第1章数据挖掘简介

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1、Excel2007第1章数据挖掘简介第1章数据挖掘简介1.1数据挖掘的定义Dataminingistheprocessofseekinginterestingorvaluableinformationinlargedatabase.数据挖掘（data mining）是近年来数据库应用领域中相当热门的话题。数据挖掘一般是指在数据库或数据仓库中，利用各种分析方法与技术，对过去累积的大量繁杂数据进行分析、归纳与整合等工作，提取出有用的信息，例如趋势（trend）、模式（pattern）及相关性（relationship）等，并将其中有价值

2、的信息作为决策参考提供给决策者。通俗地说，数据挖掘就是从数据中发掘信息或知识，有人称为知识发现（knowledge discovery indatabase，KDD），也有人称为数据考古学（dataarcheology）、数据模式分析（datapatternanalysis）或功能相依分析（functionaldependencyanalysis）。目前，数据挖掘已经成为数据库系统、机器学习、统计方法等多个学科相互交叉的重要领域，而在实务界，越来越多的企业开始认识到，实施数据挖掘可以为企业带来更多潜在的商业机会。但我们对数据挖掘应有

3、一个正确的认知：数据挖掘不是一个无所不能的魔法。数据挖掘的种种工具都是从数据中发掘出各种可能成立的“预言”，并对其潜在价值加以“估计”，但数据挖掘本身并不能在实际中查证和确认这些假设，也不能判断这些假设的实际价值。1.2数据挖掘的重要性现代企业经常会搜集大量的数据，这些数据涵盖了市场、客户、供货商，及其竞争对手等重要信息，但是由于信息超载与无结构化，企业的决策者无法充分利用这些庞大的数据资源，仅能使用其中的一小部分，这可能导致决策失误，甚至出现决策错误。而借助数据挖掘技术，企业完全有能力从浩瀚的数据海洋中，挖掘出全面而又有价值的信息

4、和知识，并作为决策支持之用，进而形成企业独有的竞争优势。1.3数据挖掘的功能一般而言，数据挖掘包括下列五项功能，这些功能大多为成熟的计量和统计分析方法。1．分类（classification）按照分析个体的属性状态分别加以区分，并建立类组（class）。例如，将信用申请者的风险等级分为高风险、中风险和低风险三类。使用的方法有决策树（decision tree）5Excel2007第1章数据挖掘简介、判别分析（discriminant analysis）、类神经网络（artificial neural network），以及记忆基础推

5、理（memory-basedreasoning）等。2．估计（estimation）根据已有的数值型变量和相关的分类变量，以获得某一属性的估计值或预测值。例如，根据信用卡申请者的教育程度和从事职业来设定其信用额度。使用的方法有相关分析、Logistic回归及类神经网络等。3．预测（prediction）根据个体属性的已有观测值来估计该个体在某一属性上的预测值。例如，由顾客过去刷卡消费额预测其未来的刷卡消费额。使用的方法有回归分析、时间序列分析及类神经网络等。4．关联分组（affinitygrouping）从所有对象决定哪些相关对象应

6、该放在一起。例如，超市中相关的洗漱用品（牙刷、牙膏、牙线）放在同一货架上。在客户营销系统上，这类分析可以用来发现潜在的交叉销售（cross-selling）商品聚类，进而设计出有价值的组合商品集合。5．同质分组（clustering）将异质总体分成为同质性的类别（clusters），即聚类。其目的是识别出总体中所包含的混合类别的组间差异，并根据每个类别的特征对所有个体进行归类。同质分组相当于营销术语中的细分（segmentation）。应该注意的是：聚类分析根据数据自动产生各个类别，事先是不知道或无须知道总体中潜在的类别信息。使用的

7、方法有k-means等动态聚类法及agglomeration等层次聚类法。1.4数据挖掘的步骤数据挖掘的步骤会随不同领域的应用而有所变化，每一种数据挖掘技术也会有各自的特性和使用步骤，针对不同问题和需求所制定的数据挖掘过程也会存在差异。此外，数据的完整程度、专业人员支持的程度等都会对建立数据挖掘过程有所影响（蔡维欣，2003）。这些因素造成了数据挖掘在各不同领域中的运用、规划，以及流程的差异性，即使同一产业，也会因为分析技术和专业知识的涉入程度不同而不同，因此对于数据挖掘过程的系统化、标准化就显得格外重要。如此一来，不仅可以较容易地

8、跨领域应用，也可以结合不同的专业知识，发挥数据挖掘的真正精神。数据挖掘完整的步骤如下：①理解数据和数据的来源（understanding）。②获取相关知识与技术（acquisition）。③整合与检查数据（integrationand