数据挖掘和数据仓库

数据挖掘

概念

基于AI、机器学习、统计学等技术，高度自动化的分析原有数据，进行归纳推理，从数据仓库中提取可信的、新颖的、有效的、人们感兴趣的、别人能理解的知识的高级处理过程。

模式分类：

预测性模式或描述性模式

实际应用中可细分为：关联模式、分类模式、聚类模式、序列模式

目的

提高市场的决策能力，检测异常模式，在过去经验的基础上预言未来的趋势。

在数据库中找规律

步骤：

• 数据准备
  • 数据集成
  • 数据选择
  • 预分析
• 挖掘
  • 过程：
    • 数据的选择：选择相关的数据
    • 数据的精华 ：消除噪音、冗余数据
    • 数据的推测：推算缺失数据
    • 数据的转换：离散值数据与连续数据之间的相互转换、数据值的分组分类、数据项之间的计算组合。
    • 数据的缩减：减少数据量
• 表述
• 评价

数据挖掘的任务

从大量的数据中发现模式：

• 预测模型
  • 回归分析
  • 线性模型
  • 关联规则
  • 决策树预测
  • 遗传算法
  • 神经网络
• 关联分析
  • 目的：发现项目集之间的关联
  • 算法：APRIORI算法、DHP算法、DIC算法等
  • 在这些算法中常常引入置信度和支持度两个概念
• 分类分析
  • 根据数据的特征为每个类别建立一个模型，根据数据的属性将数据分配到不同的组中。
  • 常用算法：约略(Rough)集、决策树、神经网络、统计分析法
• 聚类分析
  • 将彼此间非常"相似"的数据对象分成一个集合，相似的程度可以通过距离函数表示
  • 常用算法：随机搜索聚类法、特征聚类、CF树
• 序列分析
  • 主要应用于分析数据仓库中的某类和时间相关的数据，搜索类似的序列和子序列，并挖掘时序模式、周期性、趋势和偏离等。
• 偏差检测
• 模式相似性挖掘
• Web数据挖掘

数据挖掘的结构

采用三层C/S结构：用户界面、数据挖掘引擎、数据仓库

数据挖掘的常用技术

• 生物学方法
  • 人工神经网络
  • 遗传算法
• 信息论方法
  • 决策树
• 集合论方法
  • 约略集
  • 模糊集
  • 最近邻技术
• 统计学方法
• 可视化方法

数据准备

准备的是否充分影响到数据挖掘的效率和准确度，以及最终模式的有效性,Include:

• 数据的选择，选择相关的数据
• 数据的精华，消除噪音，冗余数据
• 数据的推测，
• 数据的转化
• 数据的缩减

数据仓库

存在的意义：

频繁交互数据库的同时进行大量复杂运算，会有很高的时间复杂度。So。。

适用范围

• 信息源中的数据变化稳定
• 可预测应用不需要更新的数据
• 允许有延迟，应用要求有较高的查询性能而降低精度要求。

特点

• 面向主题
• 集成性
• 稳定性
• 时变性

技术要求

• 大量数据的组织和管理
• 复杂分析的高性能体现
• 怼提取出来的数据进行集成
• 界面支持

Q：那直接用数据仓库不就行了，为什么要分离？

A：主要原因是提高两个系统的性能，数据库是为已知的任务和负载设计的

而数据仓库的查询通常是复杂的，设计大量数据在汇总级的计算，在操作数据库系统上处理OLAP查询，会打打降低操作任务的性能。

数据仓库的实现

立方体计算：立方体总数T如果10维每维4个层次产生的方体数是5的10次方。

So，物化所有方体是不现实的，比较合理的方法是物化部分

Q:数据挖掘和数据仓库为什么联合使用

A:谈么你都可以完成决策的过程的支持，并且相互间有一定的内在联系，集成在一起可以更加有效的提高系统的决策支持能力。

最后

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