吳胤霖 張必彥 曾科軍

摘要：介紹了大數(shù)據(jù)產(chǎn)生的背景和來源，針對人們對大數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘和分析的迫切需求，提出了數(shù)據(jù)挖掘和分析的過程，闡述了數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析的幾種方法，最后作了總結(jié)。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)挖掘 數(shù)據(jù)分析

引言

自計算機(jī)和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)飛速發(fā)展以來，人們的工作、生活乃至思維方式都受到了巨大的影響。二十一世紀(jì)以來，互聯(lián)網(wǎng)得到了快速建設(shè)，尤其是移動互聯(lián)網(wǎng)和智能終端迅速普及，導(dǎo)致全世界數(shù)據(jù)量出現(xiàn)爆炸式增長，每年產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量已達(dá)到ZB量級。如今，各行各業(yè)中己經(jīng)開始積累著大量數(shù)據(jù)。可以斷言，我們正處在一個大數(shù)據(jù)時代。國外的谷歌、亞馬遜，國內(nèi)的阿里巴巴、騰訊等企業(yè)投入了大量的人力和財力到大數(shù)據(jù)的挖掘和分析中并從中獲取了大量的機(jī)遇和財富。更多人希望從這些數(shù)據(jù)中獲得機(jī)遇和財富，因此也意味著人們對數(shù)據(jù)挖掘和分析提出了更高的要求。

數(shù)據(jù)挖掘就是從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)隱藏信息和知識的過程。由于人們面對的數(shù)據(jù)量非常的龐大，數(shù)據(jù)的種類非常的豐富，因此，數(shù)據(jù)挖掘逐漸形成了一個學(xué)術(shù)領(lǐng)域。數(shù)據(jù)挖掘涵蓋了多個學(xué)科的知識，包括數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、計算機(jī)科學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)等等，在數(shù)據(jù)分析的過程中還會涉及到社會學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、心理學(xué)等等。它的目的就是從大數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)知識、規(guī)律和趨勢，為決策提供信息參考。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)近幾年發(fā)展很快，其成果己被廣泛應(yīng)用于管理決策、市場分析、人工智能、國家安全和生產(chǎn)控制等領(lǐng)域。

1大數(shù)據(jù)挖掘及分析過程

大數(shù)據(jù)挖掘及分析通常按照以下步驟進(jìn)行：

（1）明確問題。無論面對何種存儲格式，何種類型的數(shù)據(jù)信息，首先要清晰的定義出問題，明確數(shù)據(jù)挖掘的目的;

（2）數(shù)據(jù)預(yù)處理。在面對海量原始數(shù)據(jù)或者大型數(shù)據(jù)庫時，為提高效率，首先要提取出需要進(jìn)行挖掘的目標(biāo)數(shù)據(jù)集，然后再對目標(biāo)數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理。數(shù)據(jù)預(yù)處理的內(nèi)容通常包括檢查數(shù)據(jù)的完整性、數(shù)據(jù)的有效性、量綱的轉(zhuǎn)換復(fù)原、去除數(shù)據(jù)噪聲、補(bǔ)全缺失數(shù)據(jù)，去除無效數(shù)據(jù)等工作。

（3）數(shù)據(jù)挖掘。根據(jù)數(shù)據(jù)的類型、數(shù)據(jù)的特點以及數(shù)據(jù)挖掘的目的選擇一種或多種恰當(dāng)?shù)乃惴ǎ瑧?yīng)用于經(jīng)過預(yù)處理的數(shù)據(jù)集上，進(jìn)行有目的、有效率的數(shù)據(jù)挖掘。

（4）數(shù)據(jù)分析。對數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果進(jìn)行解釋和評價，轉(zhuǎn)換成為能夠最終被用戶理解的知識。

2數(shù)據(jù)挖掘的主要方法

目前較為常用的數(shù)據(jù)挖掘方法主要有以下6種：

（1）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法是在模擬人腦神經(jīng)組織的基礎(chǔ)上發(fā)展起來的方法，它具有自組織自適應(yīng)性，適合并行處理和分布存儲，擁有非線性映射能力和容錯能力，非常適合用于數(shù)據(jù)挖掘。在對模型的預(yù)測中，該算法具有很強(qiáng)的優(yōu)勢，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法可以對龐大的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行分類，從而對有潛在價值的信息進(jìn)行定位時，速度快，同時描述也很簡潔，在大規(guī)模數(shù)據(jù)處理時，這種方法的應(yīng)用性很強(qiáng)。但是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法也有收斂速度較慢的缺點。

（2）遺傳算法。該算法是一種隨機(jī)搜索算法，常用來解決最優(yōu)化問題。學(xué)者們受到生物學(xué)里遺傳、基因突變和雜交等現(xiàn)象的啟發(fā)，從而發(fā)明了這種隨機(jī)搜索算法。遺傳算法具有隱含并行性、較好的收斂性和可擴(kuò)展性等優(yōu)勢，從而在數(shù)據(jù)挖掘中得到了較為廣泛的應(yīng)用。但是，遺傳算法也有編碼復(fù)雜、訓(xùn)練時間長，而且可能得到的是局部最優(yōu)解而非全局最優(yōu)解等缺點。

（3）粗糙集方法。粗糙集是1982年由波蘭學(xué)者首先提出的一種建立在分類基礎(chǔ)上的理論，它的誕生就是為了解決不精確和不確定知識的問題。粗糙集方法在處理不確定問題時不需要先驗信息，而且能在保留信息的前提下有效的對知識約簡，算法也比較簡單。該方法可以和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法結(jié)合起來使用，能有效加快神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的收斂速度。粗糙集方法在很多領(lǐng)域中已經(jīng)得到了廣泛應(yīng)用，而且自身也處于不斷發(fā)展之中。

（4）模糊集方法。模糊集也是一種研究模糊現(xiàn)象的方法。它以模糊數(shù)學(xué)為基礎(chǔ)，通過建立隸屬函數(shù)來對問題進(jìn)行模糊評判和分析。模糊集方法目前已經(jīng)解決了很多傳統(tǒng)理論無法解決的問題，并且取得了良好的效果，模糊集方法的主要缺點是在需要提高精度的時候，必然會降低決策速度，甚至在一些復(fù)雜的系統(tǒng)中無法取得滿意的結(jié)果。

（5）決策樹方法。決策樹是通過樹狀圖來表示思考決策的過程，本質(zhì)上決策樹是用于處理無規(guī)則數(shù)據(jù)的分類規(guī)則方法。該方法特別適合處理大規(guī)模的數(shù)據(jù)，從中找到人們希望得到的有用信息。決策樹描述比較簡單，而且擁有較快的分類速度。但它也有對閾值比較敏感的缺點，學(xué)者們也正在致力于它的改進(jìn)之中，以期獲得更好的效果。

（6）統(tǒng)計分析方法。統(tǒng)計分析指的是通過建立數(shù)學(xué)模型來研究數(shù)據(jù)、字段之間存在的關(guān)系和規(guī)律，從而得出有用的、定量的結(jié)論。它可以揭示數(shù)據(jù)中的邏輯關(guān)系和數(shù)量關(guān)系，對比分析、回歸分析、結(jié)構(gòu)分析、相關(guān)分析等都是較為常用的分析方法。

3數(shù)據(jù)分析

根據(jù)不同的分析任務(wù)可選擇不同的數(shù)據(jù)分析方法。數(shù)據(jù)本身是冰冷的、枯燥的，要想讓數(shù)據(jù)變得生動，易于分析，可以利用圖形圖像處理、計算機(jī)視覺等技術(shù)，通過把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為圖表、三維動畫等形式來便于對數(shù)據(jù)加以進(jìn)一步的分析.由于大數(shù)據(jù)的特點可以直觀地呈現(xiàn)出來，因此人們可以更容易地從中獲取更多有用的信息。當(dāng)前，大數(shù)據(jù)分析可以利用Hadoop平臺。Hadoop框架最核心的就是一個分布式文件系統(tǒng)（HDFS）和一個分布式計算系統(tǒng)（MapReduce）。HDFS可以讓多臺計算機(jī)協(xié)同工作，數(shù)據(jù)吞吐量大，而且具備較高的容錯性。該系統(tǒng)對計算機(jī)硬件要求不高，它在大規(guī)模數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域有廣泛而深遠(yuǎn)的意義。MapReduce本質(zhì)上是一種并行運(yùn)算的編程模型，它通過映射和規(guī)約的思想來應(yīng)對海量的數(shù)據(jù)處理和分析。MapReduce把復(fù)雜的任務(wù)分解成若干個簡單的任務(wù)來處理，然后對前面的結(jié)果進(jìn)行匯總。由于這種”分而治之”的思想，使得MapReduce擅長處理大數(shù)據(jù)。

4結(jié)束語

數(shù)據(jù)挖掘和分析技術(shù)多種多樣，文中介紹了常用的一些方法。每種方法都有自己的優(yōu)勢，同時也有局限性。在實際應(yīng)用中，需要結(jié)合實際情況，選擇適合的一種方法或者把幾種方法結(jié)合起來使用，才能取得滿意的效果。

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