高級軟考信息系統項目管理師知識點：數據挖掘

廣義上說，任何從數據庫中挖掘信息的過程都叫做數據挖掘。從這點看來，數據挖掘就是BI。但從技術術語上說，數據挖掘(Data Mining)指的是：源數據經過清洗和轉換等成為適合于挖掘的數據集。數據挖掘在這種具有固定形式的數據集上完成知識的提煉，最后以合適的知識模式用于進一步分析決策工作。從這種狹義的觀點上，我們可以定義：數據挖掘是從特定形式的數據集中提煉知識的過程。數據挖掘往往針對特定的數據、特定的問題，選擇一種或者多種挖掘算法，找到數據下面隱藏的規律，這些規律往往被用來預測、支持決策。

現舉一個關聯銷售的案例。美國的超市有這樣的系統：當你采購了一車商品結賬時，售貨員小姐掃描完了你的產品后，計算機上會顯示出一些信息，然后售貨員會友好地問體：我們有一種一次性紙杯正在促銷，位于F6貨架上，您要購買嗎?這句話絕不是一般的促銷。因為計算機系統早就算好了，如果你的購物車中有餐巾紙、大瓶可樂和沙拉，則86%的可能性你要買一次性紙杯。結果是你說：“啊，謝謝你，我剛才一直沒找到紙杯。”

這不是什么神奇的科學算命，而是利用數據挖掘中的關聯規則算法實現的系統。

每天，新的銷售數據會進入挖掘模型，與過去N天的歷史數據一起被挖掘模型處理，得到當前最有價值的關聯規則。同樣的算法，分析網上書店的銷售業續，計算機可以發現產品之間的關聯以及關聯的強弱。

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