1、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用及特點(diǎn)

　　數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是一種新型的技術(shù)，在現(xiàn)代數(shù)據(jù)存儲(chǔ)以及測(cè)量技術(shù)的迅猛發(fā)展過程中，人們可以進(jìn)行信息的大量測(cè)量并進(jìn)行存儲(chǔ)。但是，在大量的信息背后卻沒有一種有效的手段和技術(shù)進(jìn)行直觀的表達(dá)和分析。而數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的出現(xiàn)，是對(duì)目前大數(shù)據(jù)時(shí)代的一種應(yīng)急手段，使得有關(guān)計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)處理技術(shù)得到加快發(fā)展。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)最早是從機(jī)器學(xué)習(xí)的概念中而產(chǎn)生的，在對(duì)機(jī)器的學(xué)習(xí)過程中，一般不采用歸納或者較少使用這種方法，這是一種非常機(jī)械的操作辦法。而沒有指導(dǎo)性學(xué)習(xí)的辦法一般不從這些環(huán)境得出反饋，而是通過沒有干預(yù)的情況下進(jìn)行歸納和學(xué)習(xí)，并建立一種理論模型。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是屬于例子歸納學(xué)習(xí)的一種方式，這種從例子中進(jìn)行歸納學(xué)習(xí)的方式是介于上述無指導(dǎo)性學(xué)習(xí)以及較少使用歸納學(xué)習(xí)這兩種方式之間的一種方式。因此，可以說，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的特征在出自于機(jī)器學(xué)習(xí)的背景下，與其相比機(jī)器主要關(guān)心的是如何才能有效提高機(jī)器的學(xué)習(xí)能力，但數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)主要關(guān)心如何才能找到有用、有價(jià)值的信息。其第二個(gè)特征是，與機(jī)器學(xué)習(xí)特點(diǎn)相比較而言，機(jī)器關(guān)心的是小數(shù)據(jù)，而數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)所面臨的對(duì)象則是現(xiàn)實(shí)中海量規(guī)模的數(shù)據(jù)庫，其作用主要是用來處理一些異常現(xiàn)象，特別是處理殘缺的、有噪音以及維數(shù)很高的數(shù)據(jù)項(xiàng)，甚至是一些不同類型數(shù)據(jù)。以往的數(shù)據(jù)處理方法和現(xiàn)代的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)相比較而言，其不同點(diǎn)是以往的傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理方法前提是把理論作為一種指導(dǎo)數(shù)據(jù)來進(jìn)行處理，在現(xiàn)代數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的出發(fā)角度不同，主要運(yùn)用啟發(fā)式的歸納學(xué)習(xí)進(jìn)行理論以及假設(shè)來處理的。

　　2、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)主要步驟

　　數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)首先要建立數(shù)據(jù)倉庫，要根據(jù)實(shí)際情況而定，在易出現(xiàn)問題的有關(guān)領(lǐng)域建立有效的數(shù)據(jù)庫。主要是用來把數(shù)據(jù)庫中的所有的存儲(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，而目前的一些數(shù)據(jù)庫雖然可以進(jìn)行大量的存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，同時(shí)也進(jìn)行了一系列的技術(shù)發(fā)展。比如，系統(tǒng)中的在線分析處理，主要是為用戶查詢，但是卻沒有查詢結(jié)果的分析能力，而查詢的結(jié)果仍舊由人工進(jìn)行操作，依賴于對(duì)手工方式進(jìn)行數(shù)據(jù)測(cè)試并建模。其次，在數(shù)據(jù)庫中存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)選一數(shù)據(jù)集，作為對(duì)數(shù)據(jù)挖掘算法原始輸入。此數(shù)據(jù)集所涉及到數(shù)據(jù)的時(shí)變性以及統(tǒng)一性等情況。然后，再進(jìn)行數(shù)據(jù)的預(yù)處理，在處理中主要對(duì)一些缺損數(shù)據(jù)進(jìn)行補(bǔ)齊，并消除噪聲，此外還應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化的處理。隨后，再對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行降維和變換。如果數(shù)據(jù)的維數(shù)比較高，還應(yīng)找出維分量高的數(shù)據(jù)，對(duì)高維數(shù)數(shù)據(jù)空間能夠容易轉(zhuǎn)化為檢點(diǎn)的低維數(shù)數(shù)據(jù)空間進(jìn)行處理。下一步驟就是確定任務(wù)，要根據(jù)現(xiàn)實(shí)的需要，對(duì)數(shù)據(jù)挖掘目標(biāo)進(jìn)行確定，并建立預(yù)測(cè)性的模型、數(shù)據(jù)的摘要等。隨后再?zèng)Q定數(shù)據(jù)挖掘的算法，這一步驟中，主要是對(duì)當(dāng)前的數(shù)據(jù)類型選擇有效的處理方法，此過程非常重要，在所有數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中起到較大作用。隨后再對(duì)數(shù)據(jù)挖掘進(jìn)行具體的處理和結(jié)果檢驗(yàn)，在處理過程中，要按照不同的目的，選擇不同的算法，是運(yùn)用決策樹還是分類等的算法，是運(yùn)用聚類算法還是使用回歸算法，都要認(rèn)真處理，得出科學(xué)的結(jié)論。在數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果檢驗(yàn)時(shí)，要注意幾個(gè)問題，要充分利用結(jié)論對(duì)照其他的信息進(jìn)行校核，可對(duì)圖表等一些直觀的信息和手段進(jìn)行輔助分析，使結(jié)論能夠更加科學(xué)合理。需要注意的是要根據(jù)用戶來決定結(jié)論有用的程度。最后一項(xiàng)步驟是把所得出的結(jié)論進(jìn)行應(yīng)用到實(shí)際，要對(duì)數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果進(jìn)行仔細(xì)的校驗(yàn)，重點(diǎn)是解決好以前的觀點(diǎn)和看法有無差錯(cuò)，使目前的結(jié)論和原先看法的矛盾有效解除。

　　3、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的方法以及在電力營銷系統(tǒng)中的應(yīng)用和發(fā)展

　　數(shù)控挖掘技術(shù)得到了非常廣泛的應(yīng)用，按照技術(shù)本身的發(fā)展出現(xiàn)了較多方法。例如，建立預(yù)測(cè)性建模方法，也就是對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析并歸納總結(jié)，從而建立成預(yù)測(cè)性模型。根據(jù)此模型以及當(dāng)前的其他數(shù)據(jù)進(jìn)行推斷相關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)。如果推斷的對(duì)象屬于連續(xù)型的變量，那么此類的推斷問題可屬回歸問題。根據(jù)歷史數(shù)據(jù)來進(jìn)行分析和檢測(cè)，再做出科學(xué)的架設(shè)和推定。在常用的回歸算法以及非線性變換進(jìn)行有效的結(jié)合，能夠使許多問題得到解決。電力營銷系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用中關(guān)聯(lián)規(guī)則是最為關(guān)鍵的技術(shù)應(yīng)用之一。這種應(yīng)用可以有效地幫助決策人員進(jìn)行當(dāng)前有關(guān)數(shù)據(jù)以及歷史數(shù)據(jù)的規(guī)律分析，最后預(yù)測(cè)出未來情況。把關(guān)聯(lián)規(guī)則成功引入電力營銷分析，通過FP-Growth算法對(duì)電力營銷的有關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則分析，從中得出各種電量銷售的影響因素以及外部因素、手電水平等的關(guān)聯(lián)信息，以便更好地為電力的市場(chǎng)營銷策略提供參謀和決策。對(duì)電力營銷系統(tǒng)的應(yīng)用中，時(shí)間序列挖掘以及序列挖掘非常經(jīng)典、系統(tǒng)，是應(yīng)用最為廣泛的一種預(yù)測(cè)方法。這種方法的應(yīng)用中，對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究非常之多。因此，在現(xiàn)實(shí)中應(yīng)用主要把時(shí)間序列挖掘以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)兩者進(jìn)行有效地結(jié)合，然后再分析有關(guān)電力營銷數(shù)據(jù)。此外，有關(guān)專家還提出應(yīng)用一種時(shí)間窗的序列挖掘算法，這種方式可以進(jìn)行有效地報(bào)警處理，使電力系統(tǒng)中的故障能夠準(zhǔn)確的定位并診斷事故。此算法對(duì)電力系統(tǒng)的分析和挖掘能力的提高非常有效，還可判定電力系統(tǒng)的運(yùn)行是否穩(wěn)定，對(duì)錯(cuò)誤模型的分析精度達(dá)到一定的精確度。

　　4、結(jié)語

　　目前，對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在整個(gè)電力營銷系統(tǒng)中的應(yīng)用還處于較低水平上，其挖掘算法的單一并不能有效地滿足實(shí)際決策需要。但是，由于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)一些潛在的問題預(yù)測(cè)能力較強(qiáng)，特別是對(duì)電力營銷系統(tǒng)中較大規(guī)模的非線性問題，具有較強(qiáng)的處理能力，在未來的發(fā)展中會(huì)成為營銷領(lǐng)域中重要的應(yīng)用工具。

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