写给新人数据挖掘基础知识介绍

写给新人数据挖掘基础知识介绍

对企业来，堆积如山的数据无异于一个巨大的宝库。但是如何利用新一代的计算技术和工具来开采数据库中蕴藏的宝藏呢？

在市场需求和技术基础这两个因素都具备的环境下，数据挖掘技术的概念和技术就应运而生了。

基本概念数据挖掘(Data Mining)旨在从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中, 提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识。

还有很多和这一术语相近似的术语,如从数据库中发现知识(KDD)、数据分析、数据融合(Data Fusion)以及决策支持等。

基本任务数据挖掘的任务主要是关联分析、聚类分析、分类、预测、时序模式和偏差分析等。

1、关联分析 association analysis关联规则挖掘由Rakesh Apwal等人首先提出。两个或两个以上变量的取值之间存在的规律性称为关联。数据关联是数据库中存在的一类重要的、可被发现的知识。关联分为简单关联、时序关联和因果关联。关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网。一般用支持度和可信度两个阀值来度量关联规则的相关性，还不断引入兴趣度、相关性等参数，使得所挖掘的规则更符合需求。

2、聚类分析 clustering聚类是把数据按照相似性归纳成若干类别，同一类中的数据彼此相似，不同类中的数据相异。聚 类分析可以建立宏观的概念，发现数据的分布模式，以及可能的数据属性之间的相互关系。

3、分类 classification分类就是找出一个类别的概念描述，它代表了这类数据的整体信息，即该类的内涵描述，并用这 种描述来构造模型，一般用规则或决策树模式表示。分类是利用训练数据集通过一定的算法而求得分类规则。分类可被用于规则描述和预测。

4、预测 predication预测是利用历史数据找出变化规律，建立模型，并由此模型对未来数据的种类及特征进行预测。 预测关心的是精度和不确定性，通常用预测方差来度量。

5、时序模式 time-series pattern时序模式是指通过时间序列搜索出的重复发生概率较高的模式。与回归一样，它也是用己知的数据预测未来的值，但这些数据的区别是变量所处时间的不同。

6、偏差分析 deviation在偏差中包括很多有用的知识，数据库中的数据存在很多异常情况，发现数据库中数据存在的异常情况是非常重要的。偏差检验的基本方法就是寻找观察结果与参照之间的差别。

基本技术1、统计学统计学虽然是一门“古老的”学科，但它依然是最基本的数据挖掘技术，特别是多元统计分析，如判别分析、主成分分析、因子分析、相关分析、多元回归分析等。

2、聚类分析和模式识别聚类分析主要是根据事物的特征对其进行聚类或分类，即所谓物以类聚，以期从中发现规律和典型模式。这类技术是数据挖掘的最重要的技术之一。除传统的基于多元统计分析的聚类方法外，近些年来模糊聚类和神经网络聚类方法也有了长足的发展。

3、决策树分类技术决策树分类是根据不同的重要特征，以树型结构表示分类或决策集合，从而产生规则和发现规律。

4、人工神经网络和遗传基因算法人工神经网络是一个迅速发展的前沿研究领域，对计算机科学 人工智能、认知科学以及信息技术等产生了重要而深远的影响，而它在数据挖掘中也扮演着非常重要的角色。人工神经网络可通过示例学习，形成描述复杂非线性系统的非线性函数，这实际上是得到了客观规律的定量描述，有了这个基础，预测的难题就会迎刃而解。目前在数据挖掘中，最常使用的两种神经网络是BP网络和RBF网络 不过，由于人工神经网络还是一个新兴学科，一些重要的理论问题尚未解决。

5、规则归纳规则归纳相对来讲是数据挖掘特有的技术。它指的是在大型数据库或数据仓库中搜索和挖掘以往不知道的规则和规律，这大致包括以下几种形式：IF … THEN …

6、可视化技术可视化技术是数据挖掘不可忽视的辅助技术。数据挖掘通常会涉及较复杂的数学方法和信息技术，为了方便用户理解和使用这类技术，必须借助图形、图象、动画等手段形象地指导 *** 作、引导挖掘和表达结果等，否则很难推广普及数据挖掘技术。

实施步骤

数据挖掘的过程可以分为6个步骤：1) 理解业务：从商业的角度理解项目目标和需求，将其转换成一种数据挖掘的问题定义，设计出达到目标的一个初步计划。2) 理解数据：收集初步的数据，进行各种熟悉数据的活动。包括数据描述，数据探索和数据质量验证等。3) 准备数据：将最初的原始数据构造成最终适合建模工具处理的数据集。包括表、记录和属性的选择，数据转换和数据清理等。4) 建模：选择和应用各种建模技术，并对其参数进行优化。5) 模型评估：对模型进行较为彻底的评价，并检查构建模型的每个步骤，确认其是否真正实现了预定的商业目的。6) 模型部署：创建完模型并不意味着项目的结束，即使模型的目的是为了增进对数据的了解，所获得的知识也要用一种用户可以使用的方式来组织和表示。通常要将活动模型应用到决策制订的过程中去。该阶段可以简单到只生成一份报告，也可以复杂到在企业内实施一个可重复的数据挖掘过程。控制得到普遍承认。

应用现状人工智能研究领域的科学家普遍认为，下一个人工智能应用的重要课题之一，将是以机器学习算法为主要工具的大规模的数据库知识发现。尽管数据挖掘还是一个很新的研究课题，但它所固有的为企业创造巨大经济效益的潜力，已使其很快有了许多成功的应用，具有代表性的应用领域有市场预测、投资、制造业、银行、通讯等。

英国广播公司(BBC)也应用数据挖掘技术来预测电视收视率，以便合理安排电视节目时刻表。xyk公司Alllelicall KxT,ress自采用数据挖掘技术后，xyk使用率增加了10％ 一15％。AT&T公司赁借数据挖掘技术技术侦探国际电话欺诈行为，可以尽快发现国际电话使用中的不正常现象。

数据挖掘是一个新兴的边缘学科，它汇集了来自机器学习、模式识别、数据库、统计学、人工智能以及管理信息系统等各学科的成果。多学科的相互交融和相互促进，使得这一新学科得以蓬勃发展，而且已初具规模。

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一、基础知识

1、计算机系统的组成和应用领域。

2、计算机软件的基础知识。

3、计算机网络的基础知识和应用知识。

4、信息安全的基本概念。

二、数据结构与算法

1、数据结构、算法的基本概念。

2、线性表的定义、存储和运算。

3、树形结构的定义、存储和运算。

3、排序的基本概念和排序算法。

4、检索的基本概念和检索算法。

三、 *** 作系统

1、 *** 作系统的基本概念、主要功能和分类。

2、进程、线程、进程间通信的基本概念。

3、存储管理、文件管理、设备管理的主要技术。

4、典型 *** 作系统的使用。

四、数据库系统基本原理

1、数据库的基本概念，数据库系统的构成。

2、数据模型概念和主要的数据模型。

3、关系数据模型的基本概念，关系 *** 作和关系代数。

4、结构化查询语言SQL。

5、事务管理、并发控制、故障恢复的基本概念。

五、数据库设计和数据库应用

1、关系数据库的规范化理论。

2、数据库设计的目标、内容和方法。

3、数据库应用开发工具。

4、数据库技术发展。

六、上机 *** 作

1、掌握计算机基本 *** 作。

2、掌握C语言程序设计基本技术、编程和调试。

3、掌握与考试内容相关的知识的上机应用。

一、考试说明

1考试要求

（1）掌握计算机体系结构以及各主要部件的性能和基本工作原理；

（2）掌握 *** 作系统、程序设计语言的基础知识，了解编译程序的基本知识；

（3）熟练掌握常用数据结构和常用算法；

（4）熟悉软件工程和软件开发项目管理的基础知识；

（5）熟悉计算机网络的原理和技术；

（6）掌握数据库原理及基本理论；

（7）掌握常用的大型数据库管理系统的应用技术；

（8）掌握数据库应用系统的设计方法和开发过程；

（9）熟悉数据库系统的管理和维护方法，了解相关的安全技术；

（10）了解数据库发展趋势与新技术；

（11）掌握常用信息技术标准、安全性，以及有关法律、法规的基本知识；

（12）了解信息化、计算机应用的基础知识；

（13）正确阅读和理解计算机领域的英文资料。

数据库系统工程师属于软考中级资格考试，软考数据库系统工程师基础知识科目在上午考试，考试题型为客观选择题，满分为75分，考试时间安排在9:00-11:30。

软考中级数据库系统工程师上午考试科目为基础知识，满分为75分，题型为客观选择题。根据数据库系统工程师考试大纲，基础知识科目考试范围如下：

1计算机系统知识

2数据库技术

3系统开发和运行维护知识

4安全性知识

5标准化知识

6信息化基础知识

7计算机专业英语

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1、基本知识掌握：javase+linux

学习大数据的基础知识是java和linux，这两项掌握后，再开始真正大数据技术的学习。

2、大数据处理技术掌握：HADOOP-hive-oozie-web-flume-python-hbase-kafka-scala-SPARK

以下这些都是必须要学习的课程

数据结构和算法 （Python入门）

数据和统计基础（R入门+统计学和微积分、线性代数恶补）

数据库基础（SQL入门）

统计学和计量经济学（计量经济学恶补）

最优化和决策模型（运筹学优化模型入门）

机器学习（决策树、KNN等机器学习算法入门）

网络科学（图论入门和用Python捣鼓网络Gephi，Gurobi啥的入门）

商业分析（商业入门）

可视化（可视化工具（Tableau, Python）和视觉设计理论入门）

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