[数据通信的主要技术有哪些]数据通信的主要技术指标是衡量数据传输的有效性和可靠性的参数。有效性主要由数据传输数据速率、调制速率、传输延迟、信道带宽和信道容量来衡量；可靠性一般用数据传输的误码...+阅读
数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据集中识别有效的、新颖的、潜在有用的，以及最终可理解的模式的非平凡过程。它是一门涉及面很广的交叉学科，包括机器学习、数理统计、神经网络、数据库、模式识别、粗糙集、模糊数学等相关技术。
数据挖掘的技术，可分为：统计方法、机器学习方法、神经网络方法和数据库方法。统计方法，可细分为：回归分析（多元回归、自回归等）、判别分析（贝叶斯判别、CBR、遗传算法、贝叶斯信念网络等。神经网络方法，可细分为：前向神经网络（BP算法等）、自组织神经网络（自组织特征映射、竞争学习等）等。数据库方法主要是基于可视化的多维数据分析或OLAP方法，另外还有面向属性的归纳方法。
数据挖掘的六大主要功能
数据挖掘的六大主要功能数据挖掘的历史虽然较短，但从20世纪90年代以来，它的发展速度很快，加之它是多学科综合的产物，目前还没有一个完整的定义，人们提出了多种数据挖掘的定义，例如：SAS研究所（1997）：“在大量相关数据基础之上进行数据探索和建立相关模型的先进方法”。Hand et al(2000)：“数据挖掘就是在大型数据库中寻找有意义、有价值信息的过程”确切地说，数据挖掘（Data Mining），又称数据库中的知识发现（Knowledge Discovery in Database,KDD），是指从大型数据库或数据仓库中提取隐含的、未知的、非平凡的及有潜在应用价值的信息或模式，它是数据库研究中的一个很有应用价值的新领域，融合了数据库、人工智能、机器学习、统计学等多个领域的理论和技术。 数据挖掘的主要功能 数据挖掘综合了各个学科技术，有很多的功能，当前的主要功能如下：
1、数据总结：继承于数据分析中的统计分析。数据总结目的是对数据进行浓缩，给出它的紧凑描述。传统统计方法如求和值、平均值、方差值等都是有效方法。另外还可以用直方图、饼状图等图形方式表示这些值。广义上讲，多维分析也可以归入这一类。
2、分类：目的是构造一个分类函数或分类模型（也常常称作分类器），该模型能把数据库中的数据项映射到给定类别中的某一个。要构造分类器，需要有一个训练样本数据集作为输入。训练集由一组数据库记录或元组构成，每个元组是一个由有关字段（又称属性或特征）值组成的特征向量，此外，训练样本还有一个类别标记。一个具体样本的形式可表示为：（v1,v2，…，vn;c），其中vi表示字段值，c表示类别。 例如：银行部门根据以前的数据将客户分成了不同的类别，现在就可以根据这些来区分新申请贷款的客户，以采取相应的贷款方案。
3、聚类：是把整个数据库分成不同的群组。它的目的是使群与群之间差别很明显，而同一个群之间的数据尽量相似。这种方法通常用于客户细分。在开始细分之前不知道要把用户分成几类，因此通过聚类分析可以找出客户特性相似的群体，如客户消费特性相似或年龄特性相似等。在此基础上可以制定一些针对不同客户群体的营销方案。 例如：将申请人分为高度风险申请者，中度风险申请者，低度风险申请者。
4、关联分析：是寻找数据库中值的相关性。两种常用的技术是关联规则和序列模式。关联规则是寻找在同一个事件中出现的不同项的相关性；序列模式与此类似，寻找的是事件之间时间上的相关性，例如：今天银行利率的调整，明天股市的变化。
5、预测：把握分析对象发展的规律，对未来的趋势做出预见。例如：对未来经济发展的判断。
6、偏差的检测：对分析对象的少数的、极端的特例的描述，揭示内在的原因。例如：在银行的100万笔交易中有500例的欺诈行为，银行为了稳健经营，就要发现这500例的内在因素，减小以后经营的风险。 以上数据挖掘的各项功能不是独立存在的，它们在数据挖掘中互相联系，发挥作用。
数据挖掘的功能数据挖掘可以挖掘到什么类型的模式
数据挖掘功能用于指定数据挖掘任务要找的模式类型.一般而言，数据挖掘任务可以分两类：描述和预测.描述性挖掘任务描述数据库中的数据的一般性质.预测性挖掘任务对当前数据进行推断，以做出预测.概念/类描述：特征化和区分数据特征化数据区分挖掘频繁模式，关联和相关关联分析.假设作为AllElectronics的市场部经理，想确定在相同的事务中，哪些商品经常被一起购买.从AllElectronics事务数据库中挖掘出来的这种规则的一个例子是buys (X, ＂computer＂) =>buys(X, ＂software＂) [support = 1%, confidence = 50%]其中，X是变量，代表顾客.50%的置信度或可信性表示，如果一位顾客购买计算机，则购买软件的可能性是50%.1%的支持度意味所分析的所有事务的1%显示计算机与软件一起购买.这个关联规则涉及单个重复的属性或谓词（即 buys）.包含单个谓词的关联规则称作单维关联规则（single-dimensional association rule）.去掉谓词符号，上面的规则可以简单地写成 ＂computer =>software [1%, 50%]＂.假设给定涉及购买的AllElectronics关系数据库.数据挖掘系统还可以发现如下形式的规则：age(X, ＂20...29＂) ^ income(X, ＂20K...29K＂) =>buys(X, ＂CD player＂) [support = 2%, confidence = 60%]该规则指出，所研究的AllElectronics顾客，2%是20 ~ 29岁，年收入为2000 ~ 29000，并且在AllElectronics购买了CD播放机.这个年龄和收入组的顾客购买CD机的概率为60%.注意，这个属性称为一维，上面的规则可以称作多维关联规则 （multidimensional association rule）....
我现在学的是电子商务想了解一下数据挖掘的功能中关联分析
关联分析是数据挖掘的一种主要形式 而且是无监督学习 型系统中最普遍的知识发现形式。典型的关联分析体现在基于 交易数据的购物篮分析中。关联分析能够发现交易数据库中不 同商品 （ 项）之间的联系，如购买了某一商品对购买其他商品 的影响。这种影响有时是正面的，有时是负面的，例如 “ 9 O % 的顾客在一次购买活动中购买商品A的同时购买商品B ” ， 表明 商品A与B 是正相关的。这种规则可以表示为 “ A =>B “ . 表明 顾客在购买商品A的条件下，购买B的概率。根据类似规则可以 对顾客的购买模式进行深入分析，发现对商业决策有价值的规则 和知识。 用于关联规则发现的主要对象是事务型数据库.其中针对的 应用则是售货数据 也称货篮数据。一项事务一般由事务处理时 间、一组客户购买的物品、客户标识号等组成。
由于条形码技术 的发展，零售部门可以方便地收集存储大量的售货数据。对这些 历史事务数据进行关联分析 则可对客户的购买行为提供极有价 值的信息。例如，可以帮助规划市场 （ 怎样相互搭配销售） 。从 事务数据中发现关联规则 对于改进销售业绩等商业活动的决策 是非常重要 的。
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