數據挖掘去中心化
⑴ 現在數據挖掘的前沿方向是什麼呢
依賴大數據的不僅僅是那些特殊的大型用戶群體，作為一種1989年出現的商業需求，小型企業未來也一定會應用到大數據。我們看到，有些存儲廠商已經在開發一些小型的「大數據」存儲系統，主要吸引那些對成本比較敏感的用戶。
⑵ 數據分析和數據挖掘的區別是什麼如何做好數據挖掘
數據分析和數據挖掘都是從資料庫中發現知識、所以我們稱數據分析和數據挖掘叫做資料庫中的知識發現。但嚴格意義上來講，數據挖掘才是真正意義上的資料庫中的知識發現（Knowledge Discovery in Database，KDD）。
數據分析是從資料庫中通過統計、計算、抽樣等相關的方法，獲取基於資料庫的數據表象的知識，也就是指數據分析是從資料庫裡面得到一些表象性的信息。數據挖掘是從資料庫中，通過機器學習或者是通過數學演算法等相關的方法獲取深層次的知識（比如屬性之間的規律性，或者是預測）的技術。
⑶ 數據挖掘裡面最簡單的演算法是什麼
鄙人認為k-means演算法不怎麼難，不論是一維的還是二維的，用c或c++實現都不十分復雜，這方面的代碼也很多。
演算法描述:
K均值聚類演算法:
給定類的個數K，將N個對象分到K個類中去，
使得類內對象之間的相似性最大，而類之間的相似性最小。
基本演算法的步驟：
輸入：k, data[n];
（1） 選擇k個初始中心點，例如c[0]=data[0],…c[k-1]=data[k-1];
（2） 對於data[0]….data[n], 分別與c[0]…c[n-1]比較，假定與c[i]差值最少，就標記為i;
（3） 對於所有標記為i點，重新計算c[i]={ 所有標記為i的data[j]之和}/標記為i的個數；
（4） 重復(2)(3),直到所有c[i]值的變化小於給定閾值或者前後兩次的中心不再發生變化。
由於使用分布式核算和存儲，不存在中心化的硬體或管理機構，任意節點的權利和義務都是均等的，系統中的數據塊由整個系統中具有維護功能的節點來共同維護。
未來的金窩窩將繼續挖掘區塊鏈技術在商業領域運用的價值，發揮大數據服務的優勢，讓用戶行為增值，讓中小企業的發展破冰，構建真實、高效、安全、誠信的互聯網命運共同體。
⑸ 數據挖掘演算法有哪些
統計和可視化要想建立一個好的預言模型，你必須了解自己的數據。最基本的方法是計算各種統計變數（平均值、方差等）和察看數據的分布情況。你也可以用數據透視表察看多維數據。數據的種類可分為連續的，有一個用數字表示的值（比如銷售量）或離散的，分成一個個的類別（如紅、綠、藍）。離散數據可以進一步分為可排序的，數據間可以比較大小（如，高、中、低）和標稱的，不可排序（如郵政編碼）。圖形和可視化工具在數據准備階段尤其重要，它能讓你快速直觀的分析數據，而不是給你枯燥乏味的文本和數字。它不僅讓你看到整個森林，還允許你拉近每一棵樹來察看細節。在圖形模式下人們很容易找到數據中可能存在的模式、關系、異常等，直接看數字則很難。可視化工具的問題是模型可能有很多維或變數，但是我們只能在2維的屏幕或紙上展示它。比如，我們可能要看的是信用風險與年齡、性別、婚姻狀況、參加工作時間的關系。因此，可視化工具必須用比較巧妙的方法在兩維空間內展示n維空間的數據。雖然目前有了一些這樣的工具，但它們都要用戶「訓練」過他們的眼睛後才能理解圖中畫的到底是什麼東西。對於眼睛有色盲或空間感不強的人，在使用這些工具時可能會遇到困難。聚集（分群）聚集是把整個資料庫分成不同的群組。它的目的是要群與群之間差別很明顯，而同一個群之間的數據盡量相似。與分類不同（見後面的預測型數據挖掘），在開始聚集之前你不知道要把數據分成幾組，也不知道怎麼分（依照哪幾個變數）。因此在聚集之後要有一個對業務很熟悉的人來解釋這樣分群的意義。很多情況下一次聚集你得到的分群對你的業務來說可能並不好，這時你需要刪除或增加變數以影響分群的方式，經過幾次反復之後才能最終得到一個理想的結果。神經元網路和K-均值是比較常用的聚集演算法。不要把聚集與分類混淆起來。在分類之前，你已經知道要把數據分成哪幾類，每個類的性質是什麼，聚集則恰恰相反。關聯分析關聯分析是尋找資料庫中值的相關性。兩種常用的技術是關聯規則和序列模式。關聯規則是尋找在同一個事件中出現的不同項的相關性，比如在一次購買活動中所買不同商品的相關性。序列模式與此類似，他尋找的是事件之間時間上的相關性，如對股票漲跌的分析。關聯規則可記為A==>B，A稱為前提和左部（LHS），B稱為後續或右部（RHS）。如關聯規則「買錘子的人也會買釘子」，左部是「買錘子」，右部是「買釘子」。要計算包含某個特定項或幾個項的事務在資料庫中出現的概率只要在資料庫中直接統計即可。某一特定關聯（「錘子和釘子」）在資料庫中出現的頻率稱為支持度。比如在總共1000個事務中有15個事務同時包含了「錘子和釘子」，則此關聯的支持度為1.5%。非常低的支持度（比如1百萬個事務中只有一個）可能意味著此關聯不是很重要，或出現了錯誤數據（如，「男性和懷孕」）。要找到有意義的規則，我們還要考察規則中項及其組合出現的相對頻率。當已有A時，B發生的概率是多少？也即概率論中的條件概率。回到我們的例子，也就是問「當一個人已經買了錘子，那他有多大的可能也會買釘子？」這個條件概率在數據挖掘中也稱為可信度，計算方法是求百分比：（A與B同時出現的頻率）/（A出現的頻率）。讓我們用一個例子更詳細的解釋這些概念： 總交易筆數（事務數）：1,000包含「錘子」：50包含「釘子」：80包含「鉗子」：20包含「錘子」和「釘子」：15包含「鉗子」和「釘子」：10包含「錘子」和「鉗子」：10包含「錘子」、「鉗子」和「釘子」：5 則可以計算出： 「錘子和釘子」的支持度=1.5%（15/1,000）「錘子、釘子和鉗子」的支持度=0.5%（5/1,000）「錘子==>釘子」的可信度=30%（15/50）「釘子==>錘子」的可信度=19%（15/80）「錘子和釘子==>鉗子」的可信度=33%（5/15）「鉗子==>錘子和釘子」的可信度=25%（5/20）
⑹ 如何有效地進行數據挖掘和分析
經常聽人提到數據分析，那麼數據怎麼去分析？簡單來說，可能就是做一些數據做統計、可視化、文字結論等。但是相比來說，數據挖掘就相對來說比較低調一些，這是這種低調，反而意味著數據挖掘對研究人員的要求要更高一些。
數據分析人員需要理解業務的核心指標，通過數據分析工具（比如R/SAS/SQL，或者內部的數據平台）對業務數據進行建模和分析，為相關的業務指標提供基於數據的解決方案。所以，數據分析崗位要求具備扎實的統計學功底和對數據的敏感。數據挖掘人員需要研究數據，試驗和選擇合適的機器學習相關的演算法模型對數據進行建模和分析，最後自己在實際系統中將演算法模型進行高性能的工程實現。所以，數據挖掘崗位要求同時具備深厚的機器學習功底和扎實的編程能力。
數據分析與數據挖掘不是相互獨立的。數據分析通常是直接從資料庫取出已有信息，進行一些統計、可視化、文字結論等，最後可能生成一份研究報告性質的東西，以此來輔助決策。但很多情況下，這種分析往往不解渴。如果要分析這些已有信息背後隱藏的信息呢，而這些信息通過觀察往往是看不到的，這時數據挖掘就沖在了數據分析的前面，作為分析之前要走的一個門檻。
除此之外，因為數據挖掘的輸出往往含有的信息價值比較高，因此這些輸出不僅僅應用在分析上，更多的是用在其他應用上，如網站後台、APP應用上，實實在在提供一些決策來豐富應用的功能。
數據挖掘不是簡單的人為推測就可以的，它往往需要針對大量數據，進行大規模運算，才能得到一些統計學規律。但是前提是，必須針對某些具體的業務來。沒有落實真正的場景和需求，沒有落實需要的輸入和輸出，空談數據挖掘，就是純粹的耍流氓。舉個簡單的例子，房價預測，這里給出了一系列的點，我們要預測未來的一點。如果不知道業務，也就是相當我們不知道這些點的由來，那麼完全可以理解為這些點可能是地球軌跡中的一部分，或者其他，這樣的話，會做出不一樣的結論。
其實在數據分析上，往往也需要研究人員了解業務。在數據分析與數據挖掘領域，要想做好，那就先去獲取數據、學好業務，再說其他吧。
⑺ 數據挖掘如何建立模型
中心的重要參考。
1.與數據挖掘的過程模型CRISP-DM中的要求相比較，目前在數據中心建設過程中還存在一些問題，主要表現在以下幾個方面。
以需求分析代替了商業理解
在CRISP-DM過程模型中，「商業理解」的重點是根據商業目標的要求找出存在的商業問題，並把商業問題轉化為數據分析問題，這一過程主要回答了「為什麼要做？」的問題。而目前所做的「需求分析」往往是從業務問題出發並轉化成了數據分析問題，這一過程只回答了「怎麼做？」的問題。這就使得一些數據分析往往沒有什麼實際作用或者是作用不大，這主要就是因為業務問題解決的商業目標並不清晰。
2. 數據理解工作還不成系統
「數據理解」應該是一個獨立的過程，其在整個數據分析應用項目實施過程中非常重要。而在做數據中心建設項目的可行性研究時，只是很粗略地對源數據進行了一些了解，比如了解了源數據是來源於業務系統的資料庫還是手工編制的Excel文件，數據大致包含了什麼信息等，卻並沒有對源數據進行細致的分析。此外，對數據質量問題的分析在可行性研究階段根本尚未建立。因此，數據中心建設項目中分析主題的數學模型雖然建立了，但卻缺少足夠的數據支持，有時甚至是在項目實施後的階段才去了解源數據的情況，並倉促將源數據導入數據中心，也並未建立源數據准確、及時提供的保障機制，這就造成了數據分析應用中，數據質量較差、可信度很低的情況。
3. 數據准備不充分
在CRISP-DM過程模型中，「數據准備」也是一個獨立的過程，且需要與建立模型的過程互動，通過多次的數據准備，使數據能夠被所建立的模型使用。而目前，企業在數據中心的建設中，業務人員和數據中心建設人員並不熟悉業務系統資料庫中源數據的情況，也就無法對所需要的數據做准確的描述，而熟悉源數據的人員又不熟悉數據中心建設的需求，因此數據准備階段的工作量很大，協調成本也很高。
4. 模型評估機制未建立 目前，對模型的評估主要體現在檢查功能的實現情況，比如檢查所需要的報表、圖表、數據是否按要求建立。
⑻ 數據挖掘前景怎樣，職業迷茫中
數據挖掘就業的途徑從我看來有以下幾種，（注意：本文所說的數據挖掘不包括數據倉庫或資料庫管理員的角色）。
A：做科研(在高校、科研單位以及大型企業，主要研究演算法、應用等)
B：做程序開發設計（在企業做數據挖掘及其相關程序演算法的實現等）
C：數據分析師（在存在海量數據的企事業單位做咨詢、分析等）
數據挖掘從業人員需要掌握的技能：
數據分析師：需要有深厚的數理統計基礎，需要熟練使用主流的數據挖掘（或統計分析）工具 。從這個方面切入數據挖掘領域的話你需要學習《數理統計》、《概率論》、《統計學習基礎：數據挖掘、推理與預測 》、《金融數據挖掘》,《業務建模與數據挖掘》、《數據挖掘實踐 》等。
程序設計開發：主要是實現數據挖掘現有的演算法和研發新的演算法以及根據實際需要結合核心演算法做一些程序開發實現工作。要想扮演好這個角色，需要熟悉至少一門編程語言如（C,C++,Java,Delphi等）和資料庫原理和操作，對數據挖掘基礎課程有所了解。
做科研：這里的科研相對來說比較概括，屬於技術型的相對高級級別，也是前面兩者的歸宿，那麼相應的也就需要擁有前兩者的必備基礎知識。
現在各個公司對於數據挖掘崗位的技能要求偏應用多一些。目前市面上的崗位一般分為演算法模型、數據挖掘、數據分析三種。
應用及就業領域
當前數據挖掘應用主要集中在電信(客戶分析)，零售(銷售預測)，農業(行業數據預測)，網路日誌(網頁定製)，銀行(客戶欺詐)，電力(客戶呼叫)，生物(基因)，天體(星體分類)，化工，醫葯等方面。
當前它能解決的問題典型在於：資料庫營銷(Database Marketing)、客戶群體劃分(Customer Segmentation &Classification)、背景分析(Profile Analysis)、交叉銷售(Cross-selling)等市場分析行為，以及客戶流失性分析(Churn Analysis)、客戶信用記分(Credit Scoring)、欺詐發現(Fraud Detection)等等，在許多領域得到了成功的應用。
職業薪酬
就目前來看，和大多IT業的職位一樣，數據挖掘方面的人才在國內的需求工作也是低端飽和，高端緊缺。從BAT的招聘情況來看，數據挖掘領域相對來說門檻還是比較高的，但是薪酬福利也相對來說比較好，常見的比如騰訊、阿里都會給到年薪20W+。而厲害的資深演算法專家年薪百萬也是常有的事情，所以大家在演算法方面還是大有可能。另外隨著金融越來越互聯網化，大量的演算法工程師會成為以後互聯網金融公司緊缺的人才。
⑼ 請通俗的講一下什麼是數據挖掘
利用數據挖掘，我們還可以做非常多的事情。
1.發現數據項之間的相關性
比如我們拿到各個城市環境、人口、交通等數據，就可以通過相關性分析來看人均汽車保有量，和空氣質量各個指標之間的關系，從而定量化地幫助制定產業經濟和環保政策。比如要不要進行更嚴厲的限購，要不要收取為其的排放稅等等。
2.把數據對象進行聚類
比如我們知道大量的人在電子商務網路消費數據，我么就可以根據消費的特徵把他們聚成很多類，每一類人我們制定不同的營銷手段，從而能夠取得銷售量的提升。比如電信運營商對人群進行聚類，然後針對性地推出電話套餐。
3.把數據對象進行分類
當我們已經有了分類之後，來了一些新的數據之後，我們可以把他分到不同不同的類去。比如醫療影像上查看肺部的病灶，可能是肺結核、可能是早起肺癌，中晚期肺癌，可能是肺上的癤結，可能是癒合的病灶等等，來了一張新的片子，我們可以通過圖像處理，就把它分到不同的類別（當然這需要我們提前對很多片子的數據進行學習）。
4.預測缺失數據或者未來的數據
很多數據集中，比如生物數據，我們已知的知識全部數據集中的一小部分，這需要我們做一些事情去預測這些數據。還有一些，想大選、股票價格預測、河流徑流量預測、城市用電量預測等，這些就是對未來數據的預測。