蔡鑫輝

摘 要：數(shù)據(jù)挖掘已經(jīng)引起了社會(huì)各界特別是信息產(chǎn)業(yè)界的極大關(guān)注，其主要原因是在統(tǒng)計(jì)學(xué)和數(shù)據(jù)庫知識(shí)高速發(fā)展的今天，以前積累了大量數(shù)據(jù)，迫切需要將這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成有用的信息和知識(shí)。通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)獲取的信息和知識(shí)可以廣泛用于各個(gè)領(lǐng)域，包括商務(wù)管理、生產(chǎn)控制、市場分析、工程設(shè)計(jì)和科學(xué)探索等。

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘；直接數(shù)據(jù)挖掘；間接數(shù)據(jù)挖掘

一、數(shù)據(jù)挖掘的定義

數(shù)據(jù)挖掘，數(shù)據(jù)挖掘的含義。數(shù)據(jù)挖掘又稱為數(shù)據(jù)庫中的知識(shí)發(fā)現(xiàn)，就是從大量數(shù)據(jù)中獲取有效的、新穎的、潛在有用的、最終可理解的模式的非平凡過程，簡單地說，數(shù)據(jù)挖掘就是從大量數(shù)據(jù)中提取或“挖掘”知識(shí)。數(shù)據(jù)的分析是數(shù)據(jù)挖掘的一項(xiàng)技術(shù)，數(shù)據(jù)的分析有頻數(shù)統(tǒng)計(jì)分析、領(lǐng)悟式分析、聚類分析、相關(guān)關(guān)系分析、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理分析等方法。數(shù)據(jù)挖掘中聚類分析是其中重要的分析方法之一。數(shù)據(jù)挖掘是數(shù)據(jù)庫內(nèi)信息的知識(shí)發(fā)現(xiàn)，是從數(shù)據(jù)庫的海量資料中提取或挖掘用戶需要的知識(shí)信息，而這些知識(shí)信息有規(guī)則、概念、模式和規(guī)律等多種表現(xiàn)形式.在數(shù)據(jù)研究的過程中，聚類分析方法能夠有效剔除在分類的過程中所混入的主觀因素，準(zhǔn)確而客觀的將研究對象的信息表現(xiàn)在用戶面前，并完成信息內(nèi)部客觀規(guī)律的發(fā)掘任務(wù)。在人工智能領(lǐng)域，習(xí)慣上又稱為數(shù)據(jù)庫中知識(shí)發(fā)現(xiàn)（Knowledge Discovery in Database，簡稱為KDD），也有人把數(shù)據(jù)挖掘視為數(shù)據(jù)庫中知識(shí)發(fā)現(xiàn)過程的一個(gè)基本步驟。換言之，就是從存放在數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫或其他信息庫中大量的數(shù)據(jù)中獲取有效的、新穎的、潛在有用的、最終可理解的模式的非平凡過程。

二、數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)鍵步驟

1.挖掘

把潛在的不明確數(shù)據(jù)關(guān)系的數(shù)據(jù)提取并轉(zhuǎn)化為數(shù)學(xué)問題。這一步的結(jié)果只是表明數(shù)據(jù)之間有關(guān)系，但是具體是什么關(guān)系仍然不明確。

2.建模

把不明確的數(shù)據(jù)關(guān)系通過數(shù)學(xué)建模過程轉(zhuǎn)化為明顯的數(shù)據(jù)關(guān)系，即把數(shù)據(jù)之間的內(nèi)在變化規(guī)律由數(shù)學(xué)符號(hào)與數(shù)學(xué)結(jié)構(gòu)表示出來。

三、數(shù)據(jù)挖掘分類

1.直接數(shù)據(jù)挖掘

目標(biāo)是利用可用的數(shù)據(jù)建立一個(gè)模型，這個(gè)模型對剩余的數(shù)據(jù)，即一個(gè)特定的變量進(jìn)行描述。

2.間接數(shù)據(jù)挖掘

目標(biāo)中沒有選出某一具體的變量，而是在所有的變量中建立起某種關(guān)系。

四、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)實(shí)現(xiàn)

在技術(shù)上可以根據(jù)它的工作過程分為：數(shù)據(jù)的抽取、數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和管理、數(shù)據(jù)的展現(xiàn)等關(guān)鍵技術(shù)。

1.數(shù)據(jù)的抽取

就是數(shù)據(jù)進(jìn)入倉庫的入口。由于數(shù)據(jù)倉庫是一個(gè)獨(dú)立的數(shù)據(jù)環(huán)境，它需要通過抽取過程將數(shù)據(jù)從聯(lián)機(jī)事務(wù)處理系統(tǒng)、外部數(shù)據(jù)源、脫機(jī)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)介質(zhì)中導(dǎo)入數(shù)據(jù)倉庫。數(shù)據(jù)抽取在技術(shù)上主要涉及互連、復(fù)制、增量、轉(zhuǎn)換、調(diào)度和監(jiān)控等幾個(gè)方面的處理。

2.數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和管理

數(shù)據(jù)倉庫的組織管理方式?jīng)Q定了它有別于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的特性，也決定了其對外部數(shù)據(jù)的表現(xiàn)形式。數(shù)據(jù)倉庫管理所涉及的數(shù)據(jù)量比傳統(tǒng)事務(wù)處理大得多，且隨時(shí)間的推移而快速累積。在數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和管理中需要解決的是如何管理大量的數(shù)據(jù)、如何并行處理大量的數(shù)據(jù)、如何優(yōu)化查詢等。

3.數(shù)據(jù)的展現(xiàn)

主要的方式有：查詢：實(shí)現(xiàn)預(yù)定義查詢、動(dòng)態(tài)查詢、OLAP查詢與決策支持智能查詢；報(bào)表：產(chǎn)生關(guān)系數(shù)據(jù)表格、復(fù)雜表格、OLAP表格、報(bào)告以及各種綜合報(bào)表；可視化：用易于理解的點(diǎn)線圖、直方圖、餅圖、網(wǎng)狀圖、交互式可視化、動(dòng)態(tài)模擬、計(jì)算機(jī)動(dòng)畫技術(shù)表現(xiàn)復(fù)雜數(shù)據(jù)及其相互關(guān)系；統(tǒng)計(jì)：進(jìn)行平均值、最大值、最小值、期望、方差、匯總、排序等各種統(tǒng)計(jì)分析；挖掘：利用數(shù)據(jù)挖掘等方法，從數(shù)據(jù)中得到關(guān)于數(shù)據(jù)關(guān)系和模式的識(shí)。

五、數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)倉庫融合發(fā)展

數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)倉庫的協(xié)同工作，一方面可以迎合和簡化數(shù)據(jù)挖掘過程中的重要步驟，提高數(shù)據(jù)挖掘的效率和能力，確保數(shù)據(jù)挖掘中數(shù)據(jù)來源的廣泛性和完整性；另一方面，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)已經(jīng)成為數(shù)據(jù)倉庫應(yīng)用中極為重要和相對獨(dú)立的方面和工具。

數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)倉庫是融合與互動(dòng)發(fā)展的，具有廣泛的應(yīng)用空間和豐富的學(xué)術(shù)價(jià)值。簡而言之，掌握數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)可以使我們從數(shù)據(jù)庫的“奴隸”變成數(shù)據(jù)庫的“主人”。

六、數(shù)據(jù)挖掘在各領(lǐng)域中的應(yīng)用及發(fā)展前景

當(dāng)前數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用主要集中在電信、零售、農(nóng)業(yè)、網(wǎng)絡(luò)日志、銀行、電力、生物、天體、化工、醫(yī)藥等方面。專家也指出，數(shù)據(jù)挖掘會(huì)成為未來十年內(nèi)重要的技術(shù)之一。而數(shù)據(jù)挖掘，也已經(jīng)開始成為一門獨(dú)立的專業(yè)學(xué)科。

具體發(fā)展趨勢和應(yīng)用方向主要有：對知識(shí)發(fā)現(xiàn)方法的研究進(jìn)一步發(fā)展，如對Bayes和Boosting方法的研究和提高；商業(yè)工具軟件不斷產(chǎn)生和完善，注重建立解決問題的整體系統(tǒng)。

數(shù)據(jù)挖掘的發(fā)展應(yīng)是挖掘工具在先進(jìn)理論指導(dǎo)下的改進(jìn)，而就現(xiàn)有情況而言，還有至少二十年的發(fā)展空間。

目前，聯(lián)機(jī)處理技術(shù)與數(shù)據(jù)挖掘是信息系統(tǒng)領(lǐng)域內(nèi)的研究重點(diǎn)，OLAP作為一種多維分析的工具，可以為用戶提供多層面、多角度的邏輯視圖，按照用戶所提出問題進(jìn)行假設(shè)，分析，并將呈現(xiàn)給用戶。

數(shù)據(jù)挖掘是在海量的數(shù)據(jù)集合中尋找模式的決策支持過程，它從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)潛在的模式并作出預(yù)測性分析，是現(xiàn)有的最新的技術(shù)和統(tǒng)計(jì)學(xué)等成熟技術(shù)在特定系統(tǒng)中的具體的應(yīng)用。

同時(shí)，數(shù)據(jù)挖掘與OLAP都屬于分析型工具，從某種角度上說OLAP聯(lián)機(jī)分析方法也是一種數(shù)據(jù)挖掘方法。但二者之間有著明顯的區(qū)別，數(shù)據(jù)挖掘的分析過程是全自動(dòng)的，用戶可以不必提出確切的問題，只需工具去挖掘隱藏的模式并預(yù)測將來的趨勢，這樣有利于發(fā)現(xiàn)未知的事實(shí)；而OLAP更多地依靠用戶輸入問題和假設(shè)，由于用戶先入為主的參與問題和假設(shè)的范圍，從而會(huì)影響最后的結(jié)論。從對數(shù)據(jù)分析的深度角度來講，它比較淺顯，數(shù)據(jù)挖掘則可以發(fā)現(xiàn)OLAP 所不能發(fā)現(xiàn)的更為復(fù)雜的信息。

數(shù)據(jù)挖掘存在的主要問題是實(shí)現(xiàn)很困難，因?yàn)閿?shù)據(jù)庫或數(shù)據(jù)倉庫中存在大量數(shù)據(jù)和每個(gè)數(shù)據(jù)又有很多屬性，由于挖掘分析過程是全自動(dòng)的，用戶僅僅指定挖掘的任務(wù)，而不提供搜索線索，這樣導(dǎo)致搜索的空間過大，生成相當(dāng)多的外模式，其中絕大部分有可能是無意義的是用戶不感興趣的模式。OLAP分析雖然可給用戶提供在不同角度、不同抽象級別的視圖，但是由于對用戶的需求了解調(diào)研的不夠全面，視圖中缺乏所應(yīng)包含的維度，從不同的視圖得到的結(jié)果可能并不相同，容易產(chǎn)生錯(cuò)誤引導(dǎo)，用戶需做大量的數(shù)據(jù)打撈工作才能夠猜出正確的結(jié)果。

實(shí)際上數(shù)據(jù)挖掘的各個(gè)方法之間，數(shù)據(jù)挖掘和聯(lián)機(jī)分析處理之間都有著密不可分的關(guān)系，有些是可以由OLAP 來展現(xiàn)或分析的，而數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果又可以指導(dǎo)生成OLAP多維模型。

從上述分析可以看出，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)由于內(nèi)在技術(shù)方面和適用范圍的不同，在實(shí)際決策分析中必須協(xié)調(diào)配合使用才能發(fā)揮最好的作用。

參考文獻(xiàn)

[1]廖芹，郝志峰，陳志宏.數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)學(xué)建模[M].北京：國防工業(yè)出版社，2010.

[2]希賽IT發(fā)展研究中心.SQLSEVER數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)開發(fā)[M].北京：電子工業(yè)出版社，2009.

[3]廖里 數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)倉庫及其在電信業(yè)中的應(yīng)用 2000年 《重慶郵電學(xué)院學(xué)報(bào)》

[4]石磊 OLAP與數(shù)據(jù)挖掘一體化模型的分析與討論 2000年 《小型微型計(jì)算機(jī)系統(tǒng)》

[5]豎 苧 數(shù)據(jù)倉庫的建設(shè)與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)淺析 2003年第3期《現(xiàn)代信息技術(shù)》

[6]宋中山 數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)研究與應(yīng)用 2003年 《計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用》