数据挖掘总结（数据挖掘体会）

本篇目录：

1、数据挖掘总结之分类与聚类的区别2、十三种常用的数据挖掘的技术3、数据挖掘干货总结(四)--聚类算法4、什么是数据挖掘?数据挖掘怎么做啊?5、数据挖掘与预测分析术语总结

数据挖掘总结之分类与聚类的区别

主要区别是，性质不同、目的不同、应用不同，具体如下：性质不同 数据分类 数据分类就是把具有某种共同属性或特征的数据归并在一起，通过其类别的属性或特征来对数据进行区别。

与分类技术不同，在机器学习中，聚类是一种无指导学习。也就是说，聚类是在预先不知道欲划分类的情况下，根据信息相似度原则进行信息聚类的一种方法。

分类和聚类的区别：定义不同、功能不同、是否有监督、数据处理的顺序不同、算法不一样。定义不同 分类是把某个对象划分到某个具体的已经定义的类别当中，而聚类是把一些对象按照具体特征组织到若干个类别里。

而聚类则主要用于非监督学习，是通过计算相似度来将数据分成不同的群组。例如，将不同消费者的购买记录分成不同的群组，可以帮助营销人员更好地定位目标市场和人群。

聚类是指事先没有“标签”而通过某种成团分析找出事物之间存在聚集性原因的过程。

十三种常用的数据挖掘的技术

下面着重讨论一下数据挖掘中常用的一些技术：统计技术，关联规则，基于历史的分析，遗传算法，聚集检测，连接分析，决策树，神经网络，粗糙集，模糊集，回归分析，差别分析，概念描述等十三种常用的数据挖掘的技术。

决策树技术。决策树是一种非常成熟的、普遍采用的数据挖掘技术。在决策树里，所分析的数据样本先是集成为一个树根，然后经过层层分枝，最终形成若干个结点，每个结点代表一个结论。神经网络技术。

统计学 统计学是最基本的数据挖掘技术，特别是多元统计分析。 聚类分析和模式识别 聚类分析主要是根据事物的特征对其进行聚类或分类，即所谓物以类聚，以期从中发现规律和典型模式。

模式跟踪 模式跟踪是数据挖掘的一项基本技术。它旨在通过识别和监视数据中的趋势或模式，以对业务成果形成智能推断。例如，企业可以用它来识别销售数据的发展趋势。

数据挖掘干货总结(四)--聚类算法

1、层次化聚类算法 又称树聚类算法，透过一种层次架构方式，反复将数据进行分裂或聚合。

2、聚类(clustering)是指根据“物以类聚”原理，将本身没有类别的样本聚集成不同的组，这样的一组数据对象的集合叫做簇，并且对每一个这样的簇进行描述的过程。

3、聚类是指数据库中的数据可以划分为一系列有意义的子集，即类。在同一类别中，个体之间的距离较小，而不同类别上的个体之间的距离偏大。聚类分析通常称为“无监督学习”。

什么是数据挖掘?数据挖掘怎么做啊?

1、数据挖掘是从大量数据中自动发现模式、关联、趋势和隐藏信息的过程。它是将统计学、机器学习、人工智能和数据库技术相结合的交叉学科领域。数据挖掘旨在通过分析和解释数据来提取有用的知识，并用于预测、决策支持和战略规划。

2、数据挖掘通过理解数据和数据的来源，获取相关知识与技术，整合与检查数据，去除错误或不一致的数据，建立模型和假设，实际数据挖掘工作，测试和验证挖掘结果，解释和应用等步骤来挖掘完整。

3、数据挖掘技术是数据处理的技术。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。

4、数据挖掘就是从大量的数据中，提取隐藏在其中的，事先不知道的、但潜在有用的信息的过程。数据挖掘的目标是建立一个决策模型，根据过去的行动数据来预测未来的行为。

5、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。

数据挖掘与预测分析术语总结

预测分析（Predictive Analytics）： 从现存的数据集中提取信息以便识别模式、预测未来收益和趋势。在商业领域，预测模型及分析被用于分析当前数据和历史事实，以更好了解消费者、产品、合作伙伴，并为公司识别机遇和风险。

业务理解从商业角度理解项目的目标和要求，接着把这些理解知识通过理论分析转化为数据挖掘可操作的问题，制定实现目标的初步规划。

数据挖掘是数据分析的核心-广义上讲，它是指搜索数据以识别模式和趋势的整个过程。数据分析师是信息产业的坚强后盾。数据监控 预计数据分析师将定期检查数据的收集和存储，以确保其符合质量和格式标准。

还有很多和这一术语相近似的术语，如从数据库中发现知识(KDD)、数据分析、数据融合(Data Fusion)以及决策支持等。基本任务数据挖掘的任务主要是关联分析、聚类分析、分类、预测、时序模式和偏差分析等。

Predictive Analytics 预测分析 是指透过预测模型、机器学习、数据挖掘等技术来分析现有和历史的事实数据对未来作出预测的数据分析方法。

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