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数据挖掘方法在股票中的运用

发布时间:2023-02-20 22:13:52

‘壹’ 结合Python分析金融数据挖掘在量化投资领域中的应用

量化投资领域在金融数据中的应用包括:

‘贰’ 谁有金融数据挖掘,关联规则分析与挖掘的一些介绍啊

雨林算法的数据结构:
AVC-set:节点n包含的所有纪录在某个属性上的投影,其中该AVC-set包括了属性的不同值在每个类别上的计数。
AVC-group:一个节点n上所有的AVC -set的集合
AVC-set的所占内存的大小正比于对应属性的不同值个数,AVC-group并不是数据库信息的简单的压缩,它只是提供了建立决策树需要的信息, AVC-group所占用的内存空间远远小于数据库所实际占用的空间。
一般设计方案:
AVC_set
{
//存储属性的各个值
DistinctValue[]
//存储属性各个值在某个类上对应的计数
DistinctValueCountForClassA[]
DistinctValueCountForClassB[]
… …
}
AVC_group
{
//节点n中的每个属性的avc_set
AVC_set[]
}
自顶向下决策树算法
BuildTree(Node m,datapatition D,algorithm decisionTree)
对D使用决策树算法decisionTree得到分裂指标crit(n)
令k为节点n的子节点个数
if(k>0)
建立n的k个子节点c1,…,ck
使用最佳分割将D分裂为D1,…,Dk
for(i=1;i<=k;i++)
BuildTree(ci,Di)
endfor
endif
RainForest 算法框架重新定义的部分:
1a) for 每一个属性的谓词p,寻找最佳的分割
1b) decisionTree.find_best_partitioning(AVC-set of p)
1c) endfor
2a) k= decisionTree.decide_splitting_criterion();//决定最终的分割

雨林算法的常规过程:
建立节点的AVC-group
(通过读取整个原始数据库或者某个分支的数据库表或文件)
选择分裂属性和分裂标准:取决于使用雨林算法框架的具体算法,通过逐一检查AVC-set来选择。
将数据分解到各个子节点:必须读取整个数据集(数据库或文件),将各条数据分解到各个子节点中,此时如果有足够的内存,我们将建立一个或多个子节点的AVC-group

参考资料:李岱 rainforest.ppt 什么是数据挖掘
数据挖掘(Data Mining),又称为数据库中的知识发现(Knowledge Discovery in Database, KDD),就是从大量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程,简单的说,数据挖掘就是从大量数据中提取或“挖掘”知识。
并非所有的信息发现任务都被视为数据挖掘。例如,使用数据库管理系统查找个别的记录,或通过因特网的搜索引擎查找特定的Web页面,则是信息检索(information retrieval)领域的任务。虽然这些任务是重要的,可能涉及使用复杂的算法和数据结构,但是它们主要依赖传统的计算机科学技术和数据的明显特征来创建索引结构,从而有效地组织和检索信息。尽管如此,数据挖掘技术也已用来增强信息检索系统的能力。
编辑本段数据挖掘的起源
为迎接前一节中的这些挑战,来自不同学科的研究者汇集到一起,开始着手开发可以处理不同数据类型的更有效的、可伸缩的工具。这些工作建立在研究者先前使用的方法学和算法之上,在数据挖掘领域达到高潮。特别地是,数据挖掘利用了来自如下一些领域的思想:(1) 来自统计学的抽样、估计和假设检验,(2) 人工智能、模式识别和机器学习的搜索算法、建模技术和学习理论。数据挖掘也迅速地接纳了来自其他领域的思想,这些领域包括最优化、进化计算、信息论、信号处理、可视化和信息检索。
一些其他领域也起到重要的支撑作用。特别地,需要数据库系统提供有效的存储、索引和查询处理支持。源于高性能(并行)计算的技术在处理海量数据集方面常常是重要的。分布式技术也能帮助处理海量数据,并且当数据不能集中到一起处理时更是至关重要。
编辑本段数据挖掘能做什么

1)数据挖掘能做以下六种不同事情(分析方法):
· 分类 (Classification)
· 估值(Estimation)
· 预言(Prediction)
· 相关性分组或关联规则(Affinity grouping or association rules)
· 聚集(Clustering)
· 描述和可视化(Des cription and Visualization)
· 复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像,视频,音频等)
2)数据挖掘分类
以上六种数据挖掘的分析方法可以分为两类:直接数据挖掘;间接数据挖掘
· 直接数据挖掘
目标是利用可用的数据建立一个模型,这个模型对剩余的数据,对一个特定的变量(可以理解成数据库中表的属性,即列)进行描述。
· 间接数据挖掘
目标中没有选出某一具体的变量,用模型进行描述;而是在所有的变量中建立起某种关系 。
· 分类、估值、预言属于直接数据挖掘;后三种属于间接数据挖掘
3)各种分析方法的简介
· 分类 (Classification)
首先从数据中选出已经分好类的训练集,在该训练集上运用数据挖掘分类的技术,建立分类模型,对于没有分类的数据进行分类。
例子:
a. 信用卡申请者,分类为低、中、高风险
b. 分配客户到预先定义的客户分片
注意: 类的个数是确定的,预先定义好的
· 估值(Estimation)
估值与分类类似,不同之处在于,分类描述的是离散型变量的输出,而估值处理连续值的输出;分类的类别是确定数目的,估值的量是不确定的。
例子:
a. 根据购买模式,估计一个家庭的孩子个数
b. 根据购买模式,估计一个家庭的收入
c. 估计real estate的价值
一般来说,估值可以作为分类的前一步工作。给定一些输入数据,通过估值,得到未知的连续变量的值,然后,根据预先设定的阈值,进行分类。例如:银行对家庭贷款业务,运用估值,给各个客户记分(Score 0~1)。然后,根据阈值,将贷款级别分类。
· 预言(Prediction)
通常,预言是通过分类或估值起作用的,也就是说,通过分类或估值得出模型,该模型用于对未知变量的预言。从这种意义上说,预言其实没有必要分为一个单独的类。预言其目的是对未来未知变量的预测,这种预测是需要时间来验证的,即必须经过一定时间后,才知道预言准确性是多少。
· 相关性分组或关联规则(Affinity grouping or association rules)
决定哪些事情将一起发生。
例子:
a. 超市中客户在购买A的同时,经常会购买B,即A => B(关联规则)
b. 客户在购买A后,隔一段时间,会购买B (序列分析)
· 聚集(Clustering)
聚集是对记录分组,把相似的记录在一个聚集里。聚集和分类的区别是聚集不依赖于预先定义好的类,不需要训练集。
例子:
a. 一些特定症状的聚集可能预示了一个特定的疾病
b. 租VCD类型不相似的客户聚集,可能暗示成员属于不同的亚文化群
聚集通常作为数据挖掘的第一步。例如,"哪一种类的促销对客户响应最好?",对于这一 类问题,首先对整个客户做聚集,将客户分组在各自的聚集里,然后对每个不同的聚集,回答问题,可能效果更好。
· 描述和可视化(Des cription and Visualization)
是对数据挖掘结果的表示方式。
编辑本段数据挖掘中的关联规则上面算法讲的很清楚了,我来举个例子:

Training data:
Id age income class
1 young 65 G
2 young 15 B
3 young 75 G
4 senior 40 B
5 senior 100 G
6 senior 60 G

AVC set „age“ for N1:
value class count
young B 1
young G 2
senior B 1
senior G 2

AVC set „income“ for N1:
value class count
15 B 1
40 B 1
60 G 1
65 G 1
75 G 1
100 G 1

AVC set „income“ for N2:
value class count
15 B 1
65 G 1
75 G 1

AVC set „age“ for N2:
value class count
young B 1
young G 2

最后推出雨林: N1
age=young / \ age=senior
/ \
N2 N3

最后提醒一点,对于雨林算法,训练样本集不要大于3百万。否则改用SPRINT。
1.什么是关联规则
在描述有关关联规则的一些细节之前,我们先来看一个有趣的故事: "尿布与啤酒"的故事。
在一家超市里,有一个有趣的现象:尿布和啤酒赫然摆在一起出售。但是这个奇怪的举措却使尿布和啤酒的销量双双增加了。这不是一个笑话,而是发生在美国沃尔玛连锁店超市的真实案例,并一直为商家所津津乐道。沃尔玛拥有世界上最大的数据仓库系统,为了能够准确了解顾客在其门店的购买习惯,沃尔玛对其顾客的购物行为进行购物篮分析,想知道顾客经常一起购买的商品有哪些。沃尔玛数据仓库里集中了其各门店的详细原始交易数据。在这些原始交易数据的基础上,沃尔玛利用数据挖掘方法对这些数据进行分析和挖掘。一个意外的发现是:"跟尿布一起购买最多的商品竟是啤酒!经过大量实际调查和分析,揭示了一个隐藏在"尿布与啤酒"背后的美国人的一种行为模式:在美国,一些年轻的父亲下班后经常要到超市去买婴儿尿布,而他们中有30%~40%的人同时也为自己买一些啤酒。产生这一现象的原因是:美国的太太们常叮嘱她们的丈夫下班后为小孩买尿布,而丈夫们在买尿布后又随手带回了他们喜欢的啤酒。
按常规思维,尿布与啤酒风马牛不相及,若不是借助数据挖掘技术对大量交易数据进行挖掘分析,沃尔玛是不可能发现数据内在这一有价值的规律的。
数据关联是数据库中存在的一类重要的可被发现的知识。若两个或多个变量的取值之间存在某种规律性,就称为关联。关联可分为简单关联、时序关联、因果关联。关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网。有时并不知道数据库中数据的关联函数,即使知道也是不确定的,因此关联分析生成的规则带有可信度。关联规则挖掘发现大量数据中项集之间有趣的关联或相关联系。Agrawal等于1993年首先提出了挖掘顾客交易数据库中项集间的关联规则问题,以后诸多的研究人员对关联规则的挖掘问题进行了大量的研究。他们的工作包括对原有的算法进行优化,如引入随机采样、并行的思想等,以提高算法挖掘规则的效率;对关联规则的应用进行推广。关联规则挖掘在数据挖掘中是一个重要的课题,最近几年已被业界所广泛研究。
2.关联规则挖掘过程、分类及其相关算法
2.1关联规则挖掘的过程
关联规则挖掘过程主要包含两个阶段:第一阶段必须先从资料集合中找出所有的高频项目组(Frequent Itemsets),第二阶段再由这些高频项目组中产生关联规则(Association Rules)。
关联规则挖掘的第一阶段必须从原始资料集合中,找出所有高频项目组(Large Itemsets)。高频的意思是指某一项目组出现的频率相对于所有记录而言,必须达到某一水平。一项目组出现的频率称为支持度(Support),以一个包含A与B两个项目的2-itemset为例,我们可以经由公式(1)求得包含{A,B}项目组的支持度,若支持度大于等于所设定的最小支持度(Minimum Support)门槛值时,则{A,B}称为高频项目组。一个满足最小支持度的k-itemset,则称为高频k-项目组(Frequent k-itemset),一般表示为Large k或Frequent k。算法并从Large k的项目组中再产生Large k+1,直到无法再找到更长的高频项目组为止。
关联规则挖掘的第二阶段是要产生关联规则(Association Rules)。从高频项目组产生关联规则,是利用前一步骤的高频k-项目组来产生规则,在最小信赖度(Minimum Confidence)的条件门槛下,若一规则所求得的信赖度满足最小信赖度,称此规则为关联规则。例如:经由高频k-项目组{A,B}所产生的规则AB,其信赖度可经由公式(2)求得,若信赖度大于等于最小信赖度,则称AB为关联规则。
就沃尔马案例而言,使用关联规则挖掘技术,对交易资料库中的纪录进行资料挖掘,首先必须要设定最小支持度与最小信赖度两个门槛值,在此假设最小支持度min_support=5% 且最小信赖度min_confidence=70%。因此符合此该超市需求的关联规则将必须同时满足以上两个条件。若经过挖掘过程所找到的关联规则“尿布,啤酒”,满足下列条件,将可接受“尿布,啤酒”的关联规则。用公式可以描述Support(尿布,啤酒)>=5%且Confidence(尿布,啤酒)>=70%。其中,Support(尿布,啤酒)>=5%于此应用范例中的意义为:在所有的交易纪录资料中,至少有5%的交易呈现尿布与啤酒这两项商品被同时购买的交易行为。Confidence(尿布,啤酒)>=70%于此应用范例中的意义为:在所有包含尿布的交易纪录资料中,至少有70%的交易会同时购买啤酒。因此,今后若有某消费者出现购买尿布的行为,超市将可推荐该消费者同时购买啤酒。这个商品推荐的行为则是根据“尿布,啤酒”关联规则,因为就该超市过去的交易纪录而言,支持了“大部份购买尿布的交易,会同时购买啤酒”的消费行为。
从上面的介绍还可以看出,关联规则挖掘通常比较适用与记录中的指标取离散值的情况。如果原始数据库中的指标值是取连续的数据,则在关联规则挖掘之前应该进行适当的数据离散化(实际上就是将某个区间的值对应于某个值),数据的离散化是数据挖掘前的重要环节,离散化的过程是否合理将直接影响关联规则的挖掘结果。
2.2关联规则的分类
按照不同情况,关联规则可以进行分类如下:
1.基于规则中处理的变量的类别,关联规则可以分为布尔型和数值型。
布尔型关联规则处理的值都是离散的、种类化的,它显示了这些变量之间的关系;而数值型关联规则可以和多维关联或多层关联规则结合起来,对数值型字段进行处理,将其进行动态的分割,或者直接对原始的数据进行处理,当然数值型关联规则中也可以包含种类变量。例如:性别=“女”=>职业=“秘书” ,是布尔型关联规则;性别=“女”=>avg(收入)=2300,涉及的收入是数值类型,所以是一个数值型关联规则。
2.基于规则中数据的抽象层次,可以分为单层关联规则和多层关联规则。
在单层的关联规则中,所有的变量都没有考虑到现实的数据是具有多个不同的层次的;而在多层的关联规则中,对数据的多层性已经进行了充分的考虑。例如:IBM台式机=>Sony打印机,是一个细节数据上的单层关联规则;台式机=>Sony打印机,是一个较高层次和细节层次之间的多层关联规则。
3.基于规则中涉及到的数据的维数,关联规则可以分为单维的和多维的。
在单维的关联规则中,我们只涉及到数据的一个维,如用户购买的物品;而在多维的关联规则中,要处理的数据将会涉及多个维。换成另一句话,单维关联规则是处理单个属性中的一些关系;多维关联规则是处理各个属性之间的某些关系。例如:啤酒=>尿布,这条规则只涉及到用户的购买的物品;性别=“女”=>职业=“秘书”,这条规则就涉及到两个字段的信息,是两个维上的一条关联规则。
2.3关联规则挖掘的相关算法
1.Apriori算法:使用候选项集找频繁项集
Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。其核心是基于两阶段频集思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、单层、布尔关联规则。在这里,所有支持度大于最小支持度的项集称为频繁项集,简称频集。
该算法的基本思想是:首先找出所有的频集,这些项集出现的频繁性至少和预定义的最小支持度一样。然后由频集产生强关联规则,这些规则必须满足最小支持度和最小可信度。然后使用第1步找到的频集产生期望的规则,产生只包含集合的项的所有规则,其中每一条规则的右部只有一项,这里采用的是中规则的定义。一旦这些规则被生成,那么只有那些大于用户给定的最小可信度的规则才被留下来。为了生成所有频集,使用了递推的方法。
可能产生大量的候选集,以及可能需要重复扫描数据库,是Apriori算法的两大缺点。
2.基于划分的算法
Savasere等设计了一个基于划分的算法。这个算法先把数据库从逻辑上分成几个互不相交的块,每次单独考虑一个分块并对它生成所有的频集,然后把产生的频集合并,用来生成所有可能的频集,最后计算这些项集的支持度。这里分块的大小选择要使得每个分块可以被放入主存,每个阶段只需被扫描一次。而算法的正确性是由每一个可能的频集至少在某一个分块中是频集保证的。该算法是可以高度并行的,可以把每一分块分别分配给某一个处理器生成频集。产生频集的每一个循环结束后,处理器之间进行通信来产生全局的候选k-项集。通常这里的通信过程是算法执行时间的主要瓶颈;而另一方面,每个独立的处理器生成频集的时间也是一个瓶颈。
3.FP-树频集算法
针对Apriori算法的固有缺陷,J. Han等提出了不产生候选挖掘频繁项集的方法:FP-树频集算法。采用分而治之的策略,在经过第一遍扫描之后,把数据库中的频集压缩进一棵频繁模式树(FP-tree),同时依然保留其中的关联信息,随后再将FP-tree分化成一些条件库,每个库和一个长度为1的频集相关,然后再对这些条件库分别进行挖掘。当原始数据量很大的时候,也可以结合划分的方法,使得一个FP-tree可以放入主存中。实验表明,FP-growth对不同长度的规则都有很好的适应性,同时在效率上较之Apriori算法有巨大的提高。
3.该领域在国内外的应用
3.1关联规则发掘技术在国内外的应用
就目前而言,关联规则挖掘技术已经被广泛应用在西方金融行业企业中,它可以成功预测银行客户需求。一旦获得了这些信息,银行就可以改善自身营销。现在银行天天都在开发新的沟通客户的方法。各银行在自己的ATM机上就捆绑了顾客可能感兴趣的本行产品信息,供使用本行ATM机的用户了解。如果数据库中显示,某个高信用限额的客户更换了地址,这个客户很有可能新近购买了一栋更大的住宅,因此会有可能需要更高信用限额,更高端的新信用卡,或者需要一个住房改善贷款,这些产品都可以通过信用卡账单邮寄给客户。当客户打电话咨询的时候,数据库可以有力地帮助电话销售代表。销售代表的电脑屏幕上可以显示出客户的特点,同时也可以显示出顾客会对什么产品感兴趣。
同时,一些知名的电子商务站点也从强大的关联规则挖掘中的受益。这些电子购物网站使用关联规则中规则进行挖掘,然后设置用户有意要一起购买的捆绑包。也有一些购物网站使用它们设置相应的交叉销售,也就是购买某种商品的顾客会看到相关的另外一种商品的广告。
但是目前在我国,“数据海量,信息缺乏”是商业银行在数据大集中之后普遍所面对的尴尬。目前金融业实施的大多数数据库只能实现数据的录入、查询、统计等较低层次的功能,却无法发现数据中存在的各种有用的信息,譬如对这些数据进行分析,发现其数据模式及特征,然后可能发现某个客户、消费群体或组织的金融和商业兴趣,并可观察金融市场的变化趋势。可以说,关联规则挖掘的技术在我国的研究与应用并不是很广泛深入。
3.2近年来关联规则发掘技术的一些研究
由于许多应用问题往往比超市购买问题更复杂,大量研究从不同的角度对关联规则做了扩展,将更多的因素集成到关联规则挖掘方法之中,以此丰富关联规则的应用领域,拓宽支持管理决策的范围。如考虑属性之间的类别层次关系,时态关系,多表挖掘等。近年来围绕关联规则的研究主要集中于两个方面,即扩展经典关联规则能够解决问题的范围,改善经典关联规则挖掘算法效率和规则兴趣性。
编辑本段数据挖掘技术实现
在技术上可以根据它的工作过程分为:数据的抽取、数据的存储和管理、数据的展现等关键技术。
·数据的抽取
数据的抽取是数据进入仓库的入口。由于数据仓库是一个独立的数据环境,它需要通过抽取过程将数据从联机事务处理系统、外部数据源、脱机的数据存储介质中导入数据仓库。数据抽取在技术上主要涉及互连、复制、增量、转换、调度和监控等几个方面的处理。在数据抽取方面,未来的技术发展将集中在系统功能集成化方面,以适应数据仓库本身或数据源的变化,使系统更便于管理和维护。
·数据的存储和管理
数据仓库的组织管理方式决定了它有别于传统数据库的特性,也决定了其对外部数据的表现形式。数据仓库管理所涉及的数据量比传统事务处理大得多,且随时间的推移而快速累积。在数据仓库的数据存储和管理中需要解决的是如何管理大量的数据、如何并行处理大量的数据、如何优化查询等。目前,许多数据库厂家提供的技术解决方案是扩展关系型数据库的功能,将普通关系数据库改造成适合担当数据仓库的服务器。
·数据的展现
在数据展现方面主要的方式有:
查询:实现预定义查询、动态查询、OLAP查询与决策支持智能查询;报表:产生关系数据表格、复杂表格、OLAP表格、报告以及各种综合报表;可视化:用易于理解的点线图、直方图、饼图、网状图、交互式可视化、动态模拟、计算机动画技术表现复杂数据及其相互关系;统计:进行平均值、最大值、最小值、期望、方差、汇总、排序等各种统计分析;挖掘:利用数据挖掘等方法,从数据中得到关于数据关系和模式的知识。
编辑本段数据挖掘与数据仓库融合发展
数据挖掘和数据仓库的协同工作,一方面,可以迎合和简化数据挖掘过程中的重要步骤,提高数据挖掘的效率和能力,确保数据挖掘中数据来源的广泛性和完整性。另一方面,数据挖掘技术已经成为数据仓库应用中极为重要和相对独立的方面和工具。
数据挖掘和数据仓库是融合与互动发展的,其学术研究价值和应用研究前景将是令人振奋的。它是数据挖掘专家、数据仓库技术人员和行业专家共同努力的成果,更是广大渴望从数据库“奴隶”到数据库“主人”转变的企业最终用户的通途。
统计学与数据挖掘
统计学和数据挖掘有着共同的目标:发现数据中的结构。事实上,由于它们的目标相似,一些人(尤其是统计学家)认为数据挖掘是统计学的分支。这是一个不切合实际的看法。因为数据挖掘还应用了其它领域的思想、工具和方法,尤其是计算机学科,例如数据库技术和机器学习,而且它所关注的某些领域和统计学家所关注的有很大不同。
1.统计学的性质
试图为统计学下一个太宽泛的定义是没有意义的。尽管可能做到,但会引来很多异议。相反,我要关注统计学不同于数据挖掘的特性。
差异之一同上节中最后一段提到的相关,即统计学是一门比较保守的学科,目前有一种趋势是越来越精确。当然,这本身并不是坏事,只有越精确才能避免错误,发现真理。但是如果过度的话则是有害的。这个保守的观点源于统计学是数学的分支这样一个看法,我是不同意这个观点的,尽管统计学确实以数学为基础(正如物理和工程也以数学为基础,但没有被认为是数学的分支),但它同其它学科还有紧密的联系。
数学背景和追求精确加强了这样一个趋势:在采用一个方法之前先要证明,而不是象计算机 这

‘叁’ 数据挖掘的国内外研究现状

摘要:随着网络、数据库技术的迅速发畏以及数据库管理系统的广泛应用,人们积累的数据越来越多。数据挖掘(Data Mining)就是从大量的实际应用数据中提取隐含信息和知识,它利用了数据库、人工智能和数理统计等多方面的技术,是一类深层次的数据分析方法。

关键词:数据挖掘;知识;分析;市场营销;金融投资

随着网络、数据库技术的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用,人们积累的数据越来越多。由此,数据挖掘技术应运而生。下面,本文对数据技术及其应用作一简单介绍。
一、数据挖掘定义
数据挖掘(Data Mining)就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中,提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。它是一种新的商业信息处理技术,其主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理,从中提取辅助商业决策的关键性数据。简而言之,数据挖掘其实是一类深层次的数据分析方法。从这个角度数据挖掘也可以描述为:按企业制定的业务目标,对大量的企业数据进行探索和分析,揭示隐藏的、未知的或验证已知的规律性,并进一步将其模型化的先进有效的方法。
二、数据挖掘技术
数据挖掘技术是人们长期对数据库技术进行研究和开发的结果,代写论文其中数据仓库技术的发展与数据挖掘有着密切的关系。大部分情况下,数据挖掘都要先把数据从数据仓库中拿到数据挖掘库或数据集市中,因为数据仓库会对数据进行清理,并会解决数据的不一致问题,这会给数据挖掘带来很多好处。此外数据挖掘还利用了人工智能(AI)和统计分析的进步所带来的好处,这两门学科都致力于模式发现和预测。数据库、人工智能和数理统计是数据挖掘技术的三大支柱。由于数据挖掘所发现的知识的不同,其所利用的技术也有所不同。
1.广义知识。指类别特征的概括性描述知识。根据数据的微观特性发现其表征的、带有普遍性的、较高层次概念的、中观和宏观的知识,反映同类事物的共同性质,是对数据的概括、精炼和抽象。广义知识的发现方法和实现技术有很多,如数据立方体、面向屙性的归约等。数据立方体的基本思想是实现某些常用的代价较高的聚集函数的计算,诸如计数、求和、平均、最大值等,并将这些实现视图储存在多维数据库中。而面向属性的归约是以类SQL语言来表示数据挖掘查询,收集数据库中的相关数据集,然后在相关数据集上应用一系列数据推广技术进行数据推广,包括属性删除、概念树提升、属性阈值控制、计数及其他聚集函数传播等。
2.关联知识。它反映一个事件和其他事件之间依赖或关联的知识。如果两项或多项属性之间存在关联,那么其中一项的属性值就可以依据其他属性值进行预测。最为着名的关联规
则发现方法是Apriori算法和FP—Growth算法。关联规则的发现可分为两步:第一步是迭代识别所有的频繁项目集,要求频繁项目集的支持率不低于用户设定的最低值;第二步是从频繁项目集中构造可信度不低于用户设定的最低值的规则。识别或发现所有频繁项目集是关联规则发现算法的核心,也是计算量最大的部分。
3.分类知识。它反映同类事物共同性质的特征型知识和不同事物之间的差异型特征知识。分类方法有决策树、朴素贝叶斯、神经网络、遗传算法、粗糙集方法、模糊集方法、线性回归和K—Means划分等。其中最为典型的分类方法是决策树。它是从实例集中构造决策树,是一种有指导的学习方法。
该方法先根据训练子集形成决策树,如果该树不能对所有对象给出正确的分类,那么选择一些例外加入到训练子集中,重复该过程一直到形成正确的决策集。最终结果是一棵树,其叶结点是类名,中间结点是带有分枝的屙性,该分枝对应该屙性的某一可能值。
4.预测型知识。它根据时间序列型数据,由历史的和当前的数据去推测未来的数据,也可以认为是以时间为关键属性的关联知识。目前,时间序列预测方法有经典的统计方法、神经网络和机器学习等。1968年BoX和Jenkins提出了一套比较完善的时间序列建模理论和分析方法,这些经典的数学方法通过建立随机模型,进行时间序列的预测。由于大量的时间序列是非平稳的,其特征参数和数据分布随着时间的推移而发生变化。因此,仅仅通过对某段历史数据的训练,建立单一的神经网络预测模型,还无法完成准确的预测任务。为此,人们提出了基于统计学和基于精确性的再训练方法,当发现现存预测模型不再适用于当前数据时,对模型重新训练,获得新的权重参数,建立新的模型。
5.偏差型知识。它是对差异和极端特例的描述,揭示事物偏离常规的异常现象,如标准类外的特例、数据聚类外的离群值等。所有这些知识都可以在不同的概念层次上被发现,并随着概念层次的提升,从微观到中观、到宏观,以满足不同用户不同层次决策的需要。
三、数据挖掘流程
数据挖掘是指一个完整的过程,该过程从大型数据库中挖掘先前未知的、有效的、可实用的信息,代写毕业论文并使用这些信息做出决策或丰富知识。数据挖掘的基本过程和主要步骤如下:
过程中各步骤的大体内容如下:
1.确定业务对象,清晰地定义出业务问题。认清数据挖掘的目的是数据挖掘的重要一步,挖掘的最后结构不可预测,但要探索的问题应该是有预见的,为了数据挖掘而挖掘则带有盲目性,是不会成功的。
2.数据准备。(1)数据选择。搜索所有与业务对象有关的内部和外部数据信息,并从中选择出适用于数据挖掘应用的数据。(2)数据预处理。研究数据的质量,进行数据的集成、变换、归约、压缩等.为进一步的分析作准备,并确定将要进行的挖掘操作的类型。(3)数据转换。将数据转换成一个分析模型,这个分析模型是针对挖掘算法建立的,这是数据挖掘成功的关键。
3.数据挖掘。对所得到的经过转换的数据进行挖掘。除了完善和选择合适的挖掘算法外,其余一切工作都能自动地完成。
4.结果分析。解释并评估结果。其使用的分析方法一般应视挖掘操作而定,通常会用到可视化技术。
5.知识同化。将分析所得到的知识集成到业务信息系统的组织结构中去。
四、数据挖掘的应用
数据挖掘技术从一开始就是面向应用的。目前在很多领域,数据挖掘都是一个很时髦的词,尤其是在如银行、电信、保险、交通、零售(如超级市场)等商业领域。
1.市场营销。由于管理信息系统和P0S系统在商业尤其是零售业内的普遍使用,特别是条形码技术的使用,从而可以收集到大量关于用户购买情况的数据,并且数据量在不断激增。对市场营销来说,通过数据分析了解客户购物行为的一些特征,对提高竞争力及促进销售是大有帮助的。利用数据挖掘技术通过对用户数据的分析,可以得到关于顾客购买取向和兴趣的信息,从而为商业决策提供了可靠的依据。数据挖掘在营销业上的应用可分为两类:数据库营销(database markerting)和货篮分析(basket analysis)。数据库营销的任务是通过交互式查询、数据分割和模型预测等方法来选择潜在的顾客,以便向它们推销产品。通过对已有的顾客数据的辱淅,可以将用户分为不同级别,级别越高,其购买的可能性就越大。货篮分析
是分析市场销售数据以识别顾客的购买行为模式,例如:如果A商品被选购,那么B商品被购买的可能性为95%,从而帮助确定商店货架的布局排放以促销某些商品,并且对进货的选择和搭配上也更有目的性。这方面的系统有:Opportunity Ex-plorer,它可用于超市商品销售异常情况的因果分析等,另外IBM公司也开发了识别顾客购买行为模式的一些工具(IntdligentMiner和QUEST中的一部分)。
2.金融投资。典型的金融分析领域有投资评估和股票交易市场预测,分析方法一般采用模型预测法(如神经网络或统计回归技术)。代写硕士论文由于金融投资的风险很大,在进行投资决策时,更需要通过对各种投资方向的有关数据进行分析,以选择最佳的投资方向。无论是投资评估还是股票市场预测,都是对事物发展的一种预测,而且是建立在对数据的分析基础之上的。数据挖掘可以通过对已有数据的处理,找到数据对象之间的关系,然后利用学习得到的模式进行合理的预测。这方面的系统有Fidelity Stock Selector和LBS Capital Management。前者的任务是使用神经网络模型选择投资,后者则使用了专家系统、神经网络和基因算法技术来辅助管理多达6亿美元的有价证券。
3.欺诈甄别。银行或商业上经常发生诈骗行为,如恶性透支等,这些给银行和商业单位带来了巨大的损失。对这类诈骗行为进行预测可以减少损失。进行诈骗甄别主要是通过总结正常行为和诈骗行为之间的关系,得到诈骗行为的一些特性,这样当某项业务符合这些特征时,可以向决策人员提出警告。
这方面应用非常成功的系统有:FALCON系统和FAIS系统。FALCON是HNC公司开发的信用卡欺诈估测系统,它已被相当数量的零售银行用于探测可疑的信用卡交易;FAIS则是一个用于识别与洗钱有关的金融交易的系统,它使用的是一般的政府数据表单。此外数据挖掘还可用于天文学上的遥远星体探测、基因工程的研究、web信息检索等。
结束语
随着数据库、人工智能、数理统计及计算机软硬件技术的发展,数据挖掘技术必能在更多的领域内取得更广泛的应用。

参考文献:
[1]闫建红《数据库系统概论》的教学改革与探索[J].山西广播电视大学学报,2006,(15):16—17.

‘肆’ 数据挖掘的算法及技术的应用的研究论文

数据挖掘的算法及技术的应用的研究论文

摘要: 数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中发现隐含的、规律性的、人们事先未知的, 但又是潜在有用的并且最终可被理解的信息和知识的非平凡过程。任何有数据管理和知识发现需求的地方都可以借助数据挖掘技术来解决问题。本文对数据挖掘的算法以及数据挖掘技术的应用展开研究, 论文对数据挖掘技术的应用做了有益的研究。

关键词: 数据挖掘; 技术; 应用;

引言: 数据挖掘技术是人们长期对数据库技术进行研究和开发的结果。起初各种商业数据是存储在计算机的数据库中的, 然后发展到可对数据库进行查询和访问, 进而发展到对数据库的即时遍历。数据挖掘使数据库技术进入了一个更高级的阶段, 它不仅能对过去的数据进行查询和遍历, 并且能够找出过去数据之间的潜在联系, 从而促进信息的传递。

一、数据挖掘概述

数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中发现隐含的、规律性的、人们事先未知的, 但又是潜在有用的并且最终可被理解的信息和知识的非平凡过程。

二、数据挖掘的基本过程

(1) 数据选择:选择与目标相关的数据进行数据挖掘。根据不同的数据挖掘目标, 对数据进行处理, 不仅可以排除不必要的数据干扰, 还可以极大地提高数据挖掘的效率。 (2) 数据预处理:主要进行数据清理、数据集成和变换、数据归约、离散化和概念分层生成。 (3) 模式发现:从数据中发现用户感兴趣的模式的过程.是知识发现的主要的处理过程。 (4) 模式评估:通过某种度量得出真正代表知识的模式。一般来说企业进行数据挖掘主要遵循以下流程——准备数据, 即收集数据并进行积累, 此时企业就需要知道其所需要的是什么样的数据, 并通过分类、编辑、清洗、预处理得到客观明确的目标数据。数据挖掘这是最为关键的步骤, 主要是针对预处理后的数据进行进一步的挖掘, 取得更加客观准确的数据, 方能引入决策之中, 不同的企业可能采取的数据挖掘技术不同, 但在当前来看暂时脱离不了上述的挖掘方法。当然随着技术的进步, 大数据必定会进一步成为企业的立身之本, 在当前已经在很多领域得以应用。如市场营销, 这是数据挖掘应用最早的领域, 旨在挖掘用户消费习惯, 分析用户消费特征进而进行精准营销。就以令人深恶痛绝的弹窗广告来说, 当消费者有网购习惯并在网络上搜索喜爱的产品, 当再一次进行搜索时, 就会弹出很多针对消费者消费习惯的商品。

三、数据挖掘方法

1、聚集发现。

聚集是把整个数据库分成不同的群组。它的目的是要群与群之间差别很明显.而同一个群之间的数据尽量相似.聚集在电子商务上的典型应用是帮助市场分析人员从客户基本库中发现不同的客户群, 并且用购买模式来刻画不同客户群的特征。此外聚类分析可以作为其它算法 (如特征和分类等) 的预处理步骤, 这些算法再在生成的簇上进行处理。与分类不同, 在开始聚集之前你不知道要把数据分成几组, 也不知道怎么分 (依照哪几个变量) .因此在聚集之后要有一个对业务很熟悉的人来解释这样分群的意义。很多情况下一次聚集你得到的分群对你的业务来说可能并不好, 这时你需要删除或增加变量以影响分群的方式, 经过几次反复之后才能最终得到一个理想的结果.聚类方法主要有两类, 包括统计方法和神经网络方法.自组织神经网络方法和K-均值是比较常用的`聚集算法。

2、决策树。

这在解决归类与预测上能力极强, 通过一系列的问题组成法则并表达出来, 然后经过不断询问问题导出所需的结果。典型的决策树顶端是一个树根, 底部拥有许多树叶, 记录分解成不同的子集, 每个子集可能包含一个简单法则。

四、数据挖掘的应用领域

4.1市场营销

市场销售数据采掘在销售业上的应用可分为两类:数据库销售和篮子数据分析。前者的任务是通过交互式查询、数据分割和模型预测等方法来选择潜在的顾客以便向它们推销产品, 而不是像以前那样盲目地选择顾客推销;后者的任务是分析市场销售数据以识别顾客的购买行为模式, 从而帮助确定商店货架的布局排放以促销某些商品。

4.2金融投资

典型的金融分析领域有投资评估和股票交易市场预测, 分析方法一般采用模型预测法。这方面的系统有Fidelity Stock Selector, LBS Capital Management。前者的任务是使用神经网络模型选择投资, 后者则使用了专家系统、神经网络和基因算法技术辅助管理多达6亿美元的有价证券。

结论:数据挖掘是一种新兴的智能信息处理技术。随着相关信息技术的迅猛发展, 数据挖掘的应用领域不断地拓宽和深入, 特别是在电信、军事、生物工程和商业智能等方面的应用将成为新的研究热点。同时, 数据挖掘应用也面临着许多技术上的挑战, 如何对复杂类型的数据进行挖掘, 数据挖掘与数据库、数据仓库和Web技术等技术的集成问题, 以及数据挖掘的可视化和数据质量等问题都有待于进一步研究和探索。

参考文献

[1]孟强, 李海晨.Web数据挖掘技术及应用研究[J].电脑与信息技术, 2017, 25 (1) :59-62.

[2]高海峰.智能交通系统中数据挖掘技术的应用研究[J].数字技术与应用, 2016 (5) :108-108.

;

‘伍’ 什么是数据挖掘

数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。

数据挖掘流程:

‘陆’ 股票市场搞数据挖掘,数据分析来炒股有没机会

有机会,而且机会不小,但是我等散户靠数据分析,可能自身实力差的太悬殊了。
硬件设备就不达标哦。

‘柒’ 数据挖掘实战之随机森林算法使用

阅读路线:

近来有同学问道,有没有数据挖掘的案例可以来练习下,主要是来通过案例来知道算法是如何使用的。

下面就以 港股打新 这个金融项目为例,来做个预测,先来说下什么是打新;打新,就是用资金参与新股申购,如果中签的话,就买到了即将上市的股票。

此次分析的目的是为了深入打新数据,找到最优算法,挖掘出影响打新的关键因素,找到可能要破发的新股,从而减少新股破发的风险,提高盈利。

打新的本质,也即是在股票上市后卖出,赚取其中的差价。一般在买到的第一天就会卖掉,当然第一天上升的股票有涨有跌,为了能够减少风险,会根据历史数据来做个预判,这里把涨幅10%以下记为0,涨幅10%以上记为1,很明显这也是二分类的预测问题

对于本项目而言,最终的评价标准是要求在精确度达到97%的情况下,最大化召回率。这里是要求尽可能提高召回率,自己本身对风险比较厌恶,宁可错杀,也不会愿意申购上市就要的破发的新股

对于评价标准,一般用的是PR曲线和ROC曲线。ROC曲线有一个突出优势,就是不受样本不均衡的影响 ROC曲线不受样本不均衡问题的影响

1.数据总体情况

港股数据主要来自两个方面, 利弗莫尔证券数据 和 阿思达克保荐人近两年数据 ,处理之后是这样的:

数据一共有17个特征,除了目标变量is_profit,还有16个特征。

以上的数据指标可以梳理为两类,一类是股票相,如 关,一类是保荐人指标,

2.数据处理方面不用管
一般特征工程主要从以下方面来进行:衍生特征、异常值处理、缺失值处理、连续特征离散化、分类变量one-hot-encode、标准化等,本篇文章主要讲解随机森林算法使用,暂不对特征工程做过多的展示了

使用随机森林默认的参数 带来的模型结果来看,auc指标是0.76,效果还可以。

为了更好的理解上述,这里有几个知识点需要来解释下:

返回的是一个n行k列的数组,第i行第j列上的数值是模型预测第i个预测样本的标签为j的概率。所以每一行的和应该等于1;本文中predict_proba(x_test)[:,1]返回的是标签为0的概率。

(a).混淆矩阵

混淆矩阵如下图分别用”0“和”1“代表负样本和正样本。FP代表实际类标签为”0“,但预测类标签为”1“的样本数量。其余,类似推理。

(b).假正率和真正率

假正率(False Positive Rate,FPR)是实际标签为”0“的样本中,被预测错误的比例。真正率(True Positive Rate,TPR)是实际标签为”1“的样本中,被预测正确的比例。其公式如下:

(3).ROC曲线

下图的黑色线即为ROC曲线,ROC曲线是一系列threshold下的(FPR,TPR)数值点的连线。此时的threshold的取值分别为测试数据集中各样本的预测概率。但,取各个概率的顺序是从大到小的。然后也就是有了不同的RPR、TPR,且测试样本中的数据点越多,曲线越平滑:

AUC(Area Under roc Cure),顾名思义,其就是ROC曲线下的面积,在此例子中AUC=0.62。AUC越大,说明分类效果越好。

下面我们来看看RF重要的Bagging框架的参数,主要有以下几个:

(1) n_estimators:

也就是最大的弱学习器的个数。一般来说n_estimators太小,容易欠拟合,n_estimators太大,计算量会太大,并且n_estimators到一定的数量后,再增大n_estimators获得的模型提升会很小,所以一般选择一个适中的数值。默认是100。

(2) oob_score:

即是否采用袋外样本来评估模型的好坏。默认识False。个人推荐设置为True,因为袋外分数反应了一个模型拟合后的泛化能力。

(3) criterion:

即CART树做划分时对特征的评价标准。分类模型和回归模型的损失函数是不一样的。分类RF对应的CART分类树默认是基尼系数gini,另一个可选择的标准是信息增益。回归RF对应的CART回归树默认是均方差mse,另一个可以选择的标准是绝对值差mae。一般来说选择默认的标准就已经很好的。

从上面可以看出,RF重要的框架参数比较少,主要需要关注的是 n_estimators ,即RF最大的决策树个数。

下面我们再来看RF的决策树参数,它要调参的参数如下:

(1) RF划分时考虑的最大特征数max_features:

(2) 决策树最大深度max_depth:

默认可以不输入,如果不输入的话,决策树在建立子树的时候不会限制子树的深度。一般来说,数据少或者特征少的时候可以不管这个值。如果模型样本量多,特征也多的情况下,推荐限制这个最大深度,具体的取值取决于数据的分布。常用的可以取值10-100之间。

(3) 内部节点再划分所需最小样本数min_samples_split:

这个值限制了子树继续划分的条件,如果某节点的样本数少于min_samples_split,则不会继续再尝试选择最优特征来进行划分。默认是2.如果样本量不大,不需要管这个值。如果样本量数量级非常大,则推荐增大这个值。

(4) 叶子节点最少样本数min_samples_leaf:

这个值限制了叶子节点最少的样本数,如果某叶子节点数目小于样本数,则会和兄弟节点一起被剪枝。 默认是1,可以输入最少的样本数的整数,或者最少样本数占样本总数的百分比。如果样本量不大,不需要管这个值。如果样本量数量级非常大,则推荐增大这个值。

(5)叶子节点最小的样本权重和min_weight_fraction_leaf:

这个值限制了叶子节点所有样本权重和的最小值,如果小于这个值,则会和兄弟节点一起被剪枝。 默认是0,就是不考虑权重问题。一般来说,如果我们有较多样本有缺失值,或者分类树样本的分布类别偏差很大,就会引入样本权重,这时我们就要注意这个值了。

(6) 最大叶子节点数max_leaf_nodes:

通过限制最大叶子节点数,可以防止过拟合,默认是"None”,即不限制最大的叶子节点数。如果加了限制,算法会建立在最大叶子节点数内最优的决策树。如果特征不多,可以不考虑这个值,但是如果特征分成多的话,可以加以限制,具体的值可以通过交叉验证得到。

(7) 节点划分最小不纯度min_impurity_split:
这个值限制了决策树的增长,如果某节点的不纯度(基于基尼系数,均方差)小于这个阈值,则该节点不再生成子节点。即为叶子节点 。一般不推荐改动默认值1e-7。

上面决策树参数中最重要的包括最大特征数 max_features , 最大深度 max_depth , 内部节点再划分所需最小样本数 min_samples_split 和叶子节点最少样本数 min_samples_leaf

GridSearchCV的名字其实可以拆分为两部分,GridSearch和CV,即网格搜索和交叉验证。这两个名字都非常好理解。网格搜索,搜索的是参数,即在指定的参数范围内,按步长依次调整参数,利用调整的参数训练学习器,从所有的参数中找到在验证集上精度最高的参数,这其实是一个训练和比较的过程。

GridSearchCV可以保证在指定的参数范围内找到精度最高的参数,但是这也是网格搜索的缺陷所在,他要求遍历所有可能参数的组合,在面对大数据集和多参数的情况下,非常耗时。

通过RF框架以及RF决策树参数能够了解到重点需要调节以下的参数

主要需要关注的是 n_estimators ,即RF最大的决策树个数。

决策树参数中最重要的包括最大特征数 max_features , 最大深度 max_depth , 内部节点再划分所需最小样本数 min_samples_split 和叶子节点最少样本数 min_samples_leaf

输出结果为:

6.3最佳的弱学习器迭代次数,接着我们对决策树最大深度max_depth和内部节点再划分所需最小样本数min_samples_split进行网格搜索

输出结果

6.4最大特征数max_features做调参

输出结果:

6.5根据模型最佳参数进行测试

输出结果:0.7805947388486466,相比没有调参前,模型有不少的提高的,方便观察,用图形来看下ROC曲线图

6.6观察模型的重要特征

6.7最大召回率

最后得出我们想要的结果,精准率在 0.97 下,召回率 0.046

参考文章:

1.sklearn中predict_proba的用法例子

2.Python机器学习笔记 Grid SearchCV(网格搜索)

3.scikit-learn随机森林调参小结

4.ROC曲线和AUC值的计算

‘捌’ 根据以前的数据预测未来的行为用的是什么数据挖掘方法

数据挖掘(Data Mining)就是从大量数据中发现潜在规律、提取有用知识的方法和技术。因为与数据库密切相关,又称为数据库知识发现(Knowledge Discovery in Databases,KDD) ,就是将高级智能计算技术应用于大量数据中,让计算机在有人或无人指导的情况下从海量数据中发现潜在的,有用的模式(也叫知识)。
广义上说,任何从数据库中挖掘信息的过程都叫做数据挖掘。从这点看来,数据挖掘就是BI(商业智能)。但从技术术语上说,数据挖掘(Data Mining)特指的是:源数据经过清洗和转换等成为适合于挖掘的数据集。数据挖掘在这种具有固定形式的数据集上完成知识的提炼,最后以合适的知识模式用于进一步分析决策工作。从这种狭义的观点上,我们可以定义:数据挖掘是从特定形式的数据集中提炼知识的过程。数据挖掘往往针对特定的数据、特定的问题,选择一种或者多种挖掘算法,找到数据下面隐藏的规律,这些规律往往被用来预测、支持决策。

数据挖掘的主要功能
1.分类:按照分析对象的属性、特征,建立不同的组类来描述事物。例如:银行部门根据以前的数据将客户分成了不同的类别,现在就可以根据这些来区分新申请贷款的客户,以采取相应的贷款方案。
2.聚类:识别出分析对内在的规则,按照这些规则把对象分成若干类。例如:将申请人分为高度风险申请者,中度风险申请者,低度风险申请者。
3.关联规则和序列模式的发现:关联是某种事物发生时其他事物会发生的这样一种联系。例如:每天购买啤酒的人也有可能购买香烟,比重有多大,可以通过关联的支持度和可信度来描述。与关联不同,序列是一种纵向的联系。例如:今天银行调整利率,明天股市的变化。
4.预测:把握分析对象发展的规律,对未来的趋势做出预见。例如:对未来经济发展的判断。
5.偏差的检测:对分析对象的少数的、极端的特例的描述,揭示内在的原因。例如:在银行的100万笔交易中有500例的欺诈行为,银行为了稳健经营,就要发现这500例的内在因素,减小以后经营的风险。
需要注意的是:数据挖掘的各项功能不是独立存在的,在数据挖掘中互相联系,发挥作用。

数据挖掘的方法及工具
作为一门处理数据的新兴技术,数据挖掘有许多的新特征。首先,数据挖掘面对的是海量的数据,这也是数据挖掘产生的原因。其次,数据可能是不完全的、有噪声的、随机的,有复杂的数据结构,维数大。最后,数据挖掘是许多学科的交叉,运用了统计学,计算机,数学等学科的技术。以下是常见和应用最广泛的算法和模型:
(1) 传统统计方法:① 抽样技术:我们面对的是大量的数据,对所有的数据进行分析是不可能的也是没有必要的,就要在理论的指导下进行合理的抽样。② 多元统计分析:因子分析,聚类分析等。③ 统计预测方法,如回归分析,时间序列分析等。
(2) 可视化技术:用图表等方式把数据特征用直观地表述出来,如直方图等,这其中运用的许多描述统计的方法。可视化技术面对的一个难题是高维数据的可视化。

职业能力要求
基本能力要求
数据挖掘人员需具备以下基本条件,才可以完成数据挖掘项目中的相关任务。
一、专业技能
硕士以上学历,数据挖掘、统计学、数据库相关专业,熟练掌握关系数据库技术,具有数据库系统开发经验
熟练掌握常用的数据挖掘算法
具备数理统计理论基础,并熟悉常用的统计工具软件
二、行业知识
具有相关的行业知识,或者能够很快熟悉相关的行业知识
三、合作精神
具有良好的团队合作精神,能够主动和项目中其他成员紧密合作
四、客户关系能力
具有良好的客户沟通能力,能够明确阐述数据挖掘项目的重点和难点,善于调整客户对数据挖掘的误解和过高期望
具有良好的知识转移能力,能够尽快地让模型维护人员了解并掌握数据挖掘方法论及建模实施能力

进阶能力要求
数据挖掘人员具备如下条件,可以提高数据挖掘项目的实施效率,缩短项目周期。
具有数据仓库项目实施经验,熟悉数据仓库技术及方法论
熟练掌握SQL语言,包括复杂查询、性能调优
熟练掌握ETL开发工具和技术
熟练掌握Microsoft Office软件,包括Excel和PowerPoint中的各种统计图形技术
善于将挖掘结果和客户的业务管理相结合,根据数据挖掘的成果向客户提供有价值的可行性操作方案

应用及就业领域
当前数据挖掘应用主要集中在电信(客户分析),零售(销售预测),农业(行业数据预测),网络日志(网页定制),银行(客户欺诈),电力(客户呼叫),生物(基因),天体(星体分类),化工,医药等方面。当前它能解决的问题典型在于:数据库营销(Database Marketing)、客户群体划分(Customer Segmentation & Classification)、背景分析(Profile Analysis)、交叉销售(Cross-selling)等市场分析行为,以及客户流失性分析(Churn Analysis)、客户信用记分(Credit Scoring)、欺诈发现(Fraud Detection)等等,在许多领域得到了成功的应用。如果你访问着名的亚马逊网上书店(),会发现当你选中一本书后,会出现相关的推荐数目“Customers who bought this book also bought”,这背后就是数据挖掘技术在发挥作用。
数据挖掘的对象是某一专业领域中积累的数据;挖掘过程是一个人机交互、多次反复的过程;挖掘的结果要应用于该专业。因此数据挖掘的整个过程都离不开应用领域的专业知识。“Business First, technique second”是数据挖掘的特点。因此学习数据挖掘不意味着丢弃原有专业知识和经验。相反,有其它行业背景是从事数据挖掘的一大优势。如有销售,财务,机械,制造,call center等工作经验的,通过学习数据挖掘,可以提升个人职业层次,在不改变原专业的情况下,从原来的事务型角色向分析型角色转变。从80年代末的初露头角到90年代末的广泛应用,以数据挖掘为核心的商业智能(BI)已经成为IT及其它行业中的一个新宠。

数据采集分析专员
职位介绍:数据采集分析专员的主要职责是把公司运营的数据收集起来,再从中挖掘出规律性的信息来指导公司的战略方向。这个职位常被忽略,但相当重要。由于数据库技术最先出现于计算机领域,同时计算机数据库具有海量存储、查找迅速、分析半自动化等特点,数据采集分析专员最先出现于计算机行业,后来随着计算机应用的普及扩展到了各个行业。该职位一般提供给懂数据库应用和具有一定统计分析能力的人。有计算机特长的统计专业人员,或学过数据挖掘的计算机专业人员都可以胜任此工作,不过最好能够对所在行业的市场情况具有一定的了解。
求职建议:由于很多公司追求短期利益而不注重长期战略的现状,目前国内很多企业对此职位的重视程度不够。但大型公司、外企对此职位的重视程度较高,随着时间的推移该职位会有升温的趋势。另外,数据采集分析专员很容易获得行业经验,他们在分析过程中能够很轻易地把握该行业的市场情况、客户习惯、渠道分布等关键情况,因此如果想在某行创业,从数据采集分析专员干起是一个不错的选择。

市场/数据分析师
1. 市场数据分析是现代市场营销科学必不可少的关键环节: Marketing/Data Analyst从业最多的行业: Direct Marketing (直接面向客户的市场营销) 吧,自90年代以来, Direct Marketing越来越成为公司推销其产品的主要手段。根据加拿大市场营销组织(Canadian Marketing Association)的统计数据: 仅1999年一年 Direct Marketing就创造了470000 个工作机会。从1999至2000,工作职位又增加了30000个。为什么Direct Marketing需要这么多Analyst呢? 举个例子, 随着商业竞争日益加剧,公司希望能最大限度的从广告中得到销售回报, 他们希望能有更多的用户来响应他们的广告。所以他们就必需要在投放广告之前做大量的市场分析工作。例如,根据自己的产品结合目标市场顾客的家庭收入,教育背景和消费趋向分析出哪些地区的住户或居民最有可能响应公司的销售广告,购买自己的产品或成为客户,从而广告只针对这些特定的客户群。这样有的放矢的筛选广告的投放市场既节省开销又提高了销售回报率。但是所有的这些分析都是基于数据库,通过数据处理,挖掘,建模得出的,其间,市场分析师的工作是必不可少的。
2. 行业适应性强: 几乎所有的行业都会应用到数据, 所以作为一名数据/市场分析师不仅仅可以在华人传统的IT行业就业,也可以在政府,银行,零售,医药业,制造业和交通传输等领域服务。

现状与前景
数据挖掘是适应信息社会从海量的数据库中提取信息的需要而产生的新学科。它是统计学、机器学习、数据库、模式识别、人工智能等学科的交叉。在中国各重点院校中都已经开了数据挖掘的课程或研究课题。比较着名的有中科院计算所、复旦大学、清华大学等。另外,政府机构和大型企业也开始重视这个领域。
据IDC对欧洲和北美62家采用了商务智能技术的企业的调查分析发现,这些企业的3年平均投资回报率为401%,其中25%的企业的投资回报率超过600%。调查结果还显示,一个企业要想在复杂的环境中获得成功,高层管理者必须能够控制极其复杂的商业结构,若没有详实的事实和数据支持,是很难办到的。因此,随着数据挖掘技术的不断改进和日益成熟,它必将被更多的用户采用,使更多的管理者得到更多的商务智能。
根据IDC(International Data Corporation)预测说2004年估计BI行业市场在140亿美元。现在,随着我国加入WTO,我国在许多领域,如金融、保险等领域将逐步对外开放,这就意味着许多企业将面临来自国际大型跨国公司的巨大竞争压力。国外发达国家各种企业采用商务智能的水平已经远远超过了我国。美国Palo Alto 管理集团公司1999年对欧洲、北美和日本375家大中型企业的商务智能技术的采用情况进行了调查。结果显示,在金融领域,商务智能技术的应用水平已经达到或接近70%,在营销领域也达到50%,并且在未来的3年中,各个应用领域对该技术的采纳水平都将提高约50%。
现在,许多企业都把数据看成宝贵的财富,纷纷利用商务智能发现其中隐藏的信息,借此获得巨额的回报。国内暂时还没有官方关于数据挖掘行业本身的市场统计分析报告,但是国内数据挖掘在各个行业都有一定的研究。据国外专家预测,在今后的5—10年内,随着数据量的日益积累以及计算机的广泛应用,数据挖掘将在中国形成一个产业。
众所周知,IT就业市场竞争已经相当激烈,而数据处理的核心技术---数据挖掘更是得到了前所未有的重视。数据挖掘和商业智能技术位于整个企业IT-业务构架的金字塔塔尖,目前国内数据挖掘专业的人才培养体系尚不健全,人才市场上精通数据挖掘技术、商业智能的供应量极小,而另一方面企业、政府机构和和科研单位对此类人才的潜在需求量极大,供需缺口极大。如果能将数据挖掘技术与个人已有专业知识相结合,您必将开辟职业生涯的新天地!

职业薪酬
就目前来看,和大多IT业的职位一样,数据仓库和数据挖掘方面的人才在国内的需求工作也是低端饱和,高端紧缺,在二线成熟,高端数据仓库和数据挖掘方面的人才尤其稀少。高端数据仓库和数据挖掘人才需要熟悉多个行业,至少有3年以上大型DWH和BI经验,英语读写流利,具有项目推动能力,这样的人才年薪能达到20万以上。

职业认证
1、SAS认证的应用行业及职业前景
SAS全球专业认证是国际上公认的数据挖掘和商业智能领域的权威认证,随着我国IT环境和应用的日渐成熟,以上两个领域将有极大的行业发展空间。获取SAS全球专业认证,为您在数据挖掘、分析方法论领域积累丰富经验奠定良好的基础,帮助您开辟职业发展的新天地。
2、SAS认证的有效期
目前SAS五级认证没有特定有效期,但是时间太久或版本太老的认证证书会有所贬值。
3、五级认证的关系
五级认证为递进式关系,即只有通过上一级考试科目才能参加下一级认证考试。
4、SAS全球认证的考试方式
考试为上机考试,时间2个小时,共70道客观题。

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随着中国物流行业的整体快速发展,物流信息化建设也取得一定进展。无论在IT硬件市场、软件市场还是信息服务市场,物流行业都具有了一定的投资规模,近两年的总投资额均在20-30亿元之间。政府对现代物流业发展的积极支持、物流市场竞争的加剧等因素有力地促进了物流信息化建设的稳步发展。
易观国际最新报告《中国物流行业信息化年度综合报告2006》中指出,中国物流业正在从传统模式向现代模式实现整体转变,现代物流模式将引导物流业信息化需求,而产生这种转变的基本动力来自市场需求。报告中的数据显示:2006-2010年,传统物流企业IT投入规模将累计超过100亿元人民币。2006-2010年,第三方物流企业IT投入规模将累计超过20亿元人民币。
由于目前行业应用软件系统在作业层面对终端设备的硬件提出的应用要求较高,而软件与硬件的集成性普遍不理想,对应性单一,因此企业将对软件硬件设备的集成提出更高要求。
物流行业软件系统研发将更多的考虑运筹学与数据挖掘技术,专业的服务商将更有利于帮助解决研发问题。
物流科学的理论基础来源于运筹学,并且非常强调在繁杂的数据处理中找到关联关系(基于成本-服务水平体系),因此数据挖掘技术对于相关的软件系统显得更为重。

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