数据挖掘 - 应用程序和趋势
数据挖掘广泛应用于各个领域。 当今有许多商业数据挖掘系统可用，但该领域仍存在许多挑战。 在本教程中，我们将讨论数据挖掘的应用和趋势。
数据挖掘应用程序
这是数据挖掘广泛使用的领域列表 −
- 财务数据分析
- 零售业
- 电信行业
- 生物数据分析
- 其他科学应用
- 入侵检测
财务数据分析
银行金融行业的财务数据普遍可靠、质量较高，有利于系统化的数据分析和数据挖掘。 部分典型案例如下 −
设计和构建用于多维数据分析和数据挖掘的数据仓库。
贷款支付预测和客户信用政策分析。
对客户进行分类和聚类，以进行有针对性的营销。
零售业
数据挖掘在零售行业有很大的应用，因为它从销售、客户购买历史、货物运输、消费和服务中收集大量数据。 由于网络的日益便利、可用性和普及，收集的数据量自然会继续快速增长。
零售行业的数据挖掘有助于识别客户购买模式和趋势，从而提高客户服务质量以及良好的客户保留率和满意度。 以下是零售行业数据挖掘的示例列表 −
基于数据挖掘的优势设计和构建数据仓库。
销售、客户、产品、时间、地域多维度分析。
销售活动有效性分析。
客户保留。
产品推荐和项目交叉引用。
电信行业
如今，电信行业是最新兴的行业之一，提供传真、寻呼机、移动电话、互联网信使、图像、电子邮件、网络数据传输等各种服务。由于新的计算机和通信技术的发展，电信业正在迅速扩张。 这就是为什么数据挖掘对于帮助和理解业务变得非常重要的原因。
电信行业的数据挖掘有助于识别电信模式、捕获欺诈活动、更好地利用资源并提高服务质量。 以下是数据挖掘改善电信服务的示例列表 −
电信数据的多维分析。
欺诈模式分析。
识别异常模式。
多维关联和顺序模式分析。
移动电信服务。
可视化工具在电信数据分析中的使用。
生物数据分析
近年来，我们看到基因组学、蛋白质组学、功能基因组学和生物医学研究等生物学领域的巨大发展。 生物数据挖掘是生物信息学的一个非常重要的组成部分。 以下是数据挖掘有助于生物数据分析的几个方面 −
异构、分布式基因组和蛋白质组数据库的语义集成。
比对、索引、相似性搜索和比较分析多个核苷酸序列。
结构模式的发现以及遗传网络和蛋白质途径的分析。
关联和路径分析。
遗传数据分析中的可视化工具。
其他科学应用
上面讨论的应用程序倾向于处理相对较小且同质的数据集，统计技术适合这些数据集。 从地球科学、天文学等科学领域收集了大量数据。由于气候和生态系统建模、化学工程、流体动力学等各个领域的快速数值模拟，正在生成大量数据集。 以下是数据挖掘在科学应用领域的应用。 −
- 数据仓库和数据预处理。
- 基于图的挖掘。
- 可视化和特定领域的知识。
入侵检测
入侵是指威胁网络资源的完整性、机密性或可用性的任何类型的行为。 在这个互联的世界中，安全已成为主要问题。 随着互联网使用的增加以及入侵和攻击网络的工具和技巧的可用性促使入侵检测成为网络管理的关键组成部分。 以下是数据挖掘技术可以应用于入侵检测的领域列表 −
开发用于入侵检测的数据挖掘算法。
关联和相关性分析、聚合，以帮助选择和构建区分属性。
流数据分析。
分布式数据挖掘。
可视化和查询工具。
数据挖掘系统产品
有许多数据挖掘系统产品和特定领域的数据挖掘应用程序。 新的数据挖掘系统和应用程序被添加到以前的系统中。 此外，我们还在努力标准化数据挖掘语言。
选择数据挖掘系统
数据挖掘系统的选择取决于以下特征 −
数据类型 − 数据挖掘系统可以处理格式化文本、基于记录的数据和关系数据。 数据还可以是 ASCII 文本、关系数据库数据或数据仓库数据。 因此，我们应该检查数据挖掘系统可以处理的具体格式。
系统问题 − 我们必须考虑数据挖掘系统与不同操作系统的兼容性。 一个数据挖掘系统可能只在一种操作系统上运行，也可能在多个操作系统上运行。 还有一些数据挖掘系统提供基于 Web 的用户界面并允许 XML 数据作为输入。
数据源 − 数据源是指数据挖掘系统运行的数据格式。 某些数据挖掘系统可能仅适用于 ASCII 文本文件，而其他系统则适用于多个关系源。 数据挖掘系统还应支持 ODBC 连接或用于 ODBC 连接的 OLE DB。
数据挖掘功能和方法 − 有些数据挖掘系统只提供分类等一种数据挖掘功能，而有些则提供多种数据挖掘功能，例如概念描述、发现驱动的OLAP分析、关联挖掘、关联分析、统计分析、分类、预测、聚类、异常值等。 分析、相似性搜索等
将数据挖掘与数据库或数据仓库系统耦合 − 数据挖掘系统需要与数据库或数据仓库系统耦合。 耦合的组件被集成到统一的信息处理环境中。 下面列出了联轴器的类型 −
- 无耦合
- 松耦合
- 半紧耦合
- 紧耦合
可扩展性 − 数据挖掘存在两个可扩展性问题 −
行(数据库大小)可扩展性 − 当数据挖掘系统的数量或行数扩大 10 倍时，就被认为是行可扩展的。 执行一次查询的时间不超过10次。
列(维度)可扩展性 − 如果挖掘查询执行时间随着列数线性增加，则数据挖掘系统被认为是列可扩展的。
可视化工具 − 数据挖掘中的可视化可以分为以下几类 −
- 数据可视化
- 挖掘结果可视化
- 采矿过程可视化
- 可视化数据挖掘
数据挖掘查询语言和图形用户界面 − 易于使用的图形用户界面对于促进用户引导的交互式数据挖掘非常重要。 与关系数据库系统不同，数据挖掘系统不共享底层数据挖掘查询语言。
数据挖掘的趋势
数据挖掘概念仍在不断发展，以下是我们在该领域看到的最新趋势 −
应用探索。
可扩展的交互式数据挖掘方法。
数据挖掘与数据库系统、数据仓库系统和网络数据库系统的集成。
数据挖掘查询语言标准化。
可视化数据挖掘。
挖掘复杂类型数据的新方法。
生物数据挖掘。
数据挖掘和软件工程。
网络挖掘。
分布式数据挖掘。
实时数据挖掘。
多数据库数据挖掘。
数据挖掘中的隐私保护和信息安全。
