数据挖掘概念与技术 第二版 韩家炜 第十一章a1VisualMine
数据挖掘概念与技术
数据挖掘概念与技术数据挖掘概念与技术一. 什么是数据挖掘，数据挖掘的知识体系及应用范围1. 定义：又称数据中的知识发现，从大量的数据中挖掘有趣模式和知识的过程。
知识发现的过程：1). 数据清理：除噪声和删除不一致数据2). 数据集成：多种数据源的组合3). 数据选择：取和分析与任务相关的数据4). 数据变换：数据变换和统一成适合挖掘的形式5). 数据挖掘：使用智能方法提取数据格式6). 模式评估：识别代表知识的有趣模式7). 知识表示：使用可视化和知识表示技术，向用户提供挖掘的知识2. 为什么要进行数据挖掘未来将是大数据时代，IDC（国际数据公司）研究报告指出2012年全球信息资料量为2.8ZB （2的40次方GB）,而在2020年预计会达到40ZB，平均每人拥有5247GB的数据。
庞大的数据量背后隐藏着巨大的潜在价值，人们手握巨量的数据却没有很好的手段去充分挖掘其中的价值，因此对数据挖掘的研究可以帮助我们将数据转化成知识。
3. 数据挖掘的知识体系数据库的用户为数据库专业人员、处理日常操作，而数据仓库为主管和分析人员，为决策提供支持。
3). 数据仓库体系架构：底层数据，中间层OLAP服务器，顶层前端工具4). 数据仓库模型：企业仓库：提供企业范围内的数据集成，企业范围的数据集市：包含企业范围数据的一个子集，对特定的用户群，咸鱼选定的主题，部门范围的。
虚拟仓库：操作数据库上视图的集合2. 数据仓库建模数据立方体：允许以多维数据建模和观察，由维（属性）和事实（数值）定义方体：给定诸维的每个可能的自己产生一个方体，结果形成方体的格，方体的格称作数据立方体。
多维模型：星形模式：包括一个大的中心表（事实表）、一组小的附属表（维表），维表围绕中心表雪花模式：是星形的表变种，某些维表被规范化费解到附加的表中，用于数据集市事实星座：多个事实表分享维表，用于复杂的应用，常用于企业数据仓库3. 典型OLAP操作：上卷：沿一个维的概念分层向上攀升或通过维规约进行聚集，如由city上卷到country下钻：沿维的概念分层向下或引入附加的维来实现，如由季度数据到更详细的月数据切片：在立方体的一个维上进行选择，定义一个子立方体，如选择季度一的数据切块：在立方体的两个或多个维上进行选择，定义子立方体，如选择季度为一和商品类型为计算机的数据转轴：转动数据视角，或将3D立方变换成2D 平面序列物化：完全物化（完全立方体）：计算定义数据立方体的格中所有的方体，需要过多存储空间，导致维灾难部分物化：选择性计算子立方体冰山立方体：一个数据立方体，只存放其聚集值大于某个最小支持度阈值的立方体单元。
数据挖掘概念与技术
数据挖掘概念与技术
数据挖掘是一种分析和处理海量信息的技术。
它通过分析大量数据和信息，以发现新的模式和规律，为做出客观正确的决策和行动提供重要的支持。
数据挖掘的概念产生于20世纪70年代，当时由于大量用户使用系统及其应用程序而产生海量的数据，这些数据中富含着宝贵的信息和知识，仅供数据挖掘技术去发掘。
数据挖掘技术是一种跨越传统计算机技术和统计学的技术，数据挖掘过程需要涉及多个技术领域，包括大数据库技术、机器学习、知识发现、模式识别、统计学、网络数据分析、信息可视化、语义分析等。
它是一种在固定的数据集上执行的算法，用于快速发现重要的结构、关系及规律，发现这些结构、关系及规律后，可以将其用于实际的决策和行动。
数据挖掘技术有着极大的应用价值。
数据挖掘在实际应用中具有重要的意义，它可以帮助企业管理者更有效地分析企业数据集，从而获得有价值的洞察力。
数据挖掘也可以用于个性化推荐，在推荐系统中，数据挖掘技术可以分析用户的历史行为，根据当下用户的兴趣，为用户提供更加准确、个性化的内容推荐。
此外，数据挖掘技术还可以用于市场细分，市场细分把消费者划分成不同的类别，以适应市场营销策略，数据挖掘技术可以分析关联数据，从而有效不同类别的消费者，从而有效地实现市场细分。
总之，数据挖掘技术具有广泛的应用，它可以为企业、组织和个人提供重要的决策支持，有助于企业制定更有效的企业管理战略，有
助于个人更好地了解自己，从而能够做出更加明智的决策。
随着现代科技的发展，数据挖掘技术的应用也将会越发广泛和深入，未来将会带来更多的发展空间。
数据挖掘 概念与技术
数据挖掘概念与技术数据挖掘概念与技术一、概念介绍数据挖掘是一种通过自动或半自动的手段，从大量数据中发现有用信息的过程。
它结合了多个领域的知识，如统计学、机器学习、人工智能、数据库技术等，旨在寻找隐藏在数据背后的规律和模式，以便做出更好的决策和预测。
二、数据挖掘技术1. 数据预处理数据预处理是指在进行数据挖掘之前对原始数据进行清洗和转换，以便更好地应用于后续分析。
常见的预处理方法包括缺失值填充、异常值处理、特征选择等。
2. 分类与回归分类和回归是两种最常用的数据挖掘技术。
分类是指将事物分为不同类别或标签，例如将电子邮件分为垃圾邮件和非垃圾邮件。
回归则是用来预测数值型变量，例如预测房价或股票价格。
3. 聚类分析聚类分析是一种无监督学习方法，它将相似的对象分组在一起，并将不相似的对象分开。
聚类可以帮助我们发现新的模式和关系，也可以用于数据压缩和降维。
4. 关联规则挖掘关联规则挖掘是一种发现数据集中项之间关系的方法。
例如，在购物篮分析中，我们可以使用关联规则挖掘来发现哪些商品经常被一起购买。
5. 异常检测异常检测是一种寻找异常值的方法。
异常值可能是数据输入错误或者表示了真实世界中的一个重要事件。
异常检测可以帮助我们发现这些重要事件并且对其进行进一步分析。
三、应用场景数据挖掘技术已经广泛应用于各个领域，如金融、医疗、电子商务等。
以下是一些具体的应用场景：1. 市场营销通过对大量客户数据进行分析，可以识别出潜在客户和他们的需求，并设计相应的市场营销策略。
2. 风险管理金融机构可以使用数据挖掘技术来预测贷款违约风险和股票价格波动，并采取相应的风险管理策略。
3. 医疗领域医疗机构可以使用数据挖掘技术来预测患者病情和治疗效果，并优化诊断和治疗方案。
4. 电子商务电子商务平台可以使用数据挖掘技术来个性化推荐商品和服务，提高用户满意度和销售额。
四、未来发展趋势数据挖掘技术正不断发展和完善，以下是一些未来的发展趋势：1. 深度学习深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，它可以自动从数据中提取特征，并在大规模数据上获得更好的性能。
数据挖掘概念与技术英文版第二版课程设计
Data Mining: Concepts and Techniques, Second EditionCourse DesignIntroductionData mining is the process of discovering hidden patterns and knowledge from large amounts of data. It has become an essential tool for businesses and organizations to gn insights into customer behavior, optimize marketing strategies, and improve decision-making processes. This course is designed for students who are interested in learning the fundamental concepts and techniques of data mining.Course Objectives1.To understand the basic concepts and principles of datamining.2.To learn how to apply data mining techniques to real-worldproblems.3.To gn experience in using data mining software and tools.4.To explore advanced topics in data mining.Course OutlineWeek 1: Introduction to Data Mining•What is data mining?•Why is data mining important?•Data preprocessing•Sampling•Data explorationWeek 2: Classification•Decision trees•Nve Bayes•K-Nearest Neighbor (KNN)•Support Vector Machines (SVM) Week 3: Association Rule Mining•Market Basket Analysis•Apriori algorithm•FP-Growth algorithmWeek 4: Clustering•K-Means•Hierarchical clustering•DBSCANWeek 5: Evaluation and Validation•Cross-validation•Confusion matrix•Precision, recall, and F1-score•ROC curveWeek 6: Text Mining•Text preprocessing•Text representation•Topic modeling•Sentiment analysisWeek 7: Web Mining•Web scraping•PageRank algorithm•Link analysis•Web usage miningWeek 8: Advanced Topics•Deep learning for data mining•Time series analysis•Graph mining•Recommender systemsCourse Requirements•Attendance and active participation in class discussions and activities.•Completion of individual assignments and group projects.•Interactive group presentations.•Final examination.ConclusionThis course is designed to equip students with the foundational knowledge and practical skills in data mining. Through this course, students will learn how to employ various data mining techniques to solve real-world problems, explore advanced topics and applications of data mining, and gn hands-on experience in using data mining software and tools.。
数据挖掘概念与技术
数据挖掘概念与技术
数据挖掘技术出现于20世纪末，是一门新兴的信息处理技术，它主要利用自动化、统计学和人工智能等技术从大量多面向的数据中提炼出隐藏的潜在信息和关联，从而发现有价值的知识。
它的出现和发展，带给了企业和个人管理者一种新的管理方法，让他们可以从海量的数据中寻找可供利用的资源，分析相关性，收集有价值的信息，从而辅助决策者正确的选择最佳的决策。
数据挖掘技术以抽取、检测、发现、预测、追踪、分析、挖掘、绘制等技术方法形式的知识发现为基础，包括传统的数据挖掘技术和Web挖掘技术以及新发展的数据挖掘技术。
数据挖掘技术通过识别和提炼数据库中的模式，实现有效地数据提取，可以应用于各种领域，如信息检索、商业预测、网络分析、文本处理等。
数据挖掘技术也有一些独特的优势和特点，它可以从海量的原始数据中提取出有价值的信息和知识，从而精确地提高决策效率。
它比其他技术更加稳定可靠，建立时不需要输入太多信息，即使是非结构化的数据，也能够获得有价值的结果。
由于它可以支持多种技术，因此可以从不同的数据库中获取有用的信息，对于复杂问题，数据挖掘技术也可以帮助进行复杂的数据分析及模型建立。
目前，数据挖掘技术已经被广泛应用于商业决策、市场营销、知识管理、网络安全、数据库管理等领域，以帮助企业或机构提高决策的效率。
随着信息技术的进一步发展，数据挖掘技术也在不断更新和发展，成为不可或缺的工具，为人们解决现实问题提供了强大的技术
支撑。
总之，数据挖掘技术为企业和个人管理者提供了一种新的管理方法，它可以帮助他们从海量数据中提炼出有价值的信息，从而提高决策的效率。
它也在不断发展，为人们解决现实问题提供技术支持，是一个不可或缺的工具。
数据挖掘的基本概念和技术
数据挖掘的基本概念和技术数据挖掘是从大量的数据中获取有价值的信息和模式的过程。
它是一种用于发现隐藏在数据背后的关联、规律和趋势的技术。
数据挖掘在商业、科学、金融等领域具有广泛的应用，可以帮助我们做出决策、预测未来趋势和分析数据。
一、数据挖掘的基本概念数据挖掘的基本概念包括数据预处理、模型选择、模型训练和模型评估等几个方面。
1. 数据预处理数据预处理是数据挖掘中非常重要的一步。
它包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等过程。
数据清洗是指去除无用、重复或错误数据；数据集成是将多个数据源整合成一个统一的数据集；数据转换是将原始数据转换成适合挖掘的形式；数据规约是通过数据压缩和抽样等方式减少数据量，提高挖掘效率。
2. 模型选择在数据挖掘过程中，需要选择适合问题的挖掘模型。
常见的模型包括分类、聚类、关联规则挖掘等。
分类模型用于预测离散型的目标变量，聚类模型用于将相似的数据对象归为一类，关联规则挖掘用于发现数据项之间的关联关系。
3. 模型训练模型训练是指根据给定的训练数据集，通过学习算法生成一个能够预测未知数据的模型。
在训练过程中，需要选择适当的学习算法，并对其进行参数调整。
常用的学习算法包括决策树、神经网络、支持向量机等。
4. 模型评估在获取模型后，需要对其进行评估，以判断其性能和准确性。
常用的评估指标包括准确率、召回率、精确率、F1值等。
评估结果可以帮助我们选择最优的模型，并进行针对性的改进。
二、数据挖掘的技术数据挖掘的技术包括分类、聚类、关联规则挖掘、时序模式挖掘等。
1. 分类分类是一种常见的数据挖掘技术，它通过学习已标记的训练样本，建立一个预测模型，用于预测未标记样本的类别。
分类模型可以应用于垃圾邮件过滤、疾病诊断等领域。
2. 聚类聚类是将相似的数据对象归为一类的数据挖掘技术。
聚类算法通过计算数据对象之间的相似度，将相似的对象归为同一类别。
聚类可以帮助我们发现数据的潜在结构和群组。
3. 关联规则挖掘关联规则挖掘用于发现数据项之间的关联关系。
数据挖掘概念与技术
数据挖掘概念与技术
数据挖掘是一种通过分析巨大数据集来寻找隐藏的、有价值的信息的过程。
这种技术使用建模、统计和机器学习技术分析大量数据，提取出深层次的关系。
数据挖掘可以用于系统性地识别数据中的模式，以及挖掘出潜在的事实或关联性。
数据挖掘的概念几乎可以追溯到数学以及计算机科学的起源，但数据挖掘技术可以被追溯到1970年的机器学习研究。
从那时起，数
据挖掘从基础理论走向实际应用，在数据挖掘领域中取得了巨大的发展。
数据挖掘的目的是从较大的数据集中提取有用的信息，以帮助决策者在有限的时间内发现新的模式和关系。
数据挖掘有助于提高业务流程和人类活动的效率，可以用于数据清洗、分类、聚类和异常检测。
数据挖掘的技术可以分为三类：基于规则的技术、统计技术和机器学习技术。
基于规则的技术利用专家知识和领域知识，使用可以自动分析的规则，从数据中提取有用的信息。
统计技术可以构建数学模型，从而预测未来趋势，预测错误和关联性。
机器学习技术可以使用计算机算法来模拟人类思考过程，从而自动提取数据中的模式。
数据挖掘是一种非常有用的技术，可以用于从巨量数据中检索有价值的信息，可以说这是当今时代的一种重要的技术。
它的发展已经日臻完善，可以为企业的决策提供极大的帮助。
数据挖掘的关键是获取大量有价值的数据，然后使用有效的工具来发现数据中的有用模式，从而使企业的决策更加精确和有效。
51CTO下载-数据挖掘概念与技术.ppt
1980s: RDBMS, 先进的数据模型 (扩充关系的, OO, 演绎的, 等.) 和面向应用 的 DBMS (空间的, 科学的, 工程的, 等.)
1990s—2000s: 数据挖掘和数据仓库, 多媒体数据库, 和 Web 数据库
10.12.2020
10.12.2020
数据挖掘：概念与技术
11
法人分析和风险管理
财经规划和资产评估
现金流分析和预测 临时提出的资产评估 交叉组合(cross-sectional) 和时间序列分析 (金融比率(financial-ratio),
趋势分析, 等.)
资源规划 :
资源与开销的汇总与比较
竞争:
管理竞争者和市场指导 对顾客分类和基于类的定价 在高度竞争的市场调整价格策略
其它应用 文本挖掘 (新闻组, email, 文档资料) 流数据挖掘(Stream data mining) Web挖掘. DNA 数据分析
10.12.2020
数据挖掘：概念与技术
9
市场分析与管理(1)
用于分析的数据源在哪?
信用卡交易, 会员卡, 打折优惠卷, 顾客投诉电话, (公共) 生活时尚研究
什么不是数据挖掘?
(演绎) 查询处理. 专家系统 或小型 机器学习(ML)/统计程序
10.12.2020
数据挖掘：概念与技术
8
为什么要数据挖掘?—可能的应用
数据库分析和决策支持 市场分析和管理 针对销售(target marketing), 顾客关系管理, 购物篮分析, 交叉销售(cross selling), 市场分割(market segmentation) 风险分析与管理 预测, 顾客关系, 改进保险, 质量控制, 竞争能力分析 欺骗检测与管理
数据挖掘概念与技术课后答案第二版
数据挖掘概念与技术课后答案第二版第一章：数据挖掘概论1.什么是数据挖掘？数据挖掘是一种通过从大量数据中发现隐藏模式、关系和知识的方法。
它将统计学、机器学习和数据库技术结合起来，用于分析海量的数据，并从中提取出有用的信息。
2.数据挖掘的主要任务有哪些？数据挖掘的主要任务包括分类、回归、聚类、关联规则挖掘和异常检测等。
3.数据挖掘的流程有哪些步骤？数据挖掘的典型流程包括问题定义、数据收集、数据预处理、特征选择、模型构建、模型评估和模型应用等步骤。
4.数据挖掘的应用领域有哪些？数据挖掘的应用领域非常广泛，包括市场营销、金融分析、生物医学、社交网络分析等。
5.数据挖掘的风险和挑战有哪些？数据挖掘的风险和挑战包括隐私保护、数据质量、误差纠正、过拟合和模型解释等。
第二章：数据预处理1.数据预处理的主要任务有哪些？数据预处理的主要任务包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等。
2.数据清洗的方法有哪些？数据清洗的方法包括缺失值填补、噪声数据过滤、异常值检测和重复数据处理等。
3.数据集成的方法有哪些？数据集成的方法包括实体识别、属性冲突解决和数据转换等。
4.数据转换的方法有哪些？数据转换的方法包括属性构造、属性选择、规范化和离散化等。
5.数据规约的方法有哪些？数据规约的方法包括维度规约和数值规约等。
第三章：特征选择与数据降维1.什么是特征选择？特征选择是从原始特征集中选择出最具有代表性和区分性的特征子集的过程。
2.特征选择的方法有哪些？特征选择的方法包括过滤式特征选择、包裹式特征选择和嵌入式特征选择等。
3.什么是数据降维？数据降维是将高维数据映射到低维空间的过程，同时保留原始数据的主要信息。
4.数据降维的方法有哪些？数据降维的方法包括主成分分析、线性判别分析和非负矩阵分解等。
5.特征选择和数据降维的目的是什么？特征选择和数据降维的目的是减少数据维度、提高模型训练效果、降低计算复杂度和防止过拟合等。
第四章：分类与预测1.什么是分类？分类是通过训练数据集建立一个分类模型，并将未知数据对象分配到其中的某个类别的过程。
学习数据挖掘的基本知识
学习数据挖掘的基本知识第一章：数据挖掘的定义和概念数据挖掘是指通过使用计算机技术和算法，从大量数据中自动发掘并提取出有价值的信息和知识的过程。
它可以帮助人们发现隐藏在数据背后的模式、关联和趋势，以辅助决策和预测未来的趋势。
在数据挖掘中，需要重点关注几个基本概念。
首先是数据采集，它包括从各种来源获取数据的过程，如数据库、互联网、传感器等。
其次是数据预处理，即对原始数据进行清洗和整理，以去除噪声、缺失值和异常样本，并进行归一化、编码等处理。
接下来是特征选择和转换，通过选择最具代表性的特征和将数据转换到合适的表示形式，以提高挖掘的精度和效率。
最后是模型构建和评估，选择适当的挖掘算法和模型进行训练和测试，并通过评估指标来评价挖掘结果的质量。
第二章：常用的数据挖掘技术和算法数据挖掘涵盖了多个技术和算法，下面介绍几种常用的技术和算法。
1. 关联规则挖掘：通过挖掘不同项之间的关联关系，发现在一个项集中某些项的出现往往导致了另一些项的出现。
例如，购买尿布的人也往往同时购买啤酒。
2. 分类和预测：通过对已有数据的特征和标签进行训练，构建分类模型或预测模型，用于对新数据进行分类或预测。
例如，通过分析患者的病历数据和疾病结果，建立疾病预测模型。
3. 聚类分析：将数据集中的对象按照相似性进行分组，使得组内的对象相似度高，组间的相似度低。
例如，将顾客按购买行为进行分组，以便进行精准推荐。
4. 时间序列分析：对具有时间属性的数据进行分析和预测，揭示数据随时间变化的规律。
例如，通过分析过去几年的销售数据，预测未来几个季度的销售趋势。
第三章：数据挖掘过程中的常见问题和挑战在进行数据挖掘的过程中，可能会遇到一些常见问题和挑战。
1. 维度灾难：随着数据维度的增加，计算和存储的成本呈指数级增长。
因此，如何进行特征选择和降维是一个关键问题。
2. 数据质量：原始数据中可能包含噪声、缺失值和异常样本，这会对数据挖掘结果的准确性造成影响。
如何进行数据清洗和整理是一个必须解决的问题。
数据挖掘概念与技术
一个 因变 量y
分类型因变量 (y) ---Logistic 回归分析 生存时间因变量 (t) ---生存风险回归分析
时间序列因变量 (t) ---时间序列分析
多个因变量 (y1,y2,…yk)
路径分析 结构方程模型分析
第一课 分类
三、SPSS软件及Logistic回归知识预备 2、回归方法适用前提 1）大样本，样本量为自变量个数的20倍左右； 2）因变量或其数学变换与自变量有线性关系； 3）扰动项（误差项）符合正态分布； 4）自变量间不存在诸如多重共线性等关系； 5）误差项方差不变； 等等。。。。。。。。
2) 信息熵
各个互不相容事件的自信息量的统计平均值(期望值)为该事件集合的信
息熵：
n
H ( X ) p(xi ) log2 p(xi ) i 1
第四课 决策树
一、关联规则挖掘相关理论
2、 信息论基本原理 3) 联合熵
nm
H(XY )
p(xi y j ) log2 p(xi y j )
学生 否 否 否 否 是 是 是 否 是 是 是 否 是 否
信用率 正常 好 正常 正常 正常 好 好 正常 正常 正常 好 好 正常 好
购买电脑 否 否 是 是 是 否 是 否 是 是 是 是 是 否
第四课 决策树
三、关联规则稍复杂案例
3、ID3算法案例
2) 特征：k事先定好；创建一个初始划分；再采用迭代的重定位技术进行；不必确定距离矩阵； 比系统聚类法运算量要小；适用于处理庞大的样本数据；适用于发现球状类。
3)缺点：平均值必须有定义，对于有些分类变量的集合不适用一；不同的初始值，结果可能不 同；有些k均值算法的结果与数据输入顺序有关，如在线k均值算法，用爬山式技术（hill-climbing）来 寻找最优解，容易陷入局部极小值；对孤立点敏感。
《数据挖掘》课程简介
《数据挖掘》 课程简介
课程性质
Leabharlann 该课程是计算机应用技术专业的一门专业选修课程。 数据挖掘（Data Mining，DM）又称数据库中的知 识发现（Knowledge Discover in Database，KDD）， 是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题。 所谓数据挖掘是指从大量数据中提取或挖掘出隐含 的、先前未知的并有潜在价值的信息（或知识）。 数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智 能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视 化技术等，高度自动化地分析企业的数据，做出归 纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者 调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。
课程学习目标
了解数据挖掘的重要性与国内外的发展状况 及未来发展方向； 掌握数据挖掘的一些基本概念、算法、原理 及相关技术； 能熟练地运用数据挖掘技术及工具解决实际 应用问题； 为研究选题打下基础。
课程内容与学时安排(36学时)
第1章 第2章 第3章 第4章 第5章 第6章 第7章 第8章
考核方式
期末开卷考试（笔试）
期末总成绩=期末考试成绩（60%）+平时成绩 （40%）。
平时成绩主要包括平时出勤（ 20% ）和作业 （20%）。
数据挖掘概述（6学时） 数据仓库与OLAP技术概述 （3学时） 数据预处理 （3学时） 概念描述：特征化与比较（3学时） 大型数据库中的关联规则的挖掘（6学时） 分类与预测（6学时） 聚类分析（6学时） 数据挖掘发展趋势（3学时）
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
May 28, 2012
Data Mining: Concepts and Techniques
11
Data Visualization
View data in database or data warehouse
User may control
Different levels of details
onto graphical primitives
Provide qualitative overview of large data sets Search for patterns, trends, structure, irregularities, relationships among data Help find interesting regions and suitablther quantitative analysis
Provide a visual proof of computer representations derived
May 28, 2012
Data Mining: Concepts and Techniques
8
Visual Data Mining & Data Visualization
7
Human Computer Interfaces
May 28, 2012
Data Mining: Concepts and Techniques
Purpose of Visualization
Gain insight into an information space by mapping data
Subset of attributes
Drawn using boxplots, histograms, polylines, etc.
May 28, 2012
Data Mining: Concepts and Techniques
12
Historical Overview of Exploratory Data Visualization Techniques (cf. [WB 95])
Pioneering works of Tufte [Tuf 83, Tuf 90] and Bertin [Ber 81] focus on Visualization of data with inherent 2D-/3D-semantics General rules for layout, color composition, attribute mapping, etc. Development of visualization techniques for different types of data with an underlying physical model Geographic data, CAD data, flow data, image data, voxel data, etc. Development of visualization techniques for arbitrary multidimensional data (w.o. an underlying physical model) Applicable to databases and other information resources
Data Mining:
Concepts and Techniques
— Chapter 11 —
— Applications
and Trends in Data Mining—
Additional Theme: Visual Data Mining
Jiawei Han and Micheline Kamber
Data Mining: Concepts and Techniques 9
May 28, 2012
Abilities of Humans and Computers
abilities of the computer Data Storage Numerical Computation Searching Planning Logic Diagnosis Prediction Perception Creativity General Knowledge human abilities
Data Mining: Concepts and Techniques 13
May 28, 2012
Dimensions of Exploratory Data Visualization
Data Visualization Techniques
Geometric Icon-based Pixel-oriented Hierarchical Graph-based
Distortion Techniques
Complex Simple
Interaction Techniques
Mapping Projection Filtering Link & Brush Zooming
May 28, 2012
Data Mining: Concepts and Techniques
Data Mining: Concepts and Techniques
6
Scope of Visual Data Mining
Visualization: Use of computer graphics to create visual images which aid in the understanding of complex, often massive representations of data Visual Data Mining: The process of discovering implicit but useful knowledge from large data sets using visualization techniques Computer Graphics High Performance Computing Multimedia Systems Pattern Recognition
May 28, 2012 Data Mining: Concepts and Techniques 10
Visual Mining vs. Scientific Vis. & Graphics
Scientific Visualization Often visualize physical model, low dimensionality Graphics More concerned with how to render (draw) rather than what to render
May 28, 2012
Data Mining: Concepts and Techniques
4
Why Visual Data Mining?
Advantages of human visual system Highly parallel processor Sophisticated reasoning engine Large knowledge base Can be used to comprehend data distributions, patterns, clusters, and outliers Data Mining Algorithms Visualization – – + +
5
Actionable Evaluation Flexibility User Interaction
May 28, 2012
+ + – –
Data Mining: Concepts and Techniques
Why Not Only Visual Data Mining?
Disadvantages of human visual system
May 28, 2012 Data Mining: Concepts and Techniques 1
May 28, 2012
Data Mining: Concepts and Techniques
2
Visual Data Mining: An Overview
What is Visual Data Mining?
Recursive Pattern Technique, Circle Segments Technique, Spiral- & AxesTechniques,...
Hierarchical Techniques: Dimensional Stacking, Worlds-within-Worlds,Treemap, Cone Trees, InfoCube,... Graph-Based Techniques: Basic Graphs (Straight-Line, Polyline, Curved-Line,...) Specific Graphs (e.g., DAG, Symmetric, Cluster,...) Systems (e.g., Tom Sawyer, Hy+, SeeNet, Narcissus,...) Hybrid Techniques: arbitrary combinations from above
Survey of techniques
Data Visualization