数据挖掘文章专栏
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应用
数据挖掘技术可以为决策、过程控制、信息管理和查询处理等任务提供服务，一个有趣的应用范例是“尿布与啤酒”的故事。为了分析哪些商品顾客最有可能一起购买，一家名叫 WalMart的公司利用自动数据挖掘工具，对数据库中的大量数据进行分析后，意外发现，跟尿布一起购买最多的商品竟是啤酒。为什么两件风马牛不相及的商品会被人一起购买？原来，太太们常叮嘱她们的丈夫，下班后为小孩买尿布，而丈夫们在买尿布后又随手带回了两瓶啤酒。既然尿布与啤酒一起购买的机会最多，商店就将它们摆放在一起，结果，尿布与啤酒的销售量双双增长。这里，数字挖掘技术功不可没。一般来说，数据挖掘的应用有，电信：流失；银行：聚类（细分）,交叉销售；百货公司/超市：购物篮分析（关联规则）；保险：细分，交叉销售，流失（原因分析）；信用卡： 欺诈探测，细分；电子商务：网站日志分析；税务部门：偷漏税行为探测；警察机关：犯罪行为分析；医学：医疗保健。具体如下：
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基于Internet的全球信息系统的发展使我们拥有了前所未有的丰富数据。大量信息在给人们带来方便的同时也带来了一大堆问题：第一是信息过量，难以消化；第二是信息真假难以辨识；第三是信息安全难以保证；第四是信息形式不一致，难以统一处理。数据丰富、知识贫乏已经成为一个典型问题。Data Mining（数据挖掘）的目的就是有效地从海量数据中提取出需要的答案，实现“数据-〉信息-〉知识-〉价值”的转变过程。
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分类是数据挖掘中的一个重要课题。分类的目的是学会一个分类函数或分类模型（也常常称作分类器），该模型能把数据库中的数据项映射到给定类别中的某一个。分类可用于提取描述重要数据类的模型或预测未来的数据趋势。
分类可描述如下：输入数据，或称训练集（training set）是一条条记录组成的。每一条记录包含若干条属性（attribute），组成一个特征向量。训练集的每条记录还有一个特定的类标签（类标签）与之对应。该类标签是系统的输入，通常是以往的一些经验数据。一个具体样本的形式可为样本向量：(v1,v2,…,…vn:c)。在这里vi表示字段值，c表示类别。
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