数据挖掘是做什么的

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数据挖掘是做什么的

数据挖掘（Data Mining）的定义是通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术，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。

数据挖掘能做以下七种不同事情：

· 分类（Classification）

· 估计（Estimation）

· 预测（Prediction）

· 相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）

· 聚类（Clustering）

· 描述和可视化（Description and Visualization）

· 复杂数据类型挖掘（Text, Web ，图形图像，视频，音频等）

如何使用数据挖掘技术

个人建议如下：第一阶段：掌握数据挖掘的基本概念和方法。先对数据挖掘有一个概念的认识，并掌握基本的算法，如分类算法、聚类算法、协同过滤算法等。参考书：《数据挖掘概念和技术》（第三版）范明，孟小峰译著。第二阶段：掌握大数据时代下的数据挖掘和分布式处理算法。现在已经进入大数据时代，传统的数据挖掘算法已经不适用于参考书：《大数据：互联网大规模数据挖掘和分布式处理》王斌译著。第三阶段：使用Hadoop进行大数据挖掘。Hadoop里面有一个Mahout组件，几乎包括了所有的数据挖掘算法，包括分类、聚类、关联规则等。参考书：Hadoop实战（第二版）.陆嘉恒著。另外，数据挖掘是数据库技术、人工智能技术、机器学习技术、统计学习理论、数据可视化等一系列技术的综合，所以，要想学好数据挖掘，这些技术也得懂的呀。

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数据挖掘的发展趋势如何

数据仓库日益普及。尽管数据挖掘并不一定要有数据仓库的支持，但它仍然经常被看成数据仓库的后期产品，因为那些努力建立数据仓库的人有最丰富的数据资源可供挖掘。 Internet数据挖掘。许多供应商将数据挖掘技术用于电子商务，以提高Internet战点和客户的关联行。如IBM公司发布Web为中心的数据挖掘解决方案SurAid。 EIS工具供应商也在集成数据挖掘功能。将数据挖掘工具和查询及EIS工具集成起来将导致一个基于发现的过程，由此发现过程最终用户能获得最有用的东西，进而根据这些新的信息对有关问题进行更明确的阐述。数据挖掘供应商更注重纵向市场。数据挖掘涉及到对数据内在本质的理解，因此供应商们更注重纵向市场。比如DataMind公司的重点是电信业的跳槽。电信业竞争的不规范和白害敞愤缎莅等缝劝俯滑热化已使保持客户成为一个备受关注的热点问题。