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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。

《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。

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。

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

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。