2大數(shù)據(jù)的挖掘方法(大數(shù)據(jù)挖掘常用的方法)

1.大數(shù)據(jù)挖掘常用的方法有哪些

1. Analytic Visualizations（可視化分析）

不管是對(duì)數(shù)據(jù)分析專家還是普通用戶，數(shù)據(jù)可視化是數(shù)據(jù)分析工具最基本的要求?？梢暬梢灾庇^的展示數(shù)據(jù)，讓數(shù)據(jù)自己說話，讓觀眾聽到結(jié)果。

2. Data Mining Algorithms（數(shù)據(jù)挖掘算法）

可視化是給人看的，數(shù)據(jù)挖掘就是給機(jī)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(shù)據(jù)內(nèi)部，挖掘價(jià)值。這些算法不僅要處理大數(shù)據(jù)的量，也要處理大數(shù)據(jù)的速度。

3. Predictive Analytic Capabilities（預(yù)測(cè)性分析能力）

數(shù)據(jù)挖掘可以讓分析員更好的理解數(shù)據(jù)，而預(yù)測(cè)性分析可以讓分析員根據(jù)可視化分析和數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果做出一些預(yù)測(cè)性的判斷。

4. Semantic Engines（語義引擎）

由于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的多樣性帶來了數(shù)據(jù)分析的新的挑戰(zhàn)，需要一系列的工具去解析，提取，分析數(shù)據(jù)。語義引擎需要被設(shè)計(jì)成能夠從“文檔”中智能提取信息。

5. Data Quality and Master Data Management（數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理）

數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理是一些管理方面的最佳實(shí)踐。通過標(biāo)準(zhǔn)化的流程和工具對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理可以保證一個(gè)預(yù)先定義好的高質(zhì)量的分析結(jié)果。

2.常見的數(shù)據(jù)挖掘方法有哪些

在大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)挖掘是最關(guān)鍵的工作。大數(shù)據(jù)的挖掘是從海量、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的大型數(shù)據(jù)庫(kù)中發(fā)現(xiàn)隱含在其中有價(jià)值的、潛在有用的信息和知識(shí)的過程，也是一種決策支持過程。其主要基于人工智能，機(jī)器學(xué)習(xí)，模式學(xué)習(xí)，統(tǒng)計(jì)學(xué)等。通過對(duì)大數(shù)據(jù)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、用戶調(diào)整市場(chǎng)政策、減少風(fēng)險(xiǎn)、理性面對(duì)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(shù)據(jù)挖掘可以解決很多問題，包括市場(chǎng)營(yíng)銷策略制定、背景分析、企業(yè)管理危機(jī)等。大數(shù)據(jù)的挖掘常用的方法有分類、回歸分析、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法、Web 數(shù)據(jù)挖掘等。這些方法從不同的角度對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘。

(1)分類。分類是找出數(shù)據(jù)庫(kù)中的一組數(shù)據(jù)對(duì)象的共同特點(diǎn)并按照分類模式將其劃分為不同的類，其目的是通過分類模型，將數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)項(xiàng)映射到摸個(gè)給定的類別中?？梢詰?yīng)用到涉及到應(yīng)用分類、趨勢(shì)預(yù)測(cè)中，如淘寶商鋪將用戶在一段時(shí)間內(nèi)的購(gòu)買情況劃分成不同的類，根據(jù)情況向用戶推薦關(guān)聯(lián)類的商品，從而增加商鋪的銷售量。

(2)回歸分析?；貧w分析反映了數(shù)據(jù)庫(kù)中數(shù)據(jù)的屬性值的特性，通過函數(shù)表達(dá)數(shù)據(jù)映射的關(guān)系來發(fā)現(xiàn)屬性值之間的依賴關(guān)系。它可以應(yīng)用到對(duì)數(shù)據(jù)序列的預(yù)測(cè)及相關(guān)關(guān)系的研究中去。在市場(chǎng)營(yíng)銷中，回歸分析可以被應(yīng)用到各個(gè)方面。如通過對(duì)本季度銷售的回歸分析，對(duì)下一季度的銷售趨勢(shì)作出預(yù)測(cè)并做出針對(duì)性的營(yíng)銷改變。

(3)聚類。聚類類似于分類，但與分類的目的不同，是針對(duì)數(shù)據(jù)的相似性和差異性將一組數(shù)據(jù)分為幾個(gè)類別。屬于同一類別的數(shù)據(jù)間的相似性很大，但不同類別之間數(shù)據(jù)的相似性很小，跨類的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性很低。

(4)關(guān)聯(lián)規(guī)則。關(guān)聯(lián)規(guī)則是隱藏在數(shù)據(jù)項(xiàng)之間的關(guān)聯(lián)或相互關(guān)系，即可以根據(jù)一個(gè)數(shù)據(jù)項(xiàng)的出現(xiàn)推導(dǎo)出其他數(shù)據(jù)項(xiàng)的出現(xiàn)。關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘過程主要包括兩個(gè)階段：第一階段為從海量原始數(shù)據(jù)中找出所有的高頻項(xiàng)目組；第二極端為從這些高頻項(xiàng)目組產(chǎn)生關(guān)聯(lián)規(guī)則。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于金融行業(yè)企業(yè)中用以預(yù)測(cè)客戶的需求，各銀行在自己的ATM 機(jī)上通過捆綁客戶可能感興趣的信息供用戶了解并獲取相應(yīng)信息來改善自身的營(yíng)銷。

(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(chǔ)和高度容錯(cuò)等特性非常適合處理非線性的以及那些以模糊、不完整、不嚴(yán)密的知識(shí)或數(shù)據(jù)為特征的處理問題，它的這一特點(diǎn)十分適合解決數(shù)據(jù)挖掘的問題。典型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型主要分為三大類：第一類是以用于分類預(yù)測(cè)和模式識(shí)別的前饋式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，其主要代表為函數(shù)型網(wǎng)絡(luò)、感知機(jī)；第二類是用于聯(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(xù)模型為代表。第三類是用于聚類的自組織映射方法，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(shù)據(jù)挖掘中使用何種模型及算法并沒有統(tǒng)一的規(guī)則，而且人們很難理解網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)及決策過程。

(6)Web數(shù)據(jù)挖掘。Web數(shù)據(jù)挖掘是一項(xiàng)綜合性技術(shù)，指Web 從文檔結(jié)構(gòu)和使用的集合C 中發(fā)現(xiàn)隱含的模式P，如果將C看做是輸入，P 看做是輸出，那么Web 挖掘過程就可以看做是從輸入到輸出的一個(gè)映射過程。其流程：發(fā)現(xiàn)資源；信息選擇和預(yù)處理；模式識(shí)別；模式分析。

當(dāng)前越來越多的Web 數(shù)據(jù)都是以數(shù)據(jù)流的形式出現(xiàn)的，因此對(duì)Web 數(shù)據(jù)流挖掘就具有很重要的意義。目前常用的Web數(shù)據(jù)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都是籠統(tǒng)的用戶，并沒有區(qū)分用戶的個(gè)體。目前Web 數(shù)據(jù)挖掘面臨著一些問題，包括：用戶的分類問題、網(wǎng)站內(nèi)容時(shí)效性問題，用戶在頁面停留時(shí)間問題，頁面的鏈入與鏈出數(shù)問題等。在Web 技術(shù)高速發(fā)展的今天，這些問題仍舊值得研究并加以解決。

3.大數(shù)據(jù)挖掘方法有哪些

謝邀。

大數(shù)據(jù)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(yīng)性、并行處理、分布存儲(chǔ)和高度容錯(cuò)等特性非常適合解決數(shù)據(jù)挖掘的問題，因此近年來越來越受到人們的關(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(jī)理的隨機(jī)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(jié)合等性質(zhì)使得它在數(shù)據(jù)挖掘中被加以應(yīng)用。決策樹方法決策樹是一種常用于預(yù)測(cè)模型的算法，它通過將大量數(shù)據(jù)有目的分類，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，分類速度快，特別適合大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理。粗集方法粗集理論是一種研究不精確、不確定知識(shí)的數(shù)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(dá)空間；算法簡(jiǎn)單，易于操作。粗集處理的對(duì)象是類似二維關(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尋找規(guī)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(gòu)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(guī)則（選擇子的合取式）。

統(tǒng)計(jì)分析方法在數(shù)據(jù)庫(kù)字段項(xiàng)之間存在兩種關(guān)系：函數(shù)關(guān)系和相關(guān)關(guān)系，對(duì)它們的分析可采用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法，即利用統(tǒng)計(jì)學(xué)原理對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)中的信息進(jìn)行分析。可進(jìn)行常用統(tǒng)計(jì)、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(duì)實(shí)際問題進(jìn)行模糊評(píng)判、模糊決策、模糊模式識(shí)別和模糊聚類分析。系統(tǒng)的復(fù)雜性越高，模糊性越強(qiáng)，一般模糊集合理論是用隸屬度來刻畫模糊事物的亦此亦彼性的。

4.收集大數(shù)據(jù)的方法有哪些

主要有分類、回歸分析、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則、特征、變化和偏差分析、Web頁挖掘等，它們分別從不同的角度對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘。

分類是找出數(shù)據(jù)庫(kù)中一組數(shù)據(jù)對(duì)象的共同特點(diǎn)并按照分類模式將其劃分為不同的類，其目的是通過分類模型，將數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)項(xiàng)映射到某個(gè)給定的類別?；貧w分析方法反映的是事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)中屬性值在時(shí)間上的特征，產(chǎn)生一個(gè)將數(shù)據(jù)項(xiàng)映射到一個(gè)實(shí)值預(yù)測(cè)變量的函數(shù)，發(fā)現(xiàn)變量或?qū)傩蚤g的依賴關(guān)系，其主要研究問題包括數(shù)據(jù)序列的趨勢(shì)特征、數(shù)據(jù)序列的預(yù)測(cè)以及數(shù)據(jù)間的相關(guān)關(guān)系等。

擴(kuò)展資料：傳統(tǒng)的聚類分析計(jì)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(jì)錄的數(shù)據(jù)集，分裂法將構(gòu)造K個(gè)分組，每一個(gè)分組就代表一個(gè)聚類，K<N。而且這K個(gè)分組滿足下列條件：（1） 每一個(gè)分組至少包含一個(gè)數(shù)據(jù)紀(jì)錄。

（2）每一個(gè)數(shù)據(jù)紀(jì)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算法中可以放寬）；對(duì)于給定的K，算法首先給出一個(gè)初始的分組方法，以后通過反復(fù)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(biāo)準(zhǔn)就是：同一分組中的記錄越近越好，而不同分組中的紀(jì)錄越遠(yuǎn)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(gòu)建的分區(qū)數(shù)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)，通過把對(duì)象從一個(gè)組移動(dòng)到另一個(gè)組來進(jìn)行劃分。一個(gè)好的劃分的一般準(zhǔn)備是：同一個(gè)簇中的對(duì)象盡可能相互接近或相關(guān)，而不同的簇中的對(duì)象盡可能遠(yuǎn)離或不同。

還有許多評(píng)判劃分質(zhì)量的其他準(zhǔn)則。傳統(tǒng)的劃分方法可以擴(kuò)展到子空間聚類，而不是搜索整個(gè)數(shù)據(jù)空間。

當(dāng)存在很多屬性并且數(shù)據(jù)稀疏時(shí)，這是有用的。為了達(dá)到全局最優(yōu)，基于劃分的聚類可能需要窮舉所有可能的劃分，計(jì)算量極大。

實(shí)際上，大多數(shù)應(yīng)用都采用了流行的啟發(fā)式方法，如k-均值和k-中心算法，漸近的提高聚類質(zhì)量，逼近局部最優(yōu)解。這些啟發(fā)式聚類方法很適合發(fā)現(xiàn)中小規(guī)模的數(shù)據(jù)庫(kù)中小規(guī)模的數(shù)據(jù)庫(kù)中的球狀簇。

為了發(fā)現(xiàn)具有復(fù)雜形狀的簇和對(duì)超大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行聚類，需要進(jìn)一步擴(kuò)展基于劃分的方法。2、層次方法（hierarchical methods） 這種方法對(duì)給定的數(shù)據(jù)集進(jìn)行層次似的分解，直到某種條件滿足為止。

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(shù)據(jù)紀(jì)錄都組成一個(gè)單獨(dú)的組，在接下來的迭代中，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)條件滿足為止。

代表算法有：BIRCH算法、CURE算法、CHAMELEON算法等；層次聚類方法可以是基于距離的或基于密度或連通性的。層次聚類方法的一些擴(kuò)展也考慮了子空間聚類。

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。這個(gè)嚴(yán)格規(guī)定是有用的，因?yàn)椴挥脫?dān)心不同選擇的組合數(shù)目，它將產(chǎn)生較小的計(jì)算開銷。

然而這種技術(shù)不能更正錯(cuò)誤的決定。已經(jīng)提出了一些提高層次聚類質(zhì)量的方法。

在統(tǒng)計(jì)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的定量關(guān)系的一種統(tǒng)計(jì)分析方法?；貧w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)系類型，可分為線性回歸分析和非線性回歸分析。在大數(shù)據(jù)分析中，回歸分析是一種預(yù)測(cè)性的建模技術(shù)，它研究的是因變量（目標(biāo)）和自變量（預(yù)測(cè)器）之間的關(guān)系。

這種技術(shù)通常用于預(yù)測(cè)分析，時(shí)間序列模型以及發(fā)現(xiàn)變量之間的因果關(guān)系。例如，司機(jī)的魯莽駕駛與道路交通事故數(shù)量之間的關(guān)系，最好的研究方法就是回歸。

1、Linear Regression線性回歸 它是最為人熟知的建模技術(shù)之一。線性回歸通常是人們?cè)趯W(xué)習(xí)預(yù)測(cè)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(xù)的，自變量可以是連續(xù)的也可以是離散的，回歸線的性質(zhì)是線性的。線性回歸使用最佳的擬合直線（也就是回歸線）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。

多元線性回歸可表示為Y=a+b1X +b2X2+ e，其中a表示截距，b表示直線的斜率，e是誤差項(xiàng)。多元線性回歸可以根據(jù)給定的預(yù)測(cè)變量（s）來預(yù)測(cè)目標(biāo)變量的值。

2、Polynomial Regression多項(xiàng)式回歸 對(duì)于一個(gè)回歸方程，如果自變量的指數(shù)大于1，那么它就是多項(xiàng)式回歸方程。如下方程所示：y=a+bx2，在這種回歸技術(shù)中，最佳擬合線不是直線。

而是一個(gè)用于擬合數(shù)據(jù)點(diǎn)的曲線。參考資料：百度百科-回歸分析 參考資料：百度百科-聚類 參考資料：百度百科-分類 參考資料：百度百科-關(guān)聯(lián)規(guī)則。

5.大數(shù)據(jù)挖掘常用的方法有哪些

利用數(shù)據(jù)挖掘進(jìn)行數(shù)據(jù)分析常用的方法主要有分類、回歸分析、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則、特征、變化和偏差分析、Web頁挖掘等，它們分別從不同的角度對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘。

分類是找出數(shù)據(jù)庫(kù)中一組數(shù)據(jù)對(duì)象的共同特點(diǎn)并按照分類模式將其劃分為不同的類，其目的是通過分類模型，將數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)項(xiàng)映射到某個(gè)給定的類別。 回歸分析方法反映的是事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)中屬性值在時(shí)間上的特征，產(chǎn)生一個(gè)將數(shù)據(jù)項(xiàng)映射到一個(gè)實(shí)值預(yù)測(cè)變量的函數(shù)，發(fā)現(xiàn)變量或?qū)傩蚤g的依賴關(guān)系，其主要研究問題包括數(shù)據(jù)序列的趨勢(shì)特征、數(shù)據(jù)序列的預(yù)測(cè)以及數(shù)據(jù)間的相關(guān)關(guān)系等。

聚類分析是把一組數(shù)據(jù)按照相似性和差異性分為幾個(gè)類別，其目的是使得屬于同一類別的數(shù)據(jù)間的相似性盡可能大，不同類別中的數(shù)據(jù)間的相似性盡可能小。 關(guān)聯(lián)規(guī)則是描述數(shù)據(jù)庫(kù)中數(shù)據(jù)項(xiàng)之間所存在的關(guān)系的規(guī)則，即根據(jù)一個(gè)事務(wù)中某些項(xiàng)的出現(xiàn)可導(dǎo)出另一些項(xiàng)在同一事務(wù)中也出現(xiàn)，即隱藏在數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)或相互關(guān)系。

特征分析是從數(shù)據(jù)庫(kù)中的一組數(shù)據(jù)中提取出關(guān)于這些數(shù)據(jù)的特征式，這些特征式表達(dá)了該數(shù)據(jù)集的總體特征。 。

6.大數(shù)據(jù)分析的常用方法有哪些

總的分兩種：

1 列表法

將實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)按一定規(guī)律用列表方式表達(dá)出來是記錄和處理實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)最常用的方法。表格的設(shè)計(jì)要求對(duì)應(yīng)關(guān)系清楚、簡(jiǎn)單明了、有利于發(fā)現(xiàn)相關(guān)量之間的物理關(guān)系；此外還要求在標(biāo)題欄中注明物理量名稱、符號(hào)、數(shù)量級(jí)和單位等；根據(jù)需要還可以列出除原始數(shù)據(jù)以外的計(jì)算欄目和統(tǒng)計(jì)欄目等。最后還要求寫明表格名稱、主要測(cè)量?jī)x器的型號(hào)、量程和準(zhǔn)確度等級(jí)、有關(guān)環(huán)境條件參數(shù)如溫度、濕度等。

2 作圖法

作圖法可以最醒目地表達(dá)物理量間的變化關(guān)系。從圖線上還可以簡(jiǎn)便求出實(shí)驗(yàn)需要的某些結(jié)果（如直線的斜率和截距值等），讀出沒有進(jìn)行觀測(cè)的對(duì)應(yīng)點(diǎn)（內(nèi)插法），或在一定條件下從圖線的延伸部分讀到測(cè)量范圍以外的對(duì)應(yīng)點(diǎn)（外推法）。此外，還可以把某些復(fù)雜的函數(shù)關(guān)系，通過一定的變換用直線圖表示出來。例如半導(dǎo)體熱敏電阻的電阻與溫度關(guān)系為，取對(duì)數(shù)后得到，若用半對(duì)數(shù)坐標(biāo)紙，以lgR為縱軸，以1/T為橫軸畫圖，則為一條直線。

7.大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)主要有哪些

大數(shù)據(jù)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(duì)應(yīng)：

1.數(shù)據(jù)來源多， 大數(shù)據(jù)挖掘的研究對(duì)象往往不只涉及一個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)， 肯定是多個(gè)系統(tǒng)的融合分析， 因此，需要強(qiáng)大的ETL技術(shù)， 將多個(gè)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)整合到一起， 并且， 多個(gè)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)可能標(biāo)準(zhǔn)不同， 需要清洗。

2.數(shù)據(jù)的維度高， 整合起來的數(shù)據(jù)就不只傳統(tǒng)數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)量的計(jì)算， 在單臺(tái)服務(wù)器上是計(jì)算不了的， 這就需要使用分布式計(jì)算， 所以要掌握各種分布式計(jì)算框架， 像hadoop, spark之類， 需要掌握機(jī)器學(xué)習(xí)算法的分布式實(shí)現(xiàn)。