什么是數(shù)據(jù)挖掘？數(shù)據(jù)挖掘的內(nèi)容與過程是什么？數(shù)據(jù)挖掘經(jīng)過幾十年的發(fā)展和無數(shù)專家學者的研究，已經(jīng)提出了一個完整的過程框架。其中的關鍵是通過獲取正確、完整、綜合的數(shù)據(jù)，進行數(shù)據(jù)深入分析，尋找到有用的信息。接下來就由小編為您介紹數(shù)據(jù)挖掘，數(shù)據(jù)挖掘的內(nèi)容有哪些。

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數(shù)據(jù)挖掘

一、數(shù)據(jù)挖掘的定義與分類

將隱藏在數(shù)據(jù)庫中的大量數(shù)據(jù)背后的重要信息，并為企業(yè)創(chuàng)造了許多潛在的利潤空間，針對這樣一個海量數(shù)據(jù)庫中挖掘數(shù)據(jù)信息的技術叫做數(shù)據(jù)挖掘(DM)。

按數(shù)據(jù)庫的類型進行：關系型數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)挖掘，數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)挖掘，面向?qū)ο蟮耐诰?，空間數(shù)據(jù)庫的挖掘，正文庫和多媒體數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)挖掘。

按照知識類別劃分：關聯(lián)，特征描述，分類分析，聚類分析，趨勢，偏差分析。

根據(jù)知識的抽象層：一般的文化知識、基本知識、多層次的知識。

二、數(shù)據(jù)挖掘的內(nèi)容（步驟）

01、業(yè)務理解（BusinessUnderstanding）

假設你在一家外貿(mào)公司工作，一天，你的老板突然對你說：“小明啊，你能不能訓練一個模型來預測下一年的公司利潤？”

在業(yè)務需求方面，要解決這個問題，首先要弄清需求是什么，這被稱為業(yè)務理解，也可以稱為業(yè)務理解。例如，你要弄清楚什么是利潤，利潤的構成是怎樣的，利潤受什么影響，同時老板說利潤是利潤還是毛利等等。商業(yè)理解，主要是理解數(shù)據(jù)挖掘要解決的業(yè)務問題。企業(yè)發(fā)起數(shù)據(jù)挖掘，就是要對企業(yè)進行賦能，所以我們必須從商業(yè)或者商業(yè)的角度去了解項目的最終目標，去分析整個問題所涉及的資源、范圍、情景，甚至風險、意外等等。由生意起家，做生意。

02、數(shù)據(jù)理解（DataUnderstanding）

了解問題，也要了解解決問題所需的數(shù)據(jù)。例如，這時，你的老板又對你說：“小明啊，我要改變需求，能不能多做一些模型，把競品公司明年的利潤都算出來，我想對比一下。”不過「巧婦難為無米之炊」，你根本沒有這份資料，這樣的需求也無法完成。雖然數(shù)據(jù)理解階段從收集數(shù)據(jù)開始，但是我認為重點是基于對業(yè)務的理解，并清楚地了解我們可以得到的數(shù)據(jù)，知道哪些數(shù)據(jù)可能會影響到目標，哪些是多余的數(shù)據(jù)，哪些數(shù)據(jù)存在缺陷或缺失，等等。

03、數(shù)據(jù)準備(數(shù)據(jù)預置)

以上兩步完成之后，就可以準備數(shù)據(jù)了。你們要找到銷售數(shù)據(jù)，找采購數(shù)據(jù)要買，找財務要各種收入、支出數(shù)據(jù)，然后整理所有要用的數(shù)據(jù)，想辦法補全那些丟失的數(shù)據(jù)，計算各種統(tǒng)計值等。數(shù)據(jù)化就是根據(jù)原始數(shù)據(jù)，建立數(shù)據(jù)挖掘模型所需的全部數(shù)據(jù)集，包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)補全、數(shù)據(jù)整合、數(shù)據(jù)轉換、特征提取等一系列動作。

04、建造模式(Modeling)

還可以稱之為訓練模型，在此階段，我們將向算法提供準備好的數(shù)據(jù)，因此這一階段主要要解決技術方面的問題，將選擇多種算法模型進行數(shù)據(jù)處理，讓模型學習數(shù)據(jù)的規(guī)律，并輸出模型用于后續(xù)的工作。對同一數(shù)據(jù)挖掘中的問題類型，可以選擇多種方法。假如要使用多項技術，則要分別對待每個要使用的技術。有些建模方法對數(shù)據(jù)形式有具體的要求，如SVM算法只能輸入數(shù)值型數(shù)據(jù)等。所以，在這個階段，返回數(shù)據(jù)準備階段執(zhí)行某些任務有時是很有必要的。

05、評估模式(評估)

本研究建立了模型評價階段一種或多種優(yōu)質(zhì)模型。但模型的效果如何，是否能夠滿足我們的業(yè)務需求，這需要使用各種評估方法、評估指標，甚至是讓業(yè)務人員參與其中，全面地評估模型，回顧在構建模型時所采取的每一步驟，以確保模型達到目標。評價結束后會出現(xiàn)兩種情況，一個是通過評估，進入進入上線階段，另一個是評估沒有通過，然后再進行迭代更新。

06、部署模式(Deployment)

收集數(shù)據(jù)，研究算法模型，經(jīng)過多方評估，最終進入部署階段。在這一點上，還需要解決一些實際問題，如長時間運行的模型是否有足夠的機器支持、數(shù)據(jù)量和并發(fā)性程度是否會導致已部署的服務問題等。

     然而，數(shù)據(jù)挖掘的生命周期可能并沒有結束，某些特殊情況可能仍無法解決，而且，隨著新數(shù)據(jù)的產(chǎn)生和變化，在后續(xù)過程中，我們的模型仍會發(fā)生某些變化。因此，部署是挖掘項目的結束和數(shù)據(jù)挖掘項目的開始。以上就是小編為您帶來的數(shù)據(jù)挖掘，數(shù)據(jù)挖掘的內(nèi)容有哪些。