数据挖掘技术概述.pptx
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数据挖掘概念与技术第一章PPT课件
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
2021
3
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）
2021
4
选择和变换
评估和表示
第一章 引论
2021
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
2021
2
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···
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
2021
9
其他类型的数据
股票交易数据 文本 图像 音频视频 未知的
2021
10
1.4.1 类/概念描述：特征化与区分
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
2021
11
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
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
2021
3
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）
2021
4
选择和变换
评估和表示
第一章 引论
2021
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
2021
2
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···
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
2021
9
其他类型的数据
股票交易数据 文本 图像 音频视频 未知的
2021
10
1.4.1 类/概念描述：特征化与区分
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
2021
11
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
数据挖掘基础 数据挖掘概念ppt课件
数据挖掘的数据源包括数据库、数据仓库、Web或其他数据存储库。
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。
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。
数据挖掘精品PPT课件
ห้องสมุดไป่ตู้
（2）聚类分析 物以类聚，人以群分，聚类分析技术试图找出数据 集中的数据的共性和差异，并将具有共性对象聚合 在相应的簇中。聚类分析已广泛应用与客户细分、 定向营销、信息检索等领域。 聚类与分类是容易混淆的两个概念。聚类是一种无 指导的观察式学习，没有预先定义的类。 （3）关联分析 关联分析是发现特征之间的相互依赖关系，通常是 在给定的数据集中发现频繁出现的模式知识（又称 关联规则）。关联规则广泛用于市场营销、事务分 析等领域。
数据挖掘概念首次出现在1989年举行的第十一届 国际联合人工智能学术会议上，其思想主要来自 于机器学习、模式识别、统计和数据库系统。国 内对数据挖掘的研究起步较晚，1993年国家自然 科学基金首次支持该领域的研究。此后，国家、 各省自然科学基金委，国家社科基金，“863”、 “973”项目，国家、各省的科技计划，每年都 有相关项目支持。众多研究机构和大学都成立专 门的项目组。从事数据挖掘研究与应用的人员越 来越多。现今，数据挖掘的基本理论问题逐步得 到了解决，现在更多的是数据挖掘的应用。
7.2.2 基于规则的分类器 基于规则的分类器是使用一组“if...then...” 规则来对记录进行分类的技术。为了建立基于规则 的分类器，需要提取一组规则来识别数据集的属性 和类标号之间的关键联系。提取分类规则的方法有 两大类，直接方法和间接方法。直接方法是直接从 数据中提取分类规则，间接方法是从其他分类模型 中提取分类规则。
7.2 分类 分类任务就是确定对象属于哪个预定义的目标类。 分类问题是一个普遍存在的问题，有许多不同的 应用。例如，根据电子邮件的标题和内容检查出 垃圾邮件，对一大堆照片区分出哪些是猫哪些是 狗。分类任务就是通过学习得到一个目标函数， 把每个属性集x映射到一个预先定义的类标号y。 目标函数也称分类模型。
（2）聚类分析 物以类聚，人以群分，聚类分析技术试图找出数据 集中的数据的共性和差异，并将具有共性对象聚合 在相应的簇中。聚类分析已广泛应用与客户细分、 定向营销、信息检索等领域。 聚类与分类是容易混淆的两个概念。聚类是一种无 指导的观察式学习，没有预先定义的类。 （3）关联分析 关联分析是发现特征之间的相互依赖关系，通常是 在给定的数据集中发现频繁出现的模式知识（又称 关联规则）。关联规则广泛用于市场营销、事务分 析等领域。
数据挖掘概念首次出现在1989年举行的第十一届 国际联合人工智能学术会议上，其思想主要来自 于机器学习、模式识别、统计和数据库系统。国 内对数据挖掘的研究起步较晚，1993年国家自然 科学基金首次支持该领域的研究。此后，国家、 各省自然科学基金委，国家社科基金，“863”、 “973”项目，国家、各省的科技计划，每年都 有相关项目支持。众多研究机构和大学都成立专 门的项目组。从事数据挖掘研究与应用的人员越 来越多。现今，数据挖掘的基本理论问题逐步得 到了解决，现在更多的是数据挖掘的应用。
7.2.2 基于规则的分类器 基于规则的分类器是使用一组“if...then...” 规则来对记录进行分类的技术。为了建立基于规则 的分类器，需要提取一组规则来识别数据集的属性 和类标号之间的关键联系。提取分类规则的方法有 两大类，直接方法和间接方法。直接方法是直接从 数据中提取分类规则，间接方法是从其他分类模型 中提取分类规则。
7.2 分类 分类任务就是确定对象属于哪个预定义的目标类。 分类问题是一个普遍存在的问题，有许多不同的 应用。例如，根据电子邮件的标题和内容检查出 垃圾邮件，对一大堆照片区分出哪些是猫哪些是 狗。分类任务就是通过学习得到一个目标函数， 把每个属性集x映射到一个预先定义的类标号y。 目标函数也称分类模型。
数据挖掘课件
07
数据挖掘实践案例
电商用户行为分析
1 2
用户购买行为分析
分析用户的购买记录，识别用户的购买习惯和偏 好，为电商企业提供精准的产品推荐和营销策略 。
用户活跃度分析
分析用户的登录、浏览、搜索等行为，评估用户 的活跃度和兴趣，优化网站内容和结构。
3
用户满意度分析
通过用户评价和反馈，了解用户对产品的满意度 和需求，及时调整产品和服务，提高用户满意度 和忠诚度。
层次聚类算法的优缺点
层次聚类算法能够得到完整的聚类树，但计算复杂度高，且需要预先确定簇的数量或截断 线。
05
分类与回归
决策树算法
决策树算法概述
ID3算法
决策树是一种常见的分类与回归算法，通 过树形结构来表达决策过程。
ID3算法是决策树学习算法的一种，它根据 信息增益来选择划分属性。
C4.5算法
CART算法
C4.5算法是ID3算法的改进版，它引入了增 益率的概念，解决了ID3算法对可取值数目 较多的属性有所偏好的问题。
CART算法是一种采用二叉树结构的决策树 学习算法，概述
距离度量
K近邻算法是一种基本的分 类与回归算法，它根据距离 来衡量样本之间的相似性。
信用卡欺诈检测
01
异常交易检测
监测信用卡交易记录，及时发现 异常交易，如大额交易、异地交 易等，防止欺诈行为。
02
欺诈模式识别
03
实时监控与警报
通过对历史欺诈行为进行分析， 发现欺诈模式和特征，建立欺诈 检测模型。
实时监测信用卡交易，触发警报 机制，及时通知银行和持卡人， 防止欺诈行为。
股票价格预测
填充缺失值
对于缺失的数据，可以采 用不同的方法进行填充， 如用平均值、中位数或模 式匹配等方法。
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
数据挖掘概述PPT课件
还有很多案例都可以印证，现在的社会是一个 信息爆炸的社会。是在信息的潮流中随波逐流 还是“到中流击水，浪遏飞舟”？
第5页/共63页
数据挖掘技术的另一个产生动力 2.数据过量而知识贫乏 现代人了解古代的主要方式主要是通过前人留 下的记录，但是这些记录往往是零碎的、不完 全的。例如？
想象一下，如果后人希望了解现在人们的生活 状况，他们面临的已不再是信息缺失，而是需 要从浩如烟海的资料中有选择性的收集他们认 为有用的信息，若没有一定技术支持，其难度 恐怕可以用“浪里淘金”或“大海捞针”来形 容。
一、引例 例1。如果你在当当的购书网站并购买过书籍或音 像制品，以后再浏览该网站时经常看到类似的提示： “欢迎你，下面是我们给您推荐的新书和VCD。” 然后就可以在网页的某个位置看到几本新书或VCD 的名字及其相关链接。 网站怎么知道读者可能会对这些物品干兴趣？
这是因为网站采用了新的技术来了解顾客的潜在需求， 比如：网站从顾客的购买清单中发现你买的书与张三 买过的书有几本是相同的，但是还有些书张三已经买 了，而你却还没买，网站会据此认为你们的阅读偏好 相近，从而你会对那些书也干兴趣。
6
鲑鱼，尿布，啤酒
7
面包，茶，糖鸡蛋
8
咖啡，糖，鸡，鸡蛋
9
面包，尿布，啤酒，盐
10
茶，鸡蛋，小甜饼，尿布，啤酒
从这个销售数据中可以得出什么结论？
第2页/共63页
简单分析发现，有6个顾客买了啤酒，而其中5个人 买了尿布，或说，5个买了尿布的顾客都买了啤酒。
从数据挖掘的角度就是得到了如下的很强的关联规则：
第18页/共63页
则S2与S6之间的相异度为10，而相似度为1/11, 有min_d=2,max_d=29,因此，也可以定义相似度 为1-(10-2)/(29-2)=19/27。
第5页/共63页
数据挖掘技术的另一个产生动力 2.数据过量而知识贫乏 现代人了解古代的主要方式主要是通过前人留 下的记录，但是这些记录往往是零碎的、不完 全的。例如？
想象一下，如果后人希望了解现在人们的生活 状况，他们面临的已不再是信息缺失，而是需 要从浩如烟海的资料中有选择性的收集他们认 为有用的信息，若没有一定技术支持，其难度 恐怕可以用“浪里淘金”或“大海捞针”来形 容。
一、引例 例1。如果你在当当的购书网站并购买过书籍或音 像制品，以后再浏览该网站时经常看到类似的提示： “欢迎你，下面是我们给您推荐的新书和VCD。” 然后就可以在网页的某个位置看到几本新书或VCD 的名字及其相关链接。 网站怎么知道读者可能会对这些物品干兴趣？
这是因为网站采用了新的技术来了解顾客的潜在需求， 比如：网站从顾客的购买清单中发现你买的书与张三 买过的书有几本是相同的，但是还有些书张三已经买 了，而你却还没买，网站会据此认为你们的阅读偏好 相近，从而你会对那些书也干兴趣。
6
鲑鱼，尿布，啤酒
7
面包，茶，糖鸡蛋
8
咖啡，糖，鸡，鸡蛋
9
面包，尿布，啤酒，盐
10
茶，鸡蛋，小甜饼，尿布，啤酒
从这个销售数据中可以得出什么结论？
第2页/共63页
简单分析发现，有6个顾客买了啤酒，而其中5个人 买了尿布，或说，5个买了尿布的顾客都买了啤酒。
从数据挖掘的角度就是得到了如下的很强的关联规则：
第18页/共63页
则S2与S6之间的相异度为10，而相似度为1/11, 有min_d=2,max_d=29,因此，也可以定义相似度 为1-(10-2)/(29-2)=19/27。
数据挖掘概述ppt课件
• 缺陷
–只注重模型的生成，如何和预言模型系统集成导致了第三代
数据挖掘系统的开发
10
二、数据挖掘软件的发展 第二代数据挖掘软件 DBMiner
11
二、数据挖掘软件的发展 第二代软件 SAS Enterprise Miner
12
二、数据挖掘软件的发展
第三代数据挖掘软件
• 特点 –和预言模型系统之间能够无缝的集成，使得由数据挖掘软件 产生的模型的变化能够及时反映到预言模型系统中 –由数据挖掘软件产生的预言模型能够自动地被操作型系统吸 收，从而与操作型系统中的预言模型相联合提供决策支持的 功能 –能够挖掘网络环境下（Internet/Extranet）的分布式和高 度异质的数据，并且能够有效地和操作型系统集成
一、数据挖掘概念----技术
• 技术分类
– 预言（Predication）：用历史预测未来 – 描述（Description）：了解数据中潜在的规律
• 数据挖掘技术
– 关联分析 – 序列模式 – 分类（预言） – 聚集 – 异常检测
6
二、数据挖掘软件的发展
Robert Grossman， National Center for Data Mining University of Illinois at Chicago 的观点
一、数据挖掘概念----发展
• 1989 IJCAI会议： 数据库中的知识发现讨论专题 – Knowledge Discovery in Databases (G. Piatetsky-Shapiro and W. Frawley, 1991)
• 1991-1994 KDD讨论专题 – Advances in Knowledge Discovery and Data Mining (U. Fayyad, G. Piatetsky-Shapiro, P. Smyth, and R. Uthurusamy, 1996)
《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
数据挖掘概述PPT参考幻灯片
数据挖掘
数据挖掘
数据仓库
数据的预处理
数据抽取
数据库
数据源（含数据库）
8
数据仓库与数据挖掘
• 利用数据库系统进行数据挖掘的缺点是：
–动态数据（Dynamic Data）
• 大多数数据库的基本特点是内容将经常变化。在一个在线系统 中，必须采用预警机制来保证数据库中的这些变化不会导致错 误的数据挖掘结果。
DW
DM
第五章数据挖掘概述
1
什么是数据挖掘？
数据挖掘就是从大量的、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。数据挖掘应该更 正确地命名为“从数据中挖掘知识”。 数据挖掘必须包括三个因素：
– 数据挖掘的本源：大量的数据 – 数据挖掘的结果：知识、规则 – 结果的隐含性：因而需要一个挖掘过程
3
术语
• 置信度（confidence）
– 知识在某一数据域上为真的量度。 – 置信度涉及到许多因素，如数据的完整性、样
本数据的大小、领域知识的支持程度等。 – 没有足够的确定性，模式不能成为知识。
– 例如：模式“在购买面包和黄油的顾客中，大 部分的人同时也买了牛奶”的置信度为：
• 同时购买‘面包、黄油、牛奶’的顾客人数占同时 购买‘面包、黄油’的顾客人数的百分比。
• 数据库中的信息在实例空间中可能是稀疏的，这会严重影响发现的效 率。
10
数据挖掘的功能
• 数据挖掘通过预测未来趋势及行为，作出前瞻的、基于知 识的决策。数据挖掘的目标是从数据中发现隐含的、有意 义的知识。具体的功能有以下7个方面。
1．概念描述 2．关联分析 3．分类与预测 4．聚类分析 5．趋势分析 6．孤立点分析 7．偏差分析
《数据挖掘综述》PPT课件.ppt
3.3 业内现状
最近，业内的一次高级技术调查将数据挖 掘和人工智能列为“未来三到五年内将对 工业产生深远影响的五大关键技术”之首 并且还将并行处理体系和数据挖掘列为未 来五年内投资焦点的十大新兴技术前两位。
3.4 出版物及工具
有不少KDD电子出版物，其中以半月刊Knowledge Discovery Nuggets最为权威。在网上还有许多自由论坛， 如DM Email Club等。至于DMKD书籍，可以在任意一家 计算机书店找到十多本。
2.3 数据挖掘与传统分析方法的区别
数据挖掘与传统的数据分析(如查询、报表、 联机应用分析)的本质区别是数据挖掘是在 没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现 知识.
数据挖掘所得到的信息应具有先未知,有效 和可实用三个特征.
3 数据挖掘的研究历史和现状
3.1 研究历史 3.2 国内现状 3.3 业界现状 3.4 出版物及工具
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？”
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
2 数据挖掘的定义
2.1 技术上的定义 2.2 商业角度的定义 2.3 数据挖掘与传统分析方法的区别
目前的数据库系统可以高效地实现数据 的录入、查询、统计等功能，但无法发现 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。
1.3 支持数据挖掘技术的技术基础
海量数据搜集 强大的多处理器计算机 数据挖掘算法
1.4 从商业数据到商业信息的进化
进化阶段
商业问题
支持技术
第十七章 数据挖掘技术概论 《管理信息系统》PPT课件
4.神经网络(Neural Network)
• 神经网络方法是通过模拟生理神经网络结构的非线性预测模型。 • 神经网络由一系列类似于人脑神经元一样的处理单元组成，称之为神经元节点(Nerodes)，这些节点
通过网络彼此互连，每个单元之间的每个连接都关联一个权重。 • 在网络学习阶段，网络通过调整权重实现输入样本与输出类别之间的对应。它比较擅长处理参数较多
数 数据源必须是真实的、大量的、多数是含有噪声的； 据 挖 发现的是用户感兴趣的知识； 掘 的 发现的知识要可接受、易理解、可运用； 含 义 所有发现的知识都是相对的，是有特定前提和约束条件、
面向特定领域的；
2.1数据挖掘的功能
1.数据特征化
• 数据特征化目的是对数据进行更高层次的抽象，给出它的总体综合描述
2.关联分析
• 简单关联、时序关联
3.分类与预测
• 分析数据的各种属性，并找出数据的属性模型，确定哪些数据属于哪些类
4.聚类分析
• 按照某种相似程度度量方法（通常是测算距离），将数据分成一系列有意义的簇
5.离群点分析
• 对离群点数据的分析处理
6.演化分析
• 对那些随时间变化的数据对象的变化规律和趋势进行建模描述
中心之间的距离，将它们分配到与它们最相似的簇中；然后再重新计算每个所获新聚簇的中心；不断 重复这一过程，直到标准测度函数收敛为止。
6.数据可视化(Data Visualization)
• 通过数据可视化工具，可以使用户可以“深入”数据，观看到数据不同层次的细节，更容易理解数据。 • 常用的数据可视化方法有：散点图、散点矩阵等，可以帮助用户分析数据聚类，观察数据的分布、看
• OLAP是由数据仓库提供一种重要的数据分析工具，主要通过多维的方式来对各种粒度数据进 行分析、查询和报表。
• 神经网络方法是通过模拟生理神经网络结构的非线性预测模型。 • 神经网络由一系列类似于人脑神经元一样的处理单元组成，称之为神经元节点(Nerodes)，这些节点
通过网络彼此互连，每个单元之间的每个连接都关联一个权重。 • 在网络学习阶段，网络通过调整权重实现输入样本与输出类别之间的对应。它比较擅长处理参数较多
数 数据源必须是真实的、大量的、多数是含有噪声的； 据 挖 发现的是用户感兴趣的知识； 掘 的 发现的知识要可接受、易理解、可运用； 含 义 所有发现的知识都是相对的，是有特定前提和约束条件、
面向特定领域的；
2.1数据挖掘的功能
1.数据特征化
• 数据特征化目的是对数据进行更高层次的抽象，给出它的总体综合描述
2.关联分析
• 简单关联、时序关联
3.分类与预测
• 分析数据的各种属性，并找出数据的属性模型，确定哪些数据属于哪些类
4.聚类分析
• 按照某种相似程度度量方法（通常是测算距离），将数据分成一系列有意义的簇
5.离群点分析
• 对离群点数据的分析处理
6.演化分析
• 对那些随时间变化的数据对象的变化规律和趋势进行建模描述
中心之间的距离，将它们分配到与它们最相似的簇中；然后再重新计算每个所获新聚簇的中心；不断 重复这一过程，直到标准测度函数收敛为止。
6.数据可视化(Data Visualization)
• 通过数据可视化工具，可以使用户可以“深入”数据，观看到数据不同层次的细节，更容易理解数据。 • 常用的数据可视化方法有：散点图、散点矩阵等，可以帮助用户分析数据聚类，观察数据的分布、看
• OLAP是由数据仓库提供一种重要的数据分析工具，主要通过多维的方式来对各种粒度数据进 行分析、查询和报表。
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Data Mining Process
模式有效性度量
➢ Simplicity
✓ E.g., (association) rule length, (decision) tree size
➢ Certainty
✓ E.g., confidence, P(A|B) = #(A and B)/ #(B), classification reliability or accuracy, rule strength, etc.
神经网络 Neural Networks
Q5 Q6 Q3 Q4
• 倾向性分析 • 客户保留 • 目标市场 • 欺诈检测
I1
I2 factor n
factor 1 factor 2
数据挖掘步骤
➢ 数据预处理 ✓数据清理（消除噪音或不一致数据，补缺） ✓数据集成（多种数据源可以组合在一起） ✓数据变换（规范化） ✓数据规约（数据简化）
➢ Utility
✓ Potential usefulness, e.g., support (association), noise threshold (description)
➢ Novelty
✓ Not previously known, surprising (used to remove redundant rules)
✓数据挖掘的动机
➢How?
✓哪些数据可以用来挖掘？ ✓数据挖掘的主要内容
数据挖掘定义
➢ 什么是数据挖掘（Data Mining）？
Extraction of interesting (non-trivial, implicit, previously unknown and potentially useful) patterns or knowledge from huge amount of data
大数据分析和内存计算
第4讲 数据挖掘技术概述
李国良 清华大学计算机ssification） ➢聚类（Cluster） ➢关联规则（Association Rule） ➢回归（Regression）
数据挖掘概览
➢What?
✓数据挖掘的定义
➢Why?
➢ 数据挖掘算法（使用智能方法提取数据模式） ✓分类、聚类、关联分析、回归预测、文本挖掘
➢ 质量评估（识别提供知识的真正有趣模式） ➢ 知识表示（可视化和知识表示技术）
数据质量：为何需要数据预处理？
➢数据质量衡量：
✓准确度:correct or wrong, accurate or not ✓完整度:not recorded unavailable ✓一致性:some modified but some not, dangling ✓时效性:timely update? ✓可信度:how trustable the data are correct? ✓可解释性:how easily the data can be understood?
为何需要数据挖掘？
1. 数据量大 2. 缺乏理论知识 3. 数据挖掘可以帮助
产生新的假说或者 使数据变得有意义
为何需要数据挖掘？
➢ We are drowning in data, but starving in knowledge
✓ Data explosion: Automated data collection tools and mature database technology lead to tremendous amounts of data accumulated and/or to be analyzed in databases, data warehouses, and other information repositories.
其他称谓：
Knowledge discovery(mining) in database(KDD), data/pattern analysis, business intelligence, decision-support system, knowledge extraction, data archeology, data dredging and information harvesting etc.
raw data
Data preprocessing
Data mining
postprocessing
knowledge
Feature selection Dimension reduction Normalization Data subsetting
Filtering patterns Visuaralization Pattern interpretation
电信 ➢ 欺诈甄别；客户流失…
保险、零售
数据挖掘应用
决策树 Decision Trees
Income>$40K • 倾向性分析
Yes
NO
Debt<10% of Income
Yes
NO
Debt=0% NO Yes
Good Credit Risks
Bad Credit Risks
Good Credit Risks
苦恼: 淹没在数据中 ; 不能制定合适的决策!
数据
知识
决策
金融 经济 政府 人口统计 生命周期
模式 趋势 事实 关系 模型 关联规则 序列
目标市场 资金分配 贸易选择 在哪儿做广告 销售的地理位置
数据挖掘的意义
辅助社 会管理
推动科 技进步
股票趋势分析
数据挖掘
支持商 业决策
促进民 生改善
智能交通
数据挖掘应用
序列分析 Sequence Analysis
Open Accn’t
Add New Product
Decrease Usage
???
Time
• 客户保留 • 客户生命周期管理 • 目标市场 • 价格弹性分析
聚类分析 Clustering
• 客户细分 • 市场细分
关联分析 Association
• 市场组合分析 • 套装产品分析 • 目录设计 • 交叉销售
银行 ➢ 美国银行家协会(ABA)预测数据仓库和数据挖掘技术在 美国商业银行的应用增长率是14.9％。 ➢ 分析客户使用分销渠道的情况和分销渠道的容量 ；建 立利润评测模型；客户关系优化；风险控制等
电子商务 ➢ 网上商品推荐；个性化网页；自适应网站…
生物制药、基因研究 ➢ DNA序列查询和匹配；识别基因序列的共发生性 …