2大數據的挖掘方法(大數據挖掘常用的方法)
1.大數據挖掘常用的方法有哪些
1. Analytic Visualizations（可視化分析）
不管是對數據分析專(zhuān)家還是普通用戶(hù)，數據可視化是數據分析工具最基本的要求。可視化可以直觀(guān)的展示數據，讓數據自己說(shuō)話(huà)，讓觀(guān)眾聽(tīng)到結果。
2. Data Mining Algorithms（數據挖掘算法）
可視化是給人看的，數據挖掘就是給機器看的。集群、分割、孤立點(diǎn)分析還有其他的算法讓我們深入數據內部，挖掘價(jià)值。這些算法不僅要處理大數據的量，也要處理大數據的速度。
3. Predictive Analytic Capabilities（預測性分析能力）
數據挖掘可以讓分析員更好的理解數據，而預測性分析可以讓分析員根據可視化分析和數據挖掘的結果做出一些預測性的判斷。
4. Semantic Engines（語(yǔ)義引擎）
由于非結構化數據的多樣性帶來(lái)了數據分析的新的挑戰，需要一系列的工具去解析，提取，分析數據。語(yǔ)義引擎需要被設計成能夠從“文檔”中智能提取信息。
5. Data Quality and Master Data Management（數據質(zhì)量和數據管理）
數據質(zhì)量和數據管理是一些管理方面的最佳實(shí)踐。通過(guò)標準化的流程和工具對數據進(jìn)行處理可以保證一個(gè)預先定義好的高質(zhì)量的分析結果。
2.常見(jiàn)的數據挖掘方法有哪些
在大數據時(shí)代，數據挖掘是最關(guān)鍵的工作。大數據的挖掘是從海量、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的大型數據庫中發(fā)現隱含在其中有價(jià)值的、潛在有用的信息和知識的過(guò)程，也是一種決策支持過(guò)程。其主要基于人工智能，機器學(xué)習，模式學(xué)習，統計學(xué)等。通過(guò)對大數據高度自動(dòng)化地分析，做出歸納性的推理，從中挖掘出潛在的模式，可以幫助企業(yè)、商家、用戶(hù)調整市場(chǎng)政策、減少風(fēng)險、理性面對市場(chǎng)，并做出正確的決策。目前，在很多領(lǐng)域尤其是在商業(yè)領(lǐng)域如銀行、電信、電商等，數據挖掘可以解決很多問(wèn)題，包括市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)策略制定、背景分析、企業(yè)管理危機等。大數據的挖掘常用的方法有分類(lèi)、回歸分析、聚類(lèi)、關(guān)聯(lián)規則、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )方法、Web 數據挖掘等。這些方法從不同的角度對數據進(jìn)行挖掘。
(1)分類(lèi)。分類(lèi)是找出數據庫中的一組數據對象的共同特點(diǎn)并按照分類(lèi)模式將其劃分為不同的類(lèi)，其目的是通過(guò)分類(lèi)模型，將數據庫中的數據項映射到摸個(gè)給定的類(lèi)別中。可以應用到涉及到應用分類(lèi)、趨勢預測中，如淘寶商鋪將用戶(hù)在一段時(shí)間內的購買(mǎi)情況劃分成不同的類(lèi)，根據情況向用戶(hù)推薦關(guān)聯(lián)類(lèi)的商品，從而增加商鋪的銷(xiāo)售量。
(2)回歸分析。回歸分析反映了數據庫中數據的屬性值的特性，通過(guò)函數表達數據映射的關(guān)系來(lái)發(fā)現屬性值之間的依賴(lài)關(guān)系。它可以應用到對數據序列的預測及相關(guān)關(guān)系的研究中去。在市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)中，回歸分析可以被應用到各個(gè)方面。如通過(guò)對本季度銷(xiāo)售的回歸分析，對下一季度的銷(xiāo)售趨勢作出預測并做出針對性的營(yíng)銷(xiāo)改變。
(3)聚類(lèi)。聚類(lèi)類(lèi)似于分類(lèi)，但與分類(lèi)的目的不同，是針對數據的相似性和差異性將一組數據分為幾個(gè)類(lèi)別。屬于同一類(lèi)別的數據間的相似性很大，但不同類(lèi)別之間數據的相似性很小，跨類(lèi)的數據關(guān)聯(lián)性很低。
(4)關(guān)聯(lián)規則。關(guān)聯(lián)規則是隱藏在數據項之間的關(guān)聯(lián)或相互關(guān)系，即可以根據一個(gè)數據項的出現推導出其他數據項的出現。關(guān)聯(lián)規則的挖掘過(guò)程主要包括兩個(gè)階段：第一階段為從海量原始數據中找出所有的高頻項目組；第二極端為從這些高頻項目組產(chǎn)生關(guān)聯(lián)規則。關(guān)聯(lián)規則挖掘技術(shù)已經(jīng)被廣泛應用于金融行業(yè)企業(yè)中用以預測客戶(hù)的需求，各銀行在自己的ATM 機上通過(guò)捆綁客戶(hù)可能感興趣的信息供用戶(hù)了解并獲取相應信息來(lái)改善自身的營(yíng)銷(xiāo)。
(5)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )方法。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )作為一種先進(jìn)的人工智能技術(shù)，因其自身自行處理、分布存儲和高度容錯等特性非常適合處理非線(xiàn)性的以及那些以模糊、不完整、不嚴密的知識或數據為特征的處理問(wèn)題，它的這一特點(diǎn)十分適合解決數據挖掘的問(wèn)題。典型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型主要分為三大類(lèi)：第一類(lèi)是以用于分類(lèi)預測和模式識別的前饋式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型，其主要代表為函數型網(wǎng)絡(luò )、感知機；第二類(lèi)是用于聯(lián)想記憶和優(yōu)化算法的反饋式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型，以Hopfield 的離散模型和連續模型為代表。第三類(lèi)是用于聚類(lèi)的自組織映射方法，以ART 模型為代表。雖然神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )有多種模型及算法，但在特定領(lǐng)域的數據挖掘中使用何種模型及算法并沒(méi)有統一的規則，而且人們很難理解網(wǎng)絡(luò )的學(xué)習及決策過(guò)程。
(6)Web數據挖掘。Web數據挖掘是一項綜合性技術(shù)，指Web 從文檔結構和使用的集合C 中發(fā)現隱含的模式P，如果將C看做是輸入，P 看做是輸出，那么Web 挖掘過(guò)程就可以看做是從輸入到輸出的一個(gè)映射過(guò)程。其流程：發(fā)現資源；信息選擇和預處理；模式識別；模式分析。
當前越來(lái)越多的Web 數據都是以數據流的形式出現的，因此對Web 數據流挖掘就具有很重要的意義。目前常用的Web數據挖掘算法有：PageRank算法，HITS算法以及LOGSOM 算法。這三種算法提到的用戶(hù)都是籠統的用戶(hù)，并沒(méi)有區分用戶(hù)的個(gè)體。目前Web 數據挖掘面臨著(zhù)一些問(wèn)題，包括：用戶(hù)的分類(lèi)問(wèn)題、網(wǎng)站內容時(shí)效性問(wèn)題，用戶(hù)在頁(yè)面停留時(shí)間問(wèn)題，頁(yè)面的鏈入與鏈出數問(wèn)題等。在Web 技術(shù)高速發(fā)展的今天，這些問(wèn)題仍舊值得研究并加以解決。
3.大數據挖掘方法有哪些
謝邀。
大數據挖掘的方法：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )方法神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )由于本身良好的魯棒性、自組織自適應性、并行處理、分布存儲和高度容錯等特性非常適合解決數據挖掘的問(wèn)題，因此近年來(lái)越來(lái)越受到人們的關(guān)注。遺傳算法遺傳算法是一種基于生物自然選擇與遺傳機理的隨機搜索算法，是一種仿生全局優(yōu)化方法。
遺傳算法具有的隱含并行性、易于和其它模型結合等性質(zhì)使得它在數據挖掘中被加以應用。決策樹(shù)方法決策樹(shù)是一種常用于預測模型的算法，它通過(guò)將大量數據有目的分類(lèi)，從中找到一些有價(jià)值的，潛在的信息。
它的主要優(yōu)點(diǎn)是描述簡(jiǎn)單，分類(lèi)速度快，特別適合大規模的數據處理。粗集方法粗集理論是一種研究不精確、不確定知識的數學(xué)工具。
粗集方法有幾個(gè)優(yōu)點(diǎn)：不需要給出額外信息；簡(jiǎn)化輸入信息的表達空間；算法簡(jiǎn)單，易于操作。粗集處理的對象是類(lèi)似二維關(guān)系表的信息表。
覆蓋正例排斥反例方法它是利用覆蓋所有正例、排斥所有反例的思想來(lái)尋找規則。首先在正例集合中任選一個(gè)種子，到反例集合中逐個(gè)比較。
與字段取值構成的選擇子相容則舍去，相反則保留。按此思想循環(huán)所有正例種子，將得到正例的規則（選擇子的合取式）。
統計分析方法在數據庫字段項之間存在兩種關(guān)系：函數關(guān)系和相關(guān)關(guān)系，對它們的分析可采用統計學(xué)方法，即利用統計學(xué)原理對數據庫中的信息進(jìn)行分析。可進(jìn)行常用統計、回歸分析、相關(guān)分析、差異分析等。
模糊集方法即利用模糊集合理論對實(shí)際問(wèn)題進(jìn)行模糊評判、模糊決策、模糊模式識別和模糊聚類(lèi)分析。系統的復雜性越高，模糊性越強，一般模糊集合理論是用隸屬度來(lái)刻畫(huà)模糊事物的亦此亦彼性的。
4.收集大數據的方法有哪些
主要有分類(lèi)、回歸分析、聚類(lèi)、關(guān)聯(lián)規則、特征、變化和偏差分析、Web頁(yè)挖掘等，它們分別從不同的角度對數據進(jìn)行挖掘。
分類(lèi)是找出數據庫中一組數據對象的共同特點(diǎn)并按照分類(lèi)模式將其劃分為不同的類(lèi)，其目的是通過(guò)分類(lèi)模型，將數據庫中的數據項映射到某個(gè)給定的類(lèi)別。回歸分析方法反映的是事務(wù)數據庫中屬性值在時(shí)間上的特征，產(chǎn)生一個(gè)將數據項映射到一個(gè)實(shí)值預測變量的函數，發(fā)現變量或屬性間的依賴(lài)關(guān)系，其主要研究問(wèn)題包括數據序列的趨勢特征、數據序列的預測以及數據間的相關(guān)關(guān)系等。
擴展資料：傳統的聚類(lèi)分析計算方法主要有如下幾種：1、劃分方法（partitioning methods） 給定一個(gè)有N個(gè)元組或者紀錄的數據集，分裂法將構造K個(gè)分組，每一個(gè)分組就代表一個(gè)聚類(lèi)，K<N。而且這K個(gè)分組滿(mǎn)足下列條件：（1） 每一個(gè)分組至少包含一個(gè)數據紀錄。
（2）每一個(gè)數據紀錄屬于且僅屬于一個(gè)分組（注意：這個(gè)要求在某些模糊聚類(lèi)算法中可以放寬）；對于給定的K，算法首先給出一個(gè)初始的分組方法，以后通過(guò)反復迭代的方法改變分組，使得每一次改進(jìn)之后的分組方案都較前一次好。而所謂好的標準就是：同一分組中的記錄越近越好，而不同分組中的紀錄越遠越好。
使用這個(gè)基本思想的算法有：K-MEANS算法、K-MEDOIDS算法、CLARANS算法；大部分劃分方法是基于距離的。給定要構建的分區數k，劃分方法首先創(chuàng )建一個(gè)初始化劃分。
然后，它采用一種迭代的重定位技術(shù)，通過(guò)把對象從一個(gè)組移動(dòng)到另一個(gè)組來(lái)進(jìn)行劃分。一個(gè)好的劃分的一般準備是：同一個(gè)簇中的對象盡可能相互接近或相關(guān)，而不同的簇中的對象盡可能遠離或不同。
還有許多評判劃分質(zhì)量的其他準則。傳統的劃分方法可以擴展到子空間聚類(lèi)，而不是搜索整個(gè)數據空間。
當存在很多屬性并且數據稀疏時(shí)，這是有用的。為了達到全局最優(yōu)，基于劃分的聚類(lèi)可能需要窮舉所有可能的劃分，計算量極大。
實(shí)際上，大多數應用都采用了流行的啟發(fā)式方法，如k-均值和k-中心算法，漸近的提高聚類(lèi)質(zhì)量，逼近局部最優(yōu)解。這些啟發(fā)式聚類(lèi)方法很適合發(fā)現中小規模的數據庫中小規模的數據庫中的球狀簇。
為了發(fā)現具有復雜形狀的簇和對超大型數據集進(jìn)行聚類(lèi)，需要進(jìn)一步擴展基于劃分的方法。2、層次方法（hierarchical methods） 這種方法對給定的數據集進(jìn)行層次似的分解，直到某種條件滿(mǎn)足為止。
具體又可分為“自底向上”和“自頂向下”兩種方案。例如在“自底向上”方案中，初始時(shí)每一個(gè)數據紀錄都組成一個(gè)單獨的組，在接下來(lái)的迭代中，它把那些相互鄰近的組合并成一個(gè)組，直到所有的記錄組成一個(gè)分組或者某個(gè)條件滿(mǎn)足為止。
代表算法有：BIRCH算法、CURE算法、CHAMELEON算法等；層次聚類(lèi)方法可以是基于距離的或基于密度或連通性的。層次聚類(lèi)方法的一些擴展也考慮了子空間聚類(lèi)。
層次方法的缺陷在于，一旦一個(gè)步驟（合并或分裂）完成，它就不能被撤銷(xiāo)。這個(gè)嚴格規定是有用的，因為不用擔心不同選擇的組合數目，它將產(chǎn)生較小的計算開(kāi)銷(xiāo)。
然而這種技術(shù)不能更正錯誤的決定。已經(jīng)提出了一些提高層次聚類(lèi)質(zhì)量的方法。
在統計學(xué)中，回歸分析（regression analysis）指的是確定兩種或兩種以上變量間相互依賴(lài)的定量關(guān)系的一種統計分析方法。回歸分析按照涉及的變量的多少，分為一元回歸和多元回歸分析。
按照因變量的多少，可分為簡(jiǎn)單回歸分析和多重回歸分析；按照自變量和因變量之間的關(guān)系類(lèi)型，可分為線(xiàn)性回歸分析和非線(xiàn)性回歸分析。在大數據分析中，回歸分析是一種預測性的建模技術(shù)，它研究的是因變量（目標）和自變量（預測器）之間的關(guān)系。
這種技術(shù)通常用于預測分析，時(shí)間序列模型以及發(fā)現變量之間的因果關(guān)系。例如，司機的魯莽駕駛與道路交通事故數量之間的關(guān)系，最好的研究方法就是回歸。
1、Linear Regression線(xiàn)性回歸 它是最為人熟知的建模技術(shù)之一。線(xiàn)性回歸通常是人們在學(xué)習預測模型時(shí)首選的技術(shù)之一。
在這種技術(shù)中，因變量是連續的，自變量可以是連續的也可以是離散的，回歸線(xiàn)的性質(zhì)是線(xiàn)性的。線(xiàn)性回歸使用最佳的擬合直線(xiàn)（也就是回歸線(xiàn)）在因變量（Y）和一個(gè)或多個(gè)自變量（X）之間建立一種關(guān)系。
多元線(xiàn)性回歸可表示為Y=a+b1X +b2X2+ e，其中a表示截距，b表示直線(xiàn)的斜率，e是誤差項。多元線(xiàn)性回歸可以根據給定的預測變量（s）來(lái)預測目標變量的值。
2、Polynomial Regression多項式回歸 對于一個(gè)回歸方程，如果自變量的指數大于1，那么它就是多項式回歸方程。如下方程所示：y=a+bx2，在這種回歸技術(shù)中，最佳擬合線(xiàn)不是直線(xiàn)。
而是一個(gè)用于擬合數據點(diǎn)的曲線(xiàn)。參考資料：百度百科-回歸分析 參考資料：百度百科-聚類(lèi) 參考資料：百度百科-分類(lèi) 參考資料：百度百科-關(guān)聯(lián)規則。
5.大數據挖掘常用的方法有哪些
利用數據挖掘進(jìn)行數據分析常用的方法主要有分類(lèi)、回歸分析、聚類(lèi)、關(guān)聯(lián)規則、特征、變化和偏差分析、Web頁(yè)挖掘等，它們分別從不同的角度對數據進(jìn)行挖掘。
分類(lèi)是找出數據庫中一組數據對象的共同特點(diǎn)并按照分類(lèi)模式將其劃分為不同的類(lèi)，其目的是通過(guò)分類(lèi)模型，將數據庫中的數據項映射到某個(gè)給定的類(lèi)別。 回歸分析方法反映的是事務(wù)數據庫中屬性值在時(shí)間上的特征，產(chǎn)生一個(gè)將數據項映射到一個(gè)實(shí)值預測變量的函數，發(fā)現變量或屬性間的依賴(lài)關(guān)系，其主要研究問(wèn)題包括數據序列的趨勢特征、數據序列的預測以及數據間的相關(guān)關(guān)系等。
聚類(lèi)分析是把一組數據按照相似性和差異性分為幾個(gè)類(lèi)別，其目的是使得屬于同一類(lèi)別的數據間的相似性盡可能大，不同類(lèi)別中的數據間的相似性盡可能小。 關(guān)聯(lián)規則是描述數據庫中數據項之間所存在的關(guān)系的規則，即根據一個(gè)事務(wù)中某些項的出現可導出另一些項在同一事務(wù)中也出現，即隱藏在數據間的關(guān)聯(lián)或相互關(guān)系。
特征分析是從數據庫中的一組數據中提取出關(guān)于這些數據的特征式，這些特征式表達了該數據集的總體特征。 。
6.大數據分析的常用方法有哪些
總的分兩種：
1 列表法
將實(shí)驗數據按一定規律用列表方式表達出來(lái)是記錄和處理實(shí)驗數據最常用的方法。表格的設計要求對應關(guān)系清楚、簡(jiǎn)單明了、有利于發(fā)現相關(guān)量之間的物理關(guān)系；此外還要求在標題欄中注明物理量名稱(chēng)、符號、數量級和單位等；根據需要還可以列出除原始數據以外的計算欄目和統計欄目等。最后還要求寫(xiě)明表格名稱(chēng)、主要測量?jì)x器的型號、量程和準確度等級、有關(guān)環(huán)境條件參數如溫度、濕度等。
2 作圖法
作圖法可以最醒目地表達物理量間的變化關(guān)系。從圖線(xiàn)上還可以簡(jiǎn)便求出實(shí)驗需要的某些結果（如直線(xiàn)的斜率和截距值等），讀出沒(méi)有進(jìn)行觀(guān)測的對應點(diǎn)（內插法），或在一定條件下從圖線(xiàn)的延伸部分讀到測量范圍以外的對應點(diǎn)（外推法）。此外，還可以把某些復雜的函數關(guān)系，通過(guò)一定的變換用直線(xiàn)圖表示出來(lái)。例如半導體熱敏電阻的電阻與溫度關(guān)系為，取對數后得到，若用半對數坐標紙，以lgR為縱軸，以1/T為橫軸畫(huà)圖，則為一條直線(xiàn)。
7.大數據挖掘技術(shù)主要有哪些
大數據環(huán)境有以下這些特點(diǎn)， 因此涉及的挖掘技術(shù)也與之對應：
1.數據來(lái)源多， 大數據挖掘的研究對象往往不只涉及一個(gè)業(yè)務(wù)系統， 肯定是多個(gè)系統的融合分析， 因此，需要強大的ETL技術(shù)， 將多個(gè)系統的數據整合到一起， 并且， 多個(gè)系統的數據可能標準不同， 需要清洗。
2.數據的維度高， 整合起來(lái)的數據就不只傳統數據挖掘的那一些維度了， 可能成百上千維， 這需要降維技術(shù)了。
3.大數據量的計算， 在單臺服務(wù)器上是計算不了的， 這就需要使用分布式計算， 所以要掌握各種分布式計算框架， 像hadoop, spark之類(lèi)， 需要掌握機器學(xué)習算法的分布式實(shí)現。
