建站
咨詢
售后
建站咨詢
新聞中心
隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，數(shù)據(jù)處理與應(yīng)用成為了一個重要的領(lǐng)域。人們在對數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘和分析的過程中，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)挖掘只是簡單的數(shù)據(jù)庫爬取，這一觀點實在是錯誤的。本文將深入探討數(shù)據(jù)挖掘與普通數(shù)據(jù)庫爬取的區(qū)別。
站在用戶的角度思考問題，與客戶深入溝通，找到開魯網(wǎng)站設(shè)計與開魯網(wǎng)站推廣的解決方案，憑借多年的經(jīng)驗，讓設(shè)計與互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)結(jié)合，創(chuàng)造個性化、用戶體驗好的作品，建站類型包括：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)覆蓋開魯?shù)貐^(qū)。
數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)庫爬取的目的是不同的。數(shù)據(jù)庫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有效的數(shù)據(jù)分析來提高商業(yè)價值，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)庫爬取只需簡單的編程知識和基本的網(wǎng)絡(luò)爬蟲即可完成。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)不僅需要專業(yè)知識和數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，還需要對所要處理的特定領(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，數(shù)據(jù)分析師需要運(yùn)用自己的分析能力和洞察力來識別并解讀數(shù)據(jù)中的規(guī)律、趨勢和潛在的信息。同時，數(shù)據(jù)分析師還需將結(jié)果解釋給非專業(yè)人員，因此他們需要有很強(qiáng)的溝通能力。
數(shù)據(jù)挖掘是一項長期的過程。數(shù)據(jù)庫爬取一般只需爬取一次即可完成。而數(shù)據(jù)挖掘是一個長期的過程，在這個過程中需要不斷地對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，發(fā)掘數(shù)據(jù)中的價值，監(jiān)測數(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、市場和競爭對手的情況，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)庫爬取是兩個完全不同的概念。雖然數(shù)據(jù)挖掘需要一些類似于數(shù)據(jù)庫爬取的技術(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業(yè)的技能。
相關(guān)問題拓展閱讀：
- 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)
- 請問什么是數(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)庫技術(shù)、統(tǒng)計技術(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）決策樹方法：利用樹形結(jié)構(gòu)來表示決策，這些決策通過對數(shù)據(jù)集的分類產(chǎn)生規(guī)則。國際上最有影響和最早的決策樹方法是ID3方法，后來又發(fā)展了其它的決策樹方法。
（2）規(guī)則歸納方法：通過統(tǒng)計方法歸納，提取有價值的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)。這種方法通過訓(xùn)練來學(xué)習(xí)的非線性預(yù)測模型，可以完成分類、聚類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)化過程的算法，由繁殖(選擇)、交叉(重組)、變異(突變)三個基本算子組成。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題的新型數(shù)學(xué)工具。它特別適合于數(shù)據(jù)簡化，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)的近似分類等，近年來已被成功地應(yīng)用在數(shù)據(jù)挖掘和知識發(fā)現(xiàn)研究領(lǐng)域中。
（6）K2最鄰近技術(shù)：這種技術(shù)通過K個最相近的歷史記錄的組合來辨別新的記錄。這種技術(shù)可以作為聚類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)或趨勢等以直觀的圖形方式表示，決策者可以通過可視化技術(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，使用戶對數(shù)據(jù)的剖析更清楚。
請問什么是數(shù)據(jù)挖掘?
數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是人們長期對數(shù)據(jù)庫技術(shù)進(jìn)行研究和開發(fā)的結(jié)果。起初各種商業(yè)數(shù)據(jù)是存儲在計算機(jī)的數(shù)據(jù)庫中的，然后發(fā)展到可對數(shù)據(jù)庫進(jìn)行查詢和訪問，進(jìn)而發(fā)展到對數(shù)據(jù)庫的即時遍歷。數(shù)據(jù)挖掘使數(shù)據(jù)庫技術(shù)進(jìn)入了一個更高級的階段，它不僅能對過去的數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢和遍歷，并且能夠找出過去數(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，因為對這種技術(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的過程。
數(shù)據(jù)挖掘流程：
定義問題：清晰地定義出業(yè)務(wù)問題，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)庫和數(shù)據(jù)倉庫目標(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，刪除無效數(shù)據(jù)等。
數(shù)據(jù)挖掘：根據(jù)數(shù)據(jù)功能的類型和和數(shù)據(jù)的特點選擇相應(yīng)的算法，在凈化和轉(zhuǎn)換過的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘。
結(jié)果分析：對數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果進(jìn)行解釋和評價，轉(zhuǎn)換成為能夠最終被用戶理解的知識。
數(shù)據(jù)挖掘是從大量的數(shù)據(jù)中，抽取出潛在的、有價值的知識（模型或規(guī)則）的過程。
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 （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
以上六種數(shù)據(jù)挖掘的分析方法可以分為兩類：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)建立一個模型，這個模型對剩余的數(shù)據(jù)，對一個特定的變量（可以
理解成數(shù)據(jù)庫中表的屬性，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、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)各種分析方法的簡介
· 分類 （Classification）
首先從數(shù)據(jù)中選出已經(jīng)分好類的訓(xùn)練集，在該訓(xùn)練集上運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘分類的技術(shù)，建立分
類模型，對于沒有分類的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。
例子：
a. 信用卡申請者，分類為低、中、高風(fēng)險
b. 分配客戶到預(yù)先定義的客戶分片
注意： 類的個數(shù)是確定的，預(yù)先定義好的
· 估值（Estimation）
估值與分類類似，不同之處在于，分類描述的是離散型變量的輸出，而估值處理連續(xù)值的
輸出；分類的類別是確定數(shù)目的，估值的量是不確定的。
例子：
a. 根據(jù)購買模式，估計一個家庭的孩子個數(shù)
b. 根據(jù)購買模式，估計一個家庭的收入
c. 估計real estate的價值
一般來說，估值可以作為分類的前一步工作。給定一些輸入數(shù)據(jù)，通過估值，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。例如：銀行對家庭貸款業(yè)務(wù)，運(yùn)
用估值，給各個客戶記分（Score 0~1）。然后，根據(jù)閾值，將貸款級別分類。
· 預(yù)言（Prediction）
通常，預(yù)言是通過分類或估值起作用的，也就是說，通過分類或估值得出模型，該模型用
于對未知變量的預(yù)言。從這種意義上說，預(yù)言其實沒有必要分為一個單獨的類。
預(yù)言其目的是對未來未知變量的預(yù)測，這種預(yù)測是需要時間來驗證的，即必須經(jīng)過一定時
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. 超市中客戶在購買A的同時，經(jīng)常會購買B，即A => B(關(guān)聯(lián)規(guī)則)
b. 客戶在購買A后，隔一段時間，會購買B （序列分析）
· 聚集（Clustering）
聚集是對記錄分組，把相似的記錄在一個聚集里。聚集和分類的區(qū)別是聚集不依賴于預(yù)先
定義好的類，不需要訓(xùn)練集。
例子：
a. 一些特定癥狀的聚集可能預(yù)示了一個特定的疾病
b. 租VCD類型不相似的客戶聚集，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，”哪一種類的促銷對客戶響應(yīng)更好？”，對于這一
類問題，首先對整個客戶做聚集，將客戶分組在各自的聚集里，然后對每個不同的聚集，
回答問題，可能效果更好。
· 描述和可視化（Des cription and Visualization）
是對數(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是有價值的。有
價值對商業(yè)而言，不外乎三種情況：降低開銷；提高收入；增加股票價格。
1)數(shù)據(jù)挖掘作為研究工具 （Research）
2)數(shù)據(jù)挖掘提高過程控制（Process Improvement）
3)數(shù)據(jù)挖掘作為市場營銷工具（Marketing）
4)數(shù)據(jù)挖掘作為客戶關(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）
· 數(shù)據(jù)挖掘由來
數(shù)據(jù)挖掘是八十年代，投資AI研究項目失敗后，AI轉(zhuǎn)入實際應(yīng)用時提出的。它是一個新興
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，表明了與統(tǒng)計、精算、長期從事預(yù)
言模型的經(jīng)濟(jì)學(xué)家之間沒有技術(shù)的重疊。
3)數(shù)據(jù)挖掘和統(tǒng)計
統(tǒng)計也開始支持?jǐn)?shù)據(jù)挖掘。統(tǒng)計本包括預(yù)言算法（回歸）、抽樣、基于經(jīng)驗的設(shè)計等
4)數(shù)據(jù)挖掘和決策支持系統(tǒng)
· 數(shù)據(jù)倉庫
· OLAP（聯(lián)機(jī)分析處理）、Data Mart（數(shù)據(jù)集市）、多維數(shù)據(jù)庫
· 決策支持工具融合
將數(shù)據(jù)倉庫、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)挖掘的社會背景
數(shù)據(jù)挖掘與個人預(yù)言：數(shù)據(jù)挖掘號稱能通過歷史數(shù)據(jù)的分析，預(yù)測客戶的行為，而事實上
，客戶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，沒有人們想象中
神秘，它不可能是完全正確的。
客戶的行為是與社會環(huán)境相關(guān)連的，所以數(shù)據(jù)挖掘本身也受社會背景的影響。比如說，在
美國對銀行信用卡客戶信用評級的模型運(yùn)行得非常成功，但是，它可能不適合中國
轉(zhuǎn)載的
數(shù)據(jù)挖掘不是爬數(shù)據(jù)庫的介紹就聊到這里吧，感謝你花時間閱讀本站內(nèi)容，更多關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘不是爬數(shù)據(jù)庫,數(shù)據(jù)挖掘遠(yuǎn)非簡單數(shù)據(jù)庫爬取,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),請問什么是數(shù)據(jù)挖掘?的信息別忘了在本站進(jìn)行查找喔。
創(chuàng)新互聯(lián)服務(wù)器托管擁有成都T3+級標(biāo)準(zhǔn)機(jī)房資源，具備完善的安防設(shè)施、三線及BGP網(wǎng)絡(luò)接入帶寬達(dá)10T，機(jī)柜接入千兆交換機(jī)，能夠有效保證服務(wù)器托管業(yè)務(wù)安全、可靠、穩(wěn)定、高效運(yùn)行；創(chuàng)新互聯(lián)專注于成都服務(wù)器托管租用十余年，得到成都等地區(qū)行業(yè)客戶的一致認(rèn)可。
分享標(biāo)題：數(shù)據(jù)挖掘遠(yuǎn)非簡單數(shù)據(jù)庫爬取(數(shù)據(jù)挖掘不是爬數(shù)據(jù)庫)
本文網(wǎng)址：http://www.dlmjj.cn/article/dpccjcp.html
