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            數據挖掘中的模式


              《職業經理人周刊》   獵頭班長v微博   微信:AirPnP   2021/2/9
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            1.數據挖掘的模式

            1.1 數據挖掘模式的概念

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            數據挖掘功能用于指定數據挖掘任務發現的模式:一般而言,這些任務可以分為兩類:描述性和預測性。描述性挖掘刻畫目標數據中數據的一般性質。預測性挖掘任務在當前數據上進行歸納,以便做出預測。數據挖掘的功能和模式主要包括以下內容:

            特征化和區分頻繁模式、關聯和相關性分析挖掘分類與回歸聚類分析離群點分析2 類/概念:特征化和區分

            2.1 類/概念描述

            數據可以與類或概念相關聯,可以通過下述方法得到:數據特征化:匯總所研究類(通常稱為目標類)的數據;數據區分:將目標類與一個或多個可比較類(通常稱為對比類)進行比較。顧客的概念包括bigSpenders和budgetSpenders,這種匯總的、簡潔的、精確的描述方式就就為類/概念描述。數據特征化的方法數據特征化(data characterization)通過查詢來收集對應于用戶指定類的數據。例如,挖掘任務“匯總一年內在某商店花費5000美元以上的顧客特征”,統計結果可能是顧客的概況,如年齡在40~50、有工作、有很好的信用等級。數據特征化的輸出可以用多種形式提供,例如餅圖、條圖、曲線、多維數據立方體和包括交叉表在內的多維表。結果描述可以用廣義關系或規則(稱作特征規則)形式提供。數據區分數據區分(data discrimination)是將目標類數據對象的一般特性與一個或多個對比類對象的一般性進行比較。目標類和對比類可以用戶指定,而對應的數據對象可以通過數據庫查詢檢索。例如,比較兩組顧客——定期購買計算機產品的顧客和不經常購買這種產品的顧客。結果描述提供這些顧客比較的概況,例如頻繁購買計算機產品的顧客80%在20-40歲之間,受過大學教育;而不經常購買這些產品的顧客60%或者年齡太大或太年輕或沒有大學學位。3 關聯分析

            3.1 關聯分析的內容

            頻繁模式頻繁模式(frequent pattern)是在數據中頻繁出現的模式,存在多種類型的頻繁模式,包括頻繁項集、頻繁子序列(序列模式)和頻繁子結構。頻繁項集頻繁項集一般是指頻繁地在事務數據中一起出現的商品的集合,如小賣部中被許多顧客頻繁一起購買的牛奶和面包。頻繁子序列類似如顧客傾向于先購買便攜機,再購買數碼相機,然后再購買內存卡這樣的模式。關聯和相關性關聯分析又稱關聯挖掘,就是在交易數據、關系數據或其他信息載體中,查找存在于項目集合或對象集合之間的頻繁模式、關聯、相關性或因果結構。

            4 分類或回歸

            4.1 用于預測的分類

            分類是這樣的過程,它找出描述和區分數據類或概念的模型(函數),以便能夠使用模型預測類標號未知的對象的類標號。

            4.2 用于預測的回歸

            回歸分析(regression analysis)指的是確定兩種或兩種以上變量間相互依賴的定量關系的一種統計分析方法。

            5 聚類分析

            聚類分析指將物理或抽象對象的集合分組為由類似的對象組成的多個類的分析過程。聚類分析和和分類的區別在于分類又已知的類別標簽,而聚類沒有。

            6 離群點分析

            數據集中可能存在一些數據對象,他們與數據的一般行為或模型不一致,這些數據對象被稱為離群點(outlier)。大部分數據挖掘方法將離群點視為噪音或異常而丟棄。然而,在一些應用中(如欺詐檢測),罕見的事件可能比正常出現的事件更令人感興趣。

            (來源:深度學習生態圈)


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              網友對該信息的評論  (評論帖子僅為網友之間的交流,不代表本站的觀點) 1條評論
            主題 作者 跟帖/點擊 日期
            ·數據清洗你真的懂嗎? 網友 0/320 2021/2/9

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