【数据挖掘】数据挖掘架构的类型

介绍

数据挖掘是对大数据集进行筛选，以找到可用于应对业务挑战的模式和相关性。企业可以使用数据挖掘技术和技术来预测未来趋势并做出更好的商业决策。数据挖掘是从海量数据中提取潜在价值和以前未发现的信息的关键过程。数据挖掘过程由几个组件组成。

什么是数据挖掘架构？

数据挖掘架构是选择、探索和建模大量数据的过程，以发现以前未知的规律或关系，为数据库所有者生成清晰而有价值的结果。数据挖掘使用自动化或半自动化过程来探索和分析大量数据，以确定实用的设计和程序。

任何数据挖掘系统的主要组件都是：

• 数据源
• 数据仓库服务器
• 数据挖掘引擎
• 模式评估模块
• 图形用户界面
• 知识库。

对数据挖掘架构的需求

数据挖掘架构有助于发现大数据集中的异常、趋势和相关性，以便预测结果。然后，组织利用这些信息来提高销售额、降低开支、加强客户关系、降低风险以及做其他事情。

数据挖掘架构的类型

无耦合：

无耦合数据挖掘系统从特定的数据源（如文件系统）获取数据，使用主要的数据挖掘方法进行分析，并将结果保存到文件系统。使用无耦合数据挖掘架构从特定数据源检索数据。它不使用数据库来获取数据，这通常是一种非常高效和准确的方法。数据挖掘的无耦合设计是无效的，应该只用于极其简单的数据挖掘任务。尽管不建议数据挖掘系统采用无耦合设计，但它可用于基本的数据挖掘过程。

松耦合：

数据挖掘系统从数据库或数据仓库接收数据，使用数据挖掘技术对其进行处理，并将结果保存在松散耦合的数据挖掘架构中的这些系统中。这种设计适用于不需要太多可扩展性或速度的基于内存的数据挖掘系统。具有松散耦合架构的数据挖掘系统从数据库中检索数据并将其保存在这些系统中。基于内存的数据挖掘架构是这种挖掘的重点。

半紧耦合：

在半紧密耦合的数据挖掘架构中，数据挖掘系统除了与数据库或数据仓库系统接口之外，还采用许多数据库或数据仓系统功能来完成数据挖掘活动，例如排序、索引和聚合。它倾向于利用各种数据仓库系统的优势。排序、索引和聚合都是其中的一部分。为了提高效率，在这种设计中，可以将临时结果保存在数据库中。

紧密耦合：

数据库或数据仓库被认为是数据挖掘系统的信息检索组件，该系统在紧密耦合的数据挖掘架构中采用集成。数据挖掘作业利用数据库或数据仓库的所有属性。该设计提供了系统的可扩展性、卓越的性能和集成的数据。数据仓库是该架构中最重要的组件之一，其特性用于执行数据挖掘操作。可扩展性、性能和集成数据都是此设计的特点。

紧密耦合的数据挖掘架构分为三层：

• 数据层：数据库或数据仓库系统就是数据层的一个例子。该层充当所有数据源之间的桥梁。数据挖掘的结果保存在数据层中。因此，我们可以以报告或其他类型的可视化形式向最终用户提供。
• 数据挖掘的应用层：其目的是从数据库中检索信息。这里需要某种转换过程。也就是说，必须将数据转换为所需的格式。然后必须使用各种数据挖掘方法对数据进行处理。
• 前端层：它具有简单易用的用户界面。这是通过与数据挖掘系统交互来完成的。在前端层，为用户显示数据挖掘结果。

数据挖掘架构的优势

• 根据特定产品的受欢迎程度帮助公司优化生产，从而为公司节省成本。
• 帮助企业识别、吸引和留住消费者。
• 帮助公司改善客户关系。
• 通过有效预测未来的模式，它有助于预防未来的威胁。
• 将数据压缩为有价值的信息，从而提供新的趋势和特殊的模式。

数据挖掘架构的缺点

• 缺乏安全性也可能使数据处于危险之中，因为数据可能包含敏感的消费者信息。
• 不正确的数据可能导致不正确的输出。
• 大型数据集极难处理。
• 工作量过大需要高绩效团队和员工培训。
• 巨额支出的需求也可以被视为一个问题，因为数据收集可能需要大量资源，而且成本高昂。

常见问题

解释数据挖掘中的聚类？

数据挖掘中的聚类是将一组抽象对象分类为相关元素组。数据聚类用于图像处理、数据分析、模式识别和市场研究等。它有助于根据从在线搜索或其他媒体获取的数据识别位置并对文档进行分类。它主要用于识别检查在线交易欺诈的程序。

什么是文本挖掘？

文本挖掘，也称为数据挖掘，是将非结构化文本转换为结构化格式的行为，以揭示新的见解和重要模式。

结论

在本文中，我们广泛讨论了数据挖掘架构的类型。

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我们希望这篇博客能帮助您增强对数据挖掘的了解，如果您想了解更多信息，请查看数据挖掘与数据仓库、DBMS中的异常和访谈问题。