数据挖掘数据变换的意义（数据挖掘转数据分析）

地铁深基坑变形数据的挖掘分析与风险识别?

1、以地铁基坑工程的大量监测数据为基础，通过数据挖掘方法寻找工程风险和变形数据特征变化值之间的内在联系和相关规律，以形成量化的评判指标来识别和评价工程的危险程度，从数据分析的角度提供了一种发现和控制工程风险的办法。

2、风险分析包括风险的辨别和风险评估两部分。风险的辨别是首先找出可能产生的风险的位置及产生风险的因素，它是风险管理的基础。风险辨别的方法可以分为专家调查法和表格分类分析法，两种方法可以结合使用。专家分析法是通过对大量参与工程建设的专家进行问卷调查，从而能得到一些符合现场实际的经验数据。

3、近年来，关于基坑工程环境影响评价的研究成果较少，已有成果大多通过估算基坑变形量或依据基坑开挖监测数据来定性的评估基坑对环境的影响。李志高（2008）对上海地铁8号线人民广场站深基坑开挖进行了研究，估算了由此引起的邻近已运营车站的变形，进而对基坑的环境影响进行评估。

数据挖掘的国内外研究现状

简而言之，数据挖掘其实是一类深层次的数据分析方法。从这个角度数据挖掘也可以描述为：按企业制定的业务目标，对大量的企业数据进行探索和分析，揭示隐藏的、未知的或验证已知的规律性，并进一步将其模型化的先进有效的方法。

国外的研究重点从发现方法逐渐向系统应用直到转向大规模综合系统开发，并且注重多种发现策略和技术的集成。与国外相比，国内对DMKD研究较晚，没有形成整体力量。目前国内许多的科研单位和高等院校竞相开展知识发现的基础理论及其应用研究。具体研究方向建议去数据堂看一下。

数据挖掘，又称为数据库中知识发现（Knowledge Discovery in Database， KDD）， 也有人把数据挖掘视为数据库中知识发现过程的一个基本步骤。知识发现过程以下步骤组成：（1）数据清理，（2）数据集成，（3）数据选择，（4）数据变换，（5）数据挖掘，（6）模式评估，（7）知识表示。数据挖掘可以与用户或知识库交互。

本文研究的主体是数据仓库，区别于传统基于关系型数据库的数据仓库，本文聚焦大数据环境下基于非结构数据库的数据仓库的构建与实现。因此，有必要从数据仓库和大数据环境下的数据库两方面进行阐述。

有。国内外有用数据挖掘技术判断西瓜好坏分析的。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。

该职位一般提供给懂数据库应用和具有一定统计分析能力的人。有计算机特长的统计专业人员，或学过数据挖掘的计算机专业人员都可以胜任此工作，不过最好能够对所在行业的市场情况具有一定的了解。 求职建议：由于很多公司追求短期利益而不注重长期战略的现状，目前国内很多企业对此职位的重视程度不够。

在数据挖掘之前为什么要对原始数据进行预处理

数据预处理包含数据清洗、数据集成、数据变换和数据归约几种方法。在数据挖掘之前要对原始数据进行预处理是数据挖掘中使用的数据的原则。

了解数据质量，有些数据质量不足以直接使用，如包含过多的缺失值，需要进行缺失值处理 数据字段不能够直接使用，需要派生新的字段，以更好的进行进一步的数据挖掘 数据分散，需要将数据进行整合，例如追加表（增加行），或者合并表（增加列）通过数据的预处理能够很好的对数据有初步的认识和理解。

最后，数据归约技术对于处理大量数据尤其重要。它通过减小数据集的规模，提供一个近似的、更小但保持信息完整性的表示，这显著减少了实际挖掘所需的时间，且归约后的结果与原始数据的分析结果基本一致或仅微小差异。因此，数据预处理作为数据挖掘中的关键环节，其重要性不言而喻。

所以在数据挖掘工作开始前，认真的理解数据、检查数据，对数据进行预处理是至关重要的。很多人说，数据准备工作真是个“体力活”，耗时耗力不说，还异常的枯燥无味。这点小编承认，建模之前的数据处理确实是平淡的，它往往不需要多高的智商，多牛的编程技巧，多么高大上的统计模型。

数据预处理的基本介绍

现实世界中数据大体上都是不完整，不一致的脏数据，无法直接进行数据挖掘，或挖掘结果差强人意。为了提高数据挖掘的质量产生了数据预处理技术。 　数据预处理有多种方法：数据清理，数据集成，数据变换，数据归约等。

预处理常常指的是数据预处理，数据预处理常用处理方法为：数据清洗、数据集成。数据清洗 数据清洗是通过填补缺失值，平滑或删除离群点，纠正数据的不一致来达到清洗的目的。简单来说，就是把数据里面哪些缺胳膊腿的数据、有问题的数据给处理掉。

数据预处理的基本方法：墓于粗糙集（ Rough Set）理论的约简方法，粗糙集理论是一种研究不精确、不确定性知识的数学工具。现在受到了KDD的广泛重视，利用粗糙集理论对数据进行处理是一种十分有效的精简数据维数的方法。

数据预处理（data preprocessing）是指在主要的处理以前对数据进行的一些处理。如对大部分地球物理面积性观测数据在进行转换或增强处理之前，首先将不规则分布的测网经过插值转换为规则网的处理，以利于计算机的运算。

数据预处理的介绍 数据预处理（data preprocessing）是指在主要的处理以前对数据进行的一些处理。如对大部分地球物理面积性观测数据在进行转换或增强处理之前，首先将不规则分布的测网经过插值转换为规则网的处理，以利于计算机的运算。

什么是空间数据挖掘

1、空间数据挖掘（Spatial Data Mining，SDM）即找出开始并不知道但是却隐藏在空间数据中潜在的、有价值的规则的过程。

2、而空间数据挖掘呢，是空间分析中的一种。它是指将空间数据仓库中的原始数据转化为更为简洁的信息，发现隐含的、有潜在用途的空间或非空间模型和普遍特征的过程。

3、空间数据挖掘（Spatial Data Mining，简称SDM），或者称为从空间数据库中发现知识，是为了解决空间数据海量特性而扩展的一个新的数据挖掘的研究分支，是指从空间数据库中提取隐含的、用户感兴趣的空间或非空间的模式和普遍特征的过程[2]。