隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展，各個領(lǐng)域的數(shù)據(jù)的量呈爆炸式增長，尤其是云計算、物聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)等it技術(shù)廣泛應用后。數(shù)據(jù)的成長實現(xiàn)了從量變到質(zhì)變的轉(zhuǎn)變，大到數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)不僅僅是顛覆性的技術(shù)革命，更是思維方式、行為方式、治理理念的全方位變革，尤其是在政府治理領(lǐng)域。大數(shù)據(jù)帶來了巨大的變革潛力和創(chuàng)新空間。

一、Big 數(shù)據(jù)為政府治理理念轉(zhuǎn)變帶來新機遇；治理理念的轉(zhuǎn)變是提高政府治理能力的前提；觀念的轉(zhuǎn)變需要新文化、新思維的融合；大數(shù)據(jù)文化和數(shù)據(jù)思維中包含的數(shù)據(jù)恰到好處。本文以“Da 數(shù)據(jù)”為基礎(chǔ)，探索政府治理的多維度、多層次、多角度特征，最終實現(xiàn)從政府主導型的政府管制理念向協(xié)同治理、公共服務型理念的轉(zhuǎn)變。

數(shù)據(jù) 挖掘本質(zhì)或機器學習算法可以在數(shù)據(jù)挖掘十種常見算法中找到，主要解決分類。大數(shù)據(jù) 挖掘: 1的算法。樸素貝葉斯，超級簡單，就像做一些計數(shù)工作一樣。如果條件獨立性假設(shè)成立，NB會比判別模型收斂得更快，所以你只需要一點訓練數(shù)據(jù)。即使條件獨立性假設(shè)不成立，NB在實踐中的表現(xiàn)依然出奇的好。

與NB的條件獨立性假設(shè)相比，LR不需要考慮樣本是否相關(guān)。與決策樹和支持向量機不同，NB有很好的概率解釋，用新的訓練數(shù)據(jù)更新模型很容易。如果你想要一些概率信息或者希望在以后有更多數(shù)據(jù)的時候方便的更新和改進模型，LR是值得使用的。3.決策樹，DT很好理解和解釋。DT是非參數(shù)的，所以不需要擔心異常值(或異常值)和數(shù)據(jù)是否線性可分。DT的主要缺點是容易過擬合，這也是提出隨機森林等集成學習算法的原因。

Direct數(shù)據(jù)挖掘:目標是通過使用可用的數(shù)據(jù)，建立一個模型，該模型可用于剩余的數(shù)據(jù)，以及一個特定變量(可以理解為)Indirect數(shù)據(jù)挖掘:一個特定變量而是在所有變量之間建立一種關(guān)系。數(shù)據(jù) 挖掘神經(jīng)網(wǎng)絡方法神經(jīng)網(wǎng)絡因其良好的魯棒性、自組織和適應性、并行處理、分布式存儲和高容錯性，非常適合解決數(shù)據(jù) 挖掘的問題，近年來受到越來越多的關(guān)注。

遺傳算法由于其隱含的并行性和易于與其他模型結(jié)合，在-3挖掘中得到了應用。決策樹方法決策樹是預測模型中常用的算法。它有目的地對大量數(shù)據(jù)進行分類，并從中發(fā)現(xiàn)一些有價值的潛在信息。其主要優(yōu)點是描述簡單，分類速度快，特別適合大規(guī)模數(shù)據(jù)處理。粗糙集理論是一種研究不精確和不確定知識的數(shù)學工具。粗糙集方法有幾個優(yōu)點:它不需要給出額外的信息；簡化輸入信息的表達空間；該算法簡單，易于操作。

數(shù)據(jù)挖掘最常見的十種方法:1?；跉v史的MBR分析(MemorybaseDreasoning；MBR)MBR分析基于歷史的方法的主要概念是用已知案例預測未來案例的某種屬性，通常尋找最相似的案例進行比較。2.購物籃分析(營銷籃分析)購物籃分析主要目的是想弄清楚哪些東西應該放在一起？

比如零售店可以利用這個分析來改變貨架上商品的排列或者設(shè)計吸引顧客的商務包裝。3.決策樹在解決分類和預測方面有很強的能力，它們以規(guī)則的形式表現(xiàn)出來，而這些規(guī)則又以一系列問題的形式表現(xiàn)出來，通過不斷的提問最終可以得出所需要的結(jié)果。典型的決策樹在頂部有一個樹根，在底部有許多樹葉，它將記錄分解成不同的子集，每個子集中的字段可能包含一個簡單的規(guī)則。