R語言數(shù)據(jù)挖掘?qū)崙?zhàn)（1）

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一、數(shù)據(jù)挖掘基礎

數(shù)據(jù)挖掘：從數(shù)據(jù)中“淘金”，從大量數(shù)據(jù)（包括文本）中挖掘出隱含的、未知的、對決策有潛在價值的關(guān)系、模式和趨勢，并用這些知識和規(guī)則建立用于決策支持的模型，提供預測性決策支持的方法、工具和過程。

數(shù)據(jù)挖掘的任務

利用分類與預測、聚類分析、關(guān)聯(lián)規(guī)則、時序模式、偏差檢測、智能推薦等方法，幫助企業(yè)提取數(shù)據(jù)中蘊含的商業(yè)價值，提高企業(yè)的競爭力。

數(shù)據(jù)挖掘建模過程

定義挖掘目標，即決定到底想干什么？

數(shù)據(jù)取樣。抽取一個與挖掘目標相關(guān)的樣本數(shù)據(jù)子集。抽取數(shù)據(jù)的標準：一是相關(guān)性，二是可靠性，三是有效性。衡量取樣數(shù)據(jù)質(zhì)量的標準包括：（1）資料完整無缺，各類指標項齊全；（2）數(shù)據(jù)準確無誤，反映的都是正常（而不是異常）狀態(tài)下的水平。常見抽樣方法有：隨機抽樣、等距抽樣、分層抽樣、從起始順序抽樣、分類抽樣等。

數(shù)據(jù)探索。數(shù)據(jù)探索和預處理的目的是保證樣本數(shù)據(jù)的質(zhì)量、從而為保證模型質(zhì)量奠定基礎。常用數(shù)據(jù)探索方法有：異常值分析、缺失值分析、相關(guān)性分析、周期性分析等。

數(shù)據(jù)預處理。當采樣數(shù)據(jù)維度過大時，如何進行降維處理、缺失值處理等都是數(shù)據(jù)預處理要解決的問題。常用的數(shù)據(jù)預處理方法包括：數(shù)據(jù)篩選、數(shù)據(jù)變量轉(zhuǎn)換、缺失值處理、壞數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)標準化、主成分分析、屬性選擇、數(shù)據(jù)規(guī)約等。

挖掘建模。本次建模屬于數(shù)據(jù)挖掘應用中哪類問題（分類、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則、時序模式或智能推薦），選用哪種算法進行模型構(gòu)建？

模型評價。從這些模型中自動找出一個最好的模型，根據(jù)業(yè)務對模型進行解釋和應用。

常用數(shù)據(jù)挖掘建模工具

（1）R。

R是一種為統(tǒng)計計算和圖形顯示而設計的語言環(huán)境，是貝爾實驗室的Rick Becker、John Chambers和Allan Wilks開發(fā)的S語言的一種實現(xiàn)。

（2）Python。

Python是一門簡單易學且功能強大的編程語言，擁有高效的高級數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，并且能夠用簡單而又高效的方式進行面向?qū)ο缶幊獭?/font>

（3）SAS Enterprise Miner

Enterprise Miner(EM)是SAS推出的一個集成的數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)，允許使用和比較不同的技術(shù)，同時還集成了復雜的數(shù)據(jù)庫管理軟件。

（4）IBM SPSS Modeler

它封裝了最先進的統(tǒng)計學和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，來獲得預測知識并將相應的決策方案部署到現(xiàn)有的業(yè)務系統(tǒng)和業(yè)務過程中。擁有直觀的操作界面、自動化的數(shù)據(jù)準備和成熟的預測分析模型。

（5）SQL Server

Microsoft的SQL Server中集成了數(shù)據(jù)挖掘組件——Analysis Servers。在SQL Server 2008中提供了決策樹算法、聚類分析算法、Naive Bayes算法、關(guān)聯(lián)規(guī)則算法、時序算法、神經(jīng)網(wǎng)絡算法、線性回歸算法等9中常用的數(shù)據(jù)挖掘算法。但是平臺移植性相對較差。

（6）MATLAB

MATLAB是美國Mathworks公司開發(fā)的應用軟件，具備強大的科學及工程計算能力，它不但具有以矩陣計算為基礎的強大數(shù)學計算能力和分析能力，而且還具有豐富的可視化圖形表現(xiàn)功能和方便的程序設計能力。

（7）WEKA

WEKA(Waikato Environment for Knowledge Analysis)是一款知名度較高的開源機器學習和數(shù)據(jù)挖掘軟件。

（8）TipDM

TipDM(頂尖數(shù)據(jù)挖掘平臺)使用Java語言開發(fā)，能從各種數(shù)據(jù)源獲取數(shù)據(jù)，建立多種數(shù)據(jù)挖掘模型。目前已集成數(shù)十種預測算法和分析技術(shù)，基本覆蓋了國內(nèi)外主流挖掘系統(tǒng)支持的算法。

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文章標題：R語言數(shù)據(jù)挖掘?qū)崙?zhàn)系列（1）-創(chuàng)新互聯(lián)
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