高級(jí)軟考信息系統(tǒng)項(xiàng)目管理師知識(shí)點(diǎn)：數(shù)據(jù)挖掘

高級(jí)軟考信息系統(tǒng)項(xiàng)目管理師知識(shí)點(diǎn)：數(shù)據(jù)挖掘

廣義上說(shuō)，任何從數(shù)據(jù)庫(kù)中挖掘信息的過(guò)程都叫做數(shù)據(jù)挖掘。從這點(diǎn)看來(lái)，數(shù)據(jù)挖掘就是BI。但從技術(shù)術(shù)語(yǔ)上說(shuō)，數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining)指的是：源數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)清洗和轉(zhuǎn)換等成為適合于挖掘的數(shù)據(jù)集。數(shù)據(jù)挖掘在這種具有固定形式的數(shù)據(jù)集上完成知識(shí)的提煉，最后以合適的知識(shí)模式用于進(jìn)一步分析決策工作。從這種狹義的觀點(diǎn)上，我們可以定義：數(shù)據(jù)挖掘是從特定形式的數(shù)據(jù)集中提煉知識(shí)的過(guò)程。數(shù)據(jù)挖掘往往針對(duì)特定的數(shù)據(jù)、特定的問(wèn)題，選擇一種或者多種挖掘算法，找到數(shù)據(jù)下面隱藏的規(guī)律，這些規(guī)律往往被用來(lái)預(yù)測(cè)、支持決策。

現(xiàn)舉一個(gè)關(guān)聯(lián)銷(xiāo)售的案例。美國(guó)的超市有這樣的系統(tǒng)：當(dāng)你采購(gòu)了一車(chē)商品結(jié)賬時(shí)，售貨員小姐掃描完了你的產(chǎn)品后，計(jì)算機(jī)上會(huì)顯示出一些信息，然后售貨員會(huì)友好地問(wèn)體：我們有一種一次性紙杯正在促銷(xiāo)，位于F6貨架上，您要購(gòu)買(mǎi)嗎?這句話絕不是一般的促銷(xiāo)。因?yàn)橛?jì)算機(jī)系統(tǒng)早就算好了，如果你的購(gòu)物車(chē)中有餐巾紙、大瓶可樂(lè)和沙拉，則86%的可能性你要買(mǎi)一次性紙杯。結(jié)果是你說(shuō)：“啊，謝謝你，我剛才一直沒(méi)找到紙杯。”

這不是什么神奇的科學(xué)算命，而是利用數(shù)據(jù)挖掘中的關(guān)聯(lián)規(guī)則算法實(shí)現(xiàn)的系統(tǒng)。

每天，新的銷(xiāo)售數(shù)據(jù)會(huì)進(jìn)入挖掘模型，與過(guò)去N天的歷史數(shù)據(jù)一起被挖掘模型處理，得到當(dāng)前最有價(jià)值的關(guān)聯(lián)規(guī)則。同樣的算法，分析網(wǎng)上書(shū)店的銷(xiāo)售業(yè)續(xù)，計(jì)算機(jī)可以發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品之間的關(guān)聯(lián)以及關(guān)聯(lián)的強(qiáng)弱。

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