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数据调查心得体会
篇一:数据挖掘与分析心得体会
正如柏拉图所说:需要是创造之母。随着信息时代的步伐不断迈进,大量数据日积月累。我们迫切需要一种工具来满意从数据中发觉学问的需求!而数据挖掘便应运而生了。正如书中所说:数据挖掘已经并且将连续在我们从数据时代大步跨入信息时代的历程中做出奉献。
1、数据挖掘
数据挖掘应当更正确的命名为:“从数据中挖掘学问”,不过后(:数据调查心得体会)者显得过长了些。而“挖掘”一词确是生动形象的!人们把数据挖掘视为“数据中的学问发觉(Kdd)”的同义词,而另一些人只是把数据挖掘视为学问发觉过程的一个根本步骤!
由此而产生数据挖掘的定义:从大量数据中挖掘好玩模式和学问的过程!数据源包括数据库、数据仓库、web、其他信息存储库或动态地流入系统的数据。作为学问发觉过程,它通常包括数据清理、数据集成、数据变换、模式发觉、模式评估和学问表示六个步骤。
数据挖掘处理数据之多,挖掘模式之好玩,使用技术之大量,应用范围之广泛都将会是前所未有的;而数据挖掘任务之重也始终并存。这些问题将连续鼓励数据挖掘的进一步讨论与改良!
2、数据分析
数据分析是指用适当的统计方法对收集来的大量第一手资料和其次
手资料进展分析,以求最大化地开发数据资料的功能,发挥数据的作用。是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以具体讨论和概括总结的过程。
数据分析有极广泛的应用范围。典型的数据分析可能包含以下三个步:
1、探究性数据分析:当数据刚取得时,可能杂乱无章,看不出规律,通过作图、造表、用各种形式的方程拟合,计算某些特征量等手段探究规律性的可能形式,即往什么方向和用何种方式去查找和提醒隐含在数据中的规律性。
2、模型选定分析,在探究性分析的根底上提出一类或几类可能的模型,然后通过进一步的分析从中选择肯定的模型。
3、推断分析:通常使用数理统计方法对所定模型或估量的牢靠程度和准确程度作出推断。
数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来,以找出所讨论对象的内在规律。在有用中,数据分析可帮忙人们作出推断,以便实行适当行动。数据分析是组织有目的地收集数据、分析数据,使之成为信息的过程。这一过程是质量治理体系的支持过程。在产品的整个寿命周期,包括从市场调研到售后效劳和最终处置的各
个过程都需要适当运用数据分析过程,以提升有效性。
由上可见,数据挖掘和数据分析虽然概念上层次清楚,作用上分工明确(数据分析主要以上数理统计为主,数据挖掘主要是挖掘算法为
主)。但很明显的是,数据挖掘必需借助数据分析的有关方法来挖掘出有效的,对目标应用有意义的模式和学问。或者可以说:数据挖掘也可以是数据分析的一种!
在这样一个信息快速膨胀的时代,数据挖掘和分析都与大量数据打交道。两者都离不开一种80年月后期兴起的一种高级数据分析技术:数据仓库和联机分析处理。
3、数据仓库
数据仓库是一个从多个数据源收集的信息存储库,存放在全都的的模式下,并且通常驻留在单个站点上。数据仓库通过数据清理、数据变换、数据集成、数据装入和定期数据刷新来构造。为便于决策,数据仓库中的数据围绕主题组织。数据存储从历史的角度供应信息,并且通常是汇总的。数据仓库供应一些数据分析力量,称作联机分析处理(oLaP)。
数据仓库有以下四种关键特征:
面对主题的:数据仓库围绕一些重要主题,如顾客、供给商、产品、和销售组织。数据仓库关注决策者的数据建模与分析,而不是单位的日常操作和事务处理。因此,数据仓库通常排解对于决策无用的数据,供应特定主题的简明视图。
集成的:通常,构造数据仓库是将多个异构数据源,使用数据清理和数据集成技术,确保命名商定,编码构造,属性度量等的全都性。
时变的:数据存储从历史的角度供应信息。数据仓库中的关键构造都隐式或显式地包含时间元素。
非易失的:数据仓库总是物理地分别存放数据,这些数据源于操作环境下的应用数据。由于这种分别,数据仓库不需要事务处理、恢复和并发掌握机制。通常,它只需要两种数据访问操作:数据的初始扮装入和数据访问。
顺便提一下联机事务处理(oLTP)和联机分析处理(oLaP)的主要区分。
4、分类及算法
分类是一种重要的数据分析形式,它提取刻画重要数据类的模型。分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并根据分类模式将其划分为不同的类,其目的是通过分类模型,将数据库中的数据项映射到某个给定的类别。它可以应用到客户的分类、客户的属性和特征分析、客户满足度分析、客户的购置趋势猜测等,如一个汽车零售商将客户根据对汽车的喜好划分成不同的类,这样营销人员就可以将新型汽车的广告手册直接邮寄到有这种喜好的客户手中,从而大大增加了商业时机。
分类算法主要有决策树归纳、贝叶斯分类、使用iF-THEn规章分类、神经网络、支持向量机等。
5、聚类分析
聚类分析是把一组数据根据相像性和差异性分为几个类别,其目的是使得属于同一类别的数据间的相像性尽可能大,不同类别中的数据间的相像性尽可能小。它可以应用到客户群体的分类、客户背景分析、客户购置趋势猜测、市场的细分等。
常用的算法有:
划分方法:k-均值算法,k-中心点算法。
层次方法:层次聚类算法、平衡迭代归约和算法、chameleon(变色龙)、
基于密度的方法:dBScan算法,oPTicS算法,dEncLUE算法。
基于网格的方法:STinG(统计信息网格),cLiQUE
6、广泛应用
作为一个应用驱动的领域,数据挖掘融汇来自其他一些领域的技术。这些领域包括统计学、机器学****数据库和数据仓库系统,以及信息检索。数据挖掘讨论与开发的多学科特点大大促进了数据挖掘的胜利和广泛应用。
数据挖掘已经有很多胜利的应用,如商务智能,web搜寻,生物信息学,卫生保健信
息学,金融,数字图书馆和数字政府等。
7、学****总结
数据挖掘技术已经形成很广泛的应用空间,而目前JdmP的版本也在完善当中,大多数数据挖掘开发工具涌现出来。各种相关的框架如Hadoop也如雨后春笋纷纷消失。这些现象的消失,正是由于数据挖掘的进展会有越来越广泛的天空。然而数据挖掘还是有许多需要面临并且急需解决的问题??而我们也盼望其越来越深刻的讨论和改良。对于数据挖掘的学****还是要注意算法的讨论和开发。目前我还很欠缺这一块学问。包括统计学、概率论,机器学****等。数据挖掘是个繁
复的过程,需要我们长此以往的讨论!
篇二:调查数据分类与整理的心得体会
调查数据分类与整理的心得体会
此次数据分类与整理的调查问卷是《当代大学生的压力与选择》。一、资料整理的步骤和内容
资料整理是依据讨论目的,运用科学的方法,对调查资料进展审核、分类或分组、汇总,使之系统化和条理化,并以集中、简明的方式反映调查对象总体状况的工作过程。资料整理对于整个市场调查工作具有特别重要的作用:
1、它是对调查资料的全面检查。查缺补漏,去假存真,去粗取精。保证资料的真实。
2、它是进一步分析讨论资料的根底。对资料的分析必需借助完备的系统的资料,因此它是讨论阶段的第一步。
3、它是保存资料的客观要求。只有进展整理之后,才能使原始资料具有长期保存的价值。
(一)资料整理的步骤
1、设计和编制资料整理方案。这是保证统计资料的整理有规划、有组织地进展的重要一步。资料的整理往往不是整理一个或两个指标,而是整理多个有联系的指标所组成的指标体系。
2、对原始资料进展审核。资料的审核是第一步,为了保证质量必需进展严格的审核。
3、综合汇总表的工程,对原始资料进展分组、汇总和计算是关键。