需求是一切技术之母，管理和计算机技术的发展，促使数据挖掘技术的诞生。随着世界信息技术的迅猛发展，信息量也呈几何指数增长，如何从巨量、复杂的数据中获取有用的信息，成为了信息技术研究领域的一道新课题。在这样的背景下，数据挖掘技术诞生并成为了近年来的研究热点。机器学习、数据库技术和数理统计是数据挖掘的三个技术支柱。

今天，这些技术已经相当成熟，加上高性能关系数据库引擎和广泛的数据集成，让数据挖掘技术得到了广泛的实际应用。目前数据挖掘相关研究文献越来越多、可用技术也层出不穷，数据挖掘的理论体系正在形成，相信很快就会成为一种主流信息技术。当然，数据挖掘面向应用领域要做的事还很多，比如需要开发更多数据挖掘系统和产品，需要建立行业内的数据标准和通用挖掘平台，需要建立可交换信息和共享知识的通用数据仓库等。应该说，数据挖掘包含的内容很多，值得研究的方向也很多。但是，我们也注意到，就目前而言，注重多种策略和技术的集成，以及各个学科之间的相互渗透是目前的研究热点。传统机器学习技术一般使用研究者按照条件和结论事先组织好的数据，但是数据挖掘却需要面对现实的数据，通常具有不完整、带有噪音、数量大、甚至还不断增加等特点，因此传统机器学习方法需要改进后才能用于数据挖掘。所以，目前数据挖掘的研究重点应该是针对应用实践，综合借鉴交叉学科中的技术和方法，互相渗透，发现新的方法或进行多种策略和技术的集成。

1.2数据挖掘概念

数据挖掘，顾名思义就是指从大量的数据中提取人们所感兴趣的、事先不知道的、隐含在数据中的有用的信息和知识的过程，并且把这些知识用概念、规则、规律和模式等方式展示给用户，从而解决信息时代的“数据过量，知识不足”
的矛盾。 数据挖掘技术是从数据库中的知识发现KDD（Knowledge Discovery in
Database）的研究起步的，KDD是随着数据库开始存储了大量业务数据，并采用机器学习技术分析这些数据，挖掘这些数据背后的知识而发展起来的。随着KDD研究的深入，越来越多的研究人员进入这一领域。目前，大多数研究还是主要集中在数据挖掘的算法和应用上。事实上，人们往往不严格区分数据挖掘和数据库中的知识发现这两个概念，常常将两者混淆使用。一般在科学研究领域中称为KDD，而在工程应用领域则称为数据挖掘。数据挖掘是一门交叉学科，涉及到机器学习、统计学、人工智能、模式识别、数据库、信息检索、信息可视化和专家系统等多个领域。

 

2数据挖掘原理

2.1数据挖掘技术

数据挖掘任务主要有很多种，常见的有监督学习（或称为分类学习）、无监督学习（或称为聚类分析）、关联规则挖掘、预测、时序挖掘和偏差分析等等。

1.分类学习：分类就是找出一个类别的概念描述，它代表了这类数据的整体信息，即该类的内涵描述，并用这种描述来构造模型，一般用规则或决策树模式表示。分类是利用训练数据集通过一定的算法模型而求得分类规则。分类可被用于规则描述和预测。目前比较常见的分类算法有K最近邻居算法（K
Nearest Neighbor Algorithm）、决策树算法、贝叶斯分类和支持向量机算法（Support Vector
Machine）等等。

2.聚类分析：聚类就是把数据按照相似性归纳成若干类别，同一类中的数据彼此相似，不同类中的数据相异。聚类分析可以建立宏观的概念，发现数据的分布模式，以及可能的数据属性之间的相互关系。目前常见的聚类算法有基于划分的算法、基于层次的算法、基于密度算法和基于网格的算法等等。

3.关联规则：关联规则挖掘是描述两个或两个以上变量的取值之间存在某种规律性，就称为关联。数据关联是数据库中存在的一类重要的、可被发现的知识。关联分为简单关联、时序关联和因果关联。关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网。一般用支持度和可信度两个阈值来度量关联规则的相关性，还不断引入兴趣度、相关性等参数，使得所挖掘的规则更符合需求。

4.预测：预测是利用历史数据找出变化规律，建立模型，并由此模型对未来数据的种类及特征进行预测。预测关心的是精度和不确定性，通常采用预测方差来度量。预测的主要方法有统计学中的回归分析等等。

5.时序模式：时序模式是指通过时间序列搜索出的重复发生概率较高的模式。与回归一样，它也是用已知的数据预测未来的值，但这些数据的区别是变量所处时间的不同。

6.偏差分析：在偏差中包括很多有用的知识，数据库中的数据存在很多异常情况，发现数据库中数据存在的异常情况是非常重要的。偏差检验的基本方法就是寻找观察结果与参照之间的差别。

2.2数据挖掘过程