Data Mining 简明教程

Data Mining - Applications & Trends

数据挖掘在不同领域被广泛使用。现如今有许多可用的商业数据挖掘系统，但该领域仍面临许多挑战。在本教程中，我们将讨论数据挖掘的应用和趋势。

Data Mining Applications

以下列举了数据挖掘被广泛使用的领域 −

  1. Financial Data Analysis

  2. Retail Industry

  3. Telecommunication Industry

  4. Biological Data Analysis

  5. Other Scientific Applications

  6. Intrusion Detection

Financial Data Analysis

银行和金融业中的财务数据通常可靠且质量上乘，可促成系统化的数据分析和数据挖掘。一些典型情况如下 −

  1. 设计和构建用于多维数据分析和数据挖掘的数据仓库。

  2. 贷款支付预测和客户信贷政策分析。

  3. 对客户进行分类和分群，以进行有针对性的营销活动。

  4. 检测洗钱和其他金融犯罪行为。

Retail Industry

数据挖掘在零售业有很大的应用空间，因为它从销售、客户购买历史记录、货物运输、消费和服务中收集了大量数据。由于网络越来越方便、可用，并且越来越受欢迎，收集的数据量会继续快速增长，这是理所当然的。

零售业的数据挖掘有助于识别客户购买模式和趋势，从而提高客户服务质量，提升客户保留率和满意度。以下列举了零售业中数据挖掘的示例 −

  1. 基于数据挖掘优势设计和构建数据仓库。

  2. 对销售额、客户、产品、时间和区域进行多维分析。

  3. 分析销售活动的效果。

  4. Customer Retention.

  5. 产品推荐和商品的交叉引用。

Telecommunication Industry

如今，电信行业是提供各种服务的最蓬勃发展的行业之一，例如传真、寻呼机、蜂窝电话、互联网信使、图像、电子邮件、网络数据传输等。由于新计算机和通信技术的发展，电信行业正在迅速扩张。这就是数据挖掘变得非常重要的原因，有助于业务的理解和开展。

电信行业的数据挖掘有助于识别电信模式、捕捉欺诈活动、更好地利用资源以及提高服务质量。以下列出了数据挖掘改善电信服务的一些示例：

  1. 电信数据的多维分析。

  2. Fraudulent pattern analysis.

  3. Identification of unusual patterns.

  4. 多维关联和序列模式分析。

  5. Mobile Telecommunication services.

  6. 在电信数据分析中使用可视化工具。

Biological Data Analysis

近来，我们在生物学领域取得了巨大的发展，如基因组学、蛋白质组学、功能基因组学和生物医学研究。生物数据挖掘是生物信息学的重要组成部分。以下列出了数据挖掘在生物数据分析中发挥作用的方面：

  1. 异构、分布式基因组和蛋白质组数据库的语义集成。

  2. 多个核苷酸序列的对齐、索引、相似性搜索和比较分析。

  3. 结构模式的发现以及遗传网络和蛋白质途径的分析。

  4. Association and path analysis.

  5. 遗传数据分析中的可视化工具。

Other Scientific Applications

上述讨论的应用程序倾向于处理相对较小和同质的数据集，统计技术适合这些数据集。从地球科学、天文学等科学领域收集到了大量数据。由于气候和生态系统建模、化学工程、流体动力学等各个领域中的快速数值模拟，正在生成大量的数据集。以下是数据挖掘在科学应用领域的应用：

  1. 数据仓库和数据预处理。

  2. Graph-based mining.

  3. 可视化和特定领域知识。

Intrusion Detection

入侵是指任何威胁网络资源的完整性、机密性或可用性的行为。在当今这个互联的世界里，安全性已成为主要问题。随着互联网使用的增加以及用于入侵和攻击网络的工具和技巧的可用性，入侵检测已成为网络管理的关键组成部分。以下是数据挖掘技术可应用于入侵检测的领域列表：

  1. 入侵检测数据挖掘算法的开发。

  2. 关联和相关分析、聚合以帮助选择和构建判别属性。

  3. Analysis of Stream data.

  4. Distributed data mining.

  5. Visualization and query tools.

Data Mining System Products

有许多数据挖掘系统产品和特定领域的数据挖掘应用程序。新的数据挖掘系统和应用程序正在添加到以前系统中。此外，我们正在努力对数据挖掘语言进行标准化。

Choosing a Data Mining System

数据挖掘系统取决于以下特性：

  1. Data Types - 数据挖掘系统可以处理格式化文本、基于记录的数据和关系数据。数据还可以采用 ASCII 文本、关系数据库数据或数据仓库数据。因此，我们应该检查数据挖掘系统可以处理的确切格式。

  2. System Issues −我们必须考虑数据挖掘系统与不同操作系统之间的兼容性。一个数据挖掘系统可能只运行在一个操作系统上或几个操作系统上。还有一些数据挖掘系统提供基于 Web 的用户界面，并将 XML 数据作为输入。

  3. Data Sources −数据源是指数据挖掘系统将操作的数据格式。一些数据挖掘系统可能只处理 ASCII 文本文件，而另一些系统则处理多个关系数据源。数据挖掘系统还应该支持 ODBC 连接或 OLE DB for ODBC 连接。

  4. Data Mining functions and methodologies −一些数据挖掘系统仅提供一个数据挖掘功能，例如分类，而另一些系统提供了多个数据挖掘功能，例如概念描述、发现驱动的 OLAP 分析、关联探矿、关联分析、统计分析、分类、预测、聚类、离群值分析、相似性搜索等。

  5. Coupling data mining with databases or data warehouse systems −数据挖掘系统需要与数据库或数据仓库系统相结合。耦合组件集成到统一的信息处理环境中。以下是列出的耦合类型−无耦合松散耦合半紧耦合紧耦合

  6. Scalability −在数据挖掘中有两个可扩展性问题− Row (Database size) Scalability −当行数增加 10 倍时，数据挖掘系统被认为是行可扩展的。执行查询所需的时间不超过 10 倍。 Column (Dimension) Salability −如果挖掘查询执行时间随列数线性增加，则数据挖掘系统被认为是列可扩展的。

  7. Visualization Tools −数据挖掘中的可视化可以分类如下−数据可视化挖掘结果可视化挖掘过程可视化可视数据挖掘

  8. Data Mining query language and graphical user interface −一个易于使用的图形用户界面对于促进用户指导的互动数据挖掘非常重要。与关系数据库系统不同，数据挖掘系统不共享底层数据挖掘查询语言。

Trends in Data Mining

数据挖掘的概念仍在不断发展，以下是我们在这个领域看到的最新趋势−

  1. Application Exploration.

  2. 可扩展且交互的数据挖掘方法。

  3. 将数据挖掘与数据库系统、数据仓库系统和 web 数据库系统相集成。

  4. 数据挖掘查询语言标准化

  5. Visual data mining.

  6. 挖掘复杂类型的数据新方法

  7. Biological data mining.

  8. 数据挖掘和软件工程

  9. Web mining.

  10. Distributed data mining.

  11. Real time data mining.

  12. Multi database data mining.

  13. 数据挖掘中的隐私保护和信息安全