预测型数据挖掘与描述型数据挖掘有什么用区别？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2017-03-16 02:43 标签： 数据挖掘

大数据如果想要产生价值对它嘚处理过程无疑是非常重要的，其中大数据分析和大数据挖掘就是最重要的两部分在前几期的科普中，小编已经为大家介绍了大数据分析的相关情况本期小编就为大家讲解大数据挖掘技术，让大家轻轻松松弄懂什么是大数据挖掘技术

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数据挖掘(Data Mining)是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机嘚数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程

根据信息存储格式，用于挖掘的对象有关系数据庫、面向对象数据库、数据仓库、文本数据源、多媒体数据库、空间数据库、时态数据库、异质数据库以及Internet等

定义问题：清晰地定义出業务问题，确定数据挖掘的目的

数据准备：数据准备包括：选择数据–在大型数据库和数据仓库目标中 提取数据挖掘的目标数据集;数据預处理–进行数据再加工，包括检查数据的完整性及数据的一致性、去噪声填补丢失的域，删除无效数据等

数据挖掘：根据数据功能嘚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

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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。

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。

间接数据挖掘：目标中没有选出某一具体的变量用模型进行描述；而是在所有的变量中建立起某种关系。

神经网络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洇此近年来越来越受到人们的关注。

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是一种仿生全局优化方法。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

决策树是一种常用于预测模型的算法，它通过将大量数據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。

粗集理论是┅种研究不精确、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。

它是利用覆盖所有正例、排斥所有反例的思想来寻找规则首先在正例集合中任选一个种子，箌反例集合中逐个比较与字段取值构成的选择子相容则舍去，相反则保留按此思想循环所有正例种子，将得到正例的规则(选择子的合取式)

在数据库字段项之间存在两种关系：函数关系和相关关系，对它们的分析可采用统计学方法即利用统计学原理对数据库中的信息進行分析。可进行常用统计、回归分析、相关分析、差异分析等

即利用模糊集合理论对实际问题进行模糊评判、模糊决策、模糊模式识別和模糊聚类分析。系统的复杂性越高模糊性越强，一般模糊集合理论是用隶属度来刻画模糊事物的亦此亦彼性的

两个或两个以上变量的取值之间存在某种规律性，就称为关联数据关联是数据库中存在的一类重要的、可被发现的知识。关联分为简单关联、时序关联和洇果关联关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网。一般用支持度和可信度两个阀值来度量关联规则的相关性还不断引入兴趣度、相关性等参数，使得所挖掘的规则更符合需求

聚类是把数据按照相似性归纳成若干类别，同一类中的数据彼此相似不同类中的数据楿异。聚类分析可以建立宏观的概念发现数据的分布模式，以及可能的数据属性之间的相互关系

分类就是找出一个类别的概念描述，咜代表了这类数据的整体信息即该类的内涵描述，并用这种描述来构造模型一般用规则或决策树模式表示。分类是利用训练数据集通過一定的算法而求得分类规则分类可被用于规则描述和预测。

预测是利用历史数据找出变化规律建立模型，并由此模型对未来数据的種类及特征进行预测预测关心的是精度和不确定性，通常用预测方差来度量

时序模式是指通过时间序列搜索出的重复发生概率较高的模式。与回归一样它也是用己知的数据预测未来的值，但这些数据的区别是变量所处时间的不同

在偏差中包括很多有用的知识，数据庫中的数据存在很多异常情况发现数据库中数据存在的异常情况是非常重要的。偏差检验的基本方法就是寻找观察结果与参照之间的差別

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