数据挖掘问题（数据挖掘常见问题）

本篇目录：

1、数据挖掘能解决哪些问题?2、数据挖掘解决了腾讯的哪些实际问题3、数据挖掘的步骤是什么?有哪些注意事项?4、数据挖掘技术可以解决我们学习、生活中的什么问题?5、数据挖掘中的原始数据存在的问题6、什么是数据挖掘

数据挖掘能解决哪些问题?

1、如果数据挖掘算法要处理这些海量数据集，则算法必须是可伸缩的。许多数据挖掘算法采用特殊的搜索策略来处理指数级的搜索问题。为实现可伸缩可能还需要实现新的数据结构，才能以有效的方式访问每个记录。

2、(4)序列模式通过时间序列搜索出重复发生概率较高的模式，这里强调时间序列对挖掘结果的影响。(5)偏差检验数据库中的数据常有一些异常记录，从数据库中检测出这些偏差很有意义。

3、聚类问题 聚类问题不归于猜测性的问题，它首要处理的是把一群目标划分红若干个组的问题。划分的依据是聚类问题的中心。所谓物以类聚，人以群分，故得名聚类。

数据挖掘解决了腾讯的哪些实际问题

分类问题，分类问题是最常见的问题。比如新闻网站，判断一条新闻是社会新闻还是时政新闻，是体育新闻还是娱乐新闻，这就是一个分类问题，也就是对已知类别的数据进行学习，为新的内容标注一个类别。

网络广告收入。主要是通过在即时通信的客户端软件(登入FLASH、即时通信视窗和系统信息)及在qq.com的门户网站的广告栏内提供网络广告盈利。C2C平台—拍拍网。腾讯也进入到C2C领域，投资建立了拍拍网。

数据挖掘主要侧重解决四类问题：分类、聚类、关联和预测，就是定量、定性，数据挖掘的重点在寻找未知的模式与规律。

在内容生产和编辑流程方面进行了优化，提高了内容创作效率和质量，降低了运营成本。

数据的一致性，比如不同来源的不同指标，实际的内涵与表示意义是一样的 数据清洗的结果是对各种脏数据进行对应标准的干净的、连续的数据，提供给数据统计、数据挖掘等使用。

相关问题 说起相关问题，可能要从啤酒和尿布说起了。有人说啤酒和尿布是沃尔玛超市的一个经典事例，也有人说，是为了宣扬数据发掘/数据仓库而假造出来的虚构的托。

数据挖掘的步骤是什么?有哪些注意事项?

建立数据挖掘库包括以下几个步骤：数据收集，数据描述，选择，数据质量评估和数据清理，合并与整合，构建元数据，加载数据挖掘库，维护数据挖掘库。

数据挖掘的基本流程包括：选择数据集、数据预处理、特征选择、模型选择、模型评估和模型应用。其中，数据预处理是数据挖掘过程中最重要的一步，包括数据清洗、数据转换、数据归一化等。

(1)信息收集：根据确定的数据分析对象抽象出在数据分析中所需要的特征信息，然后选择合适的信息收集方法，将收集到的信息存入数据库。对于海量数据，选择一个合适的数据存储和管理的数据仓库是至关重要的。

建立模型 建立模型，指选择和使用各种建模技术，并对其参数进行调优。一般地，相同数据挖掘问题类型会有几种技术手段。某些技术对于数据形式有特殊规定，这通常需要重新返回到数据准备阶段。

(1)数据清理：对噪声数据和不一致的数据做铲除操作。或者是对重复数据做删除，或者是对缺失数据做填充(众数、中位数、自己判断)。(2)数据集成：将多个数据源的数据做整合。(3)数据选择：选择需要的数据做发掘。

数据挖掘的实施步骤：01 理解业务：从商业的角度理解项目目标和需求，将其转换成一种数据挖掘的问题定义，设计出达到目标的一个初步计划。02 理解数据：收集初步的数据，进行各种熟悉数据的活动。

数据挖掘技术可以解决我们学习、生活中的什么问题?

数据挖掘可以发现数据的相关性，一个经典的数据挖掘问题是，通过对超市的销售数据分析发现，很多人常常一起买啤酒和尿片，也就是说这两样看起来不相关的商品的销售具有相关性。

可伸缩由于数据产生和采集技术的进步，数太字节(TB)、数拍字节(PB)甚至数艾字节(EB)的数据集越来越普遍。如果数据挖掘算法要处理这些海量数据集，则算法必须是可伸缩的。

大数据解决生活中的问题应用于能源 随着工业化进程的加快，大量温室气体的排放，全球气候发生了变化，因此推动低碳环保显得尤为重要。将大数据技术应用到能源领域可以为低碳做出巨大贡献。

数据挖掘中的原始数据存在的问题

1、原始数据存在的几个问题：不一致；重复；含噪声；维度高。数据预处理包含数据清洗、数据集成、数据变换和数据归约几种方法。在数据挖掘之前要对原始数据进行预处理是数据挖掘中使用的数据的原则。

2、在数据挖掘中，海量的原始数据中存在大量不完整（有缺失值）、不一致、有异常的数据，会严重影响到数据挖掘建模的执行效果，甚至会导致挖掘结果的偏差，进而数据清洗就变得尤为重要。

3、数据质量分析的主要任务是检查原始数据中是否存在脏数据，脏数据一般是指不符合要求，以及不能直接进行响应分析的数据。

4、数据质量分析的主要任务是检查原始数据中是否存在脏数据，脏数据就是一般不符合要求以及不能直接进行相应分析的数据。在常见的数据挖掘中，常见的脏数据包括：缺失值；异常值；不一致的值；重复数据及含有特殊符号的值。

5、机器学习之常见的数据预处理：原始数据存在的几个问题：不一致；重复；含噪声；维度高。1 数据挖掘中使用的数据的原则 尽可能赋予属性名和属性值明确的含义； 去除惟一属性； 去除重复性； 合理选择关联字段。

什么是数据挖掘

1、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。

2、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。

3、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。

4、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。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。

5、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。

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