数据挖掘作为大数据时代的关键技术之一,已经成为学术界和产业界研究的热点问题。随着信息技术的迅猛发展,数据挖掘在金融、医疗、零售、通信等多个领域都得到了广泛应用,它的核心在于从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中,提取人们事先不知道的、但又潜在有用的、可被理解的信息和知识。本文从概念简述、挖掘过程、主要方法、研究现状及发展趋势等方面对国内数据挖掘的研究进行了综述。
数据挖掘的概念简述涉及到数据挖掘定义的发展过程。数据挖掘,又称数据库中知识发现(KDD),它是多门学科知识融会贯通的产物,涉及机器学习、人工智能、数据库应用技术、统计学等多个学科领域。数据挖掘的核心过程包括数据清洗、数据集成、数据选择、数据转换、数据挖掘、模式评估和知识表示等多个步骤。数据挖掘的目的是使原始数据转变为有意义的信息,帮助决策者做出科学决策。
在挖掘过程方面,本文提到了数据挖掘工作的核心环节是数据处理,其中包括数据选择、数据预处理和数据转换。数据选择关注于确定数据挖掘的方向和范围,避免数据冗余和偏差;数据预处理阶段,则涉及到对数据进行清洗、填补空白字段、剔除无关数据等,确保数据的准确性和有效性;数据转换阶段则是根据研究目标对数据进行聚类处理,以满足挖掘格式的需求。
对于数据挖掘的主要方法,文中列举了决策树、支持向量机(SVM)、关联规则、聚类分析等方法。其中,决策树是一种主流的数据挖掘方法,它通过树形结构来表示决策规则,能够直观展示决策过程。支持向量机(SVM)是二分类模型,通过最大化分类间隔来实现线性分类。聚类分析则是对数据集进行分类处理,以研究主题关键词为依据,找出数据的自然分类。
研究现状和趋势部分,文中指出了数据挖掘的发展趋势,强调了数据挖掘在不同领域的应用和挑战。随着数据挖掘技术的不断进步,将有更多高效的算法和工具被开发出来,帮助处理更加复杂的数据集,挖掘出更有价值的知识。同时,数据可视化技术的应用,使得数据挖掘结果更加直观易懂,辅助用户更好地理解和利用挖掘出的模式和知识。
本文对国内数据挖掘研究进行了深入的综述,展现了数据挖掘在数据处理、挖掘方法、应用领域以及未来发展趋势等方面的全面景象。它不仅为后续的研究工作提供了理论参考,同时也为实际应用提供了指导性建议。通过对数据挖掘的深入研究,不仅可以优化现有的算法和工具,还能推动数据挖掘技术在不同领域的进一步发展,从而发挥出其在大数据时代中的巨大潜力。