新闻中心

数据挖掘的主要任务有哪些?

数据挖掘的主要有6个任务：关联分析、聚类分析、分类、预测、时序模式、偏差分析 关联分析，关联规则挖掘由Rakesh Apwal等人首先提出。两个或两个以上变量的取值之间存在的规律性称为关联。数据关联是数据库中存在的一类重要的、可被发现的知识。关联分为简单关联、时序关联和因果关联。

回归问题：预测一个连续的数值，例如预测股票价格、销售额、房屋价格等。聚类问题：将数据分成不同的组，使得同一组内的数据相似度高，不同组之间的相似度低，例如将消费者分为不同的群体，或将文章归类为不同的主题等。

主要有数据准备、规律寻找和规律表示3个步骤。数据挖掘的任务有关联分析、聚类分析、分类分析、异常分析、特异群组分析和演变分析等。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。

数据挖掘工程师的职责：根据自己对行业，以及公司业务的了解，独自承担复杂分析任务，并形成分析报告；相关分析方向包括：用户行为分析、广告点击分析，业务逻辑相关以及竞争环境相关；根据业务逻辑变化，设计相应分析模型并支持业务分析工作开展。

FineBI数据挖掘的结果将以字段和记录的形式添加到多维数据库中，并可以在新建分析时从一个专门的数据挖掘业务包中被使用，使用的方式与拖拽任何普通的字段没有任何区别。配合FineBI新建分析中的各种控件和图表，使用OLAP的分析人员可以轻松的查看他们想要的特定的某个与结果，或是各种各样结果的汇总。

数据挖掘之关联规则分析简介

1、数据挖掘中的关联规则分析，是一种从海量数据中揭示项集间有趣关联的关键技术。在大数据背景下，它是数据挖掘任务中不可或缺的一员，尤其在商业分析领域展现显著价值。

2、关联规则是指数据对象之间的相互依赖关系，而发现规则的任务就是从数据库中发现那些确信度和支持度都大于给定值的强壮规则。目前，已经从单一概念层次关联规则的发现发展到多个概念层次的关联规则的发现。随着在概念层次上的不断深人，使得发观的关联规则所提供的信息越来越具体。

3、在数据挖掘的世界中，一项关键的技术就是关联规则分析，它就像一个强大的洞察工具，揭示隐藏在海量数据背后的关联模式。这种技术的核心任务是挖掘数据集中频繁出现的项目组合，即找出那些在统计上相互关联的事件或商品组合。关联规则的两大关键指标是支持度和置信度。

4、关联规则分析是数据挖掘中用于发现数据之间有趣关系的一种方法。这种方法主要应用于市场篮子分析，旨在发现不同商品之间的关联关系。例如，在超市销售数据中，关联规则分析可以发现哪些商品经常一起被购买，从而帮助商家制定促销策略和优化货架布局。这种分析对于提高销售和客户满意度至关重要。

数据挖掘中的关联规则是什么

关联规则是形如X→Y的蕴涵式，其中， X和Y分别称为关联规则的先导和后继。其中，关联规则X——Y，存在支持度和信任度。关联规则挖掘过程主要包含两个阶段：第一阶段必须先从资料集合中找出所有的高频项目组（Frequent Itemsets）。第二阶段再由这些高频项目组中产生关联规则（Association Rules）。

关联规则是指数据对象之间的相互依赖关系，而发现规则的任务就是从数据库中发现那些确信度和支持度都大于给定值的强壮规则。目前，已经从单一概念层次关联规则的发现发展到多个概念层次的关联规则的发现。随着在概念层次上的不断深人，使得发观的关联规则所提供的信息越来越具体。

在数据挖掘的世界中，一项关键的技术就是关联规则分析，它就像一个强大的洞察工具，揭示隐藏在海量数据背后的关联模式。这种技术的核心任务是挖掘数据集中频繁出现的项目组合，即找出那些在统计上相互关联的事件或商品组合。关联规则的两大关键指标是支持度和置信度。

分类：将数据项分到已有的类别中，分类是数据挖掘的一个重要任务，也是其他分析方法的预处理步骤。聚类：将数据分为相对类似的组或簇，使得同一组中的对象之间具有较高的相似度，而不同组中的对象之间具有较高的相异度。

文本聚类：将相似文档分组，聚类方法包括层次凝聚法和平面划分法，以揭示文档间的内在联系。关联规则挖掘：通过连接数据、设定阈值（如最小支持度和最小可信度），利用数据挖掘工具发现规则，然后通过可视化来理解和评估这些规则。

关联规则挖掘是一种数据挖掘技术，它揭示了数据集中不同特征之间的关联性，如沃尔玛啤酒与尿布销量的同步增长。通过分析购物篮数据，商家可以调整商品布局，提升销售额。该技术基于频繁项集和关联规则的概念，如支持度、最小支持度、置信度和提升度，来筛选出强关联规则。