数据采矿

✍ dations ◷ 2025-04-25 13:26:17 #数据采矿
数据挖掘(英语:data mining)是一个跨学科的计算机科学分支 。它是用人工智能、机器学习、统计学和数据库的交叉方法在相对较大型的数据集(英语:data set)中发现模式的计算过程。数据挖掘过程的总体目标是从一个数据集中提取信息,并将其转换成可理解的结构,以进一步使用。除了原始分析步骤,它还涉及到数据库和数据管理方面、数据预处理(英语:data pre-processing)、模型与推断方面考量、兴趣度度量、复杂度的考虑,以及发现结构、可视化及在线更新等后处理。数据挖掘是“数据库知识发现”(Knowledge-Discovery in Databases,KDD)的分析步骤 ,本质上属于机器学习的范畴。类似词语“数据捕捞(英语:data dredging)”、“数据捕鱼”和“数据探测”指用数据挖掘方法来采样(可能)过小以致无法可靠地统计推断出所发现任何模式的有效性的更大总体数据集的部分。不过这些方法可以创建新的假设来检验更大数据总体。数据捕捞是因为海量有用数据快速增长的产物。使用计算机进行历史数据分析,1960年代数字方式采集数据已经实现。1980年代,关系数据库随着能够适应动态按需分析数据的结构化查询语言发展起来。数据仓库开始用来存储大量的数据。因为面临处理数据库中大量数据的挑战,于是数据捕捞应运而生,对于这些问题,它的主要方法是数据统计分析和人工智能搜索技术。数据捕捞有以下这些不同的定义:尽管通常数据捕捞应用于数据分析,但是像人工智能一样,它也是一个具有丰富含义的词汇,可用于不同的领域。 它与KDD(Knowledge discovery in databases)的关系是:KDD是从数据中辨别有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的过程;而数据挖掘是KDD通过特定的算法在可接受的计算效率限制内生成特定模式的一个步骤。 事实上,在现今的文献中,这两个术语经常不加区分的使用。数据挖掘本质上属于机器学习的内容。例如《数据挖掘:实用机器学习技术及Java实现》一书大部分是机器学习的内容。这本书最初只叫做“实用机器学习”,“数据挖掘”一词是后来为了营销才加入的。通常情况下,使用更为正式的术语,(大规模)数据分析和分析学,或者指出实际的研究方法(例如人工智能和机器学习)会更准确一些。数据挖掘的实际工作是对大规模数据进行自动或半自动的分析,以提取过去未知的有价值的潜在信息,例如数据的分组(通过聚类分析)、数据的异常记录(通过异常检测)和数据之间的关系(通过关联式规则挖掘)。这通常涉及到数据库技术,例如空间索引(英语:spatial index)。这些潜在信息可通过对输入数据处理之后的总结来呈现,之后可以用于进一步分析,比如机器学习和预测分析。举个例子,进行数据挖掘操作时可能要把数据分成多组,然后可以使用决策支持系统以获得更加精确的预测结果。不过数据收集、数据预处理、结果解释和撰写报告都不算数据挖掘的步骤,但是它们确实属于“数据库知识发现”(KDD)过程,只不过是一些额外的环节。数据库知识发现(KDD)过程通常定义为以下阶段:在运用数据挖掘算法之前,必须收集目标数据集。由于数据挖掘只能发现实际存在于数据中的模式,目标数据集必须大到足以包含这些模式,而其余的足够简洁以在一个可接受的时间范围内挖掘。常见的数据源如数据超市或数据仓库。在数据挖掘之前,有必要预处理来分析多变量数据。然后要清理目标集。数据清理移除包含噪声和含有缺失数据的观测量。数据挖掘涉及六类常见的任务:数据挖掘的价值一般带着一定的目的,而这目的是否得到实现一般可以通过结果验证来实现。验证是指“通过提供客观证据对规定要求已得到满足的认定”,而这个“认定”活动的策划、实施和完成,与“规定要求”的内容紧密相关。数据挖掘过程中的数据验证的“规定要求”的设定,往往与数据挖掘要达到的基本目标、过程目标和最终目标有关。验证的结果可能是“规定要求”得到完全满足,或者完全没有得到满足,以及其他介于两者之间的满足程度的状况。验证可以由数据挖掘的人自己完成,也可以通过其他人参与或完全通过他人的项目,以与数据挖掘者毫无关联的方式进行验证。一般验证过程中,数据挖掘者是不可能不参与的,但对于认定过程中的客观证据的收集、认定的评估等过程如果通过与验证提出者无关的人来实现,往往更具有客观性。通过结果验证,数据挖掘者可以得到对自己所挖掘的数据价值高低的评估。与数据捕捞有关的,还牵扯到隐私问题,例如:一个雇主可以透过访问医疗记录来筛选出那些有糖尿病或者严重心脏病的人,从而意图削减保险支出。然而,这种做法会导致伦理和法律问题。对于政府和商业数据的挖掘,可能会涉及到的,是国家安全或者商业机密之类的问题。这对于保密也是个不小的挑战。数据捕捞有很多合法的用途,例如可以在患者群的数据库中查出某药物和其副作用的关系。这种关系可能在1000人中也不会出现一例,但药物学相关的项目就可以运用此方法减少对药物有不良反应的病人数量,还有可能挽救生命;但这当中还是存在着数据库可能被滥用的问题。数据捕捞实现了用其他方法不可能实现的方法来发现信息,但它必须受到规范,应当在适当的说明下使用。如果数据是收集自特定的个人,那么就会出现一些涉及保密、法律和伦理的问题。2018年5月25日,欧盟一般数据保护规范(General Data Protection Regulation,GDPR)正式上路,保障个人数据搜集的同意权与删除要求,在进入网站时会进行个人数据搜集、处理及利用之告知,并在当事人同意之下做搜集。数据挖掘的方法包括监督式学习、非监督式学习、半监督学习、增强学习。监督式学习包括:分类、估计、预测。非监督式学习包括:聚类,关联规则分析。数据挖掘在零售行业中的应用:零售公司跟踪客户的购买情况,发现某个客户购买了大量的真丝衬衣,这时数据捕捞系统就在此客户和真丝衬衣之间创建关系。销售部门就会看到此信息,直接发送真丝衬衣的当前行情,以及所有关于真丝衬衫的资料发给该客户。这样零售商店通过数据捕捞系统就发现了以前未知的关于客户的新信息,并且扩大经营范围。通常作为与数据仓库和分析相关的技术,数据捕捞处于它们的中间。然而,有时还会出现十分可笑的应用,例如发掘出不存在但看起来振奋人心的模式(特别的因果关系),这些根本不相关的、甚至引人误入歧途的、或是毫无价值的关系,在统计学文献里通常被戏称为“数据挖泥”(Data dredging, data fishing, or data snooping)。数据捕捞意味着扫描可能存在任何关系的数据,然后筛选出符合的模式,(这也叫作“过度匹配模式”)。大量的数据集中总会有碰巧或特定的数据,有着“令人振奋的关系”。因此,一些结论看上去十分令人怀疑。尽管如此,一些探索性数据分析 还是需要应用统计分析查找数据,所以好的统计方法和数据数据的界限并不是很清晰。更危险是出现根本不存在的关系性。投资分析家似乎最容易犯这种错误。在一本叫做《顾客的游艇在哪里?》的书中写道:“总是有相当数量的可怜人,忙于从上千次的赌轮盘的轮子上查找可能的重复模式。十分不幸的是,他们通常会找到。”多数的数据捕捞研究都关注于发现大量的数据集中,一个高度详细的模式。在《大忙人的数据捕捞》一书中, 西弗吉尼亚大学和不列颠哥伦比亚大学研究者讨论了一个交替模式,用来发现一个数据集当中两个元素的最小区别,它的目标是发现一个更简单的模式来描述相关数据。数据挖掘是关于分析数据的;有关从数据中提取信息的信息,参见:

相关

  • 维生素D缺乏症维生素D缺乏症是缺乏维生素D所表现出来的一系列病症。这种疾病可能是由于人体摄入的维生素D不足,并且没有接受足够多的阳光照射(准确地说是阳光中的中波紫外线B光)导致的,也有可
  • 骨赘骨赘(英语:osteophytes,由字根:osteo- “骨”和 -phyte“增生”组成),俗称骨刺(英语:bony spur),是沿着关节边缘形成的外生骨赘(英语:exostosis)(骨化突出)。勿与著骨点增生(英语:enthesophyt
  • 退伍军人症军团病,又名退伍军人症是由军团菌引发的非典型肺炎。 其症状包括咳嗽、呼吸困难、发热、肌肉疼痛、头痛。有时亦会发生恶心、呕吐、腹泻。军团病的症状通常在暴露后两到十天
  • 燃料电池燃料电池(英语:Fuel cell)是一种主要透过氧或其他氧化剂进行氧化还原反应,把燃料中的化学能转换成电能的发电装置。最常见的燃料为氢 ,其他燃料来源来自于任何的能分解出氢气的
  • 音乐治疗音乐治疗(Music therapy),是利用乐音、节奏对生理疾病或心理疾病的患者进行治疗的一种方法。主要是针对在身、心方面“有需要”进行治疗的个案,针对其“需要治疗”的部分,进行“
  • 日耳曼语强变化动词在日耳曼语言中,强变化动词是指借由源自印欧元音变换的母音变化来构造时态的动词。像英语的“sing-sang-sung”即其一例。英语的“Strong verb”一词译自德语的“Starkes Ver
  • IEEE里程碑列表这份IEEE里程碑列表,介绍的是由美国电气和电子工程师协会(IEEE)认定,在电机工程领域上重要的发明与贡献。
  • 阿尔布瓦阿尔布瓦(法语:Arbois)是法国汝拉省的一个市镇,位于该省中部,属于隆斯勒索涅区。该市镇总面积45.42平方公里,2009年时的人口为3494人。阿尔布瓦因出产红酒而闻名。阿尔布瓦人口变
  • 晶体学晶体学,又称结晶学,是一门以确定固体中原子(或离子)排列方式为目的的实验科学。“晶体学”(crystallography)一词原先仅指对各种晶体性质的研究,但随着人们对物质在微观尺度上认识
  • 现代早期二十世纪古典音乐,是指自1900年至2000年,继承欧洲古典音乐而来的一个音乐纪元,这个世纪没有一种统治性的风格,作曲家创造出各种各样的音乐。现代主义(英语:Modernism (music))、印