摘要：数据挖掘是目前一种新的重要的研讨领域。本文引见了数据挖掘的概念、目的、常用方法、数据挖掘过程、数据挖掘软件的评价方法。对数据挖掘领域面临的问题做了引见和展望。

　　关键词：数据挖掘 数据集合

　　1. 引言

　　数据挖掘(Data Mining)是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的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。随着信息技术的高速发展，人们积累的数据量急剧增长，动辄以TB计，如何从海量的数据中提取有用的知识成为当务之急。数据挖掘就是为顺应这种需求应运而生发展起来的数据处理技术。是知识发现(Knowledge Discovery in Database)的关键步骤。

　　2. 数据挖掘的任务

　　数据挖掘的任务次要是关联分析、聚类分析、分类、预测、时序模式和偏差分析等。

　　⑴关联分析(association analysis)

　　关联规则挖掘是由Rakesh Apwal等人首先提出的。两个或两个以上变量的取值之间存在某种规律性，就称为关联。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。关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网。普通用支持度和可信度两个阀值来度量关联规则的相关性，还不断引入兴味度、相关性等参数，使得所挖掘的规则更符合需求。

　　⑵聚类分析(clustering)

　　聚类是把数据按照类似性归纳成若干类别，同一类中的数据彼此类似，不同类中的数据相异。聚类分析可以建立宏观的概念，发现数据的分布模式，以及可能的数据属性之间的互相关系。

　　⑶分类(classification)

　　分类就是找出一个类别的概念描述，它代表了这类数据的全体信息，即该类的内涵描述，并用这种描述来结构模型，普通用规则或决策树模式表示。分类是利用训练数据集通过一定的算法而求得分类规则。分类可被用于规则描述和预测。

　　⑷预测(predication)

　　预测是利用历史数据找出变化规律，建立模型，并由此模型对未来数据的品种及特征进行预测。预测关怀的是精度和不确定性，通常用预测方差来度量。

　　⑸时序模式(time-series pattern)

　　时序模式是指通过时间序列搜索出的反复发生概率较高的模式。与回归一样，它也是用己知的数据预测未来的值，但这些数据的区别是变量所处时间的不同。

　　⑹偏差分析(deviation)

　　在偏差中包括很多有用的知识，数据库中的数据存在很多异常情况，发现数据库中数据存在的异常情况是非常重要的。偏差检验的基本方法就是寻觅观察结果与参照之间的差别。

　　3．数据挖掘对象

　　依据信息存储格式，用于挖掘的对象有关系数据库、面向对象数据库、数据仓库、文本数据源、多媒体数据库、空间数据库、时态数据库、异质数据库以及Internet等。
　　4．数据挖掘流程

　　⑴定义问题：清晰地定义出业务问题，确定数据挖掘的目的。

　　⑵数据预备：数据预备包括：选择数据--在大型数据库和数据仓库目标中提取数据挖掘的目标数据集；数据预处理--进行数据再加工，包括检查数据的完整性及数据的分歧性、去噪声，填补丢失的域，删除无效数据等。

　　⑶数据挖掘：依据数据功用的类型和和数据的特点选择相应的算法，在净化和转换过的数据集上进行数据挖掘。

　　⑷结果分析：对数据挖掘的结果进行解释和评价，转换成为能够最终被用户理解的知识。

　　⑸知识的运用：将分析所得到的知识集成到业务信息系统的组织结构中去。

　　5．数据挖掘的方法

　　⑴神经网络方法

　　神经网络由于本身良好的鲁棒性、自组织自顺应性、并行处理、分布存储和高度容错等特性非常适合处理数据挖掘的问题，因此近年来越来越遭到人们的关注。典型的神经网络模型次要分3大类：以感知机、BP反向传播模型、函数型网络为代表的，用于分类、预测和模式识别的前馈式神经网络模型；以Hopfield的离散模型和连续模型为代表的，分别用于联想记忆和优化计算的反馈式神经网络模型；以ART模型、Koholon模型为代表的，用于聚类的自组织映射方法。神经网络方法的缺点是"黑箱"性，人们难以理解网络的学习和决策过程。

　　⑵遗传算法

　　遗传算法是一种基于生物自然选择与遗传机理的随机搜索算法，是一种仿生全局优化方法。遗传算法具有的隐含并行性、易于和其它模型结合等性质使得它在数据挖掘中被加以使用。

　　Sunil已成功地开发了一个基于遗传算法的数据挖掘工具，利用该工具对两个飞机失事的真实数据库进行了数据挖掘实验，结果表明遗传算法是进行数据挖掘的无效方法之一[4]。遗传算法的使用还体如今与神经网络、粗集等技术的结合上。如利用遗传算法优化神经网络结构，在不添加错误率的前提下，删除多余的连接和隐层单元；用遗传算法和BP算法结合训练神经网络，然后从网络提取规则等。但遗传算法的算法较复杂，收敛于局部极小的较早收敛问题尚未处理。

　　⑶决策树方法

　　决策树是一种常用于预测模型的算法，它通过将大量数据有目的分类，从中找到一些有价值的，潜在的信息。它的次要优点是描述简单，分类速度快，特别适合大规模的数据处理。最有影响和最早的决策树方法是由Quinlan提出的著名的基于信息熵的ID3算法。它的次要问题是：ID3是非递增学习算法；ID3决策树是单变量决策树，复杂概念的表达困难；同性间的互相关系强调不够；抗噪性差。针对上述问题，出现了许多较好的改进算法，如 Schlimmer和Fisher设计了ID4递增式学习算法;钟鸣，陈文伟等提出了IBLE算法等。

　　⑷粗集方法

　　粗集理论是一种研讨不精确、不确定知识的数学工具。粗集方法有几个优点：不需求给出额外信息；简化输入信息的表达空间；算法简单，易于操作。粗集处理的对象是类似二维关系表的信息表。目前成熟的关系数据库管理系统和新发展起来的数据仓库管理系统，为粗集的数据挖掘奠定了坚实的基础。但粗集的数学基础是集合论，难以直接处理连续的属性。而理想信息表中连续属性是普遍存在的。因此连续属性的离散化是制约粗集理论实用化的难点。如今国际上曾经研制出来了一些基于粗集的工具使用软件，如加拿大Regina大学开发的KDD-R;美国Kansas大学开发的LERS等。

　　⑸覆盖正例排斥反例方法

　　它是利用覆盖所有正例、排斥所有反例的思想来寻觅规则。首先在正例集合中任选一个种子，到反例集合中逐一比较。与字段取值构成的选择子相容则舍去，相反则保留。按此思想循环所有正例种子，将得到正例的规则(选择子的合取式)。比较典型的算法有Michalski的AQ11方法、洪家荣改进的AQ15方法以及他的AE5方法。

　　⑹统计分析方法

　　在数据库字段项之间存在两种关系：函数关系(能用函数公式表示的确定性关系)和相关关系(不能用函数公式表示，但仍是相关确定性关系)，对它们的分析可采用统计学方法，即利用统计学原理对数据库中的信息进行分析。可进行常用统计(求大量数据中的最大值、最小值、总和、平均值等)、回归分析(用回归方程来表示变量间的数量关系)、相关分析(用相关系数来度量变量间的相关程度)、差异分析(从样本统计量的值得出差异来确定总体参数之间能否存在差异)等。

　　⑺模糊集方法

　　即利用模糊集合理论对实际问题进行模糊评判、模糊决策、模糊模式识别和模糊聚类分析。系统的复杂性越高，模糊性越强，普通模糊集合理论是用隶属度来刻画模糊事物的亦此亦彼性的。李德毅等人在传统模糊理论和概率统计的基础上，提出了定性定量不确定性转换模型--云模型，并构成了云理论。

　　6．评价数据挖掘软件需求考虑的问题

　　越来越多的软件供应商加入了数据挖掘这一领域的竞争。用户如何正确评价一个商业软件，选择合适的软件成为数据挖掘成功使用的关键。

　　评价一个数据挖掘软件次要应从以下四个次要方面：

　　⑴计算功用：如该软件能否在不同的商业平台运转；软件的架构；能否连接不同的数据源；操作大数据集时，功用变化是线性的还是指数的;算的效率；能否基于组件结构易于扩展；运转的稳定性等；

　　⑵功用性：如软件能否提供足够多样的算法；能否避免挖掘过程黑箱化；软件提供的算法能否使用于多品种型的数据；用户能否调整算法和算法的参数；软件能否从数据集随机抽取数据建立预挖掘模型；能否以不同的方式表现挖掘结果等；

　　⑶可用性：如用户界面能否敌对；软件能否易学易用；软件面对的用户：初学者，高级用户还是专家？错误报告对用户调试能否有很大协助；软件使用的领域：是专攻某一专业领域还是适用多个领域等；

　　⑷辅助功用：如能否允许用户更改数