数据挖掘的常见方法
基本概念
数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。确切地说，作为一门广义的面向应用的交叉学科，数据挖掘集成了许多学科中成熟的工具和技术，包括数据仓库技术、统计学、机器学习、模型识别、人工智能、神经网络等等。
过程模型
对企业来说，数据挖掘就是在“数据矿山”中找到蕴藏的“知识金块”，帮助企业减少不必要投资的同时提高资金回报。目前应用最为广泛的数据挖掘过程模型是CRISP-DM（跨行业数据挖掘过程标准，Cross-IndustryStandard Process for Data Mining）。CRISP-DM将整个数据挖掘期分为6个阶段：商业理解（BusinessUnderstanding）、数据理解（DataUnderstanding）、数据准备（Data preparation）、建模（Modeling）、评估（Evaluation）、布署（Deployment）。CRISP-DM数据挖掘过程模型如下图：
常用方法
数据挖掘中大部分方法都不是专为解决某个问题而特制的，方法之间也不互相排斥。不能说一个问题一定要采用某种方法，别的就不行。一般来说，针对某个特定的数据分析课题，并不存在所谓的最好的方法，在最终决定选取哪种模型或方法之前，各种模型都试一下，然后再选取一个较好的。各种方法在不同的数据环境中，优劣会有所不同。
数据挖掘的方法主要有：关联分析、聚类分析、预测、时序模式分析和偏差分析等。
常见和应用最广泛的算法和模型有：
1、传统统计方法：抽样技术、多元统计分析和统计预测方法等。
2、可视化技术：用图表等方式把数据特征直观地表述出来。
3、决策树：利用一系列规则划分，建立树状图，用树形结构来表示决策集合，可用于分类和预测，常用的算法有CART、CHAID、ID3、C4.5、C5.0等。
4、人工神经网络：模拟人的神经元功能，从结构上模仿生物神经网络，经过输入层、隐藏层、输出层等，对数据进行调整、计算，最后得到结果，是一种通过训练来学习的非线性预测模型，可以完成分类、聚类、特征挖掘、回归分析等多种数据挖掘任务。
5、遗传算法：基于自然进化理论，在生物进化的概念基础上设计的一种优化技术，它包括基因组合、交叉、变异和自然选择等一系列过程，通过这些过程以达到优化的目的，模拟基因联合、突变、选择等过程的一种优化技术。
6、关联规则挖掘算法：关联规则是描述数据之间存在关系的规则，形式为“A1∧A2∧…∧An→B1∧B2∧…∧Bn”。一般分为两个步骤：第一步，求出频繁数据项集；第二步，用频繁数据项集产生关联规则。
7、最近邻技术：这种技术通过已辨别历史记录的组合来辨别新的记录，它可以用来做聚类和偏差分析。
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