數(shù)據(jù)挖掘論文范文

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第1篇

[關(guān)鍵詞]數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)挖掘方法

隨著信息技術(shù)迅速發(fā)展，數(shù)據(jù)庫(kù)的規(guī)模不斷擴(kuò)大，產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù)。但大量的數(shù)據(jù)往往無(wú)法辨別隱藏在其中的能對(duì)決策提供支持的信息，而傳統(tǒng)的查詢、報(bào)表工具無(wú)法滿足挖掘這些信息的需求。因此，需要一種新的數(shù)據(jù)分析技術(shù)處理大量數(shù)據(jù)，并從中抽取有價(jià)值的潛在知識(shí)，數(shù)據(jù)挖掘（DataMining）技術(shù)由此應(yīng)運(yùn)而生。

一、數(shù)據(jù)挖掘的定義

數(shù)據(jù)挖掘是指從數(shù)據(jù)集合中自動(dòng)抽取隱藏在數(shù)據(jù)中的那些有用信息的非平凡過(guò)程，這些信息的表現(xiàn)形式為：規(guī)則、概念、規(guī)律及模式等。它可幫助決策者分析歷史數(shù)據(jù)及當(dāng)前數(shù)據(jù)，并從中發(fā)現(xiàn)隱藏的關(guān)系和模式，進(jìn)而預(yù)測(cè)未來(lái)可能發(fā)生的行為。數(shù)據(jù)挖掘的過(guò)程也叫知識(shí)發(fā)現(xiàn)的過(guò)程。

二、數(shù)據(jù)挖掘的方法

1.統(tǒng)計(jì)方法。傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)學(xué)為數(shù)據(jù)挖掘提供了許多判別和回歸分析方法，常用的有貝葉斯推理、回歸分析、方差分析等技術(shù)。貝葉斯推理是在知道新的信息后修正數(shù)據(jù)集概率分布的基本工具，處理數(shù)據(jù)挖掘中的分類問(wèn)題，回歸分析用來(lái)找到一個(gè)輸入變量和輸出變量關(guān)系的最佳模型，在回歸分析中有用來(lái)描述一個(gè)變量的變化趨勢(shì)和別的變量值的關(guān)系的線性回歸，還有用來(lái)為某些事件發(fā)生的概率建模為預(yù)測(cè)變量集的對(duì)數(shù)回歸、統(tǒng)計(jì)方法中的方差分析一般用于分析估計(jì)回歸直線的性能和自變量對(duì)最終回歸的影響，是許多挖掘應(yīng)用中有力的工具之一。

2.關(guān)聯(lián)規(guī)則。關(guān)聯(lián)規(guī)則是一種簡(jiǎn)單，實(shí)用的分析規(guī)則，它描述了一個(gè)事物中某些屬性同時(shí)出現(xiàn)的規(guī)律和模式，是數(shù)據(jù)挖掘中最成熟的主要技術(shù)之一。關(guān)聯(lián)規(guī)則在數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域應(yīng)用很廣泛適合于在大型數(shù)據(jù)集中發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的有意義關(guān)系，原因之一是它不受只選擇一個(gè)因變量的限制。大多數(shù)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法能夠無(wú)遺漏發(fā)現(xiàn)隱藏在所挖掘數(shù)據(jù)中的所有關(guān)聯(lián)關(guān)系，但是，并不是所有通過(guò)關(guān)聯(lián)得到的屬性之間的關(guān)系都有實(shí)際應(yīng)用價(jià)值，要對(duì)這些規(guī)則要進(jìn)行有效的評(píng)價(jià)，篩選有意義的關(guān)聯(lián)規(guī)則。

3.聚類分析。聚類分析是根據(jù)所選樣本間關(guān)聯(lián)的標(biāo)準(zhǔn)將其劃分成幾個(gè)組，同組內(nèi)的樣本具有較高的相似度，不同組的則相異，常用的技術(shù)有分裂算法，凝聚算法，劃分聚類和增量聚類。聚類方法適合于探討樣本間的內(nèi)部關(guān)系，從而對(duì)樣本結(jié)構(gòu)做出合理的評(píng)價(jià)，此外，聚類分析還用于對(duì)孤立點(diǎn)的檢測(cè)。并非由聚類分析算法得到的類對(duì)決策都有效，在運(yùn)用某一個(gè)算法之前，一般要先對(duì)數(shù)據(jù)的聚類趨勢(shì)進(jìn)行檢驗(yàn)。

4.決策樹(shù)方法。決策樹(shù)學(xué)習(xí)是一種通過(guò)逼近離散值目標(biāo)函數(shù)的方法，通過(guò)把實(shí)例從根結(jié)點(diǎn)排列到某個(gè)葉子結(jié)點(diǎn)來(lái)分類實(shí)例，葉子結(jié)點(diǎn)即為實(shí)例所屬的分類。樹(shù)上的每個(gè)結(jié)點(diǎn)說(shuō)明了對(duì)實(shí)例的某個(gè)屬性的測(cè)試，該結(jié)點(diǎn)的每一個(gè)后繼分支對(duì)應(yīng)于該屬性的一個(gè)可能值，分類實(shí)例的方法是從這棵樹(shù)的根結(jié)點(diǎn)開(kāi)始，測(cè)試這個(gè)結(jié)點(diǎn)指定的屬性，然后按照給定實(shí)例的該屬性值對(duì)應(yīng)的樹(shù)枝向下移動(dòng)。決策樹(shù)方法是要應(yīng)用于數(shù)據(jù)挖掘的分類方面。

5.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立在自學(xué)習(xí)的數(shù)學(xué)模型基礎(chǔ)之上，能夠?qū)Υ罅繌?fù)雜的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，并可以完成對(duì)人腦或其他計(jì)算機(jī)來(lái)說(shuō)極為復(fù)雜的模式抽取及趨勢(shì)分析，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)既可以表現(xiàn)為有指導(dǎo)的學(xué)習(xí)也可以是無(wú)指導(dǎo)聚類，無(wú)論哪種，輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的值都是數(shù)值型的。人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模擬人腦神經(jīng)元結(jié)構(gòu)，建立三大類多種神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)，具有非線形映射特性、信息的分布存儲(chǔ)、并行處理和全局集體的作用、高度的自學(xué)習(xí)、自組織和自適應(yīng)能力的種種優(yōu)點(diǎn)。

6.遺傳算法。遺傳算法是一種受生物進(jìn)化啟發(fā)的學(xué)習(xí)方法，通過(guò)變異和重組當(dāng)前己知的最好假設(shè)來(lái)生成后續(xù)的假設(shè)。每一步，通過(guò)使用目前適應(yīng)性最高的假設(shè)的后代替代群體的某個(gè)部分，來(lái)更新當(dāng)前群體的一組假設(shè)，來(lái)實(shí)現(xiàn)各個(gè)個(gè)體的適應(yīng)性的提高。遺傳算法由三個(gè)基本過(guò)程組成:繁殖(選擇)是從一個(gè)舊種群(父代)選出生命力強(qiáng)的個(gè)體，產(chǎn)生新種群(后代)的過(guò)程；交叉〔重組)選擇兩個(gè)不同個(gè)體〔染色體)的部分(基因)進(jìn)行交換，形成新個(gè)體的過(guò)程；變異(突變)是對(duì)某些個(gè)體的某些基因進(jìn)行變異的過(guò)程。在數(shù)據(jù)挖掘中，可以被用作評(píng)估其他算法的適合度。

7.粗糙集。粗糙集能夠在缺少關(guān)于數(shù)據(jù)先驗(yàn)知識(shí)的情況下，只以考察數(shù)據(jù)的分類能力為基礎(chǔ)，解決模糊或不確定數(shù)據(jù)的分析和處理問(wèn)題。粗糙集用于從數(shù)據(jù)庫(kù)中發(fā)現(xiàn)分類規(guī)則的基本思想是將數(shù)據(jù)庫(kù)中的屬性分為條件屬性和結(jié)論屬性，對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)中的元組根據(jù)各個(gè)屬性不同的屬性值分成相應(yīng)的子集，然后對(duì)條件屬性劃分的子集與結(jié)論屬性劃分的子集之間上下近似關(guān)系生成判定規(guī)則。所有相似對(duì)象的集合稱為初等集合，形成知識(shí)的基本成分。任何初等集合的并集稱為精確集，否則，一個(gè)集合就是粗糙的(不精確的)。每個(gè)粗糙集都具有邊界元素，也就是那些既不能確定為集合元素，也不能確定為集合補(bǔ)集元素的元素。粗糙集理論可以應(yīng)用于數(shù)據(jù)挖掘中的分類、發(fā)現(xiàn)不準(zhǔn)確數(shù)據(jù)或噪聲數(shù)據(jù)內(nèi)在的結(jié)構(gòu)聯(lián)系。

8.支持向量機(jī)。支持向量機(jī)(SVM)是在統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的基礎(chǔ)上發(fā)展出來(lái)的一種新的機(jī)器學(xué)習(xí)方法。它基于結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化原則上的，盡量提高學(xué)習(xí)機(jī)的泛化能力，具有良好的推廣性能和較好的分類精確性，能有效的解決過(guò)學(xué)習(xí)問(wèn)題，現(xiàn)已成為訓(xùn)練多層感知器、RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和多項(xiàng)式神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的替代性方法。另外，支持向量機(jī)算法是一個(gè)凸優(yōu)化問(wèn)題，局部最優(yōu)解一定是全局最優(yōu)解，這些特點(diǎn)都是包括神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)在內(nèi)的其他算法所不能及的。支持向量機(jī)可以應(yīng)用于數(shù)據(jù)挖掘的分類、回歸、對(duì)未知事物的探索等方面。

事實(shí)上，任何一種挖掘工具往往是根據(jù)具體問(wèn)題來(lái)選擇合適挖掘方法，很難說(shuō)哪種方法好，那種方法劣，而是視具體問(wèn)題而定。

三、結(jié)束語(yǔ)

目前，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)雖然得到了一定程度的應(yīng)用，并取得了顯著成效，但仍存在著許多尚未解決的問(wèn)題。隨著人們對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的深人研究，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)必將在更加廣泛的領(lǐng)域得到應(yīng)用，并取得更加顯著的效果。

第2篇

1.1數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)技術(shù)數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)技術(shù)介紹如下[6]：(1)決策樹(shù):在表示決策集合或分類時(shí)采用樹(shù)形結(jié)構(gòu)，在這一過(guò)程中發(fā)現(xiàn)規(guī)律并產(chǎn)生規(guī)則，找到數(shù)據(jù)庫(kù)中有著最大信息量的字段，從而可建立起決策樹(shù)的人工智能及識(shí)別技術(shù)。(2)聚類分析:聚類分析指將物理或抽象對(duì)象的集合分組為由類似的對(duì)象組成的多個(gè)類的分析過(guò)程。它是一種重要的人類行為。(3)關(guān)聯(lián)分析:關(guān)聯(lián)分析又稱關(guān)聯(lián)挖掘，就是在交易數(shù)據(jù)、關(guān)系數(shù)據(jù)或其他信息載體中，查找存在于項(xiàng)目集合或?qū)ο蠹现g的頻繁模式、因果、關(guān)聯(lián)或相關(guān)性結(jié)構(gòu)。也可以說(shuō)，關(guān)聯(lián)分析是用來(lái)發(fā)現(xiàn)有關(guān)交易的數(shù)據(jù)庫(kù)中不同商品（項(xiàng)）之間的聯(lián)系。(4)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法:顧名思義，類似于生物的神經(jīng)結(jié)構(gòu)，由大量簡(jiǎn)單的神經(jīng)元，通過(guò)非常豐富和完善的連接組成自適應(yīng)的非線性動(dòng)態(tài)系統(tǒng)，具有自適應(yīng)、自組織、自學(xué)習(xí)、聯(lián)想記憶、分布存儲(chǔ)、大規(guī)模并行處理等功能。粗集方法:也就是在數(shù)據(jù)庫(kù)里把行為對(duì)象列視為元素，將不同對(duì)象在某個(gè)(或多個(gè))屬性上取值相同定義為等價(jià)關(guān)系R。其等價(jià)類為滿足R的對(duì)象組成的集合[5]。

1.2IBMSPSSModelerIBMSPSSModeler是一個(gè)數(shù)據(jù)挖掘工作臺(tái)，用于幫助用戶快速直觀地構(gòu)建預(yù)測(cè)模型，而無(wú)需進(jìn)行編程。其精密的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)使用戶能夠?qū)Y(jié)果進(jìn)行建模，了解哪些因素會(huì)對(duì)結(jié)果產(chǎn)生影響。它還能可提供數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)的數(shù)據(jù)提取、轉(zhuǎn)換、分析建模、評(píng)估、部署等全過(guò)程的功能[3]。通常，SPSSModeler將數(shù)據(jù)以一條條記錄的形式讀入，然后通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行一系列操作，最后將其發(fā)送至某個(gè)地方（可以是模型，或某種格式的數(shù)據(jù)輸出）[3]。使用SPSSModeler處理數(shù)據(jù)的三個(gè)步驟：（1）將數(shù)據(jù)讀入SPSSModeler；（2）通過(guò)一系列操縱運(yùn)行數(shù)據(jù)；（3）將數(shù)據(jù)發(fā)送到目標(biāo)位置。

2客戶流失預(yù)測(cè)分析

2.1數(shù)據(jù)預(yù)處理數(shù)據(jù)預(yù)處理[6]，將需要的客戶投保數(shù)據(jù)按照業(yè)務(wù)預(yù)測(cè)分析的要求，將數(shù)據(jù)抽取到中間數(shù)據(jù)中，同時(shí)對(duì)數(shù)據(jù)清洗和轉(zhuǎn)換，滿足業(yè)務(wù)預(yù)測(cè)分析要求。每日凌晨調(diào)用存儲(chǔ)過(guò)程將核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)提取到中間數(shù)據(jù)庫(kù)，壽險(xiǎn)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)與其他數(shù)據(jù)一樣，存在不安全和不一致時(shí)，數(shù)據(jù)清洗與轉(zhuǎn)換可以幫助提升數(shù)據(jù)質(zhì)量，進(jìn)而提升數(shù)據(jù)挖掘進(jìn)程的有效性和準(zhǔn)確性。數(shù)據(jù)清洗主要包括：遺漏數(shù)據(jù)清洗，錯(cuò)誤數(shù)據(jù)處理，垃圾數(shù)據(jù)處理[1]。

2.2數(shù)據(jù)選取數(shù)據(jù)預(yù)處理后，可以從中得到投保人的投保信息，包括投保人姓名，投保年齡（有效保單為當(dāng)前年齡，無(wú)效保單為退保年齡），保費(fèi)，投保年期，保單狀態(tài)等。數(shù)據(jù)如圖1所示。

2.3客戶流失預(yù)測(cè)模型建立壽險(xiǎn)業(yè)務(wù)按渠道來(lái)分可分為個(gè)人保險(xiǎn)、團(tuán)體保險(xiǎn)、銀行保險(xiǎn)、網(wǎng)銷保險(xiǎn)、經(jīng)代保險(xiǎn)五類。由于團(tuán)體保險(xiǎn)在壽險(xiǎn)公司發(fā)展比較緩慢，團(tuán)險(xiǎn)業(yè)務(wù)基本屬于停滯階段。結(jié)合壽險(xiǎn)公司的營(yíng)銷特點(diǎn)，選定個(gè)人保單作為分析的對(duì)象，通過(guò)IBMSPSSModeler預(yù)測(cè)模型工具[3]，使用決策樹(shù)預(yù)測(cè)模型對(duì)客戶流失進(jìn)行預(yù)測(cè)分析。

2.4結(jié)果分析通過(guò)使用IBMSPSSModeler決策類預(yù)測(cè)模型分析某壽險(xiǎn)公司2013年個(gè)人客戶承保情況來(lái)看有以下規(guī)則:（1）投保年數(shù)在1年以內(nèi)，首期保費(fèi)在0～2000元或大于9997.130保費(fèi)的客戶比較容易流失。（2）保單終止保單中，女性客戶較男性客戶容易流失。（3）投保年數(shù)在2年以上,湖北及河北分支機(jī)構(gòu)客戶流失率比較容易流失。（4）分紅壽險(xiǎn)相對(duì)傳統(tǒng)壽險(xiǎn)，健康壽險(xiǎn)的客戶比較容易流失[1]。

3總結(jié)

第3篇

關(guān)聯(lián)規(guī)則最初是針對(duì)購(gòu)物籃分析問(wèn)題提出的，目的是發(fā)現(xiàn)事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)（TransactionDatabase）中不同商品之間的聯(lián)系。關(guān)聯(lián)規(guī)則是形如A=》B的蘊(yùn)涵式，其中A稱為該關(guān)聯(lián)規(guī)則的前項(xiàng)，B稱為該關(guān)聯(lián)規(guī)則的后項(xiàng)。事務(wù)，是一個(gè)明確定義的商業(yè)行為，如顧客在商店購(gòu)物就是一次典型的事務(wù)。由用戶設(shè)定的支持度和置信度的門(mén)檻值，當(dāng)sup－port(A=>B)、confidence(A=>B)分別大于等于各自的門(mén)檻值時(shí)，認(rèn)為A=>B是有趣的，此兩值稱為最小支持度(minsupport)和最小置信度(minconfidence)。同時(shí)滿足minsupport和minconfidence的這種關(guān)聯(lián)規(guī)則就叫做強(qiáng)的關(guān)聯(lián)規(guī)則。設(shè)任務(wù)相關(guān)的數(shù)據(jù)D是數(shù)據(jù)庫(kù)事物的集合，當(dāng)項(xiàng)集的支持計(jì)數(shù)≥D中事務(wù)總數(shù)|D|與minsup－port的乘積時(shí)，就叫做頻繁項(xiàng)集，當(dāng)項(xiàng)集的支持計(jì)數(shù)可能≥D中事務(wù)總數(shù)|D|與minsupport的乘積時(shí)，就叫做侯選項(xiàng)集。所有侯選項(xiàng)集K-項(xiàng)集的集合記作Ck，所有頻繁項(xiàng)集K-項(xiàng)集的集合常記作Lk，很明顯Lk奐Ck。如果僅依賴最小支持度和最小置信度這兩個(gè)參數(shù)的限制，所挖掘出的強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則不一定是用戶感興趣的，因此，用戶可以根據(jù)實(shí)際應(yīng)用的需求，再結(jié)合自身的領(lǐng)域知識(shí)，通過(guò)選擇與實(shí)際分析任務(wù)有關(guān)的數(shù)據(jù)集，設(shè)置不同的參數(shù)，限定前項(xiàng)和后項(xiàng)的個(gè)數(shù)，選擇前項(xiàng)和后項(xiàng)包含的屬性等操作，對(duì)關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘進(jìn)行約束。

2模糊集理論的引入

在討論實(shí)際問(wèn)題的時(shí)候，需要判定模糊概念涵義，如判斷某個(gè)數(shù)據(jù)在模糊集的定義和歸屬，這時(shí)就需要普通集合與模糊集合可依某種法則相互轉(zhuǎn)換。模糊理論中的截集是模糊集合和普通集合之間相互轉(zhuǎn)換的一座橋梁。

3基于事務(wù)間數(shù)值型關(guān)聯(lián)規(guī)則的數(shù)據(jù)挖掘算法

假設(shè)有一就業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)，先通過(guò)數(shù)據(jù)整理，將原始數(shù)據(jù)記錄值區(qū)間［0，10］偏置10個(gè)單位。由此就得到了經(jīng)過(guò)偏置后的數(shù)據(jù)庫(kù)記錄。再依滑動(dòng)窗口方法，設(shè)maxspan=1(該值可以依實(shí)際情況的需要來(lái)定),就可將偏置后的數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)整理轉(zhuǎn)化為擴(kuò)展事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)。再把擴(kuò)展事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)記錄通過(guò)隸屬度函數(shù)轉(zhuǎn)化為對(duì)應(yīng)的隸屬度。

4結(jié)語(yǔ)