01 数据挖掘过程

典型数据挖掘应用的过程包含以下几个阶段。

1. 数据采集

数据采集工作可能是使用像传感器网络这样的专门硬件、手工录入的用户调查，或者如Web爬虫那样的软件工具来收集文档。虽然这个阶段与具体应用息息相关，但常常落在数据挖掘分析师们所考虑的范围之外，而这个阶段对数据挖掘过程也是至关重要的，因为这一阶段所做的选择会明显地影响整个数据挖掘过程。

采集阶段产生的数据通常会先存入数据库，广义上称为数据仓库，然后进行处理。

2. 特征提取和数据清洗

上述采集阶段得到的数据，其格式往往不适合直接进行处理。例如，采集来的数据可能是使用复杂编码的日志或自由格式的文档，并在许多情况下，各种类型的数据又任意地混合在一起，形成自由格式的文档。

要使这样的数据适合进一步加工，有必要把它们转化为对数据挖掘算法较为合适的格式，比如多维数据、时序数据或者半结构化数据等。

多维数据是最常见的格式，其不同的字段对应于可以称为特征、属性或维度的各种测量属性。抽取这些特征是数据挖掘的一个至关重要的阶段，而特征提取阶段通常与数据清洗阶段并行进行，以便估计或校正丢失的数据以及错误的数据。

另外，在许多情况下，数据可能从多个来源聚集而成，进行处理时需要把它们转换为统一的格式。上述过程的最终结果是一个有较好结构的数据集，可以由计算机程序有效地使用。在特征提取阶段之后，数据可以存回到数据库中用于进一步的处理。

3. 分析处理和算法

数据挖掘过程的最后一步是为处理过的数据设计有效的分析方法。在许多情况下，不太可能将手头的应用直接转化成一个标准的数据挖掘问题，比如转化成关联模式挖掘、聚类、分类以及异常检测这四个“超级问题”中的某一个。

但这四个超级问题具有很广泛的覆盖性，可以构成数据挖掘任务的基本模块，而大多数应用都能由这些作为基本模块的组件拼搭起来实现。

整个数据挖掘过程可由图1-1表示。请注意，图中的分析处理模块显示了对特定应用设计的、由多个基本模块组合而成的解决方案，这一部分依赖于分析师的技能。通常的做法是使用四个主要问题中的一个或多个作为基本模块来搭建。

需要承认的是，并非所有的数据挖掘应用都能用这四个主要问题来搭建解决方案，但许多应用可以这样解决，因此有必要给予这四个主要问题一个特殊的地位。下面我们使用一个有关推荐的应用实例来解释数据挖掘的整个过程。

考虑这样一个网上零售商的场景，此零售商保存了客户访问其网站的访问日志，还收集了客户的基本情况信息。假设网站的每个网页对应一个商品，客户访问一个网页可能表明对相应的商品感兴趣。零售商希望通过对客户的个人资料及其购买行为的分析，有针对性地给客户推荐商品。

解决问题的流程示例：分析师的第一步工作是收集两种不同来源的数据，其一是从该网站的日志系统中抽取的日志，其二是从零售商的数据库中抽取的客户个人资料。这里的一个难题就是这两种数据使用了非常不同的数据格式，放到一起处理很不容易。例如，一条日志可以以下面这种形式出现。

日志中可能包含成千上万个这种条目，上面这一条目显示IP地址为98.206.207.157的客户访问了productA.htm这一网页。要确认使用一个IP地址的客户是谁，可以通过之前的登录信息，或者通过网页的cookie记录，甚至直接通过IP地址本身，但这个确认过程可能充满噪声，不可能总是产生准确的结果。

作为数据清洗和提取过程的一部分，分析师还需要设计算法对不同的日志条目进行有效的过滤，以便只使用那些提供准确结果的数据段，因为原始日志中包含很多对零售商可能没有任何用处的额外信息。

在特征提取阶段，零售商决定从网页访问日志中提取特征，为每个客户创建一条记录，其中将每个商品设置为一个属性，记录此客户对相应商品网页的访问次数。

因此，这个特征抽取需要对每条原始日志进行处理，并将多条日志中抽取的特征进行聚合。之后在数据集成时，再将这些属性数据添加到零售商的客户数据库中去。这个客户数据库包含客户个人资料，倘若个人资料记录中缺少某些条目，则需要为其进行进一步的数据清洗。

最终，我们得到一个数据集，将客户个人资料的属性及客户对商品访问次数的属性整合在一起。

此时，分析师需要决定如何使用此清洗过的数据集，为客户提供推荐。分析师可以将类似的客户分成几类群体，并根据每类群体的购买行为提出推荐意见。

聚类分析在这里可以作为一个基本模块，用于确定类似客户的群体。对每一个客户，可以为其推荐该客户所在群体作为一个整体访问最多次的商品（这里指的是商品网页）。这个案例包含了一个完整的数据挖掘流程。

有许多优美的提供推荐的方法，它们在不同的情况下各有优劣，因此，整个数据挖掘过程是一门艺术，很大程度由分析师的技能所决定，而不完全由特定的技术或基本模块所左右，这种技能只能通过在不同应用需求下处理各类不同数据的实践中获得。

02 数据预处理阶段

数据预处理阶段也许是数据挖掘过程中最关键的一个阶段，然而，这个阶段很少得到应有的探讨，因为大部分数据挖掘讨论的重点放在了数据分析方面。这一阶段在数据采集后就开始，包括以下步骤。

1. 特征提取

分析师可能面临大量的原始文件、系统日志、商业交易，但几乎没有任何指导性的快速入门方法将这些原始数据转化为有意义的数据。这一步骤高度依赖于分析师的抽象能力，以找出与手头应用最相关的特征。

例如，在信用卡欺诈检测应用中，收费金额、重复频率以及位置信息往往是找出欺诈的有效指标，而许多其他特征信息也许就用处不大。因此，提取正确的特征往往是个技术活，需要对手头应用相关的领域有充分的了解。

2. 数据清洗

上述特征提取得到的数据中可能含有错误，也有些条目可能在采集及提取时丢失。因此，我们可能要丢弃一些含有错误的数据记录，或者对缺失的条目进行估计填充，并剔除数据中的不一致性。

3. 特征选择与转换

当数据维度很高时，很多数据挖掘算法就会失效。而且当数据维度很高时，数据噪声会增加，可能带来数据挖掘的错误。因此，需要使用一些方法，移除与应用无关的特征，或者将数据变换到一个新的维度空间中，使数据分析更容易进行。

另一个相关的问题是数据转换，将一些属性转换为另一种相同或类似数据类型的属性。比如将年龄数值转化成年龄段，可能对分析更有效也更便利。

数据清洗过程中通常需要使用对缺失数据进行估计的统计方法，此外，为确保挖掘结果的准确性，通常需要剔除错误的数据条目。

由于特征选择和数据转换高度依赖于具体的分析问题，不应视为数据预处理的一部分，甚至在某些情况下，特征选择可能与具体算法或方法紧密结合，以一种包装模型或嵌入模型的形式出现。但在一般情况下，会在应用具体挖掘算法之前执行特征选择阶段。

03 分析阶段

一个主要的挑战是每个数据挖掘应用都是独特的，很难为很多类应用打造出一个灵活的、可复用的挖掘技术。然而，我们发现有些数据挖掘方法在各类应用中反复出现，即所谓的“超级问题”或数据挖掘的基本模块。

怎样在特定的数据挖掘应用中使用这些基本方法很大程度上取决于分析师的技能和经验，所以虽然可以对这些基本模块进行很好的描述，但怎样在实际应用中使用它们，只能通过实践来学习。

常用的数据挖掘算法

数据挖掘算法是一类特殊的算法，用于分析数据和开发数据模型以识别有意义的模式。这些是机器学习算法的一部分。这些算法是通过各种编程实现的，比如R语言、Python和数据挖掘工具，以导出优化的数据模型。一些流行的数据挖掘算法，例如C4.5（决策树），K-均值用于聚类数据分析，朴素贝叶斯算法，支持向量机算法，Apriori算法用于时间序列数据挖掘。

这些算法是企业数据分析应用的一部分。这些算法基于数据集的统计和一些数学公式。

1.C4.5算法 (监督学习：分类：决策树)

数据挖掘工具分类器使用了一些结构。这些结构从训练数据集合中获取输入，每条数据都属于目标类别中的一个，并通过其固定属性集的值进行描述。输出分类器可以准确地预测它所属的级别。它使用决策树，其中第一个初始树是通过使用分治算法获得的。

假设S是一个类，树是用S中最常见的类型标记的叶子。可以使用基于一个属性选择一个测试，该属性具有两个或多个结果，而不是将该测试作为测试每项工作的根的一个分支。各个分支对应于子集S1、S2等，它们是每种情况的结果。C4.5允许有多个结果。C4.5在thorny 决策树中引入了一个替代公式，该公式由一系列规则组成，这些规则针对每个类进行分组。为了对案例进行分类，将满足条件的第一类命名为第一类。如果遇到无法分类的样本，则会为其指定为默认类别。C4.5规则集从初始决策树形成。C4.5通过多线程增强可扩展性。

2.k-均值算法 （非监督学习：聚类）

该算法是一种将给定数据集划分为用户指定数量的集群的简单方法。该算法适用于d维向量，d={xi | i=1，…N}，其中i是数据点。为了获得这些初始数据种子，必须对数据进行随机采样。这设置了一个解决方案，即对一小部分数据进行聚类，即数据的全局平均值k次。该算法可以与另一种描述非凸聚类的算法相结合。它从给定的对象集创建k个组。它通过聚类分析探索整个数据集。当它与不同的算法一起使用时，它比其他算法简单且速度更快。该算法主要被归类为半监督算法。除了指定集群的数量，它还可以在没有任何信息的情况下继续学习。它观察群体并学习。

3.朴素贝叶斯算法 （监督学习：分类）

该算法基于贝叶斯定理。该算法主要用于输入维数较高的情况。这个分类器可以很容易地计算出下一个可能的输出。可以在运行时添加新的原始数据，并提供更好的概率分类器。每个类都有一组已知的向量，旨在创建一个规则，允许在将来将对象分配给类。变量向量描述未来的事物。这是最舒适的算法之一，因为它易于构造，并且没有任何复杂的参数估计模式。它也可以很容易地应用于海量数据集。它不需要任何复杂的迭代参数估计方案，因此不熟练的用户可以理解为什么要进行分类。

4.支持向量机算法 （监督学习：分类/回归/排序）

如果用户想要稳健而准确的方法，那么必须尝试支持向量机算法。支持向量机主要用于学习分类、回归或排序函数。它是基于结构风险最小化和统计学习理论形成的。必须确定决策边界，这被称为超平面。它有助于实现类的最佳分离。支持向量机的主要工作是识别最大化两种类型之间的差异。边距定义为两种类型之间的空间量。超平面函数类似于直线方程，y=MX+b。支持向量机也可以扩展以执行数值计算。支持向量机利用核函数，使其在更高维上运行良好。这是一个有监督的算法，首先使用数据集让SVM知道所有类。一旦这样做了，SVM就可以对这些新数据进行分类。

5.Apriori算法 （无监督学习：序列模式）

Apriori算法被广泛用于从事务数据集中寻找频繁项集并导出关联规则。由于频繁项集的组合爆炸性，寻找频繁项集并不困难。一旦我们得到频繁项集，就可以为更大或相等的指定最小置信度生成关联规则。Apriori算法是一种利用候选集生成来帮助寻找常规数据集的算法。它假定项目集或存在的项目按字典顺序排序。引入Apriori后，数据挖掘的研究得到了特别的推动。它简单且易于实现。该算法的基本方法如下：

Join：整个数据库用于hoe frequent 1 项目集。

修剪：该项目集必须满足支持和信心，才能进入下一轮的2个 项目集。

重复：直到未达到预定义的大小，然后对每个itemset级别重复此操作。

结论：

以上这五种算法被广泛使用，其他算法也会帮助挖掘数据和学习。它集成了不同的技术，包括机器学习、统计学、模式识别、人工智能和数据库系统。所有这些都有助于分析大型数据集和执行其他数据分析任务。因此，它们是最有用、最可靠的分析算法。