① 什么是数据挖掘

数据挖掘是从大量的数据中，抽取出潜在的、有价值的知识（模型或规则）的过程。
1. 数据挖掘能做什么？
1)数据挖掘能做以下六种不同事情（分析方法）：
· 分类 （Classification）
· 估值（Estimation）
· 预言（Prediction）
· 相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）
· 聚集（Clustering）
· 描述和可视化（Des cription and Visualization）
2)数据挖掘分类

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。
· 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
· 分类、估值、预言属于直接数据挖掘；后三种属于间接数据挖掘
3)各种分析方法的简介
· 分类 （Classification）

首先从数据中选出已经分好类的训练集，在该训练集上运用数据挖掘分类的技术，建立分

类模型，对于没有分类的数据进行分类。

例子：
a. 信用卡申请者，分类为低、中、高风险
b. 分配客户到预先定义的客户分片

注意： 类的个数是确定的，预先定义好的
· 估值（Estimation）

估值与分类类似，不同之处在于，分类描述的是离散型变量的输出，而估值处理连续值的

输出；分类的类别是确定数目的，估值的量是不确定的。

例子：
a. 根据购买模式，估计一个家庭的孩子个数
b. 根据购买模式，估计一个家庭的收入
c. 估计real estate的价值

一般来说，估值可以作为分类的前一步工作。给定一些输入数据，通过估值，得到未知的

连续变量的值，然后，根据预先设定的阈值，进行分类。例如：银行对家庭贷款业务，运

用估值，给各个客户记分（Score 0~1）。然后，根据阈值，将贷款级别分类。
· 预言（Prediction）

通常，预言是通过分类或估值起作用的，也就是说，通过分类或估值得出模型，该模型用

于对未知变量的预言。从这种意义上说，预言其实没有必要分为一个单独的类。

预言其目的是对未来未知变量的预测，这种预测是需要时间来验证的，即必须经过一定时

间后，才知道预言准确性是多少。
· 相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）

决定哪些事情将一起发生。

例子：
a. 超市中客户在购买A的同时，经常会购买B，即A => B(关联规则)

b. 客户在购买A后，隔一段时间，会购买B （序列分析）
· 聚集（Clustering）

聚集是对记录分组，把相似的记录在一个聚集里。聚集和分类的区别是聚集不依赖于预先

定义好的类，不需要训练集。

例子：
a. 一些特定症状的聚集可能预示了一个特定的疾病
b. 租VCD类型不相似的客户聚集，可能暗示成员属于不同的亚文化群

聚集通常作为数据挖掘的第一步。例如，"哪一种类的促销对客户响应最好？"，对于这一

类问题，首先对整个客户做聚集，将客户分组在各自的聚集里，然后对每个不同的聚集，

回答问题，可能效果更好。
· 描述和可视化（Des cription and Visualization）

是对数据挖掘结果的表示方式。
2.数据挖掘的商业背景

数据挖掘首先是需要商业环境中收集了大量的数据，然后要求挖掘的知识是有价值的。有

价值对商业而言，不外乎三种情况：降低开销；提高收入；增加股票价格。
1)数据挖掘作为研究工具 （Research）
2)数据挖掘提高过程控制（Process Improvement）
3)数据挖掘作为市场营销工具（Marketing）
4)数据挖掘作为客户关系管理CRM工具(Customer Relationship Management)

3.数据挖掘的技术背景
1)数据挖掘技术包括三个主要部分：算法和技术；数据；建模能力
2)数据挖掘和机器学习（Machine Learning）
· 机器学习是计算机科学和人工智能AI发展的产物
· 机器学习分为两种学习方式：自组织学习（如神经网络）；从例子中归纳出规则（如决

策树）
· 数据挖掘由来

数据挖掘是八十年代，投资AI研究项目失败后，AI转入实际应用时提出的。它是一个新兴

的，面向商业应用的AI研究。选择数据挖掘这一术语，表明了与统计、精算、长期从事预

言模型的经济学家之间没有技术的重叠。
3)数据挖掘和统计

统计也开始支持数据挖掘。统计本包括预言算法（回归）、抽样、基于经验的设计等
4)数据挖掘和决策支持系统
· 数据仓库
· OLAP（联机分析处理）、Data Mart（数据集市）、多维数据库
· 决策支持工具融合

将数据仓库、OLAP，数据挖掘融合在一起，构成企业决策分析环境。
4. 数据挖掘的社会背景

数据挖掘与个人预言：数据挖掘号称能通过历史数据的分析，预测客户的行为，而事实上

，客户自己可能都不明确自己下一步要作什么。所以，数据挖掘的结果，没有人们想象中

神秘，它不可能是完全正确的。

客户的行为是与社会环境相关连的，所以数据挖掘本身也受社会背景的影响。比如说，在

美国对银行信用卡客户信用评级的模型运行得非常成功，但是，它可能不适合中国

② 什么是云计算，数据挖掘技术和模糊运算技术

云计算是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉专及通过互联网来提供动态易属扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。

数据挖掘是数据库知识发现中的一个步骤。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。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。

模糊计算以模糊集理论为基础，它可以模拟人脑非精确、非线性的信息处理能力，在许多应用领域内都有用途。由于模糊计算方法可以表现事物本身性质的内在不确定性，因此它可以模拟人脑认识客观世界的非精确、非线性的信息处理能力。亦此亦彼的模糊逻辑。

③ 什么是数据挖掘

简单地说，数据挖掘是从大量数据中提取或‘挖掘’知识。该术语实际上有点用词不当。数据挖掘应当更正确地命名为‘从数据中挖掘知识’，不幸的是它有点长。许多人把数据挖掘视为另一个常用的术语‘数据库中知识发现’或KDD的同义词。而另一些人只是把数据挖掘视为数据库中知识发现过程的一个基本步骤。

  • 数据挖掘是一个用数据发现问题、解决问题的学科。

  • 通常通过对数据的探索、处理、分析或建模实现。

    • 我们可以看到数据挖掘具有以下几个特点：

    基于大量数据：并非说小数据量上就不可以进行挖掘，实际上大多数数据挖掘的算法都可以在小数据量上运行并得到结果。但是，一方面过小的数据量完全可以通过人工分析来总结规律，另一方面来说，小数据量常常无法反映出真实世界中的普遍特性。

    非平凡性：所谓非平凡，指的是挖掘出来的知识应该是不简单的，绝不能是类似某著名体育评论员所说的“经过我的计算，我发现了一个有趣的现象，到本场比赛结束 为止，这届世界杯的进球数和失球数是一样的。非常的巧合！”那种知识。这点看起来勿庸赘言，但是很多不懂业务知识的数据挖掘新手却常常犯这种错误。

    隐含性：数据挖掘是要发现深藏在数据内部的知识，而不是那些直接浮现在数据表面的信息。常用的BI工具，例如报表和OLAP，完全可以让用户找出这些信息。

    新奇性：挖掘出来的知识应该是以前未知的，否则只不过是验证了业务专家的经验而已。只有全新的知识，才可以帮助企业获得进一步的洞察力。

    价值性：挖掘的结果必须能给企业带来直接的或间接的效益。有人说数据挖掘只是“屠龙之技”，看起来神乎其神，却什么用处也没有。这只是一种误解，不可否认的 是在一些数据挖掘项目中，或者因为缺乏明确的业务目标，或者因为数据质量的不足，或者因为人们对改变业务流程的抵制，或者因为挖掘人员的经验不足，都会导 致效果不佳甚至完全没有效果。但大量的成功案例也在证明，数据挖掘的确可以变成提升效益的利器。