浅议数据挖掘探究及其应用

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1、浅议数据挖掘探究及其应用摘要：数据挖掘技术虽说是一个比较新的数据库技术，但随着应用日益广泛，它得到了很大的关注。该文概述了数据挖掘的相关理论知识，讨论了数据挖掘在两个现实实践中的应用。分析了数据挖掘中的问题及研究方向。关键词：数据挖掘；知识发现；分类；聚类；关联规则中图分类号：TP311文献标识码：A文章编号：1009-3044(2012)18-4297-02DiscussiononDataMiningandItsApplicationHANTian-peng(FuyangTeachersCollege,Fuyang236037,China)Abstract:Datamin

2、ingtechnologywhichisanewtechnologyofdatabase,butalongwiththeincreasinglywiderangeofapplications,ithasreceivedmuchattention.Thisarticleprovidesanoverviewofdataminingtheoryandrelatedknowledge,discussedthedataminingintwopracticalapplication.Analysisofthedataminingproblemsandresearchdirection.

3、Keywords：datamining；knowledgediscovery；classification；clustering；associationrules随着计算机和网络的普及，在日常生活中人们使用计算机来处理数据的机会也就越来越多，随之由计算机产生的数据也就成几何式增长，而且现在随处使用的办公自动化，在使用过程中进行的自动数据生成和采集功能也越来越多，由此计算机收集的数据量每天在急剧的增多，利用信息技术产生和搜集数据的能力也在大幅度的提高，如何有效的利用处理这些平时看起来无用的数据信息已成为当今世界计算机领域共同关心的热点话题。随着数据库技术，人工智能和数理统计等

4、技术和学科的不断发展和完善，数据挖掘技术在此基础上产生。数据挖掘是一门新兴的多学科交叉研究方向，它紧密的与我们现实生活联系在一起，同时也是现代科学技术发展和人们生活需求的必然趋势。它的基本目标就是从大量的看似无用而用杂乱的数据中提取出隐藏的有用的知识和信息。这一技术自十年前提出以来，引起了许多专家学者的广泛关注，并且在实际的研究过程中把数据挖掘用到了金融、医疗、保健、零售、和政务等各个领域，并且取得了良好的社会经济效益，以此可以看出数据挖掘技术在现实中有着广泛的应用前景和开发前景。1数据挖掘概述数据挖掘(DataMining)就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的

5、实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。简单来说就是从一些看似杂乱无章没有任何关联的数据中找出数据之间的联系，而这些联系就是信息的体现。数据挖掘是一种新的商业信息处理技术，其主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理，从中提取辅助商业决策的关键性数据。例如:在超市管理中利用数据挖掘技术，找出商品之间在销售过程中的内在联系，可以增加超市的销售额；在银行系统中可以使用数据挖掘技术对潜在的违约客户进行预判，这样可以减少银行在贷款过程中的风险。从以上可以看出数据挖掘技术在现实生活中的应用越来越广泛。2数据

6、挖掘的方法数据挖掘的任务主要有关联、聚类、分类、预测和偏差分析等。关联规则挖掘表示只要两个或两个以上变量的取值之间存在某种规律，就称为关联。而聚类算法是相似元素的集合，既把一些分布在不同类型数据中但有类似性质的数据放在一起。分类是找出一个类别的概念描述，它表示可以对数据集先进行训练然后根据类别的不同进行分类。分类是利用训练数据集通过一定的算法而求得分类规则。预测是利用原有数据找出其数据之间的规律级关联，然后建立模型，并由此对未来数据的种类、特征及发展趋势进行预测。偏差分析是因为发现数据库中有些数据存在某些不符合要求的情况，寻找结果与参照数据之间的差别，如果这种差别不在允许的

7、范围内需要对这些数据进行降噪处理。3数据挖掘的应用随着数据挖掘技术的日趋成熟和应用的推广，在生活中数据挖掘技术的应用越来越广泛，一般来说，数据挖掘可以应用在，电信行业用来对客户的流失进行预测，以期能够最大限度的留住客户；银行使用聚类方法细分客户，交叉销售金融产品；电子商务可以利用网站用户注册信息和用户上网习惯进行分析，对注册用户提供独特的服务；警察机关可以使用预测机制对犯罪行为进行分析等等。都体出在这个信息爆炸的年代使用数据挖掘技术可以为我们的生活带来许多的方便，从而提高我们生活的质量和效率。3.1数据挖掘技术在新