第一章 数据挖掘基本知识
第1章 《数据挖掘》PPT绪论
Knowledge
Information
Data
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1.1数据挖掘基本概念
第一章 绪论
1.1.1 数据挖掘的概念
数据挖掘、数据库、人工智能
• 数据挖掘是从数据中发掘知识的过程，在这个过程中人工智能和数据库技术可以作 为挖掘工具，数据可以被看作是土壤，云平台可以看作是承载数据和挖掘算法的基 础设施 。在挖掘数据的过程中需要用到一些挖掘工具和方法，如机器学习的方法。 当挖掘完毕后，数据挖掘还需要对知识进行可视化和展现。
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1.3数据挖掘常用工具
第一章 绪论
1.3.2 开源工具
• WEKA WEKA 是一个基于JAVA 环境下免费开源的数据挖掘工作平台，集合了大量能承担数据 挖掘任务的机器学习算法，包括对数据进行预处理，分类，回归、聚类、关联规则以及 在新的交互式界面上的可视化。
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1.3数据挖掘常用工具
•R • Weka • Mahout • RapidMiner • Python • Spark MLlib
第一章 绪论
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1.3数据挖掘常用工具
第一章 绪论
1.3.2 开源工具
•R R是用于统计分析和图形化的计算机语言及分析工具，提供了丰富的统计分析和数据挖 掘功能，其核心模块是用C、C++和Fortran编写的。
为了提高系统的决策支持能力，像ERP、SCM、HR等一些应用系统也逐渐与数据 挖掘集成起来。多种理论与方法的合理整合是大多数研究者采用的有效技术。
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1.2 数据挖掘起源及发展历史
第一章 绪论
3 数据挖掘面临的新挑战
随着物联网、云计算和大数据时代的来临，在大数据背景下数据挖掘要面临的挑 战，主要表现在以下几个方面：
介绍数据挖掘的基础知识
介绍数据挖掘的基础知识【文章】1. 什么是数据挖掘？数据挖掘是一种从大规模数据集中发现模式、关联和趋势的过程。
通过应用统计、机器学习和人工智能等技术，数据挖掘帮助我们利用数据中的隐藏信息，以提供预测性洞察和决策支持。
2. 数据挖掘的基本任务数据挖掘的基本任务包括分类、聚类、关联规则挖掘和异常检测。
分类是将数据分为不同的类别，聚类是将数据分为相似的群组，关联规则挖掘是找出数据中的关联关系，而异常检测是识别与预期模式不符的数据。
3. 数据挖掘的应用领域数据挖掘在多个领域中都有广泛的应用。
其中包括市场营销，通过分析客户购买模式来进行定向广告；金融领域，用于信用评估、欺诈检测和股票市场预测；医疗健康领域，智能诊断和药物发现等。
4. 数据挖掘的基本步骤数据挖掘的基本步骤包括问题定义、数据收集、数据预处理、模型选择和建模、模型评估和结果解释。
问题定义阶段明确了要解决的问题，数据收集阶段获取了相关数据，数据预处理阶段清洗和转换数据以准备建模，模型选择和建模阶段选择适当的算法并建立模型，模型评估阶段评估模型的性能，结果解释阶段解释模型的发现和结论。
5. 常用的数据挖掘算法常用的数据挖掘算法包括决策树、聚类算法、关联规则挖掘和神经网络等。
决策树是一种用于分类和预测的算法，聚类算法用于将数据分组，关联规则挖掘用于发现数据集中的关联关系，神经网络模拟人脑神经元之间的连接关系，用于模式识别和预测。
6. 数据挖掘的挑战和注意事项数据挖掘面临一些挑战和注意事项。
首先是数据质量的问题，噪声和缺失值可能会影响模型的准确性。
其次是算法选择的问题，对于不同类型的数据和任务，需要选择合适的算法。
在处理大规模数据时，计算和存储资源也是需要考虑的因素。
7. 对数据挖掘的观点和理解数据挖掘作为一门强大的技术，可以帮助我们从大量的数据中发现隐藏的模式和规律。
通过应用数据挖掘，我们能够做出更准确的预测和更明智的决策。
然而，我们也需要注意数据挖掘过程中可能遇到的挑战和限制，并在处理数据时保持谨慎和严谨。
1数据挖掘每章知识
1.数据挖掘定义：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。
2.不能在原数据库上做决策而要建造数据仓库的原因：传统数据库的处理方式和决策分析中的数据需求不相称，主要表现在：⑴决策处理的系统响应问题⑵决策数据需求的问题⑶决策数据操作的问题3.数据仓库的定义W.H.Inmon的定义：数据仓库是一个面向主题的、集成的、非易失的且随时间变化的数据集合，用来支持管理人员的决策。
公认的数据仓库概念基本上采用了W.H.Inmon的定义：数据仓库是面向主题的、集成的、不可更新的（稳定性）随时间不断变化（不同时间）的数据集合，用以支持经营管理中的决策制定过程。
4.数据仓库与数据挖掘的关系：⑴数据仓库系统的数据可以作为数据挖掘的数据源。
数据仓库系统能够满足数据挖掘技术对数据环境的要求，可以直接作为数据挖掘的数据源。
⑵数据挖掘的数据源不一定必须是数据仓库系统。
数据挖掘的数据源不一定必须是数据仓库，可以是任何数据文件或格式，但必须事先进行数据预处理，处理成适合数据挖掘的数据。
5. 数据挖掘的功能——7个方面：⑴概念描述：对某类对象的内涵进行描述，并概括这类对象的有关特征。
①特征性描述②区别性描述⑵关联分析：若两个或多个变量间存在着某种规律性，就称为关联。
关联分析的目的就是找出数据中隐藏的关联网。
⑶分类与预测①分类②预测⑷聚类分析：客观的按被处理对象的特征分类，将有相同特征的对象归为一类。
⑸趋势分析：趋势分析——时间序列分析，从相当长的时间的发展中发现规律和趋势。
⑹孤立点分析：孤立点：数据库中包含的一些与数据的一般行为或模型不一致⑺偏差分析：偏差分析——比较分析，是对差异和极端特例的描述，揭示事物偏离常规的异常现象。
6. 数据挖掘常用技术：⑴数据挖掘算法是数据挖掘技术的一部分⑵数据挖掘技术用于执行数据挖掘功能。
⑶一个特定的数据挖掘功能只适用于给定的领域。
数据挖掘基础 数据挖掘概念ppt课件
层次聚类树树状图
A
B
C
D
E
1.1 数据挖掘概述
1.1.2 数据挖掘常用算法概述
第一章 数据挖掘概念
在面对海量数据时，需要使用一定的算法，才能从中挖掘出有用的信息，下面介绍数 据挖掘中常用的算法。
1. 分类算法 (1) 决策树算法 决策树算法是一种典型的分类算法，首先利用已知分类的数据构造决策树，然后利用 测试数据集对决策树进行剪枝，每个决策树的叶子都是一种分类，最后利用形成的 决策树对数据进行分类。决策树的典型算法有ID3，C4.5，CART等。
1.1 数据挖掘概述
1.1.3 数据挖掘常用工具概述
第一章 数据挖掘概念
2. Clementine(SPSS) 软件 Clementine是SPSS所发行的一种资料探勘工具，集成了分类、聚类和关联规则
等算法，Clementine提供了可视化工具，方便用户操作。其通过一系列节点来执行 挖掘过程，这一过程被称作一个数据流，数据流上面的节点代表了要执行的操作。 Clementine的资料可视化能力包含散布图、平面图及Web分析。
1.1 数据挖掘概述
第一章 数据挖掘概念
1.1.3 数据挖掘常用工具概述
1. Weka软件
Weka(Waikato Environment for Knowledge Analysis)的全名是怀卡托智能 分析环境，是一款免费与非商业化的数据挖掘软件，基于Java环境下开源的机器学 习与数据挖掘软件。Weka的源代码可在其官方网站下载。它集成了大量数据挖掘算 法，包括数据预处理、分类、聚类、关联分析等。用户既可以使用可视化界面进行 操作，也可以使用Weka提供的接口，实现自己的数据挖掘算法。图形用户界面包括 Weka Knowledge Flow Environment和Weka Explorer。用户也可以使用Java语 言调用Weka提供的类库实现数据挖掘算法，这些类库存在于weka.jar中。
数据挖掘的基本知识
数据挖掘的基本知识1. 为什么数据挖掘是重要的？主要是由于存在可以广泛使用的大量数据，并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识，以将其广泛用于市场分析、欺诈检测、顾客保有、产品控制和科学探索等。
2. 数据挖掘系统的一般结构知识发现过程由以下步骤组成：（1）数据清理——消除噪声和不一致数据；（2）数据集成——可将多重数据源组合在一起；（3）数据选择——从DB中提取与分析任务相关的数据；（4）数据变换——将数据变换或统一成适合挖掘的形式，如通过汇总或聚集操作（5）数据挖掘——使用智能方法提取数据模式；（6）模式评估——根据某种兴趣度量，识别表示知识的真正有趣的模式；（7）知识表示——使用可视化和知识表示技术，向用户提供挖掘的知识。
可见，可将数据挖掘看作是知识发现过程的一个步骤。
典型的数据挖掘系统具有以下主要成分：3. 如何定义数据挖掘根据数据挖掘功能的广义观点：数据挖掘是从存放在数据库、数据仓库或其他信息库中的大量数据中发现有趣的知识。
4. 对何种数据进行挖掘包括关系数据库、数据仓库、事务数据库、高级数据库系统、一般文件、数据流和万维网。
其中高级数据库系统包括对象－关系数据库和面向特殊应用的数据库如：空间数据库、时间序列数据库、文本数据库和多媒体数据库。
5. 可以挖掘什么类型的模式由于有些模式并非对数据库中的所有数据都成立，通常每个被发现的模式都附上一个确定性或“可信性”度量。
数据挖掘功能以及她们可以发现的模式类型如下：（1）概念/类模式：特征化和区分数据特征化（data characterization）是目标类数据的一般特性或特征的汇总。
数据特征的输出可以用多种形式，包括饼图、条图、曲线、多维数据立方体和包括交叉表在内的多维表。
结果的描述也可以用广义关系（generalized relation）或规则形式提供。
数据区分（data discrimination）是将目标数据对象的一般特性与一个或多个对比类对象的一般特性进行比较。
数据挖掘概论
1970s
层次数据库 网状数据库
1980s晚期
高级数据库系统 【扩展的关系数据库】 【面向对象数据库】
2000s
流数据管理和挖掘 基于应用的数据挖掘
XML数据库
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三、什么是数据挖掘
• 数据挖掘 （从数据中发现知识)
• 从大量的数据中挖掘那些令人感兴趣的、有用的、隐含的、先前未知的和可能 有用的模式或知识
• 例：
age (X , "30...39") income (X , &#uter") [sup port 20%,confidence 70%]
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四、挖掘的数据类型
• 分类和预测
• 根据训练集中的数据属性和类标号，构建模型来分类现有数据，并用来分类新数据， 或预测类型标志未知的对象类
• 区分：提供两个或多个数据集的比较描述
• 例：
Status Graduate Undergraduate
Birth_country Canada Canada
Age_range 25-30 25-30
Gpa Good Good
Count 90 210
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四、挖掘的数据类型
• 关联规则挖掘
从事务数据库、关系数据库和其他信息存储中的大量数据的项集之间发现有趣的、 频繁出现的模式、关联和相关性
• 数据挖掘的替换词
• 数据库中的知识挖掘（KDD） • 知识提炼 • 数据/模式分析 • 数据考古 • 数据捕捞
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三、什么是数据挖掘
• 数据库中的知识挖掘（KDD）
模式评估
数据挖掘
任务相关数据
数据仓库
选择
数据清理 数据集成
数据库
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数据挖掘入门指南
数据挖掘入门指南第一章数据挖掘概述数据挖掘是一种从大量数据中发现有用模式和知识的过程。
它包括数据预处理、模型选择、模式发现和模型评估等步骤。
在当今信息化社会中，数据挖掘已经成为各个领域的热门技术，它为企业提供了利用数据进行决策和优化的有效手段。
第二章数据预处理数据挖掘的首要步骤是数据预处理。
数据预处理的目标是去除数据中的噪声、消除数据的冗余，以及解决缺失数据的问题。
常见的数据预处理技术包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据降维。
数据预处理的好坏直接影响到后续模型选择和模式发现的结果。
第三章模型选择模型选择是数据挖掘过程中的关键步骤。
根据具体问题的特点选择合适的模型对于获得准确的挖掘结果至关重要。
常见的模型选择方法包括决策树、神经网络、支持向量机和朴素贝叶斯等。
不同的模型适用于不同类型的数据和问题，需要根据具体情况进行选择。
第四章模式发现模式发现是数据挖掘的核心任务之一。
模式发现旨在从数据中找出隐藏的、有用的模式和规律。
常用的模式发现方法包括关联规则挖掘、聚类分析和分类分析。
关联规则挖掘可以帮助人们找到数据中的关联关系，聚类分析可以将数据划分为不同的群组，而分类分析可以对数据进行分类和预测。
第五章模型评估模型评估是数据挖掘的最后一步。
模型评估的主要目的是评估所选择模型的准确性和可靠性。
常用的模型评估方法包括交叉验证、混淆矩阵和ROC曲线等。
通过进行模型评估，可以对模型的性能进行客观的评价，从而确定是否需要进一步优化或更换模型。
第六章数据挖掘应用数据挖掘在各个领域都有广泛的应用。
例如，在市场营销中，数据挖掘可以帮助企业发现潜在的消费者群体，优化产品定价和推广策略。
在医疗健康领域，数据挖掘可以辅助医生进行疾病诊断和治疗预测。
在金融领域，数据挖掘可以帮助银行识别风险，预测市场走势。
数据挖掘的应用正日益深入各行各业。
第七章数据挖掘工具为了实现数据挖掘的目标，需要借助各种数据挖掘工具。
常见的数据挖掘工具有WEKA、RapidMiner、KNIME和Python等。
数据挖掘基础知识
数据挖掘基础知识数据挖掘是一种通过分析大量数据来发现模式、关联性和隐含信息的技术和过程。
它运用统计学和机器学习方法，从大规模数据集中提取出有用的知识和洞察，以支持决策和预测。
本文将介绍数据挖掘的基础知识，包括数据预处理、特征选择、算法选择和模型评估等方面。
一、数据预处理数据预处理是数据挖掘的第一步，用于清洗、转换和整合原始数据，以便后续的分析和建模工作。
常用的数据预处理技术包括数据清洗、数据变换和数据集成。
1.数据清洗数据清洗是指通过检测和纠正数据中的错误、缺失、重复或不一致等问题，提高数据质量。
常见的数据清洗方法包括填补缺失值、剔除异常值和处理重复数据等。
2.数据变换数据变换是指将原始数据进行规范化和转换，以便适应特定的挖掘算法和模型。
常用的数据变换方法包括归一化、标准化和离散化等。
3.数据集成数据集成是指将来自不同数据源的数据进行合并和整合，以便进行综合分析和挖掘。
常用的数据集成方法包括记录链接和属性合并等。
二、特征选择特征选择是指从原始数据中选择最具有代表性和相关性的特征，以提高模型的精确性和效率。
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。
1.过滤式方法过滤式方法通过对特征与目标变量之间的相关性进行评估和排序，选取相关性最高的特征。
常用的过滤式方法包括信息增益、卡方检验和相关系数等。
2.包裹式方法包裹式方法通过将特征选择过程嵌入到模型的训练过程中，以评估不同特征子集的性能，选择性能最好的特征子集。
常用的包裹式方法包括递归特征消除和遗传算法等。
3.嵌入式方法嵌入式方法将特征选择过程与模型的训练过程相结合，直接在模型训练过程中选择最佳的特征。
常用的嵌入式方法包括L1正则化和决策树剪枝等。
三、算法选择算法选择是指根据挖掘任务的性质和数据的特点，选择合适的挖掘算法进行建模和分析。
常用的算法选择方法包括分类算法、聚类算法和关联规则算法等。
1.分类算法分类算法是指将数据分为不同的类别或标签，常用于预测和分类任务。
数据挖掘理论基础
• 货物销售之间的相互联系和相关性，以及基于这种联系上的预测
• 数据从那里来?
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三、数据挖掘的应用
1、客户分析与管理 • 顾客分析
• 哪类顾客购买那种商品 (聚类分析或分类预测)
• 客户需求分析
• 确定适合不同顾客的最佳商品 • 预测何种因素能够吸引新顾客
• 提供概要信息
• 多维度的综合报告 • 统计概要信息 (数据的集中趋势和变化)
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三、数据挖掘的应用
2、公司分析和风险管理
• 财务计划
• 现金流转分析和预测 • 交叉区域分析和时间序列分析（财务资金比率，趋势分析等等）
• 资源计划
• 总结和比较资源和花费
• 竞争
• 对竞争者和市场趋势的监控 • 将顾客按等级分组和基于等级的定价过程 • 将定价策略应用于竞争更激烈的市场中
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三、数据挖掘的应用
3、欺诈行为检测和异常模式的发现
• 对欺骗行为进行聚类和建模，并进行孤立点分析 • 应用：卫生保健、信用卡服务、电信等
• 医疗保险
• 职业病人、 医生以及相关数据分析 • 不必要的或相关的测试
• 洗钱: 发现可疑的货币交易行为 • 电信: 电话呼叫欺骗行为
• 电话呼叫模型: 呼叫目的地，持续时间，日或周呼叫次数. 分析模型发现与期待标准的偏差
第一章 数据挖掘概论
第二节 理论基础
1
一、数据挖掘中用到的技术
• 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
其他学科
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一、数据挖掘中用到的技术
• 统计学：统计模型、统计描述、假设检验 • 机器学习：监督学习、无监督学习、半监督学习 • 数据库：数据库系统、数据仓库、OLAP • 信息检索：语言模型、主题模型、自然语言处理
《数据挖掘基础知识》
❖ 聚类用于市场细分，将顾客按其行为或特征模式 的相似性划分为若干细分市场，以采取有针对性 的营销策略；
❖ 分类用于预测哪些人会对邮寄广告和产品目录、 赠券等促销手段有反应,还可用于顾客定级、破产 预测等。
《数据挖掘基础知识》
1．1数据挖掘的社会需求
现实情况：人类积累的数据量以每月高于15%的速度增 加，如果不借助强有力的挖掘工具，仅依靠人的能力来 理解这些数据是不可能的。现在人们已经评估出世界上 信息的数量每二十个月翻一番，并且数据库的数量与大 小正在以更快的速度增长。
1．1数据挖掘的社会需求
著名的“啤酒尿布”案例：美国加州某个超级卖场通过数 据挖掘发现，下班后前来购买婴儿尿布的男顾客大都购买 啤酒。于是经理当机立断，重新布置货架，把啤酒类商品 布置在婴儿尿布货架附近，并在二者之间放置佐酒食品， 同时还把男士日常用品就近布置。这样，上述几种商品的 销量大增。
---空间数据挖掘（SDM）的特点
❖ 数据源十分丰富，数据量非常庞大，数据类 型多，存取方法复杂；
❖ 应用领域十分广泛，只要与空间位置相关的 数据，都可对其进行挖掘；
❖ 挖掘方法和算法非常，而且大多数算法比较 复杂，难度大；
❖ 知识的表达方式多样，对知识的理解和评价 依赖于对人对客观世界的认知程度。
1.8数据挖掘的发展趋势—WEB挖掘
❖ Web 数据的收集，结构转换等预处理技术的 研究；
❖ 现有的数据挖掘方法在适应性和时效性方面 的研究
❖ 基于Web 挖掘和信息检索的智能搜索引擎及 相关技术的研究；
❖ Web 挖掘在特定领域如电子商务领域的应用 研究；
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。
1数据挖掘每章知识
第一章1.数据发掘定义：从大批的、不完好的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在此中的、人们早先不知道的、但又是潜伏实用的信息和知识的过程。
2.不可以在原数据库上做决议而要建筑数据库房的原由：传统数据库的办理方式和决议剖析中的数据需求不相当，主要表此刻：⑴决议办理的系统响应问题⑵决议数据需求的问题⑶决议数据操作的问题3.数据库房的定义W.H.Inmon 的定义：数据库房是一个面向主题的、集成的、非易失的且随时间变化的数据会合，用来支持管理人员的决议。
公认的数据库房看法基本上采纳了W.H.Inmon 的定义：数据库房是面向主题的、集成的、不行更新的（稳固性）随时间不停变化（不一样时间）的数据会合，用以支持经营管理中的决议拟订过程。
4.数据库房与数据发掘的关系：⑴数据库房系统的数据能够作为数据发掘的数据源。
数据库房系统能够知够数据发掘技术对数据环境的要求，能够直接作为数据发掘的数据源。
⑵数据发掘的数据源不必定一定是数据库房系统。
数据发掘的数据源不必定一定是数据库房，可以是任何数据文件或格式，但一定早先进行数据预办理，办理成适合数据发掘的数据。
5.数据发掘的功能—— 7 个方面：⑴看法描绘：对某类对象的内涵进行描绘，并归纳这种对象的有关特点。
①特点性描绘②差异性描绘⑵关系剖析：若两个或多个变量间存在着某种规律性，就称为关系。
关系剖析的目的就是找出数据中隐蔽的关系网。
⑶分类与展望①分类②展望⑷聚类剖析：客观的按被办理对象的特点分类，将有相同特点的对象归为一类。
⑸趋向剖析：趋向剖析——时间序列剖析，从相当长的时间的发展中发现规律和趋向。
⑹孤立点剖析：孤立点：数据库中包含的一些与数据的一般行为或模型不一致的数据。
⑺偏差剖析：偏差剖析——比较剖析，是对差异和极端特例的描绘，揭露事物偏离惯例的异样现象。
6.数据发掘常用技术：⑴数据发掘算法是数据发掘技术的一部分⑵数据发掘技术用于履行数据发掘功能。
⑶一个特定的数据发掘功能只合用于给定的领域。
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。
学习数据挖掘的基础知识
学习数据挖掘的基础知识第一章：数据挖掘的定义和应用领域数据挖掘是指从大量数据中发现有用的信息和模式的过程。
它通过应用统计学、机器学习和数据库技术，从海量数据中提取、转换和加载数据，并运用算法和模型来识别隐藏的模式和规律。
数据挖掘在各个领域都有广泛的应用，如市场营销、金融风险管理、医疗诊断和预测分析等。
第二章：数据挖掘的主要任务数据挖掘的主要任务包括分类、预测、关联规则挖掘、聚类和异常检测等。
分类是一种将数据分为不同类别的任务，常用的分类算法包括决策树、朴素贝叶斯和支持向量机等；预测是通过观察已知数据的趋势来预测未来数据的值，常用的预测模型包括线性回归和时间序列分析等；关联规则挖掘用于发现数据集中的频繁项集和关联规则，常用的算法包括Apriori算法和FP-Growth算法等；聚类是将数据划分成不相交的组别，常用的聚类算法包括K均值聚类和层次聚类等；异常检测用于发现数据中的异常值，常用的方法包括箱线图和离群点分析等。
第三章：数据预处理数据预处理是数据挖掘过程中非常重要的一步，它包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等处理过程。
数据清洗用于处理数据中的错误、缺失和异常值等，常用的方法包括删除无用数据、插补缺失值和平滑异常值等；数据集成是将来自不同数据源的数据进行整合，常用的方法包括数据连接和数据合并等；数据转换用于将数据转换成挖掘算法所需的形式，常用的方法包括属性变换和规范化等；数据规约用于降低数据维度和大小，常用的方法包括属性选择、维度规约和数据压缩等。
第四章：数据挖掘的常用算法和技术数据挖掘中有许多常用的算法和技术，如决策树、神经网络、支持向量机、关联规则挖掘和聚类等。
决策树是一种用于分类和预测的算法，可以根据属性值将数据集划分为不同的类别；神经网络通过模拟人脑的神经元来进行数据挖掘，可以用于分类、预测和聚类等任务；支持向量机通过寻找一个最优超平面来进行分类和预测，具有较好的泛化性能；关联规则挖掘用于发现数据中的频繁项集和关联规则，可用于市场篮子分析；聚类是将数据划分为不同的组别，有助于研究数据的内在结构。
数据挖掘入门基础
（4）数据库查询系统和专家系统不是数据挖掘！在小规模
1.2 机器学习
（1）对于某类任务T和性能度量P，如果一个计算机 程序在T上以P衡量的性能随着经验E而自我完善，那 么这个计算机程序被称为在从经验E学习。
[ x1, x2 ] [ x12 ,2x1x2 , x22 ]
2.3 数据压缩 2.3-1 离散化
离散化的用途：（1）适应某些仅接受离散值的算 法；（2）减小数据的尺度。
2.2 数据变换 2.2-1 归一化与模糊化
v' v min
有限区间的归一化： max min
1 v' 1 ev
无限区间的归一化：
模糊隶属度：
2.2-2 核函数
（1）核函数的基本思想是将在低维特征向量线性不 可分的数据映射到线性可分的高维特征空间中去。
（2）映射可以是显式的，也可以是隐式的。显式映
（3）数据仓库的逻辑结构是多维数据库。数据仓库 的实际物理结构可以是关系数据存储或多维数据方 （Cube）。
（4）数据方是由维度（Dimension）和度量 （Measure）定义的一种数据集，度量存放在由维
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。
（5）转轴：是一种改变数据方二维展现形式的操作。它将 数据方的二维展现中的某些维度由行改为列，或由列改为
现实世界的数据是不完整的（有些感兴趣的属性缺 少属性值，或仅包含聚集数据），含噪音的（包含 错误，或存在偏离期望的异常值），不一致的（例 如，用于商品分类的部门编码存在差异）。
01 数据挖掘基础知识培训
在各种层次上提供 回溯的、动态的数
据信息
数据挖掘 （正在流行）
“下个月波士顿的 销售会怎么样？为
什么？”
2022/4/17
高级算法 多处理器计算机
海量数据库
Pilot Lockheed
IBM SGI 其他初创公司
提供预测性的信息
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数据挖掘的社会需求
苦恼: 淹没在数据中 ; 不能制定合适的决策!
数据
算法:EM (期望最大化)、SOM（自组织特征映射）。
2022/4/17
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聚类
常用聚类算法——k-means(k均值)，原理及软件实现。
处理流程如下：首先，随机地选择k个对象，每个对象代表一个簇的初始均值或中心。其次，对剩 余的每个对象，根据其与各个簇均值的距离，将它指派到最近似的簇。然后计算每个簇的新均值。 这个过程不断重复，直到准则函数收敛。通常采用平方误差准则。
属性1
属性2
属性3 属性4 决策
属性5
属性
2022/4/17
属性1 属性2
属性5
决策 属性
属性降维
❖ 维数灾难（Curse of Dimensionality） ❖ 数据数量要求呈爆炸式增长 ❖ 常用相似性度量，距离度量失效 ❖ 模型参数剧增
降维：将高维数据通过某种技术变换到 低维，并极大保持原有数据信息 降维假设：高维数据存在本质低维表示
➢ 主要思想是：只要“邻域”中的密度（对象或数据点的数目）超过某个阈值，就 基于密度方法
继续聚类。
➢ 基于网格的方法把对象空间量化为有限数目的单元，形成一个网格结构。所有的 基于网格方法
聚类操作都在这个网格结构化进行。
➢ 基于模型的方法为每簇假定一个模型，并寻找数据对给定模型的最佳拟合。常用 基于模型方法
数据挖掘概论(复习大纲)
第一章数据挖掘概论1.什么是数据挖掘？数据挖掘(Data Mining DM)从大量的数据中挖掘出令人感兴趣的、有用的、隐含的、先前未知的和可能有用的模式或知识数据挖掘的替换词数据库中的知识挖掘、知识发现（KDD）知识提炼、数据/模式分析数据考古数据捕捞、信息收获等等2.KDD的步骤数据清理: (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）模式评估知识表示3.体系结构:典型数据挖掘系统4.数据挖掘的主要功能概念/类描述: 特性化和区分归纳，总结和对比数据的特性。
关联分析发现数据之间的关联规则，这些规则展示属性－值频繁的在给定的数据中所一起出现的条件。
分类和预测通过构造模型(或函数)用来描述和区别类或概念，用来预测类型标志未知的对象类。
聚类分析将类似的数据归类到一起，形成一个新的类别进行分析。
孤立点分析通常孤立点被作为“噪音”或异常被丢弃，但在欺骗检测中却可以通过对罕见事件进行孤立点分析而得到结论。
趋势和演变分析描述行为随时间变化的对象的发展规律或趋势5.数据挖掘系统与DB或DW系统的集成方式不耦合松散耦合半紧密耦合紧密耦合概念P23第三章数据仓库和OLAP技术1.什么是数据仓库?数据仓库的定义很多，但却很难有一种严格的定义.“数据仓库是一个面向主题的、集成的、随时间而变化的、不容易丢失的数据集合，支持管理部门的决策过程.”—W. H. Inmon（数据仓库构造方面的领头设计师）2.数据仓库关键特征数据仓库关键特征一——面向主题数据仓库关键特征二——数据集成数据仓库关键特征三——随时间而变化数据仓库关键特征四——数据不易丢失3.数据仓库与异种数据库集成传统的异种数据库集成:在多个异种数据库上建立包装程序和中介程序采用查询驱动方法——当从客户端传过来一个查询时，首先使用元数据字典将查询转换成相应异种数据库上的查询；然后，将这些查询映射和发送到局部查询处理器缺点：复杂的信息过虑和集成处理，竞争资源数据仓库: 采用更新驱动将来自多个异种源的信息预先集成，并存储在数据仓库中，供直接查询和分析高性能.4.从关系表和电子表格到数据立方体数据仓库和数据仓库技术基于多维数据模型。
金融数据挖掘各章要点
金融数据挖掘各章主要知识点第一章：1、数据挖掘的定义和数据挖掘的四个基本模块；数据挖掘是从海量数据中发掘那些潜在的、鲜为人知的数据规律和数理模式（新的决策有用知识），其目的是在海量数据的基础上发现规律、预测未来的发展趋势。
1、特征化、比较与关联规则挖掘2、分类与预测3、聚类分析4、序列发现（时间序列的数据挖掘）2、数据挖掘的两种基本类型：描述式挖掘与预测式挖掘；描述式数据挖掘以简洁、概要的方式描述数据，并提供数据的有用信息；预测式数据挖掘分析数据，建立一个或一组模型，并试图预测新数据集的行为。
3、将Excel数据集转化为SAS数据集、数据挖掘数据集的具体方法；File / import，在显示窗口中选择外部数据集类型（Excel），点击next键；选择外部数据集所在的路径，打开后，点击next键；在显示窗口中选择库标记（临时work，永久保存sasuser），给定要建立的SAS数据集的名称，点击Finish键；4、一些重要的SAS函数：计算收益率、正态分布的分布值、二项分布的分布值、Logistic 分布的概率值、均匀分布的随机抽样数；IRR：计算用小数表示的内部收益率；Probnorm(x)：标准正态分布的分布函数；Probbnml(p，n，m)：二项分布的分布函数Uniform(seed)：产生[0，1]上均匀分布的随机数；5、SAS数据库编辑中的一些重要命令的使用①SAS函数表达式；②modify；if …then的使用方法；③set与merge、drop与keep、or与and的使用与区别；④利用sort命令对变量进行排序的方法；点击变量名、点击、点击sort，再保存数据集就可⑤在数据库中生成均匀分布的随机数的SAS命令；6、将一个数据集随机地分成训练样本组、检验样本组的SAS程序；data a；set bank；m=uniform（17）；生成一个随机数run；proc sort data=a；by k m；run；data a1；set a；run；data a1；modify a1；if int（_n_/2）-_n_/2=0 then remove；run；data a2；set a；run；data a2；modify a2；if int(_n_/2)-_n_/2^=0 then remove；run；7、VaR的定义，计算VaR时的主要影响因素，利用历史模拟方法计算VaR的SAS程序。
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第一章 数据挖掘导论
数据挖掘作为一个新兴的多学科交叉应用领域，正在各行各业的决策支持活动 扮演着越来越重要的角色。本书将介绍数据挖掘（）与数据库知识发现 （
）的基本知识，以及从大量有噪声、不完整、 甚至是不一致数据集合中，挖掘出有意义的模式知识所涉及的概念与技术方法。 本章将从数据管理技术演化角度，介绍数据挖掘的由来。以及数据挖掘的作用 和意义。同时还将介绍数据挖掘系统的结构、数据挖掘所获得的知识种类，以及数 据挖掘系统的分类。最后还简要介绍了当前数据挖掘领域尚存在的一些热点问题。
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）
数据挖掘
第一章 数据挖掘导论
早在八十年代，人们在“物竞天择，适者生存”的大原则下，就认识到“谁最 先从外部世界获得有用信息并加以利用， 谁就可能成为赢家” 。 而今置身市场经济且 面向全球性剧烈竞争的环境下，任何商家的优势不单纯地取决于如产品、服务、地 区等方面因素，而在于创新。用知识作为创新的原动力，就能使商家长期持续地保 持竞争优势。因此要能及时迅速地从日积月累庞大的数据库中，以及互联网上获取 与经营决策相关的知识，自然而然就成为满足易变的客户需求以及因市场快速变化 而引起激烈竞争局面的唯一武器。因此，如何对数据与信息快速有效地进行分析加 工提炼以获取所需知识，就成为计算机及信息技术领域的重要研究课题。 事实上计算机及信息技术发展的历史，也是数据和信息加工手段不断更新和改 善的历史。早年受技术条件限制，一般用人工方法进行统计分析和用批处理程序进 行汇总和提出报告。在当时市场情况下，月度和季度报告已能满足决策所需信息要 求。随着数据量的增长，多数据源所带来的各种数据格式不相容性，为了便于获得 决策所需信息，就有必要将整个机构内的数据以统一形式集成存储在一起，这就是 形成了数据仓库（ *
数据库管理系统 （:年代） - 网络和关系数据库系统 - 数据建模工具 - 索引和数据组织技术 - 查询语言和查询处理 - 用户界面与优化方法 - 在线事务处理
先进数据库系统 （9年代中期至今） - 先进数据模型（扩展关 系、面向对象、对象关系） - 面向应用（空间、时 间、多媒体、知识库）
数据仓库和数据挖掘 （9年代后期至今） - 先进数据模型（扩展关 系、面向对象、对象关系） - 面向应用（空间、时 间、多媒体、知识库）
数据挖掘
பைடு நூலகம்
第一章 数据挖掘导论
机器学习、知识获取、模糊理论、神经网络、进化计算、模式识别、粗糙集理论等 等诸多研究分支，给开发满足这类要求的数据深度分析工具提供了坚实而丰富的理 论和技术基础。 九十年代中期以来，许多软件开发商，基于数理统计、人工智能、机器学习、 神经网络、进化计算和模式识别等多种技术和市场需求，开发了许多数据挖掘与知 识发现软件工具，从而形成了近年来软件开发市场的热点。目前数据挖掘工具已开 始向智能化整体数据分析解决方案发展，这是从数据到知识演化过程中的一个重要 里程碑。如图-- 所示。
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+, ）和“数据过剩” （ &）的巨大压 力。
数据挖掘
第一章 数据挖掘导论
然而，人类的各项活动都是基于人类的智慧和知识，即对外部世界的观察和了 解，做出正确的判断和决策以及采取正确的行动，而数据仅仅是人们用各种工具和 手段观察外部世界所得到的原始材料， 它本身没有任何意义。 从数据到知识到智慧， 需要经过分析加工处理精炼的过程。如图-- 所示，数据是原材料，它只是描述发 生了什么事情，并不能构成决策或行动的可靠基础。通过对数据进行分析找出其中 关系，赋予数据以某种意义和关联，这就形成所谓信息。信息虽给出了数据中一些 有一定意义的东西，但它往往和人们需要完成的任务没有直接的联系，也还不能做 为判断、决策和行动的依据。对信息进行再加工，即进行更深入的归纳分析，方能 获得更有用的信息，即知识。而所谓知识，可定义为“信息块中的一组逻辑联系， 其关系是通过上下文或过程的贴近度发现的” 。从信息中理解其模式，即形成知识。 在大量知识积累基础上，总结出原理和法则，就形成所谓智慧（.
计算机与信息技术经历了半个世纪的发展，给人类社会带来了巨大的变化与影 响。在支配人类社会三大要素（能源、材料和信息）中，信息愈来愈显示出其重要 性和支配力，它将人类社会由工业化时代推向信息化时代。随着人类活动范围的扩 展，生活节奏的加快，以及技术的进步，人们能以更快速更容易更廉价的方式获取 和存储数据，这就使得数据及其信息量以指数方式增长。 早在 世纪八十年代， 据 粗略估算，全球信息量每隔 个月就增加一倍。 而进入九十年代， 全世界所拥有的 数据库及其所存储的数据规模增长更快。一个中等规模企业每天要产生 以 上来自各生产经营等多方面的商业数据。美国政府部门的一个典型大数据库每天要 接收约 数据量，在 秒到 分钟时间里，要维持的数据量达到 ，存档 数据达 。在科研方面，以美国宇航局的数据库为例，每天从卫星下载的 数据量就达 之多；而为了研究的需要，这些数据要保存七年之久。九十年 代互联网（! ）的出现与发展，以及随之而来的企业内部网（! ）和企业 外部网（"# ）以及虚拟私有网（$%：$&
数据
数据库 管理
数据仓库
数据挖掘
数据智能 分析 解决方案
图-- 数据到知识的演化过程示意描述
随着计算机硬件和软件的飞速发展，尤其是数据库技术与应用的日益普及，人 们面临着快速扩张的数据海洋， 如何有效利用这一丰富数据海洋的宝藏为人类服务， 业已成为广大信息技术工作者的所重点关注的焦点之一。与日趋成熟的数据管理技 术与软件工具相比，人们所依赖的数据分析工具功能，却无法有效地为决策者提供 其决策支持所需要的相关知识，从而形成了一种独特的现象“丰富的数据，贫乏的 知识” 。为有效解决这一问题，自二十世纪 9 年代开始，数据挖掘技术逐步发展起 来，数据挖掘技术的迅速发展，得益于目前全世界所拥有的巨大数据资源以及对将 这些数据资源转换为信息和知识资源的巨大需求，对信息和知识的需求来自各行各 业，从商业管理、生产控制、市场分析到工程设计、科学探索等。数据挖掘可以视 为是数据管理与分析技术的自然进化产物，如图-- 所示。 自六十年代开始，数据库及信息技术就逐步从基本的文件处理系统发展为更复 杂功能更强大的数据库系统；七十年代的数据库系统的研究与发展，最终导致了关 系数据库系统、数据建模工具、索引与数据组织技术的迅速发展，这时用户获得了 更方便灵活的数据存取语言和界面；此外在线事务处理（45：
） 。事实上， 一部人类文明发展史，就是在各种活动中，知识的创造、交流，再创造不断积累的 螺旋式上升的历史。
客观世界 客观世界
收集
数据 数据
分析
信息 深入分析 信息
知识 知识
决策与行动 图-- 人类活动所涉及数据与知识之间的关系描述 计算机与信息技术的发展， 加速了人类知识创造与交流的这种进程， 据德国 《世 界报》的资料分析，如果说 ( 世纪时科学定律（包括新的化学分子式，新的物理关 系和新的医学认识）的认识数量一百年增长一倍，到本世纪 / 年代中期以后， 每五 年就增加一倍。这其中知识起着关键的作用。当数据量极度增长时，如果没有有效 的方法，由计算机及信息技术来帮助从中提取有用的信息和知识，人类显然就会感 到像大海捞针一样束手无策。据估计，目前一个大型企业数据库中数据，约只有百 分之七得到很好应用。 因此目前人类陷入了一个尴尬的境地， 即 “丰富的数据” （ 。 *）而“贫乏的知识0（'
&） 。数据仓库不同于管理日常工作数据的数据库， 它是为了便于分析针对特定主题 （&1 2
） 的集成化的、 时变的 （ 2） 即提供存贮 年或更长时间的数据，这些数据一旦存入就不再发生变化。 数据仓库的出现， 为更深入对数据进行分析提供了条件， 针对市场变化的加速3 人们 提 出了能进行 实 时分 析 和产生 相 应 报 表 的在 线 分 析 工 具 456 （ 4 5 。456 能允许用户以交互方式浏览数据仓库内容，并对其中 6
2
,
）手段的出现也极大地推动了关系数据库技术的应用普及，尤其是在大数 据量存储、检索和管理的实际应用领域。 自八十年代中期开始，关系数据库技术被普遍采用，新一轮研究与开发新型与
数据挖掘
第一章 数据挖掘导论
强大的数据库系统悄然兴起，并提出了许多先进的数据模型：扩展关系模型、面向 对象模型、演绎模型等；以及应用数据库系统:空间数据库、时序数据库、多媒体数 据库等；日前异构数据库系统和基于互联网的全球信息系统也已开始出现并在信息 工业中开始扮演重要角色。 数据收集与数据库创建 （/年代或更早） - 基础文件处理
） 数据进行多维分析，且能及时地从变化和不太完整的数据中提取出与企业经营活动 密切相关的信息。例如：456 能对不同时期、不同地域的商业数据中变化趋势进 行对比分析。 456 是数据分析手段的一大进步，以往的分析工具所得到的报告结果只能回 答“什么” （.*） ，而 456 的分析结果能回答“为什么” （.*） 。但 456 分析 过程是建立在用户对深藏在数据中的某种知识有预感和假设的前提下，由用户指导 的信息分析与知识发现过程。但由于数据仓库（通常数据贮藏量以 计）内容来 源于多个数据源，因此其中埋藏着丰富的不为用户所知的有用信息和知识，而要使 企业能及时准确地做出科学的经营决策，以适应变化迅速的市场环境，就需要有基 于计算机与信息技术的智能化自动工具，来帮助挖掘隐藏在数据中的各类知识。这 类工具不应再基于用户假设， 而应能自身生成多种假设；再用数据仓库7或大型数据 库8中的数据进行检验或验证； 然后返回用户最有价值的检验结果。此外这类工具还 应能适应现实世界中数据的多种特性（即量大、含噪声、不完整、动态、稀疏性、 异质、非线性等） 。要达到上述要求，只借助于一般数学分析方法是无能达到的。多 年来，数理统计技术方法以及人工智能和知识工程等领域的研究成果，诸如推理、