数据挖掘中不同类型的数据

一般而言，“挖矿”是提取的过程。在计算机科学的背景下，数据挖掘可以被称为从数据中进行知识挖掘、知识提取、数据/模式分析、数据考古和数据挖掘。还有其他类型的数据，如半结构化或非结构化数据，包括空间数据、多媒体数据、文本数据、网络数据，它们需要不同的数据挖掘方法。

• 挖掘多媒体数据：多媒体数据对象包括图像数据、视频数据、音频数据、网站超链接和链接。多媒体数据挖掘试图从多媒体数据库中找出有趣的模式。这包括处理数字数据并执行图像处理、图像分类、视频和音频数据挖掘以及模式识别等任务。多媒体数据挖掘正在成为最有趣的研究领域，因为大多数社交媒体平台，如 Twitter、Facebook 数据都可以通过它进行分析，并得出有趣的趋势和模式。
• 挖掘 Web 数据： Web 挖掘对于从 Web 中发现关键模式和知识至关重要。网页内容挖掘分析多个网站的数据，包括网页和网页中的图像等多媒体数据。网络挖掘是为了了解网页的内容、网站的唯一用户、唯一的超文本链接、网页相关性和排名、网页内容摘要、用户在特定网站上花费的时间以及了解用户搜索模式。网络挖掘还找出最好的搜索引擎并确定它使用的搜索算法。因此它有助于提高搜索效率并为用户找到最佳的搜索引擎。
• 挖掘文本数据：文本挖掘是数据挖掘、机器学习、自然语言处理和统计的子领域。我们日常生活中的大部分信息都是以文本形式存储的，例如新闻文章、技术论文、书籍、电子邮件、博客。文本挖掘帮助我们从文本中检索到高质量的信息，例如情感分析、文档摘要、文本分类、文本聚类。我们应用机器学习模型和 NLP 技术从文本中获取有用的信息。这是通过统计模式学习和统计语言建模等手段找出隐藏的模式和趋势来完成的。为了进行文本挖掘，我们需要通过应用词干提取和词形还原技术对文本进行预处理，以便将文本数据转换为数据向量。
• 挖掘时空数据：与空间和时间都相关的数据是时空数据。时空数据挖掘从时空数据中检索有趣的模式和知识。时空数据挖掘帮助我们找到土地的价值、岩石和宝石的年龄、预测天气模式。时空数据挖掘具有许多实际应用，例如手机中的 GPS、计时器、基于 Internet 的地图服务、天气服务、卫星、RFID、传感器。
• 挖掘数据流：流数据是可以动态变化的数据，它是嘈杂的、不一致的，包含不同数据类型的多维特征。所以这些数据存储在 NoSql 数据库系统中。流数据量非常大，这对流数据的有效挖掘提出了挑战。在挖掘数据流时，我们需要执行诸如聚类、异常值分析和数据流中罕见事件的在线检测等任务。