数据挖掘现状和未来发展趋势PPT幻灯片共25页
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大数据时代下的数据挖掘简易ppt课件
➢让数据“发声” ➢小数据时代的随机采样，最少的数据获得最多的信息 ➢全数据模式，样本＝总体
为深入学习习近平新时代中国特色社 会主义 思想和 党的十 九大精 神,贯彻 全国教 育大会 精神,充 分发挥 中小学 图书室 育人功 能
“更杂”——不是精确性，而是混杂性 执迷于精确性是信息缺乏时代和模拟时代的产物。只有5%的数据是有
➢大数据价值的3大构成 ➢大数据掌控公司 ➢大数据技术公司 ➢大数据思维公司和个人 ➢全新的数据中间商 ➢专家的消亡与数据科学家的崛起 ➢大数据，决定企业的竞争力
为深入学习习近平新时代中国特色社 会主义 思想和 党的十 九大精 神,贯彻 全国教 育大会 精神,充 分发挥 中小学 图书室 育人功 能
为深入学习习近平新时代中国特色社 会主义 思想和 党的十 九大精 神,贯彻 全国教 育大会 精神,充 分发挥 中小学 图书室 育人功 能
如何利用大量数据
为深入学习习近平新时代中国特色社 会主义 思想和 党的十 九大精 神,贯彻 全国教 育大会 精神,充 分发挥 中小学 图书室 育人功 能
数据挖掘定义
演变历程
20世纪 60年代前
原始 文件
20世纪 60年代
数据库
20世纪 80年代
数据 仓库
现在
数据 挖掘
为深入学习习近平新时代中国特色社 会主义 思想和 党的十 九大精 神,贯彻 全国教 育大会 精神,充 分发挥 中小学 图书室 育人功 能
数据挖掘受多学科的影响
数据库技术
B
统计学 A
数据挖掘
C 信息科学
框架且能适用于传统数据库的。如果不能接受混乱，剩下95%的非框架数 据都无法被利用，只有接受不精确性，我们才能打开一扇从未涉足的世界 的窗户。
为深入学习习近平新时代中国特色社 会主义 思想和 党的十 九大精 神,贯彻 全国教 育大会 精神,充 分发挥 中小学 图书室 育人功 能
“更杂”——不是精确性，而是混杂性 执迷于精确性是信息缺乏时代和模拟时代的产物。只有5%的数据是有
➢大数据价值的3大构成 ➢大数据掌控公司 ➢大数据技术公司 ➢大数据思维公司和个人 ➢全新的数据中间商 ➢专家的消亡与数据科学家的崛起 ➢大数据，决定企业的竞争力
为深入学习习近平新时代中国特色社 会主义 思想和 党的十 九大精 神,贯彻 全国教 育大会 精神,充 分发挥 中小学 图书室 育人功 能
为深入学习习近平新时代中国特色社 会主义 思想和 党的十 九大精 神,贯彻 全国教 育大会 精神,充 分发挥 中小学 图书室 育人功 能
如何利用大量数据
为深入学习习近平新时代中国特色社 会主义 思想和 党的十 九大精 神,贯彻 全国教 育大会 精神,充 分发挥 中小学 图书室 育人功 能
数据挖掘定义
演变历程
20世纪 60年代前
原始 文件
20世纪 60年代
数据库
20世纪 80年代
数据 仓库
现在
数据 挖掘
为深入学习习近平新时代中国特色社 会主义 思想和 党的十 九大精 神,贯彻 全国教 育大会 精神,充 分发挥 中小学 图书室 育人功 能
数据挖掘受多学科的影响
数据库技术
B
统计学 A
数据挖掘
C 信息科学
框架且能适用于传统数据库的。如果不能接受混乱，剩下95%的非框架数 据都无法被利用，只有接受不精确性，我们才能打开一扇从未涉足的世界 的窗户。
《数据挖掘技术》课件
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。
3
金融市场预测
应用时间序列挖掘来预测股票价格、汇率等金融指标。
大数据时代下的挖掘技术发展趋势
人工智能
深度学习、自然语言处理等在数 据挖掘中的应用。
云计算
通过弹性计算和分布式存储实现 大规模数据挖掘。
医疗诊断
利用医疗数据挖掘技术来辅助医生进行疾病诊断。
社交网络分析
挖掘社交网络中的关系和用户行为模式。
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。
物联网
连接设备和传感器的数据挖掘和 分析。
数据可视化技术与数据分析
可视化工具
使用图表、地图和仪表盘等可视化工具
数据分析
2
来展现数据。
通过统计分析和交互式探索来发现数据
的隐藏关系。
3
故事呈现
通过数据可视化技术将数据转化为有意 义的故事。
数据挖掘案例分析和应用实践
市场营销
通过分析客户购买数据来制定营销策略。
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。
数据挖掘技术的发展现状与未来发展趋势
数据挖掘技术的发展现状与未来发展趋势随着信息时代的到来，数据的产生和积累变得越来越巨大。
如何从这海量的数据中挖掘出有价值的信息，成为了当今学术界和产业界的一大挑战。
数据挖掘技术的发展正助力着人类社会的进步，在各个领域发挥着越来越重要的作用。
数据挖掘技术（Data Mining）是一种从大量数据中提取出隐含其中的、以往并没有被人们注意到的、但却具有重要价值的信息和知识的技术手段。
它结合了统计学、人工智能、机器学习等多个领域的方法和理论，通过构建模型、分析和预测，帮助人们在各种应用领域中做出准确的决策。
近年来，数据挖掘技术得到了广泛的应用。
在商业领域，数据挖掘技术被用于市场调研、客户关系管理、销售预测等，帮助企业提高效益和竞争力。
在医学领域，数据挖掘技术被用于医疗诊断、疾病预测等，为医务人员提供更好的辅助决策工具。
在社交网络中，数据挖掘技术被用于推荐系统、广告定向投放等，为用户提供个性化的服务。
在生物信息学中，数据挖掘技术被用于基因表达、蛋白质结构预测等，帮助研究人员更好地理解生命现象。
当前，数据挖掘技术正面临一些挑战和问题。
首先是数据规模的增长。
随着互联网的快速发展，数据量以指数级增长，如何高效地处理这些巨量数据成为了数据挖掘技术亟待解决的问题。
其次是数据质量问题。
由于数据的多源和异构性，数据的准确性和完整性难以保证。
这需要研究人员在挖掘过程中采用有效的处理方法，从而提高数据的质量。
另外，隐私保护也是一个重要的问题。
尽管数据挖掘可以帮助人们获取有价值的信息，但也有可能侵犯个人隐私。
因此，数据挖掘技术需要与法律、伦理等其他领域进行深入的结合，确保数据隐私得到保护。
未来，数据挖掘技术的发展趋势依然十分广阔。
首先，数据挖掘技术将更加自动化。
随着人工智能、机器学习等技术的进步，数据挖掘的算法和模型将越来越智能化，能够更好地适应各种复杂应用场景的需求。
其次，数据挖掘将与其他学科融合。
数据挖掘技术需要与统计学、数学、计算机科学等领域进行更密切的交叉合作，以获取更丰富的知识和信息。
《数据挖掘》PPT课件
➢ 数据挖掘应用系统开发 ➢ 数据挖掘技术的新应用 ➢ 数据挖掘软件发展
2020/12/9
数据库研究所
9
高级数据挖掘
课程的教学目的
➢ 让学生掌握数据挖掘的基本概念、算法和高级技术； ➢ 将这些概念、算法和技术应用于实际问题。
复旦大学计算机科学技术学 院基本情况
➢ 主要研究方向
▪ 媒体计算 ▪ 数据库与数据科学 ▪ 网络与信息安全 ▪ 智能信息处理 ▪ 人机接口和服务计算 ▪ 理论计算机科学 ▪ 软件工程与系统软件
2020/12/9
数据库研究所
6
复旦大学数据挖掘课程的设置
总体目标
➢ 掌握大规模数据挖掘与分析的基本流程 ➢ 掌握数据挖掘的基本算法 ➢ 掌握对实际数据集进行挖掘的系统能力
数据仓库与数据挖掘
数据库系统
2020/12/9
数据库研究所
8
数据仓库与数据挖掘
课程的教学目的
➢ 掌握数据仓库数据挖掘原理、技术和方法，掌握建立数据挖掘应用 系统的方法，了解相关前沿的研究。
教学内容
➢ 数据挖掘、数据仓库的基本概念
▪ 数据仓库设计和应用 ▪ 数据挖掘的基本技术
• 关联分析、分类分析、聚类分析、异常分析和演化分析等；联机分析处理OLAP技术；
➢ involving methods at the intersection of artificial intelligence, machine learning, statistics, and database systems.
➢ The overall goal of the data mining process is to extract information from a data set and transform it into an understandable structure for further use.
2020/12/9
数据库研究所
9
高级数据挖掘
课程的教学目的
➢ 让学生掌握数据挖掘的基本概念、算法和高级技术； ➢ 将这些概念、算法和技术应用于实际问题。
复旦大学计算机科学技术学 院基本情况
➢ 主要研究方向
▪ 媒体计算 ▪ 数据库与数据科学 ▪ 网络与信息安全 ▪ 智能信息处理 ▪ 人机接口和服务计算 ▪ 理论计算机科学 ▪ 软件工程与系统软件
2020/12/9
数据库研究所
6
复旦大学数据挖掘课程的设置
总体目标
➢ 掌握大规模数据挖掘与分析的基本流程 ➢ 掌握数据挖掘的基本算法 ➢ 掌握对实际数据集进行挖掘的系统能力
数据仓库与数据挖掘
数据库系统
2020/12/9
数据库研究所
8
数据仓库与数据挖掘
课程的教学目的
➢ 掌握数据仓库数据挖掘原理、技术和方法，掌握建立数据挖掘应用 系统的方法，了解相关前沿的研究。
教学内容
➢ 数据挖掘、数据仓库的基本概念
▪ 数据仓库设计和应用 ▪ 数据挖掘的基本技术
• 关联分析、分类分析、聚类分析、异常分析和演化分析等；联机分析处理OLAP技术；
➢ involving methods at the intersection of artificial intelligence, machine learning, statistics, and database systems.
➢ The overall goal of the data mining process is to extract information from a data set and transform it into an understandable structure for further use.
《数据挖掘应用》课件
《数据挖掘应用》PPT课 件
欢迎来到《数据挖掘应用》PPT课件！本课程将介绍数据挖掘的概念、任务、 流程、算法以及应用实例，并展望其发展趋势和应用前景。让我们一起深入 探索数据挖掘的奥秘。
一、介绍数据挖掘的定义
数据挖掘是指从大量数据中发现隐藏在其中有价值的信息和模式的过程。了解数据挖掘的基本概念、优势和局 限性。
二、数据挖掘的主要任务
数据挖掘可以分为不同的任务，例如关联规则挖掘、分类算法、聚类算法以及异常检测算法。了解这些任务及 其应用。
三、数据挖掘的流程
数据挖掘的流程包括数据预处理、数据选择和变换、模型选择和建模以及模型评价和应用。了解每个步骤的重 要性和操作方法。
四、常见的数据挖掘算法
掌握一些常见的数据挖掘算法，例如关联规则挖掘、分类算法、聚类算法和 异常检测算法。了解它们的原理和适用场景。五、Fra bibliotek据挖掘的应用实例
数据挖掘在各个领域都有广泛的应用，包括金融、零售、健康管理等。了解 这些实际应用案例，展示数据挖掘的价值。
六、总结与展望
数据挖掘正处于不断发展的阶段，了解数据挖掘的现状和发展趋势，以及其在未来的应用前景。
致谢
感谢您聆听和支持《数据挖掘应用》PPT课件。希望本课程对您有所启发，祝您在数据挖掘的领域取得巨大成 功！ +
数据挖掘ppt课件(2024)
医疗数据类型及特点
电子病历、医学影像、基因测序等 。
数据预处理与特征提取
针对不同类型的医疗数据进行预处 理和特征提取，如文本处理、图像 识别、基因表达谱分析等。
2024/1/29
模型评估与应用
通过准确率、灵敏度、特异度等指 标评估模型性能，将模型应用于实 际医疗场景中，提高医生诊断效率 和准确性。
疾病预测与辅助诊断模型构建
贝叶斯分类器应用案例
03
如垃圾邮件识别、新闻分类、情感分析等。
17
神经网络在分类预测中应用
1 2
神经网络基本概念
模拟人脑神经元连接方式的计算模型，通过训练 学习输入与输出之间的映射关系。
神经网络在分类预测中的应用
通过构建多层感知机、卷积神经网络等模型，对 输入数据进行自动特征提取和分类预测。
3
神经网络应用案例
5
数据挖掘与机器学习关系
机器学习是数据挖掘的重 要工具之一。
2024/1/29
数据挖掘包括数据预处理 、特征提取、模型构建等 步骤，其中模型构建可以 使用机器学习算法。
机器学习算法如决策树、 神经网络、支持向量机等 在数据挖掘中有广泛应用 。
6
2024/1/29
02
数据预处理技术
7
数据清洗与去重
推荐模型构建
利用机器学习、深度学习等技 术构建推荐模型，如逻辑回归 、神经网络等。
模型评估与优化
通过准确率、召回率、F1值等 指标评估模型性能，采用交叉 验证、网格搜索等方法优化模
型参数。
32
金融欺诈检测模型构建与优化
金融欺诈类型及特点
信用卡欺诈、贷款欺诈、洗钱等。
2024/1/29
数据来源与处理
数据挖掘的应用和发展趋势ppt课件
模式进行搜索
数据挖掘系统与数据库系统、数据仓库系统和Web数 据库系统的集成整合
11
数据挖掘的发展趋势（2）
数据挖掘语言的标准化
标准（语言、工具等）将有助于系统开发、提高系统之间的 互操作性，促进数据挖掘系统在企业和社会中的教育和使用， 像关系数据库中标准语言sql一样。
可视化数据挖掘的结果 复杂数据类型挖掘的新方法
乎不计其数 数据挖掘在DNA分析中的应用包括以下方面：
一、异构、分布式基因数据库的语义集成
当前：广泛多样DNA数据高度分散杂乱，无控生成与使用 可以使用数据挖掘中的数据清理和数据集成的方法
3
生物医学数据挖掘与DNA分析（2）
二、DNA序列间相似搜索和比较
比较两类基因间频繁出现的模式（如健康基因与带病基因） 识别引起各种疾病的基因序列模式、进行特征描述
9Байду номын сангаас
电信业中的数据挖掘（2）
欺诈模式分析和异常模式识别
检测潜在的欺诈客户（盗打）和他们的非典型性使用模式 检测入侵用户账户的企图 发现需要引起注意的异常模式
多维关联和序列模式分析
发现一系列电信服务的使用模式（按客户组、月、日进行分 组）
对特殊服务进行促销 改进一个地区某种特殊服务的可获得性
8
电信业中的数据挖掘（1）
电信的快速发展，业务的急剧扩充，产生亟待数据挖 掘分析的海量数据（用户资料），通过数据挖掘可以：
理解商业行为 确定电信经营模式 捕捉欺诈行为 更好地利用资源 提高服务质量
电信数据的多维分析
电信数据本身就是多维的，如：呼叫时间、持续时间、呼叫 者位置、被呼叫者位置、呼叫类型等等。基于这种多维数据 信息可以使用数据立方体技术多维多视角研究分析模式。
数据挖掘系统与数据库系统、数据仓库系统和Web数 据库系统的集成整合
11
数据挖掘的发展趋势（2）
数据挖掘语言的标准化
标准（语言、工具等）将有助于系统开发、提高系统之间的 互操作性，促进数据挖掘系统在企业和社会中的教育和使用， 像关系数据库中标准语言sql一样。
可视化数据挖掘的结果 复杂数据类型挖掘的新方法
乎不计其数 数据挖掘在DNA分析中的应用包括以下方面：
一、异构、分布式基因数据库的语义集成
当前：广泛多样DNA数据高度分散杂乱，无控生成与使用 可以使用数据挖掘中的数据清理和数据集成的方法
3
生物医学数据挖掘与DNA分析（2）
二、DNA序列间相似搜索和比较
比较两类基因间频繁出现的模式（如健康基因与带病基因） 识别引起各种疾病的基因序列模式、进行特征描述
9Байду номын сангаас
电信业中的数据挖掘（2）
欺诈模式分析和异常模式识别
检测潜在的欺诈客户（盗打）和他们的非典型性使用模式 检测入侵用户账户的企图 发现需要引起注意的异常模式
多维关联和序列模式分析
发现一系列电信服务的使用模式（按客户组、月、日进行分 组）
对特殊服务进行促销 改进一个地区某种特殊服务的可获得性
8
电信业中的数据挖掘（1）
电信的快速发展，业务的急剧扩充，产生亟待数据挖 掘分析的海量数据（用户资料），通过数据挖掘可以：
理解商业行为 确定电信经营模式 捕捉欺诈行为 更好地利用资源 提高服务质量
电信数据的多维分析
电信数据本身就是多维的，如：呼叫时间、持续时间、呼叫 者位置、被呼叫者位置、呼叫类型等等。基于这种多维数据 信息可以使用数据立方体技术多维多视角研究分析模式。
《数据挖掘》课件
NumPy、Pandas、 Matplotlib等，能够方便地进 行数据处理、建模和结果展示
。
Python的易读性和灵活性使得 它成为一种强大的工具，可以 快速地开发原型和实现复杂的 算法。
Python在数据挖掘中主要用于 数据清洗、特征工程、机器学 习模型训练和评估等任务。
R在数据挖掘中的应用
01
等。
02
数据挖掘技术
聚类分析
聚类分析的定义
聚类分析是一种无监督学习方法 ，用于将数据集中的对象分组， 使得同一组（即聚类）内的对象 尽可能相似，而不同组的对象尽
可能不同。
常见的聚类算法
包括K-means、层次聚类、 DBSCAN等。
聚类分析的应用
在市场细分、模式识别、数据挖 掘、统计学等领域有广泛应用。
04
Spark提供了Spark SQL、Spark MLlib和Spark GraphX等组件，可以进行结构化和非结构化数据的 处理、机器学习、图计算等任务。
Tableau在数据可视化中的应用
01 02 03 04
Tableau是一款可视化数据分析工具，能够帮助用户快速创建各种图 表和仪表板。
Tableau提供了直观的界面和强大的功能，支持多种数据源连接和数 据处理方式。
03
到了广泛应用。
数据挖掘的应用场景
商业智能
通过数据挖掘技术，企业可以 对市场趋势、客户行为等进行 深入分析，从而制定更好的商
业策略。
金融
金融机构可以利用数据挖掘技 术进行风险评估、客户细分和 欺诈检测等。
医疗
数据挖掘在医疗领域的应用包 括疾病诊断、药物研发和患者 管理等。
科学研究
数据挖掘在科研领域的应用包 括基因组学、天文学和气候学
。
Python的易读性和灵活性使得 它成为一种强大的工具，可以 快速地开发原型和实现复杂的 算法。
Python在数据挖掘中主要用于 数据清洗、特征工程、机器学 习模型训练和评估等任务。
R在数据挖掘中的应用
01
等。
02
数据挖掘技术
聚类分析
聚类分析的定义
聚类分析是一种无监督学习方法 ，用于将数据集中的对象分组， 使得同一组（即聚类）内的对象 尽可能相似，而不同组的对象尽
可能不同。
常见的聚类算法
包括K-means、层次聚类、 DBSCAN等。
聚类分析的应用
在市场细分、模式识别、数据挖 掘、统计学等领域有广泛应用。
04
Spark提供了Spark SQL、Spark MLlib和Spark GraphX等组件，可以进行结构化和非结构化数据的 处理、机器学习、图计算等任务。
Tableau在数据可视化中的应用
01 02 03 04
Tableau是一款可视化数据分析工具，能够帮助用户快速创建各种图 表和仪表板。
Tableau提供了直观的界面和强大的功能，支持多种数据源连接和数 据处理方式。
03
到了广泛应用。
数据挖掘的应用场景
商业智能
通过数据挖掘技术，企业可以 对市场趋势、客户行为等进行 深入分析，从而制定更好的商
业策略。
金融
金融机构可以利用数据挖掘技 术进行风险评估、客户细分和 欺诈检测等。
医疗
数据挖掘在医疗领域的应用包 括疾病诊断、药物研发和患者 管理等。
科学研究
数据挖掘在科研领域的应用包 括基因组学、天文学和气候学
大数据分析与挖掘ppt优质版(30张)
型、类别型等。
消除数据间的量纲差异， 使数据具有可比性。
选择与分析目标相关的 特征，去除无关特征。
数据可视化呈现
图表类型选择
根据数据类型和分析目标选择合 适的图表类型，如柱状图、折线
图、散点图等。
数据可视化工具
如Excel、Tableau、Power BI等， 可实现数据的快速可视化呈现。
可视化设计原则
医疗行业应用案例
精准医疗
通过大数据分析技术，医疗机构可以对患者的基因组、生活习惯、病史等信息进行深入挖掘，实现精准诊断和治疗。例如， 基于基因测序的个性化用药方案，显著提高治疗效果和患者生活质量。
远程医疗
借助大数据和互联网技术，远程医疗得以实现。患者可以通过手机、电脑等设备与医生进行在线沟通，医生则可以通过数 据分析对患者的病情进行远程诊断和治疗建议。
预测性维护
大数据分析可以帮助物流企业实现预测性维护。通过对运输 设备的历史运行数据、维修记录等信息进行分析，可以预测 设备可能出现的故障和风险，提前进行维护和保养，确保运 输过程的顺畅和安全。
供应链优化
大数据分析在供应链优化方面也发挥着重要作用。通过对供 应链各环节的数据进行挖掘和分析，企业可以发现潜在的瓶 颈和问题，优化库存管理、采购策略等，提高供应链的效率 和灵活性。
物联网技术的兴起使得设备间的连接 和数据交互变得更加频繁和复杂，产 生了大量的数据。
大数据发展趋势
数据驱动决策
未来企业将更加依赖数据进行决策，大数据将成为企业核心竞争力的 重要组成部分。
人工智能与大数据融合
人工智能技术的发展将促进大数据的自动化处理和分析，提高数据处 理效率和准确性。
数据安全和隐私保护
医疗科研 大数据分析在医疗科研领域也发挥着重要作用。通过对海量医疗数据的挖掘和分析，科研人员可以发现 新的疾病规律、药物作用机制等，推动医学科学的进步。
消除数据间的量纲差异， 使数据具有可比性。
选择与分析目标相关的 特征，去除无关特征。
数据可视化呈现
图表类型选择
根据数据类型和分析目标选择合 适的图表类型，如柱状图、折线
图、散点图等。
数据可视化工具
如Excel、Tableau、Power BI等， 可实现数据的快速可视化呈现。
可视化设计原则
医疗行业应用案例
精准医疗
通过大数据分析技术，医疗机构可以对患者的基因组、生活习惯、病史等信息进行深入挖掘，实现精准诊断和治疗。例如， 基于基因测序的个性化用药方案，显著提高治疗效果和患者生活质量。
远程医疗
借助大数据和互联网技术，远程医疗得以实现。患者可以通过手机、电脑等设备与医生进行在线沟通，医生则可以通过数 据分析对患者的病情进行远程诊断和治疗建议。
预测性维护
大数据分析可以帮助物流企业实现预测性维护。通过对运输 设备的历史运行数据、维修记录等信息进行分析，可以预测 设备可能出现的故障和风险，提前进行维护和保养，确保运 输过程的顺畅和安全。
供应链优化
大数据分析在供应链优化方面也发挥着重要作用。通过对供 应链各环节的数据进行挖掘和分析，企业可以发现潜在的瓶 颈和问题，优化库存管理、采购策略等，提高供应链的效率 和灵活性。
物联网技术的兴起使得设备间的连接 和数据交互变得更加频繁和复杂，产 生了大量的数据。
大数据发展趋势
数据驱动决策
未来企业将更加依赖数据进行决策，大数据将成为企业核心竞争力的 重要组成部分。
人工智能与大数据融合
人工智能技术的发展将促进大数据的自动化处理和分析，提高数据处 理效率和准确性。
数据安全和隐私保护
医疗科研 大数据分析在医疗科研领域也发挥着重要作用。通过对海量医疗数据的挖掘和分析，科研人员可以发现 新的疾病规律、药物作用机制等，推动医学科学的进步。
数据挖掘现状及未来发展趋势ppt课件
• 结束语
不管怎样，需求牵引与市场推动是永恒的，DMKD将首先满 足信息时代用户的急需，大量的基于DMKD的决策支持软件 产品将会问世。 只有从数据中有效地提取信息，从信息中及时地发现知识， 才能为人类的思维决策和战略发展服务。也只有到那时，数 据才能够真正成为与物质、能源相媲美的资源，测AAA
存在的问题
• 存在的问题
同时数据挖掘技术也面临着许 多的问题数，据挖这掘的也基为本问数题就据在挖于数掘据未的数量和维数，数据结 来的发展构提也因供此显了的更非常大复杂的，空如何间进。行探索，选择分析变量，
01 也就成为首先要解决的问题。
面对如此大的数据，现有的统计方法等都遇到了问题， 我们直接的想法就是对数据进行抽样，那么怎么抽样， 抽取多大的样本，又怎样评价抽样的效果，这些都是值
保留客户，提供个性化服务，
• 成功典例
Reuteres用SPSS的数 据挖掘工具 SPSS/Clementine， 建立数据挖掘模型， 极大地提高了错误的 检测，保证了信息的 正确和权威性。
AutoTr ader.c
om
Reuter Bass es Export
其运用了SAS软件 进行数据挖掘， 每天对数据进行 分析，找出用户 的访问模式，对 产品的喜欢程度 进行判断，并设 特在定海服外务8，0多取个得市 了场成从功事。交易，每 个星期传送23000 份定单，这就需 要了解每个客户 的习惯，如品牌 的喜好等，Bass Export用IBM的 Intelligent Miner很好的解决
数据挖掘所能发现的知识：
功能
• 功能
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。。
聚类ABC
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。。
数据挖掘现状和未来发展趋势PPT幻灯片27页PPT
31、只有永远躺在泥坑里的人，才不会再掉进坑里。——黑格尔 32、希望的灯一旦熄灭，生活刹那间变成了一片黑暗。——普列姆昌德 33、希望是人生的乳母。——科策布 34、形成天才的决定因素应该是勤奋。——郭沫若 35、学到很多东西的诀窍，就是一下子不要学很多。——洛克
数据挖掘现状和未来发展趋势PPT幻灯 片
•
6、黄金时代是在我们的前面，而不在 我们的 后面。
•
7、心急吃不了收 敛。
•
9、只为成功找方法，不为失败找借口 (蹩脚 的工人 总是说 工具不 好)。
•
10、只要下定决心克服恐惧，便几乎 能克服 任何恐 惧。因 为，请 记住， 除了在 脑海中 ，恐惧 无处藏 身。-- 戴尔． 卡耐基 。
大数据发展现状和趋势[优质ppt]
![大数据发展现状和趋势[优质ppt]](https://img.taocdn.com/s3/m/ccc812484431b90d6d85c729.png)
大数据对国家信息安全和用户隐私保护带来新挑战，发达国家将可以利用掌握 相关核心技术的优势大量获取敏感信息，大量用户个人信息的采集和集中处理 也会加大隐私泄露风险。
大数据也为信息安全乃至国家安全保障提供新的理念和技术手段，利用大数据 分析挖掘，可以提高安全态势感知、预测以及应急处置的能力，提高情报分析 、安全保障的现代化水平，提升国家安全攻防能力。
政府领域
大数据提供更为
广深的公共服务
美国孟菲斯市警察局启 用大数据预测型分析系统后 ，过去五年暴力犯罪率大幅 下降。洛杉矶警察局的警员 利用大数据信息，来决定当 天巡逻地点和布置警力，犯 罪率大大下降。
农夫山泉通过大数据分析技术使销售额提升了大约30%，并使库 存周转从5天缩短到3天，同时其数据中心的能耗降低了约80%。
1.2大数据的特征
数量大 聚合在一起供分析的数据规模非常庞大。目前，每18 个月新增数据量是人类有史以来全部数据量的总和。
多样性 从数据格式上分为文本、图片、音频、视频等；从数 据关系上分为结构化、非结构化、半结构化数据。
速度快 一般必须在秒级时间范围内给出分析结果，时间太长 就失去了意义和价值。
价值
大数据背后潜藏的价值巨大，但是价值密度低，如同 浪里淘沙却又弥足珍贵。
3
1.3大数据的意义(1/2)
（1）大数据对人类思维模式、科学范式、组织方式、生产方式、生活方式的 影响具有深刻意义。 强调思维方式的转变，抛弃过去凭经验的做法，通过对数据进行深入分析，总 结经验、发现规律、预测趋势、辅助决策，让数据说明一切； 重视数据资源的积累和建设，把数据视为与能源、材料同等重要的战略资源； 善于利用适当的技术来对数据资源进行挖掘利用，释放数据潜在的价值，从而 提供更多解决问题的新思路、新方法和新工具； 提高政府决策、经济管理、企业运营、公共服务的科学化和智慧化水平。
大数据也为信息安全乃至国家安全保障提供新的理念和技术手段，利用大数据 分析挖掘，可以提高安全态势感知、预测以及应急处置的能力，提高情报分析 、安全保障的现代化水平，提升国家安全攻防能力。
政府领域
大数据提供更为
广深的公共服务
美国孟菲斯市警察局启 用大数据预测型分析系统后 ，过去五年暴力犯罪率大幅 下降。洛杉矶警察局的警员 利用大数据信息，来决定当 天巡逻地点和布置警力，犯 罪率大大下降。
农夫山泉通过大数据分析技术使销售额提升了大约30%，并使库 存周转从5天缩短到3天，同时其数据中心的能耗降低了约80%。
1.2大数据的特征
数量大 聚合在一起供分析的数据规模非常庞大。目前，每18 个月新增数据量是人类有史以来全部数据量的总和。
多样性 从数据格式上分为文本、图片、音频、视频等；从数 据关系上分为结构化、非结构化、半结构化数据。
速度快 一般必须在秒级时间范围内给出分析结果，时间太长 就失去了意义和价值。
价值
大数据背后潜藏的价值巨大，但是价值密度低，如同 浪里淘沙却又弥足珍贵。
3
1.3大数据的意义(1/2)
（1）大数据对人类思维模式、科学范式、组织方式、生产方式、生活方式的 影响具有深刻意义。 强调思维方式的转变，抛弃过去凭经验的做法，通过对数据进行深入分析，总 结经验、发现规律、预测趋势、辅助决策，让数据说明一切； 重视数据资源的积累和建设，把数据视为与能源、材料同等重要的战略资源； 善于利用适当的技术来对数据资源进行挖掘利用，释放数据潜在的价值，从而 提供更多解决问题的新思路、新方法和新工具； 提高政府决策、经济管理、企业运营、公共服务的科学化和智慧化水平。
数据挖掘PPT
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。ThFra biblioteknk You!
L/O/G/O
数据挖掘的概念
数据挖掘就是利用一系列相关算法和技术从大型数据库中 的数据中提取人们感兴趣的知识。它们隐藏在数据中，之 前不为人们所知但却是人们确实需要的有价值的潜在知识， 所提取到的知识表示形式可以为概念、模式、规律和规则 等；它可以通过对历史数据和当前数据的分析，帮助决策 人员提取隐藏在数据中的潜在关系与模式等，进而协助其 预测未来可能出现的状况和即将产生的结果。
数据挖掘在反洗钱系统中的应用
数据挖掘的应用领域—营销
关联分析--市场篮子分析，用于了解顾客的购买习惯和偏 好，有助于决定市场商品的摆放和产品的捆绑销售策略；
序列模式与市场篮子分析相似，不过是用某时间点发现的 产品购买或其他行为模式来预测将来购买产品或服务类别 的概率；
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 在 营 销 中
的 应
用 流
程
数据挖掘的应用领域—电信
数据挖掘技术在电信CRM系中的应用有以下几个方面: 客户获得 交叉销售 客户保持 一对一营销
数据挖掘的应用领域—工业生产
（1）数据源必须为大量的、真实的并且包含噪声的；
（2）挖掘到的新知识必须为用户需求的、感兴趣的；
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。ThFra biblioteknk You!
L/O/G/O
数据挖掘的概念
数据挖掘就是利用一系列相关算法和技术从大型数据库中 的数据中提取人们感兴趣的知识。它们隐藏在数据中，之 前不为人们所知但却是人们确实需要的有价值的潜在知识， 所提取到的知识表示形式可以为概念、模式、规律和规则 等；它可以通过对历史数据和当前数据的分析，帮助决策 人员提取隐藏在数据中的潜在关系与模式等，进而协助其 预测未来可能出现的状况和即将产生的结果。
数据挖掘在反洗钱系统中的应用
数据挖掘的应用领域—营销
关联分析--市场篮子分析，用于了解顾客的购买习惯和偏 好，有助于决定市场商品的摆放和产品的捆绑销售策略；
序列模式与市场篮子分析相似，不过是用某时间点发现的 产品购买或其他行为模式来预测将来购买产品或服务类别 的概率；
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 在 营 销 中
的 应
用 流
程
数据挖掘的应用领域—电信
数据挖掘技术在电信CRM系中的应用有以下几个方面: 客户获得 交叉销售 客户保持 一对一营销
数据挖掘的应用领域—工业生产
（1）数据源必须为大量的、真实的并且包含噪声的；
（2）挖掘到的新知识必须为用户需求的、感兴趣的；
数据挖掘现状和未来发展趋势PPT幻灯片共27页
1、不要轻言放弃，否则对不起自己。
2、要冒一次险!整个生命就是一场冒险。走得最远的人，常是愿意 去做，并愿意去冒险的人。“稳妥”之船，人生就像一杯没有加糖的咖啡，喝起来是苦涩的，回味起来却有 久久不会退去的余香。
数据挖掘现状和未来发展趋势PPT幻灯片 4、守业的最好办法就是不断的发展。 5、当爱不能完美，我宁愿选择无悔，不管来生多么美丽，我不愿失 去今生对你的记忆，我不求天长地久的美景，我只要生生世世的轮 回里有你。
46、我们若已接受最坏的，就再没有什么损失。——卡耐基 47、书到用时方恨少、事非经过不知难。——陆游 48、书籍把我们引入最美好的社会，使我们认识各个时代的伟大智者。——史美尔斯 49、熟读唐诗三百首，不会作诗也会吟。——孙洙 50、谁和我一样用功，谁就会和我一样成功。——莫扎特