第1章 《数据挖掘》PPT绪论
合集下载
数据挖掘第一与第二章PPT课件
散的目标变量；回归，用于预测连续的目标变 量。
预测建模可以用来确定顾客对产品促销活 动的反应，预测地球生态系统的扰动，或根据 检查结果判断病人是否患有某种疾病。
14
数据挖掘任务
• 关联分析 用来描述数据中强关联特征的模式。 关联分析的应用包括找出具有相关功
能的基因组、识别用户一起访问的Web页面、 理解地球气候系统不同元素之间的联系等。
12
数据挖掘任务
• 预测vs.描述 • 预测(Prediction)
– 根据其他属性的值，预测特定属性的值 • 描述(Description)
– 导出概括数据中潜在联系的模式
2020年9月29日星期二
13
数据挖掘任务
• 预测建模 涉及以说明自变量函数的方式为目标变量
建立模型。 有两类预测建模任务：分类，用于预测离
– 使用抽样技术或开发并行和分布算法也可以提高可 伸缩程度
2020年9月29日星期二
7
挑战2
• 高维性
– 具有数以百计或数以千计属性的数据集
• 生物信息学：涉及数千特征的基因表达数据 • 不同地区温度测量：如果在一个相当长的时间周期内进
行测量，维度（特征数）的增长正比于测量的次数
– 为低维数据开发的数据分析技术不能很好地处理高 维数据
异常检测的应用包括检测欺诈、网络攻 击、疾病的不寻常模式、生态系统扰动等。
– Jiawei Han的定义
• 从大型数据集中提取有趣的 (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
4
数据挖掘技术的定义
• 定义：数据挖掘就是从大量的、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.
预测建模可以用来确定顾客对产品促销活 动的反应，预测地球生态系统的扰动，或根据 检查结果判断病人是否患有某种疾病。
14
数据挖掘任务
• 关联分析 用来描述数据中强关联特征的模式。 关联分析的应用包括找出具有相关功
能的基因组、识别用户一起访问的Web页面、 理解地球气候系统不同元素之间的联系等。
12
数据挖掘任务
• 预测vs.描述 • 预测(Prediction)
– 根据其他属性的值，预测特定属性的值 • 描述(Description)
– 导出概括数据中潜在联系的模式
2020年9月29日星期二
13
数据挖掘任务
• 预测建模 涉及以说明自变量函数的方式为目标变量
建立模型。 有两类预测建模任务：分类，用于预测离
– 使用抽样技术或开发并行和分布算法也可以提高可 伸缩程度
2020年9月29日星期二
7
挑战2
• 高维性
– 具有数以百计或数以千计属性的数据集
• 生物信息学：涉及数千特征的基因表达数据 • 不同地区温度测量：如果在一个相当长的时间周期内进
行测量，维度（特征数）的增长正比于测量的次数
– 为低维数据开发的数据分析技术不能很好地处理高 维数据
异常检测的应用包括检测欺诈、网络攻 击、疾病的不寻常模式、生态系统扰动等。
– Jiawei Han的定义
• 从大型数据集中提取有趣的 (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
4
数据挖掘技术的定义
• 定义：数据挖掘就是从大量的、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.
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。
《数据挖掘入门》PPT课件
依存性和关联性，如果两个事物或者多个事物之间存在
一定的关联关系，那么其中一个事物就能够通过其他事
物预测到。
6.
人们希望在海量的商业交易记录中发现感兴趣
的数据关联关系，用以帮助商家作出决策。例如：
7.
面包 2% 牛奶 1.5% （占超市交易总数）
8.
2%和1.5%表明这两种商品在超市经营中的重要程度，
8. 模式解释：对在数据挖掘步骤中发现的模式 （知识）进行解释。通过机器评估剔除冗余或 无关模式，若模式不满足，再返回到前面某些 处理步骤中反复提取。
9. 知识评价：将发现的知识以用户能了解的方式 呈现给用户。其中也包括对知识一致性的检查， 以确信本次发现的知识不会与以前发现的知识 相抵触。
05.06.2021
精选ppt
10
什么是数据挖掘
1. 数据挖掘（从数据中发现知识） 从海量的数据中抽取感兴趣的（有价值的、隐含的、
以前没有用但是潜在有用信息的）模式和知识。
2. 其它可选择的名字 数据库中知识挖掘、知识提取、数据/模式分析、数据
考古、数据捕捞、信息获取、事务智能等。
3. 广义观点 数据挖掘是从存放在数据库、数据仓库中或其它信息
24
6，分类与预测 分类和预测是两种重要的数据分析方法，在商业上
的应用很多。分类和预测可以用于提取描述重要数据类 型或预测未来的数据趋势。
分类的目的是提出一个分类函数或分类模型（即分 类器）通过分类器将数据对象映射到某一个给定的类别 中。数据分类可以分为两步进行。第一步建立模型，用 于描述给定的数据集合。通过分析由属性描述的数据集 合来建立反映数据集合特性的模型。第二步是用模型对 数据对象进行分类。
05.06.2021
[理学]厦门大学数据挖掘之第1章 数据挖掘概述PPT课件
![[理学]厦门大学数据挖掘之第1章 数据挖掘概述PPT课件](https://img.taocdn.com/s3/m/b36211b0856a561252d36f9a.png)
11.08.2020
3
教学目的
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。它是涉及机器学习、模式识别、统 计学、人工智能、数据库管理及数据可视化等学科的边缘学科。
用统计的观点看，它可以看成是通过计算机对大量的复杂数据 集的自动探索性分析。作为一种独立于应用的技术，一经出现立即受 到广泛的关注。
第七章理解一些其它的数据挖掘技术。模糊聚类、神 经网络、时序稠密数据集的挖掘技术等。
为了满足实际的需要，我们将利用所讲授的方法， 对某地区中国移动通讯用户消费数据库、某大学大学生 隐形教育调查资料和上证指数收盘价信息进行剖析，以 便让学生充分地领悟到数据挖掘的理论和实际价值。
11.08.2020
11.08.2020
7
第六章介绍挖掘大型数据库中的关联规则。讲授关 联规则的意义和量度，维布尔关联规则，多层关联规则， 由关联规则到相关分析。另外，引入相应分析作为数据 挖掘中关联规则的提升，介绍相应分析适应性检验的基 本思想及方法，及相应分析适应性的分层量度方法。利 用可视化方法对所多度相应分析方法进行了验证。
第四章介绍Rough集的基本模型及有关概念。这一章讲授知识的分 类观点和概念的边界观点，知识的约简和决策表的约简。以统计 思想与Rough集理论相结合，介绍对事务性数据库的统计描述，对 事务性数据库事务项及属性项压缩的方法，构建事务性数据库列 联表示的模型的思想。并利用所介绍的方法进行实证分析。
第五章重点介绍数据挖掘中的聚类问题。讲授数据的排序与有向 聚类问题。介绍聚类分析数据类型衍生的思想，并对聚类分析方 法进行了比较和检验。让学生在实际应用中认识到其方法的可靠 性与稳定性。
数据仓库与数据挖掘.第1章ppt课件
2021精选ppt
5
数据仓库在我国的发展
• 现状：数据仓库的概念已经被国内用户接受多年，但在 应用方面的收效仍很有限。
• 原因：
– 尚不存在可靠的、完善的、被广泛接受的数据仓库标准；
– 现有的数据库系统不健全，数据积累还不够，无法提出决策 支持需求；
– 缺乏能够担负规划、设计、构建和维护数据仓库的重任的复 合型人才；
• 面向主题的数据组织方式可在较高层次上对 分析对象的数据给出完整、一致的描述，能 完整、统一的刻画各个分析对象所涉及的企 业的各项数据以及数据之间的联系。
2021精选ppt
18
集成性
• 数据仓库中的数据是从原有分散的源数据 库中提取出来的，其每一个主题所对应的 源数据在原有的数据库中有许多冗余和不 一致，且与不同的应用逻辑相关。因此， 数据仓库在提取数据时必须经过数据集成， 消除源数据中的矛盾，并进行数据综合和 计算。经过数据集成后，数据仓库所提供 的信息比数据库提供的信息更概括、更本 质。
数据中隐藏的知识的手段，导致了“数据爆炸但知 识贫乏的”现象。
• 自80年代后期以来，联机分析处理（OLAP）和数 据挖掘技术应运而生。
2021精选ppt
24
数据挖掘的发展
• 数据挖掘（Data Mining，简记为DM）是从关系 数据库、数据仓库、WEB数据库以及其他文件系 统中发现重要的数据模式、规律的过程，因此又 称为数据库中的知识发现（Knowledge Discovery in Database, 简记为KDD），它是OLAP的高级阶 段。
2021精选ppt
9
分析型处理
• 分析型处理：用于管理人员的决策分析，例 如DSS、 EIS、和多维分析等。它帮助决策 者分析数据以察看趋向、判断问题。分析型 处理经常要访问大量的历史数据，支持复杂 的查询。在分析型处理中，并不是对从事务 型处理环境 中得到的细节数据进行分析。分 析型处理过程中经常用到外部数据。
《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
韩家炜-数据挖掘：概念与技术-第1章PPT课件
• 数据挖掘任务可以被归类为两种类别：描 述性的和预测性的。
• 描述性的挖掘任务是描述目标数据集的数 据属性。
• 预测性的挖掘任务是归纳现有数据以用来 做预测。
2021
20
1.4.1 类别/概念描述：特征化和区
分
对于一个电商企业，销售商品可分为计算机和 打印机，客户可分为大客户和节约型客户。对这些 单个的类别和概念使用总结、概要或者精确的术语 进行描述非常有用。这种对类别或者概念的描述称 为类别/概念描述。 描述可以通过：
2021
22
举例如，总结每年在AllElectronics 花掉 5000美元以上的客户特征。
描述结果可能是这些客户的一般信息， 如他们是40-50岁之间的，有工作的，有很高 信用度的。
2021
23
数据区分
数据区分是比较目标类别数据对象和一个或者一 组对象的一般特征。
举例如，用户想比较去年的销售额增长了10%的 软件产品和销售额下降了30%的产品的一般特征。
2021
11
• 1.1 Why Data Mining? • 1.2 What is Data Mining? • 1.3 What kinds of Data Can be Mined?
– 1.3.1 Database Data – 1.3.2 Data Warehouse – 1.3.3 Transactional Data – 1.3.4 Other Kinds of Data
– 举个例子，谷歌的Flu Trends使用一些特定的词语作为流 感的指示器。它能够发现搜索流感信息的人群的数量与真 正有流感症状的人群的数量之间的紧密关系。当所有的关 于流感的信息聚集在一起时，就能呈现某种模式。使用聚 集的谷歌搜索数据，Flu Trends能比传统系统提早两周估 计到流感的发生。
• 描述性的挖掘任务是描述目标数据集的数 据属性。
• 预测性的挖掘任务是归纳现有数据以用来 做预测。
2021
20
1.4.1 类别/概念描述：特征化和区
分
对于一个电商企业，销售商品可分为计算机和 打印机，客户可分为大客户和节约型客户。对这些 单个的类别和概念使用总结、概要或者精确的术语 进行描述非常有用。这种对类别或者概念的描述称 为类别/概念描述。 描述可以通过：
2021
22
举例如，总结每年在AllElectronics 花掉 5000美元以上的客户特征。
描述结果可能是这些客户的一般信息， 如他们是40-50岁之间的，有工作的，有很高 信用度的。
2021
23
数据区分
数据区分是比较目标类别数据对象和一个或者一 组对象的一般特征。
举例如，用户想比较去年的销售额增长了10%的 软件产品和销售额下降了30%的产品的一般特征。
2021
11
• 1.1 Why Data Mining? • 1.2 What is Data Mining? • 1.3 What kinds of Data Can be Mined?
– 1.3.1 Database Data – 1.3.2 Data Warehouse – 1.3.3 Transactional Data – 1.3.4 Other Kinds of Data
– 举个例子，谷歌的Flu Trends使用一些特定的词语作为流 感的指示器。它能够发现搜索流感信息的人群的数量与真 正有流感症状的人群的数量之间的紧密关系。当所有的关 于流感的信息聚集在一起时，就能呈现某种模式。使用聚 集的谷歌搜索数据，Flu Trends能比传统系统提早两周估 计到流感的发生。
数据挖掘导论--第1章绪论
数据挖掘导论--第1章绪论数据挖掘导论-第⼀章-绪论为什么会出现数据挖掘？1. 因为随着社会不断快速发展，信息量在不断增加，由于**信息量太⼤** ，⽽⽆法使⽤传统的数据分析⼯具和技术处理它们；2. 即使数据集相对较⼩，但由于数据本⾝有⼀些**⾮传统特点**，也不能使⽤传统的⽅法进⾏处理。
什么是数据挖掘？数据挖掘是⼀种技术，它将传统的数据分析⽅法与处理⼤量数据的复杂算法相结合。
数据挖掘是在⼤型数据存储库中，⾃动地发现有⽤信息的过程。
数据挖掘是数据库中知识发现（knowledge discovery in database，KDD）不可缺少的⼀部分。
数据挖掘要解决的问题可伸缩⾼维性异种数据和复杂数据数据的所有权与分布⾮传统的分析数据挖掘任务通常，数据挖掘任务分为下⾯两⼤类预测任务：这些任务的⽬标是根据其他属性的值，预测特定属性的值。
被预测的属性⼀般称为⽬标变量或因变量⽤来做预测的属性称说明变量或⾃变量描述任务：其⽬标是导出概括数据中潜在联系的模式（相关、趋势、聚类、轨迹和异常）。
本质上，描述性数据挖掘任务通常是探查性的，并且常常需要后处理技术验证和解释结果下图展⽰了其余部分讲述的四种主要数据挖掘任务预测建模：以说明变量函数的⽅式为⽬标变量建⽴模型。
有两类预测建模任务：分类（classification）：⽤于预测离散的⽬标变量回归（regression）：⽤于预测连续的⽬标变量关联分析：⽤来发现描述数据中强关联特征的模式。
所发现的模式通常⽤蕴涵规则或特征⼦集的形式表⽰聚类分析：旨在发现紧密相关的观测值组群，使得与属于不同簇的观测值相⽐，属于同⼀簇的观测值相互之间尽可能类似异常检测：任务是识别其特征显著不同于其他数据的观测值。
这样的观测值称为异常点或离群点## 参考⽂献： 1. 数据挖掘导论（完整版）。
数据挖掘第1章引言PPT课件
5
Evolution of Database Technology
1960s:
P2
Data collection, database creation, IMS and network DBMS
1970s:
Relational data model, relational DBMS implementation
1980s:
RDBMS, advanced data models (extended-relational, OO, deductive, etc.)
1950s-1990s, computational science Over the last 50 years, most disciplines have grown a third, computational branch (e.g. empirical, theoretical, and computational ecology, or physics, or linguistics.) Computational Science traditionally meant simulation. It grew out of our inability to find closed-form solutions for complex mathematical models.
We are drowning in data, but starving for knowledge! “Necessity is the mother of invention”—Data mining—Automated
analysis of massive data sets
2020/9/29
《数据挖掘导论》教材配套教学PPT——第1章 认识数据挖掘
• 数据实例（Instance）
– 用于有指导学习的样本数据
• 训练实例（Training Instance）
– 用于训练的实例
• 检验实例（Test Instance）
– 分类模型建立完成后，经过检验实例进行检验，判断模型是否 能够很好地应用在未知实例的分类或预测中。
2022年3月23日星期三
第10页，共65页
Knowledge）
2022年3月23日星期三
第21页，共65页
1.4 专家系统
清华大学出版社
专家系统（Expert System）
• 一种具有“智能”的计算机软件系统。 • 能够模拟某个领域的人类专家的决策过程，解决那些需要人类专家
处理的复杂问题。 • 一般包含以规则形式表示的领域专家的知识和经验，系统就是利用
• 决策树有很多算法（第2章）
Sore-throat Yes Cooling-effect
Not good
Unknown Good
No
Cold Type=Viral (3/0)
Cold Type=Bacterial (4/1)
Cold Type=Viral (2/0)
Cold Type=Bacterial (1/0)
Sore-
throat 咽痛
Cooling-
effect 退热效果
Group 群体发病
Cold-type 感冒类型
1
Yes
2
No
3
Yes
4
Yes
5
No
6
No
7
No
8
Yes
9
Yes
10
Yes
No
Yes
数据挖掘PPT
任务：根据花的特征预测花的种类 数据集：iris数据集 (/ml/datasets/Iris) 数据描述： 鸢尾花(iris)数据集包含150种鸢尾花的信息，每50种取自三 个鸢尾花种之一：setosa,versicolour和virginica,每个花的 特征用下面5种属性描述： 1、萼片长度（厘米） 2、萼片宽度（厘米） 3、花瓣长度（厘米） 4、花瓣宽度（厘米） 5、类（setosa,versicolour,virginica）
KDD过程（续）
9.知识评价：将发现的知识以用户能了解 的方式呈现给用户。 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。
Topic 2:数据挖掘任务举例
任务分类
数据挖掘任务有两类： 第一类是预测性挖掘任务：在当前数据上 进行推断，以进行预测； 第二类是描述性挖掘任务：刻划数据库中 数据的一般特性（相关、趋势、聚类、异 常…）。
KDD过程（续）
3.数据预处理：对步骤2中选出的数据进行再处理， 检查数据的完整性及数据一致性，消除噪声，滤 除与数据挖掘无关的冗余数据，根据时间序列和 已知的变化情况，利用统计等方法填充丢失的数 据。 4.数据变换：根据知识发现的任务对经过预处理 的数据进行再处理，主要是通过投影或利用数据 库的其他操作减少数据量。
高级算法 多处理器计算机 海量数据库
提供预测性的信息
KDD的出现
基于数据库的知识发现（KDD）一词首次 出现在1989年举行的国际人工智能联合大会 IJCAI-89 Workshop。 1995年在加拿大蒙特利尔召开了第一届 1995 KDD国际学术会议（KDD’95）。 由Kluwers Publishers出版，1997年创刊的 《Knowledge Discovery and Data Mining》 是该领域中的第一本学术刊物。
KDD过程（续）
9.知识评价：将发现的知识以用户能了解 的方式呈现给用户。 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。
Topic 2:数据挖掘任务举例
任务分类
数据挖掘任务有两类： 第一类是预测性挖掘任务：在当前数据上 进行推断，以进行预测； 第二类是描述性挖掘任务：刻划数据库中 数据的一般特性（相关、趋势、聚类、异 常…）。
KDD过程（续）
3.数据预处理：对步骤2中选出的数据进行再处理， 检查数据的完整性及数据一致性，消除噪声，滤 除与数据挖掘无关的冗余数据，根据时间序列和 已知的变化情况，利用统计等方法填充丢失的数 据。 4.数据变换：根据知识发现的任务对经过预处理 的数据进行再处理，主要是通过投影或利用数据 库的其他操作减少数据量。
高级算法 多处理器计算机 海量数据库
提供预测性的信息
KDD的出现
基于数据库的知识发现（KDD）一词首次 出现在1989年举行的国际人工智能联合大会 IJCAI-89 Workshop。 1995年在加拿大蒙特利尔召开了第一届 1995 KDD国际学术会议（KDD’95）。 由Kluwers Publishers出版，1997年创刊的 《Knowledge Discovery and Data Mining》 是该领域中的第一本学术刊物。
大数据本科系列教材PPT课件之《数据挖掘》：第1章 绪论
1.3.1 商用工具
• SAS Enterprise Miner Enterprise Miner是一种通用的数据挖掘工具，按照“抽样-探索-修改-建模-评价”的方 法进行数据挖掘，它把统计分析系统和图形用户界面(GUI)集成起来，为用户提供了用 于建模的图形化流程处理环境。
19 of 43
1.3数据挖掘常用工具
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
数据挖掘的定义
• 数据挖掘（Data Mining，DM），是从大量的、有噪声的、不完全的、模糊和随机 的数据中，提取出隐含在其中的、人们事先不知道的、具有潜在利用价值的信息和 知识的过程。
• 这个定义包含以下几层含义： ✓ 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； ✓ 不要求发现放之四海皆准的知识，仅支持特定的问题
•R • Weka • Mahout • RapidMiner • Python • Spark MLlib
第一章 绪论
21 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。
8 of 43
1.1数据挖掘基本概念
第一章 绪论
1.1.3 大数据挖掘的特性
• 在大数据时代，数据的产生和收集是基础，数据挖掘是关键，即数据挖掘是大数据 中最关键、最有价值的工作。
大数据挖掘的特性：
• 应用性 • 工程性 • 集合性
9 of 43
相关主题
- 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)。
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。
21 of 43
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。
22 of 43
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。
12 of 43
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：
14 of 43
高级大数据人才培养丛书之一，大数据挖掘技术与应用
第一章 绪论
1.1 数据挖掘基本概念 1.2 数据挖掘起源及发展历史 1.3 数据挖掘常用工具 31 . 14 数 据 挖 掘 概应 述用 场 景
15 of 43
1.3数据挖掘常用工具
第一章 绪论
1.3 数据挖掘工具
• 我们需要借助一些有效的工具进行数据挖掘工作，更轻松地从巨大的数据集中找出 关系、集群、模式、分类信息等，借助这类工具可以帮助我们做出最准确的决策， 为我们的业务获取更多收益。
1.4 数据挖掘的应用
• 数据挖掘能做什么？ 发现最有价值的客户 使组合销售更有效率 留住那些最有价值的客户 用更小的成本发现欺诈现象
第一章 绪论
30 of 43
1.4数据挖掘应用场景
1.4 数据挖掘的应用
• 电信：客户细分，客户流失分析 • 银行：优化客户服务，信贷风险评估，欺诈检测 • 百货公司/超市：购物篮分析 （关联规则） • 电子商务： 挖掘客户潜在需求，交叉销售 • 税务部门：偷漏税行为探测 • 警察机关：犯罪行为分析 • 医学： 医疗保健
• 数据挖掘工具分为：商用工具和开源工具
16 of 43
1.3数据挖掘常用工具
1.3.1 商用工具
• SAS Enterprise Miner • SPSS Clementine • Intelligent Miner • QUEST
第一章 绪论
17 of 43
1.3数据挖掘常用工具
第一章 绪论
1.3.1 商用工具
• SAS Enterprise Miner Enterprise Miner是一种通用的数据挖掘工具，按照“抽样-探索-修改-建模-评价”的 方法进行数据挖掘，它把统计分析系统和图形用户界面(GUI)集成起来，为用户提供了 用于建模的图形化流程处理环境。
18 of 43
1.3数据挖掘常用工具
第一章 绪论
1.3.2 开源工具
• Python Python是一种功能强大的、开源的、解释性、面向对象计算机编程语言，内建有各种 高级数据结构，支持模块和包，支持多种平台并可扩展。Python语言简洁、易学习、 易阅读，并在数据统计、机器学习方面得到广泛应用，是人工智能研究领域中一个非常 重要的工具。
1.1.1 数据挖掘的概念
常见的数据挖掘对象
• 关系型数据库、事务型数据库、面向对象的数据库 • 数据仓库/多维数据库 • 空间数据（如地图信息） • 工程数据（如建筑、集成电路信息） • 文本和多媒体数据（如文本、图像、音频、视频数据） • 时间相关的数据（如历史数据或股票交换数据） • 万维网（如半结构化的HTML、结构化的XML以及其他网络信息）
丰富的数据，贫乏的知识
• 理解数据远远超过人的能力 • 迫切希望对海量数据进行更深入地分 析，发现隐藏在其中的有价值信息。
1 of 43
高级大数据人才培养丛书之一，大数据挖掘技术与应用
第一章 绪论
1.1 数据挖掘基本概念 1.2 数据挖掘起源及发展历史 1.3 数据挖掘常用工具 31 . 14 数 据 挖 掘 概应 述用 场 景
第一章 绪论
1.3.2 开源工具
• Mahout Mahout是Apache Software Foundation(ASF)旗下的一个开源项目，在机器学习领 域提供了一些可扩展的经典算法的实现和数据挖掘的程序库。它可以实现很多功能，包 括聚类、分类、推荐过滤、频繁子项挖掘等。
23 of 43
1.3数据挖掘常用工具
7 of 43
1.1数据挖掘基本概念
第一章 绪论
1.1.3 大数据挖掘的特性
• 在大数据时代，数据的产生和收集是基础，数据挖掘是关键，即数据挖掘是大数据 中最关键、最有价值的工作。
大数据挖掘的特性：
• 应用性 • 工程性 • 集合性
8 of 43
1.1数据挖掘基本概念
第一章 绪论
1.1.4 数据挖掘的过程
• 1999年，欧盟创建了跨行业的数据挖掘标准流程CRISP-DM，提供了一个数据挖掘 生命周期的全面评述，包括业务理解、数据理解及收集、数据准备、数据建模、模 型评估与部署六个阶段。
9 of 43
高级大数据人才培养丛书之一，大数据挖掘技术与应用
第一章 绪论
1.1 数据挖掘基本概念 1.2 数据挖掘起源及发展历史 1.3 数据挖掘常用工具 31 . 14 数 据 挖 掘 概应 述用 习题
高级大数据人才培养丛书之一，大数据挖掘技术与应用
第一章 绪论
1.1 数据挖掘基本概念 1.2 数据挖掘起源及发展历史 1.3 数据挖掘常用工具 1.4 数据挖掘应用场景
26 of 3
1.4数据挖掘应用场景
1.4 数据挖掘的应用
• 数据挖掘能做什么？ 发现最有价值的客户
第一章 绪论
27 of 43
高级大数据人才培养丛书之一，大数据挖掘技术与应用
第一章 绪论
数据挖掘出现的时代背景
• 我们生活在一个信息时代，社会信息化水平的不断提高和数据库应用的日益普及，使人类积累的 数据量正在以指数方式增长。
信息化时代给我们带来大量的数据
• 电子商务：电子商务交易数据 • 社交平台数据：微博，QQ，微信等 • 金融：银行卡交易数据 • 科学计算：天气、地理环境等
2 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
数据挖掘的定义
• 数据挖掘（Data Mining，DM），是从大量的、有噪声的、不完全的、模糊和随 机的数据中，提取出隐含在其中的、人们事先不知道的、具有潜在利用价值的信息 和知识的过程。
• 这个定义包含以下几层含义： ✓ 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； ✓ 不要求发现放之四海皆准的知识，仅支持特定的问题
第一章 绪论
1.3.1 商用工具
• SPSS Clementine Clementine是SPSS公司开发的数据挖掘工具，支持整个数据挖掘过程，即从数据获取、 转化、建模、评估到最终部署的全部过程，还支持数据挖掘的行业标准CRISP-DM。
19 of 43
1.3数据挖掘常用工具
1.3.2 开源工具
1995年在加拿大蒙特利尔召开的首届“知识发现和 数据挖掘”国际学术会议上，首次提出了“数据挖掘 ”这一学科的名称，并把数据挖掘技术分为科研领域 的知识发现与工程领域的数据挖掘。
之后每年召开一次这样的会议，经过十几年的努力，数据挖掘技术的研究已经取 得了丰硕的成果。美国麻省理工学院在2001年1月份的《科技评论》提出数据挖掘将是 未来5年对人类产生重大影响的10大新兴技术之一。
10 of 43
1.2 数据挖掘起源及发展历史
1 数据挖掘的起源
第一章 绪论
1989年8月于美国底特律市召开的第十一届国际联合 人工智能学术会议上首次提到“知识发现”这一概念；
到1993年，美国电气电子工程师学会( IEEE) 的知识与 数据工程( Knowledge and Data Engineering) 会刊 出版了KDD技术专刊，发表的论文和摘要体现了当时 KDD的最新研究成果和动态。
数据挖掘分析模型的重构：在大数据的背景下要以低成本和可扩展的方式处理大 数据，这就需要对整个IT架构进行重构，开发先进的软件平台和算法。 清洗粒度大小不易把握：由于普适终端的所处地理位置的复杂性，使得产生的数 据具有很多噪声。 数据开放与隐私的权衡：互联网的交互性，使得人们在不同位置产生的数据足迹 得到积累和关联，从而增加了隐私暴露的概率，且这种隐性的数据暴露往往是无法控制 和预知的。
11 of 43
1.2 数据挖掘起源及发展历史
第一章 绪论
2 数据挖掘的研究热点
网站的数据挖掘(Web Site Data Mining) 就是从网站的各类数据中得到有价值的 信息。
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。
21 of 43
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。
22 of 43
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。
12 of 43
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：
14 of 43
高级大数据人才培养丛书之一，大数据挖掘技术与应用
第一章 绪论
1.1 数据挖掘基本概念 1.2 数据挖掘起源及发展历史 1.3 数据挖掘常用工具 31 . 14 数 据 挖 掘 概应 述用 场 景
15 of 43
1.3数据挖掘常用工具
第一章 绪论
1.3 数据挖掘工具
• 我们需要借助一些有效的工具进行数据挖掘工作，更轻松地从巨大的数据集中找出 关系、集群、模式、分类信息等，借助这类工具可以帮助我们做出最准确的决策， 为我们的业务获取更多收益。
1.4 数据挖掘的应用
• 数据挖掘能做什么？ 发现最有价值的客户 使组合销售更有效率 留住那些最有价值的客户 用更小的成本发现欺诈现象
第一章 绪论
30 of 43
1.4数据挖掘应用场景
1.4 数据挖掘的应用
• 电信：客户细分，客户流失分析 • 银行：优化客户服务，信贷风险评估，欺诈检测 • 百货公司/超市：购物篮分析 （关联规则） • 电子商务： 挖掘客户潜在需求，交叉销售 • 税务部门：偷漏税行为探测 • 警察机关：犯罪行为分析 • 医学： 医疗保健
• 数据挖掘工具分为：商用工具和开源工具
16 of 43
1.3数据挖掘常用工具
1.3.1 商用工具
• SAS Enterprise Miner • SPSS Clementine • Intelligent Miner • QUEST
第一章 绪论
17 of 43
1.3数据挖掘常用工具
第一章 绪论
1.3.1 商用工具
• SAS Enterprise Miner Enterprise Miner是一种通用的数据挖掘工具，按照“抽样-探索-修改-建模-评价”的 方法进行数据挖掘，它把统计分析系统和图形用户界面(GUI)集成起来，为用户提供了 用于建模的图形化流程处理环境。
18 of 43
1.3数据挖掘常用工具
第一章 绪论
1.3.2 开源工具
• Python Python是一种功能强大的、开源的、解释性、面向对象计算机编程语言，内建有各种 高级数据结构，支持模块和包，支持多种平台并可扩展。Python语言简洁、易学习、 易阅读，并在数据统计、机器学习方面得到广泛应用，是人工智能研究领域中一个非常 重要的工具。
1.1.1 数据挖掘的概念
常见的数据挖掘对象
• 关系型数据库、事务型数据库、面向对象的数据库 • 数据仓库/多维数据库 • 空间数据（如地图信息） • 工程数据（如建筑、集成电路信息） • 文本和多媒体数据（如文本、图像、音频、视频数据） • 时间相关的数据（如历史数据或股票交换数据） • 万维网（如半结构化的HTML、结构化的XML以及其他网络信息）
丰富的数据，贫乏的知识
• 理解数据远远超过人的能力 • 迫切希望对海量数据进行更深入地分 析，发现隐藏在其中的有价值信息。
1 of 43
高级大数据人才培养丛书之一，大数据挖掘技术与应用
第一章 绪论
1.1 数据挖掘基本概念 1.2 数据挖掘起源及发展历史 1.3 数据挖掘常用工具 31 . 14 数 据 挖 掘 概应 述用 场 景
第一章 绪论
1.3.2 开源工具
• Mahout Mahout是Apache Software Foundation(ASF)旗下的一个开源项目，在机器学习领 域提供了一些可扩展的经典算法的实现和数据挖掘的程序库。它可以实现很多功能，包 括聚类、分类、推荐过滤、频繁子项挖掘等。
23 of 43
1.3数据挖掘常用工具
7 of 43
1.1数据挖掘基本概念
第一章 绪论
1.1.3 大数据挖掘的特性
• 在大数据时代，数据的产生和收集是基础，数据挖掘是关键，即数据挖掘是大数据 中最关键、最有价值的工作。
大数据挖掘的特性：
• 应用性 • 工程性 • 集合性
8 of 43
1.1数据挖掘基本概念
第一章 绪论
1.1.4 数据挖掘的过程
• 1999年，欧盟创建了跨行业的数据挖掘标准流程CRISP-DM，提供了一个数据挖掘 生命周期的全面评述，包括业务理解、数据理解及收集、数据准备、数据建模、模 型评估与部署六个阶段。
9 of 43
高级大数据人才培养丛书之一，大数据挖掘技术与应用
第一章 绪论
1.1 数据挖掘基本概念 1.2 数据挖掘起源及发展历史 1.3 数据挖掘常用工具 31 . 14 数 据 挖 掘 概应 述用 习题
高级大数据人才培养丛书之一，大数据挖掘技术与应用
第一章 绪论
1.1 数据挖掘基本概念 1.2 数据挖掘起源及发展历史 1.3 数据挖掘常用工具 1.4 数据挖掘应用场景
26 of 3
1.4数据挖掘应用场景
1.4 数据挖掘的应用
• 数据挖掘能做什么？ 发现最有价值的客户
第一章 绪论
27 of 43
高级大数据人才培养丛书之一，大数据挖掘技术与应用
第一章 绪论
数据挖掘出现的时代背景
• 我们生活在一个信息时代，社会信息化水平的不断提高和数据库应用的日益普及，使人类积累的 数据量正在以指数方式增长。
信息化时代给我们带来大量的数据
• 电子商务：电子商务交易数据 • 社交平台数据：微博，QQ，微信等 • 金融：银行卡交易数据 • 科学计算：天气、地理环境等
2 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
数据挖掘的定义
• 数据挖掘（Data Mining，DM），是从大量的、有噪声的、不完全的、模糊和随 机的数据中，提取出隐含在其中的、人们事先不知道的、具有潜在利用价值的信息 和知识的过程。
• 这个定义包含以下几层含义： ✓ 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； ✓ 不要求发现放之四海皆准的知识，仅支持特定的问题
第一章 绪论
1.3.1 商用工具
• SPSS Clementine Clementine是SPSS公司开发的数据挖掘工具，支持整个数据挖掘过程，即从数据获取、 转化、建模、评估到最终部署的全部过程，还支持数据挖掘的行业标准CRISP-DM。
19 of 43
1.3数据挖掘常用工具
1.3.2 开源工具
1995年在加拿大蒙特利尔召开的首届“知识发现和 数据挖掘”国际学术会议上，首次提出了“数据挖掘 ”这一学科的名称，并把数据挖掘技术分为科研领域 的知识发现与工程领域的数据挖掘。
之后每年召开一次这样的会议，经过十几年的努力，数据挖掘技术的研究已经取 得了丰硕的成果。美国麻省理工学院在2001年1月份的《科技评论》提出数据挖掘将是 未来5年对人类产生重大影响的10大新兴技术之一。
10 of 43
1.2 数据挖掘起源及发展历史
1 数据挖掘的起源
第一章 绪论
1989年8月于美国底特律市召开的第十一届国际联合 人工智能学术会议上首次提到“知识发现”这一概念；
到1993年，美国电气电子工程师学会( IEEE) 的知识与 数据工程( Knowledge and Data Engineering) 会刊 出版了KDD技术专刊，发表的论文和摘要体现了当时 KDD的最新研究成果和动态。
数据挖掘分析模型的重构：在大数据的背景下要以低成本和可扩展的方式处理大 数据，这就需要对整个IT架构进行重构，开发先进的软件平台和算法。 清洗粒度大小不易把握：由于普适终端的所处地理位置的复杂性，使得产生的数 据具有很多噪声。 数据开放与隐私的权衡：互联网的交互性，使得人们在不同位置产生的数据足迹 得到积累和关联，从而增加了隐私暴露的概率，且这种隐性的数据暴露往往是无法控制 和预知的。
11 of 43
1.2 数据挖掘起源及发展历史
第一章 绪论
2 数据挖掘的研究热点
网站的数据挖掘(Web Site Data Mining) 就是从网站的各类数据中得到有价值的 信息。