数据挖掘用到的技术,数据挖掘用到的技术方法

数据挖掘技术涉及哪些技术领域

数据挖掘的技术有很多种，按照不同的分类有不同的分类法，大致有十三种常用的数据挖掘的技术。

1、统计技术

2、关联规则

3、基于历史的MBR(Memory-based Reasoning)分析

4、遗传算法GA(Genetic Algorithms)

5、聚集检测

6、连接分析

7、决策树

8、神经网络

9、粗糙集

10、模糊集

11、回归分析

12、差别分析

13、概念描述

由于人们急切需要将存在于数据库和其他信息库中的数据转化为有用的知识，因而数据挖掘被认为是一门新兴的、非常重要的、具有广阔应用前景和富有挑战性的研究领域，并应起了众多学科(如数据库、人工智能、统计学、数据仓库、在线分析处理、专家系统、数据可视化、机器学习、信息检索、神经网络、模式识别、高性能计算机等)研究者的广泛注意。随着数据挖掘的进一步发展，它必然会带给用户更大的利益。

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数据挖掘的技术都有哪些？

如果我们学习数据分析，那么肯定少不了也要好好学习一下数据挖掘。我们都知道，要想掌握好数据挖掘就需要掌握很多的相关技术。一般来说，数据挖掘工作的技术有关联规则、分类、聚类、决策树、序列模式，下面我们就给大家讲述一下这些知识。

1.关联规则

首先我们给大家讲述一下关联规则，一般来说，关联规则使两个或多个项之间的关联以确定它们之间的模式。关联通常用于销售点系统，以确定产品之间的共同趋势。在数据挖掘中，这是一个非常简单的方法，人们会惊讶与其中有多少智慧和洞察，它可以提供许多企业的日常使用的信息，来提高效率和增加收入，应用领域包括物品的实物摆放组织、市场营销和产品的交叉销售和上销。所以解决商业问题离不开数据挖掘技术中的关联规则。

2.分类

然后给大家说一说分类我们可以使用多个属性来标记特定类别的项。分类将项目分配到目标类别或类中，以便准确地预测该类内部会发生什么。某些行业会将客户进行分类。通过分类我们能够知道其中的情况，然后根据这些情况进行下一步动作。

3.聚类

接着给大家说一下聚类，聚类是将数据记录组合在一起的方法，通常这样做是为了让最终用户对数据库中发生的事情有一个高层次的认识。查看对象分组情况可以帮助市场细分领域的企业。在这个例子中可以使用聚类将市场细分为客户子集。然后，每个子集可以根据簇的属性来制定特定的营销策略。

4.决策树

决策树用于分类或预测数据。决策树从一个简单的问题开始，它有两个或多个的答案。每个答案将会引出进一步的问题，该问题又可被用于分类或识别可被进一步分类的数据，或者可以基于每个答案进行预测。将数据分成多个叶结点，所有叶结点的数据记录数的加和等于输入数据的记录总数。例如，父结点中的数据记录总数等于其两个子结点中包含的记录总和。当在决策树上上下移动时，流失前和流失后的客户数量是需要存储的。能够很容易的理解模型的构建。如果你需要针对可能流失的客户提供一份市场营销方案，则该模型非常易于使用。

5.序列模式

序列模式识别相似事件的趋势或通常情况发生的可能。这种数据挖掘技术经常被用来助于理解用户购买行为。许多零售商通过数据和序列模式来决定他们用于展示的产品。根据客户数据，您可以识别客户在一年中不同时间购买的特定的商品集合。

通过上述的内容我们不难看出，数据挖掘工作基本上都是去解决商业问题的，所以对于产品经理来说，好好了解和掌握数据挖掘知识，对自己的职业发展是非常有帮助的，当然，只是了解这些还是不够的，我们还要学习更多的知识来丰富自己，让自己的职场人生更加光彩溢目。

大数据挖掘主要涉及哪些技术？

大数据挖掘主要涉及以下四种：

1. 关联规则

关联规则使两个或多个项之间的关联以确定它们之间的模式。例如，超市可以确定顾客在买草莓时也常买鲜奶油，反之亦然。关联通常用于销售点系统，以确定产品之间的共同趋势。

2. 分类

我们可以使用多个属性来标记特定类别的项。分类将项目分配到目标类别或类中，以便准确地预测该类内部会发生什么。某些行业会将客户进行分类。

3. 聚类

“聚类是将数据记录组合在一起的方法”查看对象分组情况可以帮助市场细分领域的企业。在这个例子中可以使用聚类将市场细分为客户子集。然后，每个子集可以根据簇的属性来制定特定的营销策略。

4. 决策树

决策树用于分类或预测数据。决策树从一个简单的问题开始，它有两个或多个的答案。每个答案将会引出进一步的问题，该问题又可被用于分类或识别可被进一步分类的数据，或者可以基于每个答案进行预测。

5. 序列模式

序列模式识别相似事件的趋势或通常情况发生的可能。这种数据挖掘技术经常被用来助于理解用户购买行为。许多零售商通过数据和序列模式来决定他们用于展示的产品。

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