浅析数据挖掘概念与技术1
数据挖掘概念与技术第一章PPT课件
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
数据挖掘的基本概念与方法
数据挖掘的基本概念与方法数据挖掘是一种从大量数据中发现模式、提取知识的过程。
随着信息技术的飞速发展，各行各业都积累了海量的数据资源，但如何从中发现有用的信息成为了一项重要任务。
数据挖掘通过运用统计学、机器学习和数据库技术等手段，帮助人们从数据中挖掘出有用的信息并为决策提供参考。
数据挖掘的基本概念1. 数据源：数据挖掘的第一步是确定数据源。
数据可以来自于各种渠道，如企业的数据库、互联网上的数据、传感器采集的数据等。
2. 数据清洗：数据清洗是为了提高数据质量，包括删除重复数据、处理缺失值、处理异常值等。
清洗后的数据更有利于挖掘有用的信息。
3. 特征选择：在数据挖掘过程中，特征选择是非常重要的一步。
通过选择和提取与挖掘目标相关的特征，可以减少维度灾难，提高模型的准确性和效率。
4. 模型构建：在选择好特征后，需要构建合适的模型来完成挖掘任务。
常用的模型有分类模型、聚类模型、关联规则模型等。
5. 模型评估：模型评估是检验模型质量的重要步骤，可以通过交叉验证、混淆矩阵等方法进行评估。
评估结果可以帮助我们进一步优化模型。
数据挖掘的基本方法1. 关联规则挖掘：通过挖掘数据中的项集之间的关联关系，找到频繁项集和关联规则。
例如，在超市购物数据中，可以发现“尿布”和“啤酒”之间存在关联，进而为超市的陈设和促销策略提供一定的依据。
2. 分类：通过训练分类器，将新的数据样本分到已知类别中。
分类可以应用于很多领域，如医学诊断、垃圾邮件过滤等。
3. 聚类：聚类是将数据划分成若干互不重叠的类别，类别内的数据相似度较高，类别间的数据相似度较低。
聚类可以用于市场细分、推荐系统等。
4. 预测：基于现有的数据模型，对未知数据进行预测。
预测可以帮助机构制定未来发展策略，如金融行业的违约预测等。
5. 异常检测：通过对数据进行异常值的判断和识别，找出潜在的异常行为。
异常检测可以应用于网络安全、诈骗检测等。
总结：数据挖掘作为一项重要的技术手段，已经广泛应用于各行各业。
理解数据挖掘的基本概念与方法
理解数据挖掘的基本概念与方法数据挖掘是一种从大量数据中自动探索和提取有用信息的技术。
随着计算机科学和数学领域的快速发展，数据挖掘已成为当今最受欢迎和流行的技术之一。
本文将探讨数据挖掘的基本概念和方法，以及它对现代社会和商业的影响。
一、数据挖掘的基本概念数据挖掘是一种从大量数据中提取有用信息的技术。
数据挖掘的目的是利用统计学、人工智能、机器学习、数据库和数据可视化等技术，探索大量数据中存在的隐藏模式和关系。
数据挖掘可以帮助人们预测未来事件，发现商业机会和优化业务流程。
数据挖掘的核心是提取数据的知识价值，为商业决策提供必要的支持。
数据挖掘的基本流程包括数据采集、数据预处理、特征选择、特征提取、数据建模和模型评估。
在数据采集的过程中，数据挖掘技术需要收集大量的数据，以便对数据进行后续处理。
数据预处理是数据挖掘的第一步，主要是对数据进行清洗、转换和规范化处理。
特征选择是确定哪些数据特征对于模型的构建是重要的。
特征提取是将原始数据转换为可用于建模的新特征。
数据建模是将转换后的数据送入模型中进行建模。
模型评估是对模型性能进行测试和评估。
二、数据挖掘的基本方法1.关联规则挖掘关联规则挖掘是数据挖掘中的一种方法，它是通过发现数据项之间的相关性来提取知识。
关联规则是指两种或更多种数据项之间的关系，如“A和B”或“C和D”。
该方法可以帮助人们了解哪些商品或服务经常一起购买，从而促进相关业务的发展。
2.聚类分析聚类分析是一种无监督学习方法，它基于数据项之间的相似性将数据项分为不同的类。
该方法适用于研究人们之间的行为、社交网络、疾病预测和市场营销等方面。
3.分类和回归分析分类和回归分析是一种监督学习方法，它基于已知的标签或输出值来预测新输入数据的标签或输出值。
该方法主要用于疾病诊断、图像识别、天气预测和股票市场预测。
4.决策树决策树是一种计算机科学和数学领域的基本算法，它是一种可视化的数据结构，用于表示基于特征集的决策规则。
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。
浅析数据挖掘概念与技术1
浅析数据挖掘概念与技术1本页仅作为文档页封面，使用时可以删除This document is for reference only-rar21year.March浅析数据挖掘概念与技术穆瑞辉，付欢(新乡教育学院计算机系，河南新乡 453000)摘要：随着信息技术的迅速发展，数据库的规模不断扩大，而传统的查询、报表工具无法满足挖掘有效信息的需求，因此，需要一种新的数据分析技术处理大量数据，并从中抽取有价值的潜在知识，即数据挖掘技术。
本文深入浅出地阐述了数据挖掘技术的产生，概念以及数据挖掘的常用技术。
关键词：数据库数据挖掘知识发现 DM KDD一、数据挖掘技术概述随着信息技术的迅速发展，数据库的规模不断扩大，从而产生了大量的数据。
为了给决策者提供一个统一的全局视角，在许多领域建立了数据仓库，但大量的数据往往使人们无法辨别隐藏在其中的能对决策提供支持的信息，而传统的查询、报表工具无法满足挖掘这些信息的需求。
因此，需要一种新的数据分析技术处理大量数据，并从中抽取有价值的潜在知识，数据挖掘（Data Mining）技术由此应运而生，数据挖掘技术也正是伴随着数据仓库技术的发展而逐步完善起来的。
但是并非所有的信息发现任务都被视为数据挖掘，例如，使用数据库管理系统查找个别的记录，或通过因特网的搜索引擎查找特定的Web页面，则是信息检索（information retrieval）领域的任务。
数据挖掘是一个以数据库、人工智能、数理统计、可视化四大支柱技术为基础，我们知道，描述或说明一个算法设计分为三个部分：输入、输出和处理过程。
数据挖掘算法的输入是数据库，算法的输出是要发现的知识或模式，算法的处理过程则设计具体的搜索方法。
从算法的输入、输出和处理过程三个角度分，可以确定数据挖掘主要涉及三个方面：挖掘对象、挖掘任务、挖掘方法。
挖掘对象包括若干种数据库或数据源，例如关系数据库、面向对象数据库、空间数据库、时态数据库、文本数据库、多媒体数据库、历史数据库，以及万维网（WEB）等。
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。
数据挖掘综述
数据挖掘综述引言概述数据挖掘是一种通过分析大量数据来发现规律、趋势和模式的过程。
随着互联网的发展和信息技术的进步，数据挖掘在各个领域都得到了广泛应用。
本文将对数据挖掘的概念、方法和应用进行综述，以匡助读者更好地了解这一领域。
一、数据挖掘的概念1.1 数据挖掘的定义：数据挖掘是指从大量数据中提取出实用的信息和知识的过程。
这些信息和知识可以匡助人们做出更好的决策、预测未来的趋势和发现隐藏在数据中的规律。
1.2 数据挖掘的目的：数据挖掘的主要目的是发现数据中的模式和规律，从而匡助人们更好地理解数据、预测未来的发展趋势和优化决策过程。
1.3 数据挖掘的基本步骤：数据挖掘的基本步骤包括数据预处理、特征选择、模型构建、模型评估和模型应用。
这些步骤在整个数据挖掘过程中起着至关重要的作用。
二、数据挖掘的方法2.1 分类：分类是数据挖掘中常用的方法之一，它通过对数据进行分类，将数据分为不同的类别。
常用的分类算法包括决策树、朴素贝叶斯和支持向量机等。
2.2 聚类：聚类是将数据分组成不同的类别，使得同一类别内的数据相似度高，不同类别之间的数据相似度低。
常用的聚类算法包括K均值、层次聚类和密度聚类等。
2.3 关联规则挖掘：关联规则挖掘是发现数据中不同属性之间的关联关系，从而匡助人们了解数据之间的联系和规律。
常用的关联规则挖掘算法包括Apriori算法和FP-growth算法等。
三、数据挖掘的应用3.1 金融领域：在金融领域，数据挖掘被广泛应用于风险管理、信用评分、市场营销和欺诈检测等方面，匡助金融机构更好地管理风险和提高效率。
3.2 医疗领域：在医疗领域，数据挖掘可以匡助医生更好地诊断疾病、预测病情发展趋势和制定个性化的治疗方案，提高医疗服务的质量和效率。
3.3 零售领域：在零售领域，数据挖掘可以匡助零售商更好地了解消费者的购买行为、预测销售趋势和优化产品定价策略，提高销售额和客户满意度。
四、数据挖掘的挑战4.1 数据质量：数据挖掘的结果取决于数据的质量，而现实中的数据往往存在噪声、缺失值和不一致性等问题，影响了数据挖掘的准确性和可靠性。
浅析数据挖掘概念及技术
浅析数据挖掘概念及技术【摘要】随着信息技术的迅速发展，数据库的规模不断扩大，而传统的查询、报表工具无法满足挖掘有效信息的需求，因此，需要一种新的数据分析技术处理大量数据，并从中抽取有价值的潜在知识，即数据挖掘技术。
数据挖掘融合了数据库技术、统计学、信息检索、人工智能、机器学习、模式识别等等多种技术的研究成果。
随着人们对数据挖掘研究的日益深入，产生了许多新的概念和方法。
作为数据挖掘最活跃的研究方向之一的关联规则，得到了广泛的应用和发展。
本文主要包括以下内容：首先对数据挖掘技术的现状进行了调查研究，对数据挖掘技术进行了简要的介绍，论证了将数据挖掘技术的必要性和可行性。
详细分析数据挖掘的一般过程。
深入浅出地阐述了数据挖掘技术的产生，概念以及数据挖掘的常用技术，对更好地开展信息化工作和提高工作效率有重要的现实意义。
【关键词】数据挖掘；研究意义；一般过程；数据库研究背景与意义随着科学技术的发展，我们使用不同的工具，不同的方法应用到对一些数据的处理和分析上，也取得了一定的效果。
但是由于各单位的具体情况不尽相同，我们自身开发水平的局限性，仍然有很多数据没有进行充分的利用。
因此我们有必要将成熟的技术应用于对数据的分析和挖掘，揭示若干不足现象，产生对公司有指导作用的规律，这有着现实的意义。
究竟如何表达、分析、解释、公布和使用数据挖掘结果，才能让这些数据的存着有更大的意义，正式目前面临的一个值得研究的新课题。
数据挖掘现状随着二十一世纪数据库及时的快速发展和广泛应用，人们在数据处理方面有了一定的经验和能力。
但是，面对如此海量的数据集，数据库只是对已有的数据进行简单的存取和维护操作，从而获取的信息量其实仅仅是整个数据库所包含的信息量的很少一部分，人们正逐步陷入“数据丰富、只是贫乏”的尴尬境地。
在这种形式，数据挖掘应用而生。
数据挖掘就是指从大量的、不完全的、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，目标明确、针对性强、精炼准确的信息和知识的过程。
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。
数据挖掘技术
数据挖掘技术数据挖掘技术是指通过对大量数据的处理和分析，从中发现隐藏在数据背后的模式、关联和规律的一种技术。
随着互联网和大数据时代的到来，数据挖掘技术已经成为解决各种问题和提升业务效率的重要工具。
本文将从概念、应用领域以及未来发展等方面进行探讨。
1. 数据挖掘技术的概念数据挖掘技术是指利用计算机科学、数学统计学和机器学习等方法对大量数据进行分析和解读的过程。
它通过从数据中提取信息、发现模式和规律，帮助人们预测未来趋势、做出决策和优化业务流程。
数据挖掘技术可以应用于各个领域，帮助人们发现隐藏在数据背后的宝藏。
2. 数据挖掘技术的应用领域数据挖掘技术在各个领域都有着广泛的应用。
以下是一些常见的应用领域：2.1 零售业数据挖掘技术可以帮助零售商分析顾客的购买行为和偏好，从而进行精准营销和推荐商品，提升销售额和客户满意度。
2.2 金融业数据挖掘技术可以用于信用评估、风险管理和反欺诈等方面。
通过对客户数据的分析，金融机构可以更好地判断客户的信用状况和风险，并采取相应的措施。
2.3 医疗健康在医疗领域，数据挖掘技术可以用于疾病预测、诊断支持和个性化治疗等方面。
通过对患者数据的分析，医生可以更好地了解疾病的发展趋势和患者的病情，从而提供更好的医疗服务。
2.4 交通运输数据挖掘技术可以帮助交通运输部门进行交通流量预测、路况优化和智能调度等方面的工作。
通过对交通数据的分析，可以提高交通效率，减少拥堵和事故。
3. 数据挖掘技术的未来发展随着科技的不断进步和数据量的快速增长，数据挖掘技术在未来将继续发展和创新。
以下是一些未来发展的趋势：3.1 深度学习深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，在处理大规模数据和复杂任务方面具有优势。
未来数据挖掘技术有望结合深度学习，实现更高的准确性和效率。
3.2 可视化分析可视化分析是将数据可视化表示，以便人们更好地理解和发现信息。
未来数据挖掘技术可能会借鉴可视化分析的方法，提供更直观、易懂的数据呈现方式。
数据挖掘概念与技术
i1 j1
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
4) 条件熵
mn
H (X /Y )
p(xi y j ) log2 p(xi / y j )
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m
n
P( y j ) p(xi / y j ) log2 p(xi / y j )
j 1
i 1
第四课 决策树
二、关联规则简单案例
3、蔬菜案例分类树如下：
颜色
红紫
绿
番茄
茄子
黄瓜
第四课 决策树
三、关联规则稍复杂案例
1、分类树属性选择度量标准
信息增益——Information gain （ID3） 增益比率——Gain ration（C4.5） 基尼指数——Gini index (SLIQ，SPRINT)
数据挖掘概念与技术
第一课 分类
一、数据挖掘及知识的定义
1、数据挖掘定义：从大量数据中提取或“挖掘”知识； 2、数据挖掘技术：分类、预测、关联和聚类等； 3、数据挖掘过程：数据的清理、集成、选择、变换、挖掘、模型评估、知 识表示； 4、知识定义：知识就是“压缩”－浓缩就是精华！
1）Occam Razor:因不宜超出果之需！
计原理为分类原则、竞争学习与自组织特征图。
第三课 聚类分析
一、聚类分析定义、特征、应用及评估
2、聚类与分类的区别 1）聚类所要划分的类未知，而分类要划分的类已知； 2）聚类不依赖预先定义的类和带类标号的训练实例，因此它是观察式
的学习，而不是示例学习； 3）聚类的有监督与分类的无监督的区别。
3、聚类分析的应用：是一种重要的数据挖掘方法，广泛应用于信用卡欺 诈、定制市场（移动客户划分及定价等）、医疗分析。特别是孤立点的挖掘与分 析，有着重要的实际应用。
数据挖掘综述
数据挖掘综述数据挖掘是一种从大量数据中提取实用信息的过程，它涉及到多种技术和方法，用于发现数据中的模式、关联和趋势。
数据挖掘已经广泛应用于各个领域，包括商业、医疗、金融、社交媒体等。
本文将综述数据挖掘的基本概念、常用技术和应用领域。
一、数据挖掘的基本概念数据挖掘是通过分析大量数据，发现其中的隐藏模式和关联，从而提供有价值的信息和洞察力。
它主要包括以下几个步骤：1. 数据采集：首先需要采集大量的数据，可以是结构化的数据（如数据库中的表格）或者非结构化的数据（如文本、图象等）。
2. 数据预处理：对采集到的数据进行清洗、去噪、缺失值填补等处理，以确保数据的质量和准确性。
3. 特征选择：从采集到的数据中选择最相关的特征，以便用于模型的构建和分析。
4. 模型构建：根据选定的特征和目标，选择适当的数据挖掘算法进行模型的构建，如分类、聚类、关联规则等。
5. 模型评估：对构建的模型进行评估，检验其准确性和可靠性。
6. 结果解释：将得到的挖掘结果进行解释和分析，以便为决策提供支持和指导。
二、常用的数据挖掘技术数据挖掘涉及多种技术和方法，下面介绍几种常用的技术：1. 分类：分类是数据挖掘中常用的技术之一，它通过训练模型，将数据分为不同的类别。
常用的分类算法有决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等。
2. 聚类：聚类是将数据分为相似的组或者簇的过程，它可以匡助我们发现数据中的隐藏模式和群组。
常用的聚类算法有K均值、层次聚类等。
3. 关联规则：关联规则用于发现数据中的频繁项集和关联规则，以揭示不同项之间的关系。
常用的关联规则算法有Apriori、FP-Growth等。
4. 预测分析：预测分析是根据历史数据和模型，预测未来的趋势和结果。
常用的预测分析算法有线性回归、时间序列分析等。
三、数据挖掘的应用领域数据挖掘已经广泛应用于各个领域，下面介绍几个常见的应用领域：1. 商业智能：数据挖掘可以匡助企业发现消费者的购买模式、市场趋势和竞争对手的策略，以便做出更好的商业决策。
数据挖掘概念
数据挖掘概念随着数据量的不断增长，数据挖掘成为了一门越来越重要的技术。
数据挖掘可以帮助我们从大量数据中发现有意义的信息，提供决策支持和预测能力。
本文将介绍数据挖掘的基本概念、主要技术和应用领域。
一、数据挖掘的基本概念1. 数据挖掘的定义数据挖掘是从大量数据中自动发现模式、关系、趋势和异常的过程。
它是一种用于从数据中提取有价值信息的技术，可以帮助我们更好地理解和利用数据。
2. 数据挖掘的任务数据挖掘的主要任务包括分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测和预测等。
分类是将数据分为不同的类别，聚类是将数据分为相似的组，关联规则挖掘是发现数据之间的关联关系，异常检测是发现数据中的异常值，预测是根据历史数据预测未来的趋势。
3. 数据挖掘的流程数据挖掘的流程包括数据准备、数据清洗、特征选择、模型构建、模型评估和模型应用等步骤。
数据准备是指从数据源中获取数据并进行预处理，数据清洗是指处理数据中的噪声和异常值，特征选择是指选择对数据分析有用的特征，模型构建是指使用算法构建数据模型，模型评估是指评估模型的准确性和可靠性，模型应用是指将模型应用于实际问题中。
二、数据挖掘的主要技术1. 分类分类是将数据分为不同的类别。
分类算法包括决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等。
决策树是一种基于树形结构的分类方法，通过划分数据集来构建决策树。
朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理的分类方法，它假设特征之间相互独立。
支持向量机是一种基于间隔最大化的分类方法，它可以处理高维数据和非线性分类问题。
2. 聚类聚类是将数据分为相似的组。
聚类算法包括K均值、层次聚类等。
K均值是一种基于距离的聚类方法，它将数据分为K个簇。
层次聚类是一种基于树形结构的聚类方法，它将数据层层聚合，形成层次结构。
3. 关联规则挖掘关联规则挖掘是发现数据之间的关联关系。
关联规则挖掘算法包括Apriori、FP-Growth等。
Apriori算法是一种基于频繁项集的关联规则挖掘方法，它通过扫描数据集来发现频繁项集。
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。
大数据时代的数据挖掘技术分析
大数据时代的数据挖掘技术分析在当今数字化时代，大数据已经成为企业和组织的重要资产。
随着数据量的不断增长，数据挖掘技术也变得越来越重要。
本文将分析大数据时代的数据挖掘技术，探讨其发展趋势和应用前景。
一、数据挖掘技术的定义和作用1.1 数据挖掘技术是指通过各种算法和技术，从大规模数据中发现隐藏的模式、关系和规律。
1.2 数据挖掘技术可以匡助企业和组织挖掘数据中的有价值信息，提高决策效率和精准度。
1.3 数据挖掘技术在市场营销、金融风控、医疗健康等领域有着广泛的应用。
二、数据挖掘技术的发展趋势2.1 人工智能技术的发展推动了数据挖掘技术的进步，如深度学习、自然语言处理等。
2.2 数据挖掘技术与云计算、物联网等新兴技术的结合，为数据分析提供更多可能性。
2.3 数据挖掘技术的自动化和智能化程度不断提高，降低了使用门坎，使更多行业能够受益。
三、数据挖掘技术的主要方法和算法3.1 聚类分析是数据挖掘技术中常用的方法，可以将数据集划分为不同的类别。
3.2 关联规则挖掘可以发现数据之间的关联性，匡助企业了解用户行为和偏好。
3.3 分类算法是数据挖掘技术中的重要组成部份，可以用于预测和分类数据。
四、数据挖掘技术在企业中的应用案例4.1 零售行业通过数据挖掘技术分析顾客购买行为，提高销售额和客户满意度。
4.2 金融机构利用数据挖掘技术进行风险评估和欺诈检测，降低风险和损失。
4.3 医疗健康领域通过数据挖掘技术分析病例数据，提高诊断准确性和治疗效果。
五、大数据时代的数据挖掘技术发展前景5.1 随着数据量的不断增长，数据挖掘技术将变得更加重要和普及。
5.2 数据挖掘技术将与人工智能、大数据分析等技术融合，为企业提供更多智能化服务。
5.3 数据挖掘技术将带来更多的商业机会和创新，推动数字经济的发展。
综上所述，大数据时代的数据挖掘技术在各个领域都有着广泛的应用和发展前景。
随着技术的不断进步和创新，数据挖掘技术将成为企业决策和发展的重要支撑。
浅析数据挖掘技术的概念及运行过程
浅析数据挖掘技术的概念及运行过程摘要：随着当前现代科技的发展，计算机在各方面都得到了广泛的应用，计算机给人们的生活带来了翻天覆地的变化，人们对计算机的重视程度越来越高。
但是应该看到，计算机一方面带来了巨大的便利条件，另一方面也带来了很多问题，数据库中积累下来海量的数据，这些数据中往往隐藏着很多的重要信息。
如果能够对这些数据进行深入的分析，并且从中找到潜在的规律，会对管理者决策起到非常大的作用。
但是目前的数据分析工具还不能够使满足深层次分析的需要，当前从海量数据中挖掘出重要信息并为之所用，已成为一个新的研究课题。
本文主要是在分析数据挖掘技术概念的基础上，分析了数据挖掘的运行过程。
关键词：数据挖掘概念运行过程一、数据挖掘的概念与分类1、数据挖掘技术的概念随着现代科技的迅猛发展，计算机数据管理系统在社会各方面都得到了广泛的应用，尤其是关系数据库系统已成为了当前事务处理的强有力工具。
人类在更广泛的领域内应用数据库技术，加大了对空间数据库、工程数据库、时间数据库、统计数据库等的研究和应用，这使得越来越多的数据在数据库中被积累下来。
就目前来讲，计算机数据库可以高效完成的工作有：数据的查询、收录以及统计等，还不能够从众多的信息中挖掘出来有效信息，以找出数据中潜藏的规律，同时也不能够利用现有的数据资源对未来发展趋势进行科学预测。
正是因为缺乏挖掘数据背后隐藏的知识手段，结果导致了现代信息技术中“数据爆炸但知识缺乏”的现象，于是数据挖掘应运而生。
数据挖掘具有广阔的应用和发展前景，是数据库研究、开发和应用最活跃的分支之一。
数据挖掘简称DM，也被称为数据库中只是发现。
从上个世纪90年代，数据挖掘技术就迅速发展起来。
所谓数据挖掘就是指将事先隐藏在数据中的、有重大价值的而又未被发现的信息从大量数据中挖掘并提取出来的过程。
数据挖掘出的内容应该是使用者有兴趣的信息，而且应该是大家容易接受的信息，同时这些信息容易被理解分析和再运用；挖掘的目标数据应该是大量的现实中存在的有效数据；数据挖掘所挖掘的对象也是多种多样的，它可以是文本、图像和图形等半结构化的数据，也可以是关系型数据库中的数据等结构化的数据，同时还可以是分布在网络上的异构型数据。
数据挖掘技术理解
数据挖掘技术理解在现代信息时代，数据的重要性愈加突显，如何快速有效地从大量数据中挖掘出有价值的信息成为了数据处理领域的热门话题。
而数据挖掘技术便是解决这一难题的有效方法之一，本文将从数据挖掘技术的基本概念、技术原理及应用案例等方面进行详细介绍。
一、什么是数据挖掘技术数据挖掘技术(Data Mining)是指通过大量数据分析处理，从中挖掘隐藏在背后的知识、信息和模式的一种技术方法。
其目的在于从数据中寻找规律或者描述数据之间的关系，并基于这些关系构建模型或进行预测，以帮助人们做出决策。
二、数据挖掘技术的三个基本任务数据挖掘技术的三个基本任务是分类、聚类和关联规则。
1.分类(Classification)是指将数据分成事先定义好的类别，即给每个数据赋予一个类别标签。
2.聚类(Clustering)是指将数据集中相似的数据放在一起，并将其分成不同的组别。
3.关联规则(Association Rule)是指在大量数据中寻找出经常共同出现的项集，即寻找事物间的相关关系和规律。
三、数据挖掘技术的技术原理数据挖掘技术可以分成三个阶段，分别是预处理阶段、挖掘阶段和后处理阶段。
1.预处理阶段：主要是通过数据清洗的方法将脏数据处理成干净整洁的数据，包括去除重复数据、填补缺失数据、纠正错误数据、选择有价值的特征、数据变换等。
2.挖掘阶段：主要是根据任务类型进行数据挖掘模型的选择与应用，包括分类、聚类和关联规则等。
3.后处理阶段：主要是通过数据可视化来呈现挖掘结果，以及对结果的分析和评价，例如生成报告、预测以及后续决策等。
四、数据挖掘技术的应用案例1.电子商务中的用户行为分析：通过数据挖掘技术分析用户的购物历史、行为特征和偏好，以便商家更好地了解消费者需求，调整营销策略。
2.金融领域的信用评估：通过数据挖掘技术构建客户信用模型，评估客户信用等级，并根据信用等级制定贷款额度、利率等相关政策。
3.医疗领域的病例分析：通过数据挖掘技术分析患者的病史、病情、用药情况等数据，寻找合适的治疗方法和预测疾病的发展趋势。
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浅析数据挖掘概念与技术
摘要：随着信息技术的迅速发展，数据库的规模不断扩大，而传统的查询、报表工具无法满足挖掘有效信息的需求，因此，需要一种新的数据分析技术处理大量数据，并从中抽取有价值的潜在知识，即数据挖掘技术。
本文深入浅出地阐述了数据挖掘技术的产生，概念以及数据挖掘的常用技术。
关键词：数据库数据挖掘知识发现DM KDD
一、数据挖掘技术概述
随着信息技术的迅速发展，数据库的规模不断扩大，从而产生了大量的数据。
为了给决策者提供一个统一的全局视角，在许多领域建立了数据仓库，但大量的数据往往使人们无法辨别隐藏在其中的能对决策提供支持的信息，而传统的查询、报表工具无法满足挖掘这些信息的需求。
因此，需要一种新的数据分析技术处理大量数据，并从中抽取有价值的潜在知识，数据挖掘（Data Mining）技术由此应运而生，数据挖掘技术也正是伴随着数据仓库技术的发展而逐步完善起来的。
但是并非所有的信息发现任务都被视为数据挖掘，例如，使用数据库管理系统查找个别的记录，或通过因特网的搜索引擎查找特定的Web页面，则是信息检索（information retrieval）领域的任务。
数据挖掘是一个以数据库、人工智能、数理统计、可视化四大支柱技术为基础，我们知道，描述或说明一个算法设计分为三个部分：输入、输出和处理过程。
数据挖掘算法的输入是数据库，算法的输出是要发现的知识或模式，算法的处理过程则设计具体的搜索方法。
从
算法的输入、输出和处理过程三个角度分，可以确定数据挖掘主要涉及三个方面：挖掘对象、挖掘任务、挖掘方法。
挖掘对象包括若干种数据库或数据源，例如关系数据库、面向对象数据库、空间数据库、时态数据库、文本数据库、多媒体数据库、历史数据库，以及万维网（WEB）等。
挖掘方法可以粗分为：统计方法、机器学习方法、神经网络方法和数据库方法。
统计方法可细分为：回归分析、判别分析等。
机器学习可细分为：遗传算法等。
神经网络方法可细分为：前向神经网络、自组织神经网络等。
数据库方法主要是多维数据分析方法等。
数据挖掘是指从数据集合中自动抽取隐藏在数据中的那些有用信息的非平凡过程，这些信息的表现形式为：规则、概念、规律及模式等。
它可帮助决策者分析历史数据及当前数据，并从中发现隐藏的关系和模式，进而预测未来可能发生的行为。
数据挖掘的过程也叫知识发现（KDD Knowledge Discovery in Database）的过程，它是一门涉及面很广的交叉性新兴学科，涉及到数据库、人工智能、数理统计、可视化、并行计算等领域。
数据挖掘是一种新的信息处理技术，其主要特点是对数据库中的大量数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理，并从中提取辅助决策的关键性数据。
数据挖掘是知识发现（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），它并不是用规范的数据库查询语言（如SQL）进行查询，而是对查询的内容进行模式的总结和内在规律的搜索。
传统的查询和报表处理只是得到事件发生的结果，并没有深入研究发生的原
因，而数据挖掘则主要了解发生的原因，并且以一定的置信度对未来进行预测，用来为决策行为提供有利的支持。
二、数据挖掘的常用技术
机器学习、数理统计等方法是数据挖掘进行知识学习的重要方法。
数据挖掘算法的好坏将直接影响到所发现知识的好坏，目前对数据挖掘的研究也主要集中在算法及其应用方面。
统计方法应用于数据挖掘主要是进行数据评估；机器学习是人工智能的另一个分支，也称为归纳推理，它通过学习训练数据集，发现模型的参数，并找出数据中隐含的规则。
其中关联分析法、人工神经元网络、决策树和遗传算法在数据挖掘中的应用很广泛。
（一）关联分析法。
从关系数据库中提取关联规则是几种主要的数据挖掘方法之一。
挖掘关联是通过搜索系统中的所有事物，并从中找到出现条件概率较高的模式。
关联实际上就是数据对象之间相关性的确定，用关联找出所有能将一组数据项和另一组数据项相联系的规则，这种规则的建立并不是确定的关系，而是一个具有一定置信度的可能值，即事件发生的概率。
关联分析法直观、易理解，但对于关联度不高或相关性复杂的情况不太有效。
（二）人工神经元网络（ANN），是数据挖掘中应用最广泛的技术。
神经网络的数据挖掘方法是通过模仿人的神经系统来反复训练学习数据集，从待分析的数据集中发现用于预测和分类的模式。
神经元网络对于复杂情况仍能得到精确的预测结果，而且可以处理类别和连续变量，但神经元网络不适合处理高维变量，其最大的缺点是不透明
性，因为其无法解释结果是如何产生的，及其在推理过程中所用的规则。
神经元网络适合于结果比可理解性更重要的分类和预测的复杂情况，可用于聚类、分类和序列模式。
（三）决策树（DT）是一种树型结构的预测模型，其中树的非终端节点表示属性，叶节点表示所属的不同类别。
根据训练数据集中数据的不同取值建立树的分支，形成决策树。
与神经元网络最大的不同在于其决策制定的过程是可见的，可以解释结果是如何产生的。
决策树一般产生直观、易理解的规则，而且分类不需太多计算时间，适于对记录分类或结果的预测，尤其适用于当目标是生成易理解、可翻译成SQL或自然语言的规则时。
决策树也可用于聚类、分类及序列模式，其应用的典型例子是CART（回归决策树）方法。
（四）遗传算法（GA）是一种基于生物进化理论的优化技术。
其基本观点是“适者生存”原理，用于数据挖掘中则常把任务表示为一种搜索问题，利用遗传算法强大的搜索能力找到最优解。
实际上遗传算法是模仿生物进化的过程，反复进行选择、交叉和突变等遗传操作，直至满足最优解。
遗传算法可处理许多数据类型，同时可并行处理各种数据，常用于优化神经元网络，解决其他技术难以解决的问题，但需要的参数太多，对许多问题编码困难，一般计算量大。
(五)聚集发现聚集是把整个数据库分成不同的群组。
它的目的是要群与群之间差别很明显，而同一个群之间的数据尽量相似。
此外聚类分析可以作为其它算法（如特征和分类等）的预处理步骤，这些算法再在生成的簇上进行处理。
与分类不同，在开始聚集之前你不
知道要把数据分成几组，也不知道怎么分（依照哪几个变量）。
因此在聚集之后要有一个对业务很熟悉的人来解释这样分群的意义。
很多情况下一次聚集你得到的分群对你的业务来说可能并不好，这时你需要删除或增加变量以影响分群的方式，经过几次反复之后才能最终得到一个理想的结果。
聚类方法主要有两类，包括统计方法和神经网络方法。
自组织神经网络方法和K-均值是比较常用的聚集算法。
（六）关联分析和序列模式分析关联分析，即利用关联规则进行数据挖掘，关联分析的目的是挖掘隐藏在数据间的相互关系。
序列模式分析和关联分析相似，但侧重点在于分析数据间的前后序列关系。
序列模式分析描述的问题是：在给定交易序列数据库中，每个序列是按照交易时间排列的一组交易集，挖掘序列函数作用在这个交易序列数据库上，返回该数据库中出现的高频序列。
在进行序列模式分析时，同样也需要由用户输入最小置信度C和最小支持度S。
此外还有统计分析和可视化技术等，在此不再赘述。
三、结束语
网络的发展为用户提供了多种新的信息服务，因特网以其丰富的内容、强大的功能以及简单的操作，在各种信息服务方式中脱颖而出，成为未来信息服务的主要方向。
但当前因特网信息服务中更多的是单向、被动的服务模式，而网上用户信息需求的挖掘，可以改进因特网与用户的交互，使因特网与用户真正融为一体，不再是操作与被操作的关系。
数据挖掘技术的应用，使因特网能根据用户的需求采取更主动、更有针对性的服务，并且可以建立一种个性化的信息服务系统，
针对不同用户的信息需求，提供不同的信息服务。
而个性化服务系统的建立，则依赖于用户信息需求的挖掘。
数据挖掘技术及其应用是目前国际上的一个研究热点，并在许多行业中得到了很好的应用，尤其是在市场营销中获得了成功，初步体现了其优越性和发展潜力。
在信息管理领域，综合应用数据挖掘技术和人工智能技术，获取用户知识、文献知识等各类知识，将是实现知识检索和知识管理发展的必经之路。
参考文献：
[1]韩家炜，堪博著，范明，孟小峰译数据挖掘概念与技术（第2版）[M] 北京：机械工业出版社2007
[2]邓纳姆（Dunham，M.H.）著,郭崇慧，田凤占，靳晓明等译数据挖掘教程[M] 北京：清华大学出版社2005
[3]郝先臣等数据挖掘工具和应用中的问题[J] 沈阳：东北大学学报（自然科学版），2001（2）
[4]冯萍，宣慧玉数据挖掘技术及其在营销中的应用[J] 北京轻工业学院学报，2001（1）。