数据挖掘综述-精选文档
数据挖掘综述
数据挖掘综述概述：数据挖掘是一种从大量数据中发现模式、关联和趋势的过程。
它是计算机科学、统计学和机器学习的交叉领域，广泛应用于商业、科学、医疗等各个领域。
本文将对数据挖掘的基本概念、技术和应用进行综述。
一、数据挖掘的基本概念1.1 数据挖掘的定义数据挖掘是指从大量的数据中发现隐藏在其中的有价值的信息和知识的过程。
它通过应用统计学、机器学习和模式识别等技术，从数据中提取出有用的模式和规律。
1.2 数据挖掘的过程数据挖掘的过程包括问题定义、数据收集、数据预处理、特征选择、模型构建、模型评估和模型应用等步骤。
其中，数据预处理是数据挖掘的重要环节，包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等操作。
1.3 数据挖掘的技术数据挖掘的主要技术包括分类、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或标签，聚类是将数据分为不同的群组，关联规则挖掘是发现数据项之间的关联关系，异常检测是识别与正常模式不符的数据，预测是根据历史数据预测未来的趋势。
二、数据挖掘的技术和方法2.1 分类算法分类算法是数据挖掘中常用的技术之一，它通过学习已有的数据样本，构建分类模型，用于预测新的数据样本的类别。
常用的分类算法包括决策树、朴素贝叶斯、支持向量机和神经网络等。
2.2 聚类算法聚类算法是将数据分为不同的群组，使得同一群组内的数据相似度高，不同群组之间的数据相似度低。
常用的聚类算法包括K均值聚类、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项之间的关联关系，常用于市场篮子分析和推荐系统等场景。
常用的关联规则挖掘算法包括Apriori算法和FP-Growth算法等。
2.4 异常检测异常检测是识别与正常模式不符的数据，常用于欺诈检测和故障诊断等领域。
常用的异常检测算法包括基于统计的方法、基于聚类的方法和基于分类的方法等。
2.5 预测模型预测模型是根据历史数据预测未来的趋势，常用于销售预测和股票预测等场景。
数据挖掘综述
数据挖掘综述引言：数据挖掘是一种通过自动或者半自动的方法，从大量数据中发现隐藏在其中的有价值的信息的过程。
随着大数据时代的到来，数据挖掘在各个领域中的应用越来越广泛。
本文将对数据挖掘的概念、应用领域、技术方法、挑战和未来发展进行综述。
一、数据挖掘的概念1.1 数据挖掘的定义数据挖掘是指通过应用统计学、机器学习、人工智能等技术，从大规模数据集中提取出实用的信息和模式的过程。
1.2 数据挖掘的目标数据挖掘的目标是通过发现数据中的潜在规律和关联，为决策提供支持，并发现新的商业机会。
1.3 数据挖掘的基本步骤数据挖掘的基本步骤包括问题定义、数据采集和清洗、特征选择和变换、模型构建、模型评估和应用。
二、数据挖掘的应用领域2.1 金融领域数据挖掘在金融领域中被广泛应用，如信用评估、风险管理、欺诈检测等。
2.2 零售领域数据挖掘在零售领域中可以匡助企业进行销售预测、市场细分、推荐系统等。
2.3 医疗领域数据挖掘在医疗领域中可以用于疾病预测、药物研发、医疗资源优化等。
三、数据挖掘的技术方法3.1 分类与预测分类与预测是数据挖掘中常用的技术方法，通过构建模型来预测未来的结果或者分类新的数据。
3.2 聚类分析聚类分析是将数据集中的对象划分为不同的组，使得组内的对象相似度高，组间的相似度低。
3.3 关联规则挖掘关联规则挖掘是寻觅数据集中的频繁项集和关联规则，用于发现数据中的相关性和规律。
四、数据挖掘的挑战4.1 数据质量问题数据挖掘的结果受到数据质量的影响，数据质量不高会导致挖掘结果不许确。
4.2 隐私保护问题在数据挖掘过程中，可能涉及到用户的隐私信息，如何保护用户隐私是一个重要的挑战。
4.3 大数据处理问题随着数据量的增加，如何高效地处理大规模数据成为数据挖掘中的难题。
五、数据挖掘的未来发展5.1 深度学习与数据挖掘的结合深度学习作为一种强大的机器学习方法，与数据挖掘的结合将会进一步提升数据挖掘的能力。
5.2 增强学习的应用增强学习是一种通过试错来优化决策的方法，将其应用于数据挖掘领域可以发现更多的隐藏规律。
数据挖掘综述
数据挖掘综述引言：随着信息时代的到来，大量的数据被生成和存储，如何从这些数据中提取有价值的信息成为了一个重要的问题。
数据挖掘作为一种有效的技术手段，可以匡助人们从大规模数据中发现隐藏在其中的模式和规律。
本文将就数据挖掘的概念、技术和应用进行综述，以期为读者提供一个全面的了解。
一、数据挖掘的概念1.1 数据挖掘的定义数据挖掘是指通过从大规模数据中发现隐藏的模式、关系和规律，从而提取有价值信息的过程。
它结合了机器学习、统计学和数据库技术，通过分析数据集中的变量、属性和关系，来预测未来的趋势和行为。
1.2 数据挖掘的步骤数据挖掘的过程通常包括问题定义、数据采集、数据预处理、模型选择和评估等步骤。
问题定义阶段确定了需要解决的问题，数据采集阶段获取了相关的数据，数据预处理阶段对数据进行清洗和转换，模型选择阶段选择了适合解决问题的数据挖掘模型，评估阶段对模型进行评估和优化。
1.3 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、异常检测和预测等。
分类是根据已有的数据样本，将新的数据样本分到不同的类别中；聚类是将相似的数据样本分到同一个簇中；关联规则挖掘是发现数据集中的频繁项集和关联规则；异常检测是识别与正常模式不符的数据样本；预测是根据已有的数据样本，预测未来的趋势和行为。
二、数据挖掘的应用领域2.1 金融领域在金融领域，数据挖掘可以匡助银行和保险公司进行客户信用评估、风险管理和欺诈检测等。
通过分析客户的历史交易数据和行为模式，可以预测客户的信用风险和购买意愿，从而为金融机构提供决策支持。
2.2 零售领域在零售领域，数据挖掘可以匡助商家进行市场营销和销售预测。
通过分析客户的购买历史和偏好，可以为商家推荐个性化的产品和服务，提高销售额和客户满意度。
同时，数据挖掘还可以预测产品的需求量和销售趋势，匡助商家进行库存管理和供应链优化。
2.3 医疗领域在医疗领域，数据挖掘可以匡助医生进行疾病诊断和治疗方案选择。
第1章 数据挖综述
2020/6/18
第1章 数据挖掘综述
1.2.4 数据挖掘和数据仓库
➢ 大部分情况下，数据挖掘都要先把数据从数据仓库中拿到数据 挖掘库或数据集市中（见图1-1）。
图1-1 数据挖掘从数据库中得出
如果数据在导入数据仓库时已经清理过，很可能在做数据挖掘时就没必 要再清理一次，而且所有的数据不一致的问题都已经被解决了。
数据进化的阶段
进化阶段
数据搜集
数据访问
表1-1 数据进化的四个阶段
时间段
60年代
技术支持
计算机， 磁带等
生产厂家
IBM, CDC
产品特点
提供静态 历史数据
80年代
关系数据库， 结构化查询 语言SQL
OracleSybase, Informix,IBM, Microsoft
在纪录中动态 历史数据信息
数据仓库 数据挖掘
90年代
联机分析处理， 多维数据库
Pilot, Comshare, Arbor,Cognos, Microstrategy
在各层次提供 回溯的动态的 历史数据
正在流行
高级算法， 多处理系统，海 量算法
Pilot,Lockheed, IBM, SGI, 其他初创公司
可提供预 测性信息
2020/6/18
第1章 数据挖掘综述
人工神经网络
训练过度 的“模型”对训练集会有很高的准 确率，而一旦离开训练集应用到其他数据，很 可能准确度急剧下降。为了防止这种训练过度 的情况，必须知道在什么时候要停止训练。
➢ 图1-5中的曲线可以帮我们理解为什么利用测试集能防止训练过 度的出现。在图1-5中可以看到训练集和测试集的错误率在一开 始都随着训练周期的增加不断降低，而测试集的错误率在达到 一个谷底后反而开始上升，这个开始上升的时刻就是应该停止 训练的时刻。
文献综述_数据挖掘
数据挖掘简介数据挖掘的任务数据挖掘的任务就是从实例集合中找出容易理解的规则和关系。
这些规则可以用于预测未来趋势、评价顾客、评估风险或简单地描述和解释给定的数据。
通常数据挖掘的任务包括以下几个部分:数据总结目的是对数据进行浓缩，给出它的紧凑描述。
传统的也是最简单的数据总结方法是计算出数据库的各个字段上的求和值、平均值、方差值等统计值，或者用直方图、饼图等图形方式表示。
数据挖掘主要关心从数据泛化的角度来讨论数据总结。
数据泛化是一种把数据库中的有关数据从低层次抽象到高层次上的过程。
数据泛化目前主要有两种技术:多维数据分析方法和面向属性的归纳方法。
多维数据分析方法是一种数据仓库技术，也称作联机分析处理(OLAP，onLineAnalysisProeess)。
数据仓库是面向决策支持的、集成的、稳定的、不同时间的历史数据集合。
决策的前提是数据分析。
在数据分析中经常要用到诸如求和、总计、平均、最大、最小等汇集操作，这类操作的计算量特别大。
因此一种很自然的想法是，把汇集操作结果预先计算并存储起来，以便于决策支持系统使用。
存储汇集操作结果的地方称作多维数据库。
多维数据分析技术已经在决策支持系统中获得了成功的应用，如著名的SAS数据分析软件包、Businessobject公司的决策支持系统Businessobjeet，以及IBM公司的决策分析工具都使用了多维数据分析技术。
采用多维数据分析方法进行数据总结，它针对的是数据仓库，数据仓库存储的是脱机的历史数据。
为了处理联机数据，研究人员提出了一种面向属性的归纳方法。
它的思路是，直接对用户感兴趣的数据视图(用一般的SQL查询语言即可获得)进行泛化，而不是像多维数据分析方法那样预先就存储好了泛化数据。
方法的提出者对这种数据泛化技术称之为面向属性的归纳方法。
原始关系经过泛化操作后得到的是一个泛化关系，它从较高的层次上总结了在低层次上的原始关系。
有了泛化关系后，就可以对它进行各种深入的操作而生成满足用户需要的知识，如在泛化关系基础上生成特性规则、判别规则、分类规则，以及关联规则等。
数据挖掘技术综述
数据挖掘技术综述随着互联网的普及，数据已经成为了一个非常重要的资源，数据的价值也得到了充分的体现。
在实际生产和生活中，我们需要从大量的数据中获取有价值的信息和规律，数据挖掘技术就应运而生。
本文将对数据挖掘技术进行综述，阐述其定义、发展以及应用领域。
一、定义数据挖掘是指从海量的数据中提取出有用信息和规律的过程。
数据挖掘技术强调从庞大数据中寻找有意义的信息和模式，以便于决策、预测等工作。
数据挖掘技术是数学、统计学、计算机科学和数据库技术的综合应用。
二、发展历程数据挖掘技术源于20世纪80年代末90年代初的统计学领域，随着计算机技术的不断发展，数据挖掘技术得以快速发展。
20世纪90年代后期，随着互联网、数据库等技术的快速发展，数据量的急速增长，数据挖掘技术逐渐成为关注的焦点。
在此基础上，数据挖掘技术不断发展，经历了规则挖掘、聚类分析、分类分析、关联规则挖掘、序列模式挖掘、时间序列分析等多个技术阶段。
三、应用领域1. 金融业务在金融领域中，数据挖掘技术广泛应用于信贷风险管理、欺诈检测、投资组合管理、交易行为分析等领域。
通过数据挖掘技术可以分析出一些客户的个人信用历史、还款记录等信息，以便更好的识别风险并控制信贷风险。
2. 市场销售在市场销售领域中，数据挖掘技术可以应用于客户关系管理、市场预测和销售分析等方面。
通过数据挖掘技术可以分析出不同消费者的需求和购买行为，以便更好的制定市场策略和推进销售。
3. 医疗保健在医疗保健领域中，数据挖掘技术可以应用于疾病分析和预测、医学图像分析、药物研发等方面。
通过数据挖掘技术可以分析出病人的症状和病史等信息，以便更好的诊断和治疗疾病。
4. 企业管理在企业管理领域中，数据挖掘技术可以应用于人力资源管理、供应链管理、生产管理等方面。
通过数据挖掘技术可以分析出员工的表现和潜力等信息，以便更好的制定培训计划和激励政策。
四、总结数据挖掘技术是一个集数学、统计学、计算机科学和数据库技术于一体的综合性技术。
数据挖掘文献综述
精品资料
• FP—Growth算法 • FP—Growth算法由韩家炜等提出，是一
种不产生候选的挖掘频繁项集方法。它构造一 个高度压缩的数据结构（FP树），压缩原来的 事务数据库，聚焦于频繁模式增长，避免了高 代价的候选产生，大大降低了搜索开销(kāi xiāo)。 • FP—Growth算法的缺点是当数据库很大 时，构造基于内存的FP树有时不是现实的。
数据挖掘文献(wénxiàn)综述
精品资料
• 第一章 现状研究 • 第二章 数据挖掘的一般算法(suàn fǎ) • 第三章 数据挖掘的将来走向
精品资料
第一章 现状(xiànzhuàng)研究
1.数据挖掘概念： 广义的数据挖掘认为，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(zhī dào)的、但又是潜在有用的信 息和知识的过程。 狭义的数据挖掘认为数据挖掘仅仅是数据库中知识发现的一个 基本步骤（即发现阶段）。 然而在产业界、学术界数据挖掘已经成为数据库中的知识发现 或KDD的代名词，比狭义的数据挖掘概念更流行，所以在 这里本文也采用数据挖掘的广义观点。
精品资料
国内也有不少新兴的数据挖掘软件(ruǎn jiàn)： DMiner ：由上海复旦德门软件(ruǎn jiàn)公司
开发的具有 自主知识产权的数据挖掘平台。 IDMiner ：由海尔青大公司开发的具有自主知识
产权的数据挖掘系统。 MSMiner ：由中科院计算技术研究所智能信息处
理实验室开发的多策略数据挖掘平台。
精品资料
5.数据挖掘的学术(xuéshù)会议
1995年在加拿大召开了第一届知识发现和数据挖 掘国际学术(xuéshù)会议。
数据挖掘综述
数据挖掘综述数据挖掘是从大量数据中发现有用信息的过程。
它涉及使用统计学、机器学习和人工智能等技术，以及各种数据处理和分析方法，从结构化和非结构化数据中提取模式、关联和趋势。
在本文中，我们将对数据挖掘的定义、应用领域、常用技术和挑战进行综述。
1. 数据挖掘的定义数据挖掘是一种从大型数据集中发现隐藏模式和知识的过程。
它包括数据清理、数据集成、数据转换、数据挖掘和模型评估等步骤。
通过应用数据挖掘技术，我们可以发现数据中的规律和趋势，从而支持决策制定和预测分析。
2. 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。
以下是一些常见的应用领域：2.1 零售业：通过分析顾客购买历史和行为模式，可以预测顾客的购买偏好，从而进行精准营销和推荐系统。
2.2 金融业：通过分析客户的信用记录和交易数据，可以进行风险评估和欺诈检测，以及个性化的金融产品推荐。
2.3 医疗保健：通过分析患者的病历数据和基因组学数据，可以进行疾病预测和个性化治疗方案的制定。
2.4 电信业：通过分析用户的通话记录和网络数据，可以进行客户流失预测和网络异常检测，提高服务质量和网络安全性。
2.5 社交媒体：通过分析用户的社交行为和内容，可以进行情感分析、用户画像和社交网络分析，支持个性化推荐和社交关系建立。
3. 数据挖掘的常用技术数据挖掘涉及多种技术和算法。
以下是一些常用的数据挖掘技术：3.1 分类：分类是一种根据已知类别的训练数据，建立分类模型来预测新数据类别的技术。
常见的分类算法包括决策树、朴素贝叶斯和支持向量机等。
3.2 聚类：聚类是一种将相似对象分组的技术，使得同一组内的对象相似度较高，不同组之间的相似度较低。
常见的聚类算法包括K均值和层次聚类等。
3.3 关联规则挖掘：关联规则挖掘是一种发现数据中项集之间关联关系的技术。
常见的关联规则挖掘算法包括Apriori和FP-Growth等。
3.4 预测建模：预测建模是一种通过建立数学模型来预测未来事件的技术。
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。
数据挖掘综述_耿晓中
数据挖掘综述耿晓中,张冬梅(长春工程学院,吉林长春130012)分类的主要功能是学会一个分类函数或分类模型(也常常称作分类器),该模型能够根据数据的属性将数据分派到不同的组中。
即:分析数据的各种属性,并找出数据的属性模型,确定哪些数据属于哪些组。
这样我们就可以利用该模型来分析已有数据,并预测新数据将属于哪一个组。
分类应用的实例很多。
例如,我们可以将银行网点分为好、一般和较差三种类型,并以此分析这三种类型银行网点的各种属性,特别是位置、盈利情况等属性,并决定它们分类的关键属性及相互间关系。
此后就可以根据这些关键属性对每一个预期的银行网点进行分析,以便决定预期银行网点属于哪一种类型。
5.3关联分析数据库中的数据一般都存在着关联关系,也就是说,两个或多个变量的取值之间存在某种规律性。
这种关联关系有简单关联和时序关联两种。
简单关联,例如:购买面包的顾客中有90%的人同时购买牛奶。
时序关联,例如:若AT&T股票连续上涨两天且DEC股票不下跌,则第三天IBM股票上涨的可能性为75%。
它在简单关联中增加了时间属性。
关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网,描述一组数据项目的密切度或关系。
有时并不知道数据库中数据的关联是否存在精确的关联函数,,即使知道也是不确定的,因此关联分析生成的规则带有置信度,置信度级别度量了关联规则的强度。
关联模型的一个典型例子是市场菜篮分析(Marketing Basket Analysis),通过挖掘数据派生关联规则,可以了解客户的行为。
5.4聚类当要分析的数据缺乏描述信息,或者是无法组织成任何分类模式时,可以采用聚类分析。
聚类分析是按照某种相近程度度量方法,将用户数据分成一系列有意义的子集合。
每一个集合中的数据性质相近,不同集合之间的数据性质相差较大。
统计方法中的聚类分析是实现聚类的一种手段,它主要研究基于几何距离的聚类。
人工智能中的聚类是基于概念描述的。
概念描述就是对某类对象的内涵进行描述,并概括这类对象的有关特征。
数据挖掘综述-PPT文档资料
1.3 支持数据挖掘技术的技术基础
海量数据搜集
强大的多处理器计算机
数据挖掘算法
1.4 从商业数据到商业信息的进化
进化阶段 数据搜集 (60年代) 商业问题 “过去五年中我的 总收入是多少？” 支持技术 计算机、磁带和磁盘 关系数据库 （RDBMS），结构化 查询语言（SQL）， ODBC Oracle、 Sybase、Informix、 IBM、Microsoft 联机分析处理 （OLAP）、多维数据 库、数据仓库 产品厂家 IBM,CDC 产品特点 提供历史性 的、静态的 数据信息2 数据挖掘的定义
2.1 技术上的定义
2.2 商业角度的定义
2.3 数据挖掘与传统分析方法的区别
2.1数据挖掘在技术上的定义
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。
3.3 业内现状
最近，业内的一次高级技术调查将数据挖 掘和人工智能列为“未来三到五年内将对 工业产生深远影响的五大关键技术”之首， 并且还将并行处理体系和数据挖掘列为未 来五年内投资焦点的十大新兴技术前两位。
3.4 出版物及工具
有不少KDD电子出版物，其中以半月刊Knowledge Discovery Nuggets最为权威。在网上还有许多自由论坛， 如DM Email Club等。至于DMKD书籍，可以在任意一家 计算机书店找到十多本。 目前，世界上比较有影响的典型数据挖掘系统有：SAS公 司的Enterprise Miner、IBM公司的Intelligent Miner、SGI 公司的SetMiner、SPSS公司的Clementine、Sybase公司 的Warehouse Studio、RuleQuest Research公司的See5、 还有CoverStory、EXPLORA、Knowledge Discovery Workbench、DBMiner、Quest等。还可以访问 datamininglab.网站，该网站提供了许多数据挖掘系统和 工具的性能测试报告。
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。
数据挖掘综述
数据挖掘综述数据挖掘是一种通过分析大量数据以发现有用信息和模式的过程。
它涉及使用统计学、机器学习和人工智能等技术来解析数据集，以揭示隐藏在数据中的模式、关联和趋势。
数据挖掘在各个领域都有广泛的应用，包括市场营销、金融、医疗保健、社交媒体和物流等。
数据挖掘的过程通常包括以下几个步骤：1. 数据收集：首先需要收集相关的数据，这些数据可以来自各种不同的来源，如数据库、网站、传感器等。
数据的质量和完整性对于数据挖掘的结果至关重要。
2. 数据预处理：在进行数据挖掘之前，需要对数据进行预处理。
这包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等步骤。
数据清洗是指去除数据集中的错误、缺失和重复值。
数据集成是将来自不同来源的数据合并到一个统一的数据集中。
数据变换是将数据转换成适合挖掘的形式，如将文本数据转换成数值型数据。
数据规约是减少数据集的复杂性，以便更好地进行分析。
3. 特征选择：在数据挖掘中，不是所有的特征都对于结果有用。
特征选择是从所有特征中选择出最有用的特征，以提高挖掘的准确性和效率。
常用的特征选择方法包括过滤式方法、包裹式方法和嵌入式方法。
4. 模型构建：在数据挖掘中，需要选择适当的模型来分析数据。
常用的模型包括决策树、神经网络、支持向量机和聚类算法等。
选择合适的模型取决于数据的特点和挖掘的目标。
5. 模型评估：在构建模型之后，需要对模型进行评估。
评估模型的好坏可以使用各种指标，如准确率、召回率、F1值等。
评估模型的目的是确定模型的性能和可靠性。
6. 结果解释：在数据挖掘的最后阶段，需要解释和理解挖掘结果。
这包括对挖掘出的模式和关联进行解释，以便为决策提供支持。
数据挖掘的应用非常广泛。
在市场营销中，数据挖掘可以帮助企业识别潜在的客户群体，预测市场趋势和制定营销策略。
在金融领域，数据挖掘可以用于信用评分、风险管理和欺诈检测等。
在医疗保健领域，数据挖掘可以用于疾病预测、药物研发和临床决策支持等。
总之，数据挖掘是一种强大的工具，可以帮助我们从海量的数据中提取有用的信息和模式。
数据挖掘综述
数据挖掘综述数据挖掘是一种通过发现和提取隐藏在大量数据中的有价值信息的过程。
它是从大数据中提取知识和洞察力的关键工具。
数据挖掘技术可以帮助企业和组织发现潜在的商业机会、改进决策过程、优化运营效率等。
在数据挖掘的过程中，通常会涉及到以下几个步骤：1. 数据收集和预处理：首先需要收集与分析目标相关的数据。
这些数据可以来自各种来源，如数据库、网络、传感器等。
在收集到数据后，还需要对数据进行预处理，包括数据清洗、去噪、去重、缺失值处理等。
2. 特征选择和变换：在数据挖掘中，特征是指用来描述数据的属性或特性。
特征选择是从原始数据中选择最具有代表性和相关性的特征，以便提高模型的准确性和效率。
特征变换则是将原始数据转换为更适合挖掘的形式，如通过降维、离散化等方式。
3. 模型选择和建立：在数据挖掘中，模型是用来描述数据之间关系的数学或统计模型。
根据具体的任务需求，可以选择不同的模型，如分类模型、聚类模型、关联规则模型等。
建立模型的过程通常包括模型的训练和评估。
4. 模式发现和知识提取：在建立好模型后，可以通过模型对数据进行挖掘和分析，以发现其中的模式和规律。
这些模式和规律可以帮助我们理解数据背后的本质，并从中提取出有用的知识。
5. 结果解释和应用：最后，需要对挖掘结果进行解释和应用。
通过对结果的解释，可以帮助我们理解数据挖掘的意义和价值。
同时，将挖掘结果应用到实际业务中，可以帮助企业和组织做出更好的决策和优化运营。
数据挖掘技术在各个领域都有广泛的应用。
在市场营销领域，可以通过数据挖掘技术分析客户的购买行为和偏好，以实现精准营销和推荐。
在金融领域，可以通过数据挖掘技术发现潜在的欺诈行为和风险，以提高风险管理和预测能力。
在医疗领域，可以通过数据挖掘技术分析病患的病历和症状，以辅助医生做出诊断和治疗决策。
总结起来，数据挖掘是一种利用计算机技术和统计学方法从大数据中发现有价值信息的过程。
它可以帮助我们发现数据背后的模式和规律，并从中提取出有用的知识。
数据挖掘综述
数据挖掘综述数据挖掘是一种通过发现、分析和提取大量数据中的有用信息和模式的技术。
它可以帮助企业和组织从海量数据中获取洞见，以支持决策和预测未来趋势。
本文将综述数据挖掘的定义、应用领域、常用算法和未来发展趋势。
一、定义数据挖掘是从大量数据中自动发现模式、关联、异常和趋势的过程。
它结合了统计学、机器学习和数据库技术，通过使用各种算法和技术来分析和解释数据。
数据挖掘的目标是从数据中提取有用的信息，并将其转化为可操作的知识。
二、应用领域数据挖掘在许多领域都有广泛的应用。
以下是一些常见的应用领域：1. 金融领域：数据挖掘可用于信用评分、欺诈检测、股票预测等。
2. 零售业：数据挖掘可用于市场篮分析、客户细分、推荐系统等。
3. 医疗保健：数据挖掘可用于疾病预测、药物研发、患者分类等。
4. 社交媒体：数据挖掘可用于情感分析、用户推荐、话题趋势分析等。
5. 交通领域：数据挖掘可用于交通流量预测、交通事故分析、路径规划等。
三、常用算法数据挖掘中有许多常用的算法和技术。
以下是一些常见的算法：1. 关联规则：关联规则用于发现数据中的相关性。
例如，市场篮分析可以通过关联规则发现购买某种商品的客户可能还会购买其他商品。
2. 分类算法：分类算法用于将数据分为不同的类别。
常见的分类算法包括决策树、朴素贝叶斯和支持向量机。
3. 聚类算法：聚类算法用于将数据分成不同的群组。
常见的聚类算法包括K均值和层次聚类。
4. 回归分析：回归分析用于预测数值型变量。
它可以帮助预测销售额、房价等连续型变量。
5. 异常检测：异常检测用于发现数据中的异常值。
它可以帮助检测欺诈行为、故障等异常情况。
四、未来发展趋势数据挖掘在未来将继续发展和演变。
以下是一些未来的发展趋势：1. 大数据：随着数据量的不断增加，数据挖掘将面临更大的挑战和机遇。
处理和分析大规模数据将成为数据挖掘的重要方向。
2. 深度学习：深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，它可以自动学习和提取数据中的特征。
数据挖掘综述
数据挖掘综述数据挖掘是一种通过发现和提取隐藏在大量数据中的实用信息和模式的技术。
它涉及使用各种算法和技术来分析和解释数据，以便为业务决策和预测提供支持。
本文将综述数据挖掘的定义、应用领域、常用技术和工具，以及未来发展趋势。
1. 定义：数据挖掘是从大量数据中自动发现实用信息和模式的过程。
它结合了统计学、机器学习和数据库技术，通过分析数据集中的变量和关系，揭示隐藏在数据暗地里的规律和趋势。
数据挖掘可以应用于各个领域，如市场营销、金融、医疗和社交媒体等。
2. 应用领域：数据挖掘在各个行业和领域都有广泛的应用。
例如，在市场营销中，数据挖掘可以匡助企业了解消费者的购买习惯和喜好，从而制定更精准的推广策略。
在金融领域，数据挖掘可以用于信用评分、风险管理和欺诈检测等。
在医疗领域，数据挖掘可以匡助医生诊断疾病和预测患者的病情发展。
此外，数据挖掘还可以应用于社交媒体分析、网络安全和运输物流等领域。
3. 常用技术和工具：数据挖掘涉及多种技术和工具，以下是其中一些常用的技术和工具：- 分类与预测：分类和预测是数据挖掘中常用的技术。
它们基于已有的数据样本，通过训练模型来预测新的数据样本的类别或者数值。
常用的分类与预测算法包括决策树、朴素贝叶斯、支持向量机和神经网络等。
- 聚类分析：聚类分析是将数据集中的对象划分为相似的组或者簇的过程。
聚类分析可以匡助发现数据中的潜在模式和群组。
常用的聚类算法包括K均值聚类和层次聚类等。
- 关联规则挖掘：关联规则挖掘用于发现数据中的频繁项集和关联规则。
它可以揭示数据中的关联关系和隐含规律。
常用的关联规则挖掘算法包括Apriori算法和FP-growth算法等。
- 文本挖掘：文本挖掘是从大量文本数据中提取实用信息和模式的过程。
它可以用于情感分析、主题建模和文本分类等任务。
常用的文本挖掘技术包括词袋模型、TF-IDF和主题模型等。
- 可视化工具：数据挖掘的结果通常以可视化的方式呈现，以便更好地理解和解释数据。
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发现模式、关联和知识的过程。
它利用统计学、机器学习和人工智能等领域的技术，通过分析数据集中的隐藏信息，帮助企业和组织做出更明智的决策。
本文将对数据挖掘的基本概念、方法和应用进行综述。
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过程。
它包括数据预处理、特征选择、模型构建和模型评估等步骤。
数据预处理是对原始数据进行清洗、去噪和归一化等操作，以便后续分析。
特征选择是从大量特征中选择最相关的特征，以提高模型的准确性和效率。
模型构建是根据数据集训练出一个预测模型，可以是分类模型、回归模型或聚类模型等。
模型评估是对构建的模型进行性能评估，以确定模型的优劣。
二、数据挖掘的方法1. 分类：分类是一种将数据分为不同类别的方法。
常用的分类算法有决策树、朴素贝叶斯和支持向量机等。
分类可以应用于垃圾邮件过滤、疾病诊断和客户分类等领域。
2. 聚类：聚类是一种将数据分为相似组的方法。
常用的聚类算法有K均值、层次聚类和DBSCAN等。
聚类可以应用于市场细分、社交网络分析和图像分析等领域。
3. 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联关系的方法。
常用的关联规则挖掘算法有Apriori和FP-Growth等。
关联规则挖掘可以应用于购物篮分析、交叉销售和推荐系统等领域。
4. 预测建模：预测建模是一种根据历史数据预测未来趋势的方法。
常用的预测建模算法有线性回归、时间序列和神经网络等。
预测建模可以应用于股票预测、销售预测和天气预报等领域。
三、数据挖掘的应用1. 金融领域：数据挖掘可以应用于信用评分、风险管理和欺诈检测等方面。
通过分析客户的历史数据，可以预测其信用风险，并制定相应的策略。
2. 零售领域：数据挖掘可以应用于市场细分、推荐系统和促销策略等方面。
通过分析顾客的购买行为，可以为其提供个性化的推荐和优惠，提高客户满意度和销售额。
3. 医疗领域：数据挖掘可以应用于疾病诊断、药物研发和医疗资源优化等方面。
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发现隐藏模式、关联和知识的过程。
它结合了统计学、机器学习和数据库技术，能够帮助我们从海量数据中提取有价值的信息和洞察，并用于决策支持、市场营销、风险评估等领域。
本文将对数据挖掘的概念、方法和应用进行综述，以帮助读者全面了解数据挖掘的基本知识和应用场景。
一、数据挖掘的概念和方法1.1 数据挖掘的定义数据挖掘是一种通过自动或半自动的方式，在大规模数据集中发现模式、关联和知识的过程。
它使用统计学、机器学习和数据库技术来分析数据，从中提取有用的信息，并用于预测、分类、聚类等任务。
1.2 数据挖掘的主要任务数据挖掘的主要任务包括预测建模、分类、聚类、关联规则挖掘等。
预测建模用于预测未来事件的发生概率或数值结果；分类将数据分为不同的类别；聚类将数据分为相似的组；关联规则挖掘用于发现数据中的关联关系。
1.3 数据挖掘的方法数据挖掘的方法包括决策树、神经网络、支持向量机、聚类分析、关联规则挖掘等。
决策树是一种基于树形结构的分类模型，能够根据属性值进行决策；神经网络模拟人脑神经元的工作原理，用于模式识别和预测建模；支持向量机是一种二分类模型，通过在高维空间中找到最优超平面来进行分类；聚类分析将数据分为不同的组，每组内的数据相似度高；关联规则挖掘用于发现数据中的关联关系。
二、数据挖掘的应用场景2.1 市场营销数据挖掘在市场营销中的应用非常广泛。
通过分析客户的购买记录、浏览行为和个人信息，可以为企业提供个性化的推荐和定制服务，提高客户满意度和忠诚度。
同时，数据挖掘还可以帮助企业发现市场趋势、预测需求变化，优化产品定价和促销策略。
2.2 风险评估数据挖掘在风险评估中的应用也非常重要。
通过分析借贷记录、信用评级和个人信息，可以对借款人的信用风险进行评估，帮助金融机构做出合理的贷款决策。
此外，数据挖掘还可以用于欺诈检测、网络安全和保险欺诈等领域，提高风险控制能力。
2.3 医疗健康数据挖掘在医疗健康领域的应用也越来越广泛。
数据挖掘综述
数据挖掘综述标题：数据挖掘综述引言概述：数据挖掘作为一种从大量数据中提取有用信息的技术，已经在各个领域得到广泛应用。
本文将从数据挖掘的定义、应用领域、技术方法、工具软件和未来发展五个方面进行综述，帮助读者更好地了解数据挖掘的概念和应用。
一、数据挖掘的定义1.1 数据挖掘是指从大量数据中发现潜在的、有价值的信息和模式的过程。
1.2 数据挖掘技术主要包括数据预处理、数据挖掘模型构建、模式评估和知识表示等步骤。
1.3 数据挖掘的目标是通过分析数据来发现隐藏在其中的规律和趋势，为决策提供支持。
二、数据挖掘的应用领域2.1 金融领域：数据挖掘可以帮助银行和保险公司进行风险评估、信用评分和欺诈检测。
2.2 零售领域：数据挖掘可以帮助零售商进行市场篮分析、客户细分和商品推荐。
2.3 医疗领域：数据挖掘可以帮助医疗机构进行病例分析、疾病预测和药物疗效评估。
三、数据挖掘的技术方法3.1 分类：通过构建分类模型对数据进行分类，例如决策树、支持向量机等算法。
3.2 聚类：通过聚类分析将数据分成不同的类别，例如K均值算法、层次聚类算法等。
3.3 关联规则挖掘：通过挖掘数据集中的关联规则来发现数据之间的关联性，例如Apriori算法、FP-growth算法等。
四、数据挖掘的工具软件4.1 Weka：一个开源的数据挖掘工具，提供了各种算法和工具，适用于初学者和专业人士。
4.2 RapidMiner：一个强大的商业数据挖掘软件，拥有丰富的功能和用户友好的界面。
4.3 Python：作为一种流行的编程语言，Python也有许多数据挖掘库和工具，如scikit-learn、pandas等。
五、数据挖掘的未来发展5.1 深度学习：随着人工智能的发展，深度学习在数据挖掘领域的应用越来越广泛。
5.2 大数据：随着互联网的发展，数据量呈指数级增长，大数据技术将成为数据挖掘的重要支撑。
5.3 自动化：未来数据挖掘技术将更加智能化和自动化，减少人工干预，提高效率和准确性。
- 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)。
北京师范大学数学学院
1 数据挖掘技术的由来
1.1 网络技术的高度发展 1.2 数据爆炸但知识贫乏 1.3 支持数据挖掘技术的基础 1.4 从商业数据到商业信息的进化
1.2 数据爆炸但知识贫乏
激增的数据背后隐藏着许多重要的信息， 人们希望能够对其进行更高层次的分析， 以便更好地利用这些数据。 目前的数据库系统可以高效地实现数据 的录入、查询、统计等功能，但无法发现 数据中存在的关系和规则，无法根据现有 的数据预测未来的发展趋势。
1.3 支持数据挖掘技术的技术基础
海量数据搜集
强大的多处理器计算机
数据挖掘算法
1.4 从商业数据到商业信息的进化
进化阶段 数据搜集 (60年代) 商业问题 “过去五年中我的 总收入是多少？” 支持技术 计算机、磁带和磁盘 关系数据库 （RDBMS），结构化 查询语言（SQL）， ODBC Oracle、 Sybase、Informix、 IBM、Microsoft 联机分析处理 （OLAP）、多维数据 库、数据仓库 产品厂家 IBM,CDC 产品特点 提供历史性 的、静态的 数据信息
2 数据挖掘的定义
2.1 技术上的定义
2.2 商业角度的定义
2.3 数据挖掘与传统分析方法的区别
2.1数据挖掘在技术上的定义
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。
2.3 数据挖掘与传统分析方法的区别
数据挖掘与传统的数据分析(如查询、报表、 联机应用分析)的本质区别是数据挖掘是在 没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现 知识. 数据挖掘所得到的信息应具有先未知,有效 和可实用三个特征.
3 数据挖掘的研究历史和现状
3.1 研究历史
3.2 国内现状
数据访问 (80年代)
“在新英格兰的分 部去年三月的销售 额是多少？”
在记录级提 Oracle、Sybase、 供历史性的、 Informix、IBM、 动态数据信 Microsoft 息 在各种层次 Pilot、Comshare、 上提供回溯 Arbor、Cognos、 的、动态的 Microstrategy 数据信息
3.3 业内现状
最近，业内的一次高级技术调查将数据挖 掘和人工智能列为“未来三到五年内将对 工业产生深远影响的五大关键技术”之首， 并且还将并行处理体系和数据挖掘列为未 来五年内投资焦点的十大新兴技术前两位。
3.4 出版物及工具
有不少KDD电子出版物，其中以半月刊Knowledge Discovery Nuggets最为权威。在网上还有许多自由论坛， 如DM Email Club等。至于DMKD书籍，可以在任意一家 计算机书店找到十多本。 目前，世界上比较有影响的典型数据挖掘系统有：SAS公 司的Enterprise Miner、IBM公司的Intelligent Miner、SGI 公司的SetMiner、SPSS公司的Clementine、Sybase公司 的Warehouse Studio、RuleQuest Research公司的See5、 还有CoverStory、EXPLORA、Knowledge Discovery Workbench、DBMiner、Quest等。还可以访问 datamininglab.网站，该网站提供了许多数据挖掘系统和 工具的性能测试报告。
2.2 商业角度定义
数据挖掘是一种新的商业信息处理技术，其主要 特点是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、 转换、分析和其他模型化处理，从中提取辅助商 业决策的关键性数据。 按企业既定业务目标，对大量的企业数据进行探 索和分析，揭示隐藏的、未知的或验证已知的规 律性，并进一步将其模型化的先进有效的方法。
“在新英格兰的分 数据仓库； 部去年三月的销售 决策支持 额是多少？波士顿 (90年代) 据此可得出什么结 论？” 数据挖掘 （正在流 行） “下个月波士顿的 销售会怎么样？为 什么？”
Pilot、Lockheed、 高级算法、多处理器 提供预测性 IBM、SGI、其他 计算机、海量数据库 的信息 初创公司
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；
原始数据可以是结构化，如关系数据库中的数据； 也可以是半结构化的，如文本、图形和图像数据； 甚至是分布在网络上的异构型数据。 发现知识的方法可以是数学的，也可以是非数学 的；可以是演绎的，也可以是归纳的。 发现的知识可以被用于信息管理，查询优化，决 策支持和过程控制等，还可以用于数据自身的维 护。
3.3 业界现状 3.4 出版物及工具
3.1 研究历史
3.2 国内现状
1993年国家自然科学基金首次支持我们对该领域 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， 这些单位包括清华大学、中科院计算技术研究所、 空军第三研究所、海军装备论证中心等。其中， 北京系统工程研究所对模糊方法在知识发现中的 应用进行了较深入的研究，北京大学也在开展对 数据立方体代数的研究，华中理工大学、复旦大 学、浙江大学、中国科技大学、中科院数学研究 所、吉林大学等单位开展了对关联规则开采算法 的优化和改造；南京大学、四川联合大学和上海 交通大学等单位探讨、研究了非结构化数据的知 识发现以及Web数据挖掘。
4. 数据挖掘研究的内容
目前DMKD的主要研究内容包括：
基础理论、发现算法、数据仓库、可视 化技术、定性定量互换模型、知识表示方 法、发现知识的维护和再利用、半结构化 和非结构化数据中的知识发现以及网上数 据挖掘等。
数据挖掘所发现的知识最常见的有以下 几类：
4.1 广义知识 (Generalization) 4.2 关联知识 (Association) 4.3 分类知识(Classification & Clustering) 4.4 预测型知识(Prediction) 4.5 偏差型知识(Deviation)