数据挖掘简介
2.数据挖掘技术基础知识
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3. 现在的问题是：网络之后的下一个技术 热点是什么？
㈡ 网 络 之 后 的 下 一 个 技 术 热 点
让我们来看一些身边俯拾即是的现象： 《纽约时报》由 60 年代的 10～20 版扩张至 现在的 100～200 版，最高曾达 1572 版； 《北京青年报》也已是 16～40 版；市场营 销报已达 100 版。 然而在现实社会中，人均日阅读时间通常 为 30～45 分钟，只能浏览一份 24 版的报纸。
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以后人们却在逐渐使用数据挖掘中, 发现有 以后 许多工作可以由统计方法来完成, 并认为最好的 策略是将统计方法与数据挖掘有机的结合起来。
数 据 挖 掘 逐 渐 演 变 的 过 程 ㈥
数据仓库的发展促使数据挖掘越来越热 越来越热。 越来越热 数据仓库技术的发展与数据挖掘有着密切 的 。 。 是, 数据仓库并 为有 掘 。 多数据挖掘可 是数据挖掘的 作数据 , 中挖 的发展是促 数据挖掘越来越热的
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的 技术 的数据 数数据挖掘技术已可以马上投入使用, 因 为支持的它的基础技术已成熟，他们是： 1. 海量数据搜集
㈣ 支 持 数 据 挖 掘 技 术 的 基 础
商业数据库正以一个空前的速度增长,且数 据仓库正在广泛地应用于各行业。 2. 强大的多处理器计算机 已成熟的 行 cpu 的技术可以 越 越 的 。 3. 数据挖掘算法 ，且 10 于 的 已 成为一 的技术。 成熟，
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KDD (Knowledge discovery in database) 的 数据 数据 , 的 的过程 , 的 ,掘 的 的 , KDD 数据 的 的 程 , 过 掘的过程, 的 的 , 的 的 80 , 数据挖掘 (data mining) 的 程 , ,挖掘 的 数据挖掘的 的 , 过程 ; , , 的 ,
数据挖掘课程报告
数据挖掘课程报告一、课程简介数据挖掘是指利用计算机科学方法从大量数据中挖掘出有用的信息和知识的过程。
本课程主要介绍数据挖掘的基本概念、数据预处理、分类与聚类、关联与序列挖掘、异常检测等内容。
通过本课程的学习，不仅可以掌握数据挖掘理论知识，而且能够运用相关算法实现对大规模数据的挖掘和分析。
二、课程内容1. 数据预处理数据预处理是数据挖掘的第一步，它主要包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据归约等几个方面。
在这里，我们将介绍数据挖掘的数据预处理流程，并且演示一些数据预处理的具体操作方法。
2. 分类与聚类分类和聚类是数据挖掘的两个主要任务。
分类是将数据分成若干个类别的过程，而聚类则是把数据分成若干个相似的组。
在这个模块中，我们介绍了分类和聚类的基本概念、常用算法和具体应用场景。
3. 关联与序列挖掘关联与序列挖掘是数据挖掘的另外两个任务。
它们主要用于挖掘数据之间的相关性，并且能够发现在数据之间的因果关系和规律。
在这个模块中，我们将介绍关联与序列挖掘的基本原理，以及一些实际的案例分析。
4. 异常检测异常检测是数据挖掘的一个重要任务，它主要用于在给定的数据集中检测出异常值。
在这个模块中，我们将介绍异常检测的基本概念和常用的算法模型，以及一些实际的应用案例。
三、课程收获通过学习数据挖掘课程，我获得了以下几个方面的收获：1. 系统性的学习了数据挖掘的基本概念、算法和应用场景，掌握了常见的数据挖掘技术和方法，提高了自己的数据分析和挖掘能力。
2. 实战性的学习了数据挖掘的操作流程和方法，掌握了数据预处理、关联与序列挖掘、分类与聚类、异常检测等操作技能，能够熟练运用数据挖掘工具对实际问题进行分析和挖掘。
3. 拓展了实际应用场景的视野，在学习的过程中遇到了许多实际的数据挖掘案例，对于不同应用场景的数据挖掘方法和技术有了更加深刻的认识。
四、课程总结数据挖掘是一个非常广泛的领域，它随着数据技术的不断发展和数据的爆炸式增长，正变得越来越重要。
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。
数据挖掘的发展趋势及未来的研究方向
数据挖掘的发展趋势及未来的研究方向一、数据挖掘简介近十几年来，信息数据增长之巨大已到了令人咂舌地步，大型数据库、数据仓库被用于商业管理、政府办公、科学研究和工程开发等等。
于是，我们又面临了新的问题：如何从中及时发现有用的知识，提高信息利用率？要想使数据真正成为一个公司的资源，只有充分利用它为公司自身的业务决策和战略发展服务才行，否则大量的数据只能成为包袱，甚至垃圾。
因此，数据挖掘技术应运而生。
我们可以把数据挖掘理解为：数据挖掘就是从海量的数据（包括结构化和非结构化）中挖掘出隐含在其中的、事先不为人知的、潜在的、有用信息和知识的技术。
这些信息是可能有潜在价值的，是用户感兴趣的、可理解、可运用的，支持决策，可以为企业带来利益，或者为科学研究寻找突破口。
二、数据挖掘的功能数据挖掘综合了各个学科技术，有很多的功能，当前主要功能如下：（1）分类：按照分析对象的属性、特征，建立不同的组类来描述事物。
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。
（2）聚类：识别出分析对内在的规则，按照这些规则把对象分成若干类。
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。
（3）关联规则和序列模式的发现：关联是某种事物发生时其他事物会发生的这样一种联系。
例如：每天购买尿布的人也有可能购买啤酒，比重有多大，可以通过关联的支持度和可信度来描述。
与关联不同，序列是一种纵向的联系。
例如：今天银行调整利率，明天股市的变化。
（4）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。
（5）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。
需要注意的是：数据挖掘的各项功能不是独立存在的，在数据挖掘中互相联系，发挥作用。
数据挖掘简介与基本概念
数据挖掘简介与基本概念随着科技的发展和互联网的普及，我们生活在一个数据爆炸的时代。
海量的数据被不断产生和积累，如何从这些数据中提取有价值的信息成为了一个重要的课题。
而数据挖掘作为一种重要的数据分析技术，应运而生。
本文将介绍数据挖掘的基本概念和应用。
一、什么是数据挖掘？数据挖掘是一门通过自动或半自动的方式，从大规模数据集中发现模式、关联、规律和趋势的过程。
它是一种将统计学、机器学习和数据库技术相结合的跨学科领域。
数据挖掘的目标是通过对数据进行分析和建模，发现隐藏在数据中的知识和信息，以支持决策和预测。
二、数据挖掘的基本概念1. 数据预处理数据预处理是数据挖掘的第一步，它包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等过程。
数据清洗是指对数据中的噪声、异常值和缺失值进行处理，以保证数据的质量和完整性。
数据集成是将多个数据源中的数据合并成一个一致的数据集。
数据转换是将数据从一个形式转换为另一个形式，以适应数据挖掘算法的需求。
数据规约是通过选择、抽样或聚集等方法，减少数据集的规模，降低计算复杂度。
2. 数据挖掘算法数据挖掘算法是实现数据挖掘目标的关键。
常见的数据挖掘算法包括分类算法、聚类算法、关联规则挖掘算法和异常检测算法等。
分类算法用于将数据集中的样本划分为不同的类别，如决策树、朴素贝叶斯和支持向量机等。
聚类算法将数据集中的样本划分为不同的簇，如K均值和层次聚类等。
关联规则挖掘算法用于发现数据集中的项集之间的关联关系，如Apriori算法和FP-growth算法等。
异常检测算法用于发现数据集中的异常样本，如LOF算法和孤立森林算法等。
3. 模型评估与选择模型评估与选择是数据挖掘的重要环节。
它通过使用一些评估指标，如准确率、召回率和F1值等，对挖掘模型的性能进行评估。
同时，还需要考虑模型的复杂度、可解释性和适应性等因素，选择最合适的模型。
三、数据挖掘的应用数据挖掘在各个领域都有广泛的应用。
以下是几个典型的应用领域：1. 金融领域数据挖掘在金融领域中被广泛应用于信用评估、风险管理和欺诈检测等方面。
数据挖掘简介
生物信息或基因数据挖掘
生物信息或基因数据挖掘则完全属于另外一个领域，在商业上很 难讲有多大的价值，但对于人类却受益非浅。例如，基因的组合 千变万化，得某种病的人的基因和正常人的基因到底差别多大?能 否找出其中不同的地方，进而对其不同之处加以改变，使之成为 正常基因?这都需要数据挖掘技术的支持。
海量数据搜索，对巨大量数据的快速访问;
数ining)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。
寸和创建时间等; 人工实现则极为费时、费力; 自动实现则往往结果不理想。
基于内容的检索系统 支持基于图像内容的检索，例如颜色、质地、形状、对象及小波
变换
数据挖掘与其它学科的关系
数据挖掘与传统数据分析的区别
数据挖掘的数据源与以前相比有显著的改变; 数据是海量的; 数据有噪声; 数据可能是非结构化的;
传统的数据分析方法基于假设驱动的:一般都是先给出一个假设然 后通过数据验证
数据挖掘在一定意义上是基于发现驱动的:模式都是通过大量的搜 索工作从数据中自动提取出来。即数据挖掘是要发现那些不能靠 直觉发现的信息或知识，甚至是违背直觉的信息或知识，挖掘出 的信息越是出乎意料，就可能越有价值。
此外，大部分模式是用数学手段描述的表达式，很难被人理解， 还需要将其解释成可理解的方式以呈现给用户。
未来应用领域
网站的数据挖掘(Web site data mining) 生物信息或基因的数据挖掘 文本挖掘(Textual mining) 多媒体挖掘
数据挖掘概述
7.1 数据挖掘简介
数据挖掘技术 当前国际上数据库、信息管理及决策领域的前沿 研究方向 引起学术界和工业界的广泛关注
7.1 数据挖掘简介
简单地说，数据挖掘是从大量数据中提取或“挖 掘”知识的过程。通过数据挖掘，有价值的知识、 规则或高层次的信息就可以从数据库或相关数据 集合中抽取出来，并从不同的角度显示，从而使 大型数据库和数据仓库成为一个丰富可靠的数据 资源，为决策服务。
常用的优化方法有爬山（Hill-Climing）、最陡峭下降 （Steepest-Descend）、期望最大化（ExpectationMaximization, EM）等。常用的搜索方法有贪婪搜索、分支 界定法、宽度（深度）优先遍历等。
7.2.5 搜索和优化方法
传统的统计和机器学习算法都假定数据是可以全部放入内存的， 所以不太关心数据管理技术。对于数据挖掘工作者来说， GB甚至TB数量级的数据是常见的。海量数据，应该设计有 效的数据组织和索引技术，或者通过采样、近似等手段， 来减少数据的扫描次数，从而提高数据挖掘算法的效率。
7.1.6 数据挖掘的应用
1．金融业 对帐户进行信用等级的评估
从已有的数据中分析得到信用评估的规则或标 准，即得到“满足什么样条件的帐户属于哪一 类信用等级”，并将得到的规则或评估标准应 用到对新的帐户的信用评估，这是一个获取知 识并应用知识的过程。
7.1.6 数据挖掘的应用
对庞大的数据进行主成分分析，剔除无关的甚至是错 误的、相互矛盾的数据“杂质”
1 9 9 1 年 到 1 9 9 4 年 每 年 举 行 一 次 Workshop on Knowledge Discovery in Database
1995年开始举行每年一届的KDD国际会议 AAAI和IJCAI这两大AI系统会议均开设了KDD专题
《数据挖掘》课程简介
课程学习目标
了解数据挖掘的重要性与国内外的发展状况 及未来发展方向； 掌握数据挖掘的一些基本概念、算法、原理 及相关技术； 能熟练地运用数据挖掘技术及工具解决实际 应用问题； 为研究选题打下基础。
Hale Waihona Puke 课程内容与学时安排(36学时)
第1章 第2章 第3章 第4章 第5章 第6章 第7章 第8章
考核方式
期末开卷考试（笔试）
期末总成绩=期末考试成绩（60%）+平时成绩 （40%）。
平时成绩主要包括平时出勤（ 20% ）和作业 （20%）。
数据挖掘概述（6学时） 数据仓库与OLAP技术概述 （3学时） 数据预处理 （3学时） 概念描述：特征化与比较（3学时） 大型数据库中的关联规则的挖掘（6学时） 分类与预测（6学时） 聚类分析（6学时） 数据挖掘发展趋势（3学时）
教材及参考资料
教材： （加）韩家炜，堪博 著，范明，孟小峰 译.数据挖掘概念与技术 （原书第2版).机械工业出版社,2007. 参考教材： [1]毛国君.数据挖掘原理与算法（第二版.清华大学出版社,2007 [2] 纪希禹.数据挖掘技术应用实例.机械工业出版社,2009 [3]邓纳姆（Dunham，M.H.） 著；郭崇慧，田凤占，靳晓明 等译. 数据挖掘教程——世界著名计算机教材精选.清华大学出版社,2005 [4]（美）唐（Tang，Z.H.），（美）麦克雷南（MaccLennan， J.） 著，邝祝芳，焦贤龙，高升 译. 数据挖掘原理与应用： SQL Server 2005数据库,2007 [5]王欣.SQL Server 2005 数据挖掘实例分析.水利水电出版 社,2008 [6]朱德利. SQL Server2005数据挖掘与商业智能完全解决方案 .电子工业出版社，2007
数据挖掘：简介及答疑
数据挖掘什么是数据挖掘（概念）？P3答：数据挖掘是指从大量数据中提取或“挖掘”知识；广义上讲数据挖掘是从存放在数据库、数据仓库或其它信息库中的大量数据中发现有趣知识的过程。
什么是知识发现（KDD）？知识发现的步骤。
答：知识发现是所谓"数据挖掘"的一种更广义的说法，知识发现是从数据集中识别出有效的、新颖的、潜在有用的，以及最终可理解的模式的非平凡过程。
其步骤如下：1)数据清理2)数据集成3)数据选择4)数据变换5)数据挖掘6)数据评估7)知识表现数据仓库，数据集市的概念及其区别。
P8答：数据仓库是一个从多个数据源收集的信息储存库，存放在一个一致的模式下，并且通常驻留在单个站点，数据仓库是通过数据清理、数据变换、数据集成、数据装入和定期数据刷新过程来构造。
数据集市(Data Mart) ，也叫数据市场，是一个从操作的数据和其他的为某个特殊的专业人员团体服务的数据源中收集数据的仓库。
数据仓库收集了跨部门的整个组织的主题信息，因此它是企业范围的；另一方面，数据集市是数据仓库的一个部门子集，它聚焦在选定的主题上，是部门范围的。
数据挖掘系统与数据库系统或数据仓库系统的集成方式（四种）及其优缺点。
P22数据挖掘（DM）系统设计的一个关键问题是如何将DM系统与数据库（DB）系统和/或数据仓库（DW）系统集成或耦合。
. 不耦合（no coupling）：不耦合意味着DM系统不利用DB或DW系统的任何功能。
它可能由特定的数据源（如文件系统）提取数据，使用某些数据挖掘算法处理数据，然后再将挖掘结果存放到另一个文件中。
尽管这种系统简单，但有不少缺点。
首先，DB系统在存储、组织、访问和处理数据方面提供了很大的灵活性和有效性。
不使用DB/DW系统，DM系统可能要花大量的时间查找、收集、清理和变换数据。
在DB和/或DW系统中，数据多半被很好地组织、索引、清理、集成或统一，使得找出任务相关的、高质量的数据成为一项容易的任务。
数据挖掘技术简介
1. 引言数据挖掘(Data Mining)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。
随着信息技术的高速发展，人们积累的数据量急剧增长，动辄以TB计，如何从海量的数据中提取有用的知识成为当务之急。
数据挖掘就是为顺应这种需要应运而生发展起来的数据处理技术。
是知识发现(Knowledge Discovery in Database)的关键步骤。
2. 数据挖掘的任务数据挖掘的任务主要是关联分析、聚类分析、分类、预测、时序模式和偏差分析等。
⑴关联分析(association analysis)关联规则挖掘是由Rakesh Apwal等人首先提出的。
两个或两个以上变量的取值之间存在某种规律性，就称为关联。
数据关联是数据库中存在的一类重要的、可被发现的知识。
关联分为简单关联、时序关联和因果关联。
关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网。
一般用支持度和可信度两个阀值来度量关联规则的相关性，还不断引入兴趣度、相关性等参数，使得所挖掘的规则更符合需求。
⑵聚类分析(clustering)聚类是把数据按照相似性归纳成若干类别，同一类中的数据彼此相似，不同类中的数据相异。
聚类分析可以建立宏观的概念，发现数据的分布模式，以及可能的数据属性之间的相互关系。
⑶分类(classification)分类就是找出一个类别的概念描述，它代表了这类数据的整体信息，即该类的内涵描述，并用这种描述来构造模型，一般用规则或决策树模式表示。
分类是利用训练数据集通过一定的算法而求得分类规则。
分类可被用于规则描述和预测。
⑷预测(predication)预测是利用历史数据找出变化规律，建立模型，并由此模型对未来数据的种类及特征进行预测。
预测关心的是精度和不确定性，通常用预测方差来度量。
⑸时序模式(time-series pattern)时序模式是指通过时间序列搜索出的重复发生概率较高的模式。
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指从大量数据中发现潜在的、先前未知的，且实际上有用的信息的过程。
本课程旨在帮助学生掌握数据挖掘的基本概念、技术和工具，培养学生分析和处理大数据的能力，为他们未来的职业发展打下坚实基础。
二、教学目标1. 理解数据挖掘的基本概念和原理；2. 掌握数据挖掘的常用算法和工具；3. 能够运用数据挖掘技术解决实际问题；4. 培养学生的数据分析和挖掘能力，提高其在职场上的竞争力。
三、教学内容1. 数据挖掘概述- 数据挖掘的定义和分类- 数据挖掘的应用领域和重要性2. 数据预处理- 数据清洗- 数据集成- 数据转换- 数据规约3. 数据挖掘算法- 分类算法：决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等- 聚类算法：K-means、DBSCAN、层次聚类等- 关联规则挖掘：Apriori算法、FP-Growth算法等4. 模型评估- 准确率、召回率、F1值等评价指标- 交叉验证、ROC曲线等评估方法5. 实战项目- 基于真实数据集进行数据挖掘实践- 学生小组合作完成数据挖掘项目，并撰写报告四、教学方法1. 理论讲解：老师通过课堂讲解和案例分析，介绍数据挖掘的相关知识和算法；2. 实践操作：学生通过实际操作软件工具，进行数据挖掘算法的实现和调试；3. 课外作业：学生需要完成课后作业，巩固所学知识，培养独立分析和解决问题的能力；4. 项目实践：学生以小组形式参与项目实践，锻炼团队协作和沟通能力；5. 期末考核：学生需要进行期末考试或提交项目报告，检验所学知识和技能。
五、教学资源1. 教材：《数据挖掘导论》2. 软件：R、Python、Weka等数据挖掘工具3. 数据集：UCI机器学习数据集、Kaggle等公开数据集资源六、考核要求1. 平时成绩占比：30%2. 期中考试占比：20%3. 期末项目占比：30%4. 课堂表现和作业占比：20%七、教学评价通过学生的理论学习、实际操作、项目实践和考核成绩，全面评估学生对数据挖掘知识和技能的掌握程度，为学生未来的学习和工作提供有力支持。
什么是数据挖掘
什么是数据挖掘数据挖掘(Data Mining)，又称为数据库中的知识发现(Knowledge Discovery in Database, KDD)，就是从大量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程，简单的说，数据挖掘就是从大量数据中提取或“挖掘”知识。
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。
虽然这些任务是重要的，可能涉及使用复杂的算法和数据结构，但是它们主要依赖传统的计算机科学技术和数据的明显特征来创建索引结构，从而有效地组织和检索信息。
尽管如此，数据挖掘技术也已用来增强信息检索系统的能力。
数据挖掘的起源为迎接前一节中的这些挑战，来自不同学科的研究者汇集到一起，开始着手开发可以处理不同数据类型的更有效的、可伸缩的工具。
这些工作建立在研究者先前使用的方法学和算法之上，在数据挖掘领域达到高潮。
特别地，数据挖掘利用了来自如下一些领域的思想：(1) 来自统计学的抽样、估计和假设检验，(2) 人工智能、模式识别和机器学习的搜索算法、建模技术和学习理论。
数据挖掘也迅速地接纳了来自其他领域的思想，这些领域包括最优化、进化计算、信息论、信号处理、可视化和信息检索。
一些其他领域也起到重要的支撑作用。
特别地，需要数据库系统提供有效的存储、索引和查询处理支持。
源于高性能（并行）计算的技术在处理海量数据集方面常常是重要的。
分布式技术也能帮助处理海量数据，并且当数据不能集中到一起处理时更是至关重要。
数据挖掘能做什么1)数据挖掘能做以下六种不同事情（分析方法）：·分类（Classification）·估值（Estimation）·预言（Prediction）·相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）·聚集（Clustering）·描述和可视化（Des cription and Visualization）·复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)2)数据挖掘分类以上六种数据挖掘的分析方法可以分为两类：直接数据挖掘；间接数据挖掘·直接数据挖掘目标是利用可用的数据建立一个模型，这个模型对剩余的数据，对一个特定的变量（可以理解成数据库中表的属性，即列）进行描述。
数据挖掘在银行和金融业务中的应用
通过数据挖掘技术，投资者可以更好地把握市场 趋势和风险，做出更加明智的投资决策。
详细描述
股票价格预测是指通过对历史数据和实时数据的 分析，预测未来股票价格的走势。数据挖掘技术 可以通过回归分析、支持向量机、神经网络等算 法，对股票价格进行预测和分析。
详细描述
例如，投资者可以通过对历史数据的分析，发现 股票价格变化的规律和趋势，同时还可以通过实 时数据分析，及时掌握市场动态和风险情况，做 出更加及时和准确的投资决策。
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数据挖掘在银行中的应用
信贷风险评估
总结词
通过数据挖掘技术，银行可以更准确地评估借款人的信 贷风险，从而做出更明智的贷款决策。
详细描述
数据挖掘技术可以通过分析借款人的历史信用记录、财 务状况和其他相关数据，预测借款人未来还款的可能性 ，帮助银行制定更加科学、合理的信贷政策。
客户细分与个性化服务
• 总结词：通过数据挖掘技术，保险公司可以更好地了解市场情况和风险水平， 制定更加科学和合理的定价策略。
• 详细描述：例如，保险公司可以通过对历史数据的分析，发现不同风险水平和 赔付情况的规律和趋势，同时还可以通过实时数据分析，及时掌握市场动态和 风险情况，制定更加科学和合理的定价策略。同时针对不同风险的被保险人可 以制定不同的理赔策略以提高公司的风险管理水平。
和可靠性。
数据挖掘的技术
聚类分析
将数据分成若干个组或簇 ，同一簇内的数据相似度 高，不同簇间的数据相似 度低。
决策树
一种常用的分类方法，通 过构建决策树模型，对数 据进行分类和预测。
关联规则
发现数据间的关联和相互 影响关系，揭示潜在的消 费行为模式。
时间序列分析
分析时间序列数据，预测 未来趋势和变化。
数据挖掘技术在金融业中的应用
数据挖掘技术在金融业中的应用随着科技的发展，人们所接触的数据量愈加庞大，如何从中挖掘出有用的信息就成为了各行各业所面临的共同难题。
而在金融业中，数据的重要性更是不言而喻。
这时，数据挖掘技术的出现，为人们的分析和决策提供了新的工具。
一、数据挖掘技术简介数据挖掘技术，也称为知识发现和数据挖掘，是一种应用于数据处理领域的技术。
它通过从大量数据中提取出有价值的信息，帮助用户发现未知的知识，并从中得到有关规律、趋势、异常、模式等有用的信息。
数据挖掘的技术手段主要包括分类、聚类、关联分析、时间序列分析等，这些手段可为金融业的决策制定提供依据，为风险控制、市场营销、客户管理和投资分析等领域提供支持。
二、金融业中的数据挖掘应用（一）风险控制在金融业中，风险控制一直都是一项非常重要的工作，而数据挖掘技术的出现，为风险控制提供了新的思路和方法。
利用数据挖掘技术，金融机构可以从历史数据中发掘出与风险关联度更高的特征，并通过对这些特征的分析来构建预测模型，以此预测风险的发生概率，并采取相应的风险控制措施。
例如，互联网金融行业常用的风控模型——"评分卡"就是典型的数据挖掘技术应用之一。
这种模型通过对客户个人信息、财务状况和历史信用记录等因素的分析，为客户评定信用等级，从而用于贷款风险的评估。
（二）市场营销数据挖掘技术的另一个主要应用领域就是市场营销。
在金融行业中，市场分析和客户推广是非常重要的环节。
通过将数据挖掘技术应用到市场营销中，金融机构可以发掘出目标客户的属性和需求，为针对性的营销提供依据。
例如，一些银行通过对客户贷款、存款以及银行卡使用等行为数据的挖掘，可以发掘出客户经常使用的金融产品种类，以此为基础进行个性化推广，提高市场营销的效率。
（三）客户管理在金融行业中，客户管理也是必不可少的环节。
通过数据挖掘技术的应用，金融机构可以发现客户之间的联系、偏好等方面的信息，从而提高客户满意度和忠诚度。
同时，也有利于金融机构发掘潜在客户，从而进一步扩大客户群。
数据挖掘算法简介
数据挖掘算法简介数据挖掘算法是一种用于发现和提取大规模数据中有用模式和知识的技术。
它是从海量数据中分析出隐藏的信息，以帮助决策和解决问题的方法。
本文将简要介绍几种常见的数据挖掘算法。
一、关联规则算法关联规则算法用于发现数据集中的项集之间的关系。
其中最经典的算法是Apriori算法。
Apriori算法通过寻找频繁项集来建立关联规则。
频繁项集是指在数据集中经常同时出现的物品集合。
通过挖掘频繁项集，可以找到常见的交易模式或者用户购买行为，从而进行个性化推荐、市场篮子分析等。
二、分类算法分类算法用于将数据集中的实例划分到已知分类标签中的某一类别。
常见的分类算法包括决策树、朴素贝叶斯和支持向量机等。
决策树算法通过构建树形分类模型来实现分类任务，每个节点代表一个特征属性，每个分支代表该属性的取值。
朴素贝叶斯算法基于贝叶斯定理来估计分类概率，并通过选择概率最高的类别进行分类。
支持向量机算法通过构建最优超平面来实现数据的二分类任务。
三、聚类算法聚类算法用于将数据集中的实例划分为不同的类别，使得同一类别内的实例相似度高，类别间的相似度低。
其中最常用的算法是K均值算法。
K均值算法将数据集划分为K个簇，每个簇具有相似特征。
通过迭代的方式，不断优化簇的中心点，直到达到聚类效果最优。
四、回归算法回归算法用于建立输入特征与输出值之间的关系模型。
常用的回归算法包括线性回归、岭回归和逻辑回归等。
线性回归通过线性方程来建立输入特征和输出值之间的关系。
岭回归通过加入正则化参数来避免模型过拟合的问题。
逻辑回归则用于二分类或多分类任务，通过逻辑函数来建立输入特征和输出值之间的关系。
五、时序模型算法时序模型算法用于处理时间序列数据，其中最常用的算法是ARIMA和LSTM。
ARIMA算法基于时间序列的平稳性和自相关性进行建模，能够预测未来一段时间内的数值变化趋势。
LSTM（长短期记忆）模型是一种循环神经网络，能够捕捉时间序列数据中的长期依赖关系，适用于语音识别、自然语言处理等任务。
数据挖掘系统说明书
数据挖掘系统说明书1. 简介数据挖掘系统是一种用于从大量数据中提取有用信息的技术，通过运用统计学、人工智能和机器学习等方法，挖掘数据中的潜在模式、规律和趋势。
本文旨在向用户介绍我们开发的数据挖掘系统的功能和使用方法，帮助用户快速上手并充分利用系统的潜力。
2. 系统功能我们的数据挖掘系统具备以下主要功能：2.1 数据预处理数据预处理是数据挖掘的第一步，系统提供了数据清洗、去重、缺失值处理和数据变换等功能，以确保数据的质量和准确性，为后续的挖掘工作做好准备。
2.2 特征选择特征选择是从原始数据中选择最相关和最具有代表性的特征，以减少维度和噪声，提高模型的准确性和效率。
系统提供了多种特征选择算法和指标，用户可以根据需求进行选择与应用。
2.3 数据聚类数据聚类是将数据集划分为多个组或簇的过程，使得同一组内的数据相似度较高，不同组之间的数据差异较大。
系统支持常见的聚类算法，如K-means和层次聚类，用户可以根据数据特点选择适合的算法进行聚类分析。
2.4 数据分类数据分类是将数据划分为不同类别或标签的过程，通过已知类别的数据训练模型，然后用模型预测未知数据的类别。
系统提供了多种分类算法，如决策树、支持向量机和朴素贝叶斯等，用户可以根据任务需求选择合适的算法进行分类分析。
2.5 关联规则挖掘关联规则挖掘通过发现数据中的频繁项集和关联规则，揭示数据中隐藏的相关关系和规律。
系统提供了Apriori算法和FP-Growth算法等常用关联规则挖掘算法，用户可以根据数据特点选择合适的算法进行关联规则挖掘。
3. 系统使用方法为了使用户能够轻松使用我们的数据挖掘系统，我们提供了以下使用方法：3.1 数据导入用户可以将原始数据以CSV、Excel等格式导入系统，也可以通过数据库连接将数据导入系统。
系统能够自动识别数据的类型和属性，并进行数据预处理。
3.2 挖掘任务设置用户可以根据自己的需求，在系统中选择需要进行的挖掘任务，如数据聚类、数据分类或关联规则挖掘。
数据挖掘技术在金融欺诈检测中的实际应用案例
数据挖掘技术在金融欺诈检测中的实际应用案例在金融领域，欺诈行为是一项严重的问题，它不仅给金融机构和消费者带来损失，而且对整个金融系统的稳定性产生了潜在威胁。
为了应对日益复杂的欺诈手段，金融机构逐渐采用数据挖掘技术来提高欺诈检测的效果和效率。
本文将介绍数据挖掘技术在金融欺诈检测中的实际应用案例。
一、数据挖掘技术简介数据挖掘是从大规模数据集中自动发现隐藏的模式、关系或规律的过程。
它结合了机器学习、统计学和数据库技术，通过构建模型和分析数据，发现有价值的结果。
在金融欺诈检测中，数据挖掘技术可以帮助金融机构从大规模的交易数据中发现异常模式和可疑行为。
二、实际应用案例1. 信用卡欺诈检测信用卡欺诈是金融机构面临的严重问题之一。
通过分析历史交易数据，金融机构可以建立信用卡交易的正常模式，并利用数据挖掘技术来检测异常交易和欺诈行为。
例如，通过对交易金额、交易地点、交易时间和交易频率等特征进行分析，可以建立一个基于规则或模型的欺诈检测系统。
当系统检测到异常交易时，可以及时触发警报，以减少金融机构和持卡人的损失。
2. 洗钱行为检测洗钱是一种将非法资金转化为合法资金的手段，对金融体系的稳定和安全带来了严重威胁。
数据挖掘技术可以帮助金融机构挖掘出洗钱行为的模式，从而及时识别和阻止洗钱活动。
通过分析大量的交易数据和客户行为，可以建立一个洗钱检测模型。
该模型可以通过分析交易金额、交易路径、客户关系等特征，找到异常模式，并输出警报给风险控制团队。
3. 保险欺诈检测保险欺诈是指故意逃避责任或虚报损失的行为，对保险公司造成了重大损失。
数据挖掘技术可以帮助保险公司分析保险理赔数据，发现虚假或欺诈性的理赔行为。
通过构建一个欺诈检测模型，可以根据客户的历史理赔记录、个人信息和其他相关数据，自动计算出理赔的风险得分，并识别出可疑的理赔行为。
这有助于及时发现欺诈行为，并采取相应的措施。
4. 股票市场欺诈检测股票市场是欺诈行为的重要场所之一。
数据挖掘与分析
数据挖掘与分析一、简介数据挖掘与分析是一种通过应用统计学、机器学习和数据库技术来发现并提取出隐藏在大规模数据集中的有用信息的过程。
它可以帮助企业和组织了解他们的数据，发现隐藏的模式和关联，并用于决策制定和预测分析等领域。
本文将介绍数据挖掘与分析的基本概念、方法和应用。
二、基本概念1. 数据挖掘：数据挖掘是指从大量数据中自动发现模式、关联、异常和趋势的过程。
它包括数据预处理、特征选择、模型构建和模型评估等步骤。
2. 数据集：数据集是指用于进行数据挖掘和分析的数据的集合。
数据集可以包含结构化数据（如数据库表格）和非结构化数据（如文本、图像和音频等）。
3. 特征：特征是指用于描述数据对象的属性或属性组合。
在数据挖掘中，选择合适的特征对于建立准确的模型非常重要。
4. 模型：模型是通过数据挖掘算法从数据集中学习得到的。
模型可以用于预测、分类、聚类和关联规则挖掘等任务。
三、数据挖掘方法1. 分类：分类是指根据已有的数据对象的属性和标签，构建一个能够对新的数据对象进行分类的模型。
常用的分类算法有决策树、朴素贝叶斯和支持向量机等。
2. 聚类：聚类是指根据数据对象之间的相似性将它们分组到不同的类别中。
聚类算法可以帮助我们发现数据集中的隐藏模式和群组结构。
3. 关联规则挖掘：关联规则挖掘是指从数据集中发现项集之间的关联关系。
它可以用于市场篮子分析、推荐系统和交叉销售等领域。
4. 预测分析：预测分析是指根据已有的数据对象的属性和标签，构建一个能够对未来数据对象进行预测的模型。
预测分析可以用于销售预测、股票预测和疾病预测等。
四、数据挖掘应用1. 金融领域：数据挖掘可以用于信用评估、风险管理和欺诈检测等。
通过分析客户的交易记录和行为模式，可以预测客户的信用风险和欺诈风险。
2. 市场营销：数据挖掘可以用于市场细分、客户关系管理和个性化推荐等。
通过分析客户的购买历史和偏好，可以为客户提供个性化的产品推荐和优惠券。
3. 医疗保健：数据挖掘可以用于疾病预测、药物发现和患者管理等。
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数据挖掘综述数据挖掘综述摘要：数据挖掘是一项较新的数据库技术，它基于由日常积累的大量数据所构成的数据库，从中发现潜在的、有价值的信息——称为知识，用于支持决策。
数据挖掘是一项数据库应用技术，本文首先对数据挖掘进行概述，阐明数据挖掘产生的背景，数据挖掘的步骤和基本技术是什么，然后介绍数据挖掘的算法和主要应用领域、国内外发展现状以及发展趋势。
关键词：数据挖掘，算法，数据库ABSTRACT：Data mining is a relatively new database technology, it is based on database, which is constituted by a large number of data coming from daily accumulation, and find potential, valuable information - called knowledge from it, used to support decision-making. Data mining is a database application technology, this article first outlines, expounds the background of data mining , the steps and basic technology, then data mining algorithm and main application fields, the domestic and foreign development status and development trend.KEY WORDS: data mining ,algorithm, database数据挖掘产生的背景上世纪九十年代．随着数据库系统的广泛应用和网络技术的高速发展，数据库技术也进入一个全新的阶段，即从过去仅管理一些简单数据发展到管理由各种计算机所产生的图形、图像、音频、视频、电子档案、Web页面等多种类型的复杂数据，并且数据量也越来越大。
在给我们提供丰富信息的同时，也体现出明显的海量信息特征。
信息爆炸时代．海量信息给人们带来许多负面影响，最主要的就是有效信息难以提炼。
过多无用的信息必然会产生信息距离(the Distance of Information-state Transition，信息状态转移距离，是对一个事物信息状态转移所遇到障碍的测度。
简称DIST或DIT)和有用知识的丢失。
这也就是约翰·内斯伯特(John Nalsbert)称为的“信息丰富而知识贫乏”窘境。
因此，人们迫切希望能对海量数据进行深入分析，发现并提取隐藏在其中的信息．以更好地利用这些数据。
但仅以数据库系统的录入、查询、统计等功能，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。
更缺乏挖掘数据背后隐藏知识的手段。
正是在这样的条件下，数据挖掘技术应运而生。
数据挖掘的步骤在实施数据挖掘之前，先制定采取什么样的步骤，每一步都做什么，达到什么样的目标是必要的，有了好的计划才能保证数据挖掘有条不紊的实施并取得成功。
很多软件供应商和数据挖掘顾问公司投提供了一些数据挖掘过程模型，来指导他们的用户一步步的进行数据挖掘工作。
比如SPSS公司的5A和SAS公司的SEMMA。
数据挖掘过程模型步骤主要包括：1定义商业问题；2建立数据挖掘模型；3分析数据；4准备数据；5建立模型；6评价模型；7实施。
1定义商业问题。
在开始知识发现之前最先的同时也是最重要的要求就是了解数据和业务问题。
必须要对目标有一个清晰明确的定义，即决定到底想干什么。
比如想提高电子信箱的利用率时，想做的可能是“提高用户使用率”，也可能是“提高一次用户使用的价值”，要解决这两个问题而建立的模型几乎是完全不同的，必须做出决定。
2.建立数据挖掘库。
建立数据挖掘库包括以下几个步骤：a数据收集；b数据描述；c选择；d数据质量评估和数据清理；e合并与整合；f构建元数据；g加载数据挖掘库；h维护数据挖掘库；3.分析数据。
分析的目的是找到对预测输出影响最大的数据字段，和决定是否需要定义导出字段。
如果数据集包含成百上千的字段，那么浏览分析这些数据将是一件非常耗时和累人的事情，这时需要选择一个具有好的界面和功能强大的工具软件来协助你完成这些事情。
4.准备数据。
这是建立模型之前的最后一步数据准备工作。
可以把此步骤分为4个部分：a.选择变量。
b.选择记录。
c.创建新变量。
d.转换变量。
5.建立模型。
建立模型是一个反复的过程。
需要仔细考察不同的模型以判断哪个模型对面对的商业问题最有用。
先用一部分数据建立模型，然后再用剩下的数据来测试和验证这个得到的模型。
有时还有第三个数据集，称为验证集，因为测试集可能受模型的特性的影响，这时需要一个独立的数据集来验证模型的准确性。
训练和测试数据挖掘模型需要把数据至少分成两个部分：一个用于模型训练，另一个用于模型测试。
6.评价和解释。
模型建立好之后，必须评价得到结果、解释模型的价值。
从测试集中得到的准确率只对用于建立模型的数据有意义。
在实际应用中，需要进一步了解错误的类型和由此带来的相关费用的多少。
经验证有效的模型并不一定是正确的模型。
造成这一点的直接原因就是模型建立中隐含的各种假定。
因此直接在现实世界中测试模型很重要。
先在小范围内应用，取得测试数据，觉得满意之后再向大范围推广。
7.实施。
模型建立并经验证之后，可以有两种主要的使用方法。
第一种是提供给分析人员做参考；另一种是把此模型应用到不同的数据集上。
因为事物在不断发展变化，很可能过一段时间之后，模型就不再起作用。
销售人员都知道，人们的购买方式随着社会的发展而变化。
因此随着使用时间的增加，要不断的对模型做重新测试，有时甚者需要重新建立模型。
数据挖掘的基本技术一、预言型数据挖掘1分类分类要解决的问题是为一个事件或对象归类。
在使用上，既可以用此模型分析已有的数据，也可以用它来预测未来的数据。
例如，用分类来预测哪些客户最倾向于对电子信箱的销售做出回应，又有哪些客户可能会换他的手机服务提供商，或在医疗领域当遇到一个病例时用分类来判断一下从哪些药品着手比较好。
2回归回归是通过具有已知值的变量来预测其他变量的值。
在最简单的情况下，回归采用的是象线性回归这样的标准统计技术。
但在大多数现实世界中的问题是不能用简单的线性回归所能预测的。
为此人们又发明了许多新的手段来试图解决这个问题，如逻辑回归、决策树、神经网络等3时间序列时间序列是用变量过去的值来预测未来的值。
与回归一样，也是用已知的值来预测未来的值，只不过这些值的区别是变量所处时间的不同。
时间序列采用的方法一般是在连续的时间流中截取一个时间窗口（一个时间段），窗口内的数据作为一个数据单元，然后让这个时间窗口在时间流上滑动，以获得建立模型所需要的训练集。
二、描述型数据挖掘图形和可视化工具在数据准备阶段尤其重要，它能使人们快速直观的分析数据，而不只是枯燥乏味的文本和数字。
我们不仅要看到整个森林，还要拉近每一棵树来察看细节。
在图形模式下人们很容易找到数据中可能存在的模式、关系、异常等，直接看数字则很难1聚类聚类是把整个数据库分成不同的类，类与类之间差别要很明显，而同一个类之间的数据则尽量相似。
与分类不同，在开始聚类之前我们不知道要把数据分成几组，也不知道怎么分。
因此在聚类之后要有一个对专业很熟悉的人来解释分类的意义。
2关联分析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，比如在一次购买活动中所买不同商品的相关性。
序列模式与此类似，他寻找的是事件之间时间上的相关性。
数据挖掘的算法数据挖掘的核心是为数据建立模型的过程。
所有的数据挖掘产品都有这个建模过程，不同的是它们构造模型的方式互不相同。
进行数据挖掘时可采用许多不同的算法。
决策树是一种经常要用到的技术，可以用于分析数据，同样也可以用来作预测。
常用的算法有CHAID、CART、ID3和C4.5。
决策树方法很直观，这是它的最大优点，缺点是随着数据复杂性的提高，分支数增多，管理起来很困难。
ANGOSS公司的KnowedgeSEEKER产品采用了混合算法的决策树。
神经网络近来越来越受到人们的关注，因为它为解决大复杂度问题提供了一种相对来说比较有效的简单方法。
神经网络常用于两类问题：分类和回归。
它的最大优点是它能精确地对复杂问题进行预测。
神经网络的缺点是网络模型是个黑盒子，预测值难于理解；神经网络有过拟合的现象。
IBM、SAS、SPSS、HNC、ANGOSS等公司是这个产品的供应者。
遗传算法是一种基于进化过程的组合优化方法。
它的基本思想是随着时间的更替，只有最适合的物种才得以进化。
遗传算法能够解决其它技术难以解决的问题，然而，它也是一种最难于理解和最开放的方法。
遗传算法通常与神经网络结合使用。
采用上述技术的某些专门的分析工具已经发展了大约十年的历史，不过这些工具所面对的数据量通常较小。
而现在这些技术已经被直接集成到许多大型的工业标准的数据仓库和联机分析系统中去了。
数据挖掘的应用目前数据挖掘的典型应用领域包括：⑴市场分析和预测；如英国BBC广播公司进行的收视率调查、大型超市销售分析与预测、销售渠道与价格分析等；⑵工业生产：主要用于发现最佳生产过程；⑶金融；采用统计回归式神经网络构造预测模型，如自动投资系统(Aummated Investor)、可预测最佳投资时机；⑷科学研究；贝克(Bacon)对于天文定理的发现、地震发现者(Quake finder)用于分析地壳的构造活动等；⑸WEB数据挖掘；站点访问模式分析、网页内容自动分类、聚类等；⑹工程诊断。
数据挖掘作为一种新的知识发现手段，还引起了工程诊断领域的重视，许多国家和研究机构都在监测诊断项目中加入了对数据挖掘的研究。
数据挖掘的国内外发展概况目前国外市场份额较大的有IBM公司的IntelligentMiner、SAS公司的EnterpriseMiner、SPSS公司的Clementine、Insightful公司的Insightful Miner等。
⑴SAS Enterprise Miner：SAS系统全称为Statisties Analysis System。
是美国使用最为广泛的三大著名统计分析软件(SAS，SPSS和SYSTAT)之一，被誉为统计分析的标准软件。
1997年SAS发布了SAS Enterprise Miner，这个工具为用户提供了用于建模的一个图形化流程处理环境，并且它有一组常用的数据挖掘算法，包括决策树、神经网络、回归、关联等，还支持文本挖掘。