1. 數據挖掘簡介
數據挖掘的核心是從大型數據集中發現模式、相關性和見解的過程。 這是自動搜索大量數據以發現簡單分析之外的模式和趨勢的實踐。 數據挖掘使用複雜的數學算法來分割數據並評估未來事件的概率。 它是“數據庫中的知識發現”過程（KDD）的分析步驟。
數據挖掘的跨學科性質
數據挖掘是一個高度跨學科的領域，涉及多個專業領域：
- 統計：為許多數據挖掘技術提供理論基礎，例如回歸和假設檢驗。
- 機器學習：提供豐富的分類、聚類和預測算法。
- 人工智能：貢獻知識表示和推理的技術。
- 數據庫系統：提供高效數據存儲、檢索和操作的技術。
KDD 過程（數據庫中的知識發現）
數據挖掘常常被等同於知識發現的整個過程，但它實際上只是一個更大過程中的一步。 KDD 過程通常分為以下階段：
- 選擇：從可用來源中選擇要挖掘的數據。
- 預處理：清理數據以消除噪音和不一致。
- 轉換：將數據轉換為適合挖掘的格式。
- 數據挖掘：應用智能方法提取數據模式。
- 評估：根據某種興趣度度量來識別代表知識的真正有趣的模式。
- 知識呈現：將挖掘的知識可視化呈現給用戶。
NOTE[The KDD Process]
為什麼數據挖掘很重要？
當今世界，數據正以前所未有的速度產生。 數據挖掘對於將原始數據轉化為可操作的見解至關重要。 以下是其實際應用的一些示例：
- 業務：客戶細分、市場購物籃分析和客戶流失預測。
- 金融：欺詐檢測、信用評分和股票市場分析。
- 醫療保健：疾病預測、藥物發現和患者結果分析。
- 科學：氣候建模、基因組分析和天文發現。
2. 數據挖掘的核心概念
數據預處理：關鍵的第一步
數據預處理是數據挖掘過程中至關重要的一步。 原始數據通常不完整、不一致和/或缺乏某些行為或趨勢，並且可能包含許多錯誤。 數據預處理就是解決此類問題的一種方法。
- 數據清理：這涉及填充缺失值、平滑噪聲數據、識別或刪除異常值以及解決不一致問題。
- 數據集成：這涉及集成多個數據庫、數據立方體或文件。
- 數據轉換：這涉及標準化和聚合。 標準化是將數據縮放到較小的指定範圍的過程。
- 數據縮減：這涉及減少數據量但產生相同或相似的分析結果。
監督學習：從標記數據中學習
監督學習是從標記的訓練數據中推斷函數的數據挖掘任務。 訓練數據由一組訓練示例組成。
- 分類：分類模型試圖從觀察值中得出一些結論。 給定一個或多個輸入，分類模型將嘗試預測一個或多個結果的值。
TIP[Example of Classification] 分類模型可用於將貸款申請人識別為低、中或高信用風險。 :::* 回歸：回歸模型預測連續值。
TIP[Example of Regression] 回歸模型可用於根據房屋的特徵來預測房屋的售價。
無監督學習：在未標記數據中尋找模式
無監督學習是一種機器學習，它在沒有預先存在的標籤且最少人工監督的情況下在數據集中尋找以前未檢測到的模式。
- 聚類：聚類是將總體或數據點劃分為多個組的任務，使得同一組中的數據點與同一組中的其他數據點比其他組中的數據點更相似。
- 關聯規則挖掘：關聯規則挖掘是一個過程，旨在從各種數據庫（例如關係數據庫、事務數據庫和其他形式的數據存儲庫）中發現的數據集中找到頻繁模式、相關性、關聯或因果結構。
半監督學習：兩全其美
半監督學習是一種機器學習方法，在訓練過程中將少量標記數據與大量未標記數據相結合。 這種方法旨在成為無監督學習（沒有標記的訓練數據）和監督學習（有完全標記的訓練數據）之間的中間立場。
3. 數據挖掘高級主題
網絡挖掘：挖掘網絡知識
Web 挖掘是應用數據挖掘技術從萬維網上發現模式。 這是從網絡上的大量可用數據中提取有用信息的過程。
- Web 內容挖掘：這是從 Web 文檔內容中提取有用信息的過程。
- Web 結構挖掘：這是發現網站結構的過程。
- 網絡使用挖掘：這是找出用戶在互聯網上尋找內容的過程。
文本挖掘：從文本數據中解鎖洞察
文本挖掘，也稱為文本數據挖掘，是從文本中獲取高質量信息的過程。 高質量信息通常是通過統計模式學習等方式設計模式和趨勢而得出的。
- 自然語言處理 (NLP)：NLP 是人工智能的一個領域，可幫助計算機理解、解釋和操縱人類語言。
- 情感分析：情感分析是利用自然語言處理、文本分析、計算語言學和生物識別技術來系統地識別、提取、量化和研究情感狀態和主觀信息。
- 主題建模：主題建模是一種統計模型，用於發現文檔集合中出現的抽象“主題”。
空間和時間數據挖掘：分析基於位置和時間的數據
空間數據挖掘是從大型空間數據集中發現有趣的、以前未知的但可能有用的模式的過程。 時態數據挖掘是從大型時態數據集中發現有趣的、以前未知但可能有用的模式的過程。
圖挖掘：發現網絡中的模式
圖挖掘是從大型圖數據集中發現有趣的、以前未知的、但可能有用的模式的過程。
4. 數據挖掘的道德和社會影響
雖然數據挖掘具有釋放巨大價值的潛力，但它也提出了需要解決的重要道德和社會問題。
隱私問題和數據匿名化
數據挖掘通常涉及個人數據的收集和分析，如果處理不當，可能會導致隱私侵犯。 數據匿名化等技術可以幫助保護個人隱私，但它們並不總是萬無一失。
WARNING[The Limits of Anonymization] 2006 年，AOL 出於研究目的發布了一個大型匿名搜索查詢數據集。 然而，研究人員能夠通過將搜索查詢與其他公開信息交叉引用來對某些用戶進行去匿名化。
數據挖掘中的偏差和公平性
數據挖掘模型的好壞取決於它們所訓練的數據。 如果訓練數據包含偏差，模型將學習並放大這些偏差。 這可能會導致不公平或歧視性的結果。
IMPORTANT[Fairness in Data Mining] 開發和使用可減輕數據偏差影響的公平感知數據挖掘算法至關重要。 這是一個活躍的研究領域。
“黑匣子”問題和可解釋性
許多先進的數據挖掘模型，例如深度神經網絡，通常被稱為“黑匣子”，因為很難理解它們如何做出決策。 這種缺乏可解釋性可能是醫療保健和刑事司法等高風險應用中的一個主要問題。
5. 數據挖掘的未來
在技術進步和數據可用性不斷增加的推動下，數據挖掘領域不斷發展。 以下是塑造數據挖掘未來的一些主要趨勢：
大數據和深度學習的興起
大數據的激增給數據挖掘帶來了新的機遇和挑戰。 傳統的數據挖掘技術通常沒有足夠的可擴展性來處理大數據的數量、速度和種類。 深度學習是機器學習的一個子領域，已成為分析大型複雜數據集的強大工具。
自動數據挖掘 (AutoML)
AutoML 是將機器學習應用於現實世界問題的端到端過程自動化的過程。 AutoML 的目標是讓非專家更容易使用機器學習和數據挖掘技術。
數據挖掘與人工智能和物聯網的集成
物聯網 (IoT) 是一個由物理設備、車輛、家用電器和其他嵌入電子設備、軟件、傳感器、執行器和連接功能的物品組成的網絡，使這些對象能夠連接和交換數據。 數據挖掘與人工智能和物聯網的集成將有助於開發能夠學習物理世界並與物理世界交互的智能係統。
6. 結論
數據挖掘是一項強大的技術，具有改變行業和推動創新的潛力。 通過了解其核心概念、先進技術和道德含義，我們可以利用數據挖掘的力量做出更好的決策並創造更繁榮的未來。 隨著數字世界的不斷擴大，數據挖掘的重要性只會繼續增長。
7. 參考文獻
- Han, J.、Pei, J. 和 Kamber, M. (2011)。 數據挖掘：概念和技術。 愛思唯爾。
- Tan, P. N.、Steinbach, M. 和 Kumar, V. (2016)。 數據挖掘簡介。 培生教育。
- Fayyad, U.、Piatetsky-Shapiro, G. 和 Smyth, P. (1996)。 從數據挖掘到數據庫中的知識發現。 人工智能雜誌，17(3)，37-37。