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# System prepended metadata

title: Data Mining
tags: [資料分析]

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###### tags: `資料分析`

#    Data Mining
Data:something given, fact or pieces of information.

一般的研究：
Selection：選擇資料來源與目標
Analysis：資料分析

###    Collection 收集資料

測站放置、人員溝通、儀器運送製作、⋯⋯ 高難度、高花費
資料來源範例 e.g. 阿波羅計劃、移動雷達TEAM-R、衛星

####    資料匯入 Data EL
* 萃取Extract：從資料庫裝挑選資料
* 轉置Transform：將資料處理並轉換成使用資料
* 載入Loading：載入某個區域

* 若是進行轉置，可能將資料篩選處理後，便難以分析其他相關資料，因此在匯入時建議不需轉置，先將資料匯入儲存中心 Data Warehouse

###    Management 數據管理
####    將所有的資料轉換為有價值的來源

同樣的格式 e.g.JPG vs RAW
詮釋資料的補充 e.g.比例尺
系統性的資料更正 e.g.突發資料失蹤情況

####    資料清洗 Data Cleansing
* 將資料庫中的資料歸類為可用或不可用，呈現可用的資料。

####    資料採礦 Data Mining
* 使用清洗好的資料，整理出自己需要做分析的資料。
* 釐清需求資料的定義，確認資料運用的方向與目標，使用所有乾淨可用的資料，透過邏輯判斷或交集等數學運算，整理出分析所需使用的資料。
###    Distributed 分享資料
Data management center 資料中心整理後分享 

###    Visualization 資料可視化
####    讓資料轉變為淺顯易懂的資料

###    FAIR Data
####    資料使用的原則
* Findable 找得到
* Accessible 拿得到
* Interoperable 看得懂
* Reusable 可再用

###    Data Mining
####    將資料進行統計、AI學習等轉換，將其轉為知識並被驗證和他人檢視
* 了解目的
* 搜集資料
* 整理資料
* 找出問題點 (pattern)
* 提出假說解釋問題
* 提出證據驗證假說
* 發表知識

###    資料分析

####    資料分類 Classfication
主觀決定出分類，並將資料分類，透過已知資料的特徵和分類的結果，並為各類別統整合理的描述或模型，再用以對新資料分類。分析者作出人為主觀的分類。

####    群集分析 Cluster Analysis
無監督式的分類，系統客觀的處理資料的特徵分類，將相同特徵的對象歸為一類，事後詮釋資料的意義。演算法做出系統客觀的分類。

####    迴歸分析 Regression
透過統計值了解變數間的正負相關性，變數間有多種關係，如線性、對數⋯⋯。

####    趨勢分析 Trend Analysis /時間序列分析 Time Series Analysis
相較迴歸分析考量時間先後與長短，從長時間的發展趨勢中，發現規律與趨勢。

####    關聯法則 Association rule/ 順序型態分析 Sequential Pattern Analysis
尋找資料中事件的相關性，必須有一定的支持度與信賴度。順序型態分析與關聯分析的差異在於是否考量時間因素

####    支持度 Support
即數學公式中的交集 P(A∩B)，如在今年午後對流雨的事件中，同時下午後雷陣雨雨和打雷的次數有50%，即支持度50%。

####    信賴度 Confidence
即數學中的條件機率 P(B∣A) OR P(A∣B)，如確定打雷情況下同時下午後雷陣雨的機率，或是確定下午後雷陣雨的情形下打雷的機率。

####    增益率 Lift
表示兩事件的相關性，Lift(A,B) = P(B|A)／P(B) = P(A|B)／P(A)
以條件機率除上原先機率（一事件佔總體數量多少）的期望值。
原先定義下：
Lift <1 , negative correlation.
Lift =1 , not correlation.
Lift >1 , positive correlation.

在考量抽樣誤差下：
Lift <0.8 , negative correlation.
Lift >1.2 , positive correlation.
Lift 0.8~1.2 , individual.

支持度越低，不代表關聯度越少。
當支持度極低P(A∩B)，樣本數極高的情形下P(B)，代表其增益率極大P(A∩B)/P(B)。


####    預測分析 Prediction
預測資料的分類或發展趨勢，可透過歷史性資料建立模型，檢視近年觀察值變化，透過最新資料輸入，獲得未來變化的預測。

####    異常分析 Outlier Analysis
尋找資料庫中非常例外的紀錄，用以淨化劣質和好或壞的分析。

####    有效的資料分析 Effective Analysis
* 數據支持：統計上具有顯著關聯
* 尚未得知：關聯並非已知的關聯
* 可以解釋：關聯必須有因果關係
 ####    Learn from data & Data Visualization & Treasure the data

* citation 尊重資料的來源
##    Data Source

###    Earthphysic
Mars Insight 
http://namazu.unice.fr/marsview/?lang=en

Global 3D 
https://www.pedagogie.ac-nice.fr/svt/productions/tectoglob3d/?urlsismo=https://namazu.unice.fr/EDUMEDOBS/seismo/seismogram/20181007_001148_M5.9_HAITI.zip&lang=en

GNSS
https://sideshow.jpl.nasa.gov/post/series.html

###    Ocean 
TAO ARRAY 
https://www.pmel.noaa.gov/tao/drupal/disdel/

Mercator ocean EU 
https://www.mercator-ocean.eu/en/

Copernicus Services 
https://www.copernicus.eu/en