大數(shù)據(jù)時(shí)代的數(shù)據(jù)挖掘

馬 斌 周 平 張建業(yè) 卿 松 李 猷

1.國(guó)網(wǎng)新疆電力公司信息通信公司；2.新疆信息產(chǎn)業(yè)有限責(zé)任公司；3.國(guó)網(wǎng)新疆電力公司

通過(guò)分析大數(shù)據(jù)外顯的規(guī)模、種類、變化頻度和價(jià)值密度等特征，提出采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)解決海量數(shù)據(jù)的分析、集成、共享等問(wèn)題，闡述了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的概念，數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、數(shù)據(jù)挖掘及解釋評(píng)估等三個(gè)過(guò)程，詳細(xì)論述了數(shù)據(jù)挖掘的方法，以及在大數(shù)據(jù)智能分析中的實(shí)現(xiàn)技術(shù)。

概述

企業(yè)在信息化建設(shè)中，重點(diǎn)關(guān)注的是信息系統(tǒng)對(duì)現(xiàn)有業(yè)務(wù)的支持，對(duì)業(yè)務(wù)流程的自動(dòng)化處理，而沒(méi)有意識(shí)到隱含在數(shù)據(jù)中的商業(yè)價(jià)值，在管理上缺乏對(duì)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用，導(dǎo)致企業(yè)管理高成本、效率低的局面。其次，由于政策原因很多大企業(yè)沒(méi)有意識(shí)到大數(shù)據(jù)技術(shù)的迅猛發(fā)展，在信息化建設(shè)中再次處于落后狀態(tài)。

信息技術(shù)的迅猛發(fā)展從某種程度上促進(jìn)了企業(yè)集約化與精細(xì)化發(fā)展，企業(yè)對(duì)于信息技術(shù)亦愈發(fā)重視，對(duì)數(shù)據(jù)的價(jià)值和需求越來(lái)越高，原有的信息技術(shù)手段與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方式已成為飛速發(fā)展的瓶頸。隨著數(shù)據(jù)呈幾何倍數(shù)爆炸式的增長(zhǎng)，數(shù)據(jù)的規(guī)模、種類、變化頻度和數(shù)據(jù)的價(jià)值也發(fā)生了巨大的變化，因此數(shù)據(jù)的研究方法、手段和觀念也發(fā)生了變化。企業(yè)亟須通過(guò)信息技術(shù)手段解決和消化數(shù)據(jù)，消除企業(yè)內(nèi)部的資源共享壁壘，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的共享與融合，因此借著大數(shù)據(jù)、云計(jì)算的發(fā)展，結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘的研究方法，采用新的信息技術(shù)解決海量數(shù)據(jù)的分析、集成、共享等問(wèn)題。結(jié)合行業(yè)的特點(diǎn)及目前工作的特征，解決用戶多種形式、多數(shù)據(jù)源的集成需求，快速響應(yīng)用戶，提高用戶感知度，降低數(shù)據(jù)集成的復(fù)雜度和操作難度，深度挖掘潛在業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)價(jià)值，反相分析業(yè)務(wù)結(jié)果數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)關(guān)聯(lián)關(guān)系，重塑業(yè)務(wù)流程，提供切實(shí)有效的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)質(zhì)量檢查、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)關(guān)系檢查的工具，提高業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)質(zhì)量，提高業(yè)務(wù)水平。

實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，企業(yè)需要解決如下問(wèn)題：1.統(tǒng)一數(shù)據(jù)源：整合異構(gòu)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)資源形成共享數(shù)據(jù)源，通過(guò)轉(zhuǎn)換工具統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)交換、數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)資源；2.清楚需求目標(biāo)：認(rèn)識(shí)企業(yè)自身發(fā)展對(duì)數(shù)據(jù)對(duì)象的需求，對(duì)數(shù)據(jù)對(duì)象進(jìn)行有效分類，確認(rèn)分析結(jié)果的商業(yè)價(jià)值；3.數(shù)據(jù)挖掘選型：針對(duì)不同數(shù)據(jù)對(duì)象類型和分析過(guò)程，選擇合適的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

數(shù)據(jù)挖掘的概念

數(shù)據(jù)挖掘是從現(xiàn)有企業(yè)信息系統(tǒng)長(zhǎng)期積累的大量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中，按照企業(yè)發(fā)展需要整理數(shù)據(jù)、分類存儲(chǔ)、按規(guī)則提取、按目標(biāo)模型分析，最終獲取隱含在雜亂無(wú)序的大數(shù)據(jù)中的有效信息和知識(shí)的過(guò)程。

廣義上，數(shù)據(jù)挖掘是基于一些事實(shí)或觀察數(shù)據(jù)的集合中尋找一定模式的決策支持過(guò)程。對(duì)于企業(yè)，數(shù)據(jù)挖掘的對(duì)象數(shù)據(jù)主要包括兩部分：一是信息系統(tǒng)長(zhǎng)期保留在數(shù)據(jù)庫(kù)中的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，通過(guò)這些數(shù)據(jù)的挖掘和分析，能夠?yàn)槠髽I(yè)管理提供決策支持；二是互聯(lián)網(wǎng)上的用戶數(shù)據(jù)，其目的是通過(guò)挖掘分析獲取用戶行為習(xí)慣，以便調(diào)整企業(yè)服務(wù)模式來(lái)迎合用戶需求。數(shù)據(jù)挖掘提取的知識(shí)通常表示為概念、規(guī)則、規(guī)律、模式、約束、可視化等形式，可以被用于信息管理、查詢優(yōu)化、決策支持和過(guò)程控制等，還可以用于數(shù)據(jù)自身的維護(hù)。

數(shù)據(jù)挖掘的過(guò)程

數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程是基于對(duì)數(shù)據(jù)對(duì)象的深刻理解基礎(chǔ)之上，為數(shù)據(jù)對(duì)象有針對(duì)性的選擇數(shù)據(jù)挖掘方法。因此，充分了解業(yè)務(wù)領(lǐng)域的前提下，掌握行業(yè)數(shù)據(jù)對(duì)象的背景知識(shí)，明確數(shù)據(jù)分析的目的，將數(shù)據(jù)挖掘方法、統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)與專業(yè)領(lǐng)域知識(shí)技術(shù)相結(jié)合，才能體現(xiàn)出數(shù)據(jù)挖掘?qū)ζ髽I(yè)的應(yīng)用價(jià)值。

圖1 數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程

圖2 數(shù)據(jù)挖掘的體系結(jié)構(gòu)

數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程一般由三大階段組成：數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、數(shù)據(jù)挖掘及解釋評(píng)估。數(shù)據(jù)挖掘可以描述為這三個(gè)階段的遞歸過(guò)程，如圖1 所示。

數(shù)據(jù)準(zhǔn)備過(guò)程（數(shù)據(jù)源的集成、數(shù)據(jù)的選擇、數(shù)據(jù)的預(yù)處理）的優(yōu)劣，對(duì)數(shù)據(jù)挖掘的準(zhǔn)確度、效率以及最終采用挖掘模式的有效性都有影響。該階段主要完成的工作包括：數(shù)據(jù)集成，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)對(duì)象整理、清洗等；數(shù)據(jù)選擇，根據(jù)商業(yè)需求分類和提取數(shù)據(jù)集合；數(shù)據(jù)預(yù)處理，檢查數(shù)據(jù)的完整性和一致性，目的是消除數(shù)據(jù)中的非主體數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，是完成數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)源向目標(biāo)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的轉(zhuǎn)化過(guò)程，是將數(shù)據(jù)值按照目標(biāo)數(shù)據(jù)的屬性分組分類，包含數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換過(guò)程中需要的計(jì)算組合等操作。

數(shù)據(jù)挖掘通過(guò)選定的數(shù)據(jù)挖掘模式，從海量數(shù)據(jù)中多次提取并轉(zhuǎn)化為用戶需要的知識(shí)。解釋評(píng)價(jià)是根據(jù)最終用戶的決策目的對(duì)所提取的知識(shí)進(jìn)行多次清洗與分析，將最有價(jià)值的信息甄別并提取出來(lái)，提交給最終用戶。

圖3 BI 實(shí)現(xiàn)流程

數(shù)據(jù)挖掘的體系結(jié)構(gòu)

數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)一般可以分為如下三層結(jié)構(gòu)，如圖2 所示。

第一層既數(shù)據(jù)源層，包括傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)集合、外部的具有一定格式的數(shù)據(jù)資源等以及數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)集合。數(shù)據(jù)的挖掘是否需要建立在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的基礎(chǔ)上一般需要視實(shí)際情況與具體需求而定。如果實(shí)際情況與需求允許，使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)協(xié)同工作，將會(huì)大幅度的提高數(shù)據(jù)挖掘效率；第二層是數(shù)據(jù)挖掘的工具，利用數(shù)據(jù)挖掘方法（常用的方法包括聚類分析、分類分析、關(guān)聯(lián)分析等）分析各數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)，通過(guò)ETL 工具將數(shù)據(jù)進(jìn)行多次清洗與轉(zhuǎn)化；第三層是用戶界面，可以通過(guò)可視化工具將獲取的最終信息展示，更好的讓用戶理解和觀察。知識(shí)庫(kù)是用于存放專業(yè)領(lǐng)域知識(shí)，按照各專業(yè)領(lǐng)域建立的主題庫(kù)，為后續(xù)的數(shù)據(jù)分析指導(dǎo)準(zhǔn)備或數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果的評(píng)估。

數(shù)據(jù)挖掘在BI 的應(yīng)用

BI（Business Intelligence）即商業(yè)智能，是目前流行的詞匯，是數(shù)據(jù)采集、轉(zhuǎn)換、分析與預(yù)測(cè)、展示這一整套完整的過(guò)程實(shí)現(xiàn)，是數(shù)據(jù)挖掘與企業(yè)已有信息系統(tǒng)支撐的關(guān)鍵業(yè)務(wù)職能和流程充分結(jié)合，以企業(yè)商業(yè)目標(biāo)為導(dǎo)向的普適方案。整個(gè)BI 的流程如圖3 所示。

ETL 是對(duì)企業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換、裝載的過(guò)程，負(fù)責(zé)將企業(yè)各類業(yè)務(wù)信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)，通過(guò)數(shù)據(jù)中心ODS 層抽取到臨時(shí)中間層后進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)換、集成，最后加載到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，成為聯(lián)機(jī)分析處理、數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)。BI 的難點(diǎn)不是技術(shù)，而是對(duì)于業(yè)務(wù)的深刻理解，將業(yè)務(wù)與技術(shù)結(jié)合，建立正確的模型，才能實(shí)現(xiàn)真正意義上的商務(wù)智能。

結(jié)語(yǔ)

通過(guò)技術(shù)手段獲取海量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中隱含的商業(yè)價(jià)值，為企業(yè)的經(jīng)營(yíng)決策提供支撐，是當(dāng)前企業(yè)信息系統(tǒng)深化應(yīng)用的研究熱點(diǎn)。本文詳細(xì)論述了大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的概念、體系結(jié)構(gòu)和實(shí)現(xiàn)方法，闡述了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在商業(yè)智能中的應(yīng)用?；诖髷?shù)據(jù)的分析技術(shù)是當(dāng)前研究的熱點(diǎn)，必將對(duì)企業(yè)信息系統(tǒng)的深化應(yīng)用產(chǎn)生積極推動(dòng)作用。