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发布时间:2020-12-01 游览量:5952
所谓的数据挖掘是指从数据库中的大量数据中揭示隐式、先前未知和潜在有价值信息的非平凡过程。数据挖掘包含的算法与技术、数据、建模能力三个主要部分。对企业数据进行自动分析,进行归纳推理,挖掘潜在模式,帮助决策者调整市场战略,降低风险,做出正确的决策。
然而传统的数据挖掘与如今的数据挖掘存在的变化:
1、从结构化数据到非结构化数据。传统的数据挖掘都是依据数据库里面的数据进行分析,在大数据时代,数据来源多种多样,像Smartbi会对于这些非结构化数据加工,这些是大数据数据挖掘的重要特征。
2、从抽样数据到全量数据。传统数据挖掘受制于数据处理能力,只能使用少量的抽样数据进行分析。在大数据技术环境下,完全可以实现全量数据的分析,如果使用Smartbi的数据挖掘的平台,效率甚至可能高于抽样数据的分析。
3、从因果关系到相关性分析。大数据分析通过事件和多种因素进行相关性分析,Smartbi的数据挖掘的平台通过数据挖掘和机器学习的算法找到其关联关系,并运用回归分析从而实现预测。
数据挖掘的五大特性:
1.基于大量数据:不是说无法挖掘小数据量。实际上,大多数数据挖掘算法都可以在较小的数据量上运行并获得结果。但是,一方面,过小的数据量可以通过手动分析来总结,另一方面,小数据量通常不能反映现实世界的一般特征。
2.非平凡性:所谓非平凡的意思是指所挖掘的知识是不简单的。一定不能与著名体育评论员所说的相似:“经过我的计算,直到比赛结束我才发现了一个有趣的现象。本届世界杯的进球数和失球数都是相同的。非常巧合!”这种知识。这似乎没有必要,但是许多不了解业务知识的数据挖掘新手经常会犯此错误。
3.隐含性:数据挖掘是发现数据深处的知识,而不是直接出现在数据表面的信息。常用的BI工具(思迈特软件Smartbi)完全可以让用户找到此信息。
4.新奇性:挖掘的知识以前应该是未知的,否则仅是为了验证业务专家的经验。只有新知识才能帮助公司获得进一步的洞察力。
5.价值性:挖掘的结果必须为企业带来直接或间接的利益。在某些数据挖掘项目中,由于缺乏明确的业务目标,或者由于数据质量不足,或者由于人们抵制不断变化的业务流程,又或者由于挖掘人员缺乏经验,都会导致结果不佳甚至根本没有效果。但是,大量成功的案例也证明了数据挖掘确实可以成为提高效率的武器。
数据挖掘本质上像是机器学习和人工智能的基础,它的主要目的是从各种各样的数据来源中,提取出超级的信息,然后将这些信息合并让你发现你从来没有想到过的模式和内在关系。这就意味着,数据挖掘不是一种用来证明假说的方法,而是用来构建各种各样的假说的方法。
数据挖掘不能告诉你这些问题的答案,他只能告诉你,A和B可能存在相关关系,但是他无法告诉你A和B存在什么相关关系。机器学习是从假设空间H中寻找假设函数g近似目标函数f。数据挖掘是从大量的数据相互之间的特性。
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