隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，數(shù)據(jù)處理與應(yīng)用成為了一個(gè)重要的領(lǐng)域。人們?cè)趯?duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘和分析的過(guò)程中，發(fā)現(xiàn)了許多難以預(yù)料的信息和規(guī)律，這使得數(shù)據(jù)挖掘成為了一個(gè)備受關(guān)注的領(lǐng)域。然而，有些人仍然認(rèn)為數(shù)據(jù)挖掘只是簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)庫(kù)爬取，這一觀點(diǎn)實(shí)在是錯(cuò)誤的。本文將深入探討數(shù)據(jù)挖掘與普通數(shù)據(jù)庫(kù)爬取的區(qū)別。

站在用戶(hù)的角度思考問(wèn)題，與客戶(hù)深入溝通，找到開(kāi)魯網(wǎng)站設(shè)計(jì)與開(kāi)魯網(wǎng)站推廣的解決方案，憑借多年的經(jīng)驗(yàn)，讓設(shè)計(jì)與互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)結(jié)合，創(chuàng)造個(gè)性化、用戶(hù)體驗(yàn)好的作品，建站類(lèi)型包括：做網(wǎng)站、成都做網(wǎng)站、企業(yè)官網(wǎng)、英文網(wǎng)站、手機(jī)端網(wǎng)站、網(wǎng)站推廣、域名與空間、虛擬主機(jī)、企業(yè)郵箱。業(yè)務(wù)覆蓋開(kāi)魯?shù)貐^(qū)。

數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)庫(kù)爬取的目的是不同的。數(shù)據(jù)庫(kù)爬取一般是為了獲取數(shù)據(jù)，而數(shù)據(jù)挖掘則是為了從數(shù)據(jù)中挖掘有價(jià)值的信息和模式。爬取數(shù)據(jù)只是數(shù)據(jù)挖掘的前置步驟，而數(shù)據(jù)挖掘的真正目的是通過(guò)有效的數(shù)據(jù)分析來(lái)提高商業(yè)價(jià)值，從而獲得更多的收益。

數(shù)據(jù)挖掘需要更加復(fù)雜的技術(shù)。數(shù)據(jù)庫(kù)爬取只需簡(jiǎn)單的編程知識(shí)和基本的網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)即可完成。而數(shù)據(jù)挖掘需要更復(fù)雜的技術(shù)，例如機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘算法等。這些技術(shù)不僅需要專(zhuān)業(yè)知識(shí)和數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，還需要對(duì)所要處理的特定領(lǐng)域有一定的了解。

第三，數(shù)據(jù)挖掘需要更強(qiáng)的分析能力和洞察力。在處理數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)時(shí)，數(shù)據(jù)分析師需要運(yùn)用自己的分析能力和洞察力來(lái)識(shí)別并解讀數(shù)據(jù)中的規(guī)律、趨勢(shì)和潛在的信息。同時(shí)，數(shù)據(jù)分析師還需將結(jié)果解釋給非專(zhuān)業(yè)人員，因此他們需要有很強(qiáng)的溝通能力。

數(shù)據(jù)挖掘是一項(xiàng)長(zhǎng)期的過(guò)程。數(shù)據(jù)庫(kù)爬取一般只需爬取一次即可完成。而數(shù)據(jù)挖掘是一個(gè)長(zhǎng)期的過(guò)程，在這個(gè)過(guò)程中需要不斷地對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，發(fā)掘數(shù)據(jù)中的價(jià)值，監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的變化以及更新數(shù)據(jù)挖掘模型等。

在現(xiàn)代商業(yè)環(huán)境中，數(shù)據(jù)挖掘已成為企業(yè)中的重要部分。它可以幫助企業(yè)更好地了解其客戶(hù)、市場(chǎng)和競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的情況，從而為企業(yè)提供更準(zhǔn)確、更高效的商業(yè)策略。隨著技術(shù)和數(shù)據(jù)分析的不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)挖掘的作用和重要性也在逐漸提升。

數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)庫(kù)爬取是兩個(gè)完全不同的概念。雖然數(shù)據(jù)挖掘需要一些類(lèi)似于數(shù)據(jù)庫(kù)爬取的技術(shù)，但是它更加復(fù)雜、更具挑戰(zhàn)性。如果我們想要在數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域中取得成功，就需要有更深入的了解和更專(zhuān)業(yè)的技能。

相關(guān)問(wèn)題拓展閱讀：

• 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)
• 請(qǐng)問(wèn)什么是數(shù)據(jù)挖掘?

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)、統(tǒng)計(jì)技術(shù)和人工智能技術(shù)發(fā)展的產(chǎn)物。從使用的技術(shù)角度，主要的數(shù)據(jù)挖掘方法包括：

（1）決策樹(shù)方法：利用樹(shù)形結(jié)構(gòu)來(lái)表示決策，這些決策通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)集的分類(lèi)產(chǎn)生規(guī)則。國(guó)際上最有影響和最早的決策樹(shù)方法是ID3方法，后來(lái)又發(fā)展了其它的決策樹(shù)方法。

（2）規(guī)則歸納方法：通過(guò)統(tǒng)計(jì)方法歸納，提取有價(jià)值的if-then規(guī)則。規(guī)則歸納技術(shù)在數(shù)據(jù)挖掘中被廣泛使用，其中以關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的研究開(kāi)展得較為積極和深入。

（3）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法：從結(jié)構(gòu)上模擬生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以模型和學(xué)習(xí)規(guī)則為基礎(chǔ)，建立3種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型：前饋式網(wǎng)絡(luò)、反饋式網(wǎng)絡(luò)和自組織網(wǎng)絡(luò)。這種方法通過(guò)訓(xùn)練來(lái)學(xué)習(xí)的非線(xiàn)性預(yù)測(cè)模型，可以完成分類(lèi)、聚類(lèi)和特征挖掘等多種數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)。

（4）遺傳算法：模擬生物進(jìn)化過(guò)程的算法，由繁殖(選擇)、交叉(重組)、變異(突變)三個(gè)基本算子組成。為了應(yīng)用遺傳算法，需要將數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)表達(dá)為一種搜索問(wèn)題，從而發(fā)揮遺傳算法的優(yōu)化搜索能力。

（5）粗糙集(RoughSet)方法：Rough集理論是由波蘭數(shù)學(xué)家Pawlak在八十年代初提出的一種處理模糊和不精確性問(wèn)題的新型數(shù)學(xué)工具。它特別適合于數(shù)據(jù)簡(jiǎn)化，數(shù)據(jù)相關(guān)性的發(fā)現(xiàn)，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)意義，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的相似或差別，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)模式和數(shù)據(jù)的近似分類(lèi)等，近年來(lái)已被成功地應(yīng)用在數(shù)據(jù)挖掘和知識(shí)發(fā)現(xiàn)研究領(lǐng)域中。

（6）K2最鄰近技術(shù)：這種技術(shù)通過(guò)K個(gè)最相近的歷史記錄的組合來(lái)辨別新的記錄。這種技術(shù)可以作為聚類(lèi)和偏差分析等挖掘任務(wù)。

（7）可視化技術(shù)：將信息模式、數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)或趨勢(shì)等以直觀的圖形方式表示，決策者可以通過(guò)可視化技術(shù)交互地分析數(shù)據(jù)關(guān)系。可視化數(shù)據(jù)分析技術(shù)拓寬了傳統(tǒng)的圖表功能，使用戶(hù)對(duì)數(shù)據(jù)的剖析更清楚。

請(qǐng)問(wèn)什么是數(shù)據(jù)挖掘?

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是人們長(zhǎng)期對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)進(jìn)行研究和開(kāi)發(fā)的結(jié)果。起初各種商業(yè)數(shù)據(jù)是存儲(chǔ)在計(jì)算機(jī)的數(shù)據(jù)庫(kù)中的，然后發(fā)展到可對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行查詢(xún)和訪(fǎng)問(wèn)，進(jìn)而發(fā)展到對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的即時(shí)遍歷。數(shù)據(jù)挖掘使數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)進(jìn)入了一個(gè)更高級(jí)的階段，它不僅能對(duì)過(guò)去的數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢(xún)和遍歷，并且能夠找出過(guò)去數(shù)據(jù)之間的潛在聯(lián)系，從而促進(jìn)信息的傳遞?，F(xiàn)在數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在商業(yè)應(yīng)用中已經(jīng)可以馬上投入使用，因?yàn)閷?duì)這種技術(shù)進(jìn)行支持的三種基礎(chǔ)技術(shù)已經(jīng)發(fā)展成熟，他們是：

– – 海量數(shù)據(jù)搜集

– – 強(qiáng)大的多處理器計(jì)算機(jī)

– – 數(shù)據(jù)挖掘算法

數(shù)據(jù)挖掘是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的數(shù)據(jù)中提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識(shí)的過(guò)程。

數(shù)據(jù)挖掘流程：

定義問(wèn)題：清晰地定義出業(yè)務(wù)問(wèn)題，確定數(shù)據(jù)挖掘的目的。

數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：數(shù)據(jù)準(zhǔn)備包括：選擇數(shù)據(jù)–在大型數(shù)據(jù)庫(kù)和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)目標(biāo)中 提取數(shù)據(jù)挖掘的目標(biāo)數(shù)據(jù)集;數(shù)據(jù)預(yù)處理–進(jìn)行數(shù)據(jù)再加工，包括檢查數(shù)據(jù)的完整性及數(shù)據(jù)的一致性、去噪聲，填補(bǔ)丟失的域，刪除無(wú)效數(shù)據(jù)等。

數(shù)據(jù)挖掘：根據(jù)數(shù)據(jù)功能的類(lèi)型和和數(shù)據(jù)的特點(diǎn)選擇相應(yīng)的算法，在凈化和轉(zhuǎn)換過(guò)的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘。

結(jié)果分析：對(duì)數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果進(jìn)行解釋和評(píng)價(jià)，轉(zhuǎn)換成為能夠最終被用戶(hù)理解的知識(shí)。

數(shù)據(jù)挖掘是從大量的數(shù)據(jù)中，抽取出潛在的、有價(jià)值的知識(shí)（模型或規(guī)則）的過(guò)程。

1. 數(shù)據(jù)挖掘能做什么？

1)數(shù)據(jù)挖掘能做以下六種不同事情（分析方法）：

· 分類(lèi) （Classification）

· 估值（Estimation）

· 預(yù)言（Prediction）

· 相關(guān)性分組或關(guān)聯(lián)規(guī)則（Affinity grouping or association rules）

· 聚集（Clustering）

· 描述和可視化（Des cription and Visualization）

2)數(shù)據(jù)挖掘分類(lèi)

以上六種數(shù)據(jù)挖掘的分析方法可以分為兩類(lèi)：直接數(shù)據(jù)挖掘；間接數(shù)據(jù)挖掘

· 直接數(shù)據(jù)挖掘

目標(biāo)是利用可用的數(shù)據(jù)建立一個(gè)模型，這個(gè)模型對(duì)剩余的數(shù)據(jù)，對(duì)一個(gè)特定的變量（可以

理解成數(shù)據(jù)庫(kù)中表的屬性，即列）進(jìn)行描述。

· 間接數(shù)據(jù)挖掘

目標(biāo)中沒(méi)有選出某一具體的變量，用模型進(jìn)行描述；而是在所有的變量中建立起某種關(guān)系

。

· 分類(lèi)、估值、預(yù)言屬于直接數(shù)據(jù)挖掘；后三種屬于間接數(shù)據(jù)挖掘

3)各種分析方法的簡(jiǎn)介

· 分類(lèi) （Classification）

首先從數(shù)據(jù)中選出已經(jīng)分好類(lèi)的訓(xùn)練集，在該訓(xùn)練集上運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘分類(lèi)的技術(shù)，建立分

類(lèi)模型，對(duì)于沒(méi)有分類(lèi)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)。

例子：

a. 信用卡申請(qǐng)者，分類(lèi)為低、中、高風(fēng)險(xiǎn)

b. 分配客戶(hù)到預(yù)先定義的客戶(hù)分片

注意： 類(lèi)的個(gè)數(shù)是確定的，預(yù)先定義好的

· 估值（Estimation）

估值與分類(lèi)類(lèi)似，不同之處在于，分類(lèi)描述的是離散型變量的輸出，而估值處理連續(xù)值的

輸出；分類(lèi)的類(lèi)別是確定數(shù)目的，估值的量是不確定的。

例子：

a. 根據(jù)購(gòu)買(mǎi)模式，估計(jì)一個(gè)家庭的孩子個(gè)數(shù)

b. 根據(jù)購(gòu)買(mǎi)模式，估計(jì)一個(gè)家庭的收入

c. 估計(jì)real estate的價(jià)值

一般來(lái)說(shuō)，估值可以作為分類(lèi)的前一步工作。給定一些輸入數(shù)據(jù)，通過(guò)估值，得到未知的

連續(xù)變量的值，然后，根據(jù)預(yù)先設(shè)定的閾值，進(jìn)行分類(lèi)。例如：銀行對(duì)家庭貸款業(yè)務(wù)，運(yùn)

用估值，給各個(gè)客戶(hù)記分（Score 0~1）。然后，根據(jù)閾值，將貸款級(jí)別分類(lèi)。

· 預(yù)言（Prediction）

通常，預(yù)言是通過(guò)分類(lèi)或估值起作用的，也就是說(shuō)，通過(guò)分類(lèi)或估值得出模型，該模型用

于對(duì)未知變量的預(yù)言。從這種意義上說(shuō)，預(yù)言其實(shí)沒(méi)有必要分為一個(gè)單獨(dú)的類(lèi)。

預(yù)言其目的是對(duì)未來(lái)未知變量的預(yù)測(cè)，這種預(yù)測(cè)是需要時(shí)間來(lái)驗(yàn)證的，即必須經(jīng)過(guò)一定時(shí)

間后，才知道預(yù)言準(zhǔn)確性是多少。

· 相關(guān)性分組或關(guān)聯(lián)規(guī)則（Affinity grouping or association rules）

決定哪些事情將一起發(fā)生。

例子：

a. 超市中客戶(hù)在購(gòu)買(mǎi)A的同時(shí)，經(jīng)常會(huì)購(gòu)買(mǎi)B，即A => B(關(guān)聯(lián)規(guī)則)

b. 客戶(hù)在購(gòu)買(mǎi)A后，隔一段時(shí)間，會(huì)購(gòu)買(mǎi)B （序列分析）

· 聚集（Clustering）

聚集是對(duì)記錄分組，把相似的記錄在一個(gè)聚集里。聚集和分類(lèi)的區(qū)別是聚集不依賴(lài)于預(yù)先

定義好的類(lèi)，不需要訓(xùn)練集。

例子：

a. 一些特定癥狀的聚集可能預(yù)示了一個(gè)特定的疾病

b. 租VCD類(lèi)型不相似的客戶(hù)聚集，可能暗示成員屬于不同的亞文化群

聚集通常作為數(shù)據(jù)挖掘的之一步。例如，”哪一種類(lèi)的促銷(xiāo)對(duì)客戶(hù)響應(yīng)更好？”，對(duì)于這一

類(lèi)問(wèn)題，首先對(duì)整個(gè)客戶(hù)做聚集，將客戶(hù)分組在各自的聚集里，然后對(duì)每個(gè)不同的聚集，

回答問(wèn)題，可能效果更好。

· 描述和可視化（Des cription and Visualization）

是對(duì)數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果的表示方式。

2.數(shù)據(jù)挖掘的商業(yè)背景

數(shù)據(jù)挖掘首先是需要商業(yè)環(huán)境中收集了大量的數(shù)據(jù)，然后要求挖掘的知識(shí)是有價(jià)值的。有

價(jià)值對(duì)商業(yè)而言，不外乎三種情況：降低開(kāi)銷(xiāo)；提高收入；增加股票價(jià)格。

1)數(shù)據(jù)挖掘作為研究工具 （Research）

2)數(shù)據(jù)挖掘提高過(guò)程控制（Process Improvement）

3)數(shù)據(jù)挖掘作為市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)工具（Marketing）

4)數(shù)據(jù)挖掘作為客戶(hù)關(guān)系管理CRM工具(Customer Relationship Management)

3.數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù)背景

1)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)包括三個(gè)主要部分：算法和技術(shù)；數(shù)據(jù)；建模能力

2)數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning）

· 機(jī)器學(xué)習(xí)是計(jì)算機(jī)科學(xué)和人工智能AI發(fā)展的產(chǎn)物

· 機(jī)器學(xué)習(xí)分為兩種學(xué)習(xí)方式：自組織學(xué)習(xí)（如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）；從例子中歸納出規(guī)則（如決

策樹(shù)）

· 數(shù)據(jù)挖掘由來(lái)

數(shù)據(jù)挖掘是八十年代，投資AI研究項(xiàng)目失敗后，AI轉(zhuǎn)入實(shí)際應(yīng)用時(shí)提出的。它是一個(gè)新興

的，面向商業(yè)應(yīng)用的AI研究。選擇數(shù)據(jù)挖掘這一術(shù)語(yǔ)，表明了與統(tǒng)計(jì)、精算、長(zhǎng)期從事預(yù)

言模型的經(jīng)濟(jì)學(xué)家之間沒(méi)有技術(shù)的重疊。

3)數(shù)據(jù)挖掘和統(tǒng)計(jì)

統(tǒng)計(jì)也開(kāi)始支持?jǐn)?shù)據(jù)挖掘。統(tǒng)計(jì)本包括預(yù)言算法（回歸）、抽樣、基于經(jīng)驗(yàn)的設(shè)計(jì)等

4)數(shù)據(jù)挖掘和決策支持系統(tǒng)

· 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)

· OLAP（聯(lián)機(jī)分析處理）、Data Mart（數(shù)據(jù)集市）、多維數(shù)據(jù)庫(kù)

· 決策支持工具融合

將數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、OLAP，數(shù)據(jù)挖掘融合在一起，構(gòu)成企業(yè)決策分析環(huán)境。

4. 數(shù)據(jù)挖掘的社會(huì)背景

數(shù)據(jù)挖掘與個(gè)人預(yù)言：數(shù)據(jù)挖掘號(hào)稱(chēng)能通過(guò)歷史數(shù)據(jù)的分析，預(yù)測(cè)客戶(hù)的行為，而事實(shí)上

，客戶(hù)自己可能都不明確自己下一步要作什么。所以，數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果，沒(méi)有人們想象中

神秘，它不可能是完全正確的。

客戶(hù)的行為是與社會(huì)環(huán)境相關(guān)連的，所以數(shù)據(jù)挖掘本身也受社會(huì)背景的影響。比如說(shuō)，在

美國(guó)對(duì)銀行信用卡客戶(hù)信用評(píng)級(jí)的模型運(yùn)行得非常成功，但是，它可能不適合中國(guó)

轉(zhuǎn)載的

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