数据挖掘的形式有

中宇考试网 2023-07-13 报名学费 次
数据挖掘的形式有

数据挖掘的形式有？

　　数据挖掘就是从非常多的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在这当中的、大家事先不清楚的但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘的任务是从数据集中发现模式，可以发现的模式有不少种，按功能可以分为两大类：预测性（Predictive）模式和描述性（Descriptive）模式。在应用中时常按照模式的实质上作用细分为以下几种：分类，估值，预测，有关性分析，序列，时间序列，描述和可视化等。

　　数据挖掘涉及的学科领域和技术不少，有各种分类法。

　　（1）按照挖掘任务分，可分为分类或预测模型发现、数据总结、聚类、关联规则发现、序列模式发现、依赖关系或依赖模型发现、异常和趋势发现等等；按照挖掘对象分，相关系数据库、面向对象数据库、空间数据库、时态数据库、文本数据源、多媒体数据库、异质数据库、遗产数据库还有环球网Web。

　　（2）按照挖掘方式分，可粗分为：机器学习方式、统计方式、神经互联网方式和数据库方式。机器学习中，可细分为：归纳学习方式（决策树、规则归纳等）、根据例子学习、遗传算法等。统计方式中，可细分为：回归分析（多元回归、自回归等）、判别分析（贝叶斯判别、费歇尔判别、非参数判别等）、聚类分析（系统聚类、变动聚类等）、探索性分析（主元分析法、有关分析法等）等。神经互联网方式中，可细分为：前向神经互联网（BP算法等）、自组织神经互联网（自组织特点映射、竞争学习等）等。数据库方式主要是多维数据分析或OLAP方式，另外还有面向属性的归纳方式等等。

互联网市场大数据细分研究方式相比传统市场大数据细分研究方式,其优势和劣势分别是什么？

优势：一是它的互动性，这样的互动不仅表目前消费者对现有产品的发表意见和建议，更表目前消费者对尚处于概念阶段的产品的参加，这样的参加将可以使企业更好地了解市场，洞察市场的潜在需求；

　　二是互联网大数据细分研究的及时性，一个方面大数据细分研究信息传递到用户的速度提高，另外一个方面用户向大数据细分研究者的信息传递速度也提高了；

　　三是互联网大数据细分研究的便捷性和经济性，在整个调查途中，大数据细分研究者还可以对问卷进行及时更改和补充，而被调查者只具备电脑和网络条件完全就能够迅速方便地反馈其意见。同时，针对反馈的数据，调查者也可迅速便捷地进行整理和分析，因为反馈的数据可以直接形成数据库。

　　四是它的可靠性和客观性，一个方面因为企业站点的访问者大多数情况下都对企业产品有一定的兴趣，另外一个方面互联网大数据细分研究问卷的在内容框中填写是自愿的，不是传统大数据细分研究种的“强迫式”，故此，在内容框中填写者大多数情况下回答问题相对仔细，大数据细分研究结果可靠性高。同时，被访问者是在完全独立思考的环境中接受大数据细分研究的，不受传统大数据细分研究中人为原因的干扰，能最大限度地保证调查结果的客观性，故此，这样的根据现有客户和潜在客户的大数据细分研究结果能很大程度上反应消费者的消费心态和市场的蓬勃发展和进步趋势，大数据细分研究的结果比较客观，具有很高的可靠性。

　　五是它的跨时空性，通过网络进行的互联网大数据细分研究可以24小时全天候进行，还其大数据细分研究对象可以是来自世界各地的。

　　六是它的成本很低廉，比传统的大数据细分研究速度快，成本低，效率高，方便数据挖掘。

　　劣势：可信度很低、浏览人群有限、需常常更新、需有关技

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