熱線電話：13121318867

登錄
首頁精彩閱讀7種常用的互聯網數據挖掘技術
7種常用的互聯網數據挖掘技術
2016-07-06
收藏

7種常用的互聯網數據挖掘技術

數據挖掘的技術有很多種，按照不同的分類有不同的分類法。

下面著重討論一下互聯網數據挖掘中常用的一些技術：統計技術，關聯規則，連接分析，決策樹，神經網絡，差別分析，概念描述七種常用的互聯網數據挖掘的技術。

1、統計技術

數據挖掘涉及的科學領域和技術很多，如統計技術。統計技術對數據集進行挖掘的主要思想是：統計的方法對給定的數據集合假設了一個分布或者概率模型(例如一個正態分布)然后根據模型采用相應的方法來進行挖掘。 

2、關聯規則

數據關聯是數據庫中存在的一類重要的可被發現的知識。若兩個或多個變量的取值之I司存在某種規律性，就稱為關聯。關聯可分為簡單關聯、時序關聯、因果關聯。關聯分析的目的是找出數據庫中隱藏的關聯網。有時并不知道數據庫中數據的關聯函數，即使知道也是不確定的，因此關聯分析生成的規則帶有可信度。

3、連接分析

連接分析，Link analysis，它的基本理論是圖論。圖論的思想是尋找一個可以得出好結果但不是完美結果的算法，而不是去尋找完美的解的算法。連接分析就是運用了這樣的思想：不完美的結果如果是可行的，那么這樣的分析就是一個好的分析。利用連接分析，可以從一些用戶的行為中分析出一些模式；同時將產生的概念應用于更廣的用戶群體中。 

4、決策樹

決策樹提供了一種展示類似在什么條件下會得到什么值這類規則的方法。 

5、神經網絡

在結構上，可以把一個神經網絡劃分為輸入層、輸出層和隱含層。輸入層的每個節點對應—個個的預測變量。輸出層的節點對應目標變量，可有多個。在輸入層和輸出層之間是隱含層(對神經網絡使用者來說不可見)，隱含層的層數和每層節點的個數決定了神經網絡的復雜度。 

6、差別分析

差別分析的目的是試圖發現數據中的異常情況，如噪音數據等異常數據，從而獲得有用信息。

7、概念描述

概念描述就是對某類對象的內涵進行描述，并概括這類對象的有關特征。概念描述分為特征性描述和區別性描述，前者描述某類對象的共同特征，后者描述不同類對象之間的區別，生成一個類的特征性描述只涉及該類對象中所有對象的共性。 

步入互聯網時代，人們更加急切需要將存在于數據庫和其他信息庫中的數據轉化為有用的信息，因而數據挖掘被認為是一門非常重要的、具有廣闊應用前景和富有挑戰性的研究領域。隨著數據挖掘的進一步發展，它必然會帶給用戶更大的利益。


CDA數據分析師考試相關入口一覽（建議收藏）：

? 想報名CDA認證考試，點擊>>>   “CDA報名” 了解CDA考試詳情；

? 想學習CDA考試教材，點擊>>> “CDA教材” 了解CDA考試詳情；

? 想加入CDA考試題庫，點擊>>> “CDA題庫” 了解CDA考試詳情；

? 想了解CDA考試含金量，點擊>>> “CDA含金量” 了解CDA考試詳情；

數據挖掘 神經網絡 特征 決策樹 關聯規則 圖論 正態分布

數據分析咨詢請掃描二維碼

若不方便掃碼，搜微信號：CDAshujufenxi

上一篇回歸系列（一）| 怎樣正確地理解線性回歸
下一篇2020美國總統競選大戲開鑼，川普當選的奇跡會再發生嗎？
數據分析師考試動態
CDA報考指南
數據分析學習
數據分析師資訊
更多

CDA教育閉環

常見問題

關于我們

CDA數據分析師公眾號

  • CDA數據分析師公眾號

CDA考試中心小程序

  • CDA考試中心服務號

CDA數據分析師App下載

  • CDA數據分析師App下載
Copyright © 2015-2021, www.ruiqisteel.com All Rights Reserved. CDA數據分析師(北京國富如荷網絡科技有限公司) 版權所有 京ICP備11001960號-9 京公網安備 11010802034615號 經營許可證編號：京B2-20210330
聯系電話：13321103290 (微信同號)

OK
客服在線
立即咨詢
日韩人妻系列无码专区视频,先锋高清无码,无码免费视欧非,国精产品一区一区三区无码
客服在線
立即咨詢