数据挖掘：概念、任务与挑战

# 数据挖掘：概念、任务与挑战 ## 一、数据挖掘中的关键分析方法 ### 1.1 异常检测 异常检测是识别数据集中不符合常规模式的数据点的过程。例如，如果数据集中的数字范围在 5 到 7 之间，那么数字 11 就是一个异常值。数据科学家和分析师会对异常检测产生好奇，因为他们想知道这种不规则性是否是由风险或欺诈引起的。他们会对数据进行更深入的分析，并将信息传递给安全团队，以便修复系统中的漏洞。异常检测不仅能让企业了解系统是否存在缺陷，还能帮助企业理解业务策略某些方面失败的原因。在处理大量数据时，尤其是在数据挖掘过程中，小范围的异常情况是不可避免的，这些异常有时是数据模式的偏差，有时则是完全随机的，并且在统计学上可能非常有趣。 ### 1.2 聚类分析 聚类分析是指识别数据集中具有相似属性的数据组的过程。通过聚类分析，可以了解数据组之间的相似性和差异，发现数据中的共同特征，从而创建更好的算法以实现精准定位。例如，零售企业可以通过分析客户的购买模式，了解不同客户或客户群体的购买力，针对他们推出更多同类型的产品，从而提高收入。此外，聚类分析还可以用于客户细分，企业可以创建虚构的角色，根据客户的年龄、购买力、常规购买产品、薪资范围等属性将客户分类，然后向这些客户推销与这些角色相关的产品。 ### 1.3 关联分析 关联分析用于理解大型数据库中数据集及其变量之间的相关关联。它可以揭示数据集中隐藏的数据，帮助企业发现数据集中隐蔽的数据实例，并判断这些实例是否会重复出现。从销售角度来看，关联分析非常有用，它可以帮助企业找到隐藏的模式，实现不寻常的销售，从而带来巨额收入。企业可以根据客户的购买历史，使用关联分析向客户推荐新产品，还可以建议客户将新产品与他们每月的常规购买产品捆绑购买。例如，沃尔玛在 2005 年通过数据挖掘技术分析客户的历史数据，发现每当有飓风天气预报时，草莓冰棒的销量会增加到正常销量的七倍。于是，沃尔玛将草莓冰棒放在收银台，确保即使是平时不买草莓冰棒的客户也会购买。 ### 1.4 回归分析 数据集中的数据属性大多是相互依赖的，回归分析用于研究属性之间的依赖关系。我们假设一个属性对数据集中另一个属性的响应有单向影响。即使属性相互独立，它们仍然会受到数据集中其他属性的某种影响，但这并不意味着属性之间存在相互依赖关系。回归分析还可以用于了解客户满意度、属性如何影响客户忠诚度以及属性是否影响服务水平。最近，回归分析在约会应用和网站中也被证明是有效的，它可以帮助了解用户的喜好，根据用户的属性进行匹配，从而为用户提供满意的结果。 ### 1.5 分类分析 分类分析是一种系统地收集数据集中关键和相关信息的方法。企业每天处理大量数据，但并非所有数据都重要。分类分析有助于将数据分类为对企业重要和有用的数据。分类分析与聚类分析密切相关，因为数据分类是数据聚类的前提。分类分析的最大应用之一是电子邮件托管，电子邮件托管提供商使用分类算法将电子邮件分类为合法邮件或垃圾邮件。这可以通过分析传入电子邮件头部的元数据（如发件人和收件人地址、主题、源 IP 等）来完成，也可以根据电子邮件正文的内容进行分类。 ## 二、数据挖掘任务 ### 2.1 数据挖掘的主要目标和功能类型 数据挖掘的主要目标是理解数据中的模式。根据数据的性质，数据挖掘过程中使用两种类型的函数：描述性函数和分类与预测函数。 ### 2.2 描述性函数 描述性函数帮助我们识别数据集中数据的属性，主要包括以下几个方面： - **类和概念**：与类和概念相关的数据。例如，对于销售产品和服务的企业，类指企业提供的产品类别（如计算机或打印机），概念指客户以及他们与企业的交互方式，客户的行为可以将他们分类为大花费者或预算花费者。这些描述符被称为类/概念描述符，其描述可以通过数据特征化和数据区分两种方式得出。 - **数据特征化**：总结观察类的数据，观察的类称为目标类。 - **数据区分**：将观察类映射到现有类或组。 - **频繁模式挖掘**：数据集中经常出现的重复数据称为频繁模式，包括以下几种类型： - **频繁项集**：在数据集中不断重复出现的字符串或项。 - **频繁子序列**：一个项总是与另一个项一起出现的情况，例如购买相机时通常会购买存储卡。 - **频繁子结构**：将项集或子序列与图形或树等可视化表示相结合的形式。 - **关联挖掘**：用于研究零售销售数据集时，发现总是一起购买的产品之间的关联，并理解关联规则。例如，零售商发现 70%的情况下，客户购买牛奶时也会购买面包，其中 40%的情况下还会购买饼干。 - **相关挖掘**：在关联挖掘建立数据集中项目之间的关联后，进一步研究项目之间的关系，揭示有趣的统计信息，并判断关联项目之间的影响是负面、正面还是零。 - **聚类挖掘**：将具有相同特征的数据实例分组在一起形成多个独特的聚类。 ### 2.3 分类与预测 - **分类**：构建模型以了解类或概念，帮助预测没有类标签的对象类的类标签。 - **预测**：用于预测数据集中缺失的数据或由于各种原因不可用的数据，还可以通过查看现有数据集来预测新数据集中的分布，从而理解数据集中的模式和趋势。 ### 2.4 其他分析 - **演化分析**：学习趋势或模式如何随时间变化。 - **异常值分析**：识别数据集中不符合其余数据模式的异常实例，这些异常值是数据集中的异常或不规则情况。 ### 2.5 数据挖掘任务原语 数据挖掘任务通过查询来执行，以提取所需的数据。数据挖掘任务原语用于定义查询，包括以下几个方面： - **待挖掘数据与任务的相关性**：数据库中与用户相关的部分，包含用户感兴趣的数据库维度和数据仓库属性。 - **待挖掘的数据或知识类型**：需要执行的功能列表，包括分类、预测、区分、特征化、聚类、关联、演化分析、异常值分析、相关分析等。 - **用于挖掘和发现新数据的历史数据*