用于数据挖掘的数据（用于数据挖掘的数据类型有）

本篇目录：

1、数据挖掘的数据处理2、哪些工具可以用于数据挖掘3、数据挖掘的数据分析方法有哪些4、什么是数据挖掘5、数据挖掘可以在何种数据上进行

数据挖掘的数据处理

数据挖掘的数据处理 从数据本身来考虑，数据挖掘通常需要有信息收集、数据集成、数据规约、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8个步骤。

数据规约包括维规约和数值规约。数据变换通过变换使用规范化、数据离散化和概念分层等方法，使得数据的挖掘可以在多个抽象层面上进行。数据变换操作是提升数据挖掘效果的附加预处理过程。

在实践中，特征的数量可达到数百，如果我们只需要上百条样本用于分析，就需要进行维归约，以挖掘出可靠的模型；另一方面，高维度引起的数据超负，会使一些数据挖掘算法不实用，的方法也就是进行维归约。

数据预处理的方法有数据清理、数据集成、数据变换、数据归约。数据清理 通过填写缺失的值、光滑噪声数据、识别或删除离群点并解决不一致性来“清理”数据。

可伸缩：如果数据挖掘算法要处理海量数据集，则算法必须是可伸缩的（scalable）许多的数据挖掘算法使用特殊的搜索策略处理指数级搜索问题。为实现可伸缩可能还需要实现新的数据结构，才能有效的访问每个记录。

数据预处理和清洗。数据预处理主要包含如下内容：数据筛选，数据变量转换，缺失值处理，坏数据处理，数据标准化，主成分分析，属性选择等。数据挖掘模式发现。

哪些工具可以用于数据挖掘

IBMSPSSSPSS(StatisticalPackagefortheSocialSciences)是目前最流行的统计软件平台之一。

Weka WEKA作为一个公开的数据挖掘工作平台，集合了大量能承担数据挖掘任务的机器学习算法，包括对数据进行预处理，分类，回归、聚类、关联规则以及在新的交互式界面上的可视化。

R-Programming、RapidMiner、WEKA、KNIME可以用于数据挖掘 数据挖掘（英语：Data mining），又译为资料探勘、数据采矿。

数据挖掘工具有很多，但我觉得思迈特软件Smartbi Mining数据挖掘平台好用，它通过深度数据建模，为企业提供预测能力支持文本分析、五大类算法和数据预处理，并为用户提供一站式的流程式建模、拖拽式操作和可视化配置体验。

Orange是一个基于Python语言的功能强大的开源工具，如果你碰巧是一个Python开发者，当需要找一个开源数据挖掘工具时，Orange必定是你的首选，当之无愧。

RapidMiner该工具是用Java语言编写的，通过基于模板的框架提供先进的分析技术。该款工具最大的好处就是，用户无需写任何代码。它是作为一个服务提供，而不是一款本地软件。

数据挖掘的数据分析方法有哪些

1、预测方法。预测方法主要用于对知识的预测以及对连续数值型数据的挖掘，传统的预测方法主要分为：时间序列方法、回归模型分析法、灰色系统模型分析。

2、以上六种数据挖掘的分析方法可以分为两类：直接数据挖掘；间接数据挖掘 · 直接数据挖掘 目标是利用可用的数据建立一个模型，这个模型对剩余的数据，对一个特定的变量（可以理解成数据库中表的属性，即列）进行描述。

3、记忆基础推理法，记忆基础推理法最主要的概念是用已知的案例来预测未来案例的一些属性。市场购物篮分析。决策树，决策树在解决归类与预测上有着极强的能力。基因算法，基因算法学习细胞演化的过程。

4、在数据分析中，有许多不同的方法，下面将介绍几种主要的数据分析方法。描述性数据分析这种方法的主要目的是总结和描述数据集中的主要特征，例如，数据的平均值、最大值、最小值等。

5、数据分析方法及步骤数据清理：收集的原始数据通常需要清洗和转换以便有效分析，数据清理主要包括完整性检查、格式转换、缺失值处理、异常值处理等。

6、下面说下我们在挖掘大数据的时候，都会用到的几种方法：方法(可视化分析)无论是日志数据分析专家还是普通用户，数据可视化都是数据分析工具的最基本要求。可视化可以直观地显示数据，让数据自己说话，让听众看到结果。

什么是数据挖掘

数据挖掘又译为资料探勘、数据采矿。是一种透过数理模式来分析企业内储存的大量资料，以找出不同的客户或市场划分，分析出消费者喜好和行为的方法，它是数据库知识发现中的一个步骤。

数据挖掘（Data Mining）是指通过大量数据集进行分类的自动化过程，以通过数据分析来识别趋势和模式，建立关系来解决业务问题。

数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。

数据挖掘可以在何种数据上进行

【答案】：常见的数据源包括关系数据库、数据仓库、事务数据库和高级数据库系统和信息库。

数据挖掘（Data mining），又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现（Knowledge-Discovery in Databases，简称KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。

近年来，数据挖掘引起了信息产业界的极大关注，一般只要该产业有分析价值需求的数据库，就可以利用数据挖掘工具进行有目的的对比分析，再将这些数据转换成有用的信息和知识。

数据挖掘：根据数据功能的类型和和数据的特点选择相应的算法，在净化和转换过的数据集上进行数据挖掘。结果分析：对数据挖掘的结果进行解释和评价，转换成为能够最终被用户理解的知识。

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