DataMining分析方法
如何使用Data Mining进行数据分析
如何使用Data Mining进行数据分析随着数据的不断积累和互联网的普及，数据分析被越来越多的企业和组织所重视。
Data Mining作为一种重要的数据分析方法，逐渐被广泛应用。
那么，如何使用Data Mining进行数据分析呢？下面就为大家详细介绍。
一、明确问题的目标在进行数据分析之前，首先要明确需要解决的问题及其目标。
不同的问题需要采用不同的Data Mining技术，因此目标的明确对于分析结果的准确性和可靠性至关重要。
二、数据的收集和处理数据的收集是进行数据分析的第一步。
数据来源有多种方式，可以是企业内部系统、互联网等。
采集的数据需要进行处理和清洗，以保证数据的质量和完整性。
在进行数据处理过程中，可采用数据挖掘方法，如分类、聚类、关联等，以分析数据的关系和特性。
三、选择Data Mining算法根据问题的目标和数据的性质，选择合适的Data Mining算法进行数据分析。
常用的算法包括决策树、神经网络、支持向量机等。
通过对数据的建模和预测，可以帮助企业或组织制定相应的策略，并预测未来的发展趋势。
四、模型评估和优化在进行数据分析过程中，需要对模型进行评估和优化，以提高分析结果的准确性和可靠性。
评估方法包括交叉验证、AUC曲线、ROC曲线等。
优化方法包括特征选择、参数调优等，以提高算法的性能和效率。
五、应用分析结果对分析结果的应用是进行数据分析的重要环节。
将分析结果转化为可操作的策略和决策，帮助企业或组织实现业务增长、优化流程等目标。
同时也需要对分析结果进行监控和调整，以适应市场变化和业务需求的变化。
通过以上几步，我们可以使用Data Mining进行数据分析，得出准确的结论和预测结果。
数据分析不但可以帮助我们深入了解数据的特性和规律，还可以指导企业或组织的业务决策，加速业务的发展。
因此，掌握数据分析技术对于提高业务的竞争力和创新能力，有着非常重要的意义。
Data Mining实用技术探讨
Data Mining实用技术探讨【摘要】Data Mining就是从大量的实际应用数据中提取隐含信息和知识，它利用了数据库、人工智能和数理统计等多方面的技术，是一类深层次的数据分析方法。
本文总结了数据挖掘的定义、目标、相关领域及其一般方法。
作为一个新兴的研究领域，数据挖掘仍然有许多问题需要进行深入研究。
【关键词】KDD；DBMS；分析；应用0 引言数据的迅速增加与数据分析方法的滞后之间的矛盾越来越突出，人们希望在对已有的大量数据分析的基础上进行科学研究、商业决策或者企业管理，但是目前所拥有的数据分析工具很难对数据进行深层次的处理，使得人们只能望“数”兴叹。
数据挖掘正是为了解决传统分析方法的不足，并针对大规模数据的分析处理而出现的。
数据挖掘通过在大量数据的基础上对各种学习算法的训练，得到数据对象间的关系模式，这些模式反映了数据的内在特性，是对数据包含信息的更高层次的抽象[1]。
目前，在需要处理大数据量的科研领域中，数据挖掘受到越来越多的关注，同时，在实际问题中，大量成功运用数据挖掘的实例说明了数据挖掘对科学研究具有很大的促进作用。
数据挖掘可以帮助人们对大规模数据进行高效的分析处理，以节约时间，将更多的精力投入到更高层的研究中，从而提高科研工作的效率。
1 知识获取与数据挖掘一般说来，知识获取（Knowledge Discovery inDatabases，称KDD）意为数据库中知识获取，它代表从低层次数据中提取高层次知识的全过程，包括数据信息的收集，数据原型的确定，相关函数的分析，知识的抽取和数据模式分析[2]。
统计学中常指的是无假设证实所进行的数据测量和分析。
而数据挖掘则是指从数据中自动地抽取模型。
数据挖掘包括许多步骤：从大规模数据库中（或从其他来源）取得数据；选择合适的特征属性；挑选合适的样本策略；剔除数据中不正常的数据并补足不够的部分；用恰当的降维、变换使数据挖掘过程与数据模型相适合或相匹配；辨别所得到的是否是知识则需将得到的结果信息化或可视化，然后与现有的知识相结合比较。
使用 Oracle Data Mining 解决业务问题
使用 Oracle Data Mining 解决业务问题目的本教程介绍如何使用Oracle Data Mining 解决业务问题。
所需时间大约2 个小时主题本教程包括下列主题:概述情景前提条件启动Oracle Data Miner为数据挖掘准备数据使用挖掘活动指南总结注意:此外，您还可以在下列步骤中将鼠标放在每个单独的图标上，从而仅加载和查看与该步骤相关的屏幕截图。
您可以单击单个屏幕截图将其隐藏。
概述数据挖掘有时称为知识发现—其目的是提供其他方法无法找到可执行(actionable) 信息。
该信息可以改进您业务的运作。
例如，假设一个营销活动产生2% 的积极响应。
如果数据挖掘有助于使该活动专门针对最可能响应的人，从而产生3% 的响应，则该业务将增加50% 的利润。
可以把数据挖掘分为两类“学习”。
监管的学习目的是预测描述某个行为的特定特征或属性的值。
预测的属性称为“目标属性”。
无监管的学习目的是发现关系和模式而非确定具体的值。
这种情形下，没有“目标属性”。
Oracle Data Mining 是Oracle 数据库中内嵌的强大的数据挖掘软件，它使您能够揭示隐藏在数据中的新洞察。
Oracle Data Mining 能够帮助企业瞄准最佳客户、发现和防止欺诈、发现对关键绩效指标(KPI) 最有影响的属性，以及发现隐藏在数据中的有价值的新信息。
Oracle Data Mining 帮助技术专家找出数据中的模式、识别关键属性、发现新的集群和关联，并揭示有价值的洞察。
Oracle Data Mining 使公司能够:了解更多信息利用您的数据并发现以前隐藏的有价值的新信息和见解。
进行更多操作构建自动提取和传播新信息和见解的的应用程序。
花费更少Oracle Data Mining 比传统方法要便宜得多，作为您在Oracle 技术中投资的一部分，它可以显著降低您的总拥有成本。
Oracle Data Mining 超越了标准查询和报表工具以及联机分析处理(OLAP) 工具。
数据分析标准流程crisp
数据分析标准流程crispThe CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining) is a comprehensive and well-established standard process for data mining and data analysis. It provides a structured approach to planning, executing, and evaluating data mining projects. CRISP-DM consists of six phases: Business Understanding, Data Understanding, Data Preparation, Modeling, Evaluation, and Deployment.CRISP-DM的六个阶段为：商业理解、数据理解、数据准备、建模、评估和部署。
这些阶段按顺序进行，每个阶段都提供了一些指导，以确保项目在逻辑上和有效方面顺利进行。
The first phase, Business Understanding, involves understanding the business objectives and requirements from a data mining perspective. It's essential to establish clear objectives and communicate with the stakeholders to ensure that the project's goals align with the business needs. This phase sets the foundation for the entire data mining process.商业理解阶段是CRISP-DM的第一个阶段，这个阶段从数据挖掘的角度了解业务目标和需求。
orange data mining 用法
orange data mining 用法
Orange Data Mining 是一个基于Python的数据可视化和数据分析工具，特别适用于数据挖掘任务。
以下是一些基本的用法步骤：
通过图形用户界面（GUI）使用Orange3：
1. 安装与启动：
首先按照之前的指令安装Orange3，创建并激活虚拟环境后，通过conda安装Orange3。
启动Orange3应用程序。
2. 导入数据：
打开Orange3，点击“File”菜单或工具栏上的“Ope n Data”按钮导入数据集，支持多种格式，如CSV、Excel 等。
数据导入后，可以在“Data Table”视图中查看和编辑数据。
3. 数据预处理：
使用Orange提供的各种数据预处理组件，包括但不限
于特征选择、离散化、标准化、缺失值处理等。
4. 可视化探索：
利用内置的可视化模块，如scatter plots、histogr ams、box plots等来探索数据分布和关系。
5. 建模与分析：
将数据拖放到机器学习算法组件上，如分类器、回归器、聚类器等进行训练和预测。
可以利用评估组件（如Cross Validation）检验模型性能。
6. 工作流构建：
在Orange的工作流界面上，可以通过拖拽方式将各个组件连接起来形成数据处理和分析流水线。
以上仅为简单示例，实际应用中可根据具体需求调整和扩展上述操作。
对于详细教程和API文档，请参考官方文档。
数据分析中的数据挖掘与关联分析
数据分析中的数据挖掘与关联分析数据挖掘和关联分析是数据分析领域中非常重要的技术手段之一。
在大数据时代，海量数据蕴含着巨大的信息价值，如何从中准确、高效地提取有用信息，成为了企业和学术界亟待解决的问题。
本文将介绍数据挖掘和关联分析的基本概念、常用算法以及在实际应用中的重要性。
一、数据挖掘的概念和应用数据挖掘（Data Mining）是指通过利用统计学、人工智能、机器学习等方法，从大规模数据中自动发现规律、模式和知识的过程。
它可以帮助我们从庞大的、复杂的数据中提取出对我们有价值的信息。
数据挖掘已经广泛应用于金融、医疗、市场营销、社交网络等领域，帮助人们做出更加准确、科学的决策。
常用的数据挖掘算法包括分类、聚类、预测、关联规则挖掘等。
分类算法根据已有数据的属性进行分类，从而对未知数据进行归类。
聚类算法将数据按照相似性进行分组，将数据集划分为多个簇，便于后续分析。
预测算法通过已有数据的趋势来进行未来事件的预测。
关联规则挖掘则是发现数据中的频繁项集和关联规则。
二、关联分析的概念和算法关联分析（Association Analysis），又称为关联规则学习，通过发现数据集中的项集之间的关联（频繁项集和关联规则），帮助人们了解数据中项集之间的相关性。
关联分析常常用于超市购物篮分析、网站用户行为分析等场景。
Apriori算法是一种常用的关联分析算法。
它通过迭代的方式，首先找出数据中的频繁项集，然后从频繁项集中生成关联规则。
算法的核心思想是利用频繁项集的性质，通过减少搜索空间的大小，减少计算的时间复杂度。
三、数据挖掘与关联分析的应用案例1. 超市购物篮分析：超市可通过对顾客购物篮中商品的关联分析，发现常一起购买的商品，进而进行商品优化和布局调整，提高销售额。
2. 社交网络分析：通过分析用户在社交网络中的关联行为，可以发现用户之间的关系、用户的兴趣偏好等，从而为社交网络平台提供个性化推荐、广告定向投放等服务。
3. 医疗数据分析：分析医疗数据中的关联规律，可以发现疾病的风险因素、药物的副作用等，为医疗决策提供科学依据。
Data Mining课程学习报告
Data Mining课程学习报告08工硕萧达钞 08250789随着数据库技术和计算机网络的迅猛发展，人们访问、收集和存储的数据急剧增加。
各行各业拥有大量的数据信息。
人们面临着快速扩张的数据海洋与日趋成熟的数据管理技术和软件工具相比。
人们所依赖的数据分析工具，却无法有效地提供决策所需要的相关知识。
从而形成了一种独特的现象——“丰富的数据，贫乏的知识”。
为有效解决这一问题，自20世纪90年代开始，数据挖掘技术逐步发展起来数据挖掘（Data Mining）也称为知识发现，是从大量的数据中挖掘出隐含的、未知的、用户可能感兴趣的和对决策有潜在价值的知识和规则。
数据挖掘是一个多学科领域，涉及数据库技术、人工智能、机器学习、神经网络、统计学、模式识别、可视化技术以及高性能计算技术等。
一、数据挖掘理论基础数据挖掘的理论基础还没有成熟。
坚实和系统的理论基础对于数据挖掘非常重要，因为它给数据挖掘技术的开发，评价和实践提供一个一致的框架。
已经有不少学者从不同的角度提出了数据挖掘的理论基础：1、数据归约：数据挖掘的基础是减少数据描述2、数据压缩：数据挖掘的基础是对给定的数据进行压缩3、模式发现: 在数据库中发现模式4、概率理论：数据挖掘的基础是发现随机变量的联合概率分布。
5、微观经济观点：数据挖掘是一个非线性优化问题。
6、归纳数据库：流行于数据库系统的研究者中。
二、数据挖掘语言数据挖掘语言的研究经历了两个阶段，第一个阶段是研究单位和公司自行研究和开发阶段；第二阶段是研究单位和公司组成联盟，研制和开发数据挖掘语言标准化的阶段。
这两个阶段有明显的界限。
第一个阶段的成果包括Jiawei Han等研制的DMQL；Imielinski和Virmani 提出的MSQL；Meo, Psaila和Ceri提出MINE RULE操作器等。
第二阶段主要包括数据挖掘组织协会（DMG）提出的预言模型标记语言PMML，以及微软公司提出的OLE DB for Data Mining 规范。
Data Mining是什么意思
简单来说Data Mining就是在庞大的数据库中寻找出有价值的隐藏事件，籍由统计及人工智能的科学技术，将资料做深入分析，找出其中的知识，并根据企业的问题建立不同的模型，以提供企业进行决策时的参考依据。
举例来说，银行和信用卡公司可籍由Data Mining的技术将庞大的顾客资料做筛选、分析、推演及预测，找出哪些是最有贡献的顾客，哪些是高流失率族群，或是预测一个新的产品或促销活动可能带来的响应率，能够在适当的时间提供适当适合的产品及服务。
也就是说，透过Data Mining企业可以了解它的顾客，掌握他们的喜好，满足他们的需要。
近年来，Data Mining已成为企业热门的话题。
愈来愈多的企业想导入Data Mining的技术，美国的一项研究报告更是将Data Mining 视为二十一世纪十大明星产业，可见它的重要性。
一般Data Mining 较长被应用的领域包括金融业、保险业、零售业、直效行销业、通讯业、制造业以及医疗服务业等。
数据挖掘(Data Mining)
数据挖掘（Data Mining）DM：数据挖掘（Data Mining）KDD：知识发现（Knowledge Discovery in Databases）一、背景1、目前的数据库系统虽然可以高效地实现数据的录入、查询、统计等功能，但无法发现数据中存在的关系和规则2、数据十分丰富，而信息相当贫乏。
3、数据坟墓二、数据挖掘的定义1、数据挖掘是从大量数据中提取或“挖掘”知识2、数据挖掘（Data Mining）就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程n所谓基于数据库的知识发现3、所谓基于数据库的知识发现（KDD）是指从大量数据中提取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可被理解的模式的非平凡过程。
OLAP【联机分析处理】面向主题的，主要面向公司领导者；OLTP【联机事务处理】面向应用的，主要面向公司职员。
OLAP是验证型的，建立在数据仓库的基础上；数据挖掘是挖掘型的，建立在各种数据源的基础上三、数据挖掘工具：DBMiner、Admocs、Predictive－CRM、SAS/EM（Enterprise Miner）、Weka目前，世界上比较有影响的典型数据挖掘系统包括：•SAS公司的Enterprise Miner•IBM公司的Intelligent Miner•SGI公司的SetMiner•SPSS公司的Clementine•Sybase公司的Warehouse Studio•RuleQuest Research公司的See5•还有CoverStory、EXPLORA、Knowledge Discovery Workbench、DBMiner、Quest等。
四、KDD过程在上述步骤中，数据挖掘占据非常重要的地位，它主要是利用某些特定的知识发现算法，在一定的运算效率范围内，从数据中发现出有关知识，决定了整个KDD过程的效果与效率。
基于Data Mining的教育数据分析研究
基于Data Mining的教育数据分析研究随着人工智能和大数据技术的不断发展，数据挖掘，也称为数据分析，正在逐步走入各个领域，而教育领域也不例外。
基于Data Mining的教育数据分析研究，成为了教育研究的重要领域之一。
在这个时代，数据分析和教育已经成为了不可分割的两个部分，数据分析技术的不断进步也为教育工作者和学生带来了新的机遇和挑战。
一、教育数据分析的定义教育数据分析是利用数据挖掘技术，从教育领域中采集、处理、分析和利用教育数据的研究。
这些教育数据可以是来自学生的个人信息、学业成绩、考试成绩、学生的参与度、学生参与的课程等等。
二、教育数据分析的研究意义教育数据分析的目的是为了更好的理解学生的学习行为、教学模式和学校的活动，从而制定更为智能化和有效的教育政策和规划。
另外，教育数据分析还可以为学校管理提供重要的数据支持。
通过对学校的数据分析，可以更好地帮助学校管理人员了解学校的教学质量、学生的学习能力、课程成绩等信息，从而为学校的发展和管理提供科学的决策依据。
三、教育数据分析的关键技术1、数据采集教育数据分析的第一步是数据采集。
这个过程通常涉及到包括学生的个人信息、课程成绩、考试成绩等相关数据的收集。
如果想要获得完整的数据，采用一些标准化的数据格式，比如XML格式，可以更好的保证数据的完整性，实现数据的系统应用。
2、数据预处理数据预处理，是指在数据挖掘处理之前，对原始数据进行预处理。
包括数据清洗、去噪、筛选、降维等。
主要目的是引入规则，提高模型的准确性。
3、数据挖掘数据挖掘是教育数据分析的关键技术之一。
数据挖掘分析可用于挖掘学生的学习习惯、教学效果，以及建立学生的学习模型。
这些模型可以帮助教育者更好地把握学生的学习情况，为教育活动提供有效支持，提升教育质量。
四、教育数据分析的应用案例1、学生学习模式的建立通过教育数据分析技术，在大量的数据中挖掘出学生的学习习惯、行为习惯等规律，从而帮助教育工作者更好地了解学生的学习状态，进一步建立更为智能化的学生学习模式。
资料探勘DataMining
線上分析處理 多少人曾購買筆記型電腦？ 上個月有多少顧客沒有進入網站瀏覽
商品？ 顧客的平均單月消費總金額是多少？
哪些顧客訂單超過三天未付款？ 電子報的點閱率多少？ 去年的銷售業績統計報表
資料探勘 哪些顧客可能會購買筆記型電腦？ 哪些顧客較有可能在未來三個月內不
上站瀏覽商品？
哪些顧客下個月的消費有可能會超過 一萬元？
及資料倉儲 (Data Warehouse)…等等
知識範例
「如果顧客的年齡是在三十歲到四十歲之間，而且 年收入是在四十萬到六十萬之間，那麼此顧客很有 可能會購買筆記型電腦。」
16
第一章 資料探勘簡介
緣起 何謂資料探勘 資料探勘的演進 資料探勘與其他系統的比較 知識發現的過程 資料探勘常用的技術 資料探勘的模型 資料探勘的應用 資料探勘的工具 資料探勘未來的發展與挑戰
12
資料探勘的功能
預測未來的趨勢
股市行情預測 天氣預測 地震預測 消費行為預測 商品出貨量預測…等等
找出未知的樣式
找出會購買筆記型電腦的顧客特徵 依消費習性相近的顧客進行群組 推薦鑑別消費者可能會同時購買的商品組合…
等等
13
第一章 資料探勘簡介
緣起 何謂資料探勘 資料探勘的演進 資料探勘與其他系統的比較 知識發現的過程 資料探勘常用的技術 資料探勘的模型 資料探勘的應用 資料探勘的工具 資料探勘未來的發展與挑戰
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資料探勘歷史
演進步驟
目標企業問題
應用技術
系統供應商 系統特性
檔案系統 (1960年代)
資料庫系統 (1970年代)
“2019年12月筆記型 電腦的銷售明細為 何？”
数据挖掘七种常用的方法汇总
数据挖掘七种常用的方法汇总数据挖掘(DataMining)就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。
这个定义包括几层含义：数据源必须是真实的、大量的、含噪声的；发现的是用户感兴趣的知识；发现的知识要可接受、可理解、可运用；并不要求发现放之四海皆准的知识，仅支持特定的发现问题。
这里的知识一般指规则、概念、规律及模式等。
数据挖掘建模过程定义挖掘目标针对具体的数据挖掘应用需求，首先要非常清楚，本次挖掘的目标是什么？系统完成后能达到什么样的效果？因此我们必须分析应用领域，包括应用中的各种知识和应用目标。
了解相关领域的有关情况，熟悉背景知识，弄清用户需求。
要想充分发挥数据挖掘的价值，必须要对目标有一个清晰明确的定义，即决定到底想干什么。
否则，很难得到正确的结果。
数据取样数据采集前首要考虑的问题包括：哪些数据源可用，哪些数据与当前挖掘目标相关？如何保证取样数据的质量？是否在足够范围内有代表性？数据样本取多少合适？如何分类(训练集、验证集、测试集)等等。
在明确了需要进行数据挖掘的目标后，接下来就需要从业务系统中抽取一个与挖掘目标相关的样本数据子集。
抽取数据的标准，一是相关性，二是可靠性，三是最新性。
进行数据取样一定要严把质量关，在任何时候都不要忽视数据的质量，即使是从一个数据仓库中进行数据取样，也不要忘记检查其质量如何。
因为数据挖掘是探索企业运作的内在规律，原始数据有误，就很难从中探索规律性。
数据探索当拿到一个样本数据集后，它是否达到我们原来设想的要求，其中有没有什么明显的规律和趋势，有没有出现从未设想过的数据状态，因素之间有什么相关性，它们可区分成怎样一些类别，这都是要首先探索的内容。
数据探索和预处理的目的是为了保证样本数据的质量，从而为保证预测质量打下基础。
数据探索包括：异常值分析、缺失值分析、相关分析、周期性分析、样本交叉验证等。
数据挖掘的模型
数据挖掘的模型数据挖掘（Data Mining）是指从大量的数据中寻找隐藏在其中的有价值的信息，并将其转化为可理解的形式，以支持决策和预测。
数据挖掘的模型则是实现数据挖掘技术的基础，它们用来描述和分析数据的特征、关系和规律，从而揭示出数据的潜在知识。
一、分类模型分类模型用于将数据划分到不同的预定义类别中。
常见的分类模型包括决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等。
决策树是一种树状结构，通过判断数据的特征值按照一定条件分支，最终到达叶子节点预测其所属类别。
朴素贝叶斯模型基于贝叶斯定理，通过计算条件概率来预测类别。
支持向量机则使用超平面在特征空间中对数据进行分类。
二、回归模型回归模型用于预测和估计数值型数据的输出。
它适用于分析因变量与一个或多个自变量之间的关系。
线性回归模型是最简单的回归模型，它假设自变量和因变量之间存在线性关系。
除了线性回归模型外，还有多项式回归、岭回归等模型。
三、聚类模型聚类模型将数据根据其相似性分为不同的类别或群组。
常见的聚类算法有K均值聚类、层次聚类、DBSCAN等。
K均值聚类是一种迭代算法，将数据分为K个簇，使得同一簇内的数据点更加相似。
层次聚类将数据根据相似性构建层次化的聚类结果。
DBSCAN则是一种基于密度的聚类算法，将密度相连的数据点划分为一个簇。
四、关联规则模型关联规则模型用于发现数据中的相互关联性，即数据项之间的频繁关系。
常见的关联规则算法有Apriori算法和FP-Growth算法。
Apriori算法基于频繁项集的性质，通过逐层搜索，找到频繁项集和关联规则。
FP-Growth算法则通过构建FP树来挖掘频繁项集和关联规则。
五、时序模型时序模型用于处理数据的时序性，可以进行时间序列预测、序列模式挖掘等任务。
常见的时序模型有ARIMA模型、LSTM模型等。
ARIMA模型是一种基于时间序列的预测模型，通过分析时间序列的自相关性和滞后关系，来预测未来的趋势。
LSTM模型则是一种递归神经网络，能够学习序列数据中的长期依赖关系。
Data Mining分析方法
数据挖掘Data Mining第一部Data Mining的觀念 ............................. 错误！未定义书签。
第一章何謂Data Mining ..................................................... 错误！未定义书签。
第二章Data Mining運用的理論與實際應用功能............. 错误！未定义书签。
第三章Data Mining與統計分析有何不同......................... 错误！未定义书签。
第四章完整的Data Mining有哪些步驟............................ 错误！未定义书签。
第五章CRISP-DM ............................................................... 错误！未定义书签。
第六章Data Mining、Data Warehousing、OLAP三者關係為何. 错误！未定义书签。
第七章Data Mining在CRM中扮演的角色為何.............. 错误！未定义书签。
第八章Data Mining 與Web Mining有何不同................. 错误！未定义书签。
第九章Data Mining 的功能................................................ 错误！未定义书签。
第十章Data Mining應用於各領域的情形......................... 错误！未定义书签。
第十一章Data Mining的分析工具..................................... 错误！未定义书签。
第二部多變量分析.......................................... 错误！未定义书签。
数据挖掘计划
数据挖掘计划正文：数据挖掘（Data Mining）是指从大量数据中提取隐含的、先前未知的、有潜在价值的非平凡信息的过程。
它是通过运用各种数据挖掘技术，将原始数据转化为对决策有用的信息的过程。
在当今信息爆炸的时代，数据挖掘作为一种有效的数据处理方法，对于企业的发展和决策具有重要的意义。
本文将阐述我制定的数据挖掘计划，以期能够从企业海量数据中获取有价值的信息。
一、数据挖掘目标我们制定的数据挖掘计划的目标是通过挖掘企业内部数据，发现隐藏的商业价值，提供决策支持和业务优化建议。
具体目标如下：1. 发现潜在的市场机会和趋势2. 优化产品定价和销售策略3. 提高客户细分和个性化营销能力4. 改善供应链管理和物流效率5. 降低风险和成本二、数据收集与清洗在进行数据挖掘之前，首先需要收集和清洗企业内部的数据。
数据来源可以包括企业内部的数据库、各种业务系统产生的数据、客户交互数据等。
收集到的原始数据往往存在各种问题，例如缺失值、异常值、冗余数据等。
在进行数据挖掘之前，需要对数据进行清洗和预处理，确保数据的质量和可用性。
清洗的过程包括去除噪声数据、填补缺失值、处理异常值等。
三、数据探索与特征选择数据探索是数据挖掘的重要步骤，通过对数据的统计分析和可视化展示，可以帮助我们发现数据中的规律和趋势。
在探索过程中，可以使用各种统计方法、聚类分析和关联规则挖掘等技术。
在探索的过程中，我们还需要选择适当的特征用于挖掘。
特征选择是数据挖掘的关键，选取合适的特征可以提高挖掘模型的准确性和效率。
特征选择的方法包括过滤法、包装法和嵌入法等。
四、建立数据挖掘模型在进行数据挖掘之前，我们需要选择合适的数据挖掘算法和模型。
不同的问题和数据类型适合不同的算法和模型。
常见的数据挖掘算法包括决策树、聚类分析、关联规则挖掘等。
在建立模型的过程中，我们需要将数据划分为训练集和测试集，并进行模型训练和评估。
通过对模型的评估，可以选择最合适的模型和参数。
Data Mining
六、数据挖掘的过程
1. 确定业务对象 2. 数据准备 1) 数据的选择 2) 数据的预处理 3) 数据的转换 3. 数据挖掘 4. 结果分析 5. 知识的同化 将分析所得到的知识集成到业务信息系统的组 织结构中去。
An OLAM Architecture
Mining query
User GUI API
Filtering
Layer1 Databases
Data Data integration Warehouse
Data Repository
七、数据挖掘的研究热点
• 应用的探索（由于通用数据挖掘系统在处理特定
应用问题时有其局限性以及开发难度，目前的一种趋
势是开发针对特定应用的数据挖掘系统）； • • 可伸缩的数据挖掘方法； 数据挖掘与数据库系统、数据仓库系统和Web数
ID3算法举例
3、预测型知识（Prediction） 它根据时间序列型数据，由历史的和当前的数据 去推测未来的数据，也可以认为是以时间为关键属性 的关联知识。 目前，时间序列预测方法有经典的统计方法、神 经网络和机器学习等。1968年Box和Jenkins提出了一 套比较完善的时间序列建模理论和分析方法，这些经 典的数学方法通过建立随机模型，如自回归模型、自 回归滑动平均模型、求和自回归滑动平均模型和季节 调整模型等，进行时间序列的预测。由于大量的时间 序列是非平稳的，其特征参数和数据分布随着时间的 推移而发生变化。
关联知识挖掘举例
2、分类知识(Classification＆Clustering) 它反映同类事物共同性质的特征型知识和不同事 物之间的差异型特征知识。最为典型的分类方法是基 于决策树的分类方法。它是从实例集中构造决策树， 是一种有指导的学习方法。该方法先根据训练子集 （又称为窗口）形成决策树。如果该树不能对所有对 象给出正确的分类，那么选择一些例外加入到窗口中， 重复该过程一直到形成正确的决策集。最终结果是一 棵树，其叶结点是类名，中间结点是带有分枝的属性， 该分枝对应该属性的某一可能值。最为典型的决策树 学习系统是ID3，它采用自顶向下不回溯策略，能保 证找到一个简单的树。
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第七章迴歸分析 .................................................................. 错误！未定义书签。
第一節何謂迴歸分析 .................................................. 错误！未定义书签。
第二節簡單線性迴歸模式 .......................................... 错误！未定义书签。
第三節羅吉斯迴歸模式(Logistic Regression) ............ 错误！未定义书签。
第三部改良的Data Mining理論技術....... 错误！未定义书签。
第一章類神經網路(Artificial Neural Network, ANN) ....... 错误！未定义书签。
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第一節卡方自動互動檢視法（CHAID） ......................... 错误！未定义书签。
第二節分類與迴歸樹（CART）........................................ 错误！未定义书签。
第三章Machine Learning ..................................................... 错误！未定义书签。
第一節Support Vector Machine (SVM) ............................... 错误！未定义书签。
第二節Naive Bayesian ......................................................... 错误！未定义书签。
第三節K-Nearest Neighbors (KNN) .................................... 错误！未定义书签。
第四節MARSplines (MARS) .............................................. 错误！未定义书签。
第一部Data Mining的观念第一章何谓Data MiningData Mining是指找寻隐藏在数据中的讯息，如趋势（Trend）、特征（Pattern）及相关性（Relationship）的过程，也就是从数据中发掘信息或知识（有人称为Knowledge Discovery in Databases, KDD），也有人称为「数据考古学」(Data Archaeology)、「数据样型分析」（Data Pattern Analysis）或「功能相依分析」(Functional Dependency Analysis)，目前已被许多研究人员视为结合数据库系统与机器学习技术的重要领域，许多产业界人士也认为此领域是一项增加各企业潜能的重要指标。
此领域蓬勃发展的原因：现代的企业体经常搜集了大量数据，包括市场、客户、供货商、竞争对手以及未来趋势等重要信息，但是信息超载与无结构化，使得企业决策单位无法有效利用现存的信息，甚至使决策行为产生混乱与误用。
如果能透过数据发掘技术，从巨量的数据库中，发掘出不同的信息与知识出来，作为决策支持之用，必能产生企业的竞争优势。
关于Data Mining乐观的说法Berry and Linoff (1997)分析报告给你后见之明（hindsight）1页如有你有帮助，请购买下载，谢谢！统计分析给你先机（foresight）Data Mining给你识见（insight）这三者都是在既有的数据上做分析，在概念上应该并无轩轾，差别只是手上的数据大小与性质。
所以，方法不同才有定义的不同。
●负面的定义Friedman, J. (1997)Data mining is a commercial enterprise that seeks to mine the miners.●中肯的说法Hand,D.J., Blunt,G., Kelly,M.G. and Adams,N.M.Data mining is the process of seeking interesting or valuable information in large data bases.Data Mining可说会合了以下六种领域：●Database systems, Data Warehouses, OLAP●Machine learning●Statistical and data analysis methods●Visualization●Mathematical programming●High performance computing第二章Data Mining运用的理论与实际应用功能2页3页第三章Data Mining与统计分析有何不同Data Mining所使用的技术如CART、CHAID或模糊计算等等理论方法，都是由统计学者根据统计理论所发展衍生，有相当大的比重是由高等统计学中的多变量分析所支撑。
4页如有你有帮助，请购买下载，谢谢！第四章完整的Data Mining有哪些步骤1. 厘清目标与理解数据；2. 获取相关技术与知识；3. 整合与查核数据；4. 去除错误或不一致及不完整的数据；5. 由数据选取样本先行试验；6. 研发模式（model）与型样（pattern）；7. 实际Data Mining的分析工作；8. 测试与检核；9. 找出假设并提出解释；10.持续应用于企业流程中。
由上述步骤可看出，Data Mining牵涉了大量的准备工作与规划过程，事实上许多专家皆认为整套Data Mining的进行有80%的时间精力是花费在数据前置作业阶段，其中包含数据的净化与格式转换甚或表格的连结。
由此可知Data Mining只是信息挖掘过程中的一个步骤而已，在进行此步骤前还有许多的工作要先完成。
第五章CRISP-DM一、什么是CRISP-DM全名是Cross Industry Standard Process for Data Mining，由NCR、SPSS…等世界著名公司根据其实务经验与理论基础所共同制定的数据挖掘方法论。
二、CRISP-DM目的为Data Miner所共同认定的数据挖掘规格标准。
针对组织面临的5页如有你有帮助，请购买下载，谢谢！问题为出发点，以实际能解决组织的问题并找出新的商机为终极目标。
三、CRISP-DM 5A模型●Assess：正确、彻底的评价任务的需求及数据●Access：方便、快速的存取任务所涉及的数据●Analyze：适当、完备的分析技术和工具●Act：推荐性、有说服力的原型演示●Automate：为用户提供最易于使用、最方便的自动化软件四、CRISP-DM 三个步骤(1) 抽样：建立可以随机抽取数据的标准，并且抽出的机率相等。
且抽样得到的样本相当于一个小型的母体。
(2) 丛聚(3) 选取代表：目的为Supervised learning，备选到的各样本点尽量平均的充满全部空间。
公式可见Fang Wang, andBentler(1994)，但只专注于一般大数法则的架构。
PS.data selection先在未cleaning data中挑选，然后再做cleaning.五、CRISP-DM程序●Business Understanding●Data Understanding●Data Preparation●Modeling●Evaluation●DeploymentThe life cycle of a data mining project consists of six phase.第六章Data Mining、Data Warehousing、OLAP三者6页如有你有帮助，请购买下载，谢谢！关系为何若将Data Warehousing（数据仓储）比喻作矿坑，Data Mining就是深入矿坑采矿的工作。