㈠ Web數據挖掘的內容簡介
《Web數據挖掘》是適用於數據挖掘學術研究和開發的專業人員的參考書，同時也適合作為高等院校計算機及相關專業研究生的教材。書中首先論述了Web的基礎（包括Web信息採集機制、Web標引機制以及基於關鍵字或基於相似性搜索機制），然後系統地描述了Web挖掘的基礎知識，著重介紹基於超文本的機器學習和數據挖掘方法，如聚類、協同過濾、監督學習、半監督學習，最後講述了這些基本原理在Web挖掘中的應用。《Web數據挖掘》為讀者提供了堅實的技術背景和最新的知識。
㈡ 大數據挖掘方法有哪些
方法1.Analytic Visualizations(可視化分析)
無論是日誌數據分析專家還是普通用戶，數據可視化都是數據分析工具的最基本要求。可視化可以直觀地顯示數據，讓數據自己說話，讓聽眾看到結果。
方法2.Data Mining Algorithms(數據挖掘演算法)
如果說可視化用於人們觀看，那麼數據挖掘就是給機器看的。集群、分割、孤立點分析和其他演算法使我們能夠深入挖掘數據並挖掘價值。這些演算法不僅要處理大量數據，還必須盡量縮減處理大數據的速度。
方法3.Predictive Analytic Capabilities(預測分析能力)
數據挖掘使分析師可以更好地理解數據，而預測分析則使分析師可以根據可視化分析和數據挖掘的結果做出一些預測性判斷。
方法4.semantic engine(語義引擎)
由於非結構化數據的多樣性給數據分析帶來了新挑戰，因此需要一系列工具來解析，提取和分析數據。需要將語義引擎設計成從“文檔”中智能地提取信息。
方法5.Data Quality and Master Data Management(數據質量和主數據管理)
數據質量和數據管理是一些管理方面的最佳實踐。通過標准化流程和工具處理數據可確保獲得預定義的高質量分析結果。
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㈢ Web數據挖掘技術探析論文
Web數據挖掘技術探析論文
在日復一日的學習、工作生活中，大家或多或少都會接觸過論文吧，論文對於所有教育工作者，對於人類整體認識的提高有著重要的意義。那麼你知道一篇好的論文該怎麼寫嗎？以下是我收集整理的Web數據挖掘技術探析論文，供大家參考借鑒，希望可以幫助到有需要的朋友。
Web數據挖掘技術探析論文 篇1
引言
當前，隨著網路技術的發展和資料庫技術的迅猛發展，有效推動了商務活動由傳統活動向電子商務變革。電子商務就是利用計算機和網路技術以及遠程通信技術，實現整個商務活動的電子化、數字化和網路化。基於Internet的電子商務快速發展，使現代企業積累了大量的數據，這些數據不僅能給企業帶來更多有用信息，同時還使其他現代企業管理者能夠及時准確的搜集到大量的數據。訪問客戶提供更多更優質的服務，成為電子商務成敗的關鍵因素，因而受到現代電子商務經營者的高度關注，這也對計算機web數據技術提出了新的要求，Web數據挖掘技術應運而生。它是一種能夠從網上獲取大量數據，並能有效地提取有用信息供企業決策者分析參考，以便科學合理制定和調整營銷策略，為客戶提供動態、個性化、高效率服務的全新技術。目前，它已成為電子商務活動中不可或缺的重要載體。
計算機web數據挖掘概述
1.計算機web數據挖掘的由來
計算機Web數據挖掘是一個在Web資源上將對自己有用的數據信息進行篩選的過程。Web數據挖掘是把傳統的數據挖掘思想和方法移植到Web應用中，即從現有的Web文檔和活動中挑選自己感興趣且有用的模式或者隱藏的數據信息。計算機Web數據挖掘可以在多領域中展示其作用，目前已被廣泛應用於資料庫技術、信息獲取技術、統計學、人工智慧中的機器學習和神經網路等多個方面，其中對商務活動的變革起到重大的推動作用方面最為明顯。
2.計算機Web數據挖掘含義及特徵
(1)Web數據挖掘的含義
Web數據挖掘是指數據挖掘技術在Web環境下的應用，是一項數據挖掘技術與WWW技術相結合產生的新技術，綜合運用到了計算機語言、Internet、人工智慧、統計學、信息學等多個領域的技術。具體說，就是通過充分利用網路(Internet)，挖掘用戶訪問日誌文件、商品信息、搜索信息、購銷信息以及網路用戶登記信息等內容，從中找出隱性的、潛在有用的和有價值的信息，最後再用於企業管理和商業決策。
(2)Web數據挖掘的特點
計算機Web數據挖掘技術具有以下特點：一是用戶不用提供主觀的評價信息;二是用戶「訪問模式動態獲取」不會過時;三是可以處理大規模的數據量，並且使用方便;四是與傳統資料庫和數據倉庫相比，Web是一個巨大、分布廣泛、全球性的信息服務中心。
(3)計算機web數據挖掘技術的類別
web數據挖掘技術共有三類：第一類是Web使用記錄挖掘。就是通過網路對Web日誌記錄進行挖掘，查找用戶訪問Web頁面的模式及潛在客戶等信息，以此提高其站點所有服務的競爭力。第二類是Web內容挖掘。既是指從Web文檔中抽取知識的過程。第三類是Web結構挖掘。就是通過對Web上大量文檔集合的內容進行小結、聚類、關聯分析的方式，從Web文檔的組織結構和鏈接關系中預測相關信息和知識。
計算機web數據挖掘技術與電子商務的關系
藉助計算機技術和網路技術的日臻成熟，電子商務正以其快速、便捷的特點受到越來越多的企業和個人的關注。隨著電子商務企業業務規模的不斷擴大，電子商務企業的商品和客戶數量也隨之迅速增加，電子商務企業以此獲得了大量的數據，這些數據正成為了電子商務企業客戶管理和銷售管理的重要信息。為了更好地開發和利用這些數據資源，以便給企業和客戶帶來更多的便利和實惠，各種數據挖掘技術也逐漸被應用到電子商務網站中。目前，基於數據挖掘(特別是web數據挖掘)技術構建的電子商務推薦系統正成為電子商務推薦系統發展的一種趨勢。
計算機web數據挖掘在電子商務中的具體應用
(1)電子商務中的web數據挖掘的過程
在電子商務中，web數據挖掘的過程主要有以下三個階段：既是數據准備階段、數據挖掘操作階段、結果表達和解釋階段。如果在結果表達階段中，分析結果不能讓電子商務企業的決策者滿意，就需要重復上述過程，直到滿意為止。
(2)Web數據挖掘技術在電子商務中的應用
目前，電子商務在企業中得到廣泛應用，極大地促進了電子商務網站的興起，經過分析一定時期內站點上的用戶的訪問信息，便可發現該商務站點上潛在的客戶群體、相關頁面、聚類客戶等數據信息，企業信息系統因此會獲得大量的數據，如此多的數據使Web數據挖掘有了豐富的數據基礎，使它在各種商業領域有著更加重要的.實用價值。因而，電子商務必將是未來Web數據挖掘的主攻方向。Web數據挖掘技術在電子商務中的應用主要包含以下幾方面：
一是尋找潛在客戶。電子商務活動中，企業的銷售商可以利用分類技術在Internet上找到潛在客戶，通過挖掘Web日誌記錄等信息資源，對訪問者進行分類，尋找訪問客戶共同的特徵和規律，然後從已經存在的分類中找到潛在的客戶。
二是留住訪問客戶。電子商務企業通過商務網站可以充分挖掘客戶瀏覽訪問時留下的信息，了解客戶的瀏覽行為，然後根據客戶不同的愛好和要求，及時做出讓訪問客戶滿意的頁面推薦和專屬性產品，以此來不斷提高網站訪問的滿意度，最大限度延長客戶駐留的時間，實現留住老客戶發掘新客戶的目的。
三是提供營銷策略參考。通過Web數據挖掘，電子商務企業銷售商能夠通過挖掘商品訪問情況和銷售情況，同時結合市場的變化情況，通過聚類分析的方法，推導出客戶訪問的規律，不同的消費需求以及消費產品的生命周期等情況，為決策提供及時而准確的信息參考，以便決策者能夠適時做出商品銷售策略調整，優化商品營銷。
四是完善商務網站設計。電子商務網站站點設計者能夠利用關聯規則，來了解客戶的行為記錄和反饋情況，並以此作為改進網站的依據，不斷對網站的組織結構進行優化來方便客戶訪問，不斷提高網站的點擊率。
結語
本文對Web數據挖掘技術進行了綜述，講述了其在電子商務中廣泛應用。可以看出，隨著計算機技術和資料庫技術快速發展，計算機Web數據技術的應用將更加廣泛，Web數據挖掘也將成為非常重要的研究領域，研究前景巨大、意義深遠。目前，我國的Web數據應用還處於探索和起步階段，還有許多問題值得深入研究。
Web數據挖掘技術探析論文 篇2
摘要： 該文通過介紹電子商務及數據挖掘基本知識，分別從幾個方面分析了電子商務中WEB數據挖掘技術的應用。
關鍵詞： 電子商務；數據挖掘；應用
1概述
電子商務是指企業或個人以網路為載體，應用電子手段，利用現代信息技術進行商務數據交換和開展商務業務的活動。隨著互聯網的迅速發展，電子商務比傳統商務具有更明顯的優勢，由於電子商務具有方便、靈活、快捷的特點，使它已逐漸成為人們生活中不可缺少的活動。目前電子商務平台網站多，行業競爭強，為了獲得更多的客戶資源，電子商務網站必須加強客戶關系管理、改善經營理念、提升售後服務。數據挖掘是從數據集中識別出隱含的、潛在有用的、有效的，新穎的、能夠被理解的信息和知識的過程。由數據集合做出歸納推理，從中挖掘並進行商業預判，能夠幫助電子商務企業決策層依據預判，對市場策略調整，將企業風險降低,從而做出正確的決策，企業利潤將最大化。隨著電子商務的應用日益廣泛，電子商務活動中會產生大量有用的數據，如何能夠數據挖掘出數據的參考價值？研究客戶的興趣和愛好，對客戶分門別類，將客戶心儀的商品分別推薦給相關客戶。因此,如何在電子商務平台上進行數據挖掘成為研究的熱點問題。
2數據挖掘技術概述
數據挖掘（DataMining），也稱資料庫中的知識發現（KnowledgeDiscoveryinDatabase，KDD）。數據挖掘一般是指從海量數據中應用演算法查找出隱藏的、未知的信息的過程。數據挖掘是一個在大數據資源中利用分析工具發現模型與數據之間關系的一個過程，數據挖掘對決策者尋找數據間潛在的某種關聯，發現隱藏的因素起著關鍵作用。這些模式是有潛在價值的、並能夠被理解的。數據挖掘將人工智慧、機器學習、資料庫、統計、可視化、信息檢索、並行計算等多個領域的理論與技術融合在一起的一門多學科交叉學問，這些學科也對數據挖掘提供了很大的技術支撐。
3Web數據挖掘特點
Web數據挖掘就是數據挖掘在Web中的應用。Web數據挖掘的目的是從萬維網的網頁的內容、超鏈接的結構及使用日誌記錄中找到有價值的數據或信息。依據挖掘過程中使用的數據類別，Web數據挖掘任務可分為：Web內容挖掘、Web結構挖掘、Web使用記錄挖掘。
1）Web內容挖掘指從網頁中提取文字、圖片或其他組成網頁內容的信息，挖掘對象通常包含文本、圖形、音視頻、多媒體以及其他各種類型數據。
2）Web結構挖掘是對Web頁面之間的結構進行挖掘，挖掘描述內容是如何組織的，從Web的超鏈接結構中尋找Web結構和頁面結構中的有價值模式。例如從這些鏈接中，我們可以找出哪些是重要的網頁，依據網頁的主題，進行自動的聚類和分類，為了不同的目的從網頁中根據模式獲取有用的信息，從而提高檢索的質量及效率。
3）Web使用記錄挖掘是根據對伺服器上用戶訪問時的訪問記錄進行挖掘的方法。Web使用挖掘將日誌數據映射為關系表並採用相應的數據挖掘技術來訪問日誌數據，對用戶點擊事件的搜集和分析發現用戶導航行為。它用來提取關於客戶如何瀏覽和使用訪問網頁的鏈接信息。如訪問了哪些頁面？在每個頁面中所停留的時間？下一步點擊了什麼？在什麼樣的路線下退出瀏覽的？這些都是Web使用記錄挖掘所關心要解決的問題。
4電子商務中Web挖掘中技術的應用分析
1）電子商務中序列模式分析的應用
序列模式數據挖掘就是要挖掘基於時間或其他序列的模式。如在一套按時間順序排列的會話或事務中一個項目有存在跟在另一個項目後面。通過這個方法，WEB銷售商可以預測未來的訪問模式，以幫助針對特定用戶組進行廣告排放設置。發現序列模式容易使客戶的行為被電子商務的組織者預測，當用戶瀏覽站點時，盡可能地迎合每個用戶的瀏覽習慣並根據用戶感興趣的內容不斷調整網頁，盡可能地使每個用戶滿意。使用序列模式分析挖掘日誌，可以發現客戶的訪問序列模式。在萬維網使用記錄挖掘應用中，序列模式挖掘可以用於捕捉用戶路徑之中常用的導航路徑。當用戶訪問電子商務網站時，網站管理員能夠搜索出這個訪問者的對該網站的訪問序列模式，將訪問者感興趣但尚未瀏覽的頁面推薦給他。序列模式分析還能分析出商品購買的前後順序，從而向客戶提出推薦。例如在搜索引擎是發出查詢請求、瀏覽網頁信息等，會彈出與這些信息相關的廣告。例如購買了列印機的用戶，一般不久就會購買如列印紙、硒鼓等列印耗材。優秀的推薦系統將為客戶建立一個專屬商店,由每個客戶的特徵來調整網站的內容。也能由挖掘出的一些序列模式分析網站及產品促銷的效果。
2）電子商務中關聯規則的應用
關聯規則是揭示數據之間隱含的相互關系，關聯分析的任務是發現事物間的關聯規則或相關程序。關聯規則挖掘的目標是在數據項目中找出每一個數據信息的內在關系。關聯規則挖掘就是要搜索出用戶在伺服器上訪問的內容、頁面、文件之間的聯系，從而改進電子商務網站設計。可以更好在組織站點，減少用戶過濾網站信息的負擔，哪些商品顧客會可能在一次購物時同時購買？關聯規則技術能夠通過購物籃中的不同商品之間的聯系，分析顧客的購物習慣。例如購買牛奶的顧客90%會同時還購買麵包，這就是一條關聯規則，如果商店或電子商務網站將這兩種商品放在一起銷售，將會提高它們的銷量。關聯規則挖掘目標是利用工具分析出顧客購買商品間的聯系，也即典型購物籃數據分析應用。關聯規則是發現同類事件中不同項目的相關性，例如手機加充電寶，滑鼠加滑鼠墊等購買習慣就屬於關聯分析。關聯規則挖掘技術可以用相應演算法找出關聯規則，例如在上述例子中，商家可以依據商品間的關聯改進商品的擺放，如果顧客購買了手機則將充電寶放入推薦的商品中，如果一些商品被同時購買的概率較大，說明這些商品存在關聯性，商家可以將這些有關聯的商品鏈接放在一起推薦給客戶,有利於商品的銷售，商家也根據關聯有效搭配進貨，提升商品管理水平。如買了燈具的顧客，多半還會購買開關插座，因此，一般會將燈具與開關插座等物品放在一個區域供顧客選購。依據分析找出顧客所需要的商品的關聯規則，由挖掘分析結果向顧客推薦所需商品，也即向顧客提出可能會感興趣的商品推薦，將會大大提高商品的銷售量。
3）電子商務中路徑分析技術的應用
路徑分析技術通過對Web伺服器的日誌文件中客戶訪問站點的訪問次數的分析，用來發現Web站點中最經常訪問的路徑來調整站點結構，從而幫助使用用戶以最快的速度找到其所需要的產品或是信息。例如在用戶訪問某網站時，如果有很多用戶不感興趣的頁面存在，就會影響用戶的網頁瀏覽速度，從而降低用戶的瀏覽興趣，同時也會使整個站點的維護成本提高。而利用路徑分析技術能夠全面地掌握網站各個頁面之間的關聯以及超鏈接之間的聯系，通過分析得出訪問頻率最高的頁面，從而改進網站結構及頁面的設計。
4）電子商務中分類分析的應用
分類技術在根據各種預定義規則進行用戶建模的Web分析應用中扮演著很重要的角色。例如，給出一組用戶事務，可以計算每個用戶在某個期間內購買記錄總和。基於這些數據，可以建立一個分類模型，將用戶分成有購買傾向和沒有購買傾向兩類，考慮的特徵如用戶統計屬性以及他們的導航活動。分類技術既可以用於預測哪些購買客戶對於哪類促銷手段感興趣，也可以預測和劃分顧客類別。在電子商務中通過分類分析，可以得知各類客戶的興趣愛好和商品購買意向，因而發現一些潛在的購買客戶，從而為每一類客戶提供個性化的網路服務及開展針對性的商務活動。通過分類定位模型輔助決策人員定位他們的最佳客戶和潛在客戶，提高客戶滿意度及忠誠度，最大化客戶收益率，以降低成本，增加收入。
5）電子商務中聚類分析的應用
聚類技術可以將具有相同特徵的數據項聚成一類。聚類分析是對資料庫中相關數據進行對比並找出各數據之間的關系，將不同性質特徵的數據進行分類。聚類分析的目標是在相似的基礎上收集數據來分類。根據具有相同或相似的顧客購買行為和顧客特徵，利用聚類分析技術將市場有效地細分，細分後應可每類市場都制定有針對性的市場營銷策略。聚類分別有頁面聚類和用戶聚類兩種。用戶聚類是為了建立擁有相同瀏覽模式的用戶分組，可以在電子中商務中進行市場劃分或給具有相似興趣的用戶提供個性化的Web內容，更多在用戶分組上基於用戶統計屬性（如年齡、性別、收入等）的分析可以發現有價值的商業智能。在電子商務中將市場進行細化的區分就是運用聚類分析技術。聚類分析可根據顧客的購買行為來劃分不同顧客特徵的不同顧客群，通過聚類具有類似瀏覽行為的客戶，讓市場人員對顧客進行類別細分，能夠給顧客提供更人性化的貼心服務。比如通過聚類技術分析，發現一些顧客喜歡訪問有關汽車配件網頁內容，就可以動態改變站點內容，讓網路自動地給這些顧客聚類發送有關汽車配件的新產品信息或郵件。分類和聚類往往是相互作用的。在電子商務中通過聚類行為或習性相似的顧客，給顧客提供更滿意的服務。技術人員在分析中先用聚類分析將要分析的數據進行聚類細分，然後用分類分析對數據集合進行分類標記，再將該標記重新進行分類，一直如此循環兩種分析方法得到相對滿意的結果。
5結語
隨著互聯網的飛速發展，大數據分析應用越來越廣。商業貿易中電子商務所佔比例越來越大，使用web挖掘技術對商業海量數據進行挖掘處理，分析客戶購買喜好、跟蹤市場變化，調整銷售策略，對決策者做出有效決策及提高企業的市場競爭力有重要意義。
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;㈣ 數據挖掘知識點有哪些
1.數據、信息和知識是廣義數據表現的不同形式。
2.主要知識模式類型有：廣義知識，關聯知識，類知識，預測型知識，特異型知識
3.web挖掘研究的主要流派有：Web結構挖掘、Web使用挖掘、Web內容挖掘
4.一般地說，KDD是一個多步驟的處理過程，一般分為問題定義、數據抽取、數據預處理、.數據挖掘以及模式評估等基本階段。
5.資料庫中的知識發現處理過程模型有：階梯處理過程模型，螺旋處理過程模型，以用戶為中心的處理結構模型，聯機KDD模型，支持多數據源多知識模式的KDD處理模型
6.粗略地說，知識發現軟體或工具的發展經歷了獨立的知識發現軟體、橫向的知識發現工具集和縱向的知識發現解決方案三個主要階段，其中後面兩種反映了目前知識發現軟體的兩個主要發展方向。
7.決策樹分類模型的建立通常分為兩個步驟：決策樹生成，決策樹修剪。
㈤ 數據挖掘需要哪些技能
編程語言
數據挖掘和數據分析不一樣，數據分析可以利用一些現成的分析工具完成，但是數據挖掘絕大部分要依賴於編程，在數據挖掘領域常用的編程語言有R、Python、C++、java等，R和python最受歡迎。
大數據處理框架
做數據挖掘不可避免的要接觸大數據，目前常用的大數據框架就兩個，Hadoop和Spark，Hadoop的原生開發語言是Java，資料多，Spark的原生開發語言是Scala，不過也有Python的API。
資料庫知識
這個不用多說，既然是和數據打交道，資料庫知識自然少不了，常見關系資料庫和非關系資料庫知識都要掌握，如果要處理大數量數據集，就得掌握關系型資料庫知識，比如sql、oracle。
數據結構與演算法
精通數據結構和演算法對數據挖掘來說相當重要，在數據挖掘崗位面試中也是問的比較多的，數據結構包括數組，鏈表，堆棧，隊列，樹，哈希表，集合等，而常見的演算法包括排序，搜索，動態編程，遞歸等。
機器學習/深度學習
機器學習是數據挖掘的最重要部分之一。 機器學習演算法可建立樣本數據的數學模型，來進行預測或決策， 深度學習是更廣泛的機器學習方法系列中的一部分。這部分的學習主要分兩塊，一是掌握常見機器學習演算法原理，二是應用這些演算法並解決問題。
統計學知識
數據挖掘是一個交叉學科，不僅涉及編程和計算機科學，還涉及到多個科學領域，統計學就是不可獲取的一部分，它可以幫我們更快的識別問題，區分因果關系和相關性。
關於數據挖掘需要哪些技能，青藤小編就和您分享到這里了。如果你對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章能夠對你有所幫助。如果您還想了解更多數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。
㈥ 數據挖掘的方法有哪些
數據挖掘的的方法主要有以下幾點：
1.分類挖掘方法。分類挖掘方法主要利用決策樹進行分類，是一種高效且在數據挖掘方法中佔有重要地位的挖掘方法。為了對數據進行較為准確的測試並據此分類，我們採用決策樹演算法，而決策樹中比較典型的幾種方法為：ID3演算法，此方法具有較強的實用性，適用於大規模數據處理；KNN演算法，此方法算量較大，適用於分別類別的數據處理。
2..聚類分析挖掘方法。聚類分析挖掘方法主要應用於樣品與指標分類研究領域，是一種典型的統計方法，廣泛應用於商業領域。此聚類分析方法根據適用對象不同又可分為四種分析挖掘方法：基於網格的聚類分析方法、基於分層的聚類方法、基於密度的聚類挖掘方法和基於模型的聚類方法。
3.預測方法。預測方法主要用於對知識的預測以及對連續數值型數據的挖掘，傳統的預測方法主要分為：時間序列方法、回歸模型分析法、灰色系統模型分析。而現在預測方法主要採用神經網路與支持向量機演算法，進行數據分析計算，同時可預測未來數據的走向趨勢。
關於大數據挖掘工程師的課程推薦CDA數據分析師的相關課程，課程內容兼顧培養解決數據挖掘流程問題的橫向能力以及解決數據挖掘演算法問題的縱向能力。要求學生具備從數據治理根源出發的思維，通過數字化工作方法來探查業務問題，通過近因分析、宏觀根因分析等手段，再選擇業務流程優化工具還是演算法工具，而非「遇到問題調演算法包」點擊預約免費試聽課。
㈦ 數據挖掘有哪些技巧
如今有不少的新人想要參與大數據開發領域
一、數據挖掘技術的基本概念
隨著計算機技術的發展，各行各業都開始採用計算機及相應的信息技術進行管理和運營，這使得企業生成、收集、存貯和處理數據的能力大大提高，數據量與日俱增。企業數據實際上是企業的經驗積累，當其積累到一定程度時，必然會反映出規律性的東西。對企業來，堆積如山的數據無異於一個巨大的寶庫。在這樣的背景下，人們迫切需要新一代的計算技術和工具來開采資料庫中蘊藏的寶藏，使其成為有用的知識，指導企業的技術決策和經營決策，使企業在競爭中立於不敗之地。另一方面，近十餘年來，計算機和信息技術也有了長足的進展，產生了許多新概念和新技術，如更高性能的計算機和操作系統、網際網路(intemet)、數據倉庫(datawarehouse)、神經網路等等。在市場需求和技術基礎這兩個因素都具備的環境下，數據挖掘技術或稱KDD(KnowledgeDiscoveryinDatabases;資料庫知識發現)的概念和技術就應運而生了。
數據挖掘(DataMining)旨在從大量的、不完全的、有雜訊的、模糊的、隨機的數據中，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。還有很多和這一術語相近似的術語,如從資料庫中發現知識(KDD)、數據分析、數據融合(DataFusion)以及決策支持等。
下面介紹十種數據挖掘（Data Mining）的分析方法：
1、基於歷史的MBR分析（Memory-Based Reasoning；MBR）
基於歷史的MBR分析方法最主要的概念是用已知的案例（case）來預測未來案例的一些屬性（attribute），通常找尋最相似的案例來做比較。
記憶基礎推理法中有兩個主要的要素，分別為距離函數（distance function）與結合函數（combination function）。距離函數的用意在找出最相似的案例；結合函數則將相似案例的屬性結合起來，以供預測之用。記憶基礎推理法的優點是它容許各種型態的數 據，這些數據不需服從某些假設。另一個優點是其具備學習能力，它能藉由舊案例的學習來獲取關於新案例的知識。較令人詬病的是它需要大量的歷史數據，有足夠 的歷史數據方能做良好的預測。此外記憶基礎推理法在處理上亦較為費時，不易發現最佳的距離函數與結合函數。其可應用的范圍包括欺騙行為的偵測、客戶反應預 測、醫學診療、反應的歸類等方面。
2、購物籃分析（Market Basket Analysis）
購物籃分析最主要的目的在於找出什麼樣的東西應該放在一起？商業上的應用在藉由顧客的購買行為來了解是什麼樣的顧客以及這些顧客為什麼買這些產品，找出相 關的聯想（association）規則，企業藉由這些規則的挖掘獲得利益與建立競爭優勢。舉例來說，零售店可藉由此分析改變置物架上的商品排列或是設計 吸引客戶的商業套餐等等。
購物籃分析基本運作過程包含下列三點：
（1）選擇正確的品項：這里所指的正確乃是針對企業體而言，必須要在數以百計、千計品項中選擇出真正有用的品項出來。
（2）經由對共同發生矩陣（co-occurrence matrix）的探討挖掘出聯想規則。
（3）克服實際上的限制：所選擇的品項愈多，計算所耗費的資源與時間愈久（呈現指數遞增），此時必須運用一些技術以降低資源與時間的損耗。
購物籃分析技術可以應用在下列問題上：
（1）針對信用卡購物，能夠預測未來顧客可能購買什麼。
（2）對於電信與金融服務業而言，經由購物籃分析能夠設計不同的服務組合以擴大利潤。
（3）保險業能藉由購物籃分析偵測出可能不尋常的投保組合並作預防。
（4）對病人而言，在療程的組合上，購物籃分析能作為是否這些療程組合會導致並發症的判斷依據。
3、決策樹（Decision Trees）
決策樹在解決歸類與預測上有著極強的能力，它以法則的方式表達，而這些法則則以一連串的問題表示出來，經由不斷詢問問題最終能導出所需的結果。典型的決策 樹頂端是一個樹根，底部有許多的樹葉，它將紀錄分解成不同的子集，每個子集中的欄位可能都包含一個簡單的法則。此外，決策樹可能有著不同的外型，例如二元 樹、三元樹或混和的決策樹型態。
4、遺傳演算法（Genetic Algorithm）
遺傳演算法學習細胞演化的過程，細胞間可經由不斷的選擇、復制、交配、突變產生更佳的新細胞。基因演算法的運作方式也很類似，它必須預先建立好一個模式，再經 由一連串類似產生新細胞過程的運作，利用適合函數（fitness function）決定所產生的後代是否與這個模式吻合，最後僅有最吻合的結果能夠存活，這個程序一直運作直到此函數收斂到最佳解。基因演算法在群集 （cluster）問題上有不錯的表現，一般可用來輔助記憶基礎推理法與類神經網路的應用。
5、聚類分析（Cluster Detection）
這個技術涵蓋范圍相當廣泛，包含基因演算法、類神經網路、統計學中的群集分析都有這個功能。它的目標為找出數據中以前未知的相似群體，在許許多多的分析中，剛開始都運用到群集偵測技術，以作為研究的開端。
6、連接分析（Link Analysis）
連接分析是以數學中之圖形理論（graph theory）為基礎，藉由記錄之間的關系發展出一個模式，它是以關系為主體，由人與人、物與物或是人與物的關系發展出相當多的應用。例如電信服務業可藉 連結分析收集到顧客使用電話的時間與頻率，進而推斷顧客使用偏好為何，提出有利於公司的方案。除了電信業之外，愈來愈多的營銷業者亦利用連結分析做有利於 企業的研究。
7、OLAP分析（On-Line Analytic Processing；OLAP）
嚴格說起來，OLAP分析並不算特別的一個數據挖掘技術，但是透過在線分析處理工具，使用者能更清楚的了解數據所隱藏的潛在意涵。如同一些視覺處理技術一般，透過圖表或圖形等方式顯現，對一般人而言，感覺會更友善。這樣的工具亦能輔助將數據轉變成信息的目標。
8、神經網路（Neural Networks）
神經網路是以重復學習的方法，將一串例子交與學習，使其歸納出一足以區分的樣式。若面對新的例證，神經網路即可根據其過去學習的成果歸納後，推導出新的結果，乃屬於機器學習的一種。數據挖掘的相關問題也可采類神經學習的方式，其學習效果十分正確並可做預測功能。
9、判別分析（Discriminant Analysis）
當所遭遇問題它的因變數為定性（categorical），而自變數（預測變數）為定量（metric）時，判別分析為一非常適當之技術，通常應用在解決 分類的問題上面。若因變數由兩個群體所構成，稱之為雙群體 —判別分析 （Two-Group Discriminant Analysis）；若由多個群體構成，則稱之為多元判別分析（Multiple Discriminant Analysis；MDA）。
（1） 找出預測變數的線性組合，使組間變異相對於組內變異的比值為最大，而每一個線性組合與先前已經獲得的線性組合均不相關。
（2） 檢定各組的重心是否有差異。
（3） 找出哪些預測變數具有最大的區別能力。
（4） 根據新受試者的預測變數數值，將該受試者指派到某一群體。
10、邏輯斯蒂回歸分析（Logistic Analysis）
當判別分析中群體不符合正態分布假設時，羅吉斯回歸分析是一個很好的替代方法。羅吉斯回歸分析並非預測事件（event）是否發生，而是預測該事件的機 率。它將自變數與因變數的關系假定是S行的形狀，當自變數很小時，機率值接近為零；當自變數值慢慢增加時，機率值沿著曲線增加，增加到一定程度時，曲線協 率開始減小，故機率值介於0與1之間。
㈧ Web 數據挖掘如何入門
最基本的sql + python + （R or spss ）
最基本的sql會就行，什麼join啊什麼的都不用管，能select * from xxx limit n啥的就足夠了。做到能批量把要用到的原始數據下載下來
python5分鍾就能上手寫，1周就能熟練的處理各種原始數據到你想要輸入給下一步的軟體的格式上。
然後用R或者spss來畫圖或者做跑各種高大上的統計模型
然後根據不同的業務自己去想挖掘的方法，什麼回歸啊，什麼SVM，什麼決策樹啊，這些東西都是工具，不是目的
至於如何有好的挖掘的idea，似乎沒有好書推薦，在工作中學吧
或者說，這就是社會學背景能帶來最大好處的地方
理論別學太多，又不是搞學術
這套東西全弄下來，也就一周兩周的事情（spss你已經會啦嘛）
㈨ 數據挖掘的基本步驟是什麼
數據輸入：輸入要發掘的數據。
數據轉化：做數據預處理的步驟，經過了數據轉化之後，數據就是一個可用的，簡練的、完整的、一致的、精確的數據集。
(1)數據清理：對雜訊數據和不一致的數據做鏟除操作。或者是對重復數據做刪除，或者是對缺失數據做填充(眾數、中位數、自己判斷)。
(2)數據集成：將多個數據源的數據做整合。
(3)數據選擇：選擇需要的數據做發掘。比如一個人買不買電腦和他叫什麼沒什麼聯系，所以就不需要輸入到機器中進行分析。
(4)數據改換：不同的數據被經過數據集成集成到一同的時分，就會出現一個問題，叫做實體辨認問題。那麼數據改換除了處理實體辨認問題以外，還需要一致不同的資料庫的數據的格局。
數據發掘：經過數學演算法對數據進行分析，得到數據之間的規則，或者是我們所需要的常識。
模型評價：評價機器獲得的模型是否不適用例如，假如模型是在機器學習後得到的，而且模型猜測的精度為10%。因而模型評價的很大一部分也是對從學習機器中獲得的常識是否准確和可用的評價。
數據輸出：將成果數據輸出，而且將得到的常識表明出來，對應了常識表明。
數據在進行發掘時，我們往往都是經過某些屬性得以判斷某個成果，這就是數據發掘的基本規則。
關於數據挖掘的基本步驟是什麼，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。
㈩ 如何通過用數據挖掘技術來分析Web網站日誌
1、數據預處理階段根據挖掘的目的，對原始Web日誌文件中的數據進行提取、分解、合並、最後轉換為用戶會話文件。該階段是Web訪問信息挖掘最關鍵的階段，數據預處理包括:關於用戶訪問信息的預處理、關於內容和結構的預處理。
2、會話識別階段該階段本是屬於數據預處理階段中的一部分，這里將其劃分成單獨的一個階段，是因為把用戶會話文件劃分成的一組組用戶會話序列將直接用於挖掘演算法，它的精準度直接決定了挖掘結果的好壞，是挖掘過程中最重要的階段。
3、模式發現階段模式發現是運用各種方法和技術從Web日誌數據中挖掘和發現用戶使用Web的各種潛在的規律和模式。模式發現使用的演算法和方法不僅僅來自數據挖掘領域，還包括機器學習、統計學和模式識別等其他專業領域。
模式發現的主要技術有：統計分析（statistical analysis）、關聯規則（association rules）、聚類（clustering）、歸類（classification）、序列模式（sequential patterns）、依賴關系（dependency）。
（1）統計分析（statistical analysis）：常用的統計技術有：貝葉斯定理、預測回歸、對數回歸、對數-線性回歸等。可用來分析網頁的訪問頻率，網頁的訪問時間、訪問路徑。可用於系統性能分析、發現安全漏洞、為網站修改、市場決策提供支持。
（2）關聯規則（association rules）：關聯規則是最基本的挖掘技術，同時也是WUM最常用的方法。在WUM中常常用在被訪問的網頁中，這有利於優化網站組織、網站設計者、網站內容管理者和市場分析，通過市場分析可以知道哪些商品被頻繁購買，哪些顧客是潛在顧客。
（3）聚類（clustering）：聚類技術是在海量數據中尋找彼此相似對象組，這些數據基於距離函數求出對象組之間的相似度。在WUM中可以把具有相似模式的用戶分成組，可以用於電子商務中市場分片和為用戶提供個性化服務。
（4）歸類（classification）：歸類技術主要用途是將用戶資料歸入某一特定類中，它與機器學習關系很緊密。可以用的技術有：決策樹（decision tree）、K-最近鄰居、Naïve Bayesian classifiers、支持向量機（support vector machines）。
（5）序列模式（sequential patterns）：給定一個由不同序列組成的集合，其中，每個序列由不同的元素按順序有序排列，每個元素由不同項目組成，同時給定一個用戶指定的最小支持度閾值，序列模式挖掘就是找出所有的頻繁子序列，即子序列在序列集中的出現頻率不低於用戶指定的最小支持度閾值。
（6）依賴關系（dependency）：一個依賴關系存在於兩個元素之間，如果一個元素A的值可以推出另一個元素B的值，則B依賴於A。
4、模式分析階段模式分析是Web使用挖掘最後一步，主要目的是過濾模式發現階段產生的規則和模式，去除那些無用的模式，並把發現的模式通過一定的方法直觀的表現出來。由於Web使用挖掘在大多數情況下屬於無偏向學習，有可能挖掘出所有的模式和規則，所以不能排除其中有些模式是常識性的，普通的或最終用戶不感興趣的，故必須採用模式分析的方法使得挖掘出來的規則和知識具有可讀性和最終可理解性。常見的模式分析方法有圖形和可視化技術、資料庫查詢機制、數理統計和可用性分析等。