數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)您聽說(shuō)過(guò)嗎？數(shù)據(jù)挖掘隱藏在大量不完整，噪音，模糊以及隨機(jī)的實(shí)際應(yīng)用數(shù)據(jù)當(dāng)中。它是對(duì)現(xiàn)有數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)行的改進(jìn)。我們正在不斷地開發(fā)新的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。例如：數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)挖掘，圖挖掘，特定群體挖掘。它是基于對(duì)象的數(shù)據(jù)連接，相似連接等大數(shù)據(jù)融合技術(shù)，也是面向領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。人們以前不知道，但現(xiàn)在他們有潛在的有用信息和知識(shí)，下面我們一起來(lái)看看詳細(xì)的介紹。

數(shù)據(jù)采掘涉及到許多技術(shù)和各種分類方法。按照挖掘任務(wù)的不同，可以將其劃分為分類或預(yù)測(cè)模型發(fā)現(xiàn)、數(shù)據(jù)匯總、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)、序列模式發(fā)現(xiàn)、依賴性或依賴性模型發(fā)現(xiàn)、異常和趨勢(shì)發(fā)現(xiàn)等；根據(jù)挖掘?qū)ο蟮牟煌梢詫⑵鋭澐譃殛P(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)、面向?qū)ο髷?shù)據(jù)庫(kù)、空間數(shù)據(jù)庫(kù)、時(shí)態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)、文本數(shù)據(jù)源、多媒體數(shù)據(jù)庫(kù)、異質(zhì)數(shù)據(jù)庫(kù)、遺產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)和環(huán)球網(wǎng)等;根據(jù)挖掘方法的不同，可以將其粗分為：機(jī)器學(xué)習(xí)方法、統(tǒng)計(jì)方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法和數(shù)據(jù)庫(kù)方法。

數(shù)據(jù)挖掘的主要過(guò)程是:根據(jù)分析挖掘的目標(biāo)，從數(shù)據(jù)庫(kù)中提取數(shù)據(jù)，然后通過(guò)ETL組織成寬表，用于分析挖掘算法，然后使用數(shù)據(jù)挖掘軟件進(jìn)行挖掘。常規(guī)的數(shù)據(jù)挖掘軟件，一般只能支持在單臺(tái)計(jì)算機(jī)上進(jìn)行小規(guī)模的數(shù)據(jù)處理，受其限制，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析挖掘一般會(huì)采用抽樣的方法來(lái)減小數(shù)據(jù)分析的規(guī)模。

重點(diǎn)從挖掘任務(wù)和挖掘方法兩方面突破

一、視覺分析法。無(wú)論對(duì)普通用戶還是數(shù)據(jù)可視化專家來(lái)說(shuō)，都是最基本的功能。通過(guò)數(shù)據(jù)的圖象化，使數(shù)據(jù)能自圓其說(shuō)，讓用戶直觀地感受結(jié)果。

二、是數(shù)據(jù)挖掘的算法。圖象化就是把機(jī)器語(yǔ)言翻譯給人們看，而數(shù)據(jù)挖掘就是機(jī)器的本來(lái)面目。分塊，集群，孤立點(diǎn)分析以及各種不同的算法讓我們提煉數(shù)據(jù)，挖掘價(jià)值。

三、是預(yù)測(cè)性分析。預(yù)見性分析使分析者能夠根據(jù)圖像分析和數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果作出前瞻性的判斷。

四、語(yǔ)義引擎。語(yǔ)義學(xué)引擎需要設(shè)計(jì)出足夠的人工智能來(lái)主動(dòng)地從數(shù)據(jù)中提取信息。機(jī)器翻譯，情感分析，民意調(diào)查，智能輸入，問(wèn)答系統(tǒng)等語(yǔ)言處理技術(shù)。

五、數(shù)據(jù)質(zhì)量與數(shù)據(jù)管理。資料品質(zhì)及管理是管理的最佳實(shí)踐，通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化的流程及機(jī)器處理資料，可確保取得預(yù)定品質(zhì)的分析結(jié)果。

數(shù)據(jù)采掘的計(jì)算復(fù)雜性和靈活性遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)了前兩類需求。由于數(shù)據(jù)挖掘問(wèn)題的開放性，導(dǎo)致數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程中涉及到大量的派生變量計(jì)算，派生變量的多變導(dǎo)致數(shù)據(jù)的預(yù)處理計(jì)算的復(fù)雜性;許多數(shù)據(jù)挖掘算法本身比較復(fù)雜，計(jì)算量也很大，尤其是許多機(jī)器學(xué)習(xí)算法，都是迭代計(jì)算，需要進(jìn)行多次迭代才能得到最優(yōu)解。

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