数据挖掘算法 需要什么知识
主要是数据挖掘算法 有分类，有bayes、决策树、svm等； 聚类，有K-means、isodata等； 关联，有apriori和改进的apriori算法， 序列分析等方面的算法。 这些都是正统的，基于数据库的数据挖掘必备知识。 如果是基于web的，则最好还知道海量网页爬虫、网页结构解析、网页内容提取。
大数据挖掘技术主要有哪些？谁知道？
大数据环境有以下这些特点, 因此涉及的挖掘技术也与之对应：
1.数据来源多, 大数据挖掘的研究对象往往不只涉及一个业务系统, 肯定是多个系统的融合分析, 因此,需要强大的ETL技术, 将多个系统的数据整合到一起, 并且, 多个系统的数据可能标准不同, 需要清洗。
2.数据的维度高, 整合起来的数据就不只传统数据挖掘的那一些维度了, 可能成百上千维, 这需要降维技术了。
3.大数据量的计算, 在单台服务器上是计算不了的, 这就需要使用分布式计算, 所以要掌握各种分布式计算框架, 像hadoop, spark之类, 需要掌握机器学习算法的分布式实现。
大数据挖掘的算法有哪些？
数据挖掘本质还是机器学习算法 具体可以参见《数据挖掘十大常见算法》 常用的就是：SVM，决策树，朴素贝叶斯，逻辑斯蒂回归等 主要解决分类和回归问题
数据挖掘中常见的分类方法有哪些
判别分析、规则归纳、决策树、神经网络、K最近邻、基于案例的推理、遗传算法等等挺多的，这个问题范围太大了，云速数据挖掘分类挺多。
数据挖掘的定义是什么？有哪几种挖掘技术
您好，我是研究数据挖掘的，给予简易完整的回答，希望能帮到你。 数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据集中识别有效的、新颖的、潜在有用的，以及最终可理解的模式的非平凡过程。它是一门涉及面很广的交叉学科，包括机器学习、数理统计、神经网络、数据库、模式识别、粗糙集、模糊数学等相关技术。 数据挖掘的技术，可粗分为：统计方法、机器学习方法、神经网络方法和数据库方法。统计方法，可细分为：回归分析（多元回归、自回归等）、判别分析（贝叶斯判别、CBR、遗传算法、贝叶斯信念网络等。神经网络方法，可细分为：前向神经网络（BP算法等）、自组织神经网络（自组织特征映射、竞争学习等）等。数据库方法主要是基于可视化的多维数据分析或OLAP方法，另外还有面向属性的归纳方法。
用于数据挖掘的聚类算法有哪些，各有何优势
1、层次聚类算法 1.1聚合聚类 1.1.1相似度依据距离不同：Single-Link:最近距离、Complete-Link：最远距离、Average-Link：平均距离 1.1.2最具代表性算法 1）CURE算法 特点：固定数目有代表性的点共同代表类 优点：识别形状复杂，大小不一的聚类，过滤孤立点 2）ROCK算法 特点：对CURE算法的改进 优点：同上，并适用于类别属性的数据 3）CHAMELEON算法 特点：利用了动态建模技术 1.2分解聚类 1.3优缺点 优点：适用于任意形状和任意属性的数据集；灵活控制不同层次的聚类粒度，强聚类能力 缺点：大大延长了算法的执行时间，不能回溯处理
2、分割聚类算法 2.1基于密度的聚类 2.1.1特点 将密度足够大的相邻区域连接，能有效处理异常数据，主要用于对空间数据的聚类 2.1.2典型算法 1）DBSCAN：不断生长足够高密度的区域 2）DENCLUE：根据数据点在属性空间中的密度进行聚类，密度和网格与处理的结合 3）OPTICS、DBCLASD、CURD：均针对数据在空间中呈现的不同密度分不对DBSCAN作了改进 2.2基于网格的聚类 2.2.1特点 利用属性空间的多维网格数据结构，将空间划分为有限数目的单元以构成网格结构； 1）优点：处理时间与数据对象的数目无关，与数据的输入顺序无关，可以处理任意类型的数据 2）缺点：处理时间与每维空间所划分的单元数相关，一定程度上降低了聚类的质量和准确性 2.2.2典型算法 1）STING：基于网格多分辨率，将空间划分为方形单元，对应不同分辨率 2）STING+：改进STING，用于处理动态进化的空间数据 3）CLIQUE：结合网格和密度聚类的思想，能处理大规模高维度数据 4）WaveCluster：以信号处理思想为基础 2.3基于图论的聚类 2.3.1特点 转换为组合优化问题，并利用图论和相关启发式算法来解决，构造数据集的最小生成数，再逐步删除最长边 1）优点：不需要进行相似度的计算 2.3.2两个主要的应用形式 1）基于超图的划分 2）基于光谱的图划分 2.4基于平方误差的迭代重分配聚类 2.4.1思想 逐步对聚类结果进行优化、不断将目标数据集向各个聚类中心进行重新分配以获最优解 2.4.2具体算法 1）概率聚类算法 期望最大化、能够处理异构数据、能够处理具有复杂结构的记录、能够连续处理成批的数据、具有在线处理能力、产生的聚类结果易于解释 2）最近邻聚类算法——共享最近邻算法SNN 特点：结合基于密度方法和ROCK思想，保留K最近邻简化相似矩阵和个数 不足：时间复杂度提高到了O(N^2) 3）K-Medioids算法 特点：用类中的某个点来代表该聚类 优点：能处理任意类型的属性；对异常数据不敏感 4）K-Means算法 1》特点：聚类中心用各类别中所有数据的平均值表示 2》原始K-Means算法的缺陷：结果好坏依赖于对初始聚类中心的选择、容易陷入局部最优解、对K值的选择没有准则可依循、对异常数据较为敏感、只能处理数值属性的数据、聚类结构可能不平衡 3》K-Means的变体 Bradley和Fayyad等：降低对中心的依赖，能适用于大规模数据集 Dhillon等：调整迭代过程中重新计算中心方法，提高性能 Zhang等：权值软分配调整迭代优化过程 Sarafis：将遗传算法应用于目标函数构建中 Berkh in等：应用扩展到了分布式聚类 还有：采用图论的划分思想，平衡聚类结果，将原始算法中的目标函数对应于一个各向同性的高斯混合模型 5）优缺点 优点：应用最为广泛；收敛速度快；能扩展以用于大规模的数据集 缺点：倾向于识别凸形分布、大小相近、密度相近的聚类；中心选择和噪声聚类对结果影响大
3、基于约束的聚类算法 3.1约束 对个体对象的约束、对聚类参数的约束；均来自相关领域的经验知识 3.2重要应用 对存在障碍数据的二维空间按数据进行聚类,如COD(Clustering with Obstructed Distance)：用两点之间的障碍距离取代了一般的欧式距离 3.3不足 通常只能处理特定应用领域中的特定需求
4、用于高维数据的聚类算法 4.1困难来源因素 1）无关属性的出现使数据失去了聚类的趋势 2)区分界限变得模糊 4.2解决方法 1)对原始数据降维 2)子空间聚类 CACTUS：对原始空间在二维平面上的投影 CLIQUE：结合基于密度和网格的聚类思想，借鉴Apriori算法 3)联合聚类技术 特点：对数据点和属性同时进行聚类 文本：基于双向划分图及其最小分割的代数学方法 4.3不足：不可避免地带来了原始数据信息的损失和聚类准确性的降低
数据挖掘与算法是什么关系
1.数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。
2.算法是一种描述程序行为的语言，是一种让程序最为简洁的思考方式。是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。
3.数据挖掘算法是根据数据创建数据挖掘模型的一组试探法和计算。 为了创建模型，算法将首先分析您提供的数据，并查找特定类型的模式和趋势。算法使用此分析的结果来定义用于创建挖掘模型的最佳参数。然后，这些参数应用于整个数据集，以便提取可行模式和详细统计信息。
常用的数据分析方法有哪些？
一、掌握基础、更新知识。 基本技术怎么强调都不过分。这里的术更多是（计算机、统计知识）， 多年做数据分析、数据挖掘的经历来看、以及业界朋友的交流来看，这点大家深有感触的。 数据库查询—SQL 数据分析师在计算机的层面的技能要求较低，主要是会SQL，因为这里解决一个数据提取的问题。有机会可以去逛逛一些专业的数据论坛，学习一些SQL技巧、新的函数，对你工作效率的提高是很有帮助的。 统计知识与数据挖掘 你要掌握基础的、成熟的数据建模方法、数据挖掘方法。例如：多元统计：回归分析、因子分析、离散等，数据挖掘中的：决策树、聚类、关联规则、神经网络等。但是还是应该关注一些博客、论坛中大家对于最新方法的介绍，或者是对老方法的新运用，不断更新自己知识，才能跟上时代，也许你工作中根本不会用到，但是未来呢？ 行业知识 如果数据不结合具体的行业、业务知识，数据就是一堆数字，不代表任何东西。是冷冰冰，是不会产生任何价值的，数据驱动营销、提高科学决策一切都是空的。 一名数据分析师，一定要对所在行业知识、业务知识有深入的了解。例如：看到某个数据，你首先必须要知道，这个数据的统计口径是什么？是如何取出来的？这个数据在这个行业， 在相应的业务是在哪个环节是产生的？数值的代表业务发生了什么（背景是什么）？对于A部门来说，本月新会员有10万，10万好还是不好呢？先问问上面的这个问题： 对于A部门，
1、新会员的统计口径是什么。第一次在使用A部门的产品的会员？还是在站在公司角度上说，第一次在公司发展业务接触的会员？
2、是如何统计出来的。A：时间；是通过创建时间，还是业务完成时间。B：业务场景。是只要与业务发接触，例如下了单，还是要业务完成后，到成功支付。
3、这个数据是在哪个环节统计出来。在注册环节，在下单环节，在成功支付环节。
4、这个数据代表着什么。10万高吗？与历史相同比较？是否做了营销活动？这个行业处理行业生命同期哪个阶段？ 在前面二点，更多要求你能按业务逻辑，来进行数据的提取（更多是写SQL代码从数据库取出数据）。后面二点，更重要是对业务了解，更行业知识了解，你才能进行相应的数据解读，才能让数据产生真正的价值，不是吗？ 对于新进入数据行业或者刚进入数据行业的朋友来说： 行业知识都重要，也许你看到很多的数据行业的同仁，在微博或者写文章说，数据分析思想、行业知识、业务知识很重要。我非常同意。因为作为数据分析师，在发表任何观点的时候，都不要忘记你居于的背景是什么？ 但大家一定不要忘记了一些基本的技术，不要把基础去忘记了，如果一名数据分析师不会写SQL，那麻烦就大了。哈哈。。你只有把数据先取对了，才能正确的分析，否则一切都是错误了，甚至会导致致命的结论。新同学，还是好好花时间把基础技能学好。因为基础技能你可以在短期内快速提高，但是在行业、业务知识的是一点一滴的积累起来的，有时候是急不来的，这更需要花时间慢慢去沉淀下来。 不要过于追求很高级、高深的统计方法，我提倡有空还是要多去学习基本的统计学知识，从而提高工作效率，达到事半功倍。以我经验来说，我负责任告诉新进的同学，永远不要忘记基本知识、基本技能的学习。
二、要有三心。
1、细心。
2、耐心。
3、静心。 数据分析师其实是一个细活，特别是在前文提到的例子中的前面二点。而且在数据分析过程中，是一个不断循环迭代的过程，所以一定在耐心，不怕麻烦，能静下心来不断去修改自己的分析思路。
三、形成自己结构化的思维。 数据分析师一定要严谨。而严谨一定要很强的结构化思维，如何提高结构化思维，也许只需要工作队中不断的实践。但是我推荐你用mindmanagement，首先把你的整个思路整理出来，然后根据分析不断深入、得到的信息不断增加的情况下去完善你的结构，慢慢你会形成一套自己的思想。当然有空的时候去看看《麦肯锡思维》、结构化逻辑思维训练的书也不错。在我以为多看看你身边更资深同事的报告，多问问他们是怎么去考虑这个问题的，别人的思想是怎么样的？他是怎么构建整个分析体系的。
四、业务、行业、商业知识。 当你掌握好前面的基本知识和一些技巧性东西的时候，你应该在业务、行业、商业知识的学习与积累上了。 这个放在最后，不是不重要，而且非常重要，如果前面三点是决定你能否进入这个行业，那么这则是你进入这个行业后，能否成功的最根本的因素。 数据与具体行业知识的关系，比作池塘中鱼与水的关系一点都不过分，数据（鱼）离开了行业、业务背景（水）是死的，是不可能是“活”。而没有“鱼”的水，更像是“死”水，你去根本不知道看什么（方向在哪）。 如何提高业务知识，特别是没有相关背景的同学。很简单，我总结了几点：
1、多向业务部门的同事请教，多沟通。多向他们请教，数据分析师与业务部门没有利益冲突，而更向是共生体，所以如果你态度好，相信业务部门的同事也很愿意把他们知道的告诉你。
2、永远不要忘记了google大神，定制一些行业的关键字，每天都先看看定制的邮件。
3、每天有空去浏览行业相关的网站。看看行业都发生了什么，主要竞争对手或者相关行业都发展什么大事，把这些大事与你公司的业务，数据结合起来。
4、有机会走向一线，多向一线的客户沟通，这才是最根本的。 标题写着告诫，其实谈不上，更多我自己的一些心得的总结。希望对新进的朋友有帮助，数据分析行业绝对是一个朝阳行业，特别是互联网的不断发展，一个不谈数据的公司根本不叫互联网公司，数据分析师已经成为一个互联网公司必备的职位了。
【数据挖掘】我想知道数据挖掘算法到底是怎么一回事？
展开全部 按我的理解，数据挖掘是一种处理数据，提取数据之间关系的技术。做数据挖掘可分为两种，一种基于算法的研究和程序实现，一种基于数据挖掘软件，例如：SAS、SPSS Clementine。数据挖掘包含的那些算法其实是对数据做处理的一种方式，比如聚类算法，就是将一堆数据聚为几类，而如何完成聚类就要靠算法的应用程序来实现。 你理解的应用程序里面提取数据的方式是按照算法来的，是对的，但是得对应相应的算法。
数据挖掘中数据预测的方法都有哪些
时间序列的话可以用arima模型预测。 而回归类的数据可以用各种各样的模型预测啦，根据你具体的内容和数据类型有各自的。 当然，有些模型可以用在两方面都可以的，例如deep learning啊，work啊
举例序列模式挖掘算法有哪些
序列模式的概念最早是由Agrawal和Srikant 提出的。 动机：大型连锁超市的交易数据有一系列的用户事务数据库，每一条记录包括用户的ID，事务发生的时间和事务涉及的项目。如果能在其中挖掘涉及事务间关联关系的模式，即用户几次购买行为间的联系，可以采取更有针对性的营销措施。 例：一个事务数据库，一个事务代表一笔交易，一个单项代表交易的商品，单项属性中的数字记录的是商品ID。 序列（Sequence）：以SID表示，一个序列即是一个完整的信息流。 项目（Item）：序列中最小组成单位的集合，比如在这个样例中的项目为{
A, B, C}。 事件（Event）：通常用时间戳标志，标识事件之间的前后关系。又叫Itemset，是Item的集合，样例中以EID表示。 k频繁序列：如果频繁序列的项目个数为k，则称之为k频繁序列，以Fk表示（图1的F1,F2,F3）。 序列的包含关系：对于序列x和y，如果存在着一个保序的映射，使得x中的每个事件都被包含于y中的某个事件，则称为x被包含于y（x是y的子序列），例如序列B->AC是序列AB->E->ACD的子序列。 支持度（support）：某序列x的支持度是指在整个序列集中包含x的序列的频次。 序列模式定义 给定一个由不同序列组成的集合，其中，每个序列由不同的元素按顺序有序排列，每个元素(交易)由不同项目组成，同时给定一个用户指定的最小支持度阈值，序列模式挖掘就是找出所有的频繁子序列，即该子序列在序列集中的出现频率不低于用户指定的最小支持度阈值。 符号化表示 项目集(Itemset)是各种项目组成的集合 序列(Sequence)是不同项目集(ItemSet)的有序排列，序列s可以表示为s = ，sj(
1 <= j <= l)为项目集(Itemset)，也称为序列s的元素 序列的元素(Element)可表示为(x1x2…xm)， xk(
1 <= k <= m)为不同的项目，如果一个序列只有一个项目，则括号可以省略 一个序列包含的所有项的个数称为序列的长度。长度为l的序列记为l-序列 序列挖掘算法步骤 1) 排序阶段。数据库D以客户号为主键交易时间为次键进行排序。这个阶段将原来的事务数据库转换成由客户序列组成的数据库。[1] 2) 频繁项集阶段。找出所有频繁项集组成的集合
L。也同步得到所有频繁1-序列组成的集合。[1] 3) 转换阶段。在找序列模式的过程中要不断地进行检测一个给定的频繁集是否包含于一个客户序列中。[1] 4) 序列阶段利用已知的频繁集的集合来找到所需的序列。类似于关联的Apriori算法。[1] AprioriAll算法 AprioriAll算法与Apriori算法的执行过程是一样的，不同点在于候选集的产生，具体候选者的产生如下： 候选集生成的时候需要区分最后两个元素的前后，因此就有和两个元素。[1] AprioriSome算法 AprioriSome算法可以看做是AprioriAll算法的改进，具体可以分为两个阶段：
（1）Forward阶段：找出置顶长度的所有大序列，在产生Li后，根据判断函数j=next(last)，此时last=i，j>i，下个阶段不产生i+1的候选项，而是产生j的候选项，如果j=i+
1，那么就根据Li生成Cj，如果j>i+
1，那么Cj就有Cj-1产生。然后扫描数据库计算Cj的支持度。
（2）Backward阶段：根据Lj中的大项集，去掉Ci（i
（2）虽然AprioriSome跳跃式计算候选，但因为它所产生的候选比较多，可能在回溯阶段前就占满内存。
（3）如果内存占满了，AprioriSome就会被迫去计算最后一组的候选。
（4）对于较低的支持度，有较长的大序列，AprioriSome算法要好些。[1] GSP算法 GSP(Generalized Sequential Patterns)算法，类似于Apriori算法大体分为候选集产生、候选集计数以及扩展分类三个阶段。与AprioriAll算法相比，GSP算法统计较少的候选集，并且在数据转换过程中不需要事先计算频繁集。 GSP的计算步骤与Apriori类似，但是主要不同在于产生候选序列模式,GSP产生候选序列模式可以分成如下两个步骤：
（1）连接阶段：如果去掉序列模式S1的第一个项目与去掉序列模式S2的最后一个项目所得到的序列相同，则可以将S1和S2进行连接，即将S2的最后一个项目添加到S1中去。
（2）剪枝阶段：若某候选序列模式的某个子集不是序列模式，则此候选序列模式不可能是序列模式，将它从候选序列模式中删除。[1] 序列模式 VS 关联规则 问题 序列模式挖掘 关联规则挖掘 数据集 序列数据库 事务数据库 关注点 单项间在同一事务内以及事务间的关系 单项间在同一事务内的关系 典型的工具 SAS Enterprise Miner：提供的数据挖掘包括回归、分类和统计分析包。它的特色是具有多种统计分析工具。[2] SGI的MineSet：提供的挖掘算法有关联和分类以及高级统计和可视化工具。特色是具有强大的图形工具包括规则可视化工具、树可视化工具、地图可视化工具和多维数据分散可视化工具它们用于实现数据和数据挖掘结果的可视化。[2] ISL的Clementine：为终端用户和开发者提供了一个集成的数据挖掘开发环境。系统集成了多种数据挖掘算法如规则归纳、神经网络、分类和可视化工具。Clementine现已被SPSS公司收购。
