数据挖掘基本任务

数据挖掘主要做什么?换而言之，数据挖掘主要解决什么问题呢?这些问题，可以归结为数据挖掘的基本任务。

数据挖掘的基本任务包括分类与预测、聚类分析、关联规则、奇异值检测和智能推荐等。通过完成这些任务，发现数据的价值，指导商业抉择，带来商业新价值。

关于这些基本任务，简单描述如下。实际上对每个基本任务，可以看做是数据挖掘所能解决问题的一种类型。对于每个任务，可以从其定义、方法、评价和应用四个方面来认识。

分类与预测，一种基于类标号的学习方式，这种类标号若是离散的，属于分类问题;若是连续的，属于预测问题，或者称为回归问题。从广义上来说，不管是分类，还是回归，都可以看做是一种预测，差异就是预测的结果是离散的还是连续的。

聚类分析，就是“物以类聚，人以群分”在原始数据集中的运用，其目的是把原始数据聚成几类，从而使得类内相似度高，类间差异性大。

关联规则，数据挖掘可以用来发现规则，关联规则属于一种非常重要的规则，即通过数据挖掘方法，发现事务数据背后所隐含的某一种或者多种关联，从而利用这些关联来指导商业决策和行为。

奇异值检测，根据一定准则识别或者检测出数据集中的异常值，所谓异常值就是和数据集中的绝大多数据表现不一致。

智能推荐，这是数据挖掘一个很活跃的研究和应用领域，在各大电商网站中都会有各种形式推荐，比方说同类用户所购买的产品，与你所购买产品相关联的产品等。

对于每一种基本任务，除了了解它们具体可以做什么，重要的是要学习每一个任务有哪些行之有效的方法。举个例子来说，分类与预测，常用的方法有决策树、神经网络、最近邻、朴素贝叶斯、支持向量机、随机森林等，因而对于这些典型的方法具体原理是什么，怎么使用，各自有着什么样的特点，都应该深入地理解，接下来就是针对特定数据挖掘问题，思考其属于哪一种类型的任务，然后根据任务的具体特点，选择合适的方法来处理，并且对基于各种方法所建立的数据挖掘模型，要进行客观地评估，已选择最佳模型。

对于每一个基本任务具体有哪些方法，我会在后续进行总结。在这里，仅是说说数据挖掘主要解决什么问题，至于对于这些问题具体怎么来解决，针对每一种类型，会在后续的文章中逐一说来。

最后，借用这一段话收尾“数据就是21世纪的原油，需要加工才能产生价值。我们用数据做什么?怎样带来价值?目前常见的大概有五个方向：预测，推荐，问题识别，个性化，以及参考。预测，尤其是近期预测，以Google Flu Trends为代表，结合历史数据推断近期是否会爆发流感。内容推荐，以Netflix为代表，他们当时为电影评分推荐引擎专门设置了一个奖项。问题识别，如城市堵车问题，有一家叫做Inrix的公司在37个国家提供实时交通信息。个性化，以LinkedIn的Economic Graph为代表。公共参考这一块，我很欣赏的一个非盈利组织DataKind做得很不错，他们在全球很多国家都提供数据点，涉及饥饿问题、气候问题等。另外美国政府在数据这方面也有很大投入，他们聘请了DJ Patil作为首席数据科学家，也建立了data.gov网站公布很多政务信息。”

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