‘壹’ 什么是数据挖掘
数据挖掘是一项技术，它将传统的数据分析手段与处理大量数据的复杂算法相结合，以从庞大的、不完整、含有噪声和模糊性的数据集中挖掘出隐藏的、先前未知但具有潜在价值的信息和知识。
这项技术的应用领域非常广泛。在交通领域，数据挖掘可以用来帮助制定铁路票价，并预测交通流量。在生物学中，数据挖掘技术可以用于揭示基因与疾病之间的关系，预测蛋白质结构以及代谢途径。在金融行业中，数据挖掘对于追踪股票指数、税务稽查等方面具有重要意义。
此外，在电子商务领域，数据挖掘能够对顾客行为进行分析，帮助企业实施定向营销和广告投放。通过了解哪些用户最有价值，以及哪些产品组合最能吸引顾客，企业可以更好地满足顾客需求，提高销售业绩。
数据挖掘技术还能够帮助企业识别最有可能购买特定产品的潜在客户，通过精准定位，提高营销效果。通过对用户行为数据的深入分析，企业可以发现哪些产品或服务最符合用户需求，从而实现个性化推荐，提高用户满意度。
数据挖掘技术还可以帮助企业预测市场趋势，从而提前做好相应的准备。通过对历史数据的分析，企业可以发现潜在的风险和机会，制定相应的策略。数据挖掘技术的应用不仅能够提高企业的运营效率，还能够帮助企业更好地了解市场，提高竞争力。
数据挖掘技术的不断发展和进步，使得越来越多的企业开始重视数据的价值。通过合理利用数据挖掘技术，企业可以更好地了解市场趋势，提高决策的准确性和效率，从而在激烈的市场竞争中立于不败之地。
‘贰’ 什么是数据挖掘
数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。
数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。
数据挖掘是数据库中知识发现(knowledge discovery in database, KDD)不可缺少的一部分，而KDD是将未加工的数据转换为有用信息的整个过程，该过程包括一系列转换步骤， 从数据的预处理到数据挖掘结果的后处理。
数据挖掘的起源
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。这些工作都是建立在研究者先前使用的方法学和算法之上，而在数据挖掘领域达到高潮。
特别地，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含皮的搜索算法建模技术和学习理弊茄论。
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。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。
KDD(Knowledge Discovery from Database)
数据清理
消除噪声和不一致的数据；
数据集成
多种数据源可以组合在一起；
数据选择
从数据库中提取与分析任务相关的数据；
数据变换
通过汇总或聚集操作，把数据变换和统一成适合挖掘的形式；
数据挖掘
基本步骤，使用智能方法提取数据模式；
模式评估
根据某种兴趣度，识别代表知识的真正有趣的模式；
知识表示
使用可视化和知识表示技术，向用户提供挖掘的知识。
数据挖掘方法论
业务理解（business understanding）
从商业角度理解项目的目标和要求，接着把这些理解知识通过理论分析转化为数据挖掘可操作的问题，制定实现目标的初步规划；
数据理解（data understanding）
数据理解阶段开始于原始数据的收集，然后是熟悉数据、甄别数据质量问题、探索对数据的初步理解、发觉令人感兴趣的子集以形成对探索信息的假设；
数据准备（data preparation）
数据准备阶段指从最初原始数据中未加工的数据构造数据挖掘所需信息的活动。数据准备任务可能被实施多次，而且没有任何规定的顺序。这些任务的主要目的是从源系统根据维度分析的要求，获取所需要的信息，需要对数据进行转换、清洗、构造、整合等数据预处理工作；
建模（modeling）
在此阶段，主要是选择和应用各种建模技术。同时对它们的参数进行调优，以达到最优值。通常对同一个数据挖掘问题类型，会有多种建模技术。一些技术对数据形式有特殊的要求，常常需要重新返回到数据准备阶段；
模型评估（evaluation）
在模型部署发布前，需要从技术层面判断模型效果和检查建立模型的各个步骤，以及根据商业目标评估模型在实际商业场景中的实用性。此阶段关键目的是判断是否存在一些重要的商业问题仍未得到充分考虑；
模型部署（deployment）
模型完成后，由模型使用者（客户）根据当时背景和目标完成情况，封装满足业务系统使用需求。
数据挖掘任务
通常，数据挖掘任务分为下面两大类。
预测任务。这些任务的目标是根据其他属性的值，预测特定属性的值。被预测的属性一 般称目标变量(targetvariable)或因变量(dependentvariable), 而用来做预测的属性称说明变量(explanatoryvariable)或自变量(independentvariable)。
描述任务。其目标是导出概括数据中潜在联系的模式（相谈卜差关、趋势、聚类、轨迹和异常）。本质上，描述性数据挖掘任务通常是探查性的，并且常常需要后处理技术验证和解释结果。
预测建模(predictivemodeling) 涉及以说明变量函数的方式为目标变量建立模型。
有两类预测建模任务：分类(classification)，用于预测离散的目标变量；回归(regression)，用于预测连续的目标变量。
例如，预测一个Web用户是否会在网上书店买书是分类任务，因为该目标变量是二值的，而预测某股票的未来价格则是回归任务，因为价格具有连续值属性。
两项任务目标都是训练一个模型，使目标变量预测值与实际值之间的误差达到最小。预测建模可以用来确定顾客对产品促销活动的反应，预测地球生态系统的扰动，或根据检查结果判断病人是否患有某种疾病。
关联分析(association analysis) 用来发现描述数据中强关联特征的模式。
所发现的模式通常用蕴涵规则或特征子集的形式表示。由于搜索空间是指数规模的，关联分析的目标是以有效的方式提取最有趣的模式。关联分析的应用包括找出具有相关功能的基因组、识别用户一起访问的Web页面、 理解地球气候系统不同元素之间的联系等。
聚类分析(cluster analysis)旨在发现紧密相关的观测值组群，使得与属于不同簇的观测值相比， 属于同一簇的观测值相互之间尽可能类似。聚类可用来对相关的顾客分组、找出显着影响 地球气候的海洋区域以及压缩数据等。
异常检测(anomaly detection) 的任务是识别其特征显着不同于其他数据的观测值。
这样的观测值称为异常点(anomaly)或离群点(outlier)。异常检测算法的目标是发现真正的异常点，而避免错误地将正常的对象标注为异常点换言之，一个好的异常检测器必须具有高检测率和低误报率。
异常检测的应用包括检测欺诈、网络攻击、疾病的不寻常模式、生态系统扰动等。
‘叁’ 数据挖掘之分类和预测简介
分类和预测是数据挖掘中的两种预测方法，旨在预测未来结果。
分类主要用于预测离散类别的数据对象，其输出属性是离散且无序的。预测则用于预测连续取值的数据对象，其输出属性是连续且有序的。
例如，在银行业，根据贷款申请者信息判断贷款者风险等级，是分类任务；分析贷款金额，是预测任务。
常用的分类和预测方法有决策树、支持向量机、朴素贝叶斯、神经网络等。这些方法既有专用于分类的，也有能够同时进行分类和预测的。
分类的基本概念在于，通过训练数据集学习，建立分类模型，将每个属性集映射到目标属性（类）上。分类模型可以基于规则、决策树或数学公式。
分类过程分为训练和评估阶段。训练阶段，从已知数据集选取部分作为训练集，剩余部分作为检验集。模型建立后，评估阶段使用该模型对检验集进行分类，以评估模型准确率。
预测模型与分类模型类似，但其输出值为连续、有序的。预测准确率是预测值与实际值之差。
预测与分类的区别在于，分类预测类别标记，而预测则估计未知值。例如，预测股票收盘价格是否上涨为分类，预测其具体价格则为预测。
分类和预测在市场营销、文献检索、搜索引擎、安全领域等有广泛应用。它们通过数据挖掘技术，帮助决策者了解客户特征、文献分类、安全风险等，推动业务发展。
‘肆’ 股票大数据是什么意思
股票大数据是指对股票相关信息的海量数据进行收集、处理、分析和挖掘的过程。
股票大数据涉及的领域广泛，主要包含以下几个方面：
一、数据收集
股票大数据涵盖了所有与股票市场相关的数据，包括股票价格、交易量、公司业绩、行业动态、政策影响等。这些数据可以通过各种渠道实时收集，形成庞大的数据集。
二、数据处理
收集到的数据需要经过处理，以清洗掉无效和错误的信息，确保数据的准确性和可靠性。处理过程可能包括数据清洗、整合和格式化等步骤。
三、数据分析
数据分析是股票大数据的核心部分，通过对大量数据运用统计模型、机器学习和人工智能等技术进行深度分析，可以揭示出一些潜在的市场趋势和规律。这些分析结果对于投资者的决策具有重要参考价值。
四、数据挖掘
数据挖掘是通过对大量数据进行探索，发现其中的关联和模式的过程。在股票市场中，数据挖掘可以帮助投资者发现可能影响股价的因素，如特定行业的增长趋势、公司管理层变动等。
总的来说，股票大数据是一个综合性强的领域，它为投资者提供了更全面、深入的视角来理解市场动态和进行投资决策。通过对股票大数据的利用，投资者可以更加科学地进行投资决策，提高投资的成功率。
‘伍’ 金融机构在大数据方面的优势
金融机构在大数据方面的优势主要体现在数据资源丰富、技术实力雄厚、应用场景广泛以及风险控制能力强大等方面。
首先，金融机构作为经济运行的核心，日常业务中积累了海量的数据资源。这些数据包括客户交易信息、市场行情数据、企业财务报表等，具有极高的商业价值。金融机构通过对这些数据的挖掘和分析，能够更深入地了解客户需求，优化产品设计，提升服务质量。例如，银行可以根据客户的消费习惯和财务状况，为其推荐合适的理财产品或贷款服务。
其次，金融机构在大数据技术领域拥有雄厚的实力。为了应对激烈的市场竞争和监管要求，金融机构不断投入巨资研发或引进先进的大数据技术，包括数据挖掘、机器学习、人工智能等。这些技术的应用使得金融机构能够高效地处理和分析海量数据，提取有价值的信息，为业务决策提供科学依据。例如，利用机器学习算法对股票市场数据进行分析，可以预测股票价格的走势，为投资者提供参考。
再者，金融机构在大数据应用场景方面具有广泛性和多样性。无论是风险管理、客户关系管理，还是市场营销、产品创新，大数据都发挥着举足轻重的作用。特别是在风险管理方面，金融机构可以利用大数据技术对信贷风险、市场风险等进行实时监测和预警，及时发现潜在风险并采取措施进行防范。例如，通过分析借款人的信用历史、财务状况等数据，银行可以更准确地评估其信贷风险，从而制定合理的信贷政策。
最后，金融机构在大数据支持下展现出强大的风险控制能力。大数据不仅提高了金融机构对风险的识别能力，还为其提供了更多样化的风险应对策略。通过大数据分析，金融机构可以更加精准地定位风险来源，制定针对性的风险管理措施。这种精准化的风险管理方式有助于金融机构在保障业务稳健发展的同时，实现风险与收益的平衡。例如，保险公司可以利用大数据技术对客户的保险需求进行细分，开发出更符合市场需求且风险可控的保险产品。
‘陆’ 数据资料的分析方法
数据资料的分析方法主要包括描述性分析、推论性统计分析、预测性分析和数据挖掘四种。
首先，描述性分析是数据分析的基础，它通过对数据的整理、归类和简化，以图表或统计指标的形式，呈现数据的基本特征和分布情况。例如，在市场调查中，通过描述性分析可以了解消费者的年龄、性别、收入等基本情况，从而为企业制定市场策略提供参考。
其次，推论性统计分析则是通过样本数据来推断总体数据的特征，这种方法在科学研究和市场调研中广泛应用。比如，通过随机抽样调查一部分用户的消费习惯，可以推断出整个用户群体的消费趋势，帮助企业更精准地把握市场动态。
预测性分析则侧重于利用现有数据来预测未来的趋势和结果。它通常依赖于复杂的数学模型和算法，如回归分析、时间序列分析等。例如，在金融行业，预测性分析可以用来预测股票价格、市场走势等，为投资决策提供依据。
最后，数据挖掘是一种更为深入和复杂的数据分析方法，它旨在从大量数据中挖掘出隐藏的、有价值的信息和知识。数据挖掘技术包括聚类分析、关联规则挖掘、神经网络等，可以应用于各个领域，如医疗、电商等。在电商领域，通过数据挖掘可以发现用户的购物偏好和消费行为模式，从而为用户推荐更合适的商品，提高销售额。
总的来说，不同的数据分析方法各有其特点和适用场景，选择合适的方法对数据进行深入分析，可以帮助我们更好地理解数据、发现问题并做出明智的决策。在实际应用中，往往需要根据具体的数据类型和分析目的，综合运用多种分析方法以获得更全面、准确的分析结果。
‘柒’ 什么叫数据挖掘
数据挖掘是从大量的数据中，抽取出潜在的、有价值的知识（模型或规则）的过程。
1. 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）
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。
2.数据挖掘的商业背景
数据挖掘首先是需要商业环境中收集了大量的数据，然后要求挖掘的知识是有价值的。有
价值对商业而言，不外乎三种情况：降低开销；提高收入；增加股票价格。
1)数据挖掘作为研究工具 （Research）
2)数据挖掘提高过程控制（Process Improvement）
3)数据挖掘作为市场营销工具（Marketing）
4)数据挖掘作为客户关系管理CRM工具(Customer Relationship Management)
3.数据挖掘的技术背景
1)数据挖掘技术包括三个主要部分：算法和技术；数据；建模能力
2)数据挖掘和机器学习（Machine Learning）
机器学习是计算机科学和人工智能AI发展的产物
机器学习分为两种学习方式：自组织学习（如神经网络）；从例子中归纳出规则（如决策树）
数据挖掘由来
数据挖掘是八十年代，投资AI研究项目失败后，AI转入实际应用时提出的。它是一个新兴
的，面向商业应用的AI研究。选择数据挖掘这一术语，表明了与统计、精算、长期从事预
言模型的经济学家之间没有技术的重叠。
3)数据挖掘和统计
统计也开始支持数据挖掘。统计本包括预言算法（回归）、抽样、基于经验的设计等
4)数据挖掘和决策支持系统
数据仓库
OLAP（联机分析处理）、Data Mart（数据集市）、多维数据库
决策支持工具融合
将数据仓库、OLAP，数据挖掘融合在一起，构成企业决策分析环境。
4. 数据挖掘的社会背景
数据挖掘与个人预言：数据挖掘号称能通过历史数据的分析，预测客户的行为，而事实上，客户自己可能都不明确自己下一步要作什么。所以，数据挖掘的结果，没有人们想象中神秘，它不可能是完全正确的。
5．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。
1) 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。
2) 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。
3) 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。
6.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。