『壹』 数据挖掘有哪些技术
1、模式跟踪
模式跟踪是数据挖掘的一项基本技术。它旨在通过识别和监视数据中的趋势或模式，以对业务成果形成智能推断。例如，企业可以用它来识别销售数据的发展趋势。如果发现某种产品在某些特定人群中的销售情况，要好于其他产品，那么该企业便可以据此来创建类似的产品或服务，甚至只是简单地为此类人群增加原始产品的库存。
2、数据清理和准备
作为数据挖掘过程中的一个重要环节，我们必须对原始数据进行清理和格式化，以用于各种后续的分析。具体而言，数据的清理和准备工作包含了：数据建模，转换，迁移，集成和聚合等各种元素。这是理解数据基本特征和属性，进而确定其最佳用途的必要步骤。
3、分类
基于分类的数据挖掘技术，主要涉及到分析各种类型数据之间的关联属性。一旦确定了数据类型的关键特征，企业便可以对它们进行分类。企业可以据此判定是该保护，还是该删除某些个人身份信息。
4、异常值(Outlier)检测
异常值检测可被用于识别数据集中的异常情况。企业在发现数据中异常值后，可以通过防范此类事件的发生，以顺利实现业务目标。例如，信用卡系统在某个特定时段出现使用和交易的高峰，那么企业便可以通过分析了解到，可能是由于“大促”所致，并为将来的此类活动做好资源上的事先部署与准备。
5、关联
关联是一种与统计学相关的数据挖掘技术。它旨在建立某些数据与其他数据、或数据驱动型事件的联系。它与机器学习中的“共现(co-occurrence)”概念相似，即：某个基于数据的事件的发生概率，是由另一个事件的存在性所标识的。例如，用户购买汉堡这一行为，往往会伴随着购买薯片的可能性。两者之间有着较强的关联性，却又不是绝对的伴生关系。
6、聚类
聚类是一种依靠可视化方法，来理解数据的分析技术。聚类机制使用图形或颜色，来显示数据在不同类别指标下的分布情况。通过图形式的聚类分析，用户可以直观地获悉数据随业务目标发展的趋势。
『贰』 数据挖掘的基本步骤是什么
本文操作环境：windows10系统、thinkpad t480电脑。
具体步骤如下：
1、定义问题
在开始知识发现之前最先的也是最重要的要求就是了解数据和业务问题。必须要对目标有一个清晰明确的定义，即决定到底想干什么。比如，想提高电子信箱的利用率时，想做的可能是“提高用户使用率”，也可能是“提高一次用户使用的价值”，要解决这两个问题而建立的模型几乎是完全不同的，必须做出决定。
2、建立数据挖掘库
建立数据挖掘库包括以下几个步骤：数据收集，数据描述，选择，数据质量评估和数据清理，合并与整合，构建元数据，加载数据挖掘库，维护数据挖掘库。
3、分析数据
分析的目的是找到对预测输出影响最大的数据字段，和决定是否需要定义导出字段。如果数据集包含成百上千的字段，那么浏览分析这些数据将是一件非常耗时和累人的事情，这时需要选择一个具有好的界面和功能强大的工具软件来协助你完成这些事情。
4、准备数据
这是建立模型之前的最后一步数据准备工作。可以把此步骤分为四个部分：选择变量，选择记录，创建新变量，转换变量。
5、建立模型
建立模型是一个反复的过程。需要仔细考察不同的模型以判断哪个模型对面对的商业问题最有用。先用一部分数据建立模型，然后再用剩下的数据来测试和验证这个得到的模型。有时还有第三个数据集，称为验证集，因为测试集可能受模型的特性的影响，这时需要一个独立的数据集来验证模型的准确性。训练和测试数据挖掘模型需要把数据至少分成两个部分，一个用于模型训练，另一个用于模型测试。
6、评价模型
模型建立好之后，必须评价得到的结果、解释模型的价值。从测试集中得到的准确率只对用于建立模型的数据有意义。在实际应用中，需要进一步了解错误的类型和由此带来的相关费用的多少。经验证明，有效的模型并不一定是正确的模型。造成这一点的直接原因就是模型建立中隐含的各种假定，因此，直接在现实世界中测试模型很重要。先在小范围内应用，取得测试数据，觉得满意之后再向大范围推广。
7、实施
模型建立并经验证之后，可以有两种主要的使用方法。第一种是提供给分析人员做参考；另一种是把此模型应用到不同的数据集上。
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