資料探勘 - 應用與趨勢

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資料探勘廣泛應用於各個領域。目前有很多商業資料探勘系統可用，但該領域仍面臨許多挑戰。在本教程中，我們將討論資料探勘的應用和趨勢。

資料探勘應用

以下是資料探勘廣泛應用的領域列表：

• 金融資料分析
• 零售行業
• 電信行業
• 生物資料分析
• 其他科學應用
• 入侵檢測

金融資料分析

銀行和金融行業中的金融資料通常可靠且高質量，這有利於系統的資料分析和資料探勘。一些典型的案例如下：

• 為多維資料分析和資料探勘設計和構建資料倉庫。

• 貸款還款預測和客戶信用政策分析。

• 對客戶進行分類和聚類以進行目標營銷。

• 檢測洗錢和其他金融犯罪。

零售行業

資料探勘在零售業有著廣泛的應用，因為它收集了大量關於銷售、客戶購買歷史、商品運輸、消費和服務的 資料。由於網路的易用性、可用性和普及性不斷提高，所收集的資料量自然會繼續快速增長。

零售業中的資料探勘有助於識別客戶購買模式和趨勢，從而提高客戶服務質量，提升客戶留存率和滿意度。以下是零售業資料探勘示例列表：

• 基於資料探勘的優勢設計和構建資料倉庫。

• 對銷售、客戶、產品、時間和地區的 多維分析。

• 分析銷售活動的效果。

• 客戶留存。

• 產品推薦和專案交叉引用。

電信行業

如今，電信行業是發展最迅速的行業之一，提供傳真、尋呼機、手機、網際網路信使、影像、電子郵件、網路資料傳輸等各種服務。由於新型計算機和通訊技術的發展，電信行業正在迅速擴張。這就是資料探勘變得非常重要以幫助理解業務的原因。

電信行業中的資料探勘有助於識別電信模式、發現欺詐活動、更好地利用資源並提高服務質量。以下是資料探勘改進電信服務的一些示例：

• 電信資料的 多維分析。

• 欺詐模式分析。

• 識別異常模式。

• 多維關聯和順序模式分析。

• 移動電信服務。

• 在電信資料分析中使用視覺化工具。

生物資料分析

近年來，我們在基因組學、蛋白質組學、功能基因組學和生物醫學研究等生物學領域看到了巨大的增長。生物資料探勘是生物資訊學的一個非常重要的組成部分。以下是資料探勘對生物資料分析的貢獻方面：

• 異構、分散式基因組和蛋白質組資料庫的語義整合。

• 比對、索引、相似性搜尋和多個核苷酸序列的比較分析。

• 發現結構模式和分析基因網路和蛋白質通路。

• 關聯和路徑分析。

• 基因資料分析中的視覺化工具。

其他科學應用

上述討論的應用傾向於處理相對較小且同質的資料集，為此統計技術是合適的。地球科學、天文學等科學領域已經收集了海量資料。由於氣候和生態系統建模、化學工程、流體動力學等各個領域的快速數值模擬，正在生成大量資料集。以下是資料探勘在科學應用領域的應用：

• 資料倉庫和資料預處理。
• 基於圖的挖掘。
• 視覺化和領域特定知識。

入侵檢測

入侵是指任何威脅網路資源的完整性、機密性或可用性的行為。在這個互聯的世界中，安全已成為主要問題。網際網路使用量的增加以及入侵和攻擊網路的工具和技巧的可用性，促使入侵檢測成為網路管理的關鍵組成部分。以下是資料探勘技術可用於入侵檢測的領域列表：

• 開發用於入侵檢測的資料探勘演算法。

• 關聯和相關性分析、聚合，以幫助選擇和構建區分屬性。

• 流資料分析。

• 分散式資料探勘。

• 視覺化和查詢工具。

資料探勘系統產品

有很多資料探勘系統產品和特定領域的資料探勘應用程式。新的資料探勘系統和應用程式正在新增到以前的系統中。此外，正在努力標準化資料探勘語言。

選擇資料探勘系統

資料探勘系統的選擇取決於以下功能：

• 資料型別 - 資料探勘系統可以處理格式化文字、基於記錄的資料和關係資料。資料也可以是 ASCII 文字、關係資料庫資料或資料倉庫資料。因此，我們應該檢查資料探勘系統可以處理的確切格式。

• 系統問題 - 我們必須考慮資料探勘系統與不同作業系統的相容性。一個數據挖掘系統可能只在一個作業系統上執行，也可能在多個作業系統上執行。還有一些資料探勘系統提供基於 Web 的使用者介面並允許 XML 資料作為輸入。

• 資料來源 - 資料來源指的是資料探勘系統將執行的資料格式。一些資料探勘系統可能只在 ASCII 文字檔案上工作，而其他系統則在多個關係源上工作。資料探勘系統還應支援 ODBC 連線或用於 ODBC 連線的 OLE DB。

• 資料探勘功能和方法 - 有些資料探勘系統只提供一個數據挖掘功能，例如分類，而有些則提供多個數據挖掘功能，例如概念描述、發現驅動的 OLAP 分析、關聯挖掘、關聯分析、統計分析、分類、預測、聚類、異常值分析、相似性搜尋等。

• 將資料探勘與資料庫或資料倉庫系統耦合 - 資料探勘系統需要與資料庫或資料倉庫系統耦合。耦合的元件整合到統一的資訊處理環境中。以下是列出的耦合型別：

  • 無耦合
  • 鬆散耦合
  • 半緊密耦合
  • 緊密耦合

• 可擴充套件性 - 資料探勘中存在兩個可擴充套件性問題：

  • 行（資料庫大小）可擴充套件性 - 當行數擴大 10 倍時，資料探勘系統被認為是行可擴充套件的。執行查詢所需的時間不會超過 10 倍。

  • 列（維度）可擴充套件性 - 如果挖掘查詢執行時間隨列數線性增加，則資料探勘系統被認為是列可擴充套件的。

• 視覺化工具 - 資料探勘中的視覺化可分類如下：

  • 資料視覺化
  • 挖掘結果視覺化
  • 挖掘過程視覺化
  • 視覺資料探勘

• 資料探勘查詢語言和圖形使用者介面 - 易於使用的圖形使用者介面對於促進使用者引導的互動式資料探勘非常重要。與關係資料庫系統不同，資料探勘系統不共享底層資料探勘查詢語言。

資料探勘趨勢

資料探勘概念仍在發展，以下是我們在該領域看到的最新趨勢：

• 應用探索。

• 可擴充套件的互動式資料探勘方法。

• 將資料探勘與資料庫系統、資料倉庫系統和 Web 資料庫系統整合。

• 資料探勘查詢語言的標準化。

• 視覺資料探勘。

• 挖掘複雜型別資料的新方法。

• 生物資料探勘。

• 資料探勘和軟體工程。

• 網路挖掘。

• 分散式資料探勘。

• 即時資料探勘。

• 多資料庫資料探勘。

• 資料探勘中的隱私保護和資訊安全。