『壹』 什麼是數據挖掘
數據挖掘是一項技術，它將傳統的數據分析手段與處理大量數據的復雜演算法相結合，以從龐大的、不完整、含有雜訊和模糊性的數據集中挖掘出隱藏的、先前未知但具有潛在價值的信息和知識。
這項技術的應用領域非常廣泛。在交通領域，數據挖掘可以用來幫助制定鐵路票價，並預測交通流量。在生物學中，數據挖掘技術可以用於揭示基因與疾病之間的關系，預測蛋白質結構以及代謝途徑。在金融行業中，數據挖掘對於追蹤股票指數、稅務稽查等方面具有重要意義。
此外，在電子商務領域，數據挖掘能夠對顧客行為進行分析，幫助企業實施定向營銷和廣告投放。通過了解哪些用戶最有價值，以及哪些產品組合最能吸引顧客，企業可以更好地滿足顧客需求，提高銷售業績。
數據挖掘技術還能夠幫助企業識別最有可能購買特定產品的潛在客戶，通過精準定位，提高營銷效果。通過對用戶行為數據的深入分析，企業可以發現哪些產品或服務最符合用戶需求，從而實現個性化推薦，提高用戶滿意度。
數據挖掘技術還可以幫助企業預測市場趨勢，從而提前做好相應的准備。通過對歷史數據的分析，企業可以發現潛在的風險和機會，制定相應的策略。數據挖掘技術的應用不僅能夠提高企業的運營效率，還能夠幫助企業更好地了解市場，提高競爭力。
數據挖掘技術的不斷發展和進步，使得越來越多的企業開始重視數據的價值。通過合理利用數據挖掘技術，企業可以更好地了解市場趨勢，提高決策的准確性和效率，從而在激烈的市場競爭中立於不敗之地。
『貳』 什麼是數據挖掘
數據挖掘是指從大量的數據中通過演算法搜索隱藏於其中信息的過程。
數據挖掘通常與計算機科學有關，並通過統計、在線分析處理、情報檢索、機器學習、專家系統（依靠過去的經驗法則）和模式識別等諸多方法來實現上述目標。
數據挖掘是資料庫中知識發現(knowledge discovery in database, KDD)不可缺少的一部分，而KDD是將未加工的數據轉換為有用信息的整個過程，該過程包括一系列轉換步驟， 從數據的預處理到數據挖掘結果的後處理。
數據挖掘的起源
來自不同學科的研究者匯集到一起，開始著手開發可以處理不同數據 類型的更有效的、可伸縮的工具。這些工作都是建立在研究者先前使用的方法學和演算法之上，而在數據挖掘領域達到高潮。
特別地，數據挖掘利用了來自如下一些領域的思想：(1)來自統計學的抽樣、估計和假設檢驗；(2)人工智慧、模式識別和機器學習含皮的搜索演算法建模技術和學習理弊茄論。
數據挖掘也迅速地接納了來自其他領域的思想，這些領域包括最優化、進化計算、資訊理論、信號處理、可視化和信息檢索。
一些其他領域也起到重要的支撐作用。資料庫系統提供有效的存儲、索引和查詢處理支持。源於高性能（並行）計算的技術在處理海量數據集方面常常是重要的。分布式技術也能幫助處理海量數據，並且當數據不能集中到一起處理時更是至關重要。
KDD(Knowledge Discovery from Database)
數據清理
消除雜訊和不一致的數據；
數據集成
多種數據源可以組合在一起；
數據選擇
從資料庫中提取與分析任務相關的數據；
數據變換
通過匯總或聚集操作，把數據變換和統一成適合挖掘的形式；
數據挖掘
基本步驟，使用智能方法提取數據模式；
模式評估
根據某種興趣度，識別代表知識的真正有趣的模式；
知識表示
使用可視化和知識表示技術，向用戶提供挖掘的知識。
數據挖掘方法論
業務理解（business understanding）
從商業角度理解項目的目標和要求，接著把這些理解知識通過理論分析轉化為數據挖掘可操作的問題，制定實現目標的初步規劃；
數據理解（data understanding）
數據理解階段開始於原始數據的收集，然後是熟悉數據、甄別數據質量問題、探索對數據的初步理解、發覺令人感興趣的子集以形成對探索信息的假設；
數據准備（data preparation）
數據准備階段指從最初原始數據中未加工的數據構造數據挖掘所需信息的活動。數據准備任務可能被實施多次，而且沒有任何規定的順序。這些任務的主要目的是從源系統根據維度分析的要求，獲取所需要的信息，需要對數據進行轉換、清洗、構造、整合等數據預處理工作；
建模（modeling）
在此階段，主要是選擇和應用各種建模技術。同時對它們的參數進行調優，以達到最優值。通常對同一個數據挖掘問題類型，會有多種建模技術。一些技術對數據形式有特殊的要求，常常需要重新返回到數據准備階段；
模型評估（evaluation）
在模型部署發布前，需要從技術層面判斷模型效果和檢查建立模型的各個步驟，以及根據商業目標評估模型在實際商業場景中的實用性。此階段關鍵目的是判斷是否存在一些重要的商業問題仍未得到充分考慮；
模型部署（deployment）
模型完成後，由模型使用者（客戶）根據當時背景和目標完成情況，封裝滿足業務系統使用需求。
數據挖掘任務
通常，數據挖掘任務分為下面兩大類。
預測任務。這些任務的目標是根據其他屬性的值，預測特定屬性的值。被預測的屬性一 般稱目標變數(targetvariable)或因變數(dependentvariable), 而用來做預測的屬性稱說明變數(explanatoryvariable)或自變數(independentvariable)。
描述任務。其目標是導出概括數據中潛在聯系的模式（相談卜差關、趨勢、聚類、軌跡和異常）。本質上，描述性數據挖掘任務通常是探查性的，並且常常需要後處理技術驗證和解釋結果。
預測建模(predictivemodeling) 涉及以說明變數函數的方式為目標變數建立模型。
有兩類預測建模任務：分類(classification)，用於預測離散的目標變數；回歸(regression)，用於預測連續的目標變數。
例如，預測一個Web用戶是否會在網上書店買書是分類任務，因為該目標變數是二值的，而預測某股票的未來價格則是回歸任務，因為價格具有連續值屬性。
兩項任務目標都是訓練一個模型，使目標變數預測值與實際值之間的誤差達到最小。預測建模可以用來確定顧客對產品促銷活動的反應，預測地球生態系統的擾動，或根據檢查結果判斷病人是否患有某種疾病。
關聯分析(association analysis) 用來發現描述數據中強關聯特徵的模式。
所發現的模式通常用蘊涵規則或特徵子集的形式表示。由於搜索空間是指數規模的，關聯分析的目標是以有效的方式提取最有趣的模式。關聯分析的應用包括找出具有相關功能的基因組、識別用戶一起訪問的Web頁面、 理解地球氣候系統不同元素之間的聯系等。
聚類分析(cluster analysis)旨在發現緊密相關的觀測值組群，使得與屬於不同簇的觀測值相比， 屬於同一簇的觀測值相互之間盡可能類似。聚類可用來對相關的顧客分組、找出顯著影響 地球氣候的海洋區域以及壓縮數據等。
異常檢測(anomaly detection) 的任務是識別其特徵顯著不同於其他數據的觀測值。
這樣的觀測值稱為異常點(anomaly)或離群點(outlier)。異常檢測演算法的目標是發現真正的異常點，而避免錯誤地將正常的對象標注為異常點換言之，一個好的異常檢測器必須具有高檢測率和低誤報率。
異常檢測的應用包括檢測欺詐、網路攻擊、疾病的不尋常模式、生態系統擾動等。
『叄』 數據挖掘之分類和預測簡介
分類和預測是數據挖掘中的兩種預測方法，旨在預測未來結果。
分類主要用於預測離散類別的數據對象，其輸出屬性是離散且無序的。預測則用於預測連續取值的數據對象，其輸出屬性是連續且有序的。
例如，在銀行業，根據貸款申請者信息判斷貸款者風險等級，是分類任務；分析貸款金額，是預測任務。
常用的分類和預測方法有決策樹、支持向量機、樸素貝葉斯、神經網路等。這些方法既有專用於分類的，也有能夠同時進行分類和預測的。
分類的基本概念在於，通過訓練數據集學習，建立分類模型，將每個屬性集映射到目標屬性（類）上。分類模型可以基於規則、決策樹或數學公式。
分類過程分為訓練和評估階段。訓練階段，從已知數據集選取部分作為訓練集，剩餘部分作為檢驗集。模型建立後，評估階段使用該模型對檢驗集進行分類，以評估模型准確率。
預測模型與分類模型類似，但其輸出值為連續、有序的。預測准確率是預測值與實際值之差。
預測與分類的區別在於，分類預測類別標記，而預測則估計未知值。例如，預測股票收盤價格是否上漲為分類，預測其具體價格則為預測。
分類和預測在市場營銷、文獻檢索、搜索引擎、安全領域等有廣泛應用。它們通過數據挖掘技術，幫助決策者了解客戶特徵、文獻分類、安全風險等，推動業務發展。
『肆』 股票大數據是什麼意思
股票大數據是指對股票相關信息的海量數據進行收集、處理、分析和挖掘的過程。
股票大數據涉及的領域廣泛，主要包含以下幾個方面：
一、數據收集
股票大數據涵蓋了所有與股票市場相關的數據，包括股票價格、交易量、公司業績、行業動態、政策影響等。這些數據可以通過各種渠道實時收集，形成龐大的數據集。
二、數據處理
收集到的數據需要經過處理，以清洗掉無效和錯誤的信息，確保數據的准確性和可靠性。處理過程可能包括數據清洗、整合和格式化等步驟。
三、數據分析
數據分析是股票大數據的核心部分，通過對大量數據運用統計模型、機器學習和人工智慧等技術進行深度分析，可以揭示出一些潛在的市場趨勢和規律。這些分析結果對於投資者的決策具有重要參考價值。
四、數據挖掘
數據挖掘是通過對大量數據進行探索，發現其中的關聯和模式的過程。在股票市場中，數據挖掘可以幫助投資者發現可能影響股價的因素，如特定行業的增長趨勢、公司管理層變動等。
總的來說，股票大數據是一個綜合性強的領域，它為投資者提供了更全面、深入的視角來理解市場動態和進行投資決策。通過對股票大數據的利用，投資者可以更加科學地進行投資決策，提高投資的成功率。
『伍』 金融機構在大數據方面的優勢
金融機構在大數據方面的優勢主要體現在數據資源豐富、技術實力雄厚、應用場景廣泛以及風險控制能力強大等方面。
首先，金融機構作為經濟運行的核心，日常業務中積累了海量的數據資源。這些數據包括客戶交易信息、市場行情數據、企業財務報表等，具有極高的商業價值。金融機構通過對這些數據的挖掘和分析，能夠更深入地了解客戶需求，優化產品設計，提升服務質量。例如，銀行可以根據客戶的消費習慣和財務狀況，為其推薦合適的理財產品或貸款服務。
其次，金融機構在大數據技術領域擁有雄厚的實力。為了應對激烈的市場競爭和監管要求，金融機構不斷投入巨資研發或引進先進的大數據技術，包括數據挖掘、機器學習、人工智慧等。這些技術的應用使得金融機構能夠高效地處理和分析海量數據，提取有價值的信息，為業務決策提供科學依據。例如，利用機器學習演算法對股票市場數據進行分析，可以預測股票價格的走勢，為投資者提供參考。
再者，金融機構在大數據應用場景方面具有廣泛性和多樣性。無論是風險管理、客戶關系管理，還是市場營銷、產品創新，大數據都發揮著舉足輕重的作用。特別是在風險管理方面，金融機構可以利用大數據技術對信貸風險、市場風險等進行實時監測和預警，及時發現潛在風險並採取措施進行防範。例如，通過分析借款人的信用歷史、財務狀況等數據，銀行可以更准確地評估其信貸風險，從而制定合理的信貸政策。
最後，金融機構在大數據支持下展現出強大的風險控制能力。大數據不僅提高了金融機構對風險的識別能力，還為其提供了更多樣化的風險應對策略。通過大數據分析，金融機構可以更加精準地定位風險來源，制定針對性的風險管理措施。這種精準化的風險管理方式有助於金融機構在保障業務穩健發展的同時，實現風險與收益的平衡。例如，保險公司可以利用大數據技術對客戶的保險需求進行細分，開發出更符合市場需求且風險可控的保險產品。
『陸』 數據資料的分析方法
數據資料的分析方法主要包括描述性分析、推論性統計分析、預測性分析和數據挖掘四種。
首先，描述性分析是數據分析的基礎，它通過對數據的整理、歸類和簡化，以圖表或統計指標的形式，呈現數據的基本特徵和分布情況。例如，在市場調查中，通過描述性分析可以了解消費者的年齡、性別、收入等基本情況，從而為企業制定市場策略提供參考。
其次，推論性統計分析則是通過樣本數據來推斷總體數據的特徵，這種方法在科學研究和市場調研中廣泛應用。比如，通過隨機抽樣調查一部分用戶的消費習慣，可以推斷出整個用戶群體的消費趨勢，幫助企業更精準地把握市場動態。
預測性分析則側重於利用現有數據來預測未來的趨勢和結果。它通常依賴於復雜的數學模型和演算法，如回歸分析、時間序列分析等。例如，在金融行業，預測性分析可以用來預測股票價格、市場走勢等，為投資決策提供依據。
最後，數據挖掘是一種更為深入和復雜的數據分析方法，它旨在從大量數據中挖掘出隱藏的、有價值的信息和知識。數據挖掘技術包括聚類分析、關聯規則挖掘、神經網路等，可以應用於各個領域，如醫療、電商等。在電商領域，通過數據挖掘可以發現用戶的購物偏好和消費行為模式，從而為用戶推薦更合適的商品，提高銷售額。
總的來說，不同的數據分析方法各有其特點和適用場景，選擇合適的方法對數據進行深入分析，可以幫助我們更好地理解數據、發現問題並做出明智的決策。在實際應用中，往往需要根據具體的數據類型和分析目的，綜合運用多種分析方法以獲得更全面、准確的分析結果。
『柒』 什麼叫數據挖掘
數據挖掘是從大量的數據中，抽取出潛在的、有價值的知識（模型或規則）的過程。
1. 數據挖掘能做什麼？
1)數據挖掘能做以下六種不同事情（分析方法）：
分類 （Classification）
估值（Estimation）
預言（Prediction）
相關性分組或關聯規則（Affinity grouping or association rules）
聚集（Clustering）
描述和可視化（Des cription and Visualization）
2)數據挖掘分類
以上六種數據挖掘的分析方法可以分為兩類：直接數據挖掘；間接數據挖掘
直接數據挖掘
目標是利用可用的數據建立一個模型，這個模型對剩餘的數據，對一個特定的變數（可以
理解成資料庫中表的屬性，即列）進行描述。
間接數據挖掘
目標中沒有選出某一具體的變數，用模型進行描述；而是在所有的變數中建立起某種關系
。
分類、估值、預言屬於直接數據挖掘；後三種屬於間接數據挖掘
3)各種分析方法的簡介
分類 （Classification）
首先從數據中選出已經分好類的訓練集，在該訓練集上運用數據挖掘分類的技術，建立分
類模型，對於沒有分類的數據進行分類。
例子：
a. 信用卡申請者，分類為低、中、高風險
b. 分配客戶到預先定義的客戶分片
注意： 類的個數是確定的，預先定義好的
估值（Estimation）
估值與分類類似，不同之處在於，分類描述的是離散型變數的輸出，而估值處理連續值的
輸出；分類的類別是確定數目的，估值的量是不確定的。
例子：
a. 根據購買模式，估計一個家庭的孩子個數
b. 根據購買模式，估計一個家庭的收入
c. 估計real estate的價值
一般來說，估值可以作為分類的前一步工作。給定一些輸入數據，通過估值，得到未知的
連續變數的值，然後，根據預先設定的閾值，進行分類。例如：銀行對家庭貸款業務，運
用估值，給各個客戶記分（Score 0~1）。然後，根據閾值，將貸款級別分類。
預言（Prediction）
通常，預言是通過分類或估值起作用的，也就是說，通過分類或估值得出模型，該模型用
於對未知變數的預言。從這種意義上說，預言其實沒有必要分為一個單獨的類。
預言其目的是對未來未知變數的預測，這種預測是需要時間來驗證的，即必須經過一定時
間後，才知道預言准確性是多少。
相關性分組或關聯規則（Affinity grouping or association rules）
決定哪些事情將一起發生。
例子：
a. 超市中客戶在購買A的同時，經常會購買B，即A => B(關聯規則)
b. 客戶在購買A後，隔一段時間，會購買B （序列分析）
聚集（Clustering）
聚集是對記錄分組，把相似的記錄在一個聚集里。聚集和分類的區別是聚集不依賴於預先
定義好的類，不需要訓練集。
例子：
a. 一些特定症狀的聚集可能預示了一個特定的疾病
b. 租VCD類型不相似的客戶聚集，可能暗示成員屬於不同的亞文化群
聚集通常作為數據挖掘的第一步。例如，"哪一種類的促銷對客戶響應最好？"，對於這一類問題，首先對整個客戶做聚集，將客戶分組在各自的聚集里，然後對每個不同的聚集，回答問題，可能效果更好。
描述和可視化（Des cription and Visualization）
是對數據挖掘結果的表示方式。
2.數據挖掘的商業背景
數據挖掘首先是需要商業環境中收集了大量的數據，然後要求挖掘的知識是有價值的。有
價值對商業而言，不外乎三種情況：降低開銷；提高收入；增加股票價格。
1)數據挖掘作為研究工具 （Research）
2)數據挖掘提高過程式控制制（Process Improvement）
3)數據挖掘作為市場營銷工具（Marketing）
4)數據挖掘作為客戶關系管理CRM工具(Customer Relationship Management)
3.數據挖掘的技術背景
1)數據挖掘技術包括三個主要部分：演算法和技術；數據；建模能力
2)數據挖掘和機器學習（Machine Learning）
機器學習是計算機科學和人工智慧AI發展的產物
機器學習分為兩種學習方式：自組織學習（如神經網路）；從例子中歸納出規則（如決策樹）
數據挖掘由來
數據挖掘是八十年代，投資AI研究項目失敗後，AI轉入實際應用時提出的。它是一個新興
的，面向商業應用的AI研究。選擇數據挖掘這一術語，表明了與統計、精算、長期從事預
言模型的經濟學家之間沒有技術的重疊。
3)數據挖掘和統計
統計也開始支持數據挖掘。統計本包括預言演算法（回歸）、抽樣、基於經驗的設計等
4)數據挖掘和決策支持系統
數據倉庫
OLAP（聯機分析處理）、Data Mart（數據集市）、多維資料庫
決策支持工具融合
將數據倉庫、OLAP，數據挖掘融合在一起，構成企業決策分析環境。
4. 數據挖掘的社會背景
數據挖掘與個人預言：數據挖掘號稱能通過歷史數據的分析，預測客戶的行為，而事實上，客戶自己可能都不明確自己下一步要作什麼。所以，數據挖掘的結果，沒有人們想像中神秘，它不可能是完全正確的。
5．數據挖掘技術實現
在技術上可以根據它的工作過程分為：數據的抽取、數據的存儲和管理、數據的展現等關鍵技術。
1) 數據的抽取
數據的抽取是數據進入倉庫的入口。由於數據倉庫是一個獨立的數據環境，它需要通過抽取過程將數據從聯機事務處理系統、外部數據源、離線的數據存儲介質中導入數據倉庫。數據抽取在技術上主要涉及互連、復制、增量、轉換、調度和監控等幾個方面的處理。在數據抽取方面，未來的技術發展將集中在系統功能集成化方面，以適應數據倉庫本身或數據源的變化，使系統更便於管理和維護。
2) 數據的存儲和管理
數據倉庫的組織管理方式決定了它有別於傳統資料庫的特性，也決定了其對外部數據的表現形式。數據倉庫管理所涉及的數據量比傳統事務處理大得多，且隨時間的推移而快速累積。在數據倉庫的數據存儲和管理中需要解決的是如何管理大量的數據、如何並行處理大量的數據、如何優化查詢等。目前，許多資料庫廠家提供的技術解決方案是擴展關系型資料庫的功能，將普通關系資料庫改造成適合擔當數據倉庫的伺服器。
3) 數據的展現
在數據展現方面主要的方式有：
查詢：實現預定義查詢、動態查詢、OLAP查詢與決策支持智能查詢；報表：產生關系數據表格、復雜表格、OLAP表格、報告以及各種綜合報表；可視化：用易於理解的點線圖、直方圖、餅圖、網狀圖、互動式可視化、動態模擬、計算機動畫技術表現復雜數據及其相互關系；統計：進行平均值、最大值、最小值、期望、方差、匯總、排序等各種統計分析；挖掘：利用數據挖掘等方法，從數據中得到關於數據關系和模式的知識。
6.數據挖掘與數據倉庫融合發展
數據挖掘和數據倉庫的協同工作，一方面，可以迎合和簡化數據挖掘過程中的重要步驟，提高數據挖掘的效率和能力，確保數據挖掘中數據來源的廣泛性和完整性。另一方面，數據挖掘技術已經成為數據倉庫應用中極為重要和相對獨立的方面和工具。
數據挖掘和數據倉庫是融合與互動發展的，其學術研究價值和應用研究前景將是令人振奮的。它是數據挖掘專家、數據倉庫技術人員和行業專家共同努力的成果，更是廣大渴望從資料庫「奴隸」到資料庫「主人」轉變的企業最終用戶的通途。