数据挖掘基础知识介绍
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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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 ,
批量处理与数据挖掘的基础知识
批量处理与数据挖掘的基础知识随着大数据时代的到来，企业需要从海量数据中提取有价值的信息和洞察，从而制定更加有针对性的决策。
批量处理和数据挖掘成为了实现这个目标的重要工具。
批量处理是指对大量数据进行批量处理的技术手段，能大幅度提升数据处理效率。
在批处理中，数据按照相同的处理逻辑进行处理，常用于数据清洗、ETL（提取、转换、加载）等场景。
批处理可以采用多种技术手段来实现，如MapReduce、Spark等。
数据挖掘（Data Mining）是指从数据中挖掘出有用的信息和知识。
数据挖掘技术结合了统计学、计算机科学、人工智能等多个领域，可以用于分类、聚类、关联规则挖掘等场景。
数据挖掘的结果可以用于业务决策、产品优化、市场营销等方面。
批量处理与数据挖掘的应用场景非常广泛，比如电信业务运营商可以通过对大量用户数据进行分析，了解用户使用行为、消费能力等信息，然后根据这些信息进行产品创新和市场运营。
又比如，电商平台可以通过分析用户行为数据来制定更加有针对性的促销策略。
要想熟练掌握批量处理与数据挖掘技术，需要具有以下基础知识：1.数据库：掌握数据库的设计与开发，熟悉SQL语言，能够编写高效的SQL查询语句。
2.数据结构与算法：掌握常用数据结构和算法，能够通过编写代码实现相应的数据结构和算法。
3.统计学和概率论：掌握基本的统计学和概率论知识，了解常用的概率分布和统计方法。
4.机器学习：了解常用的机器学习算法，包括分类、聚类、回归等。
5.编程语言和工具：掌握常用的编程语言，如Python、Java等，熟悉常用的数据处理和挖掘工具，如Hadoop、Spark等。
在具备这些基础知识的基础上，还需要掌握以下技能：1.数据清洗和预处理技能：清洗和预处理是数据挖掘的第一步，需要掌握数据预处理的技术手段和方法，如缺失值填充、数据转换等。
2.特征工程技能：特征工程是数据挖掘的重要环节，需要掌握特征选择、特征提取、特征变换等技能。
3.模型训练和评估技能：数据挖掘的核心是模型构建和训练，需要掌握常用的模型训练算法和技术手段，如决策树、支持向量机等，同时还要能够对模型的性能进行评估和优化。
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。
数据挖掘入门
数据库
数据仓库
知识库
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三、数据挖掘方法
3.1 可以分别按挖掘任务、挖掘对象和挖掘方法来分 类。
1. 按挖掘任务分类：包括分类或预测知识模型发 现，数据总结，数据聚类，关联规则发现，时
序模式发现，依赖关系或依赖模型发现，异常 和趋势发现等。
2. 按挖掘对象分类：包括关系数据库，面向对象 数据库，空间数据库，时态数据库，文本数据
8. 模式解释：对在数据挖掘步骤中发现的模式 （知识）进行解释。通过机器评估剔除冗余或 无关模式，若模式不满足，再返回到前面某些 处理步骤中反复提取。
9. 知识评价：将发现的知识以用户能了解的方式 呈现给用户。其中也包括对知识一致性的检查， 以确信本次发现的知识不会与以前发现的知识 相抵触。
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2.1 KDD定义 人们给KDD下过很多定义，内涵也各不
相同，目前公认的定义是由Fayyad等人提出 的。
所谓基于数据库的知识发现(KDD)是指 从大量数据中提取有效的、新颖的、潜在 有用的、最终可被理解的模式的非平凡过 程。
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2.2 KDD过程
KDD是一个人机交互处理过程。该过程 需要经历多个步骤，并且很多决策需要由 用户提供。从宏观上看，KDD过程主要经 由三个部分组成，即数据整理、数据挖掘 和结果的解释评估。
➢ 机器学习方法可分为：归纳学习方法（决策树、规则归 纳等），基于范例学习，遗传算法等。
➢ 神经网络方法可以分为：前向神经网络（BP算法等）， 自组织神经网络（自组织特征映射、竞争学习等）。
➢ 数据库方法分为：多为数据分析和OLAP技术，此外还 有面向属性的归纳方法。
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数据挖掘技术分类
数据挖掘的概念与技术介绍
数据挖掘的概念与技术介绍数据挖掘的概念与技术介绍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、模式和规律的过程。
随着互联网时代的到来，越来越多的数据被收集和存储，数据挖掘成为了从这些海量数据中获取洞察和知识的重要工具。
本文将围绕数据挖掘的概念和技术展开讨论，帮助读者深入理解数据挖掘的核心要素和方法。
一、数据挖掘的概念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，从大量的数据中发现有用的信息、模式和规律的过程。
通过应用统计学、机器学习和人工智能等技术，数据挖掘可以帮助人们从数据中进行预测、分析和决策。
1.2 数据挖掘的目标数据挖掘的主要目标是从数据中发现隐藏的模式和规律，并将这些知识应用于实际问题的解决。
数据挖掘可以帮助企业提高市场营销的效果、改进产品设计、优化生产过程等。
数据挖掘也被广泛应用于科学研究、金融风险分析、医学诊断等领域。
1.3 数据挖掘的流程数据挖掘的流程通常包括数据收集、数据预处理、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流程中非常重要的一环，它包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等子任务。
二、数据挖掘的技术2.1 关联规则挖掘关联规则挖掘是数据挖掘的一个重要技术，它用于发现数据集中的项之间的关联关系。
通过挖掘关联规则，可以发现数据中隐藏的有用信息，如购物篮分析中的“啤酒和尿布”现象。
2.2 分类与回归分类与回归是数据挖掘中常用的技术，它们用于对数据进行分类或预测。
分类是指根据已有的样本数据，建立分类模型，然后将新的数据实例分到不同的类别中。
回归则是根据数据的特征和已知的输出值，建立回归模型，然后预测新的数据实例的输出值。
2.3 聚类分析聚类分析是一种将数据分成不同的类别或簇的技术。
通过发现数据之间的相似性，聚类可以帮助人们理解数据的内在结构和特点。
聚类分析在市场细分、社交网络分析等领域具有广泛的应用。
2.4 异常检测异常检测是指从数据中识别出与大多数数据显著不同的样本或模式。
数据挖掘基础
在广义线性模型中，因变量Y 的变化速率是Y 均 值的一个函数；这一点与线性回归不同。常见的 广义线性模型有：对数回归和泊松回归。
对数回归模型是利用一些事件发生的概率作为自 变量所建立的线性回归模型。
泊松回归模型主要是描述数据出现次数的模型， 因为它们常常表现为泊松分布。
剪枝步：但Ck可能很大，这样所涉及的计算量就 很大。根据Apriori性质如果一个候选k-项集的(k1)-子集不在Lk-1中，则该候选也不可能是频繁的， 从而可以由Ck中删除。
Apriori性质(逆反描述)：任何非频繁的(k-1)-项集 都不是可能是频繁k-项集的子集。
3.2 决策树
决策树学习是归纳推理算法。它是一种逼近离散 函数的方法，且对噪声数据有很好的健壮性。在 这种方法中学习到的知识被表示为决策树，决策 树也能再被表示为多个if-then的规则，以提高可 读性。
（4）可视化：将数据、知识和规则转化为图 形表现的形式。
1.6 数据仓库
（1）数据仓库是一个面向主题的、集成的、随时间变 化的、非易失性数据的集合，用于支持管理人员的 决策。
（2）数据仓库是一种多个异种数据源在单个站点以统 一的模式组织的存储，以支持管理决策。数据仓库 技术包括数据清理、数据集成和联机分析处理 （OLAP）。
1.7 数据仓库的模型
（1）星形模式：最常见模型；其中数据仓库包 括一个大的、包含大批数据、不含冗余的中心 表（事实表）；一组小的附属表（维表），每 维一个。
（2）雪花模式：雪花模式是星型模式的变种， 其中某些维表是规范化的，因而把数据进一步 分解到附加的表中。
（3）星系模式：多个事实表共享维表。这种模 式可以看作星形模式集，因此称为星系模式， 或事实星座。
数据挖掘的技术与方法
数据挖掘的技术与方法数据挖掘是一种从大规模的数据集中提取有价值的信息和知识的过程。
它涉及到多种技术和方法，以帮助我们在海量数据中发现隐藏的模式和规律。
本文将介绍数据挖掘的一些常见技术和方法。
一、聚类分析聚类分析是一种无监督学习方法，可将数据集中的对象分成不同的组或簇。
聚类算法尝试将相似的数据对象放入同一组，同时将不相似的对象分配到不同的组。
常见的聚类方法包括K均值聚类、层次聚类和密度聚类等。
K均值聚类是一种常用的聚类算法，它将数据通过计算样本之间的距离，将样本划分为K个簇。
其基本思想是将数据集中的样本划分为K个簇，使得簇内的样本相似度最大化，而簇间的样本相似度最小化。
二、分类分析分类分析是一种有监督学习方法，旨在根据已知的数据样本进行分类预测。
分类算法将已知类别的训练集输入模型，并根据训练集中的模式和规律进行分类。
常见的分类算法包括决策树、朴素贝叶斯和支持向量机等。
决策树是一种基于树状图模型的分类算法，它通过一系列的判断节点将数据集划分为不同的类别。
朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理的分类算法，它假设各个特征之间相互独立。
支持向量机是一种基于最大间隔的分类算法，它通过寻找一个最优超平面，将不同的类别分开。
三、关联规则挖掘关联规则挖掘是一种用于识别数据项之间关联关系的方法。
它可以用于发现频繁项集以及项集之间的关联规则。
Apriori算法是一种常用的关联规则挖掘算法。
它基于候选项集的生成和剪枝，通过逐层扫描数据集来发现频繁项集。
同时，根据频繁项集可以生成关联规则，以揭示数据项之间的关联关系。
四、异常检测异常检测是一种用于识别与预期模式和行为不符的数据项或事件的方法。
异常检测可以帮助我们发现数据中的异常值、离群点或潜在的欺诈行为。
常见的异常检测算法包括基于统计学的方法、聚类方法和支持向量机等。
基于统计学的方法通过对数据进行概率分布建模，来识别与模型不符的数据项。
聚类方法通过将数据进行分组，并检测离群点所在的簇。
数据挖掘复习知识点整理
数据挖掘：是从大量数据中发现有趣(非平庸的、隐含的、先前未知、潜在实用)模式，这些数据可以存放在数据库，数据仓库或者其他信息存储中。
挖掘流程：(1)学习应用域(2)目标数据创建集(3)数据清洗和预处理(4)数据规约和转换(5)选择数据挖掘函数(总结、分类、回归、关联、分类) (6)选择挖掘算法(7)找寻兴趣度模式(8)模式评估和知识展示(9)使用挖掘的知识概念/类描述：一种数据泛化形式，用汇总的、简洁的和精确的方法描述各个类和概念，通过 (1) 数据特征化：目标类数据的普通特性或者特征的汇总； (2) 数据区分：将目标类数据的普通特性与一个或者多个可比较类进行比较； (3)数据特征化和比较来得到。
关联分析：发现关联规则，这些规则展示属性-值频繁地在给定数据集中一起浮现的条件，通常要满足最小支持度阈值和最小置信度阈值。
分类：找出能够描述和区分数据类或者概念的模型，以便能够使用模型预测类标号未知的对象类，导出的模型是基于训练集的分析。
导出模型的算法：决策树、神经网络、贝叶斯、(遗传、粗糙集、含糊集)。
预测：建立连续值函数模型，预测空缺的或者不知道的数值数据集。
孤立点：与数据的普通行为或者模型不一致的数据对象。
聚类：分析数据对象，而不考虑已知的类标记。
训练数据中不提供类标记，对象根据最大化类内的相似性和最小化类间的原则进行聚类或者分组，从而产生类标号。
第二章数据仓库数据仓库是一个面向主题的、集成的、时变的、非易失的数据集合，支持管理部门的决策过程。
从一个或者多个数据源采集信息，存放在一个一致的模式下，并且通常驻留在单个站点。
数据仓库通过数据清理、变换、继承、装入和定期刷新过程来构造。
面向主题：排除无用数据，提供特定主题的简明视图。
集成的：多个异构数据源。
时变的：从历史角度提供信息，隐含时间信息。
非易失的：和操作数据的分离，只提供初始装入和访问。
联机事务处理OLTP：主要任务是执行联机事务和查询处理。
联系分析处理OLAP：数据仓库系统在数据分析和决策方面为用户或者‘知识工人’提供服务。
数据挖掘的基础知识和应用案例
数据挖掘的基础知识和应用案例数据是当今社会最宝贵的资源之一，而数据挖掘则是将这些数据转换为有价值的信息。
在互联网时代，我们每天都产生大量的数据，例如搜索记录、交易数据、社交媒体活动等，这些数据包含了丰富的信息，如果能够将其挖掘出来，就能为企业、政府和个人带来巨大的价值。
1.数据挖掘基础知识1.1 数据预处理在进行数据挖掘之前，需要对原始数据进行预处理。
这个过程包括数据清理、数据集成、数据变换和数据规约等，其目的是将原始数据转换为适合挖掘的数据。
数据清理是指对数据进行纠错、缺失值填补、异常值处理等操作，以确保数据的质量。
数据集成是将来自不同数据源的数据进行合并，并去除重复数据。
数据变换是指对数据进行归一化、降维、离散化等操作，以便于后续的算法处理。
数据规约是将数据集缩小到可以处理的大小，可以通过随机抽样、聚类等方式实现。
1.2 数据挖掘算法数据挖掘算法是指用于从数据中挖掘出模式和关系的数学方法和技术。
主要包括分类、聚类、关联规则和预测等四种常见算法。
分类算法是将数据进行分类，例如将邮件分类为垃圾邮件和非垃圾邮件。
聚类算法是将相似的数据进行分组，例如将顾客根据购买习惯分为不同的群体。
关联规则算法是用于寻找数据中的关联关系，例如购买商品A的人也有可能会购买商品B。
预测算法是根据已有的数据对未来进行预测，例如预测股票价格。
1.3 最佳实践数据挖掘的最佳实践包括选择合适的算法、确定特征、调整参数、评估模型等。
选择合适的算法要考虑数据的特征、目标和数据大小等因素。
确定特征是指选择重要的特征来进行挖掘，可以通过特征选择算法来实现。
调整参数是指对算法参数进行调整，以获得最佳性能。
评估模型是指对算法的结果进行评估，例如使用交叉验证和AUC等指标来评估分类算法的性能。
2.应用案例2.1 推荐系统推荐系统是利用用户的历史行为和其他信息来推荐相似的产品或服务，例如淘宝和京东的商品推荐。
推荐系统的实现需要大量的数据并使用复杂的算法，例如协同过滤、基于内容的过滤和深度学习等。
名词解释数据挖掘
名词解释数据挖掘
数据挖掘是一种利用大规模数据集挖掘出隐藏在这些数据中隐藏的模式、规律和知识的过程,通常应用于商业、医疗、金融、交通等多个领域。
数据挖掘的基本概念包括数据收集、数据预处理、数据挖掘算法选择、结果解释和应用等。
数据收集是指在特定的时间和地点,通过多种方式(如传感器、网络、数据库等)收集到大量的数据。
数据预处理是指在收集到数据后,对其进行清洗、转换、集成等处理,以便于后续的数据挖掘工作。
数据挖掘算法选择是指在进行数据预处理后,选择适合特定问题的算法,并进行算法的优化和调试。
结果解释和应用是指在挖掘出数据中的模式、规律和知识后,对结果进行解释和应用,以解决实际问题或提升业务效率。
数据挖掘技术已经广泛应用于医疗、金融、交通、教育、农业等多个领域。
例如,在医疗领域中,数据挖掘可以帮助医生预测疾病风险、制定更有效的治疗方案、预测患者的治疗效果等。
在金融领域中,数据挖掘可以帮助银行提高贷款审批效率、预测股票价格、防范金融风险等。
在交通领域中,数据挖掘可以帮助车辆管理部门提高车辆利用率、优化路线规划、预测交通流量等。
虽然数据挖掘技术已经取得了很大的进展,但是数据挖掘仍然面临一些挑战。
例如,数据质量的保证、算法的选择和优化、结果的解释和应用等。
因此,在实际应用中,需要结合实际情况,采取科学的方法和策略,不断提高数据挖掘的效率和准确性。
数据挖掘知识点归纳
知识点一数据仓库1.数据仓库是一个从多个数据源收集的信息存储库，存放在一致的模式下，并且通常驻留在单个站点上。
2.数据仓库通过数据清理、数据变换、数据集成、数据装入和定期数据刷新来构造。
3.数据仓库围绕主题组织4.数据仓库基于历史数据提供消息，是汇总的。
5.数据仓库用称作数据立方体的多维数据结构建模，每一个维对应于模式中的一个或者一组属性，每一个单元存放某种聚集的度量值6.数据立方体提供数据的多维视图，并允许预计算和快速访问汇总数据7.提供提供多维数据视图和汇总数据的预计算，数据仓库非常适合联机分析处理，允许在不同的抽象层提供数据，这种操作适合不同的用户角度8.OLAP例子包括下钻和上卷，允许用户在不同的汇总级别上观察数据9.多维数据挖掘又叫做探索式多维数据挖掘OLAP 风格在多维空间进行数据挖掘，允许在各种粒度进行多维组合探查，因此更有可能代表知识的有趣模式。
知识点二可以挖掘什么数据1.大量的数据挖掘功能，包括特征化和区分、频繁模式、关联和相关性分析挖掘、分类和回归、聚类分析、离群点分析2.数据挖掘功能用于指定数据挖掘任务发现的模式，分为描述性和预测性3.描述性挖掘任务刻画目标数据中数据的一般性质4.预测性挖掘任务在当前数据上进行归纳，以便做出预测5.数据可以与类或概念相关联6.用汇总、简洁、精确的表达描述类和概念，称为类/ 概念描述7.描述的方法有数据特征化（针对目标类）、数据区分（针对对比类）、数据特征化和区分8.数据特征化用来查询用户指定的数据，上卷操作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行数据的泛化和特征化，而不必与用户交互。
形式有饼图、条图、曲线、多维数据立方体和包括交叉表在内的多维表。
结果描述可以用广义关系或者规则（也叫特征规则）提供。
9.用规则表示的区分描述叫做区分规则。
10.数据频繁出现的模式叫做频繁模式，类型包括频繁项集、频繁子项集（又叫频繁序列）、频繁子结构。
数据挖掘的技术基础
数据挖掘的技术基础数据挖掘是指从大量数据中提取出有价值的信息和知识的过程。
它在各个领域的应用越来越广泛，能够帮助组织和个人发现隐藏在数据中的规律和趋势，从而做出更明智的决策和预测。
但要想在数据挖掘领域取得成功，就必须掌握一些技术基础。
首先，数据挖掘的核心在于机器学习算法。
机器学习是数据挖掘的基础，它涉及到统计学、优化理论、计算机科学等多个领域的知识。
机器学习算法通过对已有数据的学习和分析，来预测未知数据的结果。
在数据挖掘中，常用的机器学习算法包括决策树、神经网络、支持向量机等。
掌握这些算法，能够帮助我们从大量的数据中提取出有用的信息。
其次，数据挖掘中的数据预处理也是非常重要的一步。
原始的数据往往存在着噪音、缺失值和不一致等问题，这些问题会影响到数据挖掘的结果。
因此，在进行数据挖掘之前，我们需要对数据进行清洗、集成、转换和规约等预处理操作。
数据清洗是指通过删除或修复异常值、噪声和不完整的数据来提高数据质量。
数据集成是指将多个数据源的数据整合起来，以便进行分析。
数据转换是指将数据从一种形式转换为另一种形式，以适应数据挖掘算法的要求。
数据规约是指删除冗余和不必要的数据，以提高计算效率。
只有通过有效的数据预处理，才能保证数据挖掘的分析结果准确可信。
此外，特征选择也是数据挖掘的关键环节之一。
在数据挖掘中，特征是指用于描述数据的属性或属性集合。
通过选择具有较高相关性和较低冗余度的特征，可以提高数据挖掘的准确性和效率。
常用的特征选择方法包括过滤法、包装法和嵌入法等。
过滤法是通过衡量特征与目标变量之间的相关性，选取最相关的特征。
包装法是根据特定的学习器，通过交叉验证的方式评估特征的重要性并选择最佳特征子集。
嵌入法是将特征选择嵌入到机器学习算法中，在模型训练过程中自动选择重要的特征。
通过选择合适的特征选择方法，能够提高数据挖掘模型的性能和可解释性。
最后，数据挖掘中还有一项关键技术，即模型评估和验证。
模型评估和验证是指对数据挖掘模型进行性能评估和验证的过程。
网络爬虫与数据挖掘的基础知识
网络爬虫与数据挖掘的基础知识网络爬虫和数据挖掘是在信息时代中从万维网（World Wide Web）获取知识和信息的重要手段。
本文将介绍网络爬虫和数据挖掘的基础知识，包括定义、原理、应用等方面。
通过学习本文，读者将对网络爬虫和数据挖掘有一个整体的了解。
一、网络爬虫网络爬虫是一种自动化程序，通过模拟人的行为，在互联网上自动地浏览、收集和抓取网页的工具。
它通过从一个网页跳转到另一个网页，并获取其中的信息，实现对大量网页的快速检索和数据抓取。
网络爬虫的原理主要包括以下几个步骤：1. 发送请求：网络爬虫首先向目标网站发送一个HTTP请求，以获取网页的内容和信息。
2. 解析网页：爬虫从网站返回的响应中提取HTML代码，并对其进行解析，提取网页中的有用数据。
3. 存储数据：爬虫通过数据存储技术（如数据库）将获取到的数据进行保存，以便后续的分析和挖掘。
网络爬虫在互联网上有广泛的应用，如搜索引擎的索引建立、数据采集等。
二、数据挖掘数据挖掘是指从大量数据中发现隐藏在其中的有价值的模式和规律的过程。
通过数据挖掘技术，可以从各种数据源中提取出有用的信息，为决策提供支持和参考。
数据挖掘的过程主要包括以下几个步骤：1. 数据预处理：对原始数据进行清洗、集成、变换和规约等操作，以准备好用于数据挖掘的数据集。
2. 特征选择：从数据集中选择最具有代表性的特征，以便挖掘出模式和规律。
3. 模式挖掘：通过应用各种数据挖掘算法，如关联规则、分类、聚类等，从数据中挖掘出有价值的模式和知识。
4. 模型评估与应用：对挖掘得到的模型进行评估和验证，并将其应用于实际应用场景中。
数据挖掘广泛应用于企业管理、金融风险评估、用户行为分析等领域，为各行各业提供了科学的决策依据。
三、网络爬虫与数据挖掘的关系网络爬虫和数据挖掘是两个相辅相成的概念，它们之间有着密切的联系和依赖关系。
网络爬虫为数据挖掘提供了数据源，通过爬虫从网页中获取数据，为后续的数据挖掘提供了基础。
数据挖掘知识点概况及试题
第一章1、数据仓库就是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合。
2、元数据是描述数据仓库内数据的结构和建立方法的数据，它为访问数据仓库提供了一个信息目录，根据数据用途的不同可将数据仓库的元数据分为技术元数据和业务元数据两类。
3、数据处理通常分成两大类：联机事务处理和联机分析处理。
4、多维分析是指以“维”形式组织起来的数据（多维数据集）采取切片、切块、钻取和旋转等各种分析动作，以求剖析数据，使拥护能从不同角度、不同侧面观察数据仓库中的数据，从而深入理解多维数据集中的信息。
5、ROLAP是基于关系数据库的OLAP实现，而MOLAP是基于多维数据结构组织的OLAP实现。
6、数据仓库按照其开发过程，其关键环节包括数据抽取、数据存储于管理和数据表现等。
7、数据仓库系统的体系结构根据应用需求的不同，可以分为以下4种类型：两层架构、独立型数据集合、以来型数据结合和操作型数据存储和逻辑型数据集中和实时数据仓库。
8、操作型数据存储实际上是一个集成的、面向主题的、可更新的、当前值的（但是可“挥发”的）、企业级的、详细的数据库，也叫运营数据存储。
9、“实时数据仓库”以为着源数据系统、决策支持服务和仓库仓库之间以一个接近实时的速度交换数据和业务规则。
10、从应用的角度看，数据仓库的发展演变可以归纳为5个阶段：以报表为主、以分析为主、以预测模型为主、以运营导向为主和以实时数据仓库和自动决策为主。
第二章1、调和数据是存储在企业级数据仓库和操作型数据存储中的数据。
2、抽取、转换、加载过程的目的是为决策支持应用提供一个单一的、权威数据源。
因此，我们要求ETL过程产生的数据（即调和数据层）是详细的、历史的、规范的、可理解的、即时的和质量可控制的。
3、数据抽取的两个常见类型是静态抽取和增量抽取。
静态抽取用于最初填充数据仓库，增量抽取用于进行数据仓库的维护。
4、粒度是对数据仓库中数据的综合程度高低的一个衡量。
粒度越小，细节程度越高，综合程度越低，回答查询的种类越多。
数据挖掘的基础知识和方法
数据挖掘的基础知识和方法数据挖掘是一种从大量数据中提取出有价值信息的技术和过程，它涉及到多个学科领域，包括统计学、机器学习、模式识别等。
在当今信息化时代，数据挖掘在各个领域中被广泛应用，能够帮助人们发现隐藏在大数据背后的规律和趋势，为决策提供支持。
本文将介绍数据挖掘的基础知识和常用方法。
一、数据挖掘的基础知识1. 数据集数据挖掘的第一步是获取数据集，数据集是指从现实世界中收集到的一组相关数据。
数据集可以包括数值、文本、图像等多种类型的数据。
2. 数据预处理数据预处理是数据挖掘中的重要一环，它包括数据清洗、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异常值、噪声和缺失值，以保证数据的质量。
数据集成是指将多个数据源的数据整合到一个数据集中。
数据变换是指将原始数据转化为适合挖掘的形式，例如将文本数据转化为向量表示。
数据规约是指通过选择、抽样、聚类等方法减少数据集的规模。
3. 数据可视化数据可视化是将数据通过图表、图像等形式展现出来，以便人们更直观地理解数据。
数据可视化可以帮助发现数据之间的关系、趋势和异常。
二、数据挖掘的常用方法1. 分类与预测分类与预测是数据挖掘中的核心任务之一，它用于根据已有的数据样本来预测未知样本的类别或值。
常用的分类与预测方法包括决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等。
2. 聚类分析聚类分析是将数据集中的样本按照相似性进行分组的方法。
聚类分析可以帮助发现数据中的潜在类别和结构。
常用的聚类方法包括K均值聚类、层次聚类、DBSCAN等。
3. 关联规则挖掘关联规则挖掘是发现数据中的频繁项集和关联规则的方法。
关联规则是指数据中的项之间的关联关系，例如购物篮分析中的商品组合。
常用的关联规则挖掘算法包括Apriori算法和FP-growth算法。
4. 时序分析时序分析是分析数据随时间变化的规律和趋势的方法。
时序分析可以应用于预测、异常检测等场景。
常用的时序分析方法包括时间序列模型、循环神经网络等。
数据挖掘的常见技术
数据挖掘的常见技术数据挖掘是一种通过从大量数据中发现隐藏模式、关联和信息的过程。
它利用各种算法和技术来分析数据，并从中提取有价值的知识和见解。
在这篇文章中，我们将介绍一些常见的数据挖掘技术。
一、聚类分析聚类分析是一种将数据分组为具有相似特征的集合的技术。
它通过计算数据点之间的相似性来确定数据点的聚类。
聚类分析可以用于市场细分、社交网络分析等许多领域。
二、关联规则挖掘关联规则挖掘是一种寻找数据集中项之间关联关系的技术。
它通过识别频繁项集和关联规则来发现数据中的关联模式。
关联规则挖掘可以用于购物篮分析、推荐系统等。
三、分类和回归分析分类和回归分析是一种通过学习数据集中的样本来预测新数据的技术。
分类分析将数据分为不同的类别，而回归分析则预测数据的数值。
这些技术可以应用于信用评分、风险分析等。
四、异常检测异常检测是一种识别数据中异常或异常模式的技术。
它可以帮助发现潜在的欺诈行为、故障检测等。
异常检测可以使用统计方法、机器学习方法等。
五、文本挖掘文本挖掘是一种从大量文本数据中提取有用信息的技术。
它可以用于情感分析、主题建模等。
文本挖掘通常使用自然语言处理和机器学习技术。
六、时间序列分析时间序列分析是一种研究时间序列数据的技术。
它可以用于预测未来趋势、分析季节性变化等。
时间序列分析可以使用统计方法、神经网络等。
七、网络分析网络分析是一种研究网络结构和关系的技术。
它可以帮助发现社交网络中的关键人物、识别网络中的社群等。
网络分析可以使用图论、机器学习等方法。
八、决策树决策树是一种通过树状结构表示决策规则的技术。
它可以帮助做出分类和回归决策。
决策树可以使用信息增益、基尼指数等方法构建。
九、支持向量机支持向量机是一种通过构建超平面来做分类和回归的技术。
它可以处理高维数据和非线性问题。
支持向量机可以使用不同的核函数进行分类。
十、神经网络神经网络是一种模拟人脑神经元之间连接的技术。
它可以用于分类、回归等任务。
神经网络可以使用不同的层次和激活函数进行建模。
数据挖掘入门——聚类、分类与预测分析
数据挖掘入门——聚类、分类与预测分析数据挖掘是指从大量数据中提取有用信息和知识的过程。
聚类、分类和预测分析是数据挖掘中常用的三种技术手段。
本文将对这三种技术分别进行介绍，并详细阐述他们的步骤和应用。
一、聚类分析1. 定义：聚类分析是将一组对象划分为具有相似特征的若干个簇的过程。
2. 步骤：a. 选择合适的相似性度量方法，用于计算不同对象之间的相似程度。
b. 选择合适的聚类算法，如K-means、层次聚类等。
c. 对数据集进行预处理，包括缺失值处理、异常值处理等。
d. 根据选择的聚类算法对数据进行迭代聚类，直到达到停止条件。
e. 对聚类结果进行评估，如使用Silhouette系数评估聚类的质量。
3. 应用：聚类分析可以应用于市场细分、社交网络分析、图像分割等领域。
例如，在市场细分中，可以将顾客划分为不同的群体，从而更好地针对不同群体制定营销策略。
二、分类分析1. 定义：分类分析是将一组对象划分为已知类别的离散变量的过程。
2. 步骤：a. 收集和准备数据，将数据转化为适合分类算法处理的形式。
b. 选择合适的分类算法，如决策树、逻辑回归、神经网络等。
c. 使用训练集对分类模型进行训练。
d. 使用测试集对分类模型进行评估，如计算准确率、召回率等指标。
e. 对分类模型进行调优和验证，提高模型的分类性能。
3. 应用：分类分析可以应用于文本分类、垃圾邮件过滤、信用评估等领域。
例如，在文本分类中，可以将新闻文章自动分类为不同的类别，提供快速有效的信息检索。
三、预测分析1. 定义：预测分析是根据过去的数据和模式，对未来的数据进行预测和分析的过程。
2. 步骤：a. 收集和准备历史数据，包括特征变量和目标变量。
b. 根据历史数据训练预测模型，如线性回归、时间序列分析等。
c. 使用训练好的预测模型进行未来数据的预测。
d. 对预测结果进行评估，如计算预测误差、判断模型的准确性。
e. 对预测模型进行优化和验证，提高模型的预测能力。
数据挖掘介绍范文
数据挖掘介绍范文
一、数据挖掘的定义
数据挖掘，又称数据深度挖掘，是一种基于大数据的分析与挖掘的技术，通过使用复杂的算法从海量数据中挖掘出有价值的信息，并将这些信
息用于决策、建模等多种用途。
数据挖掘可以说是一种从大量数据中发现
隐藏知识、发掘隐藏关联的一种数据分析技术。
可以将数据挖掘看作是从
巨量数据中挖出更好知识的一种工具，它能够帮助挖掘更多有价值的信息，包括数据的潜在规律和趋势等。
二、数据挖掘技术
数据挖掘技术通常可以概括分为四大部分：
1、描述性分析：通过计算不同的指标来对数据做描述性分析，以深
入了解数据的特征、变化、分布、分类等，从而发掘出特定的知识。
2、聚类分析：聚类分析是一种基于聚类技术的数据挖掘方法，它可
以将同一类数据集中聚合，从而挖掘潜在的关系，以提高数据分析的准确性。
3、预测分析：预测分析是一种针对未来趋势预测的数据挖掘方法，
它可以通过分析当前数据和历史资料，预测未来可能发生的现象，从而帮
助管理者做出决策。
4、关联分析：关联分析是利用数据挖掘技术挖掘大数据集中的相关
数据关系，以便找出影响因素。
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写给新人数据挖掘基础知识介绍
data发表于2015-04-22 16:28 来源：数据分析
一、数据挖掘技术的基本概念
随着计算机技术的发展，各行各业都开始采用计算机及相应的信息技术进行管理和运营，这使得企业生成、收集、存贮和处理数据的能力大大提高，数据量与日俱增。
企业数据实际上是企业的经验积累，当其积累到一定程度时，必然会反映出规律性的东西；对企业来，堆积如山的数据无异于一个巨大的宝库。
在这样的背景下，人们迫切需要新一代的计算技术和工具来开采数据库中蕴藏的宝藏，使其成为有用的知识，指导企业的技术决策和经营决策，使企业在竞争中立于不败之地。
另一方面，近十余年来，计算机和信息技术也有了长足的进展，产生了许多新概念和新技术，如更高性能的计算机和操作系统、因特网(intemet)、数据仓库(datawarehouse)、神经网络等等。
在市场需求和技术基础这两个因素都具备的环境下，数据挖掘技术或称KDD(KnowledgeDiscovery in Databases；数据库知识发现)的概念和技术就应运而生了。
数据挖掘(Data Mining)旨在从大量的、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。
还有很多和这一术语相近似的术语,如从数据库中发现知识(KDD)、数据分析、数据融合(Data Fusion)以及决策支持等。
二、数据挖掘的基本任务
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。
1. 关联分析(association analysis)
关联规则挖掘由Rakesh Apwal等人首先提出。
两个或两个以上变量的取值之间存在的规律性称为关联。
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。
2. 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。
3. 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。
4. 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。
5. 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。
与回归一样，它也是用己知的数据预测未来的值，但这些数据的区别是变量所处时间的不同。
6. 偏差分析(deviation)
在偏差中包括很多有用的知识，数据库中的数据存在很多异常情况，发现数据库中数据存在的异常情况是非常重要的。
偏差检验的基本方法就是寻找观察结果与参照之间的差别。
三数据挖掘常的基本技术
1. 统计学
统计学虽然是一门“古老的”学科，但它依然是最基本的数据挖掘技术，特别是多元统计分析，如判别分析、主成分分析、因子分析、相关分析、多元回归分析等。
2. 聚类分析和模式识别
聚类分析主要是根据事物的特征对其进行聚类或分类，即所谓物以类聚，以期从中发现规律和典型模式。
这类技术是数据挖掘的最重要的技术之一。
除传统的基于多元统计分析的聚类方法外，近些年来模糊聚类和神经网络聚类方法也有了长足的发展。
3. 决策树分类技术
决策树分类是根据不同的重要特征，以树型结构表示分类或决策集合，从而产生规则和发现规律。
4. 人工神经网络和遗传基因算法
人工神经网络是一个迅速发展的前沿研究领域，对计算机科学人工智能、认知科学以及信息技术等产生了重要而深远的影响，而它在数据挖掘中也扮演着非常重要的角色。
人工神经网络可通过示例学习，形成描述复杂非线性系统的非线性函数，这实际上是得到了客观规律的定量描述，有了这个基础，预测的难题就会迎刃而解。
目前在数据挖掘中，最常使用的两种神经网络是BP网络和RBF网络不过，由于人工神经网络还是一个新兴学科，一些重要的理论问题尚未解决。
5. 规则归纳
规则归纳相对来讲是数据挖掘特有的技术。
它指的是在大型数据库或数据仓库中搜索和挖掘以往不知道的规则和规律，这大致包括以下几种形式：IF … THEN …
6. 可视化技术
可视化技术是数据挖掘不可忽视的辅助技术。
数据挖掘通常会涉及较复杂的数学方法和信息技术，为了方便用户理解和使用这类技术，必须借助图形、图象、动画等手段形象地指导操作、引导挖掘和表达结果等，否则很难推广普及数据挖掘技术。
四数据挖掘技术实施的步骤
数据挖掘的过程可以分为6个步骤：
1) 理解业务：从商业的角度理解项目目标和需求，将其转换成一种数据挖掘的问题定义，设计出达到目标的一个初步计划。
2) 理解数据：收集初步的数据，进行各种熟悉数据的活动。
包括数据描述，数据探索和数据质量验证等。
3) 准备数据：将最初的原始数据构造成最终适合建模工具处理的数据集。
包括表、记录和属性的选择，数据转换和数据清理等。
4) 建模：选择和应用各种建模技术，并对其参数进行优化。
5) 模型评估：对模型进行较为彻底的评价，并检查构建模型的每个步骤，确认其是否真正实现了预定的商业目的。
6) 模型部署：创建完模型并不意味着项目的结束，即使模型的目的是为了增进对数据的了解，所获得的知识也要用一种用户可以使用的方式来组织和表示。
通常要将活动模型应用到决策制订的过程中去。
该阶段可以简单到只生成一份报告，也可以复杂到在企业内实施一个可重复的数据挖掘过程。
控制得到普遍承认。
五数据挖掘的应用现状
数据挖掘是一个新兴的边缘学科，它汇集了来自机器学习、模式识别、数据库、统计学、人工智能以及管理信息系统等各学科的成果。
多学科的相互交融和相互促进，使得这一新学科得以蓬勃发展，而且已初具规模。
在美国国家科学基金会(NSF)的数据库研究项目中，KDD 被列为90年代最有价值的研究项目。
人工智能研究领域的科学家也普遍认为，下一个人工智能应用的重要课题之一，将是以机器学习算法为主要工具的大规模的数据库知识发现。
尽管数据挖掘还是一个很新的研究课题，但它所固有的为企业创造巨大经济效益的潜力，已使其很快有了许多成功的应用，具有代表性的应用领域有市场预测、投资、制造业、银行、通讯等。
美国钢铁公司和神户钢铁公司利用基于数据挖掘技术的ISPA系统，研究分析产品性能规律和进行质量控制，取得了显著效果。
通用电器公司(GE)与法国飞机发动机制造公司(sNEcMA)，利用数据挖掘技术研制了CASSIOP．EE质量控制系统，被三家欧洲航空公司用于诊断和预测渡音737的故障，带来了可观的经济效益。
该系统于1996年获欧洲一等创造性应用奖。
享有盛誉的市场研究公司，如美国的A．C．一Nielson和Information Resources，欧洲的GFK和ln．fratest Burk等纷纷开始使用数据挖掘工具来应付迅速增长的销售和市场信息数据。
商家的激烈竞争导致了市场快速饱和，产品的迅速更新，使得经营者对市场信息的需求格外强烈利用数据挖掘技术所形成的市场预测能力和服务，使这些市场研究公司取得了巨大收益。
英国广播公司(BBC)也应用数据挖掘技术来预测电视收视率，以便合理安排电视节目时刻表。
信用卡公司Alllelicall KxT,ress自采用数据挖掘技术后，信用卡使用率增加了10％一15％。
AT&T公司赁借数据挖掘技术技术侦探国际电话欺诈行为，可以尽快发现国际电话使用中的不正常现象。