数据挖掘概念与技术第一章PPT课件
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第1章 《数据挖掘》PPT绪论
高级大数据人才培养丛书之一，大数据挖掘技术与应用
第一章 绪论
1.1 数据挖掘基本概念 1.2 数据挖掘起源及发展历史 1.3 数据挖掘常用工具 1.4 数据挖掘应用场景
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1.4数据挖掘应用场景
1.4 数据挖掘的应用
• 数据挖掘能做什么？ 发现最有价值的客户
第一章 绪论
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1.1数据挖掘基本概念
第一章 绪论
1.1.2 大数据环境下的数据挖掘
• 大数据挖掘：从体量巨大、类型多样、动态快速流转及价值密度低的大数据中挖掘 出有巨大潜在价值的信息和知识，并以服务的形式提供给用户。
大数据挖掘与传统数据挖掘相比：
• 技术背景差异 • 处理对象差异 • 挖掘程度差异
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高级大数据人才培养丛书之一，大数据挖掘技术与应用
第一章 绪论
1.1 数据挖掘基本概念 1.2 数据挖掘起源及发展历史 1.3 数据挖掘常用工具 31 . 14 数 据 挖 掘 概应 述用 场 景
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1.3数据挖掘常用工具
第一章 绪论
1.3 数据挖掘工具
• 我们需要借助一些有效的工具进行数据挖掘工作，更轻松地从巨大的数据集中找出 关系、集群、模式、分类信息等，借助这类工具可以帮助我们做出最准确的决策， 为我们的业务获取更多收益。
数据挖掘概念与技术 课件Chapter 1. Introduction
constraints) from data in large databases
April 17, 2021
Data Mining: Concepts and Techniques
6
Evolution of Database Technology
(See Fig. 1.1)
1960s:
Data collection, database creation, IMS and network DBMS
Target marketing
Find clusters of “model” customers who share the same characteristics: interest, income level, spending habits, etc.
Determine customer purchasing patterns over time
Midterm {W8: L2} Chapter 7. Classification and prediction {W8:L3, W9: L1-L3} Chapter 8. Clustering analysis {W10: L1-L3}
W10: L3 Homework #2 due Chapter 9. Mining complex types of data {W11: L2-L3, W12:L1-L3}
April 17, 2021
Data Mining: Concepts and Techniques
6
Evolution of Database Technology
(See Fig. 1.1)
1960s:
Data collection, database creation, IMS and network DBMS
Target marketing
Find clusters of “model” customers who share the same characteristics: interest, income level, spending habits, etc.
Determine customer purchasing patterns over time
Midterm {W8: L2} Chapter 7. Classification and prediction {W8:L3, W9: L1-L3} Chapter 8. Clustering analysis {W10: L1-L3}
W10: L3 Homework #2 due Chapter 9. Mining complex types of data {W11: L2-L3, W12:L1-L3}
数据挖掘基础 数据挖掘概念ppt课件
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
(2) 贝叶斯分类算法 贝叶斯分类算法是统计学的一种方法，其中朴素贝叶斯算法在许多情况下可以与决策 树和神经网络算法相媲美，而且方法简单，准确度高，速度快。贝叶斯算法是基于 贝叶斯定理的，而贝叶斯定理假设一个属性值对给定类的影响独立于其它属性值， 但这种假设在很多情况下是不成立的，因此为了降低这个假设的影响，产生了很多 改进算法，比如TAN (tree augmented Bayes network)算法。
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
Clementine(SPSS)案例图
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
3. KNIME软件 KNIME (Konstanz InformationMiner) 是基于Eclipse开发环境来精心开发的数
据挖掘工具，可以扩展使用Weka中的数据挖掘算法。和Clementine类似，KNIME 使用类似数据流的方式实现数据挖掘过程，挖掘流程由一系列功能节点组成，每个 节点有输入、输出端口，用于接收数据或模型、导出结果。
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
KNIME软件案例图
《数据挖掘入门》PPT课件
➢ 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。
05.06.2021
精选ppt
16
预测的目的是从历史数据记录中自动推导出对给定 数据的推广描述，从而能够对事先未知的数据进行预测。
05.06.2021
精选ppt
25
分类的方法：
➢ 决策树：决策树内部节点进行属性值测试，并根据属性值 判断由该节点引出的分支，在决策树的叶结点得到结论。 内部节点是属性或属性的集合，叶节点代表样本所属的类 或类分布。
依存性和关联性，如果两个事物或者多个事物之间存在
一定的关联关系，那么其中一个事物就能够通过其他事
物预测到。
6.
人们希望在海量的商业交易记录中发现感兴趣
的数据关联关系，用以帮助商家作出决策。例如：
7.
面包 2% 牛奶 1.5% （占超市交易总数）
8.
2%和1.5%表明这两种商品在超市经营中的重要程度，
数据挖掘入门
05.06.2021
精选ppt
1
一． 引言 二． KDD与数据挖掘 三． 数据挖掘方法 四． 数据挖掘的应用和发展趋势 五． 数据预处理 六． 可视化数据挖掘
➢ 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。
05.06.2021
精选ppt
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预测的目的是从历史数据记录中自动推导出对给定 数据的推广描述，从而能够对事先未知的数据进行预测。
05.06.2021
精选ppt
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分类的方法：
➢ 决策树：决策树内部节点进行属性值测试，并根据属性值 判断由该节点引出的分支，在决策树的叶结点得到结论。 内部节点是属性或属性的集合，叶节点代表样本所属的类 或类分布。
依存性和关联性，如果两个事物或者多个事物之间存在
一定的关联关系，那么其中一个事物就能够通过其他事
物预测到。
6.
人们希望在海量的商业交易记录中发现感兴趣
的数据关联关系，用以帮助商家作出决策。例如：
7.
面包 2% 牛奶 1.5% （占超市交易总数）
8.
2%和1.5%表明这两种商品在超市经营中的重要程度，
数据挖掘入门
05.06.2021
精选ppt
1
一． 引言 二． KDD与数据挖掘 三． 数据挖掘方法 四． 数据挖掘的应用和发展趋势 五． 数据预处理 六． 可视化数据挖掘
数据挖掘概念与技术ppt课件
财经规划和资产评估
现金流分析和预测 临时提出的资产评估 交叉组合(cross-sectional) 和时间序列分析 (金融比率(financial-ratio),
趋势分析, 等.)
资源规划 :
资源与开销的汇总与比较
竞争:
管理竞争者和市场指导 对顾客分类和基于类的定价 在高度竞争的市场调整价格策略
数据探查 统计分析, 查询和报告
数据仓库 / 数据集市 OLAP, MDA 数据源
文字记录, 文件, 信息提供者, 数据库系统, OLTP系统
.
最终用户 商务分析人员 数据分析人员
DBA
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典型的数据挖掘系统结构
21.05.2020
图形用户界面
模式评估 数据挖掘引擎
数据库或数据仓库
数据清理 数据集成
选择
数据清理 数据集成
数据库
21.05.2020
.
16
KDD过程的步骤
学习应用领域:
相关的先验知识和应用的目标
创建目标数据集: 数据选择 数据清理和预处理: (可能占全部工作的 60%!) 数据归约与变换:
发现有用的特征, 维/变量归约, 不变量的表示.
选择数据挖掘函数
汇总, 分类, 回归, 关联, 聚类.
我们正被数据淹没,但却缺乏知识 解决办法: 数据仓库与数据挖掘
数据仓库与联机分析处理(OLAP) 从大型数据库的数据中提取有趣的知识(规则, 规律性, 模
《数据挖掘技术》课件
《数据挖掘技术》PPT课 件
我们将探索数据挖掘的概念和作用，了解其分类和应用领域。进一步探讨数 据预处理和特征选择的重要性，以及聚类算法、分类算法和关联规则挖掘的 方法和应用。了解时间序列挖掘和数据可视化技术，通过案例分析和实践应 用深入了解数据挖掘的实际应用和发展趋势。
数据预处理与特征选择
数据预处理
数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约。
特征选择
评估特征的重要性，剔除冗余和无关特征，提高模型准确性。
数据质量
解决数据缺失、异常数据和噪声数据，保证数据的准确性和完整性。
聚类算法与分类算法
聚类算法
基于距离或相似性将数据划分为 不同的群集，发现数据的内在结 构。
分类算法
通过训练数据构建决策树，对新 的未知数据进行分类或预测。
支持向量机
通过在特征空间中创建超平面将 不同类别的数据分隔开。
关联规则挖掘及其应用
1 频繁项集
发现同时出现频率较高的 商品或事物组合。
2 关联规则
通过提取频繁项集，发现 项集之间的关联关系。
3 市场篮子分析
应用关联规则挖掘来发现 一些潜在的购物模式和销 售策略。
时间序列挖掘方法和应用
1
时间序列分解
拆分时间序列成趋势、周期和随机成分，了解时间序列的特征。
2
时间序列预测
通过历史数据建模和预测，预测未来时间点的趋势和模式。
我们将探索数据挖掘的概念和作用，了解其分类和应用领域。进一步探讨数 据预处理和特征选择的重要性，以及聚类算法、分类算法和关联规则挖掘的 方法和应用。了解时间序列挖掘和数据可视化技术，通过案例分析和实践应 用深入了解数据挖掘的实际应用和发展趋势。
数据预处理与特征选择
数据预处理
数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约。
特征选择
评估特征的重要性，剔除冗余和无关特征，提高模型准确性。
数据质量
解决数据缺失、异常数据和噪声数据，保证数据的准确性和完整性。
聚类算法与分类算法
聚类算法
基于距离或相似性将数据划分为 不同的群集，发现数据的内在结 构。
分类算法
通过训练数据构建决策树，对新 的未知数据进行分类或预测。
支持向量机
通过在特征空间中创建超平面将 不同类别的数据分隔开。
关联规则挖掘及其应用
1 频繁项集
发现同时出现频率较高的 商品或事物组合。
2 关联规则
通过提取频繁项集，发现 项集之间的关联关系。
3 市场篮子分析
应用关联规则挖掘来发现 一些潜在的购物模式和销 售策略。
时间序列挖掘方法和应用
1
时间序列分解
拆分时间序列成趋势、周期和随机成分，了解时间序列的特征。
2
时间序列预测
通过历史数据建模和预测，预测未来时间点的趋势和模式。
第1章 数据挖掘概述
1.5数据挖掘的应用领域—应用调查
精选2021版课件
14
1.5数据挖掘的应用领域—金融
❖ 信用卡分析业务模型 客户信用等级评估 客户透支分析 客户利润分析 客户消费行为分析 客户消费异常行为分析
精选2021版课件
15
1.5数据挖掘的应用领域—金融
数据挖掘在反洗钱精系选2统021中版课的件 应用
数据挖掘原理与SPSS Clementine应用宝典
元昌安 主编 邓 松 李文敬 刘海涛 编著
电子工业出版社
精选2021版课件
1
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。
Express)有一个用于记录信用卡业务的数据
上述学科的发展决定着数据挖掘的发展未来 和方向
精选2021版课件
10
1.4数据挖掘的系统分类
数据挖掘是一个交叉学科领域，受多个学科 影响，包括数据库系统、统计学、机器学习、 可视化和信息科学 。
图1-2 数据挖掘受多门学科影响的示意图 精选2021版课件
11
1.4数据挖掘的系统分类
❖ 技术分类
预言（Predication）：用历史预测未来
数据挖掘课件.
关联分析（相关性和因果关系）
多维关联和单维关联 age(X, “20..29”) ^ income(X, “20..29K”) buys(X, “PC”) [support = 2%, confidence = 60%] contains(T, “computer”) ������ contains(x, “software”) [1%, 75%]
数据挖掘功能（2）
分类和预测
Baidu Nhomakorabea
找出描述并区分数据类和概念的模型（或函数）以便 能够使用模型预测类标记未知的对象类。 例如：依据气候划分国家类型或者依据每里的耗油量 划分汽车类型。 表示形式：判定树，分类规则，神经网络。 预测：预测某些未知的或空缺的数据值。 类标记未知：把数据聚类或分组成新的类，例如：把 房子聚类来找出房子的分布模式。 聚类依据以下原则：最大化类内的相似性和最小化类 间的相似性。
数据库技术的演化（见图1-1）
20世纪60年代： 数据收集，数据库创建，信息管理系统（IMS)和数据库管理 系统(DBMS) 20世纪70年代 关系数据模型，关系数据库管理系统工具 20世纪80年代 关系数据库管理系统（RDBMS）, 高级数据模型(面向对象、 演绎等等)和面向应用的DBMS(空间的、科学的、工程的） 20世纪90年代至今 数据挖掘和数据仓库，多媒体数据库和web数据库
数据挖掘概念与技术第一章
数据挖掘：概念与技术
Jiawei Han and Micheline Kamber著 Monrgan Kaufmann Publishers Inc.
范明 孟小峰等译
机械工业出版社
2013年7月14日星期日
数据挖掘：概念与技术
2
2013年7月14日星期日
数据挖掘：概念与技术
3
第1章 引言
英文幻灯片制作：Jiawei Han 中文幻灯片编译：范明
客观: 基于模式的统计和结构, 例如, 支持度, 置信度, 等. 主观: 基于用户对数据的确信, 例如, 出乎意料, 新颖性, 可行动性 (actionability), 等.
2013年7月14日星期日
数据挖掘：概念与技术
25
能够只发现有趣的模式吗?
发现所有有趣的模式: 完全性
数据挖掘系统能够发现所有有趣的模式吗? 关联 vs. 分类 vs. 聚类
识别顾客需求
对不同的顾客识别最好的产品
使用预测发现什么因素影响新顾客
提供汇总信息
各种多维汇总报告 统计的汇总信息 (数据的中心趋势和方差)
2013年7月14日星期日
数据挖掘：概念与技术
11
法人分析和风险管理
财经规划和资产评估
Jiawei Han and Micheline Kamber著 Monrgan Kaufmann Publishers Inc.
范明 孟小峰等译
机械工业出版社
2013年7月14日星期日
数据挖掘：概念与技术
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2013年7月14日星期日
数据挖掘：概念与技术
3
第1章 引言
英文幻灯片制作：Jiawei Han 中文幻灯片编译：范明
客观: 基于模式的统计和结构, 例如, 支持度, 置信度, 等. 主观: 基于用户对数据的确信, 例如, 出乎意料, 新颖性, 可行动性 (actionability), 等.
2013年7月14日星期日
数据挖掘：概念与技术
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能够只发现有趣的模式吗?
发现所有有趣的模式: 完全性
数据挖掘系统能够发现所有有趣的模式吗? 关联 vs. 分类 vs. 聚类
识别顾客需求
对不同的顾客识别最好的产品
使用预测发现什么因素影响新顾客
提供汇总信息
各种多维汇总报告 统计的汇总信息 (数据的中心趋势和方差)
2013年7月14日星期日
数据挖掘：概念与技术
11
法人分析和风险管理
财经规划和资产评估
大数据高职系列教材之数据挖掘基础PPT课件：第1章 数据挖掘概念
5. 离群点 离群点又称歧义值或异常值，离群点从数理统计角度是指一个时间序列中，远离序列的
一般水平的极端大值和极端小值。 6. 重复数据 时效性 相关性
1.2 数据探索
1.2.3 数据预处理
1. 聚集 聚集是将两个或多个对象合并成单个对象。 2. 抽样 抽样方法 渐进抽样 3. 维归约 4．维灾难 5．维归约的线性代数技术
第一章 数据挖掘概念
1. 什么是测量误差和数据收集误差 测量误差是测量中测量结果与实际值之间的差值叫误差。 数据收集误差是指收集数据时遗漏数据对象或属性值，或包含了其他数据对象等情况。
2. 什么是噪声 噪声是从物理角度而言，噪声是波形不规则的声音。
1.2 数据探索
1.2.2 数据质量
第一章 数据挖掘概念
大数据应用人才培养系列教材
第一章 数据挖掘概念
1.1 数据挖掘概述 1.2 数据探索 1.3 数据挖掘的应用 习题
1.2 数据探索
1.2.1 数据概述
第一章 数据挖掘概念
数据挖掘质量的高低与数据有着密切的关系，本节主要探索性学习一些数据相关 的知识。
数据类型、数据质量、 数据挖掘前预处理、数据分析 数据集是数据对象的集合。数据对象又叫做点、记录、向量、事件、案例、样本、 模式、观测或实体。数据对象用一组刻画对象基本特性（如物体质量或事件发生时 间）的属性描述。属性又称为维度、变量、特性、字段、特征等。
《数据挖掘》课件
R是一种用于统计计算和图形的编程语言，在数据挖掘领域中广泛使 用。
02
R拥有大量的统计和机器学习包，提供了丰富的算法和工具，能够进 行各种复杂的数据分析和挖掘任务。
03
R具有灵活的编程环境，支持各种编程范式，包括函数式编程和面向 对象编程。
04
R在数据挖掘中主要用于统计分析、可视化、聚类、分类等任务。
《数据挖掘》ppt课件
目 录
• 数据挖掘概述 • 数据挖掘技术 • 数据预处理 • 数据挖掘工具与平台 • 数据挖掘实践案例
01
数据挖掘概述
数据挖掘的定义
数据挖掘是一种从大量数据中提取有用信息和知识的技术， 通过运用统计学、机器学习和数据库技术等方法，从数据中 找出规律和模式，并为企业提供决策支持。
分类与预测
分类与预测的定义
分类和预测是监督学习方法，通过已知的训练数据集来构建分类 器或回归模型，从而对新的未知数据进行分类或预测。
常见的分类与预测算法
包括决策树、逻辑回归、支持向量机、神经网络等。
分类与预测的应用
在信用卡欺诈检测、疾病预测、股票市场预测等领域有广泛应用。
关联规则挖掘
关联规则挖掘的定义
关联规则挖掘是发现数据集中项之间的有趣关 系的方法，这些项可以是商品、网页等。
常见的关联规则挖掘算法
包括Apriori、FP-Growth等。
02
R拥有大量的统计和机器学习包，提供了丰富的算法和工具，能够进 行各种复杂的数据分析和挖掘任务。
03
R具有灵活的编程环境，支持各种编程范式，包括函数式编程和面向 对象编程。
04
R在数据挖掘中主要用于统计分析、可视化、聚类、分类等任务。
《数据挖掘》ppt课件
目 录
• 数据挖掘概述 • 数据挖掘技术 • 数据预处理 • 数据挖掘工具与平台 • 数据挖掘实践案例
01
数据挖掘概述
数据挖掘的定义
数据挖掘是一种从大量数据中提取有用信息和知识的技术， 通过运用统计学、机器学习和数据库技术等方法，从数据中 找出规律和模式，并为企业提供决策支持。
分类与预测
分类与预测的定义
分类和预测是监督学习方法，通过已知的训练数据集来构建分类 器或回归模型，从而对新的未知数据进行分类或预测。
常见的分类与预测算法
包括决策树、逻辑回归、支持向量机、神经网络等。
分类与预测的应用
在信用卡欺诈检测、疾病预测、股票市场预测等领域有广泛应用。
关联规则挖掘
关联规则挖掘的定义
关联规则挖掘是发现数据集中项之间的有趣关 系的方法，这些项可以是商品、网页等。
常见的关联规则挖掘算法
包括Apriori、FP-Growth等。
数据挖掘第1章引言PPT课件
2020/9/29
Data Mining: Concepts and Techniques
3
Why Data Mining?
The Explosive Growth of Data: from terabytes to petabytes Data collection and data availability Automated data collection tools, database systems, Web, computerized society Major sources of abundant data Business: Web, e-commerce, transactions, stocks, … Science: Remote sensing, bioinformatics, scientific simulation, … Society and everyone: news, digital cameras, YouTube
1990-now, data science The flood of data from new scientific instruments and simulations The ability to economically store and manage petabytes of data online The Internet and computing Grid that makes all these archives universally accessible Scientific info. management, acquisition, organization, query, and visualization tasks scale almost linearly with data volumes. Data mining is a major new challenge!
韩家炜-数据挖掘：概念与技术-第1章PPT课件
2021
11
• 1.1 Why Data Mining? • 1.2 What is Data Mining? • 1.3 What kinds of Data Can be Mined?
– 1.3.1 Database Data – 1.3.2 Data Warehouse – 1.3.3 Transactional Data – 1.3.4 Other Kinds of Data
2021
14
1.3.2 数据仓库
数据仓库是多种数据来源的信息仓库，以统一
的模式存放，通常是在一个站点。数据仓库通过 一系列的数据清洗、聚合、转换、加载和周期性 的更新构建。
数据仓库以重要的主题组织，从历史的视角提
供信息，常常是概要型的。数据仓库模型是高维 数据结构，每一维对应于相应的一个或者一组属 性。称为数据立方。
（1）通过总结目标类别的一般术语进行数据特征化； （2）把目标类别和一个或一组对比类别做比较的数 据区分；
（3）同时使用上面2种方法。
2021
21
数据描述
数据描述是总结目标类别数据的一般特征。 数据一般通过查询来收集。例如，想研究上一年 销售额增长了10%的软件产品，可以通过SQL查询语句来 进行。 有多种数据描述的方法。可以使用基于统计测量 和散点图的简单数据总结。基于数据立方的OLAP操作可 以使用在特定维度空间的用户控制的数据摘要。面向属 性的归纳技术也可以用来描述数据。 描述的结果可以通过多种图表展现，包括饼图、 柱状图、曲线、高维数据立方体和多维表、交叉表等。 也可以使用规则形式的广义关系来表示。
数据挖掘技术介绍PPT(40张)
• Prediction
Neural net, C5.0
• Classification
Neural net, C5.0
• Segmentation
Kohonen, Kmeans, C5.0
• Association
Apriori, GRI, Web graph
• Sequence
CaprI, Neural Net, Regression
• 高度的扩展性保证对数据库中大量的数据进 行挖掘
• 业界领先的发布技术使数据挖掘结果更好的 传递到相应管理人员手中
把你的商业经验溶入数据挖 掘过程是数据挖掘成功的关 键
?
Business problem
What you know
Insight
!
Better data mining
results
丰富的数据挖掘算法
与SPSS及AnswerTree无 缝集成提供更多的算法
•Logistic Regression •Discriminant Analysis •Factor Analysis •Many more...
•C&RT •CHAID •Exhaustive CHAID •QUEST
使你在数据仓库上的投 资得到最大的回报
数据挖掘技术简介
演讲人：钟云飞 Email：peter@spss.com.cn
Neural net, C5.0
• Classification
Neural net, C5.0
• Segmentation
Kohonen, Kmeans, C5.0
• Association
Apriori, GRI, Web graph
• Sequence
CaprI, Neural Net, Regression
• 高度的扩展性保证对数据库中大量的数据进 行挖掘
• 业界领先的发布技术使数据挖掘结果更好的 传递到相应管理人员手中
把你的商业经验溶入数据挖 掘过程是数据挖掘成功的关 键
?
Business problem
What you know
Insight
!
Better data mining
results
丰富的数据挖掘算法
与SPSS及AnswerTree无 缝集成提供更多的算法
•Logistic Regression •Discriminant Analysis •Factor Analysis •Many more...
•C&RT •CHAID •Exhaustive CHAID •QUEST
使你在数据仓库上的投 资得到最大的回报
数据挖掘技术简介
演讲人：钟云飞 Email：peter@spss.com.cn
数据挖掘PPT
第1课 数据挖掘概论
卢焕达 信息处理与优化技术研究所
课程信息
教材
Margaret H.Dunham.数据挖掘教程,清华大学出版社
参考文献
Jiawei Han etc.数据挖掘:概念与技术(原书第2版) ,机械工 业出版社 Ian H.Witten etc.数据挖掘（实用机器学习技术），机械 工业出版社 Tom Mitchell.机器学习，机械工业出版社 Pang-ning Tan etc.数据挖掘导论，人民邮电出版社
任务：根据花的特征预测花的种类 数据集：iris数据集 (http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Iris) 数据描述： 鸢尾花(iris)数据集包含150种鸢尾花的信息，每50种取自三 个鸢尾花种之一：setosa,versicolour和virginica,每个花的 特征用下面5种属性描述： 1、萼片长度（厘米） 2、萼片宽度（厘米） 3、花瓣长度（厘米） 4、花瓣宽度（厘米） 5、类（setosa,versicolour,virginica）
注意：这些规则不能对所有的花进行分类，但对大 多数花都能很好地进行分类。
2、关联分析（association analysis）
用来发现描述数据中强关联特征的模式。所发现 的模式通常用蕴涵规则或特征子集的形式表示。 关联分析的目标是以有效的方式提取最有趣的模 式。 例： 找出相关功能的基因组 识别一起访问的web页面 理解地球气候系统不同元素之间的联系
卢焕达 信息处理与优化技术研究所
课程信息
教材
Margaret H.Dunham.数据挖掘教程,清华大学出版社
参考文献
Jiawei Han etc.数据挖掘:概念与技术(原书第2版) ,机械工 业出版社 Ian H.Witten etc.数据挖掘（实用机器学习技术），机械 工业出版社 Tom Mitchell.机器学习，机械工业出版社 Pang-ning Tan etc.数据挖掘导论，人民邮电出版社
任务：根据花的特征预测花的种类 数据集：iris数据集 (http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Iris) 数据描述： 鸢尾花(iris)数据集包含150种鸢尾花的信息，每50种取自三 个鸢尾花种之一：setosa,versicolour和virginica,每个花的 特征用下面5种属性描述： 1、萼片长度（厘米） 2、萼片宽度（厘米） 3、花瓣长度（厘米） 4、花瓣宽度（厘米） 5、类（setosa,versicolour,virginica）
注意：这些规则不能对所有的花进行分类，但对大 多数花都能很好地进行分类。
2、关联分析（association analysis）
用来发现描述数据中强关联特征的模式。所发现 的模式通常用蕴涵规则或特征子集的形式表示。 关联分析的目标是以有效的方式提取最有趣的模 式。 例： 找出相关功能的基因组 识别一起访问的web页面 理解地球气候系统不同元素之间的联系
相关主题
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数据挖掘
模式
清理和集成
数据仓库
数据库
2021
5
数据库数据 数据库管理系统（DBMS）：数据+软件 关系数据库：表组成
关键字
属性
元组
cust_ID 001 ···
name Tom
age gender income · · ·
25
1
4500
customer表
2021
6
数据仓库
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。
2021
20
有效性和可伸缩性
✓ 数据挖掘算法的有效性和可伸缩性 ✓ 并行、分布式和增量挖掘算法
数据库类型的多样性
✓ 处理复杂的数据类型 ✓ 挖掘动态的、网络的、全球的数据库
数据挖掘与社会
✓ 数据挖掘的社会影响 ✓ 保护隐私的数据挖掘 ✓ 无形的数据挖掘
2021
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数据挖掘: 从大量数据中发现有趣的模式 数据库技术的自然进化, 具有巨大需求和广泛应用 KDD 过程包括数据清理, 数据集成, 数据选择, 变换,
客观与主观的兴趣度度量 :
◦ 客观: 基于模式的统计和结构, 例如, 支持度, 置信度, 等. ◦ 主观: 基于用户对数据的确信, 例如, 出乎意料, 新颖性, 可行动性
(actionability), 等.
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1.4.6 所有模式都是有趣的吗 发现所有有趣的模式: 完全性
◦ 数据挖掘系统能够发现所有有趣的模式吗? ◦ 关联 vs. 分类 vs. 聚类
数据源1
数据源2
····
数据源3
数据源4
数据仓库
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数据立方体
联机分析处理OLAP（On-Line Analytical Processing）
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事物数据 数据库事务(Database Transaction) ，是指作为单 个逻辑工作单元执行的一系列操作，要么完全地执行， 要么完全地不执行。
仅搜索有趣的模式: 优化
◦ 数据挖掘系统能够仅发现有趣的模式吗? ◦ 方法
首先找出所有模式, 然后过滤掉不是有趣的那些. 仅产生有趣的模式— 挖掘查询优化
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1.6.1 商务智能
例如：挖掘潜在客户
商务决策
1.6.2 Web搜索引擎
Google 的流感趋势
· · ·
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1.4.4 聚类分析
分析数据对象，不考虑类标号
聚类原则: 最大化类内的相似性, 最小化类间的相似性
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1.4.5 离群点分析
离群点： 与数据的的一般行为或模型不一致
孤立点可以被视为例外, 但对于欺骗检测和罕见事件分析, 它是相当有用的
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ห้องสมุดไป่ตู้
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1.4.6 所有模式都是有趣的吗
设想网上购物的一次交易，其付款过程至少包括以下几步数据库操作：
一、更新客户所购商品的库存信息 二、保存客户付款信息--可能包括与银行系统的交互 三、生成订单并且保存到数据库中 四、更新用户相关信息，例如购物数量等等
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其他类型的数据
股票交易数据 文本 图像 音频视频 未知的
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1.4.1 类/概念描述：特征化与区分
数据利用
数据淹没,但却缺乏知识
信息技术的进化
···
数据挖掘的自动化分析的海量数据集 文件处理->数据库管理系统->高级数据库:系统高级数据分析
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定义：从大量的数据中提取有趣的（非平凡的，隐 含的，以前未知的和潜在有用的）模式或知识。
“数据中发现知识”（KDD）
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选择和变换
评估和表示
第一章 引论
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1
1.1 为什么进行数据挖掘 1.2 什么是数据挖掘 1.3 可以挖掘什么类型的数据 1.4 可以挖掘什么类型的模式 1.5 使用什么技术 1.6 面向什么类型的应用 1.7 数据挖掘的主要问题 1.8 小结
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数据爆炸
海量数据，爆炸式增长
来源：网络，电子商务，个人 类型：图像，文本···
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挖掘方法
✓ 挖掘各种新的知识类型 ✓ 挖掘多维空间中的知识 ✓ 数据挖掘——跨学科的努力 ✓ 提升网络环境下的发现能力 ✓ 处理不确定性、噪声或不完全数据 ✓ 模式评估和模式或约束指导的挖掘
用户界面
✓ 交互挖掘 ✓ 结合背景知识 ✓ 特定的数据挖掘和数据挖掘查询语言 ✓ 数据挖掘结果的表示和可视化
支持度
2021置信度
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1.4.3 用于预测分析的分类与回归 分类和预测
✓ 找出描述和识别类或概念的模型( 函数), 用于将来的预测
例如根据气候对国家分类, 或根据单位里程的耗油量对汽车分类
✓ 表示: 决策树(decision-tree), 分类规则, 神经网络
回归
建立连续值函数模型
一般线性回归，logistic回归
J. Han and M. Kamber. Data Mining: Concepts and Techniques. Morgan Kaufmann, 2000.
T. Imielinski and H. Mannila. A database perspective on knowledge discovery. Communications of ACM, 39:58-64, 1996.
一个数据挖掘系统/查询可以挖掘出数以千计的模式, 并非所有的模式 都是有趣的
◦ 建议的方法: 以人为中心, 基于查询的, 聚焦的挖掘
兴趣度度量 : 一个模式是 有趣的 如果它是 易于被人理解的, 在某种 程度上在新的或测试数据上是有效的, 潜在有用的, 新颖的, 或验证了 用户希望证实的某种假设
数据挖掘, 模式评估, 和知识表示 挖掘可以在各种数据存储上进行 数据挖掘功能: 特征, 区分, 关联, 分类, 聚类, 孤立
点 和趋势分析, 等. 数据挖掘系统的分类 数据挖掘的主要问题
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U. M. Fayyad, G. Piatetsky-Shapiro, P. Smyth, and R. Uthurusamy. Advances in Knowledge Discovery and Data Mining. AAAI/MIT Press, 1996.
类/概念
数据特征化
目标数据的一般特性或特征汇总
数据区分
将目标类数据对象的一般性与一个或多个 对比类对象的一般特性进行比较
特征化和区分
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1.4.2 挖掘频繁模式、关联和相关性
频繁模式是在数据中频繁出现的模式
1.频繁项集、频繁子序列、频繁子结构 2.挖掘频繁模式可以发现数据中的关联和相关性 例如：单维与多维关联