4．大數(shù)據(jù)分析及挖掘技術(shù)

大數(shù)據(jù)分析技術(shù)改進已有數(shù)據(jù)挖掘和機器學習技術(shù)；開發(fā)數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)挖掘、特異群組挖掘、圖挖掘等新型數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)；突破基于對象的數(shù)據(jù)連接、相似性連接等大數(shù)據(jù)融合技術(shù)，突破用戶興趣分折，網(wǎng)絡(luò)行為分析、情感語義分析等面向領(lǐng)域的大數(shù)挖掘技術(shù)。

數(shù)據(jù)挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應(yīng)用數(shù)據(jù)中提取隱含在其中的、人們事先不知道的、潛在有用的信息和知識的過程。數(shù)據(jù)挖掘涉及的技術(shù)方法很多，有多種分類法。

根據(jù)挖掘任務(wù)可分為分類或預(yù)測模型發(fā)現(xiàn)、數(shù)據(jù)總結(jié)、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)、序列模式發(fā)現(xiàn)、依賴關(guān)系或依賴模型發(fā)現(xiàn)、異常和趨勢發(fā)現(xiàn)等。

根據(jù)挖掘?qū)ο罂煞譃殛P(guān)系數(shù)據(jù)庫、面向?qū)ο髷?shù)據(jù)庫、空間數(shù)據(jù)庫、時態(tài)數(shù)據(jù)庫、文本數(shù)據(jù)源、多媒體數(shù)據(jù)庫、異質(zhì)數(shù)據(jù)庫、遺產(chǎn)數(shù)據(jù)庫及環(huán)球網(wǎng)Web。

根據(jù)挖掘方法，可粗分為機器學習方法、統(tǒng)計方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法和數(shù)據(jù)庫方法。機器學習，可細分為歸納學習方法（決策樹、規(guī)則歸納等）、基于范例學習、遺傳算法等。統(tǒng)計方法，可細分為回歸分析（多元回歸、自回歸等）、判別分析（貝葉斯判別、費歇爾判別、非參數(shù)判別等）、聚類分析（系統(tǒng)聚類、動態(tài)聚類等）、探索性分析（主元分析法、相關(guān)分析法等）等。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，可細分為前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（BP算法等）、自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（自組織特征映射、競爭學習等）等。數(shù)據(jù)庫方法主要是多維數(shù)據(jù)分析或OLAP方法，還有面向?qū)傩缘臍w納方法。