数据挖掘data mining
数据挖掘是从大量数据集中提取有用信息和知识的过程。它通常涉及使用算法和技术来分析数据，以发现数据中的模式、趋势和关联。数据挖掘可以帮助企业和组织理解客户行为，预测市场趋势，优化运营流程等。
数据挖掘的过程大致可以分为以下几个步骤：
- 定义问题：明确数据挖掘的目的和需要解决的问题。
- 数据收集：从各种数据源中收集相关的数据。
- 数据预处理：清洗和整理数据，处理缺失值、异常值等问题。
- 数据转换：将原始数据转换成适合挖掘的格式。
- 数据挖掘：应用各种算法和技术来分析数据，发现有用的信息和模式。
- 模式评估：评估发现的模式的有效性和适用性。
- 结果解释和利用：将发现的模式解释为可理解的知识，并应用于实际决策中。
数据挖掘在各个领域都有应用，比如电子商务可以根据用户的购买历史推荐商品；银行可以通过分析用户的信用记录来评估风险；医疗行业可以利用患者的数据进行疾病预测和治疗方案优化等。
分析方法
关联分析
关联分析主要用于找出数据集中不同变量之间的关联关系。在实际生活里，它的应用十分广泛。例如，在超市购物篮分析中，通过关联分析可以发现顾客经常同时购买的商品组合。如果发现很多顾客在购买面包时也会同时购买牛奶，商家就可以利用这个关联关系进行商品陈列调整，将面包和牛奶摆放在相近的位置，以方便顾客购买，还可以开展捆绑销售等促销活动，提高销售额。
聚类分析
聚类分析的核心是将数据对象依据相似性进行分组，让同一组内的数据对象具有较高的相似性，而不同组之间的数据对象差异较大。在生物学领域，聚类分析可以用于对物种进行分类。比如，根据生物的形态特征、基因序列等数据，将相似的物种聚为一类，帮助生物学家更好地理解生物的进化关系和分类体系。在市场营销中，也可以根据顾客的消费行为、偏好等数据对顾客进行聚类，针对不同的顾客群体制定个性化的营销策略。
分类分析
分类分析是把数据对象分配到预先定义好的类别中。以邮件分类为例，将邮件分为垃圾邮件和正常邮件。在训练阶段，使用大量已知类别的邮件数据作为训练集，让分类模型学习垃圾邮件和正常邮件的特征。当收到新的邮件时，模型就可以根据学习到的特征判断该邮件属于垃圾邮件还是正常邮件。这种方法在客户细分、疾病诊断等领域也有广泛应用，通过对数据进行分类，为后续的决策提供依据。
异常分析
异常分析旨在识别数据中的异常或不寻常模式。在网络安全领域，异常分析可以用于检测网络入侵行为。通过对网络流量数据进行分析，正常的网络流量具有一定的模式和规律，如果出现与正常模式差异较大的流量，如突然的大量数据传输、异常的访问行为等，就可能是网络入侵的迹象。在金融领域，异常分析可以用于检测信用卡欺诈行为，当用户的消费行为与以往的消费模式有明显差异时，如在短时间内进行大额消费、在异地进行消费等，就可能存在欺诈风险。
特异群组分析
特异群组分析是识别数据中的小而独特的群体。在医疗研究中，可能会发现一小部分患者对某种疾病的治疗反应与大多数患者不同，通过特异群组分析可以找出这些患者的特征，如基因特征、生活习惯等，为个性化医疗提供依据。在市场调研中，也可以发现一些小众但具有独特消费偏好的群体，针对这些群体开发专门的产品或服务，满足他们的特殊需求。
演变分析
演变分析主要检测数据随时间的变化趋势和模式。在股票市场中，演变分析可以帮助投资者分析股票价格的走势和变化规律。通过对历史股票价格数据进行演变分析，观察股票价格在不同时间段的波动情况、成交量的变化等，预测未来股票价格的走势，为投资决策提供参考。在气象领域，演变分析可以用于分析气象数据随时间的变化，如气温、降水等的长期变化趋势，帮助气象学家预测气候变化，为应对气候变化提供科学依据。
需要注意的是，数据挖掘与信息检索是两个不同的概念。信息检索主要是通过查询和索引来快速查找和获取已知的特定信息，比如在数据库中查找某个特定的记录，或在互联网上搜索某个特定的网页。虽然信息检索也可以使用复杂的算法和数据结构，但它主要依赖于已有的索引和数据的明显特征来实现。
相比之下，数据挖掘的目标是在没有明确问题定义的情况下，发现数据中的潜在模式和知识，这往往需要更高级的数据分析和机器学习技术。
口诀
挖掘数据找价值，算法技术探隐秘
定义问题明方向，收集数据聚宝藏
预处理来清异常，转换格式适配强
挖掘算法寻规律，评估模式辨优良
解释结果助决策，各域应用放光芒
关联分析找关系，购物篮里藏商机
聚类分组求相似，市场细分精准击
分类预设类别里，邮件疾病好判析
异常揪出不寻常，网络防侵金融惕
特异群组寻小众，医疗市场创新举
演变追踪时趋势，股市气象有依据
检索挖掘两不同，检索查知挖潜密
索引查询快定位，数据深层探未知