数据挖掘趋势

数据挖掘是从不同来源提取数据并对其进行组织以便更好地使用的最广泛使用的方法之一。尽管有各种商业数据挖掘系统，但在实际实施时仍会遇到许多挑战。随着数据挖掘领域的快速发展，公司需要跟上所有新进展。

复杂算法是数据挖掘的基础，因为它们允许数据分段以识别趋势和模式，检测变化，并预测各种事件的概率。原始数据可以以模拟和数字格式存在，并且本质上基于数据源。公司需要跟踪最新的数据挖掘趋势并保持更新，才能在行业中取得成功并克服严峻的竞争。

企业可以利用数据挖掘来发现客户的选择，与客户建立良好的关系，增加收入并降低风险。数据挖掘基于复杂的算法，允许数据分段以发现许多趋势和模式，检测偏差，并估计发生某些事件的可能性。原始数据可以以模拟和数字格式存在，并且本质上取决于数据的来源。公司必须跟上最新的数据挖掘趋势并保持更新，才能在行业中取得成功并击败竞争对手。

数据挖掘中的挖掘序列类型

以下是数据挖掘中的挖掘序列类型，例如：

1. 时间序列挖掘

在时间序列挖掘中，在特定时间或事件上记录了指定数量的数据点，这些数据点是在时间重复测量中获得的。这些值或数据通常以相等的时​​间间隔测量，例如每小时、每周或每天。时间序列数据也以固定的时间间隔记录，或者特征时间序列分量是趋势、季节性、周期性或不规则的。

时间序列的应用

• 金融：股票市场分析
• 工业：电力消耗
• 科学：实验结果
• 气象：降水量

时间序列分析方法

趋势分析：时间序列运动的类别

• 长期或趋势运动：时间序列在长​​时间间隔内移动的总体方向。
• 周期性运动：围绕趋势线或曲线的长期振荡。
• 季节性运动：时间序列在后续年份的相应月份似乎遵循大致相同的模式。
• 不规则或随机运动：由于计划外事件而随机发生的变动。

相似性搜索

• 数据筛选
• 索引方法
• 相似性搜索方法
• 查询语言

2. 符号序列挖掘

符号序列包含有序的元素列表，这些列表可以带或不带时间感地记录。该序列可用于多种方式，包括消费者购物序列、网页点击流、软件执行序列、生物序列等。

顺序模式挖掘涉及识别在一​​个或多个序列中频繁出现的子序列。由于该领域的大量研究，已经开发了许多可扩展的算法。或者，我们可以只挖掘闭合顺序模式集，其中顺序模式 s 是闭合的，如果 s 的正确子序列 s' 和 s' 具有与 s 相同的支持度。

3. 生物序列挖掘

生物序列由核苷酸或氨基酸序列组成。生物序列分析在生物信息学和现代生物学中对生物序列进行比较、比对、索引和分析。生物序列分析在生物信息学和现代生物学中起着至关重要的作用。这种分析可以分为成对序列比对和多序列比对。

生物序列方法

1. 生物序列比对
   • 成对比对
   • BLAST局部比对算法
   • 多序列比对方法
2. 使用隐马尔可夫模型进行生物序列分析
   • 马尔可夫链
   • 隐马尔可夫模型
   • 前向算法
   • 维特比算法
   • 鲍姆-韦尔奇算法

数据挖掘的应用

1. 金融信息分析
   • 贷款支付预测/消费者信用政策分析
   • 信息仓库的设计与构建
   • 银行和金融机构中收集的金融信息通常是完整、可靠且高质量的。
2. 零售行业
   • 多维分析（销售、客户、产品、时间等）
   • 销售活动分析
   • 客户留存
   • 产品推荐
   • 使用可视化工具进行数据分析
3. 科学与工程
   • 数据处理和数据仓库
   • 挖掘复杂数据类型
   • 基于网络的挖掘
   • 基于图的挖掘

数据挖掘趋势

在采用数据挖掘过程中缓慢的企业现在正在追赶。通过数据挖掘过程提取重要信息被广泛用于做出关键的业务决策。我们可以预见，在未来十年，数据挖掘将像当今许多更普遍的技术一样无处不在。数据挖掘的概念仍在不断发展，以下是一些最新的趋势，例如：

1. 应用探索

数据挖掘越来越多地用于探索金融分析、电信、生物医学、无线安全和科学等其他领域的应用。

2. 多媒体数据挖掘

这是最新方法之一，由于准确捕获有用数据的能力日益增强而越来越受欢迎。它涉及从不同类型多媒体源（如音频、文本、超文本、视频、图像等）提取数据。数据被转换为不同格式的数值表示。此方法可用于聚类和分类、执行相似性检查和识别关联。

3. 普适数据挖掘

此方法涉及从移动设备挖掘数据以获取有关个人的信息。尽管在此类型中存在复杂性、隐私、成本等诸多挑战，但此方法在各个行业中都有巨大的机遇，尤其是在研究人机交互方面。

4. 分布式数据挖掘

这种类型的数据挖掘越来越受欢迎，因为它涉及挖掘存储在不同公司位置或不同组织的大量信息。使用高度复杂的算法从不同位置提取数据，并基于此提供适当的见解和报告。

5. 嵌入式数据挖掘

数据挖掘功能越来越多地融入许多企业软件用例中，从 CRM SaaS 平台中的销售预测到入侵检测/防御系统中的网络威胁检测。将数据挖掘嵌入垂直市场软件应用程序中，能够为众多行业提供预测能力，并为创造独特的价值开辟新的可能性。

6. 空间和地理数据挖掘

这种新的数据挖掘趋势包括从环境、天文和地理数据（包括从外太空拍摄的图像）中提取信息。这种类型的数据挖掘可以揭示距离和拓扑等各种方面，这些方面主要用于地理信息系统和其他导航应用程序。

7. 时间序列和序列数据挖掘

这种数据挖掘类型的主要应用是研究周期性和季节性趋势。这种实践也有助于分析正常事件序列之外发生的随机事件。零售公司主要使用此方法来访问客户的购买模式和行为。

8. 数据挖掘在制药和医疗保健行业的优势

制药和医疗保健行业一直是数据挖掘领域的创新者。冠状病毒疫苗的近期快速发展直接归因于制药测试数据挖掘技术的进步，特别是在新药临床试验过程中的信号检测。在医疗保健领域，正在使用专门的数据挖掘技术来分析 DNA 序列以创建定制疗法，做出更明智的诊断等。

9. 数据挖掘自动化程度不断提高

当今的数据挖掘解决方案通常集成了 ML 和大数据存储，以提供高级数据管理功能和复杂的**数据分析**技术。早期的数据挖掘涉及具有统计学和编程深厚背景的专家进行手动编码。现代技术高度自动化，AI/ML 取代了大多数先前手动开发的发现模式的算法。

10. 数据挖掘供应商整合

如果历史可以作为参考，数据挖掘领域的显著产品整合即将来临，因为大型数据库供应商收购数据挖掘工具初创公司，以用新功能增强其产品。当前碎片化的市场和广泛的数据挖掘参与者类似于相邻的大数据供应商格局，后者持续进行整合。

11. 生物数据挖掘

生物数据挖掘研究的有趣主题包括：DNA 和蛋白质序列挖掘、高维微阵列数据挖掘、生物通路和网络分析、异构生物数据之间的链接分析以及通过数据挖掘整合生物信息。