處理大數(shù)據(jù)需要一個(gè)綜合、復(fù)雜、多方位的系統(tǒng)，系統(tǒng)中的處理模塊有很多，而數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)以一個(gè)獨(dú)立的身份存在于處理大數(shù)據(jù)的整個(gè)系統(tǒng)之中，與其他模塊之間相輔相成、協(xié)調(diào)發(fā)展。在大數(shù)據(jù)時(shí)代中，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的地位是無可比擬的。

數(shù)據(jù)挖掘的基本流程

在正式講數(shù)據(jù)挖掘知識(shí)清單之前，我先和你聊聊數(shù)據(jù)挖掘的基本流程。

數(shù)據(jù)挖掘的過程可以分成以下 6 個(gè)步驟。

1. 商業(yè)理解：數(shù)據(jù)挖掘不是我們的目的，我們的目的是更好地幫助業(yè)務(wù)，所以第一步我們要從商業(yè)的角度理解項(xiàng)目需求，在這個(gè)基礎(chǔ)上，再對(duì)數(shù)據(jù)挖掘的目標(biāo)進(jìn)行定義。

2. 數(shù)據(jù)理解：嘗試收集部分?jǐn)?shù)據(jù)，然后對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行探索，包括數(shù)據(jù)描述、數(shù)據(jù)質(zhì)量驗(yàn)證等。這有助于你對(duì)收集的數(shù)據(jù)有個(gè)初步的認(rèn)知。

3. 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：開始收集數(shù)據(jù)，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、數(shù)據(jù)集成等操作，完成數(shù)據(jù)挖掘前的準(zhǔn)備工作。

4. 模型建立：選擇和應(yīng)用各種數(shù)據(jù)挖掘模型，并進(jìn)行優(yōu)化，以便得到更好的分類結(jié)果。

5. 模型評(píng)估：對(duì)模型進(jìn)行評(píng)價(jià)，并檢查構(gòu)建模型的每個(gè)步驟，確認(rèn)模型是否實(shí)現(xiàn)了預(yù)定的商業(yè)目標(biāo)。

6. 上線發(fā)布：模型的作用是從數(shù)據(jù)中找到金礦，也就是我們所說的“知識(shí)”，獲得的知識(shí)需要轉(zhuǎn)化成用戶可以使用的方式，呈現(xiàn)的形式可以是一份報(bào)告，也可以是實(shí)現(xiàn)一個(gè)比較復(fù)雜的、可重復(fù)的數(shù)據(jù)挖掘過程。數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果如果是日常運(yùn)營的一部分，那么后續(xù)的監(jiān)控和維護(hù)就會(huì)變得重要。

數(shù)據(jù)挖掘的十大算法

為了進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)，數(shù)據(jù)科學(xué)家們提出了各種模型，在眾多的數(shù)據(jù)挖掘模型中，國際權(quán)威的學(xué)術(shù)組織 ICDM （the IEEE International Conference on Data Mining）評(píng)選出了十大經(jīng)典的算法。

按照不同的目的，我可以將這些算法分成四類，以便你更好的理解。

l 分類算法：C4.5，樸素貝葉斯（Naive Bayes），SVM，KNN，Adaboost，CART

l 聚類算法：K-Means，EM

l 關(guān)聯(lián)分析：Apriori

l 連接分析：PageRank

1. C4.5

C4.5 算法是得票最高的算法，可以說是十大算法之首。C4.5 是決策樹的算法，它創(chuàng)造性地在決策樹構(gòu)造過程中就進(jìn)行了剪枝，并且可以處理連續(xù)的屬性，也能對(duì)不完整的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。它可以說是決策樹分類中，具有里程碑式意義的算法。

2. 樸素貝葉斯（Naive Bayes）

樸素貝葉斯模型是基于概率論的原理，它的思想是這樣的：對(duì)于給出的未知物體想要進(jìn)行分類，就需要求解在這個(gè)未知物體出現(xiàn)的條件下各個(gè)類別出現(xiàn)的概率，哪個(gè)最大，就認(rèn)為這個(gè)未知物體屬于哪個(gè)分類。

3. SVM

SVM 的中文叫支持向量機(jī)，英文是 Support Vector Machine，簡(jiǎn)稱 SVM。SVM 在訓(xùn)練中建立了一個(gè)超平面的分類模型。如果你對(duì)超平面不理解，沒有關(guān)系，我在后面的算法篇會(huì)給你進(jìn)行介紹。

4. KNN

KNN 也叫 K 最近鄰算法，英文是 K-Nearest Neighbor。所謂 K 近鄰，就是每個(gè)樣本都可以用它最接近的 K 個(gè)鄰居來代表。如果一個(gè)樣本，它的 K 個(gè)最接近的鄰居都屬于分類 A，那么這個(gè)樣本也屬于分類 A。

5. AdaBoost

Adaboost 在訓(xùn)練中建立了一個(gè)聯(lián)合的分類模型。boost 在英文中代表提升的意思，所以 Adaboost 是個(gè)構(gòu)建分類器的提升算法。它可以讓我們多個(gè)弱的分類器組成一個(gè)強(qiáng)的分類器，所以 Adaboost 也是一個(gè)常用的分類算法。

6. CART

CART 代表分類和回歸樹，英文是 Classification and Regression Trees。像英文一樣，它構(gòu)建了兩棵樹：一顆是分類樹，另一個(gè)是回歸樹。和 C4.5 一樣，它是一個(gè)決策樹學(xué)習(xí)方法。

7. Apriori

Apriori 是一種挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則（association rules）的算法，它通過挖掘頻繁項(xiàng)集（frequent item sets）來揭示物品之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，被廣泛應(yīng)用到商業(yè)挖掘和網(wǎng)絡(luò)安全等領(lǐng)域中。頻繁項(xiàng)集是指經(jīng)常出現(xiàn)在一起的物品的集合，關(guān)聯(lián)規(guī)則暗示著兩種物品之間可能存在很強(qiáng)的關(guān)系。

8. K-Means

K-Means 算法是一個(gè)聚類算法。你可以這么理解，最終我想把物體劃分成 K 類。假設(shè)每個(gè)類別里面，都有個(gè)“中心點(diǎn)”，即意見領(lǐng)袖，它是這個(gè)類別的核心?，F(xiàn)在我有一個(gè)新點(diǎn)要?dú)w類，這時(shí)候就只要計(jì)算這個(gè)新點(diǎn)與 K 個(gè)中心點(diǎn)的距離，距離哪個(gè)中心點(diǎn)近，就變成了哪個(gè)類別。

9. EM

EM 算法也叫最大期望算法，是求參數(shù)的最大似然估計(jì)的一種方法。原理是這樣的：假設(shè)我們想要評(píng)估參數(shù) A 和參數(shù) B，在開始狀態(tài)下二者都是未知的，并且知道了 A 的信息就可以得到 B 的信息，反過來知道了 B 也就得到了 A?？梢钥紤]首先賦予 A 某個(gè)初值，以此得到 B 的估值，然后從 B 的估值出發(fā)，重新估計(jì) A 的取值，這個(gè)過程一直持續(xù)到收斂為止。

EM 算法經(jīng)常用于聚類和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中。

10. PageRank

PageRank 起源于論文影響力的計(jì)算方式，如果一篇文論被引入的次數(shù)越多，就代表這篇論文的影響力越強(qiáng)。同樣 PageRank 被 Google 創(chuàng)造性地應(yīng)用到了網(wǎng)頁權(quán)重的計(jì)算中：當(dāng)一個(gè)頁面鏈出的頁面越多，說明這個(gè)頁面的“參考文獻(xiàn)”越多，當(dāng)這個(gè)頁面被鏈入的頻率越高，說明這個(gè)頁面被引用的次數(shù)越高?；谶@個(gè)原理，我們可以得到網(wǎng)站的權(quán)重劃分。

算法可以說是數(shù)據(jù)挖掘的靈魂，也是最精華的部分。這 10 個(gè)經(jīng)典算法在整個(gè)數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域中的得票最高的，后面的一些其他算法也基本上都是在這個(gè)基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)和創(chuàng)新。今天你先對(duì)十大算法有一個(gè)初步的了解，你只需要做到心中有數(shù)就可以了，具體內(nèi)容不理解沒有關(guān)系，后面我會(huì)詳細(xì)給你進(jìn)行講解。

數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)學(xué)原理

我說了這么多數(shù)據(jù)挖掘中的經(jīng)典算法，但是如果你不了解概率論和數(shù)理統(tǒng)計(jì)，還是很難掌握算法的本質(zhì)；如果你不懂線性代數(shù)，就很難理解矩陣和向量運(yùn)作在數(shù)據(jù)挖掘中的價(jià)值；如果你沒有最優(yōu)化方法的概念，就對(duì)迭代收斂理解不深。所以說，想要更深刻地理解數(shù)據(jù)挖掘的方法，就非常有必要了解它后背的數(shù)學(xué)原理。

1. 概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)

概率論在我們上大學(xué)的時(shí)候，基本上都學(xué)過，不過大學(xué)里老師教的內(nèi)容，偏概率的多一些，統(tǒng)計(jì)部分講得比較少。在數(shù)據(jù)挖掘里使用到概率論的地方就比較多了。比如條件概率、獨(dú)立性的概念，以及隨機(jī)變量、多維隨機(jī)變量的概念。

很多算法的本質(zhì)都與概率論相關(guān)，所以說概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)是數(shù)據(jù)挖掘的重要數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。

2. 線性代數(shù)

向量和矩陣是線性代數(shù)中的重要知識(shí)點(diǎn)，它被廣泛應(yīng)用到數(shù)據(jù)挖掘中，比如我們經(jīng)常會(huì)把對(duì)象抽象為矩陣的表示，一幅圖像就可以抽象出來是一個(gè)矩陣，我們也經(jīng)常計(jì)算特征值和特征向量，用特征向量來近似代表物體的特征。這個(gè)是大數(shù)據(jù)降維的基本思路。

基于矩陣的各種運(yùn)算，以及基于矩陣的理論成熟，可以幫我們解決很多實(shí)際問題，比如 PCA 方法、SVD 方法，以及 MF、NMF 方法等在數(shù)據(jù)挖掘中都有廣泛的應(yīng)用。

3. 圖論

社交網(wǎng)絡(luò)的興起，讓圖論的應(yīng)用也越來越廣。人與人的關(guān)系，可以用圖論上的兩個(gè)節(jié)點(diǎn)來進(jìn)行連接，節(jié)點(diǎn)的度可以理解為一個(gè)人的朋友數(shù)。我們都聽說過人脈的六度理論，在 Facebook 上被證明平均一個(gè)人與另一個(gè)人的連接，只需要 3.57 個(gè)人。當(dāng)然圖論對(duì)于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的分析非常有效，同時(shí)圖論也在關(guān)系挖掘和圖像分割中有重要的作用。

4. 最優(yōu)化方法

最優(yōu)化方法相當(dāng)于機(jī)器學(xué)習(xí)中自我學(xué)習(xí)的過程，當(dāng)機(jī)器知道了目標(biāo)，訓(xùn)練后與結(jié)果存在偏差就需要迭代調(diào)整，那么最優(yōu)化就是這個(gè)調(diào)整的過程。一般來說，這個(gè)學(xué)習(xí)和迭代的過程是漫長(zhǎng)、隨機(jī)的。最優(yōu)化方法的提出就是用更短的時(shí)間得到收斂，取得更好的效果。

隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，社會(huì)對(duì)“挖掘”到的數(shù)據(jù)要求變得更加嚴(yán)格，每一個(gè)精準(zhǔn)的結(jié)果都具備獨(dú)自的“價(jià)值”，這時(shí)，大數(shù)據(jù)時(shí)代的新增屬性——“價(jià)值”被演繹得有聲有色。數(shù)據(jù)挖掘（data mining, DM）是一門新興的、匯聚多個(gè)學(xué)科的交叉性學(xué)科，這是一個(gè)不平凡的處理過程，即從龐大的數(shù)據(jù)中，將未知、隱含及具備潛在價(jià)值的信息進(jìn)行提取的過程。1989年8月，在美國底特律市召開的第十一屆人工智能聯(lián)合會(huì)議的專題討論會(huì)上，知識(shí)發(fā)現(xiàn)（knowledge discover in database，KDD）初次被科學(xué)家們提出，同時(shí)，也有人將知識(shí)發(fā)現(xiàn)稱為數(shù)據(jù)挖掘，但兩者并不完全等同。1995年，KDD這個(gè)術(shù)語在加拿大蒙特利爾市召開的第一屆知識(shí)發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘國際學(xué)術(shù)會(huì)議上被人們接受，會(huì)議分析了數(shù)據(jù)挖掘的整個(gè)流程。實(shí)質(zhì)上，數(shù)據(jù)挖掘是知識(shí)發(fā)現(xiàn)的子過程。

數(shù)理統(tǒng)計(jì)與數(shù)據(jù)挖掘的區(qū)別

更普遍的觀點(diǎn)認(rèn)為，數(shù)據(jù)挖掘是數(shù)理統(tǒng)計(jì)的延伸和發(fā)展，如果一定要加以區(qū)分，它們又有哪些區(qū)別呢？數(shù)據(jù)挖掘在如下幾個(gè)方面與數(shù)理統(tǒng)計(jì)存在比較明顯的差異。數(shù)理統(tǒng)計(jì)的基礎(chǔ)之一就是概率論，在對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)理統(tǒng)計(jì)分析時(shí)，分析人員常常需要對(duì)數(shù)據(jù)分布和變量間的關(guān)系作假設(shè)，確定用什么概率函數(shù)來描述變量間的關(guān)系，以及如何檢驗(yàn)參數(shù)的統(tǒng)計(jì)顯著性。但是，在數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用中，分析人員不需要對(duì)數(shù)據(jù)分布做任何假設(shè)，數(shù)據(jù)挖掘中的算法會(huì)自動(dòng)尋找變量間的關(guān)系。因此，相對(duì)于海量、雜亂的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)有明顯的應(yīng)用優(yōu)勢(shì)。