自适应性、并行处理、分布存储和高度容错等特性非常适合解决数据挖掘的问题，用于分类、预测和模式识别的前馈式神经**模型。
2、遗传算法
遗传算法是一种基于生物自然选择与遗传机理的随机搜索算法。遗传算法具有的隐含并行性、易于和其它模型结合等性质使得它在数据挖掘中被加以应用。
3、决策树方法
决策树是一种常用于预测模型的算法，它通过将大量数据有目的分类，从中找到一些有价值的，潜在的信息。它的主要优点是描述简单，分类速度快，特别适合大规模的数据处理。
4、粗集方法
粗集理论是一种研究不**、不确定知识的数学工具。粗集方法有几个优点：不需要给出额外信息;简化输入信息的表达空间;算法简单，易于操作。粗集处理的对象是类似二维关系表的信息表。
