还没搞懂数据挖掘？一款易学易用的工具来帮你！大数据是如今互联网+过程中最

大数据是如今互联网+过程中最火热的关键词之一，不仅如此， “大数据”一次也连续进入国务院政府工作报告，彰显出国家对于大数据战略的重视。随之而来的是围绕大数据的商业价值不断地被发掘和利用，相关的技术和知识越来越引起政府和企业的重视。
其实，在很久之前人们就已经有大数据的意识。 1960年代数字方式采集资料已经实现使用计算机进行历史资料分析；1980年代，关系数据库随著能够适应动态按需分析资料的结构化查询语言发展起来，数据仓库开始用来存储大量的资料。因为面临处理资料库中大量资料的挑战，于是资料探勘应运而生。对于这些问题，它的主要方法是资料统计分析和人工智能搜索技术。然而，在现代数据分析和数据挖掘是大数据中最常用的手段之一，数据挖掘本质上属于机器学习的内容。
那么，到底什么是数据挖掘？
数据挖掘是一个跨学科的计算机科学分支。涉及人工智能、机器学习、统计学、和数据库的交叉方法在相对大型的数据集发现模式的计算过程。
数据挖掘过程的总体目标是从一个数据集中提取信息，并将其转换成可理解的结构，以进一步使用。除了原始分析步骤，它还涉及到数据库和数据管理方面、数据预处理、模型与推断方面考量、兴趣度度量、复杂度的考虑，以及发现结构、可视化及在线更新等后处理本质上属于机器学习的范畴。
数据挖掘技术可以用来支持广泛的商务智能应用，如顾客分析、定向营销、工作流管理、商店分布、欺诈检测以及自动化购买和销售。最近一个应用是快速股票交易，在这个交易中，需要使用相关的金融交易数据在不到一秒的时间内做出买卖决定。
数据挖掘还能帮助零售商回答一些重要的商业问题，如：“谁是最有价值的顾客？”“什么产品可以交叉销售或提升销售？”“公司明年的营收前景如何？”这些问题促使着数据挖掘技术的发展，比如关联分析。
面临大数据应用带来的挑战时，数据挖掘需要解决什么问题？
1.可伸缩
由于数据产生和采集技术的进步，数太字节（TB）、数拍字节（PB）甚至数艾字节（EB）的数据集越来越普遍。如果数据挖掘算法要处理这些海量数据集，则算法必须是可伸缩的。许多数据挖掘算法采用特殊的搜索策略来处理指数级的搜索问题。为实现可伸缩可能还需要实现新的数据结构，才能以有效的方式访问每个记录。
2.高维性
现在，常常会遇到具有成百上千属性的数据集，而不是几十年前常见的只具有少量属性的数据集。在生物信息学领域，微阵列技术的进步已经产生了涉及数千特征的基因表达数据。具有时间分量或空间分量的数据集也通常具有很高的维度。
3.异构数据和复杂数据
通常，传统的数据分析方法只处理包含相同类型属性的数据集，或者是连续的，或者是分类的。随着数据挖掘在商务、科学、医学和其他领域的作用越来越大，越来越需要能够处理异构属性的技术。近年来，出现了更复杂的数据对象，为挖掘这种复杂对象而开发的技术应当考虑数据中的联系，如时间和空间的自相关性、图的连通性、半结构化文本和XML文档中元素之间的父子关系。
4.数据的所有权与分布
有时，需要分析的数据不会只存储在一个站点，或归属于一个机构，而是地理上分布在属于多个机构的数据源中。这就需要开发分布式数据挖掘技术。分布式数据挖掘算法面临的主要挑战包括：如何降低执行分布式计算所需的通信量？如何有效地统一从多个数据源获得的数据挖掘结果？如何解决数据安全和隐私问题？
【还没搞懂数据挖掘？一款易学易用的工具来帮你！】5.非传统分析
传统的统计方法基于一种假设检验模式，即提出一种假设，设计实验来收集数据，然后针对假设分析数据。但是，这一过程劳力费神。当前的数据分析任务常常需要产生和评估数千种假设，因此需要自动地产生和评估假设，这促使人们开发了一些数据挖掘技术。
数据挖掘如此复杂，涉及的技术知识如此广泛，那如今有没有一些易学易用的数据挖掘工具？
答案是肯定有的！
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