【最新】数据挖掘课件PPT (获奖作品)图文
合集下载
第1章 《数据挖掘》PPT绪论
Wisdom
Knowledge
Information
Data
3 of 43
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。
21 of 43
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。
22 of 43
1.3数据挖掘常用工具
•R • Weka • Mahout • RapidMiner • Python • Spark MLlib
第一章 绪论
20 of 43
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。
12 of 43
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：
Knowledge
Information
Data
3 of 43
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。
21 of 43
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。
22 of 43
1.3数据挖掘常用工具
•R • Weka • Mahout • RapidMiner • Python • Spark MLlib
第一章 绪论
20 of 43
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。
12 of 43
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：
《数据挖掘经典案例》PPT课件
400 MOU 350 300 250 200 150 100
50 0 2000
2001 全体用户 签约用户
2002
77.
用数据发现您的世界！
价格战与渠道的唯利是图导致移动公司深陷“价格漩涡”
竞争对手的发展导致 竞争升级
超越竞争，摆脱 “价格旋涡”
更低的毛利 诱发新一轮价格战
提高市场 费用，频繁促销
描述性名称
业余活跃组
业务繁忙组
贵中求惠组 IP手机组
新生潜力组 夜间积极组 本地繁忙组
繁忙大客户组
短信专家组 热衷转移组 频繁出差组 情深语长组 消极等待组 等待接听组
休眠组 寂寞无声组
2222.
人数 百分比
各类客户人数及收入贡献一览
优质
普通
用数据发现您的世界！
弱势
28.51%
15.08%
56.41%
RMB12,897,830.1
2233.
用数据发现您的世界！
某移动公司全球通（后付费）客户的17个客户分组
客户群 优质组
普通组 弱势组
组号
#9
#4 #2 #14
#15
#16 #11 #10 #12 #13 #5 #7 #17 #8 #6 #1 #3
人数（万人）
1.5
1.7 1.5 1.0
1.4
11.6 1.2 2.8 4.6 2.1 1.9 2.0 1.6 6.7 4.3 14.1 38.4
55.
议题
移动通信行业营销热点话题回顾
规模型发展向规模效益型发展转变 运营商深陷“价格漩涡” 虚增放号增大销售成本 用户离网严重营销收入与利润 攻守平衡成为移动营销转型的关键 新业务推广仍需努力 客户服务与客户期望有差距
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》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ppt课件
进行数据仓库部署，然后数据仓库投入
运行使用，同时管理人员对数据仓库进
行维护，完成数据仓库的一个生命周期， 其基本框架如图所示：
2021精选ppt
29
数据仓库的运行和维护
数据仓库基础构造
需
数 据
求 分
模型设计
数据载入接口设计
仓 库
部
析
署
应用设计、开发
数据仓库建立的基本框架
2021精选ppt
30
1、需求分析
2） 可接受的最低粒度；
保证能够满足客户的决策分析需要；
3）能存储数据的存储容量；
若存储容量有限，则采用高粒度的数据粒度划分策略。
2021精选ppt
25
3.2 针对DM的粒度
在数据挖掘过程中，有时仅需建立分析模型，得到相 对准确、能反映趋势的数据，不要求精确地结果，另外 挖掘方法一般比较复杂，直接将算法在数据仓库的巨量 数据上运行，系统是难以承受的。
2021精选ppt
42
(3).桌面准备
与建立数据仓库的整个过程相比， 为用户准备计算机只占相对很小的一部 分。但用户在他们桌面上看到和经历到 的东西对他们才是最有价值的。桌面准 备的主要工作是安装好所有需要的桌面 用户工具，测试每个客户机的计算机。
2021精选ppt
43
(4).初始培训
培训用户学习数据仓库相关概念、 相关内容和数据访问工具，建立对初始 用户的基本使用支持。这是非常重要的 一部分，不经过培训，用户不知道怎样 利用数据仓库，意识不到数据仓库真正 能为他们做多少事情。
由于数据仓库的需求非常模糊，因 此数据仓库的设计将对需求分析的过程 贯穿在整个设计的过程中。数据仓库开 发过程中的每一个阶段的每一项任务都 是由需求分析决定的。
运行使用，同时管理人员对数据仓库进
行维护，完成数据仓库的一个生命周期， 其基本框架如图所示：
2021精选ppt
29
数据仓库的运行和维护
数据仓库基础构造
需
数 据
求 分
模型设计
数据载入接口设计
仓 库
部
析
署
应用设计、开发
数据仓库建立的基本框架
2021精选ppt
30
1、需求分析
2） 可接受的最低粒度；
保证能够满足客户的决策分析需要；
3）能存储数据的存储容量；
若存储容量有限，则采用高粒度的数据粒度划分策略。
2021精选ppt
25
3.2 针对DM的粒度
在数据挖掘过程中，有时仅需建立分析模型，得到相 对准确、能反映趋势的数据，不要求精确地结果，另外 挖掘方法一般比较复杂，直接将算法在数据仓库的巨量 数据上运行，系统是难以承受的。
2021精选ppt
42
(3).桌面准备
与建立数据仓库的整个过程相比， 为用户准备计算机只占相对很小的一部 分。但用户在他们桌面上看到和经历到 的东西对他们才是最有价值的。桌面准 备的主要工作是安装好所有需要的桌面 用户工具，测试每个客户机的计算机。
2021精选ppt
43
(4).初始培训
培训用户学习数据仓库相关概念、 相关内容和数据访问工具，建立对初始 用户的基本使用支持。这是非常重要的 一部分，不经过培训，用户不知道怎样 利用数据仓库，意识不到数据仓库真正 能为他们做多少事情。
由于数据仓库的需求非常模糊，因 此数据仓库的设计将对需求分析的过程 贯穿在整个设计的过程中。数据仓库开 发过程中的每一个阶段的每一项任务都 是由需求分析决定的。
数据挖掘ppt课件
2021精选ppt
12
实例——科学数据库
Internet已经成为最大的信息源，但缺乏集中统一 的管理机制, 信息发布具有自由性和任意性, 难于控 制和管理 • 分散、无序、无政府、变动、数量、包罗万象 • 真伪并存, 资源信息和非资源信息难于驾御 • 非规范、非结构 • 检索查全和查准提出新的挑战 • 多媒体、多语种、多类型信息的整合提出新的挑 战 • 跨国界数据传递和流动, 带来政治、文化新问题 • 集成多种(正式和非正式等)交流方式
2021精选ppt
5
中医临床数据——结构化数据采集
2021精选ppt
6
中医临床数据——非结构化数据采集
2021精选ppt
7
中医临床数据
2021精选ppt
8
中医临床数据——全文数据库
2021精选ppt
9
中医临床数据——结构化数据库
2021精选ppt
10
数据及数据分类
1）按照数据所属行业类别分类 科学数据，科学研究过程中产生的数据
12, M, 0, 5, 5, 0, 0, 0, ACUTE, 38.5, 2, 1, 0,15, -,-, 10700,4,0,normal, abnormal, +, 1080, 680, 400, 71, 59, F,-,ABPC+CZX,, 70, negative, n, n, n, BACTERIA, BACTERIA
15, M, 0, 3, 2, 3, 0, 0, ACUTE, 39.3, 3, 1, 0,15, -, -, 6000, 0,0, normal, abnormal, +, 1124, 622, 502, 47, 63, F, -,FMOX+AMK, , 48, negative, n, n, n, BACTE(E), BACTERIA
最新数据挖掘应用PPT课件
ESL recommender teaching and learning
Right/wrong answer statistical table
For every student, the system creates a right/wrong answer statistical table: a wrong answer is represented by 1 and a right answer by 0.
The semantic-expansion approach that integrates semantic information for spreading expansion and content-based filtering for document recommendation.
Inadequate information in IR
One possible solution for overcoming the problem is to expand the query by adding more semantic information to better describe the concepts. Relevance feedbacks and knowledge structure are used to add appropriate terms to expand the queries.
Customer lifetime value analysis is defined as the prediction of the total net income a company can expect from a customer. Up/Cross selling refers to promotion activities which aim at augmenting the number of associated or closely related services that a customer uses within a firm.
大数据分析与挖掘ppt优质版(30张)
随着大数据的广泛应用，数据安全和隐私保护将成为越来越重要的问 题，需要采取更加有效的措施来保护用户隐私和数据安全。
跨领域应用拓展
大数据将在更多领域得到应用拓展，如医疗、教育、金融等，推动这 些领域的数字化转型和创新发展。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
02
数据分析基础
数据类型及来源
01
02
03
04
结构化数据
如关系型数据库中的表格数据 ，具有固定的数据结构和类型
建立大数据创新团队
组建专门的大数据创新团队，负责大数据技术的研发和创新应用 ，推动企业大数据战略的实施。
07
总结回顾与展望未来发展 趋势
本次课程重点内容回顾
大数据分析基本概念及技术应 用领域
数据预处理、特征提取与降维 技术
深度学习在大数据分析中的应 用与挑战
数据挖掘过程、算法分类及其 应用场景
经典机器学习算法原理及实践 案例
型、类别型等。
数据归一化
消除数据间的量纲差异 ，使数据具有可比性。
特征选择
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。
建立数据集成与共享机制，实现企业内部不同系统之间的数据互通和共
享，提高数据利用效率。
培养和引进优秀人才团队
制定人才培养计划
针对企业内部员工，制定大数据人才培养计划，通过培训、实践 等方式提升员工的大数据技能。
引进外部优秀人才
积极招聘具有大数据技能和经验的优秀人才，为企业的大数据战 略提供有力的人才保障。
跨领域应用拓展
大数据将在更多领域得到应用拓展，如医疗、教育、金融等，推动这 些领域的数字化转型和创新发展。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
02
数据分析基础
数据类型及来源
01
02
03
04
结构化数据
如关系型数据库中的表格数据 ，具有固定的数据结构和类型
建立大数据创新团队
组建专门的大数据创新团队，负责大数据技术的研发和创新应用 ，推动企业大数据战略的实施。
07
总结回顾与展望未来发展 趋势
本次课程重点内容回顾
大数据分析基本概念及技术应 用领域
数据预处理、特征提取与降维 技术
深度学习在大数据分析中的应 用与挑战
数据挖掘过程、算法分类及其 应用场景
经典机器学习算法原理及实践 案例
型、类别型等。
数据归一化
消除数据间的量纲差异 ，使数据具有可比性。
特征选择
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。
建立数据集成与共享机制，实现企业内部不同系统之间的数据互通和共
享，提高数据利用效率。
培养和引进优秀人才团队
制定人才培养计划
针对企业内部员工，制定大数据人才培养计划，通过培训、实践 等方式提升员工的大数据技能。
引进外部优秀人才
积极招聘具有大数据技能和经验的优秀人才，为企业的大数据战 略提供有力的人才保障。
《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
《数据挖掘经典案例》PPT课件
5.0%
0.0%
-5.0%
-10.0%
-15.0%
中国联通红筹公司
-20.0%
1月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月 9月
小灵通来势汹汹
万
2500
2300
2000
1500 1000
500 0
1200
500
5
55
100
1998年 1999年 2000年 2001年 2002年 2003年
MOU潜力有限
10.0% 8.0% 6.0% 4.0% 2.0% 0.0%
中国移动新业务种类繁多
1122.
用数据发现您的世界！
客户服务与客户期望有差距，深层次理解用户需求成为关键
项目
送鲜花和月饼 赠订报纸 组织节日旅游 发展俱乐部客户 大客户年会 白金客户音乐会 赠送年历和笔记本
获得服务 的人数 100,000 24,045
• …….
22.
华院分析为客户提供数据挖掘整体解决方案
用数据发现您的世界！
模型构建 软件开发 应用咨询
33.
华院分析团队介绍
用数据发现您的世界！
44.
在中国移动集团内部的主要工作介绍
用数据发现您的世界！
参与中移动数据挖掘规划
为各省运营商提供DM培训
参与规范编写的唯一DM公司
1/3试点工作与最多客户经验
全球通话费 200 RMB 以下
全球通话费 201-600 RMB
全球通话费 600 RMB 以上
神州行话费 200 RMB 以上
346
766
439
224
1133.
用数据发现您的世界！
全球最佳管理实践提示：现阶段是数据挖掘应用的关键时期
数据挖掘应用案例精品PPT课件
练集。 例子:一些特定症状的聚集可能预示了一个特定的疾病
5.聚类
GARY
是对数据挖掘结果的表示方式。 6.描述和可视化
GARY
三、数据挖掘应用案例
啤酒和 尿布
网上 书店
应用 案例
竞技 运动
添加内容
三、数据挖掘应用案例
在一家超市里，有一个有趣的现象：尿布和啤酒赫然摆在一起 出售。但是这个奇怪的举措却使尿布和啤酒的销量双双增加了。这 不是一个笑话，而是发生在美国沃尔玛连锁店超市的真实案例，并 一直为商家所津津乐道。沃尔玛拥有世界上最大的数据仓库系统， 为了能够准确了解顾客在其门店的购买习惯，沃尔玛对其顾客的购 物行为进行购物篮分析，想知道顾客经常一起购买的商品有哪些。 沃尔玛数据仓库里集中了其各门店的详细原始交易数据。在这些原 始交易数据的基础上，沃尔玛利用数据挖掘方法对这些数据进行分 析和挖掘。一个意外的发现是："跟尿布一起购买最多的商品竟是啤 酒！经过大量实际调查和分析，揭示了一个隐藏在"尿布与啤酒"背 后的美国人的一种行为模式：在美国，一些年轻的父亲下班后经常 要到
GARY
GARY
感谢你的聆听！
The end 2012年5月28日
学习并没有结束，希望继续努力
Thanks for listening, this course is expected to bring you value and help
为方便学习与使用课件内容，课件可以在下载后自由编辑， 请根据实际情况调整
GARY
三、数据挖掘应用案例
网上书店现在有了很强的市场和比较固定的大量的客户。为了 促进网上书店的销售量的增长，众多网上书店的商家们选择关联销 售分析这一方法。就是给客户提供其他的相关书籍，也就是在客户 购买了一种书籍之后，推荐给客户其他的相关的书籍。另外，数据 挖掘在其商品销售、提高客户价值、发现客户等方面提供了技术支 持，逐渐得到广泛的应用。
5.聚类
GARY
是对数据挖掘结果的表示方式。 6.描述和可视化
GARY
三、数据挖掘应用案例
啤酒和 尿布
网上 书店
应用 案例
竞技 运动
添加内容
三、数据挖掘应用案例
在一家超市里，有一个有趣的现象：尿布和啤酒赫然摆在一起 出售。但是这个奇怪的举措却使尿布和啤酒的销量双双增加了。这 不是一个笑话，而是发生在美国沃尔玛连锁店超市的真实案例，并 一直为商家所津津乐道。沃尔玛拥有世界上最大的数据仓库系统， 为了能够准确了解顾客在其门店的购买习惯，沃尔玛对其顾客的购 物行为进行购物篮分析，想知道顾客经常一起购买的商品有哪些。 沃尔玛数据仓库里集中了其各门店的详细原始交易数据。在这些原 始交易数据的基础上，沃尔玛利用数据挖掘方法对这些数据进行分 析和挖掘。一个意外的发现是："跟尿布一起购买最多的商品竟是啤 酒！经过大量实际调查和分析，揭示了一个隐藏在"尿布与啤酒"背 后的美国人的一种行为模式：在美国，一些年轻的父亲下班后经常 要到
GARY
GARY
感谢你的聆听！
The end 2012年5月28日
学习并没有结束，希望继续努力
Thanks for listening, this course is expected to bring you value and help
为方便学习与使用课件内容，课件可以在下载后自由编辑， 请根据实际情况调整
GARY
三、数据挖掘应用案例
网上书店现在有了很强的市场和比较固定的大量的客户。为了 促进网上书店的销售量的增长，众多网上书店的商家们选择关联销 售分析这一方法。就是给客户提供其他的相关书籍，也就是在客户 购买了一种书籍之后，推荐给客户其他的相关的书籍。另外，数据 挖掘在其商品销售、提高客户价值、发现客户等方面提供了技术支 持，逐渐得到广泛的应用。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
数据挖掘的演化
进化阶段 商业问题 支持技术 产品厂家 产品特点 提供历史性 的、静态的 数据信息 数据搜集 (60年代) ―过去五年中我的总 收入是多少？” 计算机、磁带和磁盘 IBM,CDC
数据访问 (80年代)
―在新英格兰的分部 去年三月的销售额 是多少？”
关系数据库（RDBMS）， 结构化查询语言（SQL）， ODBC Oracle、Sybase、 Informix、IBM、Microsoft
数据挖掘与传统数据分析方法区别
在缺乏强有力的数据分析工具而不能 分析这些资源的情况下，历史数据库也就 变成了“数据坟墓”－里面的数据几乎不 再被访问。也就是说，极有价值的信息被 “淹没”在海量数据堆中，领导者决策时 还只能凭自己的经验和直觉。因此改进原 有的数据分析方法，使之能够智能地处理 海量数据，即演化为数据挖掘。
联机分析处理（OLAP）、 多维数据库、数据仓库
Oracle、Sybase、 Informix、IBM、 Microsoft
在记录级提 供历史性的、 动态数据信 息
―在新英格兰的分部 数据仓库； 去年三月的销售额 决策支持 是多少？波士顿据 (90年代) 此可得出什么结 论？” 数据挖掘 （正在流 行） ―下个月波士顿的销 售会怎么样？为什 么？”
Statistics
Machine Learning
Data Mining
Visualization
Information Science
Other Disciplines
数据挖掘与统计学的关系
近几年，人们逐渐发现数据挖掘中有 许多工作都是由统计方法来完成的。甚至 有些人（尤其是统计学家）认为数据挖掘 是统计学的一个分支，当然大多数人（包 括绝大多数数据挖掘研究人员）并不这么 认为。 但是，统计学和数据挖掘的目标非常 相似，而且数据挖掘中的许多算法也源于 数理统计，统计学对数据挖掘发展的贡献 功不可没。
1.4 主要功能
例2：对比移动电话费月消费额超出1000元 的客户群与移动电话费月消费额低于100元 的客户群。 利用数据挖掘可作出如下描述：移动 电话月消费额超出1000元的客户80％以上 年龄在35－50岁之间，且月收入5000元以 上；而移动电话月消费额低于100元的客户 60％以上要么年龄过大要么年龄过小，且 月收入2000元以下。
主要内容
1. 概述 2. 数据仓库与OLAP技术 3. 数据挖掘技术
Hale Waihona Puke 4. 数据挖掘应用5. 数据挖掘工具 6. 数据挖掘实例
1 概述
1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 1.7 1.8 背景 数据挖掘定义 基本概念 主要功能 数据挖掘模型 实现流程 数据挖掘的应用 未来趋势
1.1 背景
数据挖掘的发展趋势
近年来，数据挖掘的研究重点逐渐从 发现方法转向系统应用，注重多种发现策 略和技术的集成，以及多学科之间的相互 渗透。 例如，1998年在美国纽约举行的第四 届知识发现与数据挖掘国际学术会议不仅 进行了学术讨论，并且有30多家软件公司 展示了他们的数据挖掘软件产品，不少软 件已在北美、欧洲等国得到应用。
CRISP-DM（Cross Industry Standard Process for Data Mining）模型
1.4 主要功能
6. 其它功能
包括：偏差分析（Deviation Analysis）、 孤立点分析（Outlier Analysis）等。 随着数据挖掘技术的发展，可能还会继 续出现新的数据挖掘功能。
1.5 数据挖掘模型
为了使数据挖掘技术在产业界得到更好的应 用，欧洲委员会联合一些数据挖掘软件厂商开发 了CRISP-DM（Cross Industry Standard Process for Data Mining）模型，目的是把数据挖掘的过程标 准化, 使数据挖掘项目的实施速度更快、成本更 低、更可靠并且更容易管理。 CRISP-DM模型最先在1996年被提出，当前 的白皮书版本是1.0。
国外数据挖掘的现状
自1989年KDD术语出现以来，由美国 人工智能协会主办的KDD国际研讨会已经 召开了10次以上，规模由原来的专题讨论 会发展到国际学术大会。而亚太地区也从 1997开始举行PAKDD年会。
国内数据挖掘研究现状
与国外相比，国内对数据挖掘的研究 起步稍晚，但发展势头强劲。 1993年，国家自然科学基金首次资助 复旦大学对该领域的研究项目。 目前，国内的许多科研单位和高等院 校竞相开展知识发现的基础理论及其应用 研究。
二十世纪末以来，全球信息量以惊人 的速度急剧增长—据估计，每二十个月将 增加一倍。许多组织机构的IT系统中都收 集了大量的数据（信息）。目前的数据库 系统虽然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。为了充分利用现有信息 资源，从海量数据中找出隐藏的知识，数 据挖掘技术应运而生并显示出强大的生命 力。
国外数据挖掘的现状
IEEE的Knowledge and Data Engineering会刊 率先在1993年出版了KDD技术专刊。并行计算、 计算机网络和信息工程等其他领域的国际学会、 学刊也把数据挖掘和知识发现列为专题和专刊讨 论。数据挖掘已经成了国际学术研究的重要热点 之一。 此外，在Internet上还有不少KDD电子出版物， 其中以半月刊Knowledge Discovery Nuggets最为 权威（/ subscribe.html）。 在网上还有许多自由论坛，如DM Email Club等。
在各种层次 Pilot、Comshare、 上提供回溯 Arbor、Cognos、 的、动态的 Microstrategy 数据信息
Pilot、Lockheed、 高级算法、多处理器计算机、 提供预测性 IBM、SGI、其他 海量数据库 的信息 初创公司
数据挖掘与其他科学的关系
Database Technology