数据挖掘 - 应用与趋势

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数据挖掘广泛应用于各个领域。目前有很多商业数据挖掘系统可用，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。

数据挖掘应用

以下是数据挖掘广泛应用的领域列表：

• 金融数据分析
• 零售行业
• 电信行业
• 生物数据分析
• 其他科学应用
• 入侵检测

金融数据分析

银行和金融行业中的金融数据通常可靠且高质量，这有利于系统的数据分析和数据挖掘。一些典型的案例如下：

• 为多维数据分析和数据挖掘设计和构建数据仓库。

• 贷款还款预测和客户信用政策分析。

• 对客户进行分类和聚类以进行目标营销。

• 检测洗钱和其他金融犯罪。

零售行业

数据挖掘在零售业有着广泛的应用，因为它收集了大量关于销售、客户购买历史、商品运输、消费和服务的 数据。由于网络的易用性、可用性和普及性不断提高，所收集的数据量自然会继续快速增长。

零售业中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，提升客户留存率和满意度。以下是零售业数据挖掘示例列表：

• 基于数据挖掘的优势设计和构建数据仓库。

• 对销售、客户、产品、时间和地区的 多维分析。

• 分析销售活动的效果。

• 客户留存。

• 产品推荐和项目交叉引用。

电信行业

如今，电信行业是发展最迅速的行业之一，提供传真、寻呼机、手机、互联网信使、图像、电子邮件、网络数据传输等各种服务。由于新型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以帮助理解业务的原因。

电信行业中的数据挖掘有助于识别电信模式、发现欺诈活动、更好地利用资源并提高服务质量。以下是数据挖掘改进电信服务的一些示例：

• 电信数据的 多维分析。

• 欺诈模式分析。

• 识别异常模式。

• 多维关联和顺序模式分析。

• 移动电信服务。

• 在电信数据分析中使用可视化工具。

生物数据分析

近年来，我们在基因组学、蛋白质组学、功能基因组学和生物医学研究等生物学领域看到了巨大的增长。生物数据挖掘是生物信息学的一个非常重要的组成部分。以下是数据挖掘对生物数据分析的贡献方面：

• 异构、分布式基因组和蛋白质组数据库的语义集成。

• 比对、索引、相似性搜索和多个核苷酸序列的比较分析。

• 发现结构模式和分析基因网络和蛋白质通路。

• 关联和路径分析。

• 基因数据分析中的可视化工具。

其他科学应用

上述讨论的应用倾向于处理相对较小且同质的数据集，为此统计技术是合适的。地球科学、天文学等科学领域已经收集了海量数据。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的快速数值模拟，正在生成大量数据集。以下是数据挖掘在科学应用领域的应用：

• 数据仓库和数据预处理。
• 基于图的挖掘。
• 可视化和领域特定知识。

入侵检测

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。在这个互联的世界中，安全已成为主要问题。互联网使用量的增加以及入侵和攻击网络的工具和技巧的可用性，促使入侵检测成为网络管理的关键组成部分。以下是数据挖掘技术可用于入侵检测的领域列表：

• 开发用于入侵检测的数据挖掘算法。

• 关联和相关性分析、聚合，以帮助选择和构建区分属性。

• 流数据分析。

• 分布式数据挖掘。

• 可视化和查询工具。

数据挖掘系统产品

有很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的系统中。此外，正在努力标准化数据挖掘语言。

选择数据挖掘系统

数据挖掘系统的选择取决于以下功能：

• 数据类型 - 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。数据也可以是 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。

• 系统问题 - 我们必须考虑数据挖掘系统与不同操作系统的兼容性。一个数据挖掘系统可能只在一个操作系统上运行，也可能在多个操作系统上运行。还有一些数据挖掘系统提供基于 Web 的用户界面并允许 XML 数据作为输入。

• 数据源 - 数据源指的是数据挖掘系统将运行的数据格式。一些数据挖掘系统可能只在 ASCII 文本文件上工作，而其他系统则在多个关系源上工作。数据挖掘系统还应支持 ODBC 连接或用于 ODBC 连接的 OLE DB。

• 数据挖掘功能和方法 - 有些数据挖掘系统只提供一个数据挖掘功能，例如分类，而有些则提供多个数据挖掘功能，例如概念描述、发现驱动的 OLAP 分析、关联挖掘、关联分析、统计分析、分类、预测、聚类、异常值分析、相似性搜索等。

• 将数据挖掘与数据库或数据仓库系统耦合 - 数据挖掘系统需要与数据库或数据仓库系统耦合。耦合的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
  • 半紧密耦合
  • 紧密耦合

• 可扩展性 - 数据挖掘中存在两个可扩展性问题：

  • 行（数据库大小）可扩展性 - 当行数扩大 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会超过 10 倍。

  • 列（维度）可扩展性 - 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。

• 可视化工具 - 数据挖掘中的可视化可分类如下：

  • 数据可视化
  • 挖掘结果可视化
  • 挖掘过程可视化
  • 视觉数据挖掘

• 数据挖掘查询语言和图形用户界面 - 易于使用的图形用户界面对于促进用户引导的交互式数据挖掘非常重要。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。

数据挖掘趋势

数据挖掘概念仍在发展，以下是我们在该领域看到的最新趋势：

• 应用探索。

• 可扩展的交互式数据挖掘方法。

• 将数据挖掘与数据库系统、数据仓库系统和 Web 数据库系统集成。

• 数据挖掘查询语言的标准化。

• 视觉数据挖掘。

• 挖掘复杂类型数据的新方法。

• 生物数据挖掘。

• 数据挖掘和软件工程。

• 网络挖掘。

• 分布式数据挖掘。

• 实时数据挖掘。

• 多数据库数据挖掘。

• 数据挖掘中的隐私保护和信息安全。