数据挖掘技术 数据挖掘技术在跟着数据挖掘的不断发展也已经慢慢成熟起来。数据挖掘技术是人们长期对数据库技术进行研究和开发的结果。起初各种产业数据是存储在计算机的数据库中的,然后发展到可对数据库进行查询和访问,进而发展到对数据库的即时遍历。数据挖掘使数据库技术进入了一个更高级的阶段,它不仅能对过去的数据进行查询和遍历,并且能够找出数据之间的潜在联系,从而促进有用信息的产生。现在数据挖掘技术在商业应用中已经可以马上投入使用,因为对这种技术进行支持的三种基础技术已经发展成熟。 数据挖掘技术的方法及工具 ： 作为一门新兴的处理数据的技术，数据挖掘有许多的新特征。首先，数据挖掘面对的是大量的数据，这也是数据挖掘产生的原因。其次，数据可能是不一样的、有噪声的、随机的，有复杂的数据结构，维数大。最后，数据挖掘是许多学科的交叉，运用了统计学，计算机，数学等学科的技术。下面是常见和应用最广泛的算法和模型： (1) 传统统计方法：① 抽样技术：我们面对的是大量的数据，对所有的数据进行分析是不可能的也是没有必要的，就要在理论的指导下进行合理的抽样。② 多元统计分析：因子分析，聚类分析等。③ 统计预测方法，如回归分析，时间序列分析等。 (2) 可视化技术：用图表等方式把数据特征用直观地表述出来，如直方图等，这其中运用的许多描述统计的方法。可视化技术面对的一个难题是高维数据的可视化。 数据挖掘的过程： 第一步:确定业务对象 第二步：数据准备 第三步：数据挖掘 第四步：结果分析 第五步：知识的同化 数据挖掘技术应用范围： 1.利用Web页挖掘搜集外部环境信息 2.利用数据挖掘分析企业经营信息 3.利用数据挖掘识别、分析和预防危机 4.利用数据挖掘技术改善客户关系管理 5.利用数据挖掘进行信用风险分析和欺诈甄别 6.利用数据挖掘控制危机 无论现在还是未来,需求牵引与市场推动都将是永恒的,数据挖掘技术将首先满足信息时代用户的需求,大量的基于数据挖掘的决策支持软件产品将会问世。只有从数据中有效地提取信息,从信息中及时地发现知识,才能为人类的思维决策和战略发展服务。所以数据挖掘技术的不断创新有利于全球经济的发展。
