利用采集器 采集的平台(网页数据采集器的背景下极速崛起的下一个技术热点)

　　利用采集器 采集的平台(网页数据采集器的背景下极速崛起的下一个技术热点)

　　摘要：数据挖掘是指从数据库中的大量数据中揭示隐藏的、以前未知的和潜在有价值的信息的重要过程。主要包括三个步骤：数据准备、数据挖掘、结果表达和解释。数据准备是将采集相关数据源的数据整合成数据集进行数据挖掘；数据挖掘是一种分析每条数据并从大量数据中找出其规律的技术。

　　数据挖掘是指从数据库中的大量数据中揭示隐藏的、以前未知的和潜在有价值的信息的重要过程。主要包括三个步骤：数据准备、数据挖掘、结果表达和解释。数据准备是将采集相关数据源的数据整合成数据集进行数据挖掘；数据挖掘是一种分析每条数据并从大量数据中找出其规律的技术。

　　近年来，随着互联网行业的快速发展，人们积累的数据量急剧增加，互联网所收录的数据量已经是一个天文数字。这些大量的数据可以被广泛使用，迫切需要一种技术将这些数据转化为有用的信息和知识。因此，在这样一个时代背景下数据挖掘的迅速崛起，必然会成为继互联网之后的下一个技术热点。

　　支撑数据挖掘技术发展的是如今的采集海量数据技术。在当前的信息时代，互联网所收录的数据量是最大的。因此，最好的数据来源是互联网。然而，互联网上的大部分数据都是半结构化的，不能直接用于数据挖掘。因此，现在出现了Web数据采集器，它可以将这些半结构化的数据处理成可以需要的数据结构模式。web数据采集器的出现也解决了采集速度的问题。以前的手动复制和粘贴效率低下且容易出错。通过网页数据采集器，配置有效的规则或流程，可以代替人工，大大提高效率。有些网页结构复杂，这不利于直接采集。这个问题也可以通过网页数据采集器来解决。比如网站上的一些有用信息是通过图片呈现的，一般不能直接复制，必须手工编写。但是，使用网页数据采集器，如优采云采集器，可以破解这种数据形式，将其转化为可用的有效数据。同时，数据存储技术的发展也提供了有利条件。可以破解这种数据形式，把它变成可用的有效数据。同时，数据存储技术的发展也提供了有利条件。可以破解这个数据形式，把它变成可用的有效数据。同时，数据存储技术的发展也提供了有利条件。

　　数据挖掘的任务主要是关联分析、聚类分析、分类、预测、时间序列模式和偏差分析。一般来说，数据挖掘将通过这些任务中的一项或多项来处理数据。

　　数据挖掘很重要

　　数据汇总：继承数据分析的统计分析。数据汇总的目的是对数据进行浓缩，并对其进行紧凑的描述。传统的统计方法如求和、平均、方差等都是有效的方法。此外，这些值可以用直方图和饼图等图形方式表示。广义上讲，多维分析也可以归入这一类。

　　分类：目的是构建能够将数据库中的数据项映射到给定类别的分类函数或分类模型（也常称为分类器）。要构建分类器，需要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组成。每个元组都是由相关字段（也称为属性或特征）的值组成的特征向量。此外，训练样本也有类别标签。

　　例如，银行部门根据以往的数据将客户划分为不同的类别，现在可以根据这些数据来区分新的申请贷款的客户，从而采取相应的贷款计划。

　　聚类：将整个数据库分成不同的组。其目的是使组间差异明显，而同一组之间的数据尽可能相似。这种方法通常用于客户细分。在开始细分之前，我不知道应该将多少用户分成几类。因此，聚类分析可以找到具有相似客户特征的群体，例如相似的客户消费特征或相似的年龄特征。在此基础上，可以针对不同的客户群体制定一些营销方案。

　　将申请人分为高风险申请人、中风险申请人和低风险申请人。

　　关联分析：就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。关联规则是寻找出现在同一事件中的不同项目的相关性；序列模式与此类似，寻找事件之间的时间相关性，例如：今天的银行利率调整，明天的股市变化。

　　预测：把握分析对象的发展规律，对未来趋势进行预测。例如：对未来经济发展的判断。

　　检测偏差：描述分析对象的少数极端特殊情况，揭示内部原因。例如，银行100万笔交易中有500起欺诈*敏*感*词*。为了稳健经营，银行必须发现这500个案例的内在因素，降低未来经营的风险。

　　上述数据挖掘功能并不是独立存在的，它们相互关联并在数据挖掘中发挥作用。

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