数据挖掘技术综述：概念、功能和应用

数据挖掘文献综述 数据挖掘是指从大量、不完全、有噪声、模糊、随机的数据中，发现隐含的、规律性的、人们事先未知的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。随着数据库技术的迅速发展和数据库管理系统的广泛应用，人们积累的数据越来越多，但无法发现数据中存在的关系和规则，无法根据现有的数据预测未来的发展趋势，缺乏挖掘数据背后隐藏的知识的手段，导致了“数据爆炸但知识贫乏”的现象。 数据挖掘的全过程可以分为三个层次：数据源、挖掘器和用户层。在常用的数据挖掘系统中，将其分为三层结构。其中，第一层是数据源，包括数据库、数据仓库等。第二层是挖掘器，利用数据挖掘系统提供的各种数据挖掘方法分析和提取数据库中的数据，以达到用户的需求。第三层是用户层，使用多种方式将获取的信息和发现的知识反映给用户。 数据挖掘的意义在于，为什么我们需要对数据进行挖掘？从商业需求的角度来看，主要有三种原因：大量数据被收集和保存在数据库中、计算机已经变得越来越廉价、而功能则日益增强、日益剧烈的商业竞争的压力。从技术的角度来看，也有三种原因：数据的存储和收集更加高速、传统的技术对于这些大量的原始数据是不能胜任的、数据挖掘能够帮助科学家分类和划分数据。 数据挖掘功能用于指定数据挖掘任务中要找的模式类型。数据挖掘任务一般可以分两类：描述和预测。描述性挖掘任务刻划数据库中数据的一般特性。预测性挖掘任务在当前数据上进行推断，以进行预测。数据挖掘通过预测未来趋势及行为，做出前摄的、基于知识的决策。 数据挖掘的目标是从数据库中发现隐含的、有意义的知识，主要有以下五类功能： 1. 自动预测趋势和行为：数据挖掘自动在大型数据库中寻找预测性信息，以往需要进行大量手工分析的问题如今可以迅速直接由数据本身得出结论。 2. 描述性数据分析：数据挖掘可以对数据库中的数据进行描述性分析，了解数据库中的数据分布和特性。 3. 分类和聚类分析：数据挖掘可以对数据库中的数据进行分类和聚类分析，发现数据中的模式和关系。 4. 关联规则挖掘：数据挖掘可以对数据库中的数据进行关联规则挖掘，发现数据中的关联关系。 5. 异常检测：数据挖掘可以对数据库中的数据进行异常检测，发现数据中的异常和错误。 数据挖掘是一种重要的技术，它可以帮助我们从大量的数据中发现隐含的知识和信息，从而提高我们的决策能力和竞争力。