数据挖掘全2012
数据挖掘的方法
数据挖掘的方法有哪些？时间:2012-11-1111:24来源:百度空间作者:温馨小筑围观:1436次利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等，它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。
1、分类分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到某个给定的类别。
它可以应用到客户的分类、客户的属性和特征分析、客户满意度分析、客户的购买趋势预测等，如一个汽车零售商将客户按照对汽车的喜好划分成不同的类，这样营销人员就可以将新型汽车的广告手册直接邮寄到有这种喜好的客户手中，从而大大增加了商业机会。
2、回归分析回归分析方法反映的是事务数据库中属性值在时间上的特征，产生一个将数据项映射到一个实值预测变量的函数，发现变量或属性间的依赖关系，其主要研究问题包括数据序列的趋势特征、数据序列的预测以及数据间的相关关系等。
它可以应用到市场营销的各个方面，如客户寻求、保持和预防客户流失活动、产品生命周期分析、销售趋势预测及有针对性的促销活动等。
3、聚类聚类分析是把一组数据按照相似性和差异性分为几个类别，其目的是使得属于同一类别的数据间的相似性尽可能大，不同类别中的数据间的相似性尽可能小。
它可以应用到客户群体的分类、客户背景分析、客户购买趋势预测、市场的细分等。
4、关联规则关联规则是描述数据库中数据项之间所存在的关系的规则，即根据一个事务中某些项的出现可导出另一些项在同一事务中也出现，即隐藏在数据间的关联或相互关系。
在客户关系管理中，通过对企业的客户数据库里的大量数据进行挖掘，可以从大量的记录中发现有趣的关联关系，找出影响市场营销效果的关键因素，为产品定位、定价与定制客户群，客户寻求、细分与保持，市场营销与推销，营销风险评估和诈骗预测等决策支持提供参考依据。
5、特征特征分析是从数据库中的一组数据中提取出关于这些数据的特征式，这些特征式表达了该数据集的总体特征。
《数据挖掘教学课件》数据挖掘期末考题（答案）
华南理工大学计算机科学与工程学院2012—2013学年度第二学期期末考试《数据仓库与数据挖掘技术》试卷(假的)专业：计算机科学与技术年级：2010 姓名：学号：注意事项：1. 本试卷共四大题，满分100分，考试时间120分钟；2. 所有答案请直接答在试卷上；题号一二三四总分得分一.填空题（每空1分，共20分）1.数据仓库的特征包括_面向主题________、___集成_________、__时变_________和非易失性。
2.数据仓库的三种数据模式包括_星形模式_、__雪花形模式__________、___事实星座形模式________。
3.仓库数据库服务器、_LOAP服务器________、__前端客户__________为数据仓库的多层结构。
4. OLAP技术多维分析过程中，多维分析操作包括 __上卷___、__下钻____、___切片____、__切块__________、__转轴_________等。
5. 知识发现过程的主要步骤有：数据清理、__数据集成__________、__数据选择___、数据交换、_数据挖掘________、___模式评估_________、__知识表示_______。
6. 数据仓库的视图的分类有:自顶向下视图、_数据源视图________、数据仓库视图、_商务视图_________。
二.简答题(每题6分，共42分)1.简述处理空缺值的方法。
1、忽略该记录2、手工填写空缺值3、使用默认值4、使用属性平均值5、使用同类样本平均值6、使用最可能的值2.挖掘的知识类型。
1、概念/类描述：特征化和区分2、挖掘频繁模式、关联和相关3、分类和预测4、聚类分析5、离群点分析6、演变分析3.何为OLTP与OLAP及他们的主要区别。
联机事务处理OLTP (on-line transaction processing)；联机分析处理OLAP (on-line analytical processing)；OLTP和OLAP的区别：用户和系统的面向性:OLTP面向顾客，而OLAP面向市场；数据内容：OLTP系统管理当前数据，而OLAP管理历史的数据；数据库设计：OLTP系统采用实体-联系（ER)模型和面向应用的数据库设计，而OLAP系统通常采用星形和雪花模型；视图：OLTP系统主要关注一个企业或部门内部的当前数据，而OLAP 系统主要关注汇总的统一的数据；访问模式：OLTP访问主要有短的原子事务组成，而OLAP系统的访问大部分是只读操作，尽管许多可能是复杂的查询。
数据挖掘教学大纲
数据挖掘教学大纲一、课程简介数据挖掘是从大量数据中提取出有用信息的过程。
本课程旨在介绍数据挖掘的基本概念、方法和技术，培养学生的数据挖掘能力和解决实际问题的能力。
通过本课程的学习，学生将掌握数据挖掘的理论基础、常用算法和工具，能够应用数据挖掘技术解决实际问题。
二、课程目标1. 了解数据挖掘的基本概念和发展历程；2. 掌握数据挖掘的基本任务和常用方法；3. 熟悉数据预处理和特征选择的技术；4. 掌握常用的数据挖掘算法和模型，如分类、聚类、关联规则等；5. 学会使用数据挖掘工具进行实际数据挖掘项目的实施；6. 培养学生的数据分析和问题解决能力。
三、教学内容与安排1. 数据挖掘概述（2学时）1.1 数据挖掘的定义和发展历程1.2 数据挖掘的任务和应用领域1.3 数据挖掘的流程和方法2. 数据预处理（4学时）2.1 数据清洗2.2 数据集成2.3 数据变换2.4 数据规约3. 特征选择与降维（4学时） 3.1 特征选择的概念和方法 3.2 特征降维的概念和方法3.3 主成分分析（PCA）算法4. 分类与预测（6学时）4.1 分类与预测的概念和任务 4.2 决策树算法4.3 朴素贝叶斯算法4.4 支持向量机算法4.5 集成学习算法5. 聚类分析（4学时）5.1 聚类分析的概念和任务 5.2 K均值聚类算法5.3 层次聚类算法5.4 密度聚类算法6. 关联规则挖掘（4学时）6.1 关联规则挖掘的概念和任务6.2 Apriori算法6.3 FP-Growth算法7. 数据挖掘工具与实践（4学时）7.1 常用的数据挖掘工具介绍7.2 数据挖掘项目实施流程7.3 数据挖掘案例分析与实践四、教学方法与评价方式1. 教学方法本课程采用理论讲授和实践操作相结合的教学方法。
理论讲授部分通过课堂讲解、案例分析、小组讨论等方式进行；实践操作部分通过实验、项目实施等形式进行。
2. 评价方式本课程的评价方式包括平时成绩和期末考试。
理工大学数据仓库与数据挖掘实验一
XX理工大学信息工程与自动化学院学生实验报告（2012—2013学年第1学期）课程名称：数据库仓库与数据挖掘开课实验室：2012 年10月30日一、上机目的1．理解数据库与数据仓库之间的区别与联系；2．掌握典型的关系型数据库及其数据仓库系统的工作原理以及应用方法；3．掌握数据仓库建立的基本方法及其相关工具的使用。
二、上机内容内容：以SQL Server为系统平台，设计、建立数据库，并以此为基础创建数据仓库。
要求：利用实验室和指导教师提供的实验软件，认真完成规定的实验项目，真实地记录实验中遇到的各种问题和解决的方法与过程，并绘出模拟实验案例的数据仓库模型。
实验完成后，应根据实验情况写出实验报告。
三、所用仪器、材料（设备名称、型号、规格等或使用软件）1台PC及SQL 2008软件四、实验方法、步骤和截图（或：程序代码或操作过程）DW数据库中包含7X维表和一X事实表。
7X维表分别为：订单方式维表、销售人员及销售地区维表、发货方式维表、订单日期维表、客户维表、订单状态维表、客户价值维表。
建立7X维表语句和建立7X维表的ETL如下：语句执行成功的结果如图所示：DW数据库包含的事实表为FACT_SALEORDER。
建立1X事实表语句和建立1X事实表的ETL如下：三、建事实表CREATE TABLE FACT_SALEORDER(SALEORDERID INT,TIME_CD VARCHAR(8),STATUS INT,ONLINEORDERFLAG INT,CUSTOMERID INT,SALESPERSONID INT,SHIPMETHOD INT,ORDER_VALUES INT,SUBTOTAL DECIMAL(10,2),TAXAMT DECIMAL(10,2),FREIGHT DECIMAL(10,2))-----------------------------------四、事实表的ETL/*4.1 FACT_SALEORDER的ETL*/TRUNCATE TABLE FACT_SALEORDERINSERT INTO FACT_SALEORDERSELECT SalesOrderID,CONVERT(CHAR(8),A.OrderDate,112) ,A.Status,A.OnlineOrderFlag,ISNULL(A.CustomerID,0),ISNULL(A.SalesPersonID,0), A.ShipMethodID,B.ORDER_VALUES_ID,A.SubTotal,A.TaxAmt,A.FreightFROM AdventureWorks.Sales.SalesOrderHeader A,V_SUBTOTAL_VALUES BWHERE A.SubTotal>=B.MIN_VALUE AND A.SubTotal<B.MAX_VALUE--缺省值处理INSERT INTO DIM_CUSTOMERselect DISTINCT CUSTOMERID,'未知','商店',0,'N','N','未知','未知','未知',0,0,'未知','未知','未知' from FACT_SALEORDERwhere CUSTOMERID not in (SELECT CUSTOMERIDFROM dbo.DIM_CUSTOMER )INSERT INTO DIM_CUSTOMERselect DISTINCT SALESPERSONID,'未知','未知' from FACT_SALEORDERwhere SALESPERSONID not in (SELECT SALESPERSONIDFROM dbo.DIM_SALEPERSON )语句执行成功的结果如图所示：五、实验结果、分析和结论（误差分析与数据处理、成果总结等。
数据挖掘作业——林雪燕——2012E8018661082
数据挖掘Part I：手写作业：Part II: 上机作业：Recommendation Systems Hand-in: The list of association rules generated by the model.设置min-support=5%，min-confidence=50%，如图所示：结果如下图所示：关联规则如下：⇒biscuits m ilk yoghurt milk⇒⇒tom ato souse pastatomato souse milk⇒∧⇒pasta water milk⇒juices milk∧⇒biscuits pasta milk⇒rice pasta∧⇒tomato souse pasta milk∧⇒coffee pasta milk∧⇒tomato souse milk pasta∧⇒biscuits w ater m ilkbrioches pasta milk∧⇒∧⇒yoghurt pasta milkSort the rules by lift, support, and confidence, respectively to see the rules identified. Hand-in: For each case, choose top 5 rules (note: make sure no redundant rules in the 5 rules) and give 2-3 lines comments. Many of the rules will be logically redundant and therefore will have to be eliminated after you think carefully about them.按support排序：support最高的5个规则是：1.biscuits m ilk⇒2.yoghurt milk⇒3.tom ato souse pasta⇒4.tomato souse milk⇒5.pasta water milk∧⇒按support排序的前5个规则没有冗余规则。
数据挖掘技术与应用实验报告
数据挖掘技术与应用 实 验 报 告专业：_______________________班级：_______________________学号：_______________________姓名：_______________________2012-2013学年 第二学期经济与管理学院实验名称：SPSS Clementine 软件安装、功能演练指导教师: 实验日期: 成绩:实验目的1、熟悉SPSS Clementine 软件安装、功能和操作特点。
2、了解SPSS Clementine 软件的各选项面板和操作方法。
3、熟练掌握SPSS Clementine 工作流程。
实验内容1、打开SPSS Clementine 软件，逐一操作各选项，熟悉软件功能。
2、打开一有数据库、或新建数据文件，读入SPSS Clementine，并使用各种输出节点，熟悉数据输入输出。
(要求：至少做access数据库文件、excel文件、txt文件、可变文件的导入、导出)实验步骤一 实验前准备：1.下载SPSS Clementine 软件安装包和一个虚拟光驱。
2.选择任意盘区安装虚拟光驱，并把下载的安装包的文件（后缀名bin）添加到虚拟光驱上，然后双击运行。
3.运行安装完成后，把虚拟光驱中CYGiSO文件中的lservrc文件和PlatformSPSSLic7.dll文件复制替换到安装完成后的bin文件中，完成破解，获得永久免费使用权。
4.运行中文破解程序，对SPSS Clementine 软件进行汉化。
二 实验操作：从 Windows 的“开始”菜单中选择：所有程序/SPSS 1、启动 Clementine:Clementine 12.0/SPSS Clementine client 12.02、Clementine窗口当第一次启动 Clementine 时，工作区将以默认视图打开。
中中，这将是用来工作的主要区域。
间的区域称作流工作区。
数据挖掘 习题及参考答案
①电信行业中利用数据挖掘技术进行客户行为分析，包含客户通话记录、通话时间、所 开通的服务等，据此进行客户群体划分以及客户流失性分析。
②天文领域中利用决策树等数据挖掘方法对上百万天体数据进行分类与分析，帮助天文 学家发现其他未知星体。
③制造业中应用数据挖掘技术进行零部件故障诊断、资源优化、生产过程分析等。
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(b)对于数据平滑，其它方法有： (1)回归：可以用一个函数(如回归函数)拟合数据来光滑数据； (2)聚类：可以通过聚类检测离群点，将类似的值组织成群或簇。直观地，落在簇集合 之外的值视为离群点。
2.6 使用习题 2.5 给出的 age 数据，回答以下问题： (a) 使用 min-max 规范化，将 age 值 35 转换到[0.0，1.0]区间。 (b) 使用 z-score 规范化转换 age 值 35，其中，age 的标准偏差为 12.94 年。 (c) 使用小数定标规范化转换 age 值 35。 (d) 指出对于给定的数据，你愿意使用哪种方法。陈述你的理由。
回归来建模，或使用时间序列分析。 (7) 是，需要建立正常心率行为模型，并预警非正常心率行为。这属于数据挖掘领域
的异常检测。若有正常和非正常心率行为样本，则可以看作一个分类问题。 (8) 是，需要建立与地震活动相关的不同波形的模型，并预警波形活动。属于数据挖
掘领域的分类。 (9) 不是，属于信号处理。
1.6 根据你的观察，描述一个可能的知识类型，它需要由数据挖掘方法发现，但本章未列出。 它需要一种不同于本章列举的数据挖掘技术吗？
答：建立一个局部的周期性作为一种新的知识类型，只要经过一段时间的偏移量在时间序列 中重复发生，那么在这个知识类型中的模式是局部周期性的。需要一种新的数据挖掘技 术解决这类问题。
SQL Server 2012的选择
作为高级版本，SQL Server 2012 Enterprise 版提供了全面的高 端数据中心功能，性能极为快捷、虚拟化不受限制，还具有端到 端的商业智能 - 可为关键任务工作负荷提供较高服务级别，支持 最终用户访问深层数据。
Enterprise（64 位和 32 位）
SQL Server 2012 PowerPivot
功能名称 Enterprise 商业智能 Standard
基于共享服务体系结构的 SharePoint 场集成
支持
支持
用量报告 运行状况监视规则 PowerPivot 库
支持 支持 支持
支持 支持 支持
PowerPivot 数据刷新
PowerPivot 数据馈送
支持
是
支持
是
SQL Server 2012 数据挖掘
功能名称 标准算法 Enterprise 支持 商业智能 支持 支持 支持 支持 支持 支持 支持 支持 Standard 支持 支持 数据挖掘工具（向导、编辑器、查询生成器） 支持 交叉验证 挖掘结构数据的筛选子集的模型 支持 支持
时序：ARTXP 和 ARIMA 方法之间的自定义 支持 混和 时序：使用新数据的预测 无限制并发数据挖掘查询 数据挖掘算法的高级配置和优化选项 支持 支持 支持
支持插件算法 并行模型处理 时序：跨序列预测 关联规则的无限制属性 序列预测
支持 支持 支持 支持 支持
支持 支持 支持 支持 支持
是
Naï ve Bayes、神经网络和逻辑回归的多个 是 预测目标
一句话总结!
SQL Server 2012 要买就买企业版!
Thank You!
数据挖掘课程大纲
数据挖掘课程大纲课程名称：数据挖掘/ Data Mining课程编号：242023授课对象：信息管理与信息系统专业本科生开课学期：第7学期先修课程：C语言程序设计、数据库应用课程属性：专业教育必修课总学时/学分：48 (含16实验学时)/3执笔人：编写日期：一、课程概述数据挖掘是信息管理与信息系统专业的专业基础课。
课程通过介绍数据仓库和数据挖掘的相关概念和理论，要求学生掌握数据仓库的建立、联机分析以及分类、关联规那么、聚类等数据挖掘方法。
从而了解数据收集、分析的方式，理解知识发现的过程，掌握不同问题的分析和建模方法。
通过本课程的教学我们希望能够使学生在理解数据仓库和数据挖掘的基本理论基础上，能在SQL Server 2005平台上，初步具备针对具体的问题，选择合适的数据仓库和数据挖掘方法解决现实世界中较复杂问题的能力。
Data mining is a professional basic course of information management and information system. Through introducing the related concepts and theories of data warehouse and data mining, it requests students to understand the approaches for the establishment of data warehouse, on-line analysis, classification, association rules, clustering etc. So as to get familiar with the methods of data collection and analysis, understand the process of knowledge discovery, and master the analysis and modeling method of different problems. Through the teaching of this course, students are expected to be equipped with the basic theory of data warehouse and data mining, and the ability to solve complex real life problems on the platform of SQL Server 2005 by selecting the appropriate data warehouse and data mining approaches.二、课程目标1. 了解数据仓库的特点和建立方法；2.学会联机分析；3.掌握分类、关联规那么、聚类等数据挖掘方法；4.理解知识发现的过程。
数据挖掘应用案例：RFM模型分析与客户细分
数据挖掘应用案例：R F M模型分析与客户细分Revised by BETTY on December 25,2020数据挖掘应用案例：RFM模型分析与客户细分分类：| 标签：2012-01-21 21:39阅读(16854)这里，我先给各位朋友拜年，祝大家新春快乐！兔年就要过去了，本命年的最后一天再不更新博客有点对不住大家！正好刚帮某电信行业完成一个数据挖掘工作，其中的RFM模型还是有一定代表性，就再把数据挖掘RFM模型的建模思路细节与大家分享一下吧！手机充值业务是一项主要电信业务形式，客户的充值行为记录正好满足RFM模型的交易数据要求。
根据美国数据库营销研究所Arthur Hughes的研究，客户数据库中有三个神奇的要素，这三个要素构成了数据分析最好的指标：最近一次消费(Recency)、消费频率(Frequency)、消费金额(Monetary)。
我早期两篇博文已详述了RFM思想和IBM Modeler操作过程，有兴趣的朋友可以阅读！RFM模型：R(Recency)表示客户最近一次购买的时间有多远，F(Frequency)表示客户在最近一段时间内购买的次数，M (Monetary)表示客户在最近一段时间内购买的金额。
一般原始数据为3个字段：客户ID、购买时间（日期格式）、购买金额，用数据挖掘软件处理，加权（考虑权重）得到RFM得分，进而可以进行客户细分，客户等级分类，Customer Level Value得分排序等，实现数据库营销！这里再次借用@数据挖掘与数据分析的RFM客户RFM分类图。
本次分析用的的软件工具：IBM SPSS Statistics 19，IBM SPSS ，，EXCEL和PPT因为RFM分析仅是项目的一个小部分分析，但也面临海量数据的处理能力，这一点对计算机的内存和硬盘容量都有要求。
先说说对海量数据挖掘和数据处理的一点体会：（仅指个人电脑操作平台而言）一般我们拿到的数据都是压缩格式的文本文件，需要解压缩，都在G字节以上存储单位，一般最好在外置电源移动硬盘存储；如果客户不告知，你大概是不知道有多少记录和字段的；Modeler挖掘软件默认安装一般都需要与C盘进行数据交换，至少需要100G 空间预留，否则读取数据过程中将造成空间不足海量数据处理要有耐心，等待30分钟以上运行出结果是常有的现象，特别是在进行抽样、合并数据、数据重构、神经网络建模过程中，要有韧性，否则差一分钟中断就悲剧了，呵呵；数据挖掘的准备阶段和数据预处理时间占整个项目的70%，我这里说如果是超大数据集可能时间要占到90%以上。
数据挖掘pdf
数据挖掘pdf摘要：1.数据挖掘的定义和重要性2.数据挖掘的方法和技术3.数据挖掘的应用领域4.数据挖掘的发展趋势和未来展望正文：1.数据挖掘的定义和重要性数据挖掘是指从大量数据中提取有价值的信息和知识的过程，它是一种跨学科的研究领域，涉及到统计学、机器学习、数据库技术等多个领域。
在当今信息爆炸的时代，数据挖掘的重要性日益凸显，它能帮助企业和组织更好地理解和利用其拥有的海量数据，从而提高决策效率和精确度。
2.数据挖掘的方法和技术数据挖掘的方法和技术主要包括数据预处理、分类、聚类、关联规则挖掘、回归分析等。
其中，数据预处理是数据挖掘的重要步骤，包括数据清洗、数据集成、数据选择和数据变换等。
分类和聚类是数据挖掘中最常用的方法，它们可以帮助企业和组织对数据进行有效的分类和分组，从而更好地理解和利用数据。
关联规则挖掘和回归分析则可以帮助企业和组织发现数据之间的关联和因果关系。
3.数据挖掘的应用领域数据挖掘在各个领域都有广泛的应用，包括金融、医疗、零售、教育等。
在金融领域，数据挖掘可以帮助银行和保险公司更好地理解和评估风险，从而提高贷款和保险的准确性。
在医疗领域，数据挖掘可以帮助医生和医院更好地诊断和治疗疾病，提高医疗质量和效率。
在零售和教育领域，数据挖掘可以帮助企业和学校更好地理解客户和学生的需求和行为，从而提高销售和教学效果。
4.数据挖掘的发展趋势和未来展望随着大数据和人工智能技术的发展，数据挖掘的发展趋势也日益明显。
首先，数据挖掘将更加智能化和自动化，人工智能技术将更好地应用于数据挖掘中。
其次，数据挖掘将更加注重数据的质量和安全性，数据治理和隐私保护将成为数据挖掘的重要环节。
最后，数据挖掘将更加注重应用和效果，企业和组织将更加注重数据挖掘的实际效果和应用价值。
总的来说，数据挖掘是一个重要的研究领域，它在企业和组织的决策和运营中发挥着重要的作用。
知识发现与数据挖掘
郑州航空工业管理学院2012-2013学年第2学期《信息管理前沿讲座》课程论文题目知识发现与数据挖掘专业信息管理与信息系统班级ⅹ姓名ⅹ学号ⅹ任课教师ⅹ职称ⅹ二О一三年六月十五日摘要信息化的推进产生积累了大量的数据，建立充分利用这些数据的意识，从凌乱的数据中挖掘有用知识，知识发现与数据挖掘是一个飞速发展的领域，方法和技术手段日趋丰富，应用也更加广泛、深入。
现有数据库规模和数量的发展大大超过了人类使用传统工具分析的能力，这就为数据挖掘和知识发现技术创造了需要和机遇。
本文从知识发现含义、过程入手，介绍了数据挖掘的技术、方法和步骤，阐述了其在各个领域的应用，从而提出了其面临的挑战和发展的趋势。
关键词：知识发现，数据挖掘，信息化，实际应用知识发现与数据挖掘1．引言随着计算机、Internet的普及，以及数据库（DB）技术的迅速发展和数据库管理系统（DBMS）的广泛应用，导致许多领域积累了海量数据（如，从普通的超市业务数据、信用卡记录数据、电话呼叫清单、政府统计数据到不太普通的天体图像、分子数据库和医疗记录等）。
现有的DB技术大多可高效地实现数据查询、统计和维护等管理功能，但却无法发现数据中存在的关联和规则，无法根据现有的数据预测未来的发展趋势。
数据库中存在着大量数据，却缺乏从这些数据中自动、高效地获取知识的手段，出现了“数据丰富，知识贫乏”的现象。
此外，在数据操纵方面：信息的提取及其相关处理技术却远远落后。
为此，针对庞大的数据库及其中的海量数据信息源，仅依靠传统的数据检索机制和统计分析方法已远不能满足需要。
需求是发展之母，数据管理系统（DBMS）和人工智能中机器学习两种技术的发展和结合，促成了在数据库中发现知识这一新技术的诞生，即基于数据库知识发现（Knowledge Discovery in Database,KDD）及其核心技术---数据挖掘产生并迅速发展起来。
它的出现为自动和智能地把海量数据转化成有用的信息和知识提供了手段。
数据挖掘_Preprocessing
x
w x
i 1 n i
n
i
w
i 1
i
Median: A holistic measure
Middle value if odd number of values, or average of the middle two values otherwise
Mode
Value that occurs most frequently in the data Unimodal, bimodal, trimodal Empirical formula:
Data mining—core of knowledge discovery process
Selection and Transformation
Pattern Evaluation
Data Mining
Data Warehouse Data Cleaning and Integration Databases
• e.g., occupation=“ ”
noisy: containing errors or outliers
• e.g., Salary=“-10”
inconsistent: containing discrepancies in codes or names
• e.g., Age=“42” Birthday=“03/07/1997” • e.g., Was rating “1,2,3”, now rating “A, B, C”
Noisy data (incorrect values) may come from
Faulty data collection instruments Human or computer error at data entry Errors in data transmission
数据挖掘案例分析
四、结束语
本文通过使用Neuralnet模型来说明如何利用CLEMENTINE在超市信息管理系统中发现可用于促销的商品，神经网络模型对商品促销效果预测具有较高的准确性，对商家进行市场决策有很好的参考价值。
模型预测应用：
从derive2中Drink（饮料）的系数是逼近于1.000，confection（糖果）的系数在0.995和1.000之间，而luxury（奢侈品）也在0.960之间。对饮料的促销效果最大，饮料是出行的必需品，也是低消费中一种必需品，商家一搞促销，对绝大多数的人来说就更加消费的起，就拉动了消费。对糖果而言，主要是针对妇女和孩子，当商家搞促销活动时，父母一方面给孩子准备零嘴，另一方面也可以自己当零嘴。对奢侈品而言，工薪阶层的人在生活中就购买必需品，当商家对奢侈品搞促销的时候，这部分的人平时对奢侈品接触的少，一方面为了满足对品牌的追求，另一方面，也满足了高消费的支出时的虚荣心。
3、根据软件提供的数据G00dsln,2n数据进行网络神经分析，哪些营销策略适合做促销。
二、实验环境
系统环境：windows XP
软件环境：SPSS CLEMENTINE 12.0
软件简介：作为一个数据挖掘平台，CLEMENTINE结合商业技术可以快速建立预测性模型，进而应用到商业活动中，帮助人们改进决策过程。强大的数据挖掘功能和显著的投资回报率使得在业界久负盛誉。同那些仅仅着重于模型的外在表现而忽略了数据挖掘在整个业务流程中的应用价值的其它数据挖掘工具相比，CLEMENTINE其功能强大的数据挖掘算法，使数据挖掘贯穿业务流程的始终，在缩短投资回报周期的同时极大提高了投资回报率。
数据挖掘主要解决的四类问题
数据挖掘主要解决的四类问题2012-03-23 18:00数据挖掘主要解决的四类问题数据挖掘非常清晰的界定了它所能解决的几类问题。
这是一个高度的归纳，数据挖掘的应用就是把这几类问题演绎的一个过程。
下面让我们来看看它所解决的四类问题是如何界定的：1、分类问题分类问题属于预测性的问题，但是它跟普通预测问题的区别在于其预测的结果是类别（如A、B、C三类）而不是一个具体的数值（如55、65、75……）。
举个例子，你和朋友在路上走着，迎面走来一个人，你对朋友说：我猜这个人是个上海人，那么这个问题就属于分类问题；如果你对朋友说：我猜这个人的年龄在30岁左右，那么这个问题就属于后面要说到的预测问题。
商业案例中，分类问题可谓是最多的：给你一个客户的相关信息，预测一下他未来一段时间是否会离网？信用度是好/一般/差？是否会使用你的某个产品？将来会成为你的高/中/低价值的客户？是否会响应你的某个促销活动？……。
有一种很特殊的分类问题，那就是“二分”问题，显而易见，“二分”问题意味着预测的分类结果只有两个类：如是/否；好/坏；高/低……。
这类问题也称为0/1问题。
之所以说它很特殊，主要是因为解决这类问题时，我们只需关注预测属于其中一类的概率即可，因为两个类的概率可以互相推导。
如预测X=1的概率为P（X=1），那么X=0的概率P（X=0）=1-P（X=1）。
这一点是非常重要的。
可能很多人已经在关心数据挖掘方法是怎么预测P（X=1）这个问题的了，其实并不难。
解决这类问题的一个大前提就是通过历史数据的收集，已经明确知道了某些用户的分类结果，如已经收集到了10000个用户的分类结果，其中7000个是属于“1”这类；3000个属于“0”这类。
伴随着收集到分类结果的同时，还收集了这10000个用户的若干特征（指标、变量）。
这样的数据集一般在数据挖掘中被称为训练集，顾名思义，分类预测的规则就是通过这个数据集训练出来的。
训练的大概思路是这样的：对所有已经收集到的特征/变量分别进行分析，寻找与目标0/1变量相关的特征/变量，然后归纳出P（X=1）与筛选出来的相关特征/变量之间的关系（不同方法归纳出来的关系的表达方式是各不相同的，如回归的方法是通过函数关系式，决策树方法是通过规则集）。
【数据挖掘】ISCX2012数据集分析
【数据挖掘】ISCX2012数据集分析使⽤语⾔：R背景介绍：ISCX2012数据集是⽬前使⽤⽐较⼴泛的⼊侵检测数据集，较于KDD99，该数据集的内容更新，数据样本量更⼤。
本次实验中，我们将使⽤数据挖掘课程中介绍的知识，对ISCX2012数据集进⾏分析。
题⽬说明：1）已知ISCX数据集中，Jun14这天发⽣了DoS攻击，现要求使⽤决策树⽅法对该天的数据进⾏处理，并验证决策树模型的准确率、精度和召回率由于XML⽂档不⽅便数据处理，将其导⼊为excel数据表将该数据表导⼊到Rstudio中1 install.packages("openxlsx")2 library(openxlsx)3 x<-read.xlsx("F:\\Testbed.xlsx")得到结果由于要处理的数据集中，只有totalSourceBytes，totalDestinationBytes，totalDestinationPackets，totalSourcePackets这四个列的对象为数据格式，因此把这四个数据作为分类标准，使⽤R语⾔中⾃带的决策树函数rpart对数据集进⾏分类，⾸先为了分类⽅便，将原数据集的上述属性列及label列提取出来到⼀个新矩阵s，对s进⾏操作：1 library(rpart)2 s_tree = rpart(V5 ~ ., data = s)3 print(s_tree)4 plot(s_tree)5 text(s_tree)所得结果如下：由于画出的树状图过于密集，我们对print产⽣的节点⽂本信息进⾏分析。
产⽣的结果中，以405) totalSourcePackets< 2.5 204 19 Normal (0.0931372549 0.9068627451) *节点为例，totalSourcePackets< 2.5为分类标准，204为该节点的总数据量，19为该分类标准下判断错误的数据个数，Normal为决策树建模完成后该节点值被认为的label，(0.0931372549 0.9068627451)分别为误判率与准确率。
数据挖掘教学大纲
数据挖掘教学大纲一、课程简介数据挖掘是一门涉及从大量数据中提取有用信息和模式的技术和方法的学科。
本课程旨在介绍数据挖掘的基本概念、常用技术和应用领域，培养学生在大数据时代中进行数据分析和决策的能力。
二、教学目标1. 理解数据挖掘的基本概念和原理；2. 掌握常用的数据挖掘技术和算法；3. 能够使用数据挖掘工具进行数据预处理、特征选择、模型构建和评估；4. 能够应用数据挖掘技术解决实际问题，并进行结果解释和可视化呈现。
三、教学内容1. 数据挖掘概述- 数据挖掘的定义和发展历程- 数据挖掘的任务和应用领域- 数据挖掘的基本过程和流程2. 数据预处理- 数据清洗：缺失值处理、异常值处理、噪声处理- 数据集成：数据源选择、数据集成方法- 数据变换：特征选择、特征变换、特征构造- 数据规约：数据离散化、数据规范化3. 数据挖掘技术- 分类与预测：决策树、朴素贝叶斯、支持向量机、神经网络- 聚类分析：K均值、层次聚类、密度聚类- 关联规则挖掘：Apriori算法、FP-Growth算法- 时间序列分析：ARIMA模型、指数平滑法- 频繁模式挖掘：FP-Tree算法4. 模型评估与选择- 模型评估指标：准确率、召回率、F1值、AUC值- 交叉验证：k折交叉验证、留一法- 模型选择：过拟合与欠拟合、正则化方法5. 数据挖掘工具与实践- 常用数据挖掘工具介绍：Weka、RapidMiner、Python库（scikit-learn、pandas）- 数据挖掘实践案例：市场营销、金融风控、医疗诊断等四、教学方法1. 理论讲授：通过课堂讲解，介绍数据挖掘的基本概念、原理和常用算法。
2. 实践操作：通过案例分析和实验，让学生亲自操作数据挖掘工具，进行数据预处理、模型构建和评估。
3. 课堂讨论：组织学生进行小组讨论，分享实践经验和解决问题的方法。
4. 课程设计：布置课程设计项目，让学生独立完成一个数据挖掘项目，包括数据收集、预处理、模型构建和结果解释。
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——啤酒！
原因：美国的太太们常叮嘱她们的丈夫下班后为小孩买尿布， 而丈夫们在买尿布后又随手带回了他们喜欢的啤酒。
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什么是数据挖掘？
数据挖掘是从大量的数据中抽取出潜在的、 不为人知的有用信息、模式和趋势 ——Jiawei Han (University of Illinois at Urbana-Champaign ) 数据挖掘不同的术语和定义：
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KDD已经成为人工智能研究热点
目前，关于KDD的研究工作已经被众多领 域所关注，如过程控制、信息管理、商业、 医疗、金融等领域。 作为大规模数据库中先进的数据分析工具， KDD的研究已经成为数据库及人工智能领 域研究的一个热点。
数据挖掘的案例：“啤酒”和“尿布”
每逢周末与尿布一起购买最多的商品是
孤立点分析
与数据的一般行为或模式不一致。多数为噪声或 异常数据，常被剔除。 在某些应用中，孤立点数据更有趣，如：银行诈 骗，洗黑钱、恐怖行为。 有专门进行孤立点研究的方法与技术。统计方法 是占主流，考察数据的分布，用距离来度量。
数据挖掘应用(电信)
决策树 Decision Trees
Income>$40K
其他学科
剔除了“的、和、 等”三个虚词， 2012年把高频词连 起来说就是“发展 经济社会建设、加 强推进改革政策、 促进提高保障服 务” 。
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数据挖掘的步骤
观点：数据挖掘是数据库中的知识发现 （KDD）的一个步骤。
描述性的数据挖掘 预测性的数据挖掘
通常，用户并不知道在数据中能挖掘出什么东西， 对此我们会在数据挖掘中应用一些常用的数据挖 掘功能，挖掘出一些常用的模式，包括：
概念/类描述: 特性化和区分（定性与对比） 关联分析 分类和预测 聚类分析 孤立点分析 趋势和演变分析
关联规则
KDD过程（Leabharlann ）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。 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。
KDD过程（续）
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。
数据挖掘的主要功能 ——可以挖掘哪些模式？
一般功能
第一讲 绪论
什么是数据挖掘? 数据挖掘的步骤 数据挖掘的主要功能
概念/类描述：特征化和区分 关联分析 分类和预测 聚类分析 孤立点分析 演变分析
在何种数据上进行数据挖掘 数据挖掘技术的前景
什么激发了数据挖掘？
——“数据爆炸”但“知识贫乏”
信息社会迅猛发展sz-数据激增-发现隐藏信息-利用数据-获取知识-为我所用
KDD过程（续）
确定KDD目标：根据用户的要求，确定 KDD要发现的知识类型。因为对KDD的 不同要求会在具体的知识发现过程中采用 不同的知识发现算法。如分类、总结、关 联规则、聚类等。 选择算法：根据确定的任务选择合适的知 识发现算法，包括选取合适的模型和参数 。
KDD过程（续）
数据挖掘：这是整个KDD过程中很重要的一个步 骤。运用前面选择的算法，从数据库中提取用户 感兴趣的知识，并以一定的方式表示出来（如产 生式规则等）是数据挖掘的目的。 模式解释：对在数据挖掘步骤中发现的模式（知 识）进行解释。经过用户或机器评估后，可能会 发现这些模式中存在冗余或无关的模式，此时应 该将其剔除。如果模式不能满足用户的要求，就 需要返回到前面的某些处理步骤中反复提取。
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第四步骤 分析
结果的解释评估（interpretation and evaluation）
对挖掘出来的结果（模式），经用户或机器评价，剔除冗余或无关 的模式。 模式不满足用户需求时，返回到某一步，重新挖掘。如：重新选择 数据、采用新的变换方法、设定新的数据挖掘参数，或者换一种挖 掘算法（如分类方法，不同的方法对不同的数据有不同的效果）。 挖掘的结果是面向用户的，对挖掘结果进行可视化或者转化为用户 易于理解的形式表示。 影响挖掘结果质量的因素：采用的算法、数据本身的质量与数量 数据挖掘的过程是一个不断反馈的过程 可视化在数据挖掘过程的各个阶段都扮演着重要角色，如用散点图 或直方图等统计可视化技术来显示有关数据，以期对数据有一个初 步的了解。
数据挖掘时，需要
明确任务如数据总结、分类、聚类、关联规则发现、 序列模式发现等。 考虑用户的知识需求（得到描述性的知识、预测型的 知识）。 根据具体的数据集合，选取有效的挖掘算法。
数据挖掘的步骤
结果的解释评估（interpretation and evaluation）
对挖掘出来的结果（模式），经用户或机器评价，剔除冗余或无 关的模式。 模式不满足用户需求时，返回到某一步，重新挖掘。如：重新选 择数据、采用新的变换方法、设定新的数据挖掘参数，或者换一 种挖掘算法（如分类方法，不同的方法对不同的数据有不同的效 果）。 挖掘的结果是面向用户的，对挖掘结果进行可视化或者转化为用 户易于理解的形式表示。 影响挖掘结果质量的因素：采用的算法、数据本身的质量与数量 数据挖掘的过程是一个不断反馈的过程 可视化在数据挖掘过程的各个阶段都扮演着重要角色，如用散点 图或直方图等统计可视化技术来显示有关数据，以期对数据有一 个初步的了解。
关联规则挖掘就是发现大量数据中项集之间有趣 的关联 关联规则挖掘的典型案例：购物篮问题
在商场中拥有大量的商品（项目），如：牛奶、面包 等，客户将所购买的商品放入到自己的购物篮中。 通过发现顾客放入购物篮中的不同商品之间的联系， 分析顾客的购买习惯： 哪些物品经常被顾客购买？ 同一次购买中，哪些商品经常会被一起购买？ 一般用户的购买过程中是否存在一定的购买时间序列？
评注
数据挖掘步骤
第三步骤 挖掘
数据挖掘 算法 预处理 及变换 解释/评估
第一步骤 选择
变换后的数据
清理筛选 目标数据
第四步骤 分析
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第二步骤 处理
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第一步骤：选择
数据选择：目标数据 收集数据 就是进行原始需要被挖掘的数据采集。 例如：做肺癌处方的数据挖掘，要采集肺癌处 方的信息，或原有的患者信息中导出，形成数 据子集。 原始数据的采集非常费时费力，通常在费用中占 相当大的比重。 可以采用较小规模的数据对问题的可行性进行初 步研究。
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希望利用数据挖掘技术解决“数据丰富”与 “知识贫乏”之间的矛盾
数据
数 据 挖 掘
借用
挖掘金矿的名称
知识
数据挖掘的历史
1989年 11届国际人工智能研讨会 首次提出了基于数据挖掘的知识发现 由美国人工智能协会主办的知识发现国际研讨会已 经召开了8次，规模由原来的专题讨论会发展到国际学 术大会 国内：1993年国家自然科学基金首次支持该领域的研 究项目。目前，国内的许多科研单位和高等院校竞相开 展知识发现的基础理论及其应用研究，
有效性：所发现的模式对新的数据仍保持一定的可信度。 新颖性：所发现的模式应该是新的。 潜在有用性：所发现的模式将来有实际的效用。 最终可理解性：能被用户理解，如：简洁性 有趣性：有效性、新颖性、潜在有用性、最终可理解性的 综合。
数据挖掘: 多个学科的融合
数据库系统 统计学
机器学习
数据挖掘
可视化
算法
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评注
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第四步骤 分析
例如：预测信用卡欺诈行为。 通过算法分析信用卡用户的购买习惯，根据结 果认识客户的模式，并分辨出偏离模式的信息 卡盗用行为。
KDD的一般步骤
传统KDD的一般步骤（细化）
数据清理: (这个可能要占全过程60％的工作量) 数据集成 数据选择 数据变换 数据挖掘（选择适当的算法来找到感兴趣的模式） 模式评估
分类与预测
本课程不讨论如何建立分类体系 自动文档分类（Automatic Text Categorization，ATC）, 在给定的 分类体系下，根据文本的内容用计算机程序确定文本所属类别的 过程. 分类过程 构建分类器的方法 Rocchio方法 朴素Bayes （Naive Bayes） k-近邻法（k-Nearest Neighbor，kNN）： 支持向量机（support vector machine，SVM） 。。。。 分类结果评估 特征选取的方法 预测: 多用于连续的数值数据
数据挖掘
廖志芳
课程主要内容
绪论 关联规则 聚类分析 分类和预测 数据挖掘在行业中的应用
参考教材
Jiawei Han and Micheline Kamber. Data Mining: Concepts and Techniques. Morgan Kaufmann Publishers, 2012. 范明、孟小峰等译，数据挖掘概念与技术，机械工业 出版社，2012年8月第三版 Pang ning Tan,数据挖掘导论，人民邮电出版社 相关学术论文
data mining, knowledge discovery, pattern discovery