数据挖掘概念与技术 ppt课件
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第1章 《数据挖掘》PPT绪论
Wisdom
Knowledge
Information
Data
3 of 43
1.1数据挖掘基本概念
第一章 绪论
1.1.1 数据挖掘的概念
数据挖掘、数据库、人工智能
• 数据挖掘是从数据中发掘知识的过程，在这个过程中人工智能和数据库技术可以作 为挖掘工具，数据可以被看作是土壤，云平台可以看作是承载数据和挖掘算法的基 础设施 。在挖掘数据的过程中需要用到一些挖掘工具和方法，如机器学习的方法。 当挖掘完毕后，数据挖掘还需要对知识进行可视化和展现。
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1.3数据挖掘常用工具
第一章 绪论
1.3.2 开源工具
• WEKA WEKA 是一个基于JAVA 环境下免费开源的数据挖掘工作平台，集合了大量能承担数据 挖掘任务的机器学习算法，包括对数据进行预处理，分类，回归、聚类、关联规则以及 在新的交互式界面上的可视化。
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1.3数据挖掘常用工具
•R • Weka • Mahout • RapidMiner • Python • Spark MLlib
第一章 绪论
20 of 43
1.3数据挖掘常用工具
第一章 绪论
1.3.2 开源工具
•R R是用于统计分析和图形化的计算机语言及分析工具，提供了丰富的统计分析和数据挖 掘功能，其核心模块是用C、C++和Fortran编写的。
为了提高系统的决策支持能力，像ERP、SCM、HR等一些应用系统也逐渐与数据 挖掘集成起来。多种理论与方法的合理整合是大多数研究者采用的有效技术。
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1.2 数据挖掘起源及发展历史
第一章 绪论
3 数据挖掘面临的新挑战
随着物联网、云计算和大数据时代的来临，在大数据背景下数据挖掘要面临的挑 战，主要表现在以下几个方面：
Knowledge
Information
Data
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1.1数据挖掘基本概念
第一章 绪论
1.1.1 数据挖掘的概念
数据挖掘、数据库、人工智能
• 数据挖掘是从数据中发掘知识的过程，在这个过程中人工智能和数据库技术可以作 为挖掘工具，数据可以被看作是土壤，云平台可以看作是承载数据和挖掘算法的基 础设施 。在挖掘数据的过程中需要用到一些挖掘工具和方法，如机器学习的方法。 当挖掘完毕后，数据挖掘还需要对知识进行可视化和展现。
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1.3数据挖掘常用工具
第一章 绪论
1.3.2 开源工具
• WEKA WEKA 是一个基于JAVA 环境下免费开源的数据挖掘工作平台，集合了大量能承担数据 挖掘任务的机器学习算法，包括对数据进行预处理，分类，回归、聚类、关联规则以及 在新的交互式界面上的可视化。
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1.3数据挖掘常用工具
•R • Weka • Mahout • RapidMiner • Python • Spark MLlib
第一章 绪论
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1.3数据挖掘常用工具
第一章 绪论
1.3.2 开源工具
•R R是用于统计分析和图形化的计算机语言及分析工具，提供了丰富的统计分析和数据挖 掘功能，其核心模块是用C、C++和Fortran编写的。
为了提高系统的决策支持能力，像ERP、SCM、HR等一些应用系统也逐渐与数据 挖掘集成起来。多种理论与方法的合理整合是大多数研究者采用的有效技术。
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1.2 数据挖掘起源及发展历史
第一章 绪论
3 数据挖掘面临的新挑战
随着物联网、云计算和大数据时代的来临，在大数据背景下数据挖掘要面临的挑 战，主要表现在以下几个方面：
数据挖掘概念与技术第一章PPT课件
数据利用
数据淹没,但却缺乏知识
信息技术的进化
···
数据挖掘的自动化分析的海量数据集 文件处理->数据库管理系统->高级数据库:系统高级数据分析
2021
3
定义：从大量的数据中提取有趣的（非平凡的，隐 含的，以前未知的和潜在有用的）模式或知识。
“数据中发现知识”（KDD）
2021
4
选择和变换
评估和表示
第一章 引论
2021
1
1.1 为什么进行数据挖掘 1.2 什么是数据挖掘 1.3 可以挖掘什么类型的数据 1.4 可以挖掘什么类型的模式 1.5 使用什么技术 1.6 面向什么类型的应用 1.7 数据挖掘的主要问题 1.8 小结
2021
2
数据爆炸
海量数据，爆炸式增长
来源：网络，电子商务，个人 类型：图像，文本···
设想网上购物的一次交易，其付款过程至少包括以下几步数据库操作：
一、更新客户所购商品的库存信息 二、保存客户付款信息--可能包括与银行系统的交互 三、生成订单并且保存到数据库中 四、更新用户相关信息，例如购物数量等等
2021
9
其他类型的数据
股票交易数据 文本 图像 音频视频 未知的
2021
10
1.4.1 类/概念描述：特征化与区分
类/概念
数据特征化
目标数据的一般特性或特征汇总
数据区分
将目标类数据对象的一般性与一个或多个 对比类对象的一般特性进行比较
特征化和区分
2021
11
1.4.2 挖掘频繁模式、关联和相关性
频繁模式是在数据中频繁出现的模式
1.频繁项集、频繁子序列、频繁子结构 2.挖掘频繁模式可以发现数据中的关联和相关性 例如：单维与多维关联
数据淹没,但却缺乏知识
信息技术的进化
···
数据挖掘的自动化分析的海量数据集 文件处理->数据库管理系统->高级数据库:系统高级数据分析
2021
3
定义：从大量的数据中提取有趣的（非平凡的，隐 含的，以前未知的和潜在有用的）模式或知识。
“数据中发现知识”（KDD）
2021
4
选择和变换
评估和表示
第一章 引论
2021
1
1.1 为什么进行数据挖掘 1.2 什么是数据挖掘 1.3 可以挖掘什么类型的数据 1.4 可以挖掘什么类型的模式 1.5 使用什么技术 1.6 面向什么类型的应用 1.7 数据挖掘的主要问题 1.8 小结
2021
2
数据爆炸
海量数据，爆炸式增长
来源：网络，电子商务，个人 类型：图像，文本···
设想网上购物的一次交易，其付款过程至少包括以下几步数据库操作：
一、更新客户所购商品的库存信息 二、保存客户付款信息--可能包括与银行系统的交互 三、生成订单并且保存到数据库中 四、更新用户相关信息，例如购物数量等等
2021
9
其他类型的数据
股票交易数据 文本 图像 音频视频 未知的
2021
10
1.4.1 类/概念描述：特征化与区分
类/概念
数据特征化
目标数据的一般特性或特征汇总
数据区分
将目标类数据对象的一般性与一个或多个 对比类对象的一般特性进行比较
特征化和区分
2021
11
1.4.2 挖掘频繁模式、关联和相关性
频繁模式是在数据中频繁出现的模式
1.频繁项集、频繁子序列、频繁子结构 2.挖掘频繁模式可以发现数据中的关联和相关性 例如：单维与多维关联
数据挖掘基础 数据挖掘概念ppt课件
数据挖掘的数据源包括数据库、数据仓库、Web或其他数据存储库。
层次聚类树树状图
A
B
C
D
E
1.1 数据挖掘概述
1.1.2 数据挖掘常用算法概述
第一章 数据挖掘概念
在面对海量数据时，需要使用一定的算法，才能从中挖掘出有用的信息，下面介绍数 据挖掘中常用的算法。
1. 分类算法 (1) 决策树算法 决策树算法是一种典型的分类算法，首先利用已知分类的数据构造决策树，然后利用 测试数据集对决策树进行剪枝，每个决策树的叶子都是一种分类，最后利用形成的 决策树对数据进行分类。决策树的典型算法有ID3，C4.5，CART等。
1.1 数据挖掘概述
1.1.3 数据挖掘常用工具概述
第一章 数据挖掘概念
2. Clementine(SPSS) 软件 Clementine是SPSS所发行的一种资料探勘工具，集成了分类、聚类和关联规则
等算法，Clementine提供了可视化工具，方便用户操作。其通过一系列节点来执行 挖掘过程，这一过程被称作一个数据流，数据流上面的节点代表了要执行的操作。 Clementine的资料可视化能力包含散布图、平面图及Web分析。
1.1 数据挖掘概述
第一章 数据挖掘概念
1.1.3 数据挖掘常用工具概述
1. Weka软件
Weka(Waikato Environment for Knowledge Analysis)的全名是怀卡托智能 分析环境，是一款免费与非商业化的数据挖掘软件，基于Java环境下开源的机器学 习与数据挖掘软件。Weka的源代码可在其官方网站下载。它集成了大量数据挖掘算 法，包括数据预处理、分类、聚类、关联分析等。用户既可以使用可视化界面进行 操作，也可以使用Weka提供的接口，实现自己的数据挖掘算法。图形用户界面包括 Weka Knowledge Flow Environment和Weka Explorer。用户也可以使用Java语 言调用Weka提供的类库实现数据挖掘算法，这些类库存在于weka.jar中。
层次聚类树树状图
A
B
C
D
E
1.1 数据挖掘概述
1.1.2 数据挖掘常用算法概述
第一章 数据挖掘概念
在面对海量数据时，需要使用一定的算法，才能从中挖掘出有用的信息，下面介绍数 据挖掘中常用的算法。
1. 分类算法 (1) 决策树算法 决策树算法是一种典型的分类算法，首先利用已知分类的数据构造决策树，然后利用 测试数据集对决策树进行剪枝，每个决策树的叶子都是一种分类，最后利用形成的 决策树对数据进行分类。决策树的典型算法有ID3，C4.5，CART等。
1.1 数据挖掘概述
1.1.3 数据挖掘常用工具概述
第一章 数据挖掘概念
2. Clementine(SPSS) 软件 Clementine是SPSS所发行的一种资料探勘工具，集成了分类、聚类和关联规则
等算法，Clementine提供了可视化工具，方便用户操作。其通过一系列节点来执行 挖掘过程，这一过程被称作一个数据流，数据流上面的节点代表了要执行的操作。 Clementine的资料可视化能力包含散布图、平面图及Web分析。
1.1 数据挖掘概述
第一章 数据挖掘概念
1.1.3 数据挖掘常用工具概述
1. Weka软件
Weka(Waikato Environment for Knowledge Analysis)的全名是怀卡托智能 分析环境，是一款免费与非商业化的数据挖掘软件，基于Java环境下开源的机器学 习与数据挖掘软件。Weka的源代码可在其官方网站下载。它集成了大量数据挖掘算 法，包括数据预处理、分类、聚类、关联分析等。用户既可以使用可视化界面进行 操作，也可以使用Weka提供的接口，实现自己的数据挖掘算法。图形用户界面包括 Weka Knowledge Flow Environment和Weka Explorer。用户也可以使用Java语 言调用Weka提供的类库实现数据挖掘算法，这些类库存在于weka.jar中。
数据挖掘概念与技术ppt课件
用户 GUI API 数据立方体 API
挖掘结果
第4层 用户界面
OLAP 引擎
第3层 OLAP/OLAM
21.05.2020
.
17
KDD过程的步骤(续)
选择挖掘算法 数据挖掘: 搜索有趣的模式 模式评估和知识表示
可视化, 变换, 删除冗余模式, 等.
发现知识的使用
21.05.2020
.
18
数据挖掘和商务智能
提高支持商务决策的潜能
制定决策
数据表示 可视化技术
数据挖掘 信息发现
21.05.2020
我们正被数据淹没,但却缺乏知识 解决办法: 数据仓库与数据挖掘
数据仓库与联机分析处理(OLAP) 从大型数据库的数据中提取有趣的知识(规则, 规律性, 模
式, 限制等)
21.05.2020
.
6
数据处理技术的演进
1960s: 数据收集, 数据库创建, IMS 和网状 DBMS
1970s: 关系数据库模型, 关系 DBMS 实现
顾客分类(Customer profiling)
数据挖掘能够告诉我们什么样的顾客买什么产品(聚类或分类)
识别顾客需求
对不同的顾客识别最好的产品 使用预测发现什么因素影响新顾客
提供汇总信息
各种多维汇总报告 统计的汇总信息 (数据的中心趋势和方差)
21.05.2020
.
11
法人分析和风险管理
搜索有趣的模式可视化变换删除冗余模式发现知识的使用2105202019提高支持商务决策的潜能最终用户商务分析人员数据分析人员dba制定决策数据表示可视化技术数据挖掘信息发现数据探查olapmda统计分析查询和报告数据仓库数据集市数据源文字记录文件信息提供者数据库系统oltp系统2105202020数据仓库数据清理数据集成过滤数据库数据库或数据仓库数据挖掘引擎模式评估图形用户界面知识库21052020www21052020概念描述
《数据挖掘技术》课件
拆分时间序列成趋势、周期和随机成分，了解时间序列的特征。
2
时间序列预测
通过历史数据建模和预测，预测未来时间点的趋势和模式。
3
金融市场预测
应用时间序列挖掘来预测股票价格、汇率等金融指标。
大数据时代下的挖掘技术发展趋势
人工智能
深度学习、自然语言处理等在数 据挖掘中的应用。
云计算
通过弹性计算和分布式存储实现 大规模数据挖掘。
医疗诊断
利用医疗数据挖掘技术来辅助医生进行疾病诊断。
社交网络分析
挖掘社交网络中的关系和用户行为模式。
数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约。
特征选择
评估特征的重要性，剔除冗余和无关特征，提高模型准确性。
数据质量
解决数据缺失、异常数据和噪声数据，保证数据的准确性和完整性。
聚类算法与分类算法
聚类算法
基于距离或相似性将数据划分为 不同的群集，发现数据的内在结 构。
分类算法
通过训练数据构建决策树，对新 的未知数据进行分类或预测。
物联网
连接设备和传感器的数据挖掘和 分析。
数据可视化技术与数据分析
可视化工具
使用图表、地图和仪表盘等可视化工具
数据分析
2
来展现数据。
通过统计分析和交互式探索来发现数据
的隐藏关系。
3
故事呈现
通过数据可视化技术将数据转化为有意 义的故事。
数据挖掘案例分析和应用实践
市场营销
通过分析客户购买数据来制定营销策略。
支持向量机
通过在特征空间中创建超平面将 不同类别的数据分隔开。
关联规则挖掘及其应用
1 频繁项集
发现同时出现频率较高的 商品或事物组合。
数据挖掘精品PPT课件
ห้องสมุดไป่ตู้
（2）聚类分析 物以类聚，人以群分，聚类分析技术试图找出数据 集中的数据的共性和差异，并将具有共性对象聚合 在相应的簇中。聚类分析已广泛应用与客户细分、 定向营销、信息检索等领域。 聚类与分类是容易混淆的两个概念。聚类是一种无 指导的观察式学习，没有预先定义的类。 （3）关联分析 关联分析是发现特征之间的相互依赖关系，通常是 在给定的数据集中发现频繁出现的模式知识（又称 关联规则）。关联规则广泛用于市场营销、事务分 析等领域。
数据挖掘概念首次出现在1989年举行的第十一届 国际联合人工智能学术会议上，其思想主要来自 于机器学习、模式识别、统计和数据库系统。国 内对数据挖掘的研究起步较晚，1993年国家自然 科学基金首次支持该领域的研究。此后，国家、 各省自然科学基金委，国家社科基金，“863”、 “973”项目，国家、各省的科技计划，每年都 有相关项目支持。众多研究机构和大学都成立专 门的项目组。从事数据挖掘研究与应用的人员越 来越多。现今，数据挖掘的基本理论问题逐步得 到了解决，现在更多的是数据挖掘的应用。
7.2.2 基于规则的分类器 基于规则的分类器是使用一组“if...then...” 规则来对记录进行分类的技术。为了建立基于规则 的分类器，需要提取一组规则来识别数据集的属性 和类标号之间的关键联系。提取分类规则的方法有 两大类，直接方法和间接方法。直接方法是直接从 数据中提取分类规则，间接方法是从其他分类模型 中提取分类规则。
7.2 分类 分类任务就是确定对象属于哪个预定义的目标类。 分类问题是一个普遍存在的问题，有许多不同的 应用。例如，根据电子邮件的标题和内容检查出 垃圾邮件，对一大堆照片区分出哪些是猫哪些是 狗。分类任务就是通过学习得到一个目标函数， 把每个属性集x映射到一个预先定义的类标号y。 目标函数也称分类模型。
（2）聚类分析 物以类聚，人以群分，聚类分析技术试图找出数据 集中的数据的共性和差异，并将具有共性对象聚合 在相应的簇中。聚类分析已广泛应用与客户细分、 定向营销、信息检索等领域。 聚类与分类是容易混淆的两个概念。聚类是一种无 指导的观察式学习，没有预先定义的类。 （3）关联分析 关联分析是发现特征之间的相互依赖关系，通常是 在给定的数据集中发现频繁出现的模式知识（又称 关联规则）。关联规则广泛用于市场营销、事务分 析等领域。
数据挖掘概念首次出现在1989年举行的第十一届 国际联合人工智能学术会议上，其思想主要来自 于机器学习、模式识别、统计和数据库系统。国 内对数据挖掘的研究起步较晚，1993年国家自然 科学基金首次支持该领域的研究。此后，国家、 各省自然科学基金委，国家社科基金，“863”、 “973”项目，国家、各省的科技计划，每年都 有相关项目支持。众多研究机构和大学都成立专 门的项目组。从事数据挖掘研究与应用的人员越 来越多。现今，数据挖掘的基本理论问题逐步得 到了解决，现在更多的是数据挖掘的应用。
7.2.2 基于规则的分类器 基于规则的分类器是使用一组“if...then...” 规则来对记录进行分类的技术。为了建立基于规则 的分类器，需要提取一组规则来识别数据集的属性 和类标号之间的关键联系。提取分类规则的方法有 两大类，直接方法和间接方法。直接方法是直接从 数据中提取分类规则，间接方法是从其他分类模型 中提取分类规则。
7.2 分类 分类任务就是确定对象属于哪个预定义的目标类。 分类问题是一个普遍存在的问题，有许多不同的 应用。例如，根据电子邮件的标题和内容检查出 垃圾邮件，对一大堆照片区分出哪些是猫哪些是 狗。分类任务就是通过学习得到一个目标函数， 把每个属性集x映射到一个预先定义的类标号y。 目标函数也称分类模型。
数据挖掘ppt课件
情感分析：情感词典构建、情感倾向判断等
情感词典构建
收集和整理表达情感的词汇，构 建情感词典，为情感分析提供基 础数据。
情感倾向判断
利用情感词典和文本表示模型， 判断文本的情感倾向，如积极、 消极或中立。
深度学习方法
如循环神经网络（RNN）、长短 期记忆网络（LSTM）等，用于捕 捉文本中的时序信息和情感上下 文。
通过准确率、灵敏度、特异度等指 标评估模型性能，将模型应用于实 际医疗场景中，提高医生诊断效率 和准确性。
疾病预测与辅助诊断模型构建
利用机器学习、深度学习等技术构 建疾病预测和辅助诊断模型，如决 策树、神经网络、卷积神经网络等 。
谢谢您的聆听
THANKS
模型评估与优化
通过准确率、召回率、F1值等 指标评估模型性能，采用交叉 验证、网格搜索等方法优化模
型参数。
金融欺诈检测模型构建与优化
金融欺诈类型及特点
信用卡欺诈、贷款欺诈、洗钱等。
数据来源与处理
交易数据、用户行为数据、第三方数据等，进行数据清洗、特征工程 等处理。
欺诈检测模型构建
利用有监督学习、无监督学习等技术构建欺诈检测模型，如支持向量 机、随机森林、聚类等。
数据挖掘ppt课件
CONTENTS
• 数据挖掘概述 • 数据预处理技术 • 关联规则挖掘方法 • 分类与预测方法 • 聚类分析方法 • 时间序列分析方法 • 文本挖掘技术 • 数据挖掘在实际问题中应用案
01
数据挖掘概述
定义与发展历程
定义
数据挖掘是从大量数据中提取出 有用信息和知识的过程。
发展历程
应用
FP-Growth算法适用于大型数据集和复杂关联规则的挖掘，如电商网站的推荐 系统、网络安全领域的入侵检测等。
数据挖掘概念和技术—Chapter 1. Introduction.ppt
Other subsequent contributors:
Dr. Hongjun Lu (Hong Kong Univ. of Science and Technology) Graduate students from Simon Fraser Univ., Canada, notably
1/17/2021
Data Mining: Concepts and Techniques
4
Where to Find the Set of Slides?
Book page: (MS PowerPoint files): /~hanj/dmbook
Updated course presentation slides (.ppt):
Homework # 2 distribution Chapter 4. Data mining primitives, languages, and system architectures {W5: L1} Chapter 5. Concept description: Characterization and comparison {W5: L2, W6: L1} Chapter 6. Mining association rules in large databases {W6:L2, W7:L1-L21, W8: L1}
3
CS497JH Schedule (Fall 2019)
Chapter 1. Introduction {W1:L1} Chapter 2. Data pre-processing {W4: L1-2}
Homework # 1 distribution (SQLServer2000) Chapter 3. Data warehousing and OLAP technology for data mining {W2:L1-2, W3:L1-2}
Dr. Hongjun Lu (Hong Kong Univ. of Science and Technology) Graduate students from Simon Fraser Univ., Canada, notably
1/17/2021
Data Mining: Concepts and Techniques
4
Where to Find the Set of Slides?
Book page: (MS PowerPoint files): /~hanj/dmbook
Updated course presentation slides (.ppt):
Homework # 2 distribution Chapter 4. Data mining primitives, languages, and system architectures {W5: L1} Chapter 5. Concept description: Characterization and comparison {W5: L2, W6: L1} Chapter 6. Mining association rules in large databases {W6:L2, W7:L1-L21, W8: L1}
3
CS497JH Schedule (Fall 2019)
Chapter 1. Introduction {W1:L1} Chapter 2. Data pre-processing {W4: L1-2}
Homework # 1 distribution (SQLServer2000) Chapter 3. Data warehousing and OLAP technology for data mining {W2:L1-2, W3:L1-2}
数据挖掘课件
07
数据挖掘实践案例
电商用户行为分析
1 2
用户购买行为分析
分析用户的购买记录，识别用户的购买习惯和偏 好，为电商企业提供精准的产品推荐和营销策略 。
用户活跃度分析
分析用户的登录、浏览、搜索等行为，评估用户 的活跃度和兴趣，优化网站内容和结构。
3
用户满意度分析
通过用户评价和反馈，了解用户对产品的满意度 和需求，及时调整产品和服务，提高用户满意度 和忠诚度。
层次聚类算法的优缺点
层次聚类算法能够得到完整的聚类树，但计算复杂度高，且需要预先确定簇的数量或截断 线。
05
分类与回归
决策树算法
决策树算法概述
ID3算法
决策树是一种常见的分类与回归算法，通 过树形结构来表达决策过程。
ID3算法是决策树学习算法的一种，它根据 信息增益来选择划分属性。
C4.5算法
CART算法
C4.5算法是ID3算法的改进版，它引入了增 益率的概念，解决了ID3算法对可取值数目 较多的属性有所偏好的问题。
CART算法是一种采用二叉树结构的决策树 学习算法，概述
距离度量
K近邻算法是一种基本的分 类与回归算法，它根据距离 来衡量样本之间的相似性。
信用卡欺诈检测
01
异常交易检测
监测信用卡交易记录，及时发现 异常交易，如大额交易、异地交 易等，防止欺诈行为。
02
欺诈模式识别
03
实时监控与警报
通过对历史欺诈行为进行分析， 发现欺诈模式和特征，建立欺诈 检测模型。
实时监测信用卡交易，触发警报 机制，及时通知银行和持卡人， 防止欺诈行为。
股票价格预测
填充缺失值
对于缺失的数据，可以采 用不同的方法进行填充， 如用平均值、中位数或模 式匹配等方法。
《数据挖掘》课件
NumPy、Pandas、 Matplotlib等，能够方便地进 行数据处理、建模和结果展示
。
Python的易读性和灵活性使得 它成为一种强大的工具，可以 快速地开发原型和实现复杂的 算法。
Python在数据挖掘中主要用于 数据清洗、特征工程、机器学 习模型训练和评估等任务。
R在数据挖掘中的应用
01
等。
02
数据挖掘技术
聚类分析
聚类分析的定义
聚类分析是一种无监督学习方法 ，用于将数据集中的对象分组， 使得同一组（即聚类）内的对象 尽可能相似，而不同组的对象尽
可能不同。
常见的聚类算法
包括K-means、层次聚类、 DBSCAN等。
聚类分析的应用
在市场细分、模式识别、数据挖 掘、统计学等领域有广泛应用。
04
Spark提供了Spark SQL、Spark MLlib和Spark GraphX等组件，可以进行结构化和非结构化数据的 处理、机器学习、图计算等任务。
Tableau在数据可视化中的应用
01 02 03 04
Tableau是一款可视化数据分析工具，能够帮助用户快速创建各种图 表和仪表板。
Tableau提供了直观的界面和强大的功能，支持多种数据源连接和数 据处理方式。
03
到了广泛应用。
数据挖掘的应用场景
商业智能
通过数据挖掘技术，企业可以 对市场趋势、客户行为等进行 深入分析，从而制定更好的商
业策略。
金融
金融机构可以利用数据挖掘技 术进行风险评估、客户细分和 欺诈检测等。
医疗
数据挖掘在医疗领域的应用包 括疾病诊断、药物研发和患者 管理等。
科学研究
数据挖掘在科研领域的应用包 括基因组学、天文学和气候学
。
Python的易读性和灵活性使得 它成为一种强大的工具，可以 快速地开发原型和实现复杂的 算法。
Python在数据挖掘中主要用于 数据清洗、特征工程、机器学 习模型训练和评估等任务。
R在数据挖掘中的应用
01
等。
02
数据挖掘技术
聚类分析
聚类分析的定义
聚类分析是一种无监督学习方法 ，用于将数据集中的对象分组， 使得同一组（即聚类）内的对象 尽可能相似，而不同组的对象尽
可能不同。
常见的聚类算法
包括K-means、层次聚类、 DBSCAN等。
聚类分析的应用
在市场细分、模式识别、数据挖 掘、统计学等领域有广泛应用。
04
Spark提供了Spark SQL、Spark MLlib和Spark GraphX等组件，可以进行结构化和非结构化数据的 处理、机器学习、图计算等任务。
Tableau在数据可视化中的应用
01 02 03 04
Tableau是一款可视化数据分析工具，能够帮助用户快速创建各种图 表和仪表板。
Tableau提供了直观的界面和强大的功能，支持多种数据源连接和数 据处理方式。
03
到了广泛应用。
数据挖掘的应用场景
商业智能
通过数据挖掘技术，企业可以 对市场趋势、客户行为等进行 深入分析，从而制定更好的商
业策略。
金融
金融机构可以利用数据挖掘技 术进行风险评估、客户细分和 欺诈检测等。
医疗
数据挖掘在医疗领域的应用包 括疾病诊断、药物研发和患者 管理等。
科学研究
数据挖掘在科研领域的应用包 括基因组学、天文学和气候学
数据挖掘ppt
Classification: predicting an item class Clustering: finding clusters in data Associations: e.g. A & B & C occur frequently
to facilitate human discovery
智能信息处理
32学时
费高雷 fgl@ 电子科技大学 通信与信息工程学院
教师信息
费高雷
电话：61830209 邮箱：fgl@
地址：科研楼B325
研究方向：
网络层析成像 反演理论与方法 复杂多维信息处理
提纲
引言 数据挖掘概念及必要性
DBMS capable of handling bigger DB
举例
Europe's Very Long Baseline Interferometry (VLBI) has 16 telescopes, each of which produces 1 Gigabit/second of astronomical data over a 25-day observation session
Data Mining Tasks: Clustering
salary
cluster
outlier
age
Linear Regression
y (salary) Example of linear regression
Y1
y=x+1
X1
x (age)
Major Data Mining Tasks
Data Mining Tasks: Classification
相关主题
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- 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)。
数据挖掘：概念与技术
Jiawei Han and Micheline Kamber著 Monrgan Kaufmann Publishers Inc.
范明 孟小峰等译 机械工业出版社
ppt课件
1
ppt课件
2
ppt课件
3
第1章 引言
英文幻灯片制作：Jiawei Han 中文幻灯片编译：范明
ppt课件
例
汽车保险: 检测这样的人, 他/她假造事故骗取保险赔偿 洗钱: 检测可疑的金钱交易 (US Treasury's Financial Crimes
Enforcement Network) 医疗保险 : 检测职业病患者, 生和介绍人圈ppt课件
13
欺骗检测和管理(2)
检测不适当的医疗处置
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
ppt课件
7
什么是数据挖掘?
数据挖掘 (数据库中知识发现):
借助于数据挖掘的帮助,JPL 和 Palomar Observatory 发现了22 颗类 星体(quasars)
Internet Web Surf-Aid
IBM Surf-Aid 将数据挖掘算法用于有关交易的页面的Web访问日志, 以发现顾客喜爱的页面, 分析Web 销售的效果, 改进Web 站点的组织, 等.
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
ppt课件
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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
针对销售(Target marketing)
澳大利亚健康保险会(Australian Health Insurance Commission) 发现 许多全面的检查是请求做的, 而不是实际需要的 (每年节省100万澳 元).
检测电话欺骗
电话呼叫模式: 通话距离, 通话时间, 每天或每周通话次数. 分析偏离 期望的模式.
英国电讯(British Telecom)识别频繁内部通话的呼叫者的离散群, 特 别是移动电话, 超过数百万美元的欺骗.
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
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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
找出顾客群, 他们具有相同特征 : 兴趣, 收入水平, 消费习惯, 等.
确定顾客随时间变化的购买模式
个人帐号到联合帐号的转变: 结婚, 等.
交叉销售分析(Cross-market analysis)
产品销售之间的关联/相关 基于关联信息的预测
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市场分析与管理(2)
顾客分类(Customer profiling)
零售
分析家估计, 38%的零售业萎缩是由于不忠诚的雇员造成的.
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其它应用
运动
IBM Advanced Scout分析NBA的统计数据 ( 阻挡投篮, 助攻, 和犯规 ) 获得了对纽约小牛队(New York Knicks)和迈艾米热队( Miami Heat ) 的竞争优势
天文
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
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欺骗检测和管理(1)
应用
广泛用于健康照料, 零售, 信用卡服务, 电讯 (电话卡欺骗), 等.
方法
使用历史数据建立欺骗行为模型, 使用数据挖掘帮助识别类似的实例
我们正被数据淹没,但却缺乏知识 解决办法: 数据仓库与数据挖掘
数据仓库与联机分析处理(OLAP) 从大型数据库的数据中提取有趣的知识(规则, 规律性, 模
式, 限制等)
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数据处理技术的演进
1960s: 数据收集, 数据库创建, IMS 和网状 DBMS
1970s: 关系数据库模型, 关系 DBMS 实现
数据挖掘能够告诉我们什么样的顾客买什么产品(聚类或分类)
识别顾客需求
对不同的顾客识别最好的产品 使用预测发现什么因素影响新顾客
提供汇总信息
各种多维汇总报告 统计的汇总信息 (数据的中心趋势和方差)
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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),
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第一章 引论
动机：为什么要数据挖掘? 什么是数据挖掘? 数据挖掘：在什么数据上进行? 数据挖掘功能 所有的模式都是有趣的吗? 数据挖掘系统分类 数据挖掘的主要问题
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动机: 需要是发明之母
数据爆炸问题 自动的数据收集工具和成熟的数据库技术导致大量数据 存放在数据库, 数据仓库, 和其它信息存储中
从大型数据库中提取有趣的 (非平凡的, 蕴涵的, 先前未知的 并且是
潜在有用的) 信息或模式
其它叫法和“inside stories”:
数据挖掘: 用词不当? 数据库中知识发现(挖掘) (Knowledge discovery in databases, KDD),
知识提取(knowledge extraction), 数据/模式分析(data/pattern analysis), 数据考古(data archeology), 数据捕捞(data dredging), 信息收获 (information harvesting), 商务智能(business intelligence), 等.
Jiawei Han and Micheline Kamber著 Monrgan Kaufmann Publishers Inc.
范明 孟小峰等译 机械工业出版社
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第1章 引言
英文幻灯片制作：Jiawei Han 中文幻灯片编译：范明
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例
汽车保险: 检测这样的人, 他/她假造事故骗取保险赔偿 洗钱: 检测可疑的金钱交易 (US Treasury's Financial Crimes
Enforcement Network) 医疗保险 : 检测职业病患者, 生和介绍人圈ppt课件
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欺骗检测和管理(2)
检测不适当的医疗处置
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
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什么是数据挖掘?
数据挖掘 (数据库中知识发现):
借助于数据挖掘的帮助,JPL 和 Palomar Observatory 发现了22 颗类 星体(quasars)
Internet Web Surf-Aid
IBM Surf-Aid 将数据挖掘算法用于有关交易的页面的Web访问日志, 以发现顾客喜爱的页面, 分析Web 销售的效果, 改进Web 站点的组织, 等.
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
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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
针对销售(Target marketing)
澳大利亚健康保险会(Australian Health Insurance Commission) 发现 许多全面的检查是请求做的, 而不是实际需要的 (每年节省100万澳 元).
检测电话欺骗
电话呼叫模式: 通话距离, 通话时间, 每天或每周通话次数. 分析偏离 期望的模式.
英国电讯(British Telecom)识别频繁内部通话的呼叫者的离散群, 特 别是移动电话, 超过数百万美元的欺骗.
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
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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
找出顾客群, 他们具有相同特征 : 兴趣, 收入水平, 消费习惯, 等.
确定顾客随时间变化的购买模式
个人帐号到联合帐号的转变: 结婚, 等.
交叉销售分析(Cross-market analysis)
产品销售之间的关联/相关 基于关联信息的预测
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市场分析与管理(2)
顾客分类(Customer profiling)
零售
分析家估计, 38%的零售业萎缩是由于不忠诚的雇员造成的.
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其它应用
运动
IBM Advanced Scout分析NBA的统计数据 ( 阻挡投篮, 助攻, 和犯规 ) 获得了对纽约小牛队(New York Knicks)和迈艾米热队( Miami Heat ) 的竞争优势
天文
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
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欺骗检测和管理(1)
应用
广泛用于健康照料, 零售, 信用卡服务, 电讯 (电话卡欺骗), 等.
方法
使用历史数据建立欺骗行为模型, 使用数据挖掘帮助识别类似的实例
我们正被数据淹没,但却缺乏知识 解决办法: 数据仓库与数据挖掘
数据仓库与联机分析处理(OLAP) 从大型数据库的数据中提取有趣的知识(规则, 规律性, 模
式, 限制等)
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数据处理技术的演进
1960s: 数据收集, 数据库创建, IMS 和网状 DBMS
1970s: 关系数据库模型, 关系 DBMS 实现
数据挖掘能够告诉我们什么样的顾客买什么产品(聚类或分类)
识别顾客需求
对不同的顾客识别最好的产品 使用预测发现什么因素影响新顾客
提供汇总信息
各种多维汇总报告 统计的汇总信息 (数据的中心趋势和方差)
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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),
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第一章 引论
动机：为什么要数据挖掘? 什么是数据挖掘? 数据挖掘：在什么数据上进行? 数据挖掘功能 所有的模式都是有趣的吗? 数据挖掘系统分类 数据挖掘的主要问题
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动机: 需要是发明之母
数据爆炸问题 自动的数据收集工具和成熟的数据库技术导致大量数据 存放在数据库, 数据仓库, 和其它信息存储中
从大型数据库中提取有趣的 (非平凡的, 蕴涵的, 先前未知的 并且是
潜在有用的) 信息或模式
其它叫法和“inside stories”:
数据挖掘: 用词不当? 数据库中知识发现(挖掘) (Knowledge discovery in databases, KDD),
知识提取(knowledge extraction), 数据/模式分析(data/pattern analysis), 数据考古(data archeology), 数据捕捞(data dredging), 信息收获 (information harvesting), 商务智能(business intelligence), 等.