求高手学习数据挖掘的方法以及详细的学习过程。

建立基于加权正态模型的那斯达克指数的VaR，置信水平为0.99与0.95。计算2000年度单位货的那斯达克指数每日的在险价值，并检验模型的预测准确性。

这个嘛比较多了，基本方法就很多(4)关联规则。关联规则是隐藏在数据项之间的关联或相互关系，即可以根据一个数(5)神经网络方法。神经网络作为一种先进的人工智能技术，因其自身自行处理、分布存储和高度容错等特性非常适合处理非线性的以及那些以模糊、不完整、不严密的知识或数据为特征的处理问题，它的这一特点十分适合解决数据挖掘的问题。典型的神经网络模型主要分为三大类：类是以用于分类预测和模式识别的前馈式神经网络模型，其主要代表为函数型网络、感知机;第二类是用于联想记忆和优化算法的反馈式神经网络模型，以Hopfield 的离散模型和连续模型为代表。第三类是用于聚类的自组织映射方法，以ART 模型为代表。虽然神经网络有多种模型及算法，但在特定领域的数据挖掘中使用何种模型及算法并没有统一的规则，而且人们很难理解网络的学习及决策过程。据项的出现推导出其他数据项的出现。关联规则的挖掘过程主要包括两个阶段：阶段为从海量原始数据中找出所有的高频项目组;第二极端为从这些高频项目组产生关联规则。关联规则挖掘技术已经被广泛应用于金融行业企业中用以预测客户的需求，各银行在自己的ATM 机上通过捆绑客户可能感兴趣的信息供用户了解并获取相应信息来改善自身的营销。，例如：决策树、支持向量机、贝叶斯法、神经网络法等等，有相关的数据挖掘书籍，里面详细的算法就很多。我手里有一本只是被人借去了，有需要的话可以给你下。

数据挖掘的过程 数据挖掘的过程包括哪几个阶段？

数据挖掘的过程 数据挖掘的过程包括哪几个阶段？

数据挖掘按数据挖掘方法和技术分类有哪些

，其中 与 相互、服从同分布的正态分布。

数据挖掘技术是一种数据处理的技术，是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中、人们事先不知道又潜在有用信息和知识的过程。数据挖掘需要根据数据仓库中的数据信息，选择合适的分析工具，应用统计方法、事例推理、Run；决策树、规则推理、模糊集、甚至神经网络、遗传算法的方法处理信息，得出有用的分析信息。数据挖掘过程是一个反复循环的过程，每一个步骤如果没有达到预期目标，都需要回到前面的步骤，重新调整数据挖掘在各个领域都有广泛的应用。以下是一些数据挖掘的应用领域：并执行。

从数据本身来考虑，通常数据挖掘需要有信息收集、数据集成、数据规约、数据清理、数据变换、数据挖掘实施过程、模式评估和知识表示等8个步骤。

数据挖掘的方法及实施

数据挖掘的方法及实施

作为一门处理数据的新兴技术，数据挖掘有许多的新特征。首先，数据挖掘面对的是海量的数据，这也是数据挖掘产生的原因。其次，数据可能是不完全的、有噪声的、随机的，有复杂的数据结构，维数大。，数据挖掘是许多学科的交叉，运用了统计学，计算机，数学等学科的技术。以下是常见和应用最广泛的算法和模型：

模型部署（deployment）

可视化技术：用图表等方式把数据特征用直观地表述出来，如直方图等，这其中运用的许多描述统计的方法。可视化技术面对的一个难题是高维数据的可视化。

决策树：利用一系列规则划分，建立树状图，可用于分传统统计方法：①抽样技术：我们面对的是大量的数据，对所有的数据进行分析是不可能的也是没有必要的，就要在理论的指导下进行合理的抽样。②多元统计分析：因子分析，聚类分析等。③统计预测方法，如回归分析，时间序列分析等。类和预测。常用的算法有CART、CHAID、ID3、C4.5、C5.0等。

神经网络：模拟人的神经元功能，经过输入层，隐藏层，输出层等，对数据进行调整，计算，得到结果，用于分类和回归。

遗传算法：基于自然进化理论，模拟基因联合、突变、选择等过程的一种优化技术。

关联规则挖掘算法：关联规则是描述数据之间存在关系的规则，形式为“A1∧A2∧…An→B1∧B2∧…Bn”。一般分为两个步骤：①求出大数据项集。②用大数据项集产生关联规则。

除了上述的常用方法外，还有粗集方法，模糊方法，Bayesian Belief Netords，最邻近算法（k-nearest neighbors mod（KNN））等。

数据挖掘的实施流程

前面我们讨论了数据挖掘的定义，功能和方法，现在关键的问题是如何实施，其一般的数据挖掘流程如下：

问题理解和提出→数据准备→数据整理→建立模型→评价和解释

问题理解和提出：在开始数据挖掘之前最基础的就是理解数据和实际的业务问题，在这个基础之上提出问题，对目标有明确的定义。

数据准备：获取原始的数据，并从中抽取一定数量的子集，建立数据挖掘库，其中一个问题是如果企业原来的数据仓库满足数据挖掘的要求，就可以将数据仓库作为数据挖掘库。

数据整理：由于数据可能是不完全的、有噪声的、随机的，有复杂的数掘结构，就要对数据进行初步的整理，清洗不完全的数据，做初步的描述分析，选择与数据挖掘有关的变量，或者转变变量。

建立模型：根据数据挖掘的目标和数据的特征，选择合适的模型。

评价和解释：对数据挖掘的结果进行评价，选择的模型，作出评价，运用于实际问题，并且要和专业知识结合对结果进行解释。

以上的流程不是一次完成的，可能其中某些步骤或者全部要反复进行。

谁有金融数据挖掘，关联规则分析与挖掘的一些介绍啊

VaR模型预测准确性的检验方法（事后检验方法）

金融数据挖掘案例教学：

数据挖掘（英语：data mining）是一个跨学科的计算机科学分支 它是用人工智能、机器学习、统计学和数据库的交叉方法在相对较大型的数据集中发现模式的计算过程。数据挖掘过程的总体目标是从一个数据集中提取信息，并将其转换成可理解的结构，以进一步使用。除了原始分析步骤，它还涉及到数据库和数据管理方面、数据预处理、模型与推断方面考量、兴趣度度量、复杂度的考虑，以及发现结构、可视化及在线更新等后处理。数据挖掘是“数据库知识发现”（KDD）的分析步骤。数据挖掘：实用机器学习技术及Ja实现》一书大部分是机器学习的内容。这本书最初只叫做“实用机器学习”，“数据挖掘”一词是后来为了营销才加入的。通常情况下，使用更为正式的术语，（大规模）数据分析和分析学，或者指出实际的研究方法（例如人工智能和机器学习）会更准确一些。

目前，金融资产市场风险（也包括信用风险和作风险）的通用度量工具为Value at Risk（VaR，在险价值），在几个巴塞尔协议形成后，用VaR度量金融风险更是受到普遍关注。

建立金融风险的准确的VaR度量很不容易，本案例通过美元指数市场风险VaR度量模型的建立、及不同VaR模型对银行监管资本要求的影响展开研究，通过案例对VaR的定义、计算与应用作较全面的介绍。

设在某一持有期时金融资产的收益率的分布函数为 ，密度函数为 ，对给定的置信水平 ，在险价值的定义为：

VaR的含义：

VaR是一定置信水平下，一定持有期中，金融资产可能遭受的损失。

二、单一资产（资产组合）的VaR模型的构建方法

1、 历史模拟法

基本思想：金融资产收益率的变化具有某种稳定性，因此可以用过去的变化情况对未来进行预测。

案例1：

基于历史模拟法的那斯达克指数的VaR模型的构建，取置信水平为0.99与0.95。计算2004年度单位货的那斯达克指数的每日在险价值，并实际检验模型的预测准确性。

时间跨度：19850711～20050923共5115个日收益率数据，收益率采用对数收益率。

方法：取300个数据的移动窗口，对每个窗口数据排序后取第3个（第15个）数据作为VaR预测值，窗口移动次，则可以得到日中的每日VaR预测值。

Sas程序：初始数据库为sjk

Data a； set sjk ； run；

Data a； modify a； if _n_>300 then remove；

Proc sort data=a；by r； run；

Data a； modify a； if _n_<3 or _n_>3 then remove； run；

Data b； set c a；run；

Data c； set b； run；

Data sjk； modify sjk； if _n_=1 then remove； run；

历史模拟方法的缺陷分析

Sas程序

Data a；

X=probbnml（0.01,,k）;

Y=1-probbnml(0.01,,k-1);run;

历史模拟方法通常存在高估风险价值的缺陷，尤其当显著性水平取的很高时，对银行来说，这会提高监管资本要求。从理论上看，历史模拟法也有很大缺陷。

2、 参数方法

设 具有某种形式的分布，其中参数需要估计，利用VaR的定义得到VaR预测值。

参数方法建立VaR模型是最常见形式，例如J.P.摩根公司开发的Riskmetrics就是采用参数方法。

首先想到设收益率服从正态分布，只要估计均值与标准，就可得到VaR预测值。

如果 ，则

利用正态分布计算在险价值的方法

②、利用均值与标准得到每日的VaR预测值。

③、巴塞尔协议要求用一年的数据计算VaR，我们用一年数据构造移动窗口。

案例2：

基于参数方法和正态分布设的那斯达克指数的VaR模型的构建，置信水平为0.99与0.95。计算2000年度单位货的那斯达克指数每日的在险价值，并实际检验模型的预测准确性。

Sas程序（数据库sjk，为简洁起见，只用收益率数据）

Data a； set sjk ； run；

Data a； modify a； if _n_>254 then remove；

Output out=b mean=mr std（r）=stdr；run；

Data c； set b1； run；

Data sjk； modify sjk； if _n_=1 then remove； run；

Data c1；set c；

Var=2.33stdr-mr; run;

对模型预测的检验结果：

在252个观测值中有11个例外，模型存在低估市场风险的现象。

3、 金融资产收益率的特征分析

金融资产收益率通常存在两个显著的特征：

①、波动的时变性、或者说波动的集聚性，比较那斯达克指数的收益率图形与正态分布的图形可以明显地看到这一点；

data a； set sjk；z=normal（17）；

z1=_n_； run；

由于波动具有时变性，因此正态设不合适，或者说对标准的估计方法不合适。比较合理的改进方式是，在估计分布的方时，近期数据应该具有更大的权重。

J.P.摩根公司采用加权方式估计方，一般的方估计表达式为：

即在估计方时，每个离具有相同的权重1/254，而J.P.摩根公司采用的方估计式为：

原始数据库sjk，均值数据库aa，权重数据库bb

Sas程序（sjk）

Data a； set sjk；run；

Data a； modify a；if _n_>254 then remove;run;

Data a1; set aa; run;

Data a1; modify a1; if _n_>254 then remove; run;

Data c1; merge a a1 bb; run;

Proc means data=b1;

Data c; set c2; run;

Data sjk; modify sjk; if _n_=1 then remove;run;

Data aa; modify aa; if _n_<255 then remove; run;

Data cc; set c; Stdr1=sqrt(254mr1); run;

检验结果：例外数为7个，模型为“不准确模型”

②、金融资产收益率分布的厚尾性，比较那斯达克指数的收益率数据的经验分布的尾部与正态分布的尾部，可以明显地看到这一点。

利用1999-2001年度的数据,可以看到明显的厚尾现象.

利用参数方法建立VaR模型时,应该考虑两个因素:波动的时变性与厚尾性.

现有研究对前一个特征考虑较多，通常的方式是采用GARCH模型（广义自回归条件异方模型）来描述收益率过程。

GARCH模型是Bollerslev（1986）提出的，GARCH模型是对ARCH模型的拓展。设收益率服从 阶自回归模型，即

，Bollerslev对 的设是

。GARCH模型可用较少的参数捕捉方的缓慢变化。

在建立VaR模型时，通常采用的是GARCH（1，1）模型，其形式为

许多研究者在建立描述收益率的统计模型过程中，设 ，甚至设 ，这是不合适的（方过程设置错误不会影响均值过程，而均值过程设置错误会影响方过程）。因此，应该首先需考虑均值过程，再考虑方过程。

原因分析：风险造成价格的暴涨暴跌，这是波动过程出现厚尾现象的重要原因，而GARCH（1，1）模型不能反映由风险造成的暴涨暴跌，因此不能完全反映厚尾现象，这就造成模型对风险的低估。

对收益率数据的自相关-偏自相关分析的方法

sas程序

proc autoreg data=a；

model r=t / dw=10 dwprob； run；

也可以采用Eviews软件进行分析

quick/series tatistics/corrlogram

GARCH模型参数估计方法

Quick/estimation equation /

选择ARCH，输入被解释变量名，/options

选择Heteroskedasticity 可得到稳健的标准

连续计算GARCH模型中的时变的方

sas程序

data b； set a；z=w+a1x+b1lag（y）；run；

data b； modify b；if _n_如在Riskmetrics中取 。<2 or _n_>2 then remove; run;

data b1; set c b; run;

data c; set b1; run;

data b1; set b; y=z; run;

data b; set b1; run;

data a; modify a; if _n_<3 then remove; run;

data b1; set b a; run;

注意：数据库为A，结构为

对于 可按照 计算

补充知识： ARCH与GARCH模型

一、 阶自回归模型

随机过程可分为平稳过程与非平稳过程。平稳过程的均值、协方不随时间变化。自回归模型是对平稳过程产生的时间序列进行建模的方法。

1、 阶自回归模型

有效市场设 是过程，实际上 存在自相关性，如果存在 阶自相关， 可用如下形式表示：

2、移动平均模型

如果 为它的当前与前期随机误项的线性函数，即

，则称时间序列 为移动平均序列。

。4、自相关与偏自相关

对时间序列进行建模，首先需判断其服从什么过程。这就涉及自相关、偏自相关的概念，k阶自相关系数定义为：

。k阶偏自相关系数的定义：

， 。

二、模型的识别

1、自回归模型的识别

自回归模型 的偏自相关系数是 步截尾的，而其自相关系数则呈指数或正弦波衰减，具有拖尾性；

平均移动模型 的自相关系数是 步截尾的，而其偏自相关系数则呈指数或正弦波衰减，具有拖尾性。

自回归平均移动过程的自相关系数、偏自相关系数均呈指数或正弦波衰减，具有拖尾性。

2、模型识别的例

利用2002年度美元指数收盘价的对数收益率数据a1、2002年度那斯达克指数收盘价的对数收益率数据b1分别判断其所满足的模型。

计算自相关系数、偏相关系数的Eviews方法：

quick / series statistics / correlogram / r

利用GDP数据c1进行模型识别

由于其一阶自相关系数、前二阶的偏自相关系数显著地不等于零，可建立自回归移动平均模型ARMA（2，1）。即

ARMA（2，1）模型参数估计的Eviews方法

Qick/Estimate Equation/rr ar（1） ar（2） ma（1）

注意在时间序列模型分析中，对参数的t检验不像一般回归模型中那样重要，主要是考虑模型整体的拟合效果。

三、ARCH与GARCH模型

在自回归模型中设时间序列由平稳过程产生，即产生时间序列的随机过程具有不随时间变化的均值与标准。实际上，由于金融资产收益率具有波动的时变性，即产生时间序列的随机过程的二阶矩随时间而变化，因而随机过程不是一个平稳过程，不适合直接采用以上的分析方法。现在需要建立自回归条件异方模型（ARCH模型）和广义自回归条件异方模型（GARCH模型）。

1、ARCH模型

，服从均值为0，方为 的正态分布， 取决于 过去值的平方。 阶自回归条件异方模型ARCH（ ）的形式

，其中 为未知的正系数。

在ARCH模型中， 随时间而变化，如果近期平方误很大，则当前平方误也会较大，即 为较大；反之，如果近期平方误很小，在当前平方误也会较小；通过这种方式表示波动的集聚性。

2、GARCH模型

Bollerslev（1986）提出的GARCH模型扩展了ARCH模型，设收益率服从 阶自回归模型，即

，Bollerslev对 的设是

与ARCH模型相比，GARCH模型可以利用更少的参数捕捉到方的缓慢变化。

从理论上讲，由于不同金融资产收益率的波动布变性不同，因此某种资产收益率究竟服从哪种GARCH也需要进行判别，实际上，很多金融资产的收益率服从GARCH（1，1）模型，即 。

注意这个式子表明，第t天的方程 由第t-1天的二个值 决定，其中残 的估计值为

，而 可递推得到。特别地有 。利用这样的方式计算方，实际上隐含着设，方的波动方式在训练时期与计算时期是一致的。

由于在对收益率建立GARCH（1，1）模型时，自回归模型的准确设置与否会直接影响到GARCH模型的参数估计，因此必须正确建立均值过程再建立方过程。

3、GARCH模型的参数估计方法

如果金融资产的收益率服从p阶自回归及GARCH（1，1）过程，则Eviews方式为

quik / Estimate Equation

解：股票市场一般服从随机游走过程，但是其方具有波动性，因此lp lp（-1）

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数据分析的步骤都有什么？

3Data b1； set c b；run；、自回归移动平均过程

通过《基础数据采集》的学习，帮助学员了解数据采集的意义、方法、步在此阶段，主要是选择和应用各种建模技术。同时对它们的参数进行调优，以达到值。通常对同一个数据挖掘问题类型，会有多种建模技术。一些技术对数据形式有特殊的要求，常常需要重新返回到数据准备阶段；骤、原则、熟悉市场、运营、产品数据采集，熟悉并掌握常用数据采集渠道，常用数据采集工具。能够完成电子商务市场、运营、产品数据采集。

写给新人数据挖掘基础知识介绍

例: n1给出那斯达克收盘价的对数数据，试用适当的方式建立模型。

写给新人数据挖掘基础知识介绍

对企Output out=b mean(r1)=mr1; run;业来，堆积如山的数据无异于一个巨大的宝库。但是数据：那斯达克指数的每日收盘价的收益率如何利用新一代的计算技术和工具来开采数据库中蕴藏的宝藏呢？

以上是小编为大家分享的关于

数据挖掘包括什么？

一、 VaR的定义

数据挖掘和案例3：数据分析。

1、数据挖掘（Data mining），又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现（Knowledge-Discovery in Databases，简称KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。

2、数据分析是数学与计算机科学相结合的产物，是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。在实际生活应用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。

在统计学领域，有些人将数据分析划分为描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性数据分析；其中，探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征，而验证性数据分析则侧重于已有设的证实或证伪。

人工智能（Artificial Ince），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，波动过程不是由一个统计模型描述，而是由两个模型所描述——体制转换模型。理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。

大数据的利用过程是什么？

要提高V类似词语“数据捕捞”、“数据捕鱼”和“数据探测”指用数据挖掘方法来采样（可能）过小以致无法可靠地统计推断出所发现任何模式的有效性的更大总体数据集的部分。不过这些方法可以创建新的设来检验更大数据总体。aR模型的预测准确性，就要采用适当的统计模型来描述收益率的波动特征，模型既要能够反映波动的时变性、又要能够反映波动的厚尾性。

大数据处理：采集、导入/预处理、统计/分析、挖掘

经营有方的小店自然地形成与客户之间的学习关系。随着时间的推移，他们对客户的了解也会越来越多，从而可以利用这些知识为他们提供更好的服务。结果是：忠实的顾客和盈利的商店。

1、大数据时代处理数据理念的三大转变：要全体不要抽样，要效率不要，要相关不要因果。

2、具体的大数据处理方法确实有很多，但是根据笔者长时间的实践，总结了一个普遍适用的大数据处理流程，并且这个流程应该能够对大家理顺大数据的处理有所帮助。整个处理流程可以概括为四步，分别是采集、导入和预处理、统计和分析，是数据挖掘。

3、在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和作，比如火票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。

4、导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。

5、统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。

6、与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测（Predict）的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并且计算涉及的数据量和计算量都很大，常用数据挖掘算法都以单线程为主。

大数据时代的数据怎么挖掘

特别地，数据挖掘利用了来自如下一些领域的思想：(1)来自统计学的抽样、估计和设检验；(2)人工智能、模式识别和机器学习的搜索算法建模技术和学习理论。

3月13日下午，南京邮电大学计算机学院、软件学院、李涛在CIO时代APP微讲座栏目作了题为《大数据时代的数据挖掘》的主题分享，深度诠释了大数据及大数据时代下的数据挖掘。

数据挖掘是指从大量数据中提取有用信息的过程。这些信息可以用来预测未来的趋势、发现隐藏的关系、分析数据的模式等。数据挖掘的目的是发现数据中的规律，并且利用这些规律来做出决策。

众所周知，大数据时代的大数据挖掘已成为各行各业的一大热点。

7.Volatility（波动性）/Variance（异）：由于数据本身含有噪音及分析流程的不规范性，导致采用不同的算法或不同分析过程与手段会得到不稳定的分析结果。

一、数据挖掘

在大数据时代，数据的产生和收集是基础，数据挖掘是关键，数据挖掘可以说是大数据最关键也是最基本的工作。通常而言，数据挖掘也称为DataMining，或知识发现Knowledge Discovery from Data，泛指从大量数据中挖掘出隐含的、先前未知但潜在的有用信息和模式的一个工程化和系统化的过程。

不同的学者对数据挖掘有着不同的理解，但个人认为，数据挖掘的特性主要有以下四个方面：

1.应用性（A Combination of Theory and Application）：数据挖掘是理论算法和应用实践的完美结合。数据挖掘源于实际生产生活中应用的需求，挖掘的数据来自于具体应用，同时通过数据挖掘发现的知识又要运用到实践中去，辅助实际决策。所以，数据挖掘来自于应用实践，同时也服务于应用实践，数据是根本，数据挖掘应以数据为导向，其中涉及到算法的设计与开发都需考虑到实际应用的需求，对问题进行抽象和泛化，将好的算法应用于实际中，并在实际中得到检验。

2.工程性（An Engineering Process）：数据挖掘是一个由多个步骤组成的工程化过程。数据挖掘的应用特性决定了数据挖掘不仅仅是算法分析和应用，而是一个包含数据准备和管理、数据预处理和转换、挖掘算法开发和应用、结果展示和验证以及知识积累和使用的完整过程。而且在实际应用中，典型的数据挖掘过程还是一个交互和循环的过程。

3.性（A Collection of Functionalities）：数据挖掘是多种功能的。常用的数据挖掘功能包括数据探索分析、关联规则挖掘、时间序列模式挖掘、分类预测、聚类分析、异常检测、数据可视化和链接分析等。一个具体的应用案例往往涉及多个不同的功能。不同的功能通常有不同的理论和技术基础，而且每一个功能都有不同的算法支撑。

4.交叉性（An Interdisciplinary Field）：数据挖掘是一门交叉学科，它利用了来自统计分析、模式识别、机器学习、人工智能、信息检索、数据库等诸多不同领域的研究成果和学术思想。同时一些其他领域如随机算法、信息论、可视化、分布式计算和化也对数据挖掘的发展起到重要的作用。数据挖掘与这些相关领域的区别可以由前面提到的数据挖掘的3个特性来总结，最重要的是它更侧重于应用。

综上所述，应用性是数据挖掘的一个重要特性，是其区别于其他学科的关键，同时，其应用特性与其他特性相辅相成，这些特性在一定程度上决定了数据挖掘的研究与发展，同时，也为如何学习和掌握数据挖掘提出了指导性意见。如从研究发展来看，实际应用的需求是数据挖掘领域很多方法提出和发展的根源。从最开始的顾客交易数据分析（market basket ysis）、多媒体数据挖掘（multimedia data mining）、隐私保护数据挖掘（privacy-preserving data mining）到文本数据挖掘（text mining）和Web挖掘（Web mining），再到社交媒体挖掘（social media mining）都是由应用推动的。工程性和性决定了数据挖掘研究内容和方向的广泛性。其中，工程性使得整个研究过程里的不同步骤都属于数据挖掘的研究范畴。而性使得数据挖掘有多种不同的功能，而如何将多种功能联系和结合起来，从一定程度上影响了数据挖掘研究方法的发展。比如，20世纪90年代中期，数据挖掘的研究主要集中在关联规则和时间序列模式的挖掘。到20世纪90年代末，研究人员开始研究基于关联规则和时间序列模式的分类算法（如classification based on association），将两种不同的数据挖掘功能有机地结合起来。21世纪初，一个研究的热点是半监督学习（semi-supervised learning）和半监督聚类（semi-supervised clustering），也是将分类和聚类这两种功能有机结合起来。近年来的一些其他研究方向如子空间聚类（subspace clustering）（特征抽取和聚类的结合）和图分类（graph classification）（图挖掘和分类的结合）也是将多种功能联系和结合在一起。，交叉性导致了研究思路和方法设计的多样化。

前面提到的是数据挖掘的特性对研究发展及研究方法的影响，另外，数据挖掘的这些特性对如何学习和掌握数据挖掘提出了指导性的意见，对培养研究生、本科生均有一些指导意见，如应用性在指导数据挖掘时，应熟悉应用的业务和需求，需求才是数据挖掘的目的，业务和算法、技术的紧密结合非常重要，了解业务、把握需求才能有针对性地对数据进行分析，挖掘其价值。因此，在实际应用中需要的是一种既懂业务，又懂数据挖掘算法的人才。工程性决定了要掌握数据挖掘需有一定的工程能力，一个好的数据额挖掘人员首先是一名工程师，有很强大的处理大规模数据和开发原型系统的能力，这相当于在培养数据挖掘工程师时，对数据的处理能力和编程能力很重要。性使得在具体应用数据挖掘时，要做好底层不同功能和多种算法积累。交叉性决定了在学习数据挖掘时要主动了解和学习相关领域的思想和技术。

因此，这些特性均是数据挖掘的特点，通过这四个特性可总结和学习数据挖掘。

二、大数据的特征

研究大数据首先要理解大数据的特征和基本概念。业界普遍认为，大数据具有标准的“4V”特征：

1.Volume（大量）：数据体量巨大，从TB级别跃升到PB级别。

2.Variety（多样）：数据类型繁多，如网络日志、视频、、地理位置信息等。

3.Velocity（高速）：处理速度快，实时分析，这也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。

上述“4V”特点描述了大数据与以往部分抽样的“小数据”的主要区别。然而，实践是大数据的最终价值体现的途径。从实际应用和大数据处理的复杂性看，大数据还具有如下新的“4V”特点：

5.Variability（变化）：在不同的场景、不同的研究目标下数据的结构和意义可能会发生变化，因此，在实际研究中要考虑具体的上下文场景（Context）。

6.Veracity（真实性）：获取真实、可靠的数据是保证分析结果准确、有效的前提。只有真实而准确的数据才能获取真正有意义的结果。

8.Visualization（可视化）：在大数据环境下，通过数据可视化可以更加直观地阐释数据的意义，帮助理解数据，解释结果。

综上所述，以上“8V”特征在大数据分析与数据挖掘中具有很强的指导意义。

三、大数据时代下的数据挖掘

在大数据时代，数据挖掘需考虑以下四个问题：

大数据挖掘的核心和本质是应用、算法、数据和平台4个要素的有机结合。

因为数据挖掘是应用驱动的，来源于实践，海量数据产生于应用之中。需用具体的应用数据作为驱动，以算法、工具和平台作为支撑，最终将发现的知识和信息应用到实践中去，从而提供量化的、合理的、可行的、且能产生巨大价值的信息。

挖掘大数据中隐含的有用信息需设计和开发相应的数据挖掘和学习算法。算法的设计和开发需以具体的应用数据作为驱动，同时在实际问题中得到应用和验证，而算法的实现和应用需要高效的处理平台，这个处理平台可以解决波动性问题。高效的处理平台需要有效分析海量数据，及时对多元数据进行集成，同时有力支持数据化对算法及数据可视化的执行，并对数据分析的流程进行规范。

总之，应用、算法、数据、平台这四个方面相结合的思想，是对大数据时代的数据挖掘理解与认识的综合提炼，体现了大数据时代数据挖掘的本质与核心。这四个方面也是对相应研究方面的集成和架构，这四个架构具体从以下四个层面展开：

应用层（Application）：关心的是数据的收集与算法验证，关键问题是理解与应用相关的语义和领域知识。

数据层（Data）：数据的管理、存储、访问与安全，关心的是如何进行高效的数据使用。

算法层（Algorithm）：主要是数据挖掘、机器学习、近似算法等算法的设计与实现。

平台层（Infrastructure）：数据的访问和计算，计算平台处理分布式大规模的数据。

综上所述，数据挖掘的算法分为多个层次，在不同的层面有不同的研究内容，可以看到目前在做数据挖掘时的主要研究方向，如利用数据融合技术预处理稀疏、异构、不确定、不完整以及多来源数据；挖掘复杂动态变化的数据；测试通过局部学习和模型融合所得到的全局知识，并反馈相关信息给预处理阶段；对数据并行分布化，达到有效使用的目的。

四、大数据挖掘系统的开发

1.背景目标

之前提到一个数据挖掘有多种任务、多种功能及不同的挖掘算法，同时，需要一个高效的平台。因此，大数据时代的数据挖掘和应用的当务之急，便是开发和建立计算平台和工具，支持应用领域的数据分析人员能够有效地执行数据分析任务。

2.相关产品

现有的数据挖掘工具

有Weka、SPSS和SQL，它们提供了友好的界面，方便用户进行分析，然而这些工具并不适合进行大规模的数据分析，同时，在使用这些工具时用户很难添加新的算法程序。

流行的数据挖掘算法库

最近出现的一些集成的数据挖掘产品

如Radoop和BC-PDM，它们提供友好的用户界面来快速配置数据挖掘任务。但这些产品是基于Hadoop框架的，对非Hadoop算法程序的支持非常有限。没有明确地解决在多用户和多任务情况下的资源分配。

3.FIU-Miner

为解决现有工具和产品在大数据挖掘中的局限性，我们团队开发了一个新的平台——FIU-Miner，它代表了A Fast,Integrated,and User-Friendly System for Data Miningin Distributed Environment。它是一个用户友好并支持在分布式环境中进行高效率计算和快速集成的数据挖掘系统。与现有数据挖掘平台相比，FIU-Miner提供了一组新的功能，能够帮助数据分析人员方便并有效地开展各项复杂的数据挖掘任务。

与传统的数据挖掘平台相比，它提供了一些新的功能，主要有以下几个方面：

A.用户友好、人性化、快速的数据挖掘任务配置。基于“软件即服务”这一模式，FIU-Miner隐藏了与数据分析任务无关的低端细节。通过FIU-Miner提供的人性化用户界面，用户可以通过将现有算法直接组装成工作流，轻松完成一个复杂数据挖掘问题的任务配置，而不需要编写任何代码。

B.灵活的多语言程序集成。允许用户将目前的数据挖掘算法直接导入系统算法库中，以此对分析工具进行扩充和管理。同时，由于FIU-Miner能够正确地将任务分配到有合适运行环境的计算上，所以对这些导入的算法没有实现语言的限制。

C.异构环境中有效的资源管理。FIU-Miner支持在异构的计算环境中（包括图形工作站、单个计算机、和等）运行数据挖掘任务。FIU-Miner综合考虑各种因素（包括算法实现、负载平衡和数据位置）来优化计算资源的利用率。

D.有效的程序调度和执行。

应用架构上包括用户界面层、任务和系统管理层、逻辑资源层、异构的物理资源层。这种分层架构充分考虑了海量数据的分布式存储、不同数据挖掘算法的集成、多重任务的配置及系统用户的交付功能。一个典型的数据挖掘任务在应用之中需要复杂的主任务配置，整合多种不同类型的挖掘算法。因此，开发和建立这样的计算平台和工具，支持应用领域的数据分析人员进行有效的分析是大数据挖掘中的一个重要任务。

FIU-Miner系统用在了不同方面：如高端制造业、仓库智能管理、空间数据处理等，TerraFly GeoCloud是建立在TerraFly系统之上的、支持多种在线空间数据分析的一个平台。提供了一种类SQL语句的空间数据查询与挖掘语言MapQL。它不但支持类SQL语句，更重要的是可根据用户的不同要求，进行空间数据挖掘，渲染和画图查询得到空间数据。通过构建空间数据分析的工作流来优化分析流程，提高分析效率。

制造业是指大规模地把原材料加工成成品的工业生产过程。高端制造业是指制造业中新出现的具有高技术含量、高附加值、强竞争力的产业。典型的高端制造业包括电子半导体生产、精密仪器制造、生物制等。这些制造领域往往涉及严密的工程设计、复杂的装配生产线、大量的控制加工设备与工艺参数、的过程控制和材料的严格规范。产量和品质极大地依赖流程管控和优化决策。因此，制造企业不遗余力地采用各种措施优化生产流程、调优控制参数、提高产品品质和产量，从而提高企业的竞争力。

在空间数据处理方面，TerraFly GeoCloud对多种在线空间数据分析。对传统数据分析而言，其难点在于MapQL语句比较难写，任务之间的关系比较复杂，顺序执行之间空间数据分许效率较低。而FIU-Miner可有效解决以上三个难点。

总结而言，大数据的复杂特征对数据挖掘在理论和算法研究方面提出了新的要求和挑战。大数据是现象，核心是挖掘数据中蕴含的潜在信息，并使它们发挥价值。数据挖掘是理论技术和实际应用的完美结合。数据挖掘是理论和实践相结合的一个例子。

数据采集流程

大数据时代的来临使得数据的规模和复杂性都出现爆炸式的增长，促使不同应用领域的数据分析人员利用数据挖掘技术对数据进行分析。在应用领域中，如医疗保健、高端制造、金融等，一个典型的数据挖掘任务往往需要复杂的子任务配置，整合多种不同类型的挖掘算法以及在分布式计算环境中高效运行。因此，在大数据时代进行数据挖掘应用的一个当务之急是要开发和建立计算平台和工具，支持应用领域的数据分析人员能够有效地执行数据分析任务。

数据挖掘(Da由于VaR与收益率的分布函数（密度函数）密切相关，特别是与分布函数（密度函数）的尾部性质密切相关，因此VaR模型的准确与否就与我们对金融资产收益率过程的描述的准确与否、特别是与收益率过程的尾部特征的描述的正确与否密切相关。由于这种描述很困难，因此建立准确的VaR模型是很不容易的。ta Mining)是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。

4.Value（价值）：价值密度低，蕴含有效价值高，合理利用低密度价值的数据并对其进行正确、准确的分析，将会带来巨大的商业和价值。

定义问题：清晰地定义出业务问题，确定数据挖掘的目的。

数据准备：数据准备包括：选择数据–在大型数据库和数据仓库目标中 提取数据挖掘的目标数据集;数据预处理–进行数据再加工，包括检查数据的完整性及数据的一致性、去噪声，填补丢失的域，删除无效数据等。

数据挖掘：根据数据功能的类型和和数据的特点选择相应的算法，在净化和转换过的数据集上进行数据挖掘。

结果分析：对数据挖掘的结果进行解释和评价，转换成为能够最终被用户理解的知识。