人工智能——数据挖掘2
2、数据挖掘工具目前，世界上比较有影响的典型数据挖掘系统包括EnterpriseMiner(SAS公司)、IelienMiner(IBM公司)SeMiner(SGl公司2Cnentine(SPSS公司)、warehouseSudicSyhhe公同)SuauQuetResarce公司CvesoayEXPL.RA.KoDiscoveryWorkbench、DBMiner、、Quest等。
数据挖掘工具的选择可以考虑如下几点:
(1)商用数据挖掘系统各不相同。
(2)不同的数据挖掘工具的功能和使用方法不同。
(3)数据集的类型可能完全不同。例如:
数据类型——是关系型的、事务型的、文本的、时间序列的还是空间的?
系统问题——支持一种还是多种操作系统?是否采用C/S架构?是否提供Web接口且允许输人输出XML数据?
数据源是ASCII文件、文本文件还是多个关系型数据源?是否支持ODBC连接(OLEDB、JDBC)?
本节介绍两种典型的数据挖掘工具Amdocs和PredictiveCRM。
1.Amdocs在多年前电信行业已经开始利用数据挖掘技术进行网络出错预测等方面的工作.而近年来随着CRM理念的盛行.数据挖掘技术开始在市场分析和决策支持等方面得到广泛应用。市场上更出现了针对电信行业的包含数据挖掘功能的软件产品。比较典型的有Amdocs和PredictiveCRM。
Amdocs提供了整个电信运营企业的软件支撑平台。在其ClarifyCRM产品组件中，利用数据挖掘技术支持以下应用:客户流失管理(churnmanagement)、终身价值分析(lifetimevalueanalysis)、产品分析(productanalysis)、欺诈甄别(frauddetection)。
Amdocs产品中的数据分析和数据分析应用曾获得3届KDD杯奖。
2.PredictiveCRMSIpInfoware开发的PredictiveCRM软件是一个面向电信行业的CRM平台软件，其中应用了大量的数据挖掘和统计学技术。其数据挖掘部分实际上是把SASInstitute、SPSS和UNICA等公司的数据挖掘产品加以二次开发，以适应电信行业的需要。数据挖掘在P-CRM中的应用包括客户保持、交叉销售、客户流失管理、欺诈甄别等方面。
利用SAS软件技术进行数据挖掘可以有3种方式:
(1)使用SAS软件模块组合进行数据挖掘。
(2)将若干SAS软件模块连接成-个适合需求的综合应用软件。
(3)使用SAS数据挖掘的集成软件工具SAS/EM。
SAS/EM是一个图形化界面、菜单驱动、对用户非常友好且功能强大的数据挖掘集成软件,集成了数据获取工具、数据取样工具、数据筛选工具、数据变量转换工具、数据挖掘数据库、数据挖掘过程、多种形式的回归工具、建立决策树的数据剖分工具、决策树测览工具、人工神经元网络、数据挖掘的评价工具。
目前，虽然已经有了许多成熟的商业数据挖掘工具，但这些工具般都是一个独立的系统，不容易与电信企业现有的业务支撑系统集成。而且由于数据挖掘技术本身的特点，一个通用的数据挖掘系统可能并不适用于电信企业。
切实可行的办法是借鉴成熟的经验,结合自身特点开发专用的数据挖掘系统。
3、现状与未来数据挖掘本质上是一种深层次的数据分析方法。
数据分析本身已有多年的历史，只不过在过去数据收集和分析的一般目的是用于科学研究;另外，由于当时计算能力的限制，很难实现大量数据的复杂分析。
现在，由于各行业业务自动化的实现，商业领域产生了大量的业务数据，这些数据并不是为了分析的目的而收集的，而是在商业运作过程中由于业务需要而自然产生的。
IEEE的会刊KnorwledgeandDataEngineering率先在1993年出版了KDD技术专刊。并行计算、计算机网络和信息工程等其他领域的国际学会、学刊也把数据挖掘和知识发现列为专题和专刊讨论。数据挖掘已经成为国际学术研究的重要热点之一。
此外，在Internet上还有不少KDD电子出版物，其中以半月刊KnorwledgeDiscoveryNuggets最为权威。在网上还有许多自由论坛，如DMEmailClub等。
自1989年KDD术语出现以来，由美国人工智能协会主办的KDD国际研讨会已经召开了10次以上，规模由原来的专题讨论会发展到国际学术大会。而亚太地区也从1997年开始举行PAKDD年会。
与国外相比，国内对数据挖掘的研究起步稍晚但发展势头强劲。1993年，国家自然科学基金首次资助复日大学在该领域的研究项目。目前，国内的许多科研单位和高等院校竞相开展数据挖掘的基础理论及其应用研究。
近年来.数据挖掘的研究重点逐渐从发现方法转向系统应用，注重多种发现策略和技术的集成以及多学科之间的相互渗透。
人工智能对数据挖掘有何影响
人工智能对数据挖掘有何影响？2023-07-03
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人工智能（AI）对数据挖掘领域有着深远的影响。随着技术的不断发展和数据的快速增长，传统的数据挖掘方法已经变得不够高效和可靠。而人工智能技术的引入为数据挖掘带来了新的机遇和挑战。下面将从自动化、准确性、规模化和实时性等方面阐述人工智能对数据挖掘的影响。
首先，人工智能技术的应用使数据挖掘过程更加自动化。传统的数据挖掘方法需要人工干预和手动处理大量数据，但这种方式消耗时间且容易出错。通过使用机器学习和深度学习等人工智能技术，可以自动发现数据中的模式和关联，减少了人工操作的需求。例如，人工智能可以自动识别图像、文本和语音等数据类型中的特征，并进行有效的分类和聚类，从而提高了数据挖掘的效率和准确性。
其次，人工智能技术提高了数据挖掘的准确性。传统的数据挖掘方法通常基于统计分析和推断，对数据的理解和处理存在一定的局限性。而人工智能技术可以通过大规模的数据学习和模式识别，发现隐藏在数据背后的复杂关系和趋势。通过深度学习算法的应用，人工智能可以从海量数据中挖掘出更加精确和准确的信息，帮助决策者做出更明智的决策，并推动各行业的创新和发展。
第三，人工智能技术使数据挖掘具有了更强的规模化能力。随着互联网和物联网的快速发展，产生的数据呈指数级增长，传统方法往往无法处理如此大规模的数据集。而人工智能技术借助分布式计算和并行处理等手段，能够有效地处理海量数据，并从中提取有价值的信息。例如，人工智能可以在社交媒体上实时跟踪和分析用户的行为和偏好，为企业提供个性化的推荐和营销策略，从而提升用户体验和销售额。
最后，人工智能技术还使数据挖掘具备了实时性。传统的数据挖掘方法主要侧重于离线批处理，对于实时数据的处理能力有限。而人工智能技术结合了流数据处理和实时分析的能力，可以在数据产生的同时进行实时挖掘和决策。这对于金融、电信和物流等需要快速响应和实时调整的行业来说尤为重要。人工智能的实时数据挖掘能力可以帮助企业及时发现和解决问题，提高业务的效率和竞争力。
总之，人工智能对数据挖掘领域有着深远的影响。它通过自动化、准确性、规模化和实时性等方面的突破，改变了传统数据挖掘的方式和效果。随着技术的不断进步，人工智能将继续为数据挖掘带来新的机遇
和挑战，推动数据驱动的决策和创新。然而，人工智能在数据挖掘领域也面临一些挑战。
首先，数据隐私和安全是人工智能在数据挖掘中需要面对的重要问题。使用大量的个人和敏感数据进行挖掘可能引发隐私泄露的风险。因此，在应用人工智能技术进行数据挖掘时，必须确保合适的数据安全措施和隐私保护机制得以实施，以保护个人信息的安全和保密。
其次，人工智能在数据挖掘过程中可能受到数据偏差的影响。如果训练数据集不具有代表性或存在偏差，那么人工智能模型可能会产生错误的结果或歧视性的决策。因此，确保数据的高质量和多样性是关键，避免人工智能算法受到数据偏差的干扰。
此外，解释性和可解释性是人工智能在数据挖掘中的另一个挑战。很多人工智能算法如深度学习模型被认为是黑箱模型，其决策过程难以解释和理解。这使得在一些敏感领域（如医疗和司法）的应用存在风险和争议。因此，开发具有解释性的人工智能算法，使其决策过程可追溯和可解释，对于建立用户信任和提高算法可接受性至关重要。
最后，人工智能技术的广泛应用也带来了道德和伦理问题。例如，使用人工智能进行个人行为分析和预测可能侵犯个人隐私权；或者在招聘和贷款等过程中出现不公平和歧视性。因此，制定合适的政策和法律框架，确保人工智能技术的道德和伦理问题得到有效管理，是实现可持续和负责任的数据挖掘应用的关键。
总结而言，人工智能对数据挖掘产生了深远影响，为数据的自动化处理、准确性提升、规模化能力和实时分析提供了新的机遇。然而，人工智能在数据挖掘中仍面临数据隐私和安全、数据偏差、解释性和可解释性以及道德和伦理问题等挑战。通过积极应对这些挑战，我们能够更好地发挥人工智能在数据挖掘中的潜力，推动科技与人类社会的进步。
完谢谢观看
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