數據范文10篇

摘要：隨著現代科技的快速發展，自動化和信息化成為技術應用的主要特征，遙感技術作為大數據背景下獲取數據資源的重要途徑，其在社會經濟發展中的應用也越來越廣泛。隨著遙感技術的不斷創新，其獲取的數據在規模上不斷擴大，在類型上逐漸多元，而這必然會對大數據的自動分析與挖掘提出更高的要求?；诖?，本文從遙感大數據的內容出發，對數據自動分析和挖掘技術進行簡要分析，以探索我國遙感大數據的發展方向。

關鍵詞：遙感大數據；自動分析；數據挖掘

1遙感大數據

近年來在計算機技術和網絡技術不斷深入發展的背景下，在虛擬空間中生成的數據規模也不斷擴大，社交平臺、搜索引擎、電商平臺、移動APP、安全監控、衛星檢測等系統都在不停地產生數據，據國際數據咨詢公司預測，到2020年全球數據總量將達到40ZB，這一龐大的數據規模是難以想象的，而其中蘊藏的應用價值也是不可估量的。遙感大數據是大數據資源的重要構成，隨著人類探索空間的拓展，利用衛星技術實現對地觀測已經成為資源探索、城市規劃、地形觀測等工作的必然要求，利用遙感衛星技術實現對數據的生成與收集則是遙感大數據形成的關鍵。與普通的大數據特征一致，遙感大數據包括衛星在對地觀測中形成的不同成像方式、不同波段和分辨率的數據信息，這些信息絕大部分并不具備單一的分析價值，但是在數據達到一定規模后，其分析價值也會呈基數增長。

從目前我國遙感大數據的自動分析與挖掘情況來看，其數據應用技術的發展難以與數據生成規模相符。例如傳感器的設計依然停留在單一階段，缺乏對多元遙感數據的篩選與判斷，從數據到數據的傳播，使得大數據的知識內容十分稀薄，同時不斷擴大的數據規模，浪費了一定的存儲空間，影響了數據的開發與運用。在大數據分析中，數據的應用價值不僅僅在于規模大，還在于類型全，對于遙感大數據而言，高密度、多時相、全方位、多層次的數據類型能夠全面反映隱藏在數據背后的地理學、社會學、管理學等信息，而對這些深層次信息的挖掘，就是遙感大數據自動分析技術與挖掘技術突破瓶頸，實現科學研究應用價值的關鍵。

2遙感大數據自動分析

［摘要］隨著保險數據規模的急劇增長，如何依靠數據治理策略，有效地降低保險大數據的維護成本，進而充分彰顯保險數據的實際價值，已成為保險領域的熱門研究話題。本文在對當前保險行業數據系統缺陷分析的基礎上，給出了保險大數據環境下的數據治理框架范式。該框架范式包含了針對保險大數據的數據治理、數據監控、數據應用等方面，這對保險領域大數據治理體系的建立有著重要的理論意義和現實價值。在此基礎上，進一步分析了人工智能方法在該數據治理框架下的應用前景。

［關鍵詞］大數據；保險領域；數據治理；數據質量；人工智能

隨著移動互聯網等技術的迅猛發展，絕大多數保險企業都上線投入并運行了與自身管理相關的業務系統，這些線上保險業務系統在輔助保險人和后臺管理人員工作效率方面都取得了顯著的成效。然而，伴隨著數據規模的急劇增長，各類不完善數據（如不確定、不精確、沖突、不真實）的存在，使得保險企業對于商業保險數據的有效挖掘和深度分析舉步維艱。為此，針對保險大數據的治理理念應運而生。保險企業能夠通過數據治理加強數據的管理，提升數據的質量，充分地挖掘保險商業數據的價值［1］。

一、保險大數據治理的框架

伴隨著線上線下保險業務的飛速發展，保險企業所搜集的數據普遍存在著各級信息子系統間的數據規范和標準不一致等問題，致使內部管控與監管、外部服務與監控間的協同性問題越來越突出，具體表現在如下幾方面：（1）缺乏一致的數據格式，進而導致保險企業系統內部對各渠道獲取的數據難以形成一致的表述；（2）各地區保險業務數據本身的真實性、準確性、可靠性等方面無法保障；（3）保險企業自身的數據治理系統不完備，難以實現對時序性保險數據質量的有效監控；（4）商業保險數據本身的隱私性、安全性難以有效保障［2］。為了有效解決這些問題，針對保險大數據的數據治理框架的提出顯得尤為迫切。保險大數據的治理系統本身就是一個匯集數據管理、數據質量提升和數據應用為一體的系統。該系統能夠通過構建有效的數據管理規范、方法與機制，使保險企業收集的業務數據等依據規范進行存儲，并通過相應監控手段進行調整與質量提升，從而最大化程度地實現保險商業數據的價值。正因為數據治理對于保險行業的重要性，2018年5月，銀保監會印發了《銀行業金融機構數據治理指引的通知》（銀保監發〔2018〕22號），從國家層面開啟了數據治理的發展新趨勢［3］。數據治理的概念越來越受到了國家、行業、企業的多方關注，目前已然成為大數據生態產業中的重要構成因素。本文從實際應用考慮，將大數據治理系統的主要構成繪制于圖1所示。從圖1中可以看出，保險數據治理本身就是一個系統性問題，為了能夠更高效率地取得保險大數據的治理效果，保險數據治理的步驟應當按照四字方針執行，即：管、梳、治、用。其中，“管”對應的是保險數據治理最重要的任務——數據的管理；“梳”是數據的梳理；“治”是對保險數據進行質量與安全性的全面監控；“用”則是最高層級的治理，保險企業挖掘數據本身的價值，將其應用于提升企業效益等等方面［4］。圖1數據治理框架

（一）數據管理

摘要:海上監測平臺通過傳感器網絡獲取大量的海洋環境數據和船舶航行數據，由于作業平臺的網絡不穩定，數據來源廣、類型多，不便于管理，因此，設計合理的船舶數據平臺管理系統有重要意義。本研究充分結合物聯網技術和傳感器融合技術，對船舶大數據平臺的數據管理和數據挖掘進行了系統的研究，并設計了一種聚類數據挖掘算法和數據挖掘引擎。

關鍵詞：大數據臺；物聯網；傳感器融合；數據挖掘

海上船舶監測平臺通過采集海域內船舶航行信息和海上氣象信息，為海上交通管理和船舶導航提供關鍵信息。由于海上監測平臺的工作環境惡劣，易受到臺風、海浪等氣象環境的影響，且監測平臺的數據采集量大，網絡傳輸不穩定。因此，海上船舶監測平臺的數據管理系統必須具有穩定的網絡傳輸性能和數據存儲能力[1]。本文詳細介紹了海上船舶監測平臺的數據采集網絡和數據管理系統，并基于物聯網技術設計了一種數據挖掘算法和數據挖掘引擎。

1船舶大數據平臺的數據采集網絡研究

近年來，隨著計算機技術和信息技術的高速發展，智能化設備、物聯網等技術在船舶工業的應用越來越廣泛，船舶監測平臺采集、分析和處理數據的能力越來越強，數據的規模和類型也呈指數式增長。在海上船舶監測平臺上，為了獲得全面的海域內船舶和航線信息，必須建立覆蓋范圍大的數據采集網絡，如圖1所示。數據采集網絡的節點分為傳感器節點、匯聚節點、管理節點等不同類型，信息的傳輸基于IEEE802.11協議。該數據采集網絡具有組網方便、功率損耗小、成本低等優點，在該網絡的覆蓋范圍內可以實現船舶航行速度、位置、氣象條件等信息的準確采集。

2基于船舶大數據平臺的物聯網數據挖掘研究

在人類生活和社會生產的各個行業中都需要運用到大數據，極大提高了人們的生活質量和社會生產的效率[1]。但是當今社會是技術更新日新月異的時代，為了促使大數據更好為人類提供服務以及促進其自身的不斷崛起，需要挖掘更加豐富、有效且多元化的數據信息內容，才能滿足社會發展的需求，也能有效鞏固大數據在社會發展中的重要地位。

1相關概述

1.1大數據

大數據又被稱為巨量數據，其是在物聯網、云制造技術影響下產生的一種新型的信息處理模式，通過分析信息資產的變化規律，從而使信息處理具有更高的流程優化能力和決策洞察能力。

1.2大數據崛起

大數據風暴已影響到全世界的各個角落，在社會中的各個領域都需要通過數據分析各行業的運營情況，并根據數據分析結果作好相應的決策與判斷，因此，大數據已在社會中得到廣泛使用并快速崛起。企業通過將所有的業務數據信息進行整合分析，形成高速、真實及多樣的管理模式，將能有效降低企業業務操作的資源損耗，同時還能有效提升企業工作的質量和效率[2]。

近些年來，信息科技和網絡的通信技術已經得到了飛速的發展，并且全國的信息基礎設施也得到了完善，在全球的數據已經呈現出了極速增長的模式狀態。在此種情況下，傳統的數據處理方式已經滿足不了現代化的處理需求，因此需要利用大數據的自動分析和數據挖掘來實現對數據的有效分享和利用。大數據科學已經成為了一個橫跨信息科學、社會科學以及網絡科學的新型交叉學科，受到了學術界的廣泛關注。

一、遙感大數據的概述以及特征

在現代社會當中，遙感大數據已經成為了大數據的重要代表，成為了科學研究方面的重點研究方面，但是在現階段當中還需要對其科學理論和方式進行不斷的深入研究。遙感大數據具有大數據的特征，并且也具有自身獨特的特征。在外部特征方面，首先具有海量的特征。遙感大數據的數據具有海量的特點，并且對著遙感技術的不斷發展，在現階段當中的高分辨率和高動態的新型衛星傳感器在單位時間之內可以捕獲到更多的數據量；其次還具有數據異構的特點，也就是說在數據生產過程當中所依賴到的業務系統之間會呈現出的不同狀態，都需要由不同的數據中心來進行提供的，并且在邏輯結構或者組織方式上也呈現出了不同的特點；另外，還具有數據多源的特點，集中體現在數據的來源和捕獲信息的手段方面，是可以擁有多種獲取形式的，包括全球的觀察網絡點接收到的實時信息，以及民眾手中的用戶端的個性化信息。在內部特征方面，首先具有高維度性的特點，遙感大數據的數據類型呈現出了多樣化的特點，因此數據當中的維度也變得越來越高，集中體現在了空間維度、時間維度以及光譜維度等。其次還具有多尺度性的特點，成為了遙感大數據的重要特點，也就是說在進行數據的獲取過程當中，可以根據不同的遙感技術和相對應的技術水平，來進行有效的劃分，在空間和時間上呈現出多尺度的特點。另外，還具有非平穩性的特點，由于遙感大數據廣泛的獲取方式和物理意義，在信息理論的角度上來說，就屬于典型的非平穩信號，呈現出分布參數或者規律隨時發生變化的特點。

二、遙感大數據的自動分析和數據挖掘

2.1 自動分析。首先，需要對遙感大數據的表達進行了解，在這個過程當中需要抽取多元化的特征來進行表示，從而建立起遙感大數據的目標一體化，在研究過程當中主要包括對遙感大數據的多元離散特征的有效提取，形成在不同的傳感器當中的提取方式和方法。還要對若干大數據的多元特征進行歸一化的表達，從而提升對大數據的處理能力和處理效率。其次就需要對遙感大數據進行相關的檢索，在檢索過程當中，需要利用網絡化和集成化的方式進行檢索，制定出基礎設施的計劃，提升對其數據的訪問和檢索效率。并且針對海量的遙感大數據來會說，需要檢索出符合用戶需求和感興趣的內容和數據，就需要對數據內容進行比對，從而判斷出用戶所需要的內容，從大量的數據當中進行快速的檢索到目標。在檢索的過程當中，發展知識驅動的遙感大數據的檢索方式是最有效的方式之一，可以分為場景檢索服務、多源海量復雜場景數據的智能檢索以及信息數據的檢索等。另外，就是對遙感大數據的理解的，通過遙感大數據的科學，可以實現數據向知識的有效轉變，在這個過程當中就需要根據遙感大數據本身的特征和數據檢索的方式來對數據內容實現有效的提取。最后就是遙感大數據云的技術，可以將各種方式的遙感信息資源進行有效的整合，建立起遙感云服務的相關新型業務應用和服務模式，可以將在天空當中的傳感器所捕捉到的信息通過軟件的計算和整合來實現數據資源的有效存儲和處理，從而使得用戶可以在很快的時間之內獲取到有效的服務。

2.2 數據挖掘。首先需要對遙感大數據的數據挖掘過程進行了解，包括數據的獲取、存儲以及處理和整合等，在整個過程當中都具有大數據的特點。在進行捕獲數據的過程當中可以從各種不同的傳感器當中進行獲取，然后對數據進行采樣和過濾，之后就可以對采集到的數據進行處理和分析，最后將其數據用可視化的模式進行顯示，方便了客戶的使用和利用。其次，就是遙感大數據和廣義的遙感大數據的綜合挖掘的過程，利用此種方式，一方面可以與其他的數據方式形成良好的互補關系，另外一方面也可以對其數據當中的變化規律以及其他信息進行更好的挖掘和采集。在廣義的遙感時空大數據當中，存儲的費用是相當昂貴的，并且在數據的分析能力方面也存在嚴重不足的現象，因此在現代社會的智慧城市的建設過程當中發揮不了其巨大的作用，因此需要利用其他自動化的數據智能處理和挖掘的方式來對其空間地理分布的數據進行全新的挖掘和過濾。在時空分布的視頻數據挖掘過程當中，在對智能數據進行處理和信息提取的同時，還要通過時空當中所分布的視頻數據進行自動化的區分，來有效的區分正常和非正常的狀態。在對時空數據的挖掘過程當中，主要可以從時空數據當中進行提取出隱藏的有用的信息知識，利用各種綜合性的方式和方法，比如統計法、聚類法、歸納法以及云理論等。在遙感大數據的挖掘應用方面，可以適用于地球各種尺度和方位的變化，還可以在很大程度上對未知的信息進行良好的篩選和挖掘，推動國家的科學技術的發展，實現社會的可持續化發展。

甲方：_________________

乙方：_________________

雙方經平等協商同意，自愿簽訂本協議，共同遵守本協議所列條款。

1．保密的內容和范圍

（1）涉及甲方具體的信息，包括甲方使用600s．net保存在乙方服務器上的數據。

（2）凡以直接、間接、口頭或書面等形式提供涉及保密內容的行為均屬泄密。

在大數據背景下，許多傳統科學技術的發展達到了新的高度，同時也衍生出一些新興技術，這些推動著互聯網行業的前行。新技術的發展也伴隨著新問題的產生，現有的數據處理技術難以滿足大數據發展的需要，在數據保護等方面依舊存在著一定的風險。因此，進一步完善大數據技術是當下需要攻克的難題。本文主要進行了大數據的簡單引入，介紹數據挖掘技術及其應用，分析了當下的發展進度和面臨的困難。

1大數據的相關引入

1.1大數據的概念。大數據主要指傳統數據處理軟件無法處理的數據集，大數據有海量、多樣、高速和易變四大特點，通過大數據的使用，可以催生出新的信息處理形式，實現信息挖掘的有效性。大數據技術存在的意義不僅在于收集海量的信息，更在于專業化的處理和分析，將信息轉化為數據，從數據中提取有價值的知識。大數據分析與云計算關系密切，數據分析必須依托于云計算的分布式處理、分布式數據庫等。1.2大數據的特點。伴隨著越來越多的學者投入到對大數據的研究當中，其特點也逐漸明晰，都廣泛的提及了這四個特點。（1）海量的數據規模，信息的數據體量明顯區別于以往的GB、TB等計量單位，在大數據領域主要指可以突破IZP的數量級。（2）快速的數據流轉，大數據作用的領域時刻處在數據更新的環境下，高效快速的分析數據是保證信息處理有效的前提。（3）多樣的數據類型，廣泛的數據來源催生出更加多樣的數據結構。（4）價值低密度，也是大數據的核心特征，相較于傳統數據，大數據更加多變、模糊，給數據分析帶來困擾，從而難以從中高密度的取得有價值的信息。1.3大數據的結構。大數據主要分為結構化、半結構化和非結構化三種數據結構。結構化一般指類似于數據庫的數據管理模式。半結構化具有一定的結構性，但相比結構化來說更加靈活多變。目前非結構化數據占據所有數據的70%-80%，原因在于互聯網上的信息內容多種多樣，暫時無法找到有序的存儲歸類方法。1.4大數據技術大數據技術是指如何從各種類型的數據中，獲得有利用價值的信息，其中大數據技術包括數據收集、數據存取、數據架構、數據處理、統計分析、數據挖掘、數據預測和結果呈現。在大數據的生命周期中，數據收集處于第一階段，主要來源有管理信息系統、Web信息系統等。根據數據結構類型不同，大數據的存取采用三種不同的形式，這樣有利于其他技術的應用。數據架構源于谷歌提出的一種基于軟件的可靠文件存儲體系GFS（Google文件系統），相應推出的還有MapReduce計算模型，二者共同解決了當時的文件存儲和運算問題。而后隨著需求的不斷增多，有學者基于谷歌的研究，開發出可以滿足更多需求的Hadoop。

2數據挖掘技術

2.1數據挖掘技術以及云計算。如今全球每年都有數十億人使用著計算機等電子設備，并產生了龐大的數據，各行各業都已經被數據所滲透，在大數據時代，數據挖掘已成為不可或缺的技術。數據挖掘通過統計、在線分析、情報檢索、機器學習、專家系統和模式識別等諸多方法來實現從海量數據中搜索隱藏于其中的信息這一過程。云計算是分布計算的其中一種，通常是指：通過網絡搜集共享計算資源，并以最低的管理代價和最精準的計算方式獲取結果的新型IT運算模式。也就是說云計算技術將龐大的數據計算處理程序拆分為一個個小程序，再通過多個服務器分別計算、處理和分析，最后將結果匯總并返回給用戶。這項技術可以在短時間內迅速完成海量的數據處理，從而為日益更新的互聯網服務。2.2數據挖掘的發展現狀。從最早的數據庫技術，到如今逐漸發展成熟的大數據技術，其目的都是實現數據的高效管理和有效利用。數據在我們身邊無處不在，數據的收集已經不再是困擾我們的難題，如何將隱藏在數據背后的信息高效率的挖掘出來，才是我們需要探索的道路。如今數據挖掘技術已發展為：數據源提供數據，再將預處理的數據整合成適用的模式，由模式分析出這些數據中有用的知識。2.3數據挖掘中的經典算法。2.3.1C4.5算法C4.5算法是在決策樹算法的基礎之上改進的，根據對目標變量產生的效果的不同而構建的分類規則，其原理是根據每次選擇一個特征或分裂點作為當前節點的分類條件。C4.5算法繼承了決策樹算法的優點：過程可見、操作簡便、準確率高，可同時也有難以基于組合的形式發現規律。2.3.2K-Means算法即K均值聚類算法K均值聚類算法顧名思義是一種聚類算法，將n個對象根據屬性分為k個分割，計算出每個對象與各個種子聚類間的距離，然后將每類對象分配給最近的聚類中心，這樣每個聚類中心再不斷重復以上操作以達到某個終止條件。這種算法的優點是容易實現，但在大規模數據的運用上效率較低，一般適用于數值型數據。

3最新數據挖掘技術及其應用

摘要：大數據使現代化信息技術實現了高速發展,利用現代化信息技術建立狀態數據采集系統進行院校評估，是院校管理的發展方向。數據采集系統不應只注重平臺服務而忽視了功能的挖掘與發揮。數據挖掘技術對高職狀態數據采集的應用系統建設方法應注重關聯規則方法和聚類分析方法的構建與使用。

關鍵詞：數據挖掘技術；狀態數據；數據采集；應用系統

數據采集應用系統又被稱之為高職院校人才培養工作狀態數據采集應用系統，該數據采集應用系統在2008年得到教育部門批準并公布實施，這使數據采集應用系統成為高職院校進行方案評估的重要組成部分，并越來越受到各個高職院校的關注與重視。不過，由于數據采集應用系統出現的時間較短，各個高職院校還沒有真正認識到數據采集應用系統的作用，對數據采集應用系統的框架體系與邏輯關系的理解仍舊需要一段時間，對應用系統中相關聯的數據進行聚合，使其成為一種能夠幫助學院進行教學決策與管理的價值信息，更需要探索一種新的數據分析方法，再加上高職院校只注重系統的服務評估功能而忽視了其他功能的挖掘與應用，這就造成許多高職院校只是在填報時才會用到該系統，而在填報過后便成為了擺設，這使數據采集應用系統的作用未得到真正發揮，利用率較低。為此，針對以上問題，通過數據挖掘技術對高職狀態數據采集應用系統進行深化分析。

1數據挖掘技術

大數據具有增長速度快、海量、多樣、真實、價值密度低五大特點，從數據本身進行分析，所謂數據挖掘技術便是通過算法搜索，從海量的大數據中對價值密度低的價值數據進行挖掘與收集的過程。數據挖掘技術和計算機科學有著緊密的聯系，通過數據的統計、處理、機器學習、模式識別、情報檢索等諸多手段來達成價值數據挖掘目的。這些手段能使企業決策者根據價值數據來對策略進行調整，以此降低風險，并做出正確決策。數據挖掘由三個階段構成：數據準備、數據挖掘、結果表達。

2數據挖掘技術在高職狀態數據采集應用系統中的深化基礎

[摘要]文章在介紹SQLServer2000下的數據庫數據導入導出方法的基礎上，著重討論了如何實現基于網頁的數據庫數據導入。

[關鍵詞]SQLServer2000；數據導入；DTS

1SQLServer2000常用的數據導入導出方法

1.1通過DTS的設計器進行導入或導出

DTS的設計器功能強大，支持多任務，也是可視化界面，易于操作，但熟悉的人一般不多，如果只是進行SQLServer數據庫中部分表的移動，用這種方法最好，當然，也可以進行全部表的移動。在SQLServerEnterpriseManager中，展開服務器左邊的＋，選擇數據庫，右擊，選擇Alltasks/ImportData...(或Alltasks/ExportData...)，進入向導模式，然后按照提示一步一步進行就可以了，里面分得非常詳細，可以靈活的在不同數據源之間復制數據，非常的方便，而且還可以另存成DTS包，如果以后還有相同的復制任務，直接運行DTS包就行，省時省力。也可以直接打開DTS設計器，方法是展開服務器名稱下面的DataTransformationServices，選LocalPackages，在右邊的窗口中右擊，選NewPackage，就打開了DTS設計器。值得注意的是：如果源數據庫要拷貝的表有外鍵，注意移動的順序，有時要分批移動，否則外鍵主鍵，索引可能丟失，移動的時候選項旁邊的提示說的很明白，或者一次性的復制到目標數據庫中，再重新建立外鍵，主鍵，索引。其實在建立數據庫時，建立外鍵，主鍵，索引的文件應該和建表文件分開，而且用的數據文件也分開，并分別放在不同的驅動器上，有利于數據庫的優化。

1.2利用Bcp工具

【摘要】在互聯網發展的早期，雖然每天也會產生很多新的數據，但是數據量相對而言還可以用人力分析的方法來處理，并且對于固定的某個站點和角度去切入的話，所需要處理的數據量就更少了。隨著互聯網的飛速發展，每天產生的全新數據越來越多，并且呈指數態勢上升，大量的數據中勢必蘊含著大量有價值的信息，如果能抽取出這些信息，那么對于企業的發展和社會的發展都將大有裨益，在這個背景之下，很多數據挖掘處理方法應運而生。數據挖掘即使用計算機工具從海量的數據中挖掘出有價值的模式和規律，并用這些模式和規律去預測和指導未來的行為。在當今的互聯網背景之下，最為常用的數據挖掘算法有頻繁模式挖掘、聚類分析、決策樹和貝葉斯網絡等，本文將從若干方面入手，條理系統地介紹一下各類數據挖掘算法的原理、使用方法以及適用范圍，力求為數據挖掘算法的應用提供一個良好的參考和指導。

【關鍵詞】數據挖掘；頻繁模式挖掘；聚類分析

1導論

1.1背景問題.當今互聯網上90%以上的數據都是在兩年內產生的，并且每天產生的數據量仍然在以巨大的速度上升，在這樣的背景之下，對于海量的數據僅僅有接收和存儲的能力是不夠的，還需要對這些數據進行有效的處理，進而獲取能指導未來行為的規律和模式，并提高企業、社會、組織和機構的效益以及效率。計算機處理數據的速度很快，但是從海量數據中挖掘規律并不是簡單的操作，因此需要有行之有效的數據挖掘算法來完成在數據中“沙里淘金”的過程，因此各種數據挖掘算法也就應運而生了。1.2研究綜述.在數據挖掘領域中，涌現了一大批各式各樣的算法，其中應用最為廣泛的是頻繁模式挖掘、聚類分析、決策樹和隨機森林、貝葉斯網絡這四類，其他算法很多是基于這四大類算法的改進和擴展。其中頻繁模式挖掘的作用是從大量的數據（事務集）中獲取某些項之間的相關模式，它可以用于指導項之間的關聯分析。聚類分析的作用是對于大量的數據進行聚類操作，通過查看哪些數據聚攏在一起來對數據進行分類和相關分析。決策樹是通過以數據中各個屬性為分類依據將數據不算分類，最終構成一個樹的形態，用于對數據進行分類判別處理；隨機森林是使用多棵決策樹同時進行判別和分類，最終投票選出結果。貝葉斯網絡同樣是一種分類算法，在已知“執因索果”的前提條件下，通過條件概率和貝葉斯概率公式，進行“執果索因”的操作，是貝葉斯公式的成功運用。1.3本文介紹.本文從頻繁模式挖掘和聚類分析的角度出發，分別對這兩個算法進行介紹和分析。每一部分算法都分為三個部分，分別是算法介紹、算法過程以及算法分析。算法介紹部分主要是關于算法的主要思想，算法過程部分介紹了算法具體模型和執行過程，在算法分析部分，本文從算法的優缺點和應用場景分別給出了解釋和說明。

2頻繁模式挖掘

2.1算法介紹.頻繁模式挖掘的目的是在大量的數據中獲取到頻繁出現的模式，這些模式以規則的形式出現，即X→Y的形式，其中X和Y都是項集，即若干項組成的集合，這個規則表示的含義是“若項集X出現，則項集Y也可能會出現”，那么如果要度量這個規則是否可用，需要從兩個方面入手，即這個規則足夠常見以及這個規則足夠可信。對于“足夠常見”的度量，有一個度量指標叫做支持度，對于集合S來說，它的支持度表示為sup（s）={ti｜S奐ti，ti奐T}T，其中T是全體數據，以事務集的形式給出（即若干原始項集構成的列表），ti是事務集中的一個事務（即一個原始項集）。一個集合的支持度越高，那么它就出現得越頻繁。對于“足夠可信”的度量，有一個度量指標叫置信度，對于規則X→Y而言，它的置信度表示為conf（X→Y）=sup（X∪Y）sup（X），即集合X∪Y的支持度與集合X的支持度的比值。對于一個合格有用的規則而言，它的支持度和置信度要同時滿足一定的標準才可以被接受，因此對于頻繁模式挖掘需要另外設置兩個閾值，分別是最小支持度閾值min_sup和最小置信度閾值min_conf，只有指定的規則同時滿足這兩個閾值的情況下，才可以認為該規則是可以被接受的。對于具體的問題，最小支持度閾值和最小置信度閾值往往不同。2.2算法過程.對于頻繁模式挖掘而言，算法的步驟一共分為兩個大部分，即頻繁模式的計算和頻繁規則的計算，下邊分別介紹這兩個部分：2.2.1頻繁模式的計算.頻繁模式也叫頻繁項集，即從給定的數據集中找到那些頻繁出現的項集。頻繁模式的計算方法很多，如Fk-1×F1、Fk-1×Fk-1和FPTree等，這里著重介紹Fk-1×F1方法，下邊是計算過程：（1）首先計算所有的1-頻繁項集，并放入1-頻繁項集的集合中；（2）對于當前的輪次（初始值為1），求兩個集合Fk的笛卡爾積，然后求出結果中所有的頻繁項集，對于（k-頻繁項集，放入其所屬的集合中；（3）進入下一輪次，重復執行2）的操作；（4）如果某一輪中沒有新的頻繁項集產生，則算法終止。2.2.2頻繁規則的計算.頻繁規則的計算是要基于頻繁模式的，簡證如下：對于集合X1奐X，X2奐X，X1∩X2=覫，X1∪X2=X，X1≠覫，X2≠覫而言，所有可能的規則X1→X2的支持度都是X本身的支持度sup（X），因此如果直接求規則會產生大量重復的計算，并且如果X不是頻繁項集，那么規則X1→X2肯定也不是我們需要的規則，因此欲求頻繁規則，則應先求頻繁模式，再由頻繁模式導出規則。對于給定頻繁項集X，從中導出規則的算法過程如下：（1）對于中的每一項，都構造出類似X-xi的規則形式，并挑選出其中的有效規則備用；（2）兩兩合并后件中只有一個元素不同的規則，然后形成一個新的規則，判斷其是否是有效的，如果是，則仍然放入規則集合中，留待以后計算；（3）重復以上過程直到沒有新的規則產生。2.3算法特點.對于頻繁模式挖掘而言，它適合求取大量的數據中某些事務之間的關聯，并且過程簡潔明了，非常易于編寫和修改擴展。但是同樣地，頻繁模式挖掘算法的理論時間復雜度是指數級的，雖然經過重重優化之后的實際表現不錯，但是整體仍然需要進行大量的計算，因此當數據集特別大的時候，使用頻繁模式挖掘很難迅速準確地得到期待的結果。