数据挖掘技术及应用(我见过的最全面的理论+最佳案例组合)
大数据通过数据挖掘技术应用的案例分析
大数据通过数据挖掘技术应用的案例分析随着互联网的普及，数据的规模不断增大，大数据的时代已经到来。
如何利用这些海量的数据，掌握信息，提高效率，成为当前科技领域的重要课题。
在这个领域，数据挖掘技术是至关重要的一环，它可以让我们通过大数据的洪流，深度挖掘出有价值的信息，从而为企业带来更多的商业价值。
本文将介绍几个大数据应用案例，探讨数据挖掘技术的实际应用。
案例一：天猫双十一数据分析天猫是中国最大的电商平台之一，每年的双十一成为了消费者购物的狂欢节。
在这样的一个大流量的场景中，数据挖掘技术可以发挥重要的作用。
对于天猫来说，通过对消费者的分析，掌握他们的购物偏好、需求及购买力等信息，格外重要。
针对双十一活动，天猫进行了多个方面的数据挖掘。
首先是用户画像的挖掘，即对各个消费者的行为数据进行分析，挖掘他们的购物心理，掌握购物偏好，进行更有的推荐；其次是商品消费大数据分析，通过对商品的销售数据进行分析，找出最受欢迎的商品，进行更优质的推广。
此外还可以通过大数据分析来制定精准的营销计划，调配资源，提高商品成交率。
案例二：零售巨头沃尔玛的大数据应用沃尔玛是世界上最大的零售商之一，除了传统的销售模式之外，沃尔玛还利用独特的大数据技术，通过数据的分析来优化生产、供应链等方面。
例如，对销售数据和消费者的行为数据进行分析，可以预测出某一时间段内销售额的变化，助于制定销售策略；再如对供应链数据进行分析，可以及时发现供应链中的问题，对此加以解决；最后，基于自身的数据优势，沃尔玛还着眼于提高用户体验，实现了用户画像和个性化推荐等应用。
案例三：社交网站中的数据挖掘应用社交网站中有着大量的用户数据，数据挖掘技术的应用可以为企业创造更多的价值。
例如，美国的LinkedIn就利用职业履历等信息为企业提供高质量的招聘及推荐服务；Facebook通过营销平台等应用实现了个性化的广告投放；Twitter则是针对舆情进行了大量的研究，为政府、企业和社会大众提供相关的分析报告。
数据挖掘的应用与案例分析
数据挖掘的应用与案例分析随着大数据时代的到来，数据挖掘成为了一个热门话题。
数据挖掘是指从大量数据中获取有价值的信息或发现未知的关联性。
在许多领域，数据挖掘被广泛应用，如金融、医疗、电商和安全等。
本文将重点介绍数据挖掘的应用和案例分析。
一、金融领域金融领域是数据挖掘的重要应用之一。
通过对银行、证券、保险等机构的客户数据进行挖掘，可以发现客户的行为模式和需求，洞察市场趋势和金融风险。
此外，数据挖掘还可以预测股价、汇率和利率等金融指标，为投资者提供决策依据。
以信用卡欺诈检测为例，利用数据挖掘技术可以通过对持卡人的交易行为进行分析，检测出异常交易并及时提醒客户和银行。
此外，利用历史交易数据和行为分析，可以建立信用评分模型，评估客户的信用风险等级。
二、医疗领域医疗领域是数据挖掘的另一个应用领域。
通过对病人的病历和医学数据进行挖掘，可以发现疾病的潜在因素和预测疾病的进展。
此外，数据挖掘还可以提高疾病诊断的准确性和治疗效果，为医生提供决策依据。
以肺癌病例为例，利用数据挖掘技术可以发现某些肺癌患者私有的治疗特征，通过比对肺癌患者信息和治疗的数据，可以为肺癌患者提供治疗建议，帮助患者更好地应对肺癌。
三、电商领域电商领域也是数据挖掘的应用领域之一。
通过对消费者的购买行为和偏好进行挖掘，可以为电商企业提供有价值的市场洞见和优化营销策略。
此外，数据挖掘还可以提高商品推荐的准确性和用户的购物体验。
以淘宝为例，利用数据挖掘技术可以发现用户购买商品的频率和偏好，对用户进行分层和个性化推荐，提高用户的购买转化率和忠诚度。
同时，利用数据挖掘技术还可以发现商品热卖和流行趋势，为商家提供市场洞见和调整产品策略的决策支持。
四、安全领域安全领域也是数据挖掘的一个重要应用领域，通过对网络数据和行为进行挖掘，可以发现恶意攻击和网络犯罪的特征和趋势。
此外，数据挖掘还可以提高网络安全预警的准确性和响应能力。
以网络安全为例，利用数据挖掘技术可以发现黑客攻击的特征和模式，建立安全攻击预测模型，及时发现和预警网络安全风险。
数据挖掘的实用技巧和应用案例分享
数据挖掘的实用技巧和应用案例分享数据挖掘是当今数字时代的重要工具，它通过处理海量数据，发现其中隐藏的规律和关联，为人们提供决策支持和商业价值。
随着技术的不断完善和应用场景的不断扩大，数据挖掘已经成为各行业的基础和核心技能之一。
本文将从实用技巧和应用案例两方面，分享一些数据挖掘的经验和见解。
一、实用技巧1. 数据清洗和标准化在进行数据挖掘之前，首先需要清洗和标准化数据。
数据清洗包括去除重复记录、处理缺失值、修正错误和异常值等步骤，以保证数据的一致性和可靠性。
数据标准化则是将不同单位、不同尺度的数据转化为可比较和可分析的形式，例如将数据按照百分位数进行标准化，或者将数据按照平均值进行标准化。
2. 特征选择和抽取在进行数据挖掘时，需要选择和抽取最具有代表性和预测性的特征。
特征选择可以通过计算特征的重要性、相关性矩阵和主成分分析等方法，来筛选出最有价值的特征。
特征抽取则是将原始数据转化为更具有可解释性和预测性的特征，例如将文本数据抽取为词袋模型或TF-IDF模型。
3. 模型选择和评估在进行数据挖掘建模时，需要选择最适合数据的模型，并对模型进行评估和优化。
常用的模型包括决策树、逻辑回归、支持向量机等。
模型评估可以通过交叉验证、ROC曲线和混淆矩阵等指标，来评估模型的准确性、召回率和精度等。
4. 分析和可视化在进行数据挖掘分析时，需要使用可视化工具将复杂的数据转化为直观和易懂的图表。
常用的可视化工具包括Python的Matplotlib和Seaborn，以及R语言的ggplot2和Shiny等。
可视化不仅可以帮助人们更好地理解数据，还可以帮助人们发现数据中的潜在关联和模式。
二、应用案例分享1. 预测股票价格股票价格是金融领域的重要指标，它直接关系到个人和机构的投资收益。
数据挖掘可以通过挖掘历史数据的趋势和规律，来预测未来股票价格的走势。
例如可以通过使用支持向量机等回归模型，以历史数据中的股票价格、交易量和新闻事件等为输入，来预测未来的股票价格。
数据挖掘的实战案例和技巧分享
数据挖掘的实战案例和技巧分享数据挖掘是当今互联网时代中不可或缺的一项技术。
通过对数据集进行分析、处理、挖掘等方式，得出有价值的信息和知识。
现在，数据挖掘已经广泛应用于商业、医疗、金融等领域，成为提高效率、降低成本、提高竞争力的有力工具。
在此，我们将分享一些数据挖掘的实战案例和技巧，供大家参考。
一、电商平台的用户画像对电商平台的用户进行画像是其中一个非常重要的应用场景，这有利于平台更好地理解用户需求，制定更合适的营销策略，提升用户满意度。
通常情况下，我们可以通过用户的购买记录、浏览行为、评价反馈等方式获取数据，然后利用聚类分析等方法进行用户分组和画像。
具体步骤如下：1、数据收集：获取用户的购买历史、评价记录、账户信息等数据。
2、数据预处理：对收集到的数据进行处理和清洗，如去除异常数据、缺失数据等。
3、特征筛选：选取一些与用户特征相关的指标作为特征，如购买金额、购买次数、购买品类、评价质量等。
4、聚类分析：对筛选出来的特征进行聚类分析，将相似的用户分在一组。
5、用户画像：对每个聚类得到的用户进行分析，总结出其典型特征，描绘出其生活状态、消费能力、购物偏好等。
二、医疗领域的病例分析在医疗领域，数据挖掘可以应用于病例分析，通过对大量患者数据进行处理和分析，发现疾病诊断、治疗方案等方面的模式和规律。
病例分析的一个比较实际的场景是：通过对多个糖尿病患者的数据进行分析，发现某种药物治疗该病有显著疗效的特征。
具体步骤如下：1、数据匹配：匹配病人基本资料、病史、体征、生理指标、服药记录等数据。
2、特征提取：从这些数据中提取出与药物疗效相关的特征，如年龄、病程、体重、餐后血糖水平等。
3、数据探索：利用数据可视化等方式，对这些特征进行探索和分析，发现与药物疗效显著相关的特征。
4、模型构建：针对这些特征建立机器学习模型，预测药物治疗该病的疗效。
5、评估改进：对模型进行评估和改进，提升其诊断准确度和稳定性。
三、金融领域的欺诈检测对于金融领域来说，欺诈检测一直是其最重要的业务之一。
数据挖掘技术的实践应用与案例分析
数据挖掘技术的实践应用与案例分析随着社会科技的不断发展，现代社会大量产生了各种各样的数据。
如何从这些数据中获取有用的信息，成为了数据科学家和决策者们需要面临的问题。
在这个领域中一种常用的技术是数据挖掘。
由于大数据的不断涌现，数据挖掘技术在实践中的应用也越来越广泛。
本文将对数据挖掘技术的实践应用和一些数据挖掘案例进行分析。
实践应用在现代社会中，数据挖掘技术被广泛应用于商业、教育、医疗等各个领域。
以下是几个数据挖掘技术的实际应用。
1. 金融领域在金融领域，数据挖掘技术能够帮助银行、保险公司等金融机构减少信用风险，提高客户信誉度和客户体验。
例如，使用数据挖掘技术，银行可以将客户按照不同的资金水平、信用记录和行为分类，从而根据研究结果对客户进行不定期的客户关怀或是定期筛选出高风险客户。
2. 医疗领域在医疗领域中，数据挖掘技术被广泛应用于医学研究、临床诊断、健康管理和生物信息学等领域。
例如，使用数据挖掘技术，可以挖掘出体检和检验数据中与某种疾病相关的风险因素，如血糖、胆固醇、体重、高血压等。
基于这些风险因素，可以为具有潜在风险人群提供定期检查并进行健康管理。
3. 商业领域在商业领域，数据挖掘技术被广泛应用于市场营销、用户分析、客户反馈等方面。
例如，通过对用户的行为进行数据挖掘，可以推荐适合用户的商品或服务，提高用户满意度和回购率。
又例如，使用数据挖掘技术，可以从大量用户反馈中分析用户满意和不满意的情况，提供关键词识别和性质分类等分析结果，优化商业策略和提高企业形象。
案例分析下面介绍几个数据挖掘案例，从中可以学习到数据挖掘技术在实践中的应用。
1. Netflix推荐系统为了提高用户观看体验，并推广新内容，Netflix引入了一款数据挖掘推荐系统。
该推荐系统使用多种算法，通过对用户行为进行数据挖掘，为用户推荐他们可能喜欢的内容。
该系统的高质量推荐成功地提高了用户满意度，并使Netflix在市场上更有竞争力。
2. 亚马逊商品推荐系统亚马逊的商品推荐系统使用多种数据挖掘算法，利用了亚马逊的巨大数据资源，为用户推荐适合他们的商品，并成功销售它们。
数据挖掘技术及其应用案例
数据挖掘技术及其应用案例随着信息技术快速发展，数据成为了当今社会最为宝贵的资源之一。
数据挖掘技术应运而生，成为了帮助人们在庞大的数据当中提取有用信息的有力工具，因其在商业、科学与教育等多个领域中的广泛应用而备受瞩目。
数据挖掘技术概述所谓数据挖掘，是指在海量数据中，通过人工智能的方法，自动通过模型建造、算法设计、结果评价、挖掘目标、方法选择等步骤，识别其中隐藏的知识与规律。
其目的是自动化的发掘出原先茫茫多的数据背后，嵌着的规律性和独特性。
数据挖掘技术主要包括数据预处理、数据挖掘模型构建、数据挖掘模型评估等几个方面。
数据预处理，指对已有数据进行初步筛选和清洗，以消除数据中的噪音、异常值和缺失值等影响挖掘过程的因素。
数据挖掘模型构建，则是根据预处理后的数据，运用算法、统计模型、人工神经网络等技术，将其变为可供分析的形式。
数据挖掘模型评估，则是对构建的模型进行评估，以保证其正确和可靠。
数据挖掘技术在商业领域的应用案例大数据时代，商业领域是数据挖掘技术的最广泛应用领域之一。
其中，最常应用的是数据分析和市场研究。
既然大数据可以告诉我们顾客需求，在很大程度上影响我们的战略决策，那么，在经营业务时，运用数据挖掘技术是有巨大好处的，下面我们来看看数据挖掘技术在商业领域中的主要应用案例。
首先，数据挖掘技术可以用于帮助企业发现新的业务机会。
通过应用数据挖掘技术，企业可以获取信息关于顾客的定位、不同群体的购买记录、时间、地点、素质等信息，从而获取商业线索。
这种方式为企业在新市场上提供了竞争优势。
其次，数据挖掘技术在价格优化方面也是很有用的。
通过分析顾客等级、使用模型并建立模型来确定定价策略。
因此，在能获取大量数据的情况下，企业就可以精确地确定产品价格和服务范围。
例如，某家公司就运用数据挖掘技术将大量顾客购买记录制成图表并比对，精确识别出顾客购买的行为数据点，再用这个数据点来推出顾客的购买标准，推动计算机系统制定最优定价策略。
数据挖掘技术与应用案例分析
数据挖掘技术与应用案例分析数据挖掘技术是近年来随着信息技术的快速发展而崭露头角的一种重要领域。
通过运用统计学、机器学习、人工智能等方法，数据挖掘技术能够从大规模数据集中挖掘出有价值的信息和模式。
在各行各业中普遍应用，数据挖掘技术不仅能够帮助企业做出科学决策，提高运营效率，还能为学术研究和社会问题的解决提供有力支持。
一、数据挖掘技术的基本原理数据挖掘技术基于大数据分析，通过对数据的收集、清洗、整理和建模等过程，实现了对数据的深入挖掘。
首先，数据挖掘技术需要从大规模数据集中提取出有用且隐藏的信息，这可以通过分类、聚类、关联规则挖掘等技术实现。
其次，数据挖掘技术能够通过模型的构建和预测，发现数据背后的规律和趋势，并帮助人们做出科学决策。
最后，数据挖掘技术能够通过可视化和交互式操作，以图表、报表等形式将挖掘结果展示给用户，并提供智能推荐和个性化服务。
二、数据挖掘技术在商业领域的应用案例分析1. 零售业：数据挖掘技术在零售业的应用非常广泛。
通过对大量销售数据的分析，商家可以了解顾客的购买偏好和行为习惯，进而进行精准的市场定位和推广策略。
例如，知名连锁超市通过对顾客购买记录的分析，发现了商品之间的关联性，从而实现了更好的货物组织和销售，提高了销售额和顾客满意度。
2. 金融业：数据挖掘技术在金融领域的应用早已深入人心。
通过对客户信用记录、交易数据等进行挖掘，银行和保险公司可以准确评估风险，提供个性化的金融服务。
此外，通过对市场行情和股票价格的波动进行挖掘，投资者可以预测市场趋势，优化投资组合。
三、数据挖掘技术在医疗领域的应用案例分析1. 疾病诊断：数据挖掘技术可以对患者的临床数据进行分析，从而辅助医生进行疾病诊断和治疗方案的制定。
例如，通过对癌症患者的基因数据进行挖掘，科学家可以发现潜在的治疗靶点，为个体化治疗提供依据。
2. 病例推荐：通过对海量临床数据的挖掘，医生可以迅速找到与当前患者相似的病例，从而提供更准确的治疗建议。
数据挖掘技术的发展及应用案例
数据挖掘技术的发展及应用案例随着信息化时代的到来，数据变得越来越重要。
从数据中提取价值，成为企业决策、科学研究和社会治理的关键问题。
为了解决这个问题，数据挖掘技术应运而生。
数据挖掘技术是一种自动化、非显式的发现数据中有用信息的过程。
它通过分析、模式识别和机器学习等技术，从海量的数据中挖掘出有用的信息，为企业、政府和个人提供决策支持和业务优化的帮助。
数据挖掘技术的发展可以分为三个阶段。
第一阶段是手工分析阶段，它依靠专家经验和常识来进行数据分析和判断。
第二阶段是机器学习阶段，它利用计算机程序和算法，自动从数据中学习并提取有用信息。
第三阶段是深度学习阶段，它依赖于深度神经网络等技术，可以对复杂的非线性问题进行建模和优化。
在数据挖掘技术的应用方面，它已经广泛应用于金融、医疗、零售、制造业等领域。
以下是一些数据挖掘技术的应用案例。
1.金融行业。
在金融行业中，数据挖掘技术被用于风险管理、反洗钱、信用评分等方面。
例如，一些主流银行使用数据挖掘技术来预测客户的信用卡违约风险，并根据此信息采取相应的措施来降低风险。
此外，数据挖掘技术还可以帮助银行监测和预防支付诈骗活动。
2.医疗保健。
在医疗保健领域，数据挖掘技术被用于疾病预测、药物研发、医疗费用管理等方面。
例如，通过分析患者的生物信息和基因数据，医生可以预测患者是否患有某种疾病，从而提供个性化的治疗方案。
此外，数据挖掘技术还可以帮助医疗机构优化资源配置和医疗服务提供。
3.零售业。
在零售业中，数据挖掘技术被用于商品推荐、价格优化、库存管理等方面。
例如，通过分析消费者的购买行为和偏好，电商平台可以向其推荐更符合其需求的商品，并通过动态定价等策略提高销售额。
此外，数据挖掘技术还可以帮助零售企业优化库存管理，降低存储成本和运营风险。
4.制造业。
在制造业中，数据挖掘技术被用于生产过程优化、设备维护和品质控制等方面。
例如，通过分析生产数据和设备运行情况，企业可以找出生产过程中的瓶颈和问题，提高生产效率和产品质量。
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2. 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。从数据仓库 中直接得到进行数据挖掘的数据有许多好处。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再清理一次了，而且 所有的数据不一致的问题都已经解决了。
ODBC
Oracle Sybase Informix
IBM Microsoft
在记录级提供历史 性的、动态数据信
息
数据仓库 决策支持 (90年代)
“在新英格兰的分 部去年三月的销售 额是多少？波士顿 据此可得出什么结
论？”
联机分析处理(OLAP) 多维数据库 数据仓库
Pilot Comshare
Arbor Cognos Microstrategy
数据挖掘在银行领域的应用
美国银行家协会(ABA)预测数据仓库和数据挖 掘技术在美国商业银行的应用增长率是14.9％。
分析客户使用分销渠道的情况和分销渠道的容 量 ；建立利润评测模型；客户关系优化；风险 控制等
Mellon银行使用数据挖掘软件提高销售和定 价金融产品的精确度，如家庭普通贷款。
4. 从商业数据到商业信息的进化
进化阶段
商业问题
支持技术
产品厂家
产品特点
数据搜集 (60年代)
“过去五年中我的 总收入是多少？”
计算机、磁带和磁盘
IBM
提供历史性的、静
CDC
态的数据信息
数据访问 (80年代)
“在新英格兰的分 部去年三月的销售
额是多少？”
关系数据库(RDBMS) 结构化查询语言(SQL)
数据源
数据仓库
各分公司 数据集市
分析 数据集市
数据挖掘 数据集市
数据挖掘库可能是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。但如果数据仓库的计算 资源已经很紧张，那么最好还是建立一个单独的数据挖掘 库。
当然为了数据挖掘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，然后在它上面进行数据挖 掘。
数据挖掘就是充分利用了统计学和人工智能技术的应用程 序，并把这些高深复杂的技术封装起来，使人们不用自己 掌握这些技术也能完成同样的功能，并且更专注于自己所 要解决的问题。
数据挖掘与统计学
数据挖掘分析海量数据 许多数据库都不适合统计学分析需要
D. 数据挖掘基本内容
数据挖掘的定义 数据挖掘的数据来源 数据挖掘的过程 数据挖掘的功能 数据挖掘的过程模型 数据挖掘的分类 数据挖掘的主要问题
基于数据库的知识发现（KDD）一词首次出现在 1989年举行的第十一届AAAI学术会议上。
1995年在加拿大蒙特利尔召开了第一届KDD国际 学术会议（KDD’95）。
由Kluwers Publishers出版，1997年创刊的 《Knowledge Discovery and Data Mining》是该领 域中的第一本学术刊物。
数据库中存储的数据量急剧膨胀
二十世纪末以来，全球信息量以惊人的速度急剧增长—据估计，
每二十个月将增加一倍。许多组织机构的IT系统中都收集了大量的数
据（信息）。
目前的数据库系统虽然可以高效地实现数据的录入、查询、统计等功 能，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。为了充分利用现有信息资源，从海量数据中找出隐 藏的知识，数据挖掘技术应运而生并显示出强大的生命力。
数据挖掘在本质上是一个归纳推理的过程，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。
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，OLAP工具能起辅助决策作用。 而且在知识发现的早期阶段，OLAP工具用来探索数据， 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。这都有助于更好地理解数据，加快知识 发现的过程。
数据库技术
统计学
机器学习
数据挖掘
可视化
人工智能
高性能计算
KDD已经成为人工智能研究热点
目前，关于KDD的研究工作已经被众多领 域所关注，如过程控制、信息管理、商业、 医疗、金融等领域。
作为大规模数据库中先进的数据分析工具， KDD的研究已经成为数据库及人工智能领 域研究的一个热点。
B. 数据挖掘的应用
使直邮的回应率提高了100％
零售商店
GUS日用品零售商店需要准确 的预测未来的商品销售量，降 低库存成本。。。。。。
通过数据挖掘的方法使库存成本比原 来减少了3.8%
税务局
美国国内税务局需要提高对 纳税人的服务水平。。。。 。。
合理安排税务官的工作，为纳税人提供 更迅捷、更准确的服务
银行
金融事务需要搜集和处理大量的数据，由 于银行在金融领域的地位、工作性质、业 务特点以及激烈的市场竞争决定了它对信 息化、电子化比其它领域有更迫切的要求。 利用数据挖掘技术可以帮助银行产品开发 部门描述客户以往的需求趋势，并预测未 来。美国商业银行是发达国家商业银行的 典范，许多地方值得我国学习和借鉴。
技术上的定义 商业角度的定义
技术上的定义
数据挖掘（Data Mining）就是从大量 的、不完全的、有噪声的、模糊的、 随机的实际应用数据中，提取隐含在 其中的、人们事先不知道的、但又是 潜在有用的信息和知识的过程。
商业角度的定义
数据挖掘是一种新的商业信息处理 技术，其主要特点是对商业数据库 中的大量业务数据进行抽取、转换、 分析和其他模型化处理，从中提取 辅助商业决策的关键性数据。
在各种层次上提供 回溯的、动态的数
据信息
数据挖掘 （正在流行）
“下个月波士顿的 销售会怎么样？为
什么？”
高级算法 多处理器计算机
海量数据库
Pilot Lockheed
IBM SGI 其他初创公司
提供预测性的信息
பைடு நூலகம்
KDD的出现
数据挖掘是八十年代投资AI研究项目失败后，AI 转入实际应用时提出的。它是一个新兴的，面向 商业应用的AI研究。
KDD的出现
随后，在1991年、1993年和1994年都举行 KDD专题讨论会，汇集来自各个领域的研究 人员和应用开发者，集中讨论数据统计、 海量数据分析算法、知识表示、知识运用 等问题。最初，数据挖掘是作为KDD中利用 算法处理数据的一个步骤，其后逐渐演变 成KDD的同义词。
数据挖掘是多学科的产物
快速增长的海量数据收集、存放在大型数据库中， 没有强有力的工具，理解它们已经远远超出人的 能力。因此，有人称之为：“数据坟墓”。
由于专家系统工具过分依赖用户或专家人工地将 知识输入知识库中，而且分析结果往往带有偏差 和错误，再加上耗时、费用高，故不可行。
数据挖掘工具
数据矿山
信息金块
2. 网络之后的下一个技术热点
5. 数据挖掘与人工智能、统计学
数据挖掘利用了人工智能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，它是 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。一些新兴的 技术同样在知识发现领域取得了很好的效果，如神经元网 络和决策树，在足够多的数据和计算能力下，它们几乎不 需人工干预就能自动完成许多有价值的功能。
大量信息在给人们带来方便的同时也带来 了一大堆问题：
信息过量，难以消化 信息真假难以辨识 信息安全难以保证 信息形式不一致，难以统一处理
3. 数据爆炸但知识贫乏
随着数据库技术的迅速发展以及数据库管 理系统的广泛应用，人们积累的数据越来 越多。目前的数据库系统可以高效地实现 数据的录入、查询、统计等功能，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。
数据源
数据挖掘库
3. 数据挖掘与信息处理
信息处理 信息处理基于查询，可以发现有用的信息。 但是这种查询的回答反映的是直接存放在 数据库中的信息。它们不反映复杂的模式， 或隐藏在数据库中的规律。
4. 数据挖掘与联机分析
OLAP分析过程在本质上是一个演绎推理的过程，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。
数据挖掘的定义（续）
人们给数据挖掘下过很多定义，内涵也各 不相同，目前公认的定义是由Fayyad等人提 出的。
所谓基于数据库的知识发现（KDD）是指 从大量数据中提取有效的、新颖的、潜在 有用的、最终可被理解的模式的非平凡过 程。
数据挖掘技术及应用
最全面理论+最佳实践
目录
理论：南航李静教授 实践：广东移动案例
（仅供学习交流，如需引用，请注明以上来源单位，谢谢！）
内容提纲
1. 概述 2. 数据仓库与OLAP技术 3. 数据挖掘技术 4. 数据挖掘在电信领域的应用 5. 数据挖掘工具 6. 数据挖掘实例