數(shù)據(jù)挖掘的主要任務

來源：東奧會計在線責編：牛美琪 2024-06-19 10:09:39

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2024-12-06 14:51:15

數(shù)據(jù)挖掘的主要任務

相關剖析

兩個或兩個以上變量的取值之間存在某種規(guī)律性，就稱為相關。數(shù)據(jù)相關是數(shù)據(jù)庫中存在的一類重要的、可被發(fā)現(xiàn)的常識。相關分為簡略相關、時序相關和因果相關。相關剖析的目的是找出數(shù)據(jù)庫中隱藏的相關網(wǎng)。

聚類剖析

聚類是把數(shù)據(jù)依照類似性歸納成若干類別，同一類中的數(shù)據(jù)互相類似，不同類中的數(shù)據(jù)相異。聚類剖析能夠樹立宏觀的概念，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的散布形式，以及可能的數(shù)據(jù)特點之間的相互聯(lián)系。

分類

分類便是找出一個類別的概念描繪，它代表了這類數(shù)據(jù)的整體信息，即該類的內(nèi)涵描繪，并用這種描繪來結(jié)構(gòu)模型，一般用規(guī)矩或決策樹形式表明。分類是使用訓練數(shù)據(jù)集經(jīng)過必定的算法而求得分類規(guī)矩。分類可被用于規(guī)矩描繪和猜測。

猜測

猜測是使用歷史數(shù)據(jù)找出變化規(guī)律，樹立模型，并由此模型對未來數(shù)據(jù)的種類及特征進行猜測。猜測關懷的是精度和不確定性，通常用猜測方差來衡量。

時序形式

時序形式是指經(jīng)過時刻序列搜索出的重復發(fā)生概率較高的形式。與回歸一樣，它也是用己知的數(shù)據(jù)猜測未來的值，但這些數(shù)據(jù)的區(qū)別是變量所處時刻的不同。

誤差剖析

在誤差中包括很多有用的常識，數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)存在很多異常情況，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)存在的異常情況是非常重要的。誤差查驗的根本方法便是尋覓觀察結(jié)果與參照之間的不同。

數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析的區(qū)別

數(shù)據(jù)分析更多采用統(tǒng)計學的知識，對源數(shù)據(jù)進行描述性和探索性分析，從結(jié)果中發(fā)現(xiàn)價值信息來評估和修正現(xiàn)狀。數(shù)據(jù)挖掘不僅僅用到統(tǒng)計學的知識，還要用到機器學習的知識，這里會涉及到模型的概念。數(shù)據(jù)挖掘具有更深的層次，來發(fā)現(xiàn)未知的規(guī)律和價值。

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