2.3 数据挖掘与传统分析方法的区别
数据挖掘与传统的数据分析(如查询、报表、联机应用分析)的本质区别是数据挖掘是在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发
现知识.数据挖掘所得到的信息应具有先未知,有效和可实用三个特征.
先前未知的信息是指该信息是预先未曾预料到的,既数据挖掘是要发现那些不能靠直觉发现的信息或知识,甚至是违背直觉的信
息或知识,挖掘出的信息越是出乎意料,就可能越有价值.在商业应用中最典型的例子就是一家连锁店通过数据挖掘发现了小孩尿
布和啤酒之间有着惊人的联系.
2.4 数据挖掘和数据仓库
大部分情况下,数据挖掘都要先把数据从数据仓库中拿到数据挖掘库或数据集市中(见图1)。从数据仓库中直接得到进行数
据挖掘的数据有许多好处。就如我们后面会讲到的,数据仓库的数据清理和数据挖掘的数据清理差不多,如果数据在导入数据
仓库时已经清理过,那很可能在做数据挖掘时就没必要在清理一次了,而且所有的数据不一致的问题都已经被你解决了。
数据挖掘库可能是你的数据仓库的一个逻辑上的子集,而不一定非得是物理上单独的数据库。但如果你的数据仓库的计算资源
已经很紧张,那你最好还是建立一个单独的数据挖掘库。
当然为了数据挖掘你也不必非得建立一个数据仓库,数据仓库不是必需的。建立一个巨大的数据仓库,把各个不同源的数据统
一在一起,解决所有的数据冲突问题,然后把所有的数据导到一个数据仓库内,是一项巨大的工程,可能要用几年的时间花上
百万的钱才能完成。只是为了数据挖掘,你可以把一个或几个事务数据库导到一个只读的数据库中,就把它当作数据集市,然
后在他上面进行数据挖掘。
2.5 数据挖掘和在线分析处理(OLAP)
一个经常问的问题是,数据挖掘和OLAP到底有何不同。下面将会解释,他们是完全不同的工具,基于的技术也大相径庭。
OLAP是决策支持领域的一部分。传统的查询和报表工具是告诉你数据库中都有什么(what happened),OLAP则更进一步
告诉你下一步会怎么样(What next)、和如果我采取这样的措施又会怎么样(What if)。用户首先建立一个假设,然后用
OLAP检索数据库来验证这个假设是否正确。比如,一个分析师想找到什么原因导致了贷款拖欠,他可能先做一个初始的假
定,认为低收入的人信用度也低,然后用OLAP来验证他这个假设。如果这个假设没有被证实,他可能去察看那些高负债的账
户,如果还不行,他也许要把收入和负债一起考虑,一直进行下去,直到找到他想要的结果或放弃。
也就是说,OLAP分析师是建立一系列的假设,然后通过OLAP来证实或推翻这些假设来最终得到自己的结论。OLAP分析过
程在本质上是一个演绎推理的过程。但是如果分析的变量达到几十或上百个,那么再用OLAP手动分析验证这些假设将是一件
非常困难和痛苦的事情。
数据挖掘与OLAP不同的地方是,数据挖掘不是用于验证某个假定的模式(模型)的正确性,而是在数据库中自己寻找模型。
他在本质上是一个归纳的过程。比如,一个用数据挖掘工具的分析师想找到引起贷款拖欠的风险因素。数据挖掘工具可能帮他
找到高负债和低收入是引起这个问题的因素,甚至还可能发现一些分析师从来没有想过或试过的其他因素,比如年龄。
数据挖掘和OLAP具有一定的互补性。在利用数据挖掘出来的结论采取行动之前,你也许要验证一下如果采取这样的行动会给
公司带来什么样的影响,那么OLAP工具能回答你的这些问题。
而且在知识发现的早期阶段,OLAP工具还有其他一些用途。可以帮你探索数据,找到哪些是对一个问题比较重要的变量,发
现异常数据和互相影响的变量。这都能帮你更好的理解你的数据,加快知识发现的过程。
2.6 数据挖掘,机器学习和统计
数据挖掘利用了人工智能(AI)和统计分析的进步所带来的好处。这两门学科都致力于模式发现和预测。
数据挖掘不是为了替代传统的统计分析技术。相反,他是统计分析方法学的延伸和扩展。大多数的统计分析技术都基于完善的
数学理论和高超的技巧,预测的准确度还是令人满意的,但对使用者的要求很高。而随着计算机计算能力的不断增强,我们有
可能利用计算机强大的计算能力只通过相对简单和固定的方法完成同样的功能。