数据挖掘知识及应用

引言

近年来，我在学习过程中接触到了一个新概念——“认知折叠”。它指的是将复杂的事物简化成易于理解的形式，使得人们不需要关注其中的细节也能轻松使用。作为数据科学领域的从业者，我们的主要任务就是运用数学模型解决实际的商业决策问题，并最终将这些复杂的概念转化为客户容易理解的图表。

在碎片化时代，我尝试将“数据挖掘”的基础知识进行“折叠”，以便有兴趣学习数据科学的读者能在短时间内掌握最关键的内容。

一、什么是数据挖掘

简而言之，数据挖掘是从大量数据中提取知识的过程，也称为数据中的知识发现。

二、为什么需要数据挖掘

随着互联网工具的不断发展，信息的共享和协作成本大幅降低。我们每天在手机上进行的许多日常活动（如聊天、购物、刷短视频、看新闻等）都会产生大量的数据。这些数据通常被存储在大型数据库中，如果没有强大的工具，理解和利用这些数据变得非常困难。数据挖掘技术的出现解决了这一问题，它可以从海量数据中提取出有价值的信息，从而为决策提供重要依据。

三、演化过程

正如柏拉图所说，“需要是发明之母”。每一项新技术的诞生都是顺应时代的需要。数据挖掘也是信息技术自然演化的结果。下表展示了数据挖掘技术的发展历程。

四、数据挖掘的具体步骤

许多人将数据挖掘视为“数据中的知识发现”，以下是其具体步骤：

1. 数据清理：去除数据中的噪声和不一致性。
2. 数据集成：将来自不同来源和格式的数据合并在一起。
3. 数据选择：确定用于挖掘的数据。
4. 数据变换：将数据转换为适合挖掘的形式，例如汇总或聚集操作。
5. 数据挖掘：应用挖掘方法和建模技术。
6. 模式评估：评估挖掘结果的模型。
7. 知识表示：通过可视化等方式展示挖掘结果。

五、数据挖掘的系统结构

六、对何种数据进行挖掘

理论上，数据挖掘可以应用于任何类型的信息存储库和瞬态数据（如数据流），包括数据库、数据仓库、数据集市、事务数据库、空间数据库（如地图）、工程设计数据（如建筑设计）、多媒体数据（文本、图像、视频、音频）、网络、数据流、时间序列数据库等。

七、挖掘任务

数据挖掘功能用于指定数据挖掘任务要找的模型类型。数据挖掘任务通常可分为两类：描述和预测。描述性挖掘任务描述数据库中数据的一般性质；预测性挖掘任务则是对当前数据进行推断，以做出预测。

描述性挖掘任务的例子包括特征化和区分。特征化是指挖掘系统应能生成关于特定职位（如数据挖掘工程师）的概括性描述。区分则指生成优秀数据挖掘工程师与普通工程师之间的对比描述。

预测性挖掘任务包括关联分析、分类和预测、聚类分析、离群点分析和趋势分析等。

八、挖掘什么模式的数据

数据挖掘的目标是寻找易于理解、有效、有用、新颖且客观度量的数据模式，这些模式对用户具有价值。

九、数据挖掘的局限性

尽管数据挖掘在大数据时代具有重要作用，但其仍存在一些局限性。例如，虽然数据量庞大且异构数据种类繁多，但并非所有事物都能数据化，如人类思维和未被采集的数据，这些因素可能导致挖掘结果偏差或不可用。因此，未来的数据挖掘需要结合多学科知识，采用多元化的思维。

十、数据挖掘工具——RapidMiner

为了使读者更直观地了解数据挖掘流程，我选择了RapidMiner作为示例工具。RapidMiner是一款预测性分析和数据挖掘软件，以其拖拽操作、无需编程、快速运算等特点著称，适用于各种商业关键问题的解决。

十一、RapidMiner工具简介

RapidMiner是一款广泛应用于商业分析的软件，其特点包括拖拽操作、无需编程、运算速度快等。它具有丰富的数据挖掘分析和算法功能，可用于解决各种商业关键问题，如营销响应率、客户细分、客户忠诚度及终身价值、资产维护、资源规划、预测性维修、质量管理、社交媒体监测和情感分析等。

十二、RapidMiner安装

为了使用RapidMiner，你需要访问其官方网站下载安装包。官网地址是 https://rapidminer.com/get-started/。下载完成后，只需点击安装即可。

安装完成后，可以通过桌面快捷方式打开软件。由于我们的实例涉及数据库操作，需要创建一个数据库连接。这里假设你已安装了MySQL数据库。在软件界面左侧的数据库连接处进行连接设置，并填写相关信息。连接成功后，将显示“Test successful”。

十三、数据挖掘实例演示

接下来我们将展示如何使用RapidMiner进行数据挖掘实例。通过以上准备，你可以开始进行数据挖掘的实际操作。