数据挖掘 - 应用与趋势

简述

数据挖掘广泛应用于各个领域。当今有许多商业数据挖掘系统可用，但该领域存在许多挑战。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

以下是广泛使用数据挖掘的领域列表 -

财务数据分析
零售业
电信业
生物数据分析
其他科学应用
入侵检测

财务数据分析

银行业和金融业的金融数据普遍可靠、质量高，便于系统的数据分析和数据挖掘。一些典型案例如下 -

用于多维数据分析和数据挖掘的数据仓库的设计和构建。
贷款支付预测和客户信用政策分析。
对客户进行分类和聚类，进行有针对性的营销。
侦查洗钱和其他金融犯罪。

零售业

数据挖掘在零售行业有很大的应用，因为它从销售、客户购买历史、货物运输、消费和服务等方面收集大量数据。由于网络的易用性、可用性和普及性的提高，所收集的数据量将继续快速增长，这是很自然的。

零售行业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和良好的客户保留率和满意度。以下是零售行业数据挖掘示例列表 -

基于数据挖掘优势的数据仓库的设计和构建。
销售、客户、产品、时间和地区的多维分析。
分析销售活动的有效性。
客户保留。
产品推荐和项目的交叉引用。

电信业

今天，电信业是最新兴的行业之一，提供传真、寻呼机、蜂窝电话、互联网信使、图像、电子邮件、网络数据传输等各种服务。由于新的计算机和通信技术的发展，电信业正在迅速扩张。这就是为什么数据挖掘对于帮助和理解业务变得非常重要的原因。

电信行业的数据挖掘有助于识别电信模式，捕捉欺诈活动，更好地利用资源，提高服务质量。以下是数据挖掘改善电信服务的示例列表 -

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

最近，我们看到了生物学领域的巨大发展，例如基因组学、蛋白质组学、功能基因组学和生物医学研究。生物数据挖掘是生物信息学中非常重要的一部分。以下是数据挖掘有助于生物数据分析的方面 -

异构、分布式基因组和蛋白质组数据库的语义集成。
Moognment、索引、相似性搜索和比较分析多个核苷酸序列。
发现结构模式并分析遗传网络和蛋白质途径。
关联和路径分析。
遗传数据分析中的可视化工具。

其他科学应用

上面讨论的应用程序倾向于处理适合统计技术的相对较小且同质的数据集。从地球科学、天文学等科学领域收集了大量数据。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。
可视化和特定领域的知识。

入侵检测

入侵是指威胁网络资源完整性、机密性或可用性的任何类型的行为。在这个互联互通的世界中，安全已成为主要问题。随着互联网使用的增加以及用于入侵和攻击网络的工具和技巧的可用性，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 -

用于入侵检测的数据挖掘算法的开发。
关联和相关分析、聚合以帮助选择和建立区分属性。
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

有许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，正在努力使数据挖掘语言标准化。

选择数据挖掘系统

数据挖掘系统的选择取决于以下特征 -

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以只在一个操作系统上运行，也可以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− 数据源是指数据挖掘系统将运行的数据格式。一些数据挖掘系统可能仅适用于 ASCII 文本文件，而另一些则适用于多个关系源。数据挖掘系统还应该支持 ODBC 连接或 OLE DB for ODBC 连接。
数据挖掘功能和方法− 有的数据挖掘系统只提供一种数据挖掘功能，如分类，有的提供多种数据挖掘功能，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。耦合的组件被集成到一个统一的信息处理环境中。以下是下面列出的耦合类型 -
- 无耦合
- 松耦合
- 半紧耦合
- 紧耦合
可扩展− 数据挖掘存在两个可扩展性问题 −
- 行（数据库大小）可扩展性− 当数量或行数扩大 10 倍时，数据挖掘系统被认为是行可扩展的。执行一次查询不超过 10 次。
- 列（维度）销售能力− 如果挖掘查询执行时间随列数线性增加，则认为数据挖掘系统具有列可扩展性。
可视化工具- 数据挖掘中的可视化可分为以下几类 -
- 数据可视化
- 挖掘结果可视化
- 采矿过程可视化
- 可视化数据挖掘
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

数据挖掘概念仍在不断发展，以下是我们在该领域看到的最新趋势 -

应用探索。
可扩展和交互式数据挖掘方法。
数据挖掘与数据库系统、数据仓库系统和网络数据库系统的集成。
S数据挖掘查询语言的标准化。
可视化数据挖掘。
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与信息安全。