大數據智能挖掘技術研究

A. 大數據的核心 數據挖掘

大數據的核心：數據挖掘
大數據的核心：數據挖掘。從頭至尾我們都脫離不了數據挖掘。其實從大學到現在一直都接觸數據挖掘，但是我們不關心是什麼是數據挖掘，我們關心的是我們如何通過數據挖掘過程中找到我們需要的東西，而我們更關心的是這個過程是什麼？如何開始？
總結的過程也是一個學習的過程，通過有章節的整理對目前正在的學習的內容做規整。在這個過程中我們會從具體的項目實施中去談數據挖掘，中間會貫穿很多的概念，演算法，業務轉換，過程，建模等等。
我們列一下要談論的話題：
1、什麼是數據挖掘及為什麼要進行數據挖掘？
2、數據挖掘在營銷和CRM中的應用？
3、數據挖掘的過程
4、你應理解的統計學
5、數據描述與預測：剖析與預測建模
6、經典的數據挖掘技術
7、各類演算法
8、數據倉庫、OLAP、分析沙箱和數據挖掘
9、具體的案例分析
什麼是數據挖掘？
是知識發現、商業智能、預測分析還是預測建模。其實都可以歸為一類：數據挖掘是一項探測大量數據以發現有意義的模式（pattern）和規則（rule）的業務流程。
這里談到了發現模式與規則，其實就是一項業務流程，為業務服務。而我們要做就是讓業務做起來顯得更簡單，或直接幫助客戶如何提升業務。在大量的數據中找到有意義的模式和規則。在大量數據面前，數據的獲得不再是一個障礙，而是一個優勢。在現在很多的技術在大數據集上比在小數據集上的表現得更好——你可以用數據產生智慧，也可以用計算機來完成其最擅長的工作：提出問題並解決問題。模式和規則的定義：就是發現對業務有益的模式或規則。發現模式就意味著把保留活動的目標定位為最有可能流失的客戶。這就意味著優化客戶獲取資源，既考慮客戶數量上的短期效益，同時也考慮客戶價值的中期和長期收益。
而在上面的過程，最重要的一點就是：如何通過數據挖掘技術來維護與客戶之間的關系，這就是客戶關系管理，CRM。
專注於數據挖掘在營銷和客戶關系管理方面的應用——例如，為交叉銷售和向上銷售改進推薦，預測未來的用戶級別，建模客戶生存價值，根據用戶行為對客戶進行劃分，為訪問網站的客戶選擇最佳登錄頁面，確定適合列入營銷活動的候選者，以及預測哪些客戶處於停止使用軟體包、服務或葯物治療的風險中。
兩種關鍵技術：生存分析、統計演算法。在加上文本挖掘和主成分分析。
經營有方的小店自然地形成與客戶之間的學習關系。隨著時間的推移，他們對客戶的了解也會越來越多，從而可以利用這些知識為他們提供更好的服務。結果是：忠實的顧客和盈利的商店。
但是擁有數十萬或數百萬客戶的大公司，則不能奢望與每個客戶形成密切的私人關系。面臨這樣困境，他們必須要面對的是，學會充分利用所擁有的大量信息——幾乎是每次與客戶交互產生的數據。這就是如何將客戶數據轉換成客戶知識的分析技術。
數據挖掘是一項與業務流程交互的業務流程。數據挖掘以數據作為開始，通過分析來啟動或激勵行為，這些行為反過來又將創建更多需要數據挖掘的數據。
因此，對於那些充分利用數據來改善業務的公司來說，不應僅僅把數據挖掘看作是細枝末節。
相反，在業務策略上必須包含：1、數據收集。2、為長期利益分析數據。3、針對分析結果做出分析。
CRM（客戶關系管理系統）。在各行各業中，高瞻遠矚的公司的目標都是理解每個客戶，並通過利用這種理解，使得客戶與他們做生意更加容易。同樣要學習分析每個客戶的價值，清楚哪些客戶值得投資和努力來保留，哪些准許流失。把一個產品為中心的企業轉變成以客戶為中心的企業的代價超過了數據挖掘。假設數據挖掘的結果是像一個用戶推薦一個小首飾而不是一個小發明，但是如果經理的獎金取決於小發明的季度銷售量而不是小首飾的銷售量（即便後者更為有利可圖或者收獲長期盈利更多的客戶），那麼數據挖掘的結果就會被忽視，這就導致挖掘結果不能產生決策。

B. 大數據挖掘在虛擬醫葯科研方面的思考

大數據挖掘在虛擬醫葯科研方面的思考
1.基於大數據挖掘的虛擬醫葯科研案例
數據挖掘發展到今天，按照時下的概念應該到了「大」數據挖掘的時代了。我們還是先從幾個相關案例開始吧。
1.1 虛擬臨床試驗-大數據採集
我們首先來看這樣一個案例。2011年06月，輝瑞制葯有限公司宣布開展一項「虛擬」臨床研究，該項研究是一個得到美國食品和葯物管理局批準的試點項目，首字母縮寫為「REMOTE」。「REMOTE」項目是在美國開展的第一項病人只需使用手機和互聯網、而不用重復跑醫院的臨床研究，該項目的目標是要確定此類「虛擬」臨床研究能否產生和傳統臨床研究一樣的結果。而傳統的臨床研究要求病人住在醫院附近，並且定期前往醫院或診所進行初次檢查和多次後續檢查。如果這一項目有效，那它可能意味著全美國的病人都能參加今後的許多醫學研究。這樣一來，原先的科研項目中未得到充分代表的群體將得以參加，數據收集速度將大大加快，而且成本也很可能會大幅下降，參與者退出的幾率也很可能會降低不少。
從上例中，我們可以看到，利用互聯網可以收集遠遠大於傳統臨床科研樣本數目的超大量病人的臨床數據，而且其中有些臨床數據可能來自於更加便捷的可穿戴健康監測設備。如果這樣的研究，在科研設計嚴謹、質量標准得到有效執行、各種誤差得到有效控制的情況下，科研的效率和成果的可信度可以顯著提高。正如輝瑞公司首席醫療官弗蕾達?劉易斯-霍爾所說的：「讓更多樣化的人群得以參與研究有可能會推動醫學進步，並為更多的病人帶來更好的療效。」
1.2 虛擬葯物臨床試驗-大數據挖掘
我們再來看另外一個案例。1992年，抗抑鬱葯物帕羅西汀（Paxil）獲准上市；1996年，降膽固醇葯物普拉固（Pravachol）正式開售。兩種葯品生產企業的研究證明：每種葯物在單獨服用時是有效且安全的。可是，患者要是同時服用兩種葯是否安全，沒有人知道，甚至很少有人想過。美國斯坦福大學的研究人員應用數據挖掘技術分析了數萬例患者的電子病歷後，很快發現了一個出人意料的答案：同時服用兩種葯物的患者血糖含量較高。這對於糖尿病患者來說影響很大，過多的血糖對他們來說是一種嚴重的健康威脅！科學家還通過分析血糖檢測結果和葯物處方，來尋找隱藏的規律。
對於單個醫生來說，他所經歷的同時服用這兩種葯物的病人是很有限的，雖然其中可能有少數的糖尿病患者莫名其妙地血糖升高了，但醫生很難意識到這是由於病人同時服用了Paxil和Pravachol造成的。因為這是一種掩藏在大數據中的隱含規律，如果不是有人有目的地專門研究Paxil和Pravachol聯合用葯的安全性的話，個體醫生是很難揭示這個規律的。但是，臨床葯品成千上萬，我們怎麼可能對任意組合的兩、三種葯聯合應用的安全性和有效性進行逐一研究呢？數據挖掘很可能是一種有效的、快速的、主動式的探索多種葯聯合應用問題的方法！
研究者不必再召集患者去做臨床試驗，那樣做的話花費太大了。電子病歷及其計算機應用的普及為醫療數據挖掘提供了新的機遇。科學家不再局限於通過召集志願者來開展傳統的課題研究，而是更多地從現實生活中的實驗中，如日常的大量的臨床案例中篩選數據並開展虛擬科研，這些並非來自計劃的課題立項的實驗數據保存在許多醫院的醫療記錄中。
類似本案例，應用數據技術使得研究人員可以找出在葯物批准上市時無法預見的問題，例如一種葯物可能對特定人群產生怎樣的影響。另外，對醫療記錄的數據挖掘不僅將為研究帶來好處，還會提高醫療服務系統的效率。
1.3 虛擬葯物靶標發現-知識發現
我們再看看這樣的一類研究。通常新葯研發的過程都比較漫長,投入巨大，風險也很高。有數據表明，新葯研發的平均時間長達15年,平均耗費超過8億美元。但是,由於葯物療效的不佳和毒副作用太高，使得許多葯物的研發經常在臨床階段就失敗了，造成了巨大的經濟損失。作為葯物研發的源頭,葯物靶標的發現和識別對葯物的研發成功率具有舉足輕重性的作用。隨著生物信息技術的不斷發展,以及蛋白質組學數據、化學基因組學數據的日益增長,應用數據挖掘技術結合傳統生物實驗技術,可為葯物新靶標的發現提供新的技術手段,為靶標識別預測提供新的方法。構建葯物靶標資料庫，利用智能計算技術和數據挖掘技術對現有的葯物靶標數據開展深入探索，以期發現新的葯物靶標正是這樣一類研究，我們也稱之為葯物靶標的知識發現。
傳統的葯物靶標的發現，通常大都是通過大量的、反復的生物化學實驗來實現的，不僅成本高、效率低，成功率也很低，猶如瞎子摸象一樣，不好掌握方向。而應用數據挖掘這一自動的、主動的、高效的探索技術，可以開展虛擬葯物靶標發現，不僅大大加快了葯物靶標發現的進程，而且大幅減少了生物化學實驗的次數和成本，同時也提高了傳統生化實驗的成功率。
2. 數據挖掘在虛擬醫葯科研上的應用
大數據時代，醫葯研發面臨更多的挑戰和機遇，為了更好的節約研發成本，提高新葯研發成功率，研發出更有競爭力的新葯，可以應用數據挖掘技術開展虛擬醫學科研和葯物研究。數據挖掘在虛擬醫葯科研上的應用，可以總結為如下幾個方面。
2.1 通過預測建模幫助制葯公司降低研發成本提高研發效率。模型基於葯物臨床試驗階段之前的數據集及早期臨床階段的數據集，盡可能及時地預測臨床結果。評價因素包括產品的安全性、有效性、潛在的副作用和整體的試驗結果。通過預測建模可以降低醫葯產品公司的研發成本，在通過數據建模和分析預測葯物臨床結果後，可以暫緩研究次優的葯物，或者停止在次優葯物上的昂貴的臨床試驗。
2.2 通過挖掘病人數據，評估招募患者是否符合試驗條件，從而加快臨床試驗進程，提出更有效的臨床試驗設計建議。例如: 通過聚類方法對患者群體進行聚類，尋找年齡、性別、病情、化驗指標等方面的特徵，判定是否滿足試驗條件，也可以根據這些特徵更好的設立對照組。
2.3 分析臨床試驗數據和病人記錄可以確定葯品更多的適應症和發現副作用。在對臨床試驗數據和病人記錄進行分析後，可以對葯物進行重新定位，或者實現針對其他適應症的營銷。通過關聯分析等方法對試驗數據進行挖掘可能會發現事先想不到一些成果，大大提高數據的利用程度。
2.4 實時或者近乎實時地收集不良反應報告可以促進葯物警戒。葯物警戒是上市葯品的安全保障體系，對葯物不良反應進行監測、評價和預防。通過聚類、關聯等大數據挖掘手段分析葯品不良反應的情況，用葯、疾病、不良反應的表現，是否跟某種化學成分有關等。例如不良反應症狀的聚類分析，化學成分與不良反應症狀的關聯分析等。另外在一些情況下，臨床實驗暗示出了一些情況但沒有足夠的統計數據去證明，現在基於臨床試驗大數據的分析可以給出證據。
2.5 針對性葯物研發：通過對大型數據集(例如基因組數據)的分析發展個性化葯物。這一應用考察遺傳變異、對特定疾病的易感性和對特殊葯物的反應的關系，然後在葯物研發和用葯過程中考慮個人的遺傳變異因素。很多情況下，病人用同樣的用葯方案但是療效卻不一樣，部分原因是遺傳變異。針對同病種的不同的患者研發不同的用葯，或者給出不同的用法。
2.6 對葯物化學成分的組合和葯理進行挖掘，激發研發人員的靈感。例如針對於中醫葯物研發，用數據挖掘手段對於中葯方劑和癥候進行分析研究，探討方劑和針對症狀之間的聯系，從功效、歸經、葯性和葯味等方面進行分類特徵分析。
3. 虛擬葯物臨床試驗分析系統
現在越來越多的臨床科研和葯物臨床試驗都是從日常的臨床工作中生成的大數據中經過嚴格的條件篩選來提取數據的。正如我們在本文1.1和1.2中提到的案例一樣，所謂虛擬葯物臨床試驗，是以更廣泛的臨床數據採集，和從海量的醫院電子化的病歷中按照事先的設計需求經過嚴格的條件篩選來開展的，雖然是虛擬的方法而不是傳統的方法，這種葯物臨床試驗研究有樣本代表更廣泛、成本低、效率高、研究成果更豐富等優點。採用虛擬研究的方法可以完全替代某些傳統的葯物臨床研究，也可以作為某些傳統的葯物臨床研究的預試驗或探索性研究，以使真正的葯物臨床研究工作多、快、好、省。我們現在來看一下虛擬葯物臨床試驗分析系統是如何工作的。
3.1 虛擬葯物研究的基本思路
1、建設葯物臨床試驗數據倉庫，充分整合和積累的臨床數據和葯物應用數據。 2、設計、選取葯物臨床試驗的觀察組樣本與對照組樣本。 3、應用數據挖掘技術探索葯物對於疾病治療的效果和產生的副作用。 4、應用統計學技術進行葯物臨床試驗效果的推斷和評價。
3.2 建立葯物臨床數據倉庫
建設葯物臨床試驗數據倉庫有兩種途徑，一種是通過經典的葯物臨床試驗設計來定製化和採集相關數據，傳統的方法主要記錄在紙質文檔上，也有專門數據錄入軟體，這種方法採集的數據是按照預先設計進行的，直接形成葯物臨床試驗的專用數據，但通常樣本數據量不會太大；另外一種是將醫院大量的、歷史的臨床用葯數據進行抽取、變換、裝載，然後充分整合積累的其他臨床數據和葯物應用數據，形成葯物臨床試驗數據源，為生成葯物臨床試驗數據提供支撐，這樣的樣本數據量可能很大，我們後面演示的方法就是採用種數據進行「虛擬」樣本篩選和分析的。
3.3 葯物臨床試驗樣本設計
葯物臨床試驗樣本根據葯物研究的需要可以有很多設計，例如單因素單水平設計，單因素兩水平設計，單因素多水平設計，配對設計設計，區組設計設計，重復測量設計等。我們這里以兩因素區組設計為例來介紹一下樣本篩選。本例僅以方法演示為目的，不考慮嚴格的醫學專業意義。
本研究的疾病為動脈硬化心臟病，處理因素為葯物應用，共有三種葯物，分別為倍他樂克、諾和靈、硝酸異山梨脂。區組因素為年齡，分了三個年齡段。觀察指標為血鈉。我們科研設計按照「三要素、四原則」進行數據篩選。所謂「三要素」是研究人群，處理因素和觀察對象。所謂四原則是指隨機、對照、重復、均衡等原則。按照如下圖一的輸入條件，可以將數據集篩選出來，然後再用統計分析工具進行統計分析。

3.4 葯物臨床數據挖掘
應用數據挖掘技術不僅可以提高葯物臨床數據的利用程度，而且可以探索和發現葯物臨床應用中的新的積極作用和新的消極作用。利用多種數據挖掘方法分析臨床試驗數據和病人的電子化數據，可以確定葯物更多的適應症和發現未知的副作用。在對臨床試驗數據和病人記錄進行挖掘分析後，可以對葯物進行重新定位，或者實現針對其他適應症的推廣應用。通過對葯物試驗數據進行挖掘可能會發現意想不到一些成果，大大提高數據的應用效益。
如本例，我們使用數據挖掘的方法深入研究葯物對於實驗室指標的影響。探索和發現葯物臨床應用中的正負影響，可以通過觀察病人用葯前後的很多醫學特徵和生理指標來進行，而觀察更加客觀的各種實驗室指標是很多葯物研究的必備設計之一。下面是一個應用倍他樂克葯物治療冠心病的研究，我們應用了數據挖掘的有關技術分析了倍他樂克的血葯濃度的變化對病人各個實驗室指標的影響，如下圖二，顯示了部分實驗室指標的影響結果。

以上結果需要與臨床醫務人員以及葯物研究人員共同探討。在刨去了各種人為因素以及業務系統客觀影響因素之後，我們可以發現先前未知的倍他樂克對病人生理指標的影響，其中有些影響在醫學上可能是積極的，而有些影響在醫學上可能是反面的。
3.5 統計分析設計
虛擬葯物臨床試驗分析系統的統計分析模塊，包含了葯物研發中常用的統計分析方法，如T檢驗、方差分析、相關分析、回歸分析、非參數檢驗等，設計思路按照統計學思維，首先對數據進行驗證，根據驗證結果選擇統計分析方法。下面我們以重復測量設計為例進行說明。
本研究的疾病為動脈硬化心臟病，處理因素為葯物應用倍他樂克，觀察指標為我們從數據挖掘中發現有影響的血鉀指標。我們可以使用3.3提供的模塊對篩選的樣本進行提取和分析，也可以從本模塊直接選取所需的數據並分析。重復測量分析有兩種方法，一個是Hotelling T2檢驗，另一個是方差分析，本系統提供了這兩種統計檢驗方法。
部分樣本數據如下圖三所示：

這里，我們僅觀察一下方差分析方法的結果輸出，如下圖四所示。

從圖中我們可以看到，根據P值得到：處理因素「倍他樂克」葯物對血鉀起作用，測量時間對血鉀有影響，處理因素和測量時間有交互影響。從而驗證了我們應用數據挖掘得到的結果。
4. 數據挖掘在中葯研發上的應用
以上內容，我們重點是以西葯的研究應用為例來說明以數據挖掘為特色的虛擬醫葯研究的方法。其實，數據挖掘和虛擬葯物研究還非常適合於中醫中葯的研究工作，因為中醫學本身是一個經過幾千年不斷摸索、積累和驗證的、知識體系龐大的、具有完整理論體系的醫學科學，但我們還需要應用現代知識不斷地深入理解、挖掘、提高和應用，以便與現代科學能更好地融合。而數據挖掘正是探索和解釋中醫學奧秘的有力工具！
國內許多單位也開展一些中醫中葯數據挖掘的局部性的嘗試。現在，我們就將這些數據挖掘在中醫中葯研究中的嘗試加以匯總，分列如下： 1、中葯配方中的文本數據挖掘； 2、對「葯理」起關鍵作用的「有效成分」——單體或化學成分的挖掘； 3、中葯方劑配伍規律的數據挖掘與研究； 4、方劑配伍物質基礎與葯效如(證侯、症狀)關系的數據挖掘； 5、方劑配伍的用量與方劑效用級別間的關系(量效關系及模型) 挖掘； 6、中葯葯性理論與中葯有效成份的關系挖掘； 7、方劑中各葯味間的相關性挖掘； 8、相似病症的隱含相似關系挖掘； 9、同種疾病不同葯方的相似性和差異性的挖掘和研究。 10、數據挖掘用於不確切病症的分類和研究。

C. 數據挖掘的演算法及技術的應用的研究論文

數據挖掘的演算法及技術的應用的研究論文

摘要： 數據挖掘是從大量的、不完全的、有雜訊的、模糊的、隨機的實際應用數據中發現隱含的、規律性的、人們事先未知的, 但又是潛在有用的並且最終可被理解的信息和知識的非平凡過程。任何有數據管理和知識發現需求的地方都可以藉助數據挖掘技術來解決問題。本文對數據挖掘的演算法以及數據挖掘技術的應用展開研究, 論文對數據挖掘技術的應用做了有益的研究。

關鍵詞： 數據挖掘; 技術; 應用;

引言: 數據挖掘技術是人們長期對資料庫技術進行研究和開發的結果。起初各種商業數據是存儲在計算機的資料庫中的, 然後發展到可對資料庫進行查詢和訪問, 進而發展到對資料庫的即時遍歷。數尺念據挖掘使資料庫技術進入了一個更高級的階段, 它不僅能對過去的數據進行查詢和遍歷, 並且能夠找出過去數據之間的潛在聯系, 從而促進信息的傳遞。

一、數據挖掘概述

數據挖掘是從大量的、不完全的、有雜訊的、模糊的、隨機的實際應用數據中發現隱含的、規律性的、人們事先未知的, 但又是潛在有用的並且最終可被理解的信息和知識的非平凡過程。

二、數據挖掘的基本過程

(1) 數據選擇:選擇與目標相關的數據進行數據挖掘。根據不同的數據挖掘目標, 對數據進行處理, 不僅可以排除不必要的數據干擾, 還可以極大地提高數據挖掘的效率。 (2) 數據預處理:主要進行數據清理、數據集成和變換、數據歸約、離散化和概念分層生成。 (3) 模式發現:從數據中發現用戶感興趣的模式的過程.是知識發現的主要的處理過程。 (4) 模式評估:通過某種度量得出真正代表知識的模式。一般來說企業進行數據挖掘主要遵循以下流程——准備數據, 即收集數據並進行積累, 此時企業就需要知道其所需要的是什麼樣的數據, 並通過分類、編輯、清洗、預處理得到客觀明確的目標數據。數據挖掘這是最為關鍵的步驟, 主要是針對預處理後的數據進行進一步的挖掘, 取得更加客觀准確的數據, 方能引入決策之中, 不同的企業可能採取的數據挖掘技術不同, 但在當前來看暫時脫離不了上述的挖掘方法。當然隨著技術的進步, 大數據必定會進一步成為企業的立身之本, 在當前已經在很多領域得以應用。如市場營銷, 這是數據挖掘應用最早的領域, 旨在挖掘用戶消費習慣, 分析用戶消費特徵進而進行精準營銷。就以令人深惡痛絕的彈窗廣告來說, 當消費者有網購習慣並在網路上搜索喜愛的產品, 當再一次進行搜索時, 就會彈出很多針對消費者消費習慣的商品。

三、數據挖掘方法

1、聚集發現。

聚集是把整個資料庫分成不同的群組。它的目的是要群與群之間差別很明顯.而同一個群之間的數據盡量相似.聚集在電子商務上的典型應用是幫助市場分析人員從客戶基本庫中發現不同的客戶群, 並且用購買模式來刻畫不同客戶群的特徵。此外聚類分析可以作為其它演算法 (如特徵和分類等) 的預處理步驟, 這些演算法再在生成的簇上進行處理。與分類不同, 在開始聚集之前你不知道要把數據分成幾組, 也不知道怎麼分 (依照哪幾個變數) .因此在聚集之後要有一個對業務很熟悉的人來解釋這樣分群的意義。很多情況下一次聚集你得到的分群對你的業務來說可能並不好, 這時你需要刪除或陵裂困增加變數以影響分群的方式, 經過幾次反復之後才能最終得到一個理想的結果.聚類方法主要有兩類, 包括統計方法和神經網路方法.自組織神經網路方法和K-均值是比較常用的`聚集演算法。

2、決策樹。

這在解決歸類與預測上能力極強, 通過一系列的問題組成法則並表達出來, 然後經過不斷詢問問題導出所需的結果。典型的決策樹頂端是一個樹根, 底部擁有許多樹葉, 記錄分解成不同的子集, 每個子集可能包含一個簡單法則。

四、數據挖掘的應用領域

4.1市場營銷

市場銷售數據採掘在銷售業上的應用可分為兩類:資料庫銷售和籃子數據分析。前者的任務是通過互動式查詢、數據分割和模型預測等方法源旦來選擇潛在的顧客以便向它們推銷產品, 而不是像以前那樣盲目地選擇顧客推銷;後者的任務是分析市場銷售數據以識別顧客的購買行為模式, 從而幫助確定商店貨架的布局排放以促銷某些商品。

4.2金融投資

典型的金融分析領域有投資評估和股票交易市場預測, 分析方法一般採用模型預測法。這方面的系統有Fidelity Stock Selector, LBS Capital Management。前者的任務是使用神經網路模型選擇投資, 後者則使用了專家系統、神經網路和基因演算法技術輔助管理多達6億美元的有價證券。

結論:數據挖掘是一種新興的智能信息處理技術。隨著相關信息技術的迅猛發展, 數據挖掘的應用領域不斷地拓寬和深入, 特別是在電信、軍事、生物工程和商業智能等方面的應用將成為新的研究熱點。同時, 數據挖掘應用也面臨著許多技術上的挑戰, 如何對復雜類型的數據進行挖掘, 數據挖掘與資料庫、數據倉庫和Web技術等技術的集成問題, 以及數據挖掘的可視化和數據質量等問題都有待於進一步研究和探索。

參考文獻

[1]孟強, 李海晨.Web數據挖掘技術及應用研究[J].電腦與信息技術, 2017, 25 (1) :59-62.

[2]高海峰.智能交通系統中數據挖掘技術的應用研究[J].數字技術與應用, 2016 (5) :108-108.

D. 2021年CCF科學技術獎：清華大學獲自然科學一等獎

清華大學牛，榮獲中國計算機學會2021年度CCF科學技術獎自然科學一等獎！ 以下為中國計算機學會公布的2021年度「CCF科學技術獎」全部獲獎項目名單。

1、大規模異構計算系統並行編程模型與優化理論

完成單位：清華大學

2、高精度智能化的軟體分析與測試方法

完成單位：中國科學院軟體研究所、中國人民大學

3、基於圖的網路性能優化理論與方法

完成單位：上海交通大學

1、安卓操作系統安全防護的理論與方法

完成單位：復旦大學

2、面向高維數據的集成學習演算法

完成單位：華南理工大學

3、復雜軟體系統的網路化解析與優化理論及方法

完成單位：武漢大學

4、開放系統量子計算理論及新型量子計算原理

完成單位：中國科學院數學與系統科學研究院

5、基因組組裝與模式挖掘的基礎理論與演算法

完成單位：中稿早南大學

1、大規模智能雲網路關鍵技術及平台

完成單位：阿里雲計算有限公司、浙江升敬世大學、上海交通大學

2、面向工業領域的軟體形式化建模與自動化測試關鍵技術及工具國產化應用

完成單位：華東師范大學、上海工業控制安全創新 科技 有限公司、卡斯柯信號有限公司、工業和信息化部電子第五研究所

3、專用處理器晶元自動設計技術與應用

完成單位：中國科學院計算技術研究所、中科馭數 科技 有限公司、中科物棲 科技 有限公司

1、數據自治開放技術

完成單位：復旦大學

2、多源異構大數據智能挖掘與性能優化

完成單位：湖南大學、中國人民解放軍國防 科技 大學、哈爾濱工業大學（深圳）

3、水滴形柔性屏技術及可折疊產品

完成單位：聯想研究院

1、螞蟻反欺詐智能風險感知與響應系統關鍵技術和應用

完成單位：螞蟻集團

2、AtlasGraph大規模圖數據分析平台

完成單位：北京海致星圖 科技 有限公司、清華大學、北京海致 科技 集團有限公司

3、虛擬存儲環境關鍵技術與應用

完成單位：中國人民解放軍國防 科技 大學、廈門大學、國家超級計算天津中心

1、全浸沒液冷雲計算數據中心技術創新及產業化

完成單位：吵肢阿里雲計算有限公司

2、基於雲架構的能源監測與分析平台的研製及產業化

完成單位：福州大學、國網信通億力 科技 有限責任公司

3、智能城市操作系統

完成單位：京東城市（北京）數字 科技 有限公司

4、物聯網低代碼開發平台及應用

完成單位：浙江大學、阿里雲計算有限公司

5、ZoomAI——基於人工智慧的視頻修復及增強系統

完成單位：北京愛奇藝 科技 有限公司

6、智能化手術系統的關鍵技術及產業化應用

完成單位：中國石油大學（華東）、青島海信醫療設備股份有限公司、大連東軟教育 科技 集團

1、基於網路空間的態勢感知與防禦雲安全平台

完成單位：杭州安恆信息技術股份有限公司

2、面向智能生產決策的求解引擎及應用

完成單位：聯想研究院

3、基於可信執行環境的區塊鏈數據隱私保護技術

完成單位：螞蟻區塊鏈（上海） 科技 有限公司

4、醫學影像智能分割關鍵技術與應用

完成單位：浙江大學

E. 大數據的關鍵技術有哪些_大數據處理的關鍵技術有哪些

大數據處理關鍵技術一般包括：大數據採集、大數據預處理、大數據存儲及管理、大數據分早李爛析及挖掘、大數據展現和應用（大數據檢索、大數據可視化、大數據應用、大數據安全等）。

一、大數據採集技術

數據是指通過RFID射頻數據、感測器數據、社交網路交互數據及移動互聯網數據等方擾帆式獲得的各種類型的結構化、半結構化（或稱之為弱結構化）及非結構化的海量數據，是大數據知識服務模型的根本。

二、大數據預處理技術

主要完成對已接收數據的辨析、抽取、清洗等操作。1）抽取：因獲取的數據可能具有多種結構和類型，數據抽取過程可以幫助我們將這些復雜的數據轉化為單一的或者便於處理的構型，以達到快速分析處理的目的。2）清洗：對於大數據，並不全是有價值的，有些數據陸漏並不是我們所關心的內容，而另一些數據則是完全錯誤的干擾項，因此要對數據通過過濾「去噪」從而提取出有效數據。

三、大數據存儲及管理技術

大數據存儲與管理要用存儲器把採集到的數據存儲起來，建立相應的資料庫，並進行管理和調用。重點解決復雜結構化、半結構化和非結構化大數據管理與處理技術。主要解決大數據的可存儲、可表示、可處理、可靠性及有效傳輸等幾個關鍵問題。

四、大數據分析及挖掘技術

大數據分析技術。改進已有數據挖掘和機器學習技術；開發數據網路挖掘、特異群組挖掘、圖挖掘等新型數據挖掘技術；突破基於對象的數據連接、相似性連接等大數據融合技術；突破用戶興趣分析、網路行為分析、情感語義分析等面向領域的大數據挖掘技術。

六、大數據展現與應用技術

大數據技術能夠將隱藏於海量數據中的信息和知識挖掘出來，為人類的社會經濟活動提供依據，從而提高各個領域的運行效率，大大提高整個社會經濟的集約化程度。在我國，大數據將重點應用於以下三大領域：商業智能、政府決策、公共服務。例如：商業智能技術，政府決策技術，電信數據信息處理與挖掘技術，電網數據信息處理與挖掘技術，氣象信息分析技術，環境監測技術，警務雲應用系統（道路監控、視頻監控、網路監控、智能交通、反電信詐騙、指揮調度等公安信息系統）本回答根據網路文庫資料整理，原文請參見《大數據關鍵技術》

F. 合肥工業大學有大數據專業嗎研究生

合肥工業大學研究生有大數據專業。根據參考合肥工業大學2022年9月11日發表的合肥工業大學2023年碩士研究生招生目錄中可以得知，信息與通信工程學院招收計算機科學與技術專業共招收全日制65人，其中有大數據方向的研究，專業名稱為數據挖掘與智能計算。

G. 大數據挖掘技術涉及哪些內容

大數據挖掘技術涉及的主要內容有：模式跟蹤，數據清理和准備，基於分類的數據挖掘技術，異常值檢測，關聯，聚類。
基於大環境下的數據特點，挖掘技術與對應：
1.數據來源多, 大數據挖掘的研究對象往往不只涉及一個業務系統, 肯定是多個系統的融合分析, 因此,需要強大的ETL技術, 將多個系統的數據整合到一起, 並且, 多個系統的數據可能標准不同, 需要清洗。
2.數據的維度高, 整合起來的數據就不只傳統數據挖掘的那一些維度了, 可能成百上千維, 這需要降維技術了。
3.大數據量的計算, 在單台伺服器上是計算不了的, 這就需要用分布式計算, 所以要掌握各種分布式計算框架, 像hadoop, spark之類, 需要掌握機器學習演算法的分布式實現。
數據挖掘：目前，還需要改進已有數據挖掘和機器學習技術；開發數據網路挖掘、特異群組挖掘、圖挖掘等新型數據挖掘技術；突破基於對象的數據連接、相似性連接等大數據融合技術；突破用戶興趣分析、網路行為分析、情感語義分析等面向領域的大數據挖掘技術。

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H. 什麼是指如何把大數據智能化的潛力挖掘出來

數據挖掘是指人們從事先不知道的大量不完整、雜亂、模糊和隨機數據中提取潛在隱藏的有用信息和知識的過程。下面說下我們在挖掘大數據的時候，都會用到的幾種方法：
方法1、(可視化分析)無論是日誌數據分析專家還是普通用戶，數據可視化都是數據分析工具的最基本要求。可視化可以直觀地顯示數據，讓數據自己說話，讓聽眾看到結果。
方法2、(數據挖掘演算法)如果說可視化用於人們觀看，那麼數據挖掘就是給機器看的。集群、分割、孤立點分析和其他演算法使我們能夠深入挖掘數據並挖掘價值。這些演算法不僅要處理大量數據，還必須盡量縮減處理大數據的速度。
方法3、(預測分析能力)數據挖掘使分析師可以更好地理解數據，而預測分析則使分析師可以根據可視化分析和數據挖掘的結果做出一些預測性判斷。

I. 如何利用大數據、人工智慧等技術，實現企業數據的收集、分析和挖掘，為決策提供智能支持

利用大數據、雲計算、人工智慧等技術，實現企業數據的收集、分析和挖掘，為決策提供智能支持，企業可以考慮以下幾個方面：
1)?????? 建立高效的數據採集和整合機制，通過各種手段獲取各類數據，並對數據進行清洗、整合和存儲。
2)?????? 利用雲計算技術提供彈性的計知兆算資源和存儲空間，並實現數據的安全保護和隨時訪問。
3)?????? 利用人工智慧技術進行數據分析和挖掘，以提取有價值的信息，並利用機器學習、深度學習等方法進行數據預測和優化。
4)?????? 利用可視化技術顫數將分析結果呈搭洞租現給決策者，並提供智能化的建議和方案。
對於上述解決方案來說使用用友YonSuite可以幫助企業解決問題。YonSuite是基於YonBIP雲原生架構，為成長型企業提供「營銷、製造、采購、財務、供應鏈、稅務、人力、辦公、平台」融合一體，支持企業全球化經營、社會化商業的雲服務包。它可以為企業提供全面、靈活、安全的大數據解決方案。用友YonSuite從以下幾個方面來幫助解決：
1)?????? 實現多源異構數據的快速接入、清洗、轉換和載入；
2)?????? 提供海量並行處理（MPP）資料庫服務，支持多種類型的查詢語言；
3)?????? 提供多種類型的大數據分析服務，如流式分析、批量分析、互動式分析等；
4)?????? 提供多種類型的人工智慧服務，如圖像識別、語音識別、自然語言處理等；
5)?????? 提供多種類型的可視化服務，如報表製作、儀表盤展示、圖形繪制等