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昨日，在亮馬河大廈舉辦了2011大數(shù)據(jù)世界論壇。
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大會現(xiàn)場
覆蓋金融，電信，政府，醫(yī)療，能源，公共事業(yè)，零售，物流等行業(yè)對大數(shù)據(jù)存儲，挖掘均有巨大需求，本次論壇集各家所長，共同解決一個(gè)問題：面對海量數(shù)據(jù)，你準(zhǔn)備好了嗎？
從幾拍字節(jié)的數(shù)據(jù)倉庫到社交媒體數(shù)據(jù)，從基于云計(jì)算的應(yīng)用程序到傳感器和移動(dòng)設(shè)備，從電子商務(wù)處理到地理空間信息，海量數(shù)據(jù)的時(shí)代已經(jīng)來臨。在已經(jīng)到來的大數(shù)據(jù)量時(shí)代，數(shù)據(jù)存儲發(fā)生了什么變化嗎？是的，發(fā)生了巨大的變化，存儲形式仿佛轉(zhuǎn)了一個(gè)圈，又回到了文件式存儲。據(jù)統(tǒng)計(jì)，包括視頻、音頻、圖片、微博等在內(nèi)的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)將占企業(yè)數(shù)據(jù)的80%左右，到2012年數(shù)據(jù)存儲基本會是以文件形式存儲。
在這個(gè)大時(shí)代來臨之時(shí)，您是否還記得1TB的數(shù)據(jù)倉庫被視為大儲量的年代？如今，您只需要付出不到100美元就可以從當(dāng)?shù)亓闶凵烫庂徺I到存儲量為1TB的存儲設(shè)備，而許多數(shù)據(jù)倉庫的存儲量已經(jīng)超過了拍字節(jié)。
不過持續(xù)增長的數(shù)據(jù)量僅僅是海量數(shù)據(jù)的一半構(gòu)成內(nèi)容，海量數(shù)據(jù)同時(shí)帶來了數(shù)據(jù)的多樣性，復(fù)雜性以及速率的大規(guī)模增長。這種變化具有破壞力嗎？是的，它具有破壞力，你做好準(zhǔn)備迎戰(zhàn)它，擊敗它了嗎？這是一次商機(jī)嗎？是的，這是一次商機(jī)，那么你做好準(zhǔn)備去利用它了嗎？該如何擊敗，該如何利用？答案只有一個(gè)：數(shù)據(jù)挖掘，挖掘出商機(jī)無限，挖掘出潛在信息。
在大眾點(diǎn)評網(wǎng)CEO張濤看來，數(shù)據(jù)挖掘是一家互聯(lián)網(wǎng)公司必不可少的。實(shí)際上，不只是互聯(lián)網(wǎng)公司，數(shù)據(jù)挖掘?qū)τ谌我庖患夜径际潜夭豢缮俚摹?/p>
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什么是數(shù)據(jù)挖掘？
簡單地說，數(shù)據(jù)挖掘是指從大量數(shù)據(jù)中提取或“挖掘”知識。該術(shù)語實(shí)際上有點(diǎn)用詞不當(dāng)。注意，從礦石或砂子挖掘黃金稱作黃金挖掘，而不是砂石挖掘。因 此，數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)當(dāng)更正確地命名為“從數(shù)據(jù)中挖掘知識”，遺憾的是這個(gè)詞有點(diǎn)長?！爸R挖掘”是一個(gè)較短的術(shù)語，但不能反映從大量數(shù)據(jù)中挖掘。畢竟，挖掘是 一個(gè)很生動(dòng)的術(shù)語，它抓住了從大量的、未加工的材料中發(fā)現(xiàn)少量寶貴金塊這一過程的特點(diǎn)（見圖1-3）。這樣，“數(shù)據(jù)挖掘”成了流行術(shù)語。還有一些術(shù)語具有 和數(shù)據(jù)挖掘類似但稍微不同的含義，如從數(shù)據(jù)中挖掘知識、知識提取、數(shù)據(jù)/模式分析、數(shù)據(jù)考古和數(shù)據(jù)捕撈。
許多人把數(shù)據(jù)挖掘視為另一個(gè)常用的術(shù)語數(shù)據(jù)中的知識發(fā)現(xiàn)或KDD的同義詞，而另一些人只是把數(shù)據(jù)挖掘視為知識發(fā)現(xiàn)過程的一個(gè)基本步驟。知識發(fā)現(xiàn)過程如圖1-4所示，由以下步驟的迭代序列組成：
1. 數(shù)據(jù)清理（消除噪聲和不一致數(shù)據(jù)）
2. 數(shù)據(jù)集成（多種數(shù)據(jù)源可以組合在一起）
3. 數(shù)據(jù)選擇（從數(shù)據(jù)庫中提取與分析任務(wù)相關(guān)的數(shù)據(jù))
圖1-3 數(shù)據(jù)挖掘：在你的數(shù)據(jù)中搜索知識（有趣的模式）
圖1-4 數(shù)據(jù)挖掘作為知識發(fā)現(xiàn)過程的一個(gè)步驟
4. 數(shù)據(jù)變換（數(shù)據(jù)變換或統(tǒng)一成適合挖掘的形式，如通過匯總或聚集操作）
5. 數(shù)據(jù)挖掘（基本步驟，使用智能方法提取數(shù)據(jù)模式)
6. 模式評估（根據(jù)某種興趣度度量，識別表示知識的真正有趣的模式；見1.5節(jié))
7. 知識表示（使用可視化和知識表示技術(shù)，向用戶提供挖掘的知識)
步驟1～4是數(shù)據(jù)預(yù)處理的不同形式，為挖掘準(zhǔn)備數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)挖掘步驟可能與用戶或知識庫交互。有趣的模式提供給用戶，或作為新的知識存放在知識庫中。注意，根據(jù)這種觀點(diǎn)，數(shù)據(jù)挖掘只是整個(gè)過程中的一個(gè)步驟，盡管是最重要的步驟，因?yàn)樗l(fā)現(xiàn)用來評估的隱藏的模式。
我們同意數(shù)據(jù)挖掘是知識發(fā)現(xiàn)過程的一個(gè)步驟。然而，在產(chǎn)業(yè)界、媒體和數(shù)據(jù)庫研究界，術(shù)語數(shù)據(jù)挖掘比長術(shù)語從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)知識更流行。因此，本書選用術(shù) 語數(shù)據(jù)挖掘。我們采用數(shù)據(jù)挖掘功能的廣義觀點(diǎn)：數(shù)據(jù)挖掘是從存放在數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫或其他信息庫中的大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有趣知識的過程?；谶@種觀點(diǎn)，典型的 數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)具有以下主要成分（見圖1-5)：
圖1-5 典型數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)
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數(shù)據(jù)挖掘到底能做什么？
數(shù)據(jù)挖掘能做以下七種不同事情（分析方法）：
- 分類 （Classification）
- 估值（Estimation）
- 預(yù)言（Prediction）
- 相關(guān)性分組或關(guān)聯(lián)規(guī)則（Affinity grouping or association rules）
- 聚集（Clustering）
- 描述和可視化（Description and Visualization）
- 復(fù)雜數(shù)據(jù)類型挖掘(Text, Web ,圖形圖像，視頻，音頻等)
數(shù)據(jù)挖掘中的算法
“數(shù)據(jù)挖掘算法”是創(chuàng)建數(shù)據(jù)挖掘模型的機(jī)制。為了創(chuàng)建模型，算法將首先分析一組數(shù)據(jù)并查找特定模式和趨勢。算法使用此分析的結(jié)果來定義挖掘模型的參數(shù)。然后，這些參數(shù)應(yīng)用于整個(gè)數(shù)據(jù)集，以便提取可行模式和詳細(xì)統(tǒng)計(jì)信息。
算法創(chuàng)建的挖掘模型可以采用多種形式，這包括：
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說明在交易中如何將產(chǎn)品分組到一起的一組規(guī)則。
-
預(yù)測特定用戶是否會購買某個(gè)產(chǎn)品的決策樹。
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預(yù)測銷量的數(shù)學(xué)模型。
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說明數(shù)據(jù)集中的事例如何相關(guān)的一組分類。
【編輯推薦】
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數(shù)據(jù)挖掘算法的類型
包括了以下算法類型：
- 分類算法基于數(shù)據(jù)集中的其他屬性預(yù)測一個(gè)或多個(gè)離散變量。
- 回歸算法基于數(shù)據(jù)集中的其他屬性預(yù)測一個(gè)或多個(gè)連續(xù)變量，如利潤或虧損。
- 分割算法將數(shù)據(jù)劃分為組或分類，這些組或分類的項(xiàng)具有相似屬性。
- 關(guān)聯(lián)算法查找數(shù)據(jù)集中的不同屬性之間的相關(guān)性。這類算法最常見的應(yīng)用是創(chuàng)建可用于市場籃分析的關(guān)聯(lián)規(guī)則。
- 順序分析算法匯總數(shù)據(jù)中的常見順序或事件，如 Web 路徑流。
數(shù)據(jù)挖掘，越來越多的體現(xiàn)在企業(yè)的數(shù)據(jù)報(bào)表上，也會為我們帶來越來越明顯的效益。所以，您做好準(zhǔn)備了嗎？做好準(zhǔn)備迎接新的時(shí)代，利用多樣化數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備了嗎？
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名稱欄目：大數(shù)據(jù)時(shí)代已來臨，你準(zhǔn)備好了嗎？
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