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。
数据挖掘和人工智能为何不可或缺以Python技术为例解读回撤数据背后的规律
数据挖掘和人工智能是当今金融领域的热门话题。这两项技术不仅可以帮助投资者更好地进行投资决策，还可以在交易风险管理和投资组合优化等方面发挥重要作用。其中，Python作为一种通用的高级编程语言，因其便捷性和灵活性，在数据分析和机器学习中得到了广泛应用。本文将以回撤数据为例，探讨数据挖掘和人工智能在金融领域中的重要性，并介绍Python技术在回撤数据分析中的应用。
一、回撤数据背后的规律
在金融投资中，回撤是指投资组合或证券价格从高点下跌到低点的跌幅。回撤是市场风险的一个重要参数，也是评估投资组合绩效的指标之一。回撤的大小和持续时间可以对投资者进行风险警示和资产配置提供有意义的参考。
根据统计分析，回撤数据存在着某些规律。例如，短期回撤多数情况下在3%以下，而长期回撤可能会超过20%。此外，回撤的周期往往与市场状况密切相关，例如在经济衰退和金融危机中，回撤通常会较大幅度和长时间持续。因此，了解回撤数据背后的规律对于投资者进行有效的风险控制非常重要。
二、Python技术在回撤数据分析中的应用
Python是一种通用的高级编程语言，具有简单、易读、易学的特点。Python具有丰富的第三方库和工具箱，可应用于数据处理、科学计算及机器学习等领域。在金融领域中，Python语言也得到了广泛应用。例如，在回撤数据分析方面，Python可通过以下方式发挥重要作用：
回撤数据的提取和处理Python具有便捷高效的数据处理功能，可以帮助投资者快速提取和处理回撤数据，并将其转化为可视化图表。例如，可以利用Python中的“pandas”和“numpy”库来处理数据和做统计分析，再利用“matplotlib”库绘制出回撤曲线图。
回撤数据模型的建立在数据分析中，经常需要基于已有数据构建模型来进行预测。借助Python中的机器学习库“scikit-learn”，可以将回撤数据转化为机器学习模型所需要的格式，例如“支持向量回归”、“随机森林”等，从而更好地进行回撤预测和变化趋势分析。
数据挖掘与深度学习数据挖掘和深度学习是当前最热门的技术之一，可以在金融领域中应用于数据分析和预测等领域。借助Python中的“TensorFlow”、“Keras”等深度学习框架，可以构建精确的神经网络模型来进行回撤分析。
三、总结
数据挖掘和人工智能技术对金融领域具有重要意义，可在投资策略规划、风险管理等方面发挥重要作用。回撤作为金融投资中的重要指标，也需要通过数据分析与建模来更好地理解和控制。Python作为一种灵活高效的编程语言，在回撤数据分析中也发挥着重要作用。但在运用这些技术时，投资者也需要根据市场状况和自身经验进行灵活的运用，避免盲目跟风和过度交易。#回撤#Python#数据挖掘