数据挖掘的六大主要功能

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数据挖掘的功能及应用作业

数据挖掘的其他基本功能介绍一、关联规则挖掘关联规则挖掘是挖掘数据库中和指标（项）之间有趣的关联规则或相关关系。

关联规则挖掘具有很多应用领域，如一些研究者发现，超市交易记录中的关联规则挖掘对超市的经营决策是十分重要的。

1、基本概念设},,,{21m i i i I =是项组合的记录，D 为项组合的一个集合。

如超市的每一张购物小票为一个项的组合（一个维数很大的记录），而超市一段时间内的购物记录就形成集合D 。

我们现在关心这样一个问题，组合中项的出现之间是否存在一定的规则，如A 游泳衣，B 太阳镜，B A ⇒，但是A B ⇒得不到足够支持。

在规则挖掘中涉及到两个重要的指标：① 支持度支持度n B A n B A )()(⇒=⇒，显然，只有支持度较大的规则才是较有价值的规则。

② 置信度置信度)()()(A n B A n B A ⇒=⇒，显然只有置信度比较高的规则才是比较可靠的规则。

因此，只有支持度与置信度均较大的规则才是比较有价值的规则。

③ 一般地，关联规则可以提供给我们许多有价值的信息，在关联规则挖掘时，往往需要事先指定最小支持度与最小置信度。

关联规则挖掘实际上真正体现了数据中的知识发现。

如果一个规则满足最小支持度，则称这个规则是一个频繁规则；如果一个规则同时满足最小支持度与最小置信度，则通常称这个规则是一个强规则。

关联规则挖掘的通常方法是：首先挖掘出所有的频繁规则，再从得到的频繁规则中挖掘强规则。

在少量数据中进行规则挖掘我们可以采用采用简单的编程方法，而在大量数据中挖掘关联规则需要使用专门的数据挖掘软件。

关联规则挖掘可以使我们得到一些原来我们所不知道的知识。

应用的例子：* 日本超市对交易数据库进行关联规则挖掘，发现规则：尿片→啤酒，重新安排啤酒柜台位置，销量上升75%。

* 英国超市的例子：大额消费者与某种乳酪。

那么，证券市场上、期货市场上、或者上市公司中存在存在哪些关联规则，这些关联规则究竟说明了什么？关联规则挖掘通常比较适用与记录中的指标取离散值的情况，如果原始数据库中的指标值是取连续的数据，则在关联规则挖掘之前应该进行适当的数据离散化（实际上就是将某个区间的值对应于某个值），数据的离散化是数据挖掘前的重要环节，离散化的过程是否合理将直接影响关联规则的挖掘结果。

(完整版)数据挖掘考试题库

1.何谓数据挖掘？它有哪些方面的功能？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称为数据挖掘。

相关的名称有知识发现、数据分析、数据融合、决策支持等。

数据挖掘的功能包括：概念描述、关联分析、分类与预测、聚类分析、趋势分析、孤立点分析以及偏差分析等。

2.何谓粒度？它对数据仓库有什么影响？按粒度组织数据的方式有哪些？粒度是指数据仓库的数据单位中保存数据细化或综合程度的级别。

粒度影响存放在数据仓库中的数据量的大小，同时影响数据仓库所能回答查询问题的细节程度。

按粒度组织数据的方式主要有：①简单堆积结构②轮转综合结构③简单直接结构④连续结构3.简述数据仓库设计的三级模型及其基本内容。

概念模型设计是在较高的抽象层次上的设计，其主要内容包括：界定系统边界和确定主要的主题域。

逻辑模型设计的主要内容包括：分析主题域、确定粒度层次划分、确定数据分割策略、定义关系模式、定义记录系统。

物理数据模型设计的主要内容包括：确定数据存储结构、确定数据存放位置、确定存储分配以及确定索引策略等。

在物理数据模型设计时主要考虑的因素有: I/O存取时间、空间利用率和维护代价等。

提高性能的主要措施有划分粒度、数据分割、合并表、建立数据序列、引入冗余、生成导出数据、建立广义索引等。

4.在数据挖掘之前为什么要对原始数据进行预处理？原始业务数据来自多个数据库或数据仓库，它们的结构和规则可能是不同的，这将导致原始数据非常的杂乱、不可用，即使在同一个数据库中，也可能存在重复的和不完整的数据信息，为了使这些数据能够符合数据挖掘的要求，提高效率和得到清晰的结果，必须进行数据的预处理。

为数据挖掘算法提供完整、干净、准确、有针对性的数据，减少算法的计算量，提高挖掘效率和准确程度。

5.简述数据预处理方法和内容。

①数据清洗：包括填充空缺值，识别孤立点，去掉噪声和无关数据。

②数据集成：将多个数据源中的数据结合起来存放在一个一致的数据存储中。

数据挖掘的关键技术

数据挖掘的关键技术数据挖掘是指通过大数据中寻找隐藏的、有用的模式和信息的过程。

在当今信息爆炸的时代，数据挖掘已经成为许多领域中不可或缺的关键技术。

本文将介绍数据挖掘的关键技术，包括数据预处理、特征选择、聚类分析、分类与预测、关联规则挖掘等。

一、数据预处理数据预处理是数据挖掘过程中的第一步，其目的是清理、集成和转换数据以供后续分析使用。

数据预处理技术包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据归约。

数据清洗主要是对数据中的噪声和异常值进行处理，以保证数据的准确性和一致性。

在这一步骤中，可以使用各种统计学和数学方法来识别和处理异常值。

数据集成是将来自不同数据源的数据进行合并和统一，以便于后续的分析。

在进行数据集成时，需要考虑数据的冗余和一致性，采用适当的数据集成技术进行处理。

数据变换是将原始数据转换为适合进行分析的形式，常用的数据变换技术包括数据规范化、数据离散化、数据聚集和数据抽样等。

数据归约是对数据进行降维处理，以减少数据的维度和复杂性，并保持数据的有效性和信息完整性。

数据归约的常用方法包括主成分分析、因子分析和小波变换等。

二、特征选择特征选择是指从原始数据中选择最具有代表性和重要性的特征，以提高模型的性能和准确性。

特征选择技术主要包括过滤法、包装法和嵌入法。

过滤法是根据特征的某种准则进行选择，如信息增益、相关系数等。

通过计算特征与目标变量的关联性，选择与目标变量高度相关的特征。

包装法是将特征选择看作是一个搜索问题，通过训练具有不同特征子集的模型，并评估其性能来确定最佳特征子集。

嵌入法是在建立模型的同时进行特征选择，通过利用模型的学习能力选择最佳特征。

三、聚类分析聚类分析是一种无监督学习方法，将相似的数据对象进行分组，使得同一组内的对象相似度尽可能高，而不同组之间的相似度尽可能低。

聚类分析技术主要包括层次聚类、划分聚类和基于密度的聚类。

层次聚类是将数据对象逐步划分为不同的层次结构，形成一个聚类树，通过计算相似度来决定聚类的合并和划分。

数据挖掘从海量数据中提取有价值信息的技术

数据挖掘从海量数据中提取有价值信息的技术随着互联网的迅速发展和数字化时代的来临，海量数据已经成为了人们生活、工作和商业运营中不可忽视的重要资源。

然而，仅仅拥有大量数据并不意味着我们可以从中获取有用的信息。

数据挖掘技术应运而生，成为了海量数据中提取有价值信息的重要工具。

本文将介绍数据挖掘的概念、技术以及应用领域，旨在帮助读者更好地了解和理解这一技术。

一、概述数据挖掘是一种通过应用统计学、机器学习和数据库技术，从大规模数据中自动发现模式、规律和关联的过程。

它的目标是利用数据挖掘技术，从数据中提取出对商业运营、科学研究和社会发展有意义的信息，为决策提供支持和指导。

二、数据挖掘技术1. 数据预处理在进行数据挖掘之前，首先需要对原始数据进行预处理。

这个步骤包括数据清洗、去噪、归一化等操作，以确保数据的完整性和准确性，并为后续的挖掘过程做好准备。

2. 特征选择特征选择是数据挖掘过程中的一个重要步骤，其目的是从海量数据中筛选出最相关、最有意义的特征，以便提高模型的精确度和效率。

常用的特征选择方法包括信息增益、方差分析、主成分分析等。

3. 模型选择和建立选择合适的模型是数据挖掘的关键步骤之一。

根据挖掘任务的不同，可以选择使用分类模型、回归模型、聚类模型等。

在模型建立过程中，需要考虑模型的准确度、泛化能力和可解释性，以及模型对数据的拟合程度。

4. 挖掘算法数据挖掘算法是实现数据挖掘过程的关键工具。

常用的数据挖掘算法包括决策树、朴素贝叶斯、支持向量机、神经网络等。

这些算法可以帮助我们从数据中挖掘出隐藏的模式和规律。

5. 结果评估和优化数据挖掘的最终目的是得到有价值的信息。

因此，在进行数据挖掘之后，需要对挖掘结果进行评估和优化。

评估指标可以包括准确率、召回率、F1值等。

三、数据挖掘的应用领域数据挖掘技术已经广泛应用于各个领域。

以下是一些常见的应用场景：1. 商业智能和市场营销：通过挖掘用户购买行为、偏好和需求等信息，帮助企业制定销售策略和市场推广活动，提高销售额和用户满意度。

数据挖掘的方法与应用

数据挖掘的方法与应用在当今数字化时代，数据已经成为我们生活和工作中不可或缺的一部分。

然而，随着数据的不断增长和积累，如何从海量的数据中获取有用而有价值的信息，已经成为一个重要而具有挑战性的问题。

数据挖掘，作为一种探索和分析大规模数据的方法，应运而生。

本文将介绍数据挖掘的方法和应用，以及其在不同领域的价值。

一、数据挖掘方法1. 数据预处理数据预处理是数据挖掘中的重要步骤，它包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等子任务。

其中，数据清洗主要用于去除数据中的噪声、缺失值和异常值，以确保后续分析的准确性。

数据集成则是将多个数据源的数据合并成一个一致的数据集，方便后续的挖掘工作。

数据变换主要是将数据转换成适合挖掘的形式，比如将文本数据转换成向量表示。

数据规约则是通过对数据进行采样或压缩，减少数据量的同时保持其特征。

2. 数据挖掘算法数据挖掘算法是实现数据挖掘目标的核心工具，常见的算法包括分类、聚类、关联规则挖掘和异常检测等。

分类算法用于将样本分为不同的类别，常用的方法有决策树、支持向量机和朴素贝叶斯等。

聚类算法则将样本划分为相似的组，常用的方法有K均值和层次聚类等。

关联规则挖掘用于找出数据集中的关联关系，常用的方法有Apriori算法和FP-Growth算法等。

异常检测则是寻找与其他数据不符的异常数据，常用的方法有LOF算法和孤立森林等。

3. 模型评估和优化在数据挖掘中，模型的评估和优化非常重要。

评估指标可以帮助我们判断模型的好坏，常见的指标有准确率、召回率和F1值等。

优化则是通过调整模型的参数或改变算法来提高模型的性能。

交叉验证和网格搜索是常用的优化方法，可以寻找最优的模型参数组合。

二、数据挖掘的应用1. 金融领域在金融领域，数据挖掘可以应用于信用评估、欺诈检测和投资决策等方面。

通过挖掘客户的历史数据和行为特征，可以建立信用评估模型，帮助银行和金融机构更准确地评估客户的信用风险。

此外，数据挖掘可以发现潜在的欺诈行为，帮助金融机构识别可疑的交易和账户。

数据挖掘简介

数据挖掘简介数据挖掘简介2010-04-28 20：47数据挖掘数据挖掘(Data Mining)是采用数学、统计、人工智能和神经网络等领域的科学方法，从大量数据中挖掘出隐含的、先前未知的、对决策有潜在价值的关系、模式和趋势，并用这些知识和规则建立用于决策支持的模型，为商业智能系统服务的各业务领域提供预测性决策支持的方法、工具和过程。

数据挖掘前身是知识发现(KDD)，属于机器学习的范畴，所用技术和工具主要有统计分析(或数据分析)和知识发现。

知识发现与数据挖掘是人工智能、机器学习与数据库技术相结合的产物，是从数据中发现有用知识的整个过程。

机器学习(Machine Learning)是用计算机模拟人类学习的一门科学，由于在专家系统开发中存在知识获取的瓶颈现象，所以采用机器学习来完成知识的自动获取。

数据挖掘是KDD过程中的一个特定步骤，它用专门算法从数据中抽取模式(Patterns)。

1996年，Fayyad、Piatetsky-Shapiror和Smyth将KDD过程定义为：从数据中鉴别出有效模式的非平凡过程，该模式是新的、可能有用的和最终可理解的；KDD是从大量数据中提取出可信的、新颖的、有效的，并能被人理解的模式的处理过程，这种处理过程是一种高级的处理过程。

数据挖掘则是按照既定的业务目标，对大量的企业数据进行探索，揭示隐藏其中的规律性，并进一步将其设计为先进的模型和有效的操作。

在日常的数据库操作中，经常使用的是从数据库中抽取数据以生成一定格式的报表。

KDD与数据库报表工具的区别是：数据库报表制作工具是将数据库中的某些数据抽取出来，经过一些数学运算，最终以特定的格式呈现给用户；而KDD则是对数据背后隐藏的特征和趋势进行分析，最终给出关于数据的总体特征和发展趋势。

报表工具能制作出形如"上学期考试未通过及成绩优秀的学生的有关情况"的表格；但它不能回答"考试未通过及成绩优秀的学生在某些方面有些什么不同的特征"的问题，而KDD就可以回答。

数据挖掘功能及各自方法总结

数据挖掘功能的特点及主要挖掘方法一、数据挖掘功能的特点及主要挖掘方法数据挖掘的目标是从数据库中发现隐含的、有意义的知识，主要有以下几类功能：(1)概念描述概念描述又称数据总结，其目的是对数据进行浓缩，给出它的综合描述，或者将它与其它对象进行对比。

通过对数据的总结，可以实现对数据的总体把握。

最简单的概念描述就是利用统计学中的传统方法，计算出数据库中各个数据项的总和、均值、方差等，或者利用OLAP(0n Line Processing，联机分析处理技术)实现数据的多维查询和计算，或者绘制直方图、折线图等统计图形。

(2)关联分析关联分析就是从大量数据中发现项集之间有趣的关联或相关联系。

随着大量数据不停地收集和存储，许多业界人士对于从他们的数据库中挖掘关联规则越来越感兴趣。

从大量商务事务记录中发现有趣的关联关系，可以帮助许多商务决策的制定。

关联分析的主要方法有Apriori算法、AprioriTid算法、FP-growth算法等。

(3)分类和预测分类和预测是两种数据分析形式，可以用于提取描述重要数据类的模型或预测数据未来的趋势。

就是研究已分类资料的特征，分析对象属性，据此建立一个分类函数或分类模型，然后运用该模型计算总结出的数据特征，将其他未经分类或新的数据分派到不同的组中。

计算结果通常简化为几个离散值，常用来对资料作筛选工作。

分类和预测的应用十分广泛，例如，可以建立一个分类模型，对银行的贷款客户进行分类，以降低贷款的风险；也可以通过建立分类模型，对工厂的机器运转情况进行分类，用来预测机器故障的发生。

分类的主要方法有ID3算法、C4.5算法、SLIQ算法、SPRINT算法、RainForest 算法、Bayes分类算法、CBA(Classification Based on Association)算法、MIND(Mining in Database)算法、神经网络方法、粗糙集理论方法、遗传算法等。

(4)聚类分析当要分析的数据缺乏描述信息，或是无法组成任何分类模式时就采用聚类的方法，将异质母体区隔为较具同构性的群（Cluster)，即将组之间的差异识别出来，并对个别组内的相似样本进行挑选，实现同组数据相近，不同组数据相异。

数据挖掘常用功能

数据挖掘常用功能
数据挖掘是从大量数据中提取有价值信息的一种技术，它可以帮助企业更好地分析和理解数据，以支持决策过程。

数据挖掘常用功能包括数据集构建、数据预处理、模式发现、关联规则挖掘、聚类分析、分类分析、离散序列挖掘、时间序列挖掘等。

数据集构建是数据挖掘的基础，它是将原始数据按照一定的格式转换成可供分析的数据集。

数据预处理是数据挖掘的第一步，它将原始数据进行清洗，以便更好地进行分析。

模式发现是数据挖掘中最重要的步骤，它可以通过搜索数据中的模式来发现有用的信息。

关联规则挖掘是一种数据挖掘技术，它可以从大量数据中发现有趣的关联规则，以便更好地理解数据。

聚类分析是数据挖掘中一种常用的技术，它可以将数据分为几个类，以便更好地理解数据的分布特征。

分类分析是数据挖掘的一种技术，它可以根据训练数据对新数据进行分类。

离散序列挖掘是一种数据挖掘技术，它可以从离散序列中发现有意义的模式，以便更好地理解数据。

时间序列挖掘是一种数据挖掘技术，它可以从时间序列中发现有意义的模式，以便更好地理解数据。

总的来说，数据挖掘常用功能包括数据集构建、数据预处理、模式发现、关联规则挖掘、聚类分析、分类分析、离散序列挖掘和时间序列挖掘等，它们可以帮助企业更好地理解数据，以支持决策过程。

数据挖掘的常用功能

数据挖掘的常用功能
数据挖掘是为了从大量无组织数据中发现有用信息的过程。

它是一种
从大批样本中帮助推断出更大趋势并找出需要的分析的数字加工技术。

数据挖掘具有很多普遍的功能，主要包括以下几点：
（1）数据整理和总结：数据挖掘可以帮助数据分析人员将原始数据进
行综合，挑出重要的有用信息。

它可以将大量混乱的数据表中的信息
归纳统计。

（2）关联分析：数据挖掘可以用来发现隐藏在数据中不易察觉的关联
关系，这对数据分析人员来说是一项绝佳成果。

它可以揭示出数据分
析者可能错过的有趣观点。

（3）相似度匹配：数据挖掘可以通过识别较大数据库中数据相似度较
高的数据，从而提高数据分析的有效性和准确性。

（4）异常检测：数据挖掘可以发现不同的异常模式，对于收集数据的
准确性和质量做出评估。

（5）预测分析：数据挖掘可以利用趋势数据预测未来可能发生的事情，这对数据分析人员和企业决策有重要的意义。

（6）精准营销：数据挖掘可以帮助企业找出有价值的客户群体，以便
企业进行更有效的营销。

（7）可视化展示：通过可视化界面逐步展示深度数据，也是数据挖掘
能够做的一个重要的功能。

它提供了一种清晰的方式，让我们看清数
据分析的规律和趋势。

（8）文本挖掘：数据挖掘还可以从文本信息中提取有用的信息，而且
可以在文本信息中提取情感，关系和其他有用的信息。

因此可以说，数据挖掘在决策分析、市场洞察等领域具有重要的作用。

随着数据挖掘的发展，它的有效能力也会得到进一步的提升。

数据挖掘知识浅述

数据挖掘知识浅述[摘要]数据挖掘是20世纪末新兴的数据智能分析技术，由于其具有广阔应用前景而备受关注。

本文从数据挖据定义、数据挖掘过程、数据挖掘的功能、数据挖据技术几个方面对数据挖掘知识做了浅述，并列举了数据挖掘在现实中的应用实例让大家对数据挖掘知识有个大体了解。

[关键词]数据挖掘数据分析偏差检测趋势预测数据挖掘是一种较新的技术,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,在一个大型数据库中,自动的发现有用信息的过程,还具有预测未来观测结果的能力。

数据挖掘（data mining）是20世纪末刚兴起的数据分析技术，由于其所具有的广泛应用前景而备受关注。

数据挖掘也通常被称为数据知识发现，它可以从数据库、数据仓库或者其它的数据源中，通过分析，自动抽取归纳出有价值的知识模式。

在一家超市中，人们发现了一个特别有趣的现象：尿布与啤酒这两种风马牛不相及的商品居然摆在一起。

但这一奇怪的举措居然使尿布和啤酒的稍量大幅增加了。

这可不是一个笑话，而是一直被商家所津津乐道的发生在美国沃尔玛连锁超市的真实案例。

原来，美国的妇女通常在家照顾孩子，所以她们经常会嘱咐丈夫在下班回家的路上为孩子买尿布，而丈夫在买尿布的同时又会顺手购买自己爱喝的啤酒。

这个发现为商家带来了大量的利润，但是如何从浩如烟海却又杂乱无章的数据中，发现啤酒和尿布销售之间的联系呢？这又给了我们什么样的启示呢？实际上这个例子就是通过分析商场销售数据，然后进行数据挖掘得出的结果。

还有我们经常使用网络搜索、淘宝上商品搜索等，都应用到数据挖掘技术。

下面我们就简单介绍下数据挖掘的相关知识。

一、数据挖掘的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。

与数据挖掘相近的同义词有数据融合、数据分析和决策支持等。

这个定义包括好几层含义：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。

简述数据挖掘的主要作用

简述数据挖掘的主要作用数据挖掘是指通过分析大量的数据，从中发掘出有用的信息和知识，以支持决策和行动的一种技术。

在当今信息时代，数据挖掘已经成为了各个领域中不可或缺的一部分。

本文将简述数据挖掘的主要作用。

一、市场营销数据挖掘可以帮助企业更好地了解市场需求和客户行为，从而制定更加精准的营销策略。

通过分析客户的购买历史、购买频率、购买偏好等信息，企业可以更好地了解客户需求，从而针对性地推出产品和服务。

二、金融风险控制银行和保险公司等金融机构需要对风险进行有效的识别和控制。

数据挖掘可以帮助金融机构分析客户信用记录、交易历史、欺诈行为等信息，从而及时识别潜在的风险，制定相应的控制策略。

三、医疗健康数据挖掘可以帮助医疗机构分析病人的历史病例、病情进展、治疗效果等信息，从而更好地制定治疗方案和预测病情发展趋势。

此外，数据挖掘还可以帮助医疗机构进行疾病监测和预警，提高公共卫生水平。

四、智能推荐数据挖掘可以根据用户的历史行为和偏好，为用户推荐符合其需求的产品和服务。

例如，电商平台可以根据用户的购买历史和搜索记录，为用户推荐更加符合其需求的商品。

五、社会管理数据挖掘可以帮助政府和社会管理机构了解社会问题的本质和趋势，从而制定更加有效的政策和措施。

例如，通过分析社会犯罪的模式和趋势，警方可以更好地制定防范和打击犯罪的策略。

六、科学研究数据挖掘可以帮助科学家从大量的数据中发现新的规律和知识，从而推动科学研究的进展。

例如，天文学家可以通过分析天体运动的规律，探索宇宙的奥秘。

综上所述，数据挖掘在各个领域中都有着广泛的应用。

通过挖掘大量的数据，我们可以更好地了解客户需求、识别潜在风险、制定更加精准的政策等。

数据挖掘的应用将会越来越广泛，对于提高我们的生产和生活效率、推动社会进步和发展都具有重要的意义。

数据挖掘在企业客户价值管理中的应用

即将组之间的差异识别出来，对个别并
的规则带有置信度，置信度级别度量了关联规则的强度。１５数据描述（ｅｃｉｔｎ。目的．Ｄｓｒｉ）ｐｏ
是对数据进行浓缩，出它的总体的综给合描述，现对原始数据的总体把握。实常用的数据描述的方法是统计学的传统方法，如计算数据项的总和、均值、方差等基本描述统计量，或绘制直方图、折线图等统计图形。数据挖掘技术已经应用到了很多重
■■【一
维普资讯
［基金项目］黑龙江省教育厅人文社会科学研究项目（１１０１；黑龙江大学青年科学基金项目１６）５２
在企业客户价值管理中的应用
王宏黑龙江大学经济学院１０８００５能提升，市场反应速度敏捷的经营机
制ห้องสมุดไป่ตู้。
值管理可以增强企业竞争优势。数据挖掘技
术是企业进行客户价值管理的重要工具。数
数据挖掘技术是企业进行客户价值
管理的重要工具。
据挖掘的主要功能包括分类、聚类、估计与
预测关联和序列发现、数据描述。在企
组内的相似样本进行挑选，现同组数实
据相近，同组数据相异。分类功能和不
分立价值最大化经营理念，在科学分析聚类功能是不同的，类是根据预先定组评估现有客户关系的基础上，重新审好的一些特征值对对象分组，或类是而视市场定位、客户结构、产品设计与预先确定好的，聚类是事先不知道的渠道建设，构建以客户为中心的市场

数据挖掘的六大主要功能

数据挖掘的六大主要功能●数据总结：继承于数据分析中的统计分析。

数据总结目的是对数据进行浓缩，给出它的紧凑描述。

传统统计方法如求和值、平均值、方差值等都是有效方法。

另外还可以用直方图、饼状图等图形方式表示这些值。

广义上讲，多维分析也可以归入这一类。

●分类：目的是构造一个分类函数或分类模型（也常常称作分类器），该模型能把数据库中的数据项映射到给定类别中的某一个。

要构造分类器，需要有一个训练样本数据集作为输入。

训练集由一组数据库记录或元组构成，每个元组是一个由有关字段（又称属性或特征）值组成的特征向量，此外，训练样本还有一个类别标记。

一个具体样本的形式可表示为：（v1，v2，…，vn；c），其中vi表示字段值，c表示类别。

例如：银行部门根据以前的数据将客户分成了不同的类别，现在就可以根据这些来区分新申请贷款的客户，以采取相应的贷款方案。

●聚类：是把整个数据库分成不同的群组。

它的目的是使群与群之间差别很明显，而同一个群之间的数据尽量相似。

这种方法通常用于客户细分。

在开始细分之前不知道要把用户分成几类，因此通过聚类分析可以找出客户特性相似的群体，如客户消费特性相似或年龄特性相似等。

在此基础上可以制定一些针对不同客户群体的营销方案。

例如：将申请人分为高度风险申请者，中度风险申请者，低度风险申请者。

●关联分析：是寻找数据库中值的相关性。

两种常用的技术是关联规则和序列模式。

关联规则是寻找在同一个事件中出现的不同项的相关性；序列模式与此类似，寻找的是事件之间时间上的相关性，例如：今天银行利率的调整，明天股市的变化。

●预测：把握分析对象发展的规律，对未来的趋势做出预见。

例如：对未来经济发展的判断。

●偏差的检测：对分析对象的少数的、极端的特例的描述，揭示内在的原因。

例如：在银行的100万笔交易中有500例的欺诈行为，银行为了稳健经营，就要发现这500例的内在因素，减小以后经营的风险。

数据挖掘的应用

数据挖掘的应用数据挖掘是一种通过发现和分析大量数据中的模式、关系和趋势来提取实用信息的技术。

它可以匡助企业和组织发现隐藏在海量数据中的商业机会、改善决策过程、优化运营效率，并提供个性化的产品和服务。

数据挖掘的应用非常广泛，以下是一些常见的应用领域和例子：1. 市场营销数据挖掘可以匡助企业识别潜在客户群体、了解客户需求和行为模式，从而制定更精准的市场营销策略。

例如，通过分析客户购买记录和行为数据，可以预测客户的购买意向和偏好，进而推送个性化的广告和优惠券。

2. 金融风控数据挖掘在金融行业中有着广泛的应用。

银行和保险公司可以利用数据挖掘技术来识别潜在的欺诈行为、评估信用风险，并提供个性化的金融产品。

例如，通过分析客户的信用记录、交易行为和社交网络数据，可以预测客户的信用违约风险。

3. 健康医疗数据挖掘可以匡助医疗机构和研究人员发现疾病的早期迹象、预测疾病的发展趋势，并提供个性化的医疗方案。

例如，通过分析大量的医疗记录和基因数据，可以发现患者的遗传风险和响应特征，从而提供更精准的诊断和治疗建议。

4. 物流和供应链管理数据挖掘可以匡助企业优化物流和供应链管理，提高运输效率和成本控制。

通过分析物流数据和市场需求数据，可以预测产品需求量和交通拥堵情况，从而合理安排运输路线和库存管理。

5. 社交媒体分析数据挖掘可以匡助企业了解用户在社交媒体上的行为和情感倾向，从而改善产品设计和营销策略。

通过分析用户在社交媒体上的发帖内容、评论和点赞行为，可以发现用户的兴趣和需求，进而提供更符适合户口味的产品和服务。

6. 智能推荐系统数据挖掘在推荐系统中有着重要的应用。

通过分析用户的历史行为和偏好，可以为用户个性化地推荐产品、音乐、电影等。

例如，通过分析用户的购买记录和浏览行为，可以为用户推荐相似的产品或者关联的商品。

需要注意的是，数据挖掘的应用需要遵循相关法律法规和道德规范，保护用户隐私和数据安全。

在进行数据挖掘之前，应该获得用户的明确授权，并采取合适的数据保护措施。

数据挖掘功能

数据挖掘功能——可以挖掘什么类型的模式？数据挖掘功能用于指定数据挖掘任务中要找的模式类型。

一般地，数据挖掘任务可以分两类：描述和预测。

描述性挖掘任务刻划数据库中数据的一般特性。

预测性挖掘任务在当前数据上进展推断，以进展预测。

在某些情况下，用户不知道他们的数据中什么类型的模式是有趣的，因此可能想并行地搜索多种不同的模式。

这样，重要的是，数据挖掘系统要能够挖掘多种类型的模式，以适应不同的用户需求或不同的应用。

此外，数据挖掘系统应当能够发现各种粒度〔即，不同的抽象层〕的模式。

数据挖掘系统应当允许用户给出提示，指导或聚焦有趣模式的搜索。

由于有些模式并非对数据库中的所有数据都成立，通常每个被发现的模式带上一个确定性或“可信性〞度量。

数据挖掘功能以及它们可以发现的模式类型介绍如下。

1 概念/类描述：特征和区分数据可以与类或概念相关联。

例如，在AllElectronics 商店，销售的商品类包括计算机和打印机，顾客概念包括bigSpenders 和budgetSpenders。

用汇总的、简洁的、准确的方式描述每个类和概念可能是有用的。

这种类或概念的描述称为类/概念描述。

这种描述可以通过下述方法得到〔1〕数据特征化，一般地汇总所研究类〔通常称为目标类〕的数据，或〔2〕数据区分，将目标类与一个或多个比拟类〔通常称为比照类〕进展比拟，或〔3〕数据特征化和比拟。

数据特征是目标类数据的一般特征或特性的汇总。

通常，用户指定类的数据通过数据库查询收集。

例如，为研究上一年销售增加10%的软件产品的特征，可以通过执行一个SQL 查询收集关于这些产品的数据。

有许多有效的方法，将数据特征化和汇总。

例如，基于数据方的 OLAP 上卷操作〔小节〕可以用来执行用户控制的、沿着指定维的数据汇总。

面向属性的归纳技术可以用来进展数据的泛化和特征化，而不必一步步地与用户交互。

数据特征的输出可以用多种形式提供。

包括饼图、条图、曲线、多维数据方和包括穿插表在内的多维表。

盐城数据挖掘考试-内部选拔考题及答案

数据挖掘考试—内部选拔考题一、单选题(每题0。

5分，共30题）1。

某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布,这种属于数据挖掘的哪类问题？（A)A. 关联规则发现B。

聚类C. 分类D. 自然语言处理2。

将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务？（C) A。

频繁模式挖掘 B. 分类和预测 C. 数据预处理D。

数据流挖掘3。

当不知道数据所带标签时，可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数据相分离?（B）A。

分类 B. 聚类 C. 关联分析D。

隐马尔可夫链4. 使用交互式的和可视化的技术，对数据进行探索属于数据挖掘的哪一类任务？(A）A. 探索性数据分析B。

建模描述C。

预测建模 D. 寻找模式和规则5.下面哪种不属于数据预处理的方法？（D)A变量代换B离散化 C 聚集 D 估计遗漏值6。

假设12个销售价格记录组已经排序如下:5, 10, 11，13, 15，35, 50, 55，72, 92, 204，215 使用如下每种方法将它们划分成四个箱。

等频（等深）划分时，15在第几个箱子内？（B) A 第一个 B 第二个 C 第三个 D 第四个7。

只有非零值才重要的二元属性被称作：（C ）A 计数属性B 离散属性C非对称的二元属性 D 对称属性8。

以下哪种方法不属于特征选择的标准方法：(D）A嵌入 B 过滤 C 包装 D 抽样9。

下面不属于创建新属性的相关方法的是：（B)A特征提取B特征修改C映射数据到新的空间D特征构造10。

假设属性income的最大最小值分别是12000元和98000元。

利用最大最小规范化的方法将属性的值映射到0至1的范围内.对属性income的73600元将被转化为：（D）A 0.821B 1.224C 1。

458D 0.71611。

假定用于分析的数据包含属性age。

数据元组中age的值如下（按递增序）：13，15，16，16，19，20，20，21，22，22，25,25,25，30，33,33,35，35,36，40，45，46,52,70, 问题：使用按箱平均值平滑方法对上述数据进行平滑，箱的深度为3.第二个箱子值为：（A）A 18.3B 22。

数据挖掘的应用

数据挖掘的应用数据挖掘是一种通过从大量数据中发现模式、关联和趋势来提取实用信息的过程。

它是一种利用统计学、人工智能和机器学习等技术的跨学科领域。

数据挖掘的应用非常广泛，可以在各个行业和领域中发挥重要作用。

1. 金融领域：数据挖掘在金融领域的应用非常重要。

银行和金融机构可以利用数据挖掘来预测客户的信用风险，识别欺诈行为，优化投资组合，发现市场趋势等。

通过分析大量的历史数据和实时数据，数据挖掘可以匡助金融机构做出更准确的决策，并提高业务效率。

2. 零售业：数据挖掘在零售业中也有广泛的应用。

零售商可以利用数据挖掘来分析销售数据，了解客户的购买行为和偏好，预测需求和销售趋势，优化库存管理和供应链。

通过数据挖掘，零售商可以更好地了解市场需求，提供个性化的推荐和营销策略，提高销售额和客户满意度。

3. 医疗保健：数据挖掘在医疗保健领域的应用可以匡助医生和医疗机构做出更准确的诊断和治疗决策。

通过分析大量的医疗数据，如病历、医学影像、基因组数据等，数据挖掘可以发现潜在的疾病模式和风险因素，提供个性化的治疗方案，改善患者的健康状况。

4. 交通运输：数据挖掘在交通运输领域的应用可以提高交通管理的效率和安全性。

通过分析交通流量数据、车辆轨迹数据和交通事故数据等，数据挖掘可以预测交通拥堵、优化交通信号控制、改善交通规划和设计。

同时，数据挖掘还可以匡助交通管理部门识别交通违法行为和事故原因，提高交通安全。

5. 社交媒体：数据挖掘在社交媒体领域的应用可以匡助企业和品牌了解用户的态度、偏好和行为。

通过分析社交媒体平台上的用户评论、点赞和分享等数据，数据挖掘可以提供有关产品和服务的市场反馈，改进产品设计和营销策略，增强用户满意度和忠诚度。

总结起来，数据挖掘的应用非常广泛，几乎涵盖了所有行业和领域。

通过数据挖掘，我们可以从海量的数据中发现隐藏的信息和价值，匡助企业和组织做出更明智的决策，提高业务效率和竞争力。

数据挖掘的功能和任务

数据挖掘的功能和任务
数据挖掘是一种从大量数据中提取有用信息的过程，它的功能和任务包括以下几个方面：
1. 描述性数据挖掘：用于描述数据集的特征和统计信息，比如数据的分布、频率、关联等。

这种挖掘可以帮助我们更好地理解数据集，为进一步分析和应用提供基础。

2. 预测性数据挖掘：用于构建模型，通过学习历史数据的规律来预测未来事件的发生概率或趋势。

这种挖掘可以帮助我们做出更准确的决策和规划。

3. 关联规则挖掘：用于发现数据集中不同属性之间的关联关系，比如购买某种商品的用户通常还会购买哪些商品。

这种挖掘可以帮助我们了解用户的行为和喜好，从而提供更好的服务和推荐。

4. 文本挖掘：用于从大量文本数据中提取有用信息，比如情感分析、主题分类、命名实体识别等。

这种挖掘可以帮助我们快速了解大量文本数据的内容和趋势，为决策和研究提供支持。

5. 图像挖掘：用于从图像数据中提取有用信息，比如图像分类、目标检测、人脸识别等。

这种挖掘可以帮助我们自动化图像处理和分析，提高效率和准确度。

总之，数据挖掘的功能和任务非常广泛，可以应用于各种领域和行业，例如金融、医疗、教育、交通等。

随着技术的不断进步和数据的不断积累，数据挖掘的应用前景也越来越广阔。

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数据挖掘的功能和任务

数据挖掘的功能和任务
1. 探索性数据分析：通过对数据的探索性分析，发现数据中的规律和趋势，从而为后续的分析和挖掘提供有价值的参考。

2. 数据预处理：对数据进行清洗、集成、转换、规约等一系列操作，从而保证数据的可靠性和正确性。

3. 模式识别：在大量数据中寻找规律和特征，发现隐藏在数据背后的模式和趋势。

4. 分类和预测：通过对模式和特征的发现，对未来的数据进行预测和分类。

5. 关联和聚类：发现数据之间的关联和相似度，将其分组和聚合，从而得到更加有意义的信息。

任务：
1. 监督式学习：使用已标记的数据样本来训练出模型，并对相似但未标记的数据进行分类和预测。

2. 无监督式学习：该任务不需要使用已标记的数据样本，而是尝试从数据中发
现隐藏的模式和特征。

3. 半监督式学习：该任务结合了监督式学习和无监督式学习两种方法，在部分数据样本已标记的前提下，尝试对未标记数据进行分类和预测。

4. 强化学习：该任务是一种迭代式学习方法，通过与环境的交互来寻找最佳策略，从而优化预测结果。