淺論數(shù)據(jù)挖掘與水文現(xiàn)代化

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1數(shù)據(jù)挖掘
1.1 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的產(chǎn)生
隨著數(shù)據(jù)庫技術(shù)的迅速發(fā)展以及數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)的廣泛應(yīng)用，人們積累的數(shù)據(jù)越來越多。激增的數(shù)據(jù)背后隱藏著許多重要的信息，人們希望能夠?qū)ζ溥M(jìn)行更高層次的分析，以便更好地利用這些數(shù)據(jù)。目前的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)可以高效地實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的錄入、查詢、統(tǒng)計(jì)等功能，但無法發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中存在的關(guān)系和規(guī)則，無法根據(jù)現(xiàn)有的數(shù)據(jù)預(yù)測未來的發(fā)展趨勢。
用數(shù)據(jù)庫來存儲數(shù)據(jù)，用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法來分析數(shù)據(jù)，挖掘大量數(shù)據(jù)背后的知識，這兩者的結(jié)合促成了數(shù)據(jù)挖掘的產(chǎn)生[1]。數(shù)據(jù)挖掘是一門交叉性學(xué)科，涉及到人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)理統(tǒng)計(jì)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)庫、模式識別、粗糙集、模糊數(shù)學(xué)等等多個(gè)領(lǐng)域。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)包括算法和技術(shù)，數(shù)據(jù)、建模能力3個(gè)主要部分[2]。
1.2 數(shù)據(jù)挖掘的演進(jìn)過程
數(shù)據(jù)挖掘其實(shí)是一個(gè)逐漸演變的過程。電子數(shù)據(jù)處理的初期，人們就試圖通過某些方法來實(shí)現(xiàn)自動決策支持，當(dāng)時(shí)機(jī)器學(xué)習(xí)成為人們關(guān)心的焦點(diǎn)。爾后，隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的形成和發(fā)展，人們的注意力轉(zhuǎn)向知識工程，專家系統(tǒng)就是這種方法所得到的成果。
20世紀(jì)80年代，人們在新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論的指導(dǎo)下，重新回到機(jī)器學(xué)習(xí)的方法上，并將其成果應(yīng)用于處理大型商業(yè)數(shù)據(jù)庫，而且出現(xiàn)了一個(gè)新的術(shù)語——KDD(Knowledge discovery in database，泛指從源數(shù)據(jù)中發(fā)掘模式或聯(lián)系的方法)。人們用KDD來描述整個(gè)數(shù)據(jù)發(fā)掘的過程，包括最開始的制定業(yè)務(wù)目標(biāo)到最終的結(jié)果分析，而用數(shù)據(jù)挖掘（Data mining，簡稱DM）來描述使用挖掘算法進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘的子過程。DM側(cè)重?cái)?shù)據(jù)庫角度，KDD側(cè)重人工智能角度[1]。
數(shù)據(jù)挖掘的核心模塊技術(shù)歷經(jīng)了數(shù)十年的發(fā)展，其中包括數(shù)理統(tǒng)計(jì)、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在當(dāng)前的數(shù)據(jù)倉庫環(huán)境中進(jìn)入了實(shí)用階段。
1.3數(shù)據(jù)挖掘的定義
數(shù)據(jù)挖掘的定義為“從數(shù)據(jù)庫中發(fā)現(xiàn)隱含的、先前不知道的、潛在有用的信息”，是在數(shù)據(jù)庫技術(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能、統(tǒng)計(jì)分析、模糊邏輯、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和專家系統(tǒng)的基礎(chǔ)上發(fā)展起來的新概念和新技術(shù)，是指從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的實(shí)際應(yīng)用數(shù)據(jù)中提取隱含的、未知的、潛在的、有用的信息和知識的過程。更廣義的說法是[2]：數(shù)據(jù)挖掘意味著在一些事實(shí)或觀察數(shù)據(jù)的集合中尋找模式的決策支持過程。
數(shù)據(jù)挖掘與傳統(tǒng)分析(如查詢、報(bào)表、聯(lián)機(jī)應(yīng)用分析)的本質(zhì)區(qū)別是，數(shù)據(jù)挖掘是在沒有明確假設(shè)的前提下去挖掘信息、發(fā)現(xiàn)知識。數(shù)據(jù)挖掘所得到的信息應(yīng)具有先未知、有效和可實(shí)用3個(gè)特征。先前未知的信息是指該信息是預(yù)先未曾預(yù)料到的，即數(shù)據(jù)挖掘是要發(fā)現(xiàn)那些不能靠直覺發(fā)現(xiàn)的信息或知識，甚至是違背直覺的信息或知識，挖掘出的信息越是出乎意料，就可能越有價(jià)值[1]。
 
2 馬克威分析系統(tǒng)簡介
馬克威分析系統(tǒng)是中國第一套完全自主知識產(chǎn)權(quán)，集統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘和網(wǎng)絡(luò)挖掘于一體的數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)。它可以與現(xiàn)有的信息管理系統(tǒng)（MIS）進(jìn)行集成，在保護(hù)現(xiàn)有設(shè)備的情況下，節(jié)約數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目的開支。該系統(tǒng)由數(shù)據(jù)輸入、數(shù)據(jù)處理、統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘、統(tǒng)計(jì)制圖和電子報(bào)表等六大功能模塊組成，各模塊特點(diǎn)為：
（1）靈活多變的數(shù)據(jù)輸入方式。輸入方式包括從界面直接輸入、直接打開數(shù)據(jù)文件、使用數(shù)據(jù)向?qū)?shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)導(dǎo)入到分析平臺上等，并且與所有主流數(shù)據(jù)庫實(shí)現(xiàn)了無縫連接，例如Oracle、DB2、Sybase、SQLServer、Mysql、Informix、Access等。
（2）豐富的數(shù)據(jù)處理功能。包括數(shù)據(jù)合并、數(shù)據(jù)拆分、插入或刪除記錄、記錄處理、權(quán)重設(shè)置、多維查詢、分類匯總、數(shù)據(jù)抽樣、變量計(jì)算、缺失值填充、異常值刪除、記錄排序、變量類型轉(zhuǎn)換、行列轉(zhuǎn)換、隨機(jī)數(shù)生成等。
（3）統(tǒng)計(jì)分析是該系統(tǒng)的核心模塊之一，有基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)和高級統(tǒng)計(jì)可選?；A(chǔ)統(tǒng)計(jì)包括均值分析、交叉表、頻率分析、描述分析、一元方差分析、參數(shù)T檢驗(yàn)、單樣本T檢驗(yàn)、獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)、配對樣本T檢驗(yàn)、相關(guān)分析、非參數(shù)檢驗(yàn)等；高級統(tǒng)計(jì)包括回歸分析、聚類分析、判別分析、因子分析、時(shí)間序列分析、多因素方差分析等。
（4）數(shù)據(jù)挖掘模塊提供了目前市場上較為完備的挖掘方法。包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹、關(guān)聯(lián)規(guī)則、模糊聚類、粗糙集、支持向量機(jī)、孤立點(diǎn)分析等。
（5）數(shù)據(jù)信息的可視化是信息應(yīng)用的發(fā)展趨勢。統(tǒng)計(jì)制圖模塊包括直線圖、條狀圖、柱狀圖、圓餅圖、面積圖、排列圖、誤差圖、序列圖、散點(diǎn)圖、自相關(guān)圖、互相關(guān)圖、控制圖等。
（6）統(tǒng)計(jì)報(bào)表模塊主要針對中國用戶。它將主要和常用的報(bào)表按照國家統(tǒng)計(jì)局的常規(guī)模式設(shè)定成格式，為用戶自動生成表格，包含內(nèi)設(shè)的系統(tǒng)模板以及用戶自設(shè)的用戶模塊兩類。
3 水文現(xiàn)代化與數(shù)據(jù)挖掘
針對我國存在的洪澇災(zāi)害、水資源短缺、水環(huán)境惡化、水土流失等有關(guān)水的問題，水利部提出了從傳統(tǒng)水利向現(xiàn)代水利、可持續(xù)發(fā)展水利轉(zhuǎn)變，以水資源的可持續(xù)利用支撐經(jīng)濟(jì)社會可持續(xù)發(fā)展的治水新思路，并對水利現(xiàn)代化提出了基本要求[5]。
3.1 水文現(xiàn)代化
水文現(xiàn)代化是水利信息化的基礎(chǔ)。數(shù)字水文系統(tǒng)就是利用數(shù)據(jù)庫技術(shù)建立完善的信息處理和存儲體系；利用海量數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)建立信息提取和分析體系；利用地理信息系統(tǒng)等工具建立氣象、水文、地形地貌、植被、土壤水分、人類活動影響措施等信息的空間分布數(shù)字體系；利用中尺度數(shù)值預(yù)報(bào)模式和分布式水文模型建立數(shù)字化的空間和時(shí)間分布預(yù)報(bào)體系；依托網(wǎng)絡(luò)、地理信息系統(tǒng)和數(shù)據(jù)庫等技術(shù)，建立為防汛決策、專業(yè)應(yīng)用、電子政務(wù)等提供決策支持的信息應(yīng)用與服務(wù)體系。其核心在于如何形成數(shù)字化的、覆蓋整個(gè)指定地域空間的、多重時(shí)空尺度的、多種要素的、對水文分析有用的數(shù)據(jù)產(chǎn)品。
對于水文現(xiàn)代化而言，要形成與水利信息化相適應(yīng)的信息服務(wù)能力，必須大力建設(shè)水文信息數(shù)據(jù)庫，使之成為水利信息資源的重要組成部分，包括兩層含義：一是要豐富數(shù)據(jù)庫的內(nèi)容；二是要對水文部門內(nèi)部的各類信息資源進(jìn)行集成，形成有一定聚合度和服務(wù)目標(biāo)的水文信息資源。分散在一個(gè)個(gè)單獨(dú)部門的水文數(shù)據(jù)很難形成可以被開發(fā)利用的資源。
3.2 實(shí)施數(shù)據(jù)挖掘
實(shí)施數(shù)據(jù)挖掘一般的步驟是：提出和理解問題→數(shù)據(jù)準(zhǔn)備→數(shù)據(jù)整理→建立模型→評價(jià)和解釋[2]。
實(shí)施數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)從以下3個(gè)方面加以考慮：一是用數(shù)據(jù)挖掘解決什么樣的行業(yè)問題；二是為進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘所做的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備；三是數(shù)據(jù)挖掘的各種分析算法。
數(shù)據(jù)挖掘的分析算法主要來自于統(tǒng)計(jì)分析和人工智能（機(jī)器學(xué)習(xí)、模式識別等）兩個(gè)方面。數(shù)據(jù)挖掘研究人員和數(shù)據(jù)挖掘軟件供應(yīng)商在這一方面所做的主要工作是優(yōu)化現(xiàn)有的一些算法，以適應(yīng)大數(shù)據(jù)量的要求[4]。
數(shù)據(jù)挖掘最后是否成功，是否有經(jīng)濟(jì)效益，數(shù)據(jù)準(zhǔn)備至關(guān)重要。數(shù)據(jù)準(zhǔn)備主要包含兩個(gè)方面：一是從多種數(shù)據(jù)源去綜合數(shù)據(jù)挖掘所需要的數(shù)據(jù)，保證數(shù)據(jù)的綜合性、易用性、數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)據(jù)的時(shí)效性，這有可能要用到數(shù)據(jù)倉庫的思想和技術(shù)；另一方面就是如何從現(xiàn)有數(shù)據(jù)中衍生出所需要的指標(biāo)，這主要取決于數(shù)據(jù)挖掘者的分析經(jīng)驗(yàn)和工具的方便性。
3.3 數(shù)據(jù)挖掘中存在的問題
（1）數(shù)據(jù)挖掘的基本問題在于數(shù)據(jù)的數(shù)量及維數(shù)，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)也因此顯得非常復(fù)雜，如何選擇分析變量，是首先要解決的問題。
（2）面對積累起來的大量數(shù)據(jù)，現(xiàn)有的統(tǒng)計(jì)方法等都遇到了問題，人們直接的想法就是對數(shù)據(jù)進(jìn)行抽樣。怎么抽樣，抽取多大的樣本，又怎樣評價(jià)抽樣的效果，都是需要研究的問題。
（3）既然數(shù)據(jù)是海量的，那么數(shù)據(jù)中就會隱含一定的變化趨勢，在數(shù)據(jù)挖掘中也要對這個(gè)趨勢作出應(yīng)有的考慮和評價(jià)。
（4）各種不同的模型如何應(yīng)用，其效果如何評價(jià)。不同的人對同樣的數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，可能產(chǎn)生差異很大的結(jié)果，這就存在可靠性的問題。
（5）數(shù)據(jù)挖掘涉及到數(shù)據(jù)，也就涉及了數(shù)據(jù)的安全性問題。
（6）數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果是不確定的，要和專業(yè)知識相結(jié)合才能對其做出判斷[1]。
3.4 水文數(shù)據(jù)挖掘
水文綜合數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)與服務(wù)平臺（水文數(shù)據(jù)中心）是以現(xiàn)代技術(shù)手段向用戶提供優(yōu)質(zhì)、高效水文信息共享服務(wù)的基本保障[5]。信息獲取與分析技術(shù)的快速發(fā)展，特別是遙測、遙感、網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)庫等技術(shù)的應(yīng)用，有力地促進(jìn)了水文數(shù)據(jù)的采集和處理技術(shù)的發(fā)展，使之在時(shí)間和空間的尺度及要素類型上有了不同程度的擴(kuò)展。由于水在人類生存發(fā)展中的特殊作用，因此應(yīng)用各種新技術(shù)獲取水文數(shù)據(jù)，挖掘蘊(yùn)藏于水文數(shù)據(jù)中的知識，已成為水文科學(xué)發(fā)展的新熱點(diǎn)。
水文數(shù)據(jù)挖掘可以應(yīng)用決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、覆蓋正例排斥反例、概念樹、遺傳算法、公式發(fā)現(xiàn)、統(tǒng)計(jì)分析、模糊論等理論與技術(shù)，并在可視化技術(shù)的支持下，構(gòu)造滿足不同目的的水文數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用系統(tǒng)。
據(jù)統(tǒng)計(jì)，我國水文整編資料數(shù)據(jù)累計(jì)量已超過7 GB，加上進(jìn)行水文預(yù)報(bào)所需的天氣、地理等數(shù)據(jù)，進(jìn)行水文分析所需要處理的數(shù)據(jù)量很大。沿用傳統(tǒng)的技術(shù)工具和方法，從這些數(shù)量巨大、類型復(fù)雜的數(shù)據(jù)中及時(shí)準(zhǔn)確地挖掘出所需要的知識，必然會因?yàn)橛?jì)算能力、存儲能力、算法的不足而無能為力，因此需要高效的水文數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。
4 結(jié) 語
數(shù)據(jù)倉庫能把整個(gè)部門的數(shù)據(jù)，無論其地理位置、格式和通信要求，統(tǒng)統(tǒng)集成在一起，便于最終用戶訪問并能從歷史的角度進(jìn)行分析，最后做出戰(zhàn)略決策。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)潛在的、有價(jià)值的及未知的關(guān)系、模式和趨勢，并以易被理解的方式表示出來[3]。
需要強(qiáng)調(diào)的是，要想真正做好數(shù)據(jù)挖掘，數(shù)據(jù)挖掘工具只是其中的一個(gè)方面，數(shù)據(jù)挖掘的成功要求對期望解決問題的領(lǐng)域（如水文領(lǐng)域）有深刻的了解，理解該領(lǐng)域要素?cái)?shù)據(jù)的屬性，了解其采集的過程，同時(shí)還需要對該領(lǐng)域的業(yè)務(wù)有足夠的數(shù)據(jù)分析經(jīng)驗(yàn)。
水文現(xiàn)代化建設(shè)的主要任務(wù)體現(xiàn)在建設(shè)較高標(biāo)準(zhǔn)的水文水資源信息管理系統(tǒng)上，包括水文氣象信息采集、預(yù)報(bào)及監(jiān)測系統(tǒng)、信息傳輸系統(tǒng)、信息處理系統(tǒng)、決策支持系統(tǒng)等。目前水文工作中諸如泥沙預(yù)報(bào)等方面基本處于空白狀態(tài)。水文數(shù)據(jù)挖掘是精確水文預(yù)報(bào)和水文數(shù)據(jù)分析的重要基礎(chǔ)，應(yīng)當(dāng)足夠重視，并積極開展工作。
致謝：本文承蒙黃委水文局寇懷忠博士后指導(dǎo)，在此謹(jǐn)致謝意。
 
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