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大数据分析与挖掘ppt优质版(30张)
大数据分析与挖掘ppt优质版(30张)
目录
•大数据概述与背景
•数据分析基础
•数据挖掘技术与方法
•大数据在各行各业应用案例•大数据挑战与机遇并存
•企业如何布局大数据战略•总结回顾与展望未来发展趋势
大数据概述与背景
大数据定义及特点
定义
大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、
管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决
策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化
的信息资产。
特点
大数据具有数据量大、数据种类多、处理速度快、价值密度低
等特点。
大数据产生背景
互联网发展
随着互联网技术的不断发展和普及，
人们产生的数据量呈指数级增长，传
统的数据处理方法已经无法满足需求。
物联网兴起
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。
社交媒体普及
社交媒体的普及使得人们更加愿意分享自己的信息和观点，形成了海量的用户生成数据。
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
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。
数据分析基础
结构化数据
非结构化数据
半结构化数据
数据来源
数据类型及来源
01
02
03
04
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。
《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
因素一（繁忙时段呼叫次数）
高
6 7
3
2
低
1
4
8
高
因素二（国内呼叫次数）
示例
5
因素三（IP 呼叫次数）
高
2211.
16个组中呈现出差别明显的优势、弱势特征
用数据发现您的世界！
组号
#1
#2
#4 #6 #9 #12 #14
#16
#8 #11 #15 #3 #5 #7 #10 #13
优势特征 语音每次呼叫时间、香港（澳门）呼 叫、非繁忙时段呼叫 繁忙时段月均呼叫次数、漫游地区呼 叫、香港呼叫次数 IP呼叫、转移呼叫 IP呼叫 IP呼叫、短信 非繁忙时段呼叫 繁忙时段月均呼叫次数 繁忙时段月均呼叫次数、转移呼叫、 香港（澳门）呼叫 短信 转移呼叫 漫游地区呼叫 语音每次呼叫时间
18% 16% 14% 12% 10%
8% 6% 4% 2% 0%
数据挖掘精品PPT课件
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。
7.3.2.4 基于模型的聚类 基于模型的聚类方法试图将给定数据与某个数学 模型达成最佳拟合。此类方法经常假设数据是根据 潜在的概率分布生成的。主要包括统计学方法、概 念聚类方法和神经网络方法。
7.4 关联规则 关联规则是数据中所蕴含的一类重要规律，用关联 规则进行挖掘是数据挖掘的一项根本任务，甚至可 以说是数据库和数据挖掘领域中所发明并被广泛研 究的最为重要的模型。关联规则的目标是在数据项 目中找出所有的并发关系，这种关系也称为关联。
7.2.3 朴素贝叶斯分类器 朴素贝叶斯方法是基于统计的学习方法，利用 概念统计进行学习分类，如预测一个数据属于 某个类别的概念。主要算法有朴素贝叶斯算法、 贝叶斯信念网络分类算法等。
7.3 聚类 7.3.1概念 聚类分析的核心是聚类，聚类是一种无监督 学习，实现的是将整个数据集分成不同的 “簇”，在相关的文献中，也将之称为“对象” 或“数据点”。聚类要求簇与簇之前的区别尽 可能的大，而簇内数据的差异要尽可能的小。 与分类不同，不需要先给出数据的类别属性。
数据挖掘应用案例ppt课件
10
第四章 数据挖掘应用案例
4.1 案例一：零售商系统货篮数据挖掘（续）
按常规思维，尿布与啤酒风马牛不相及，若不是借 助数据挖掘技术对大量数据进行挖掘分析，Walmart是 不可能发现数据内在的这一有价值的规律的。
3、Walmart货篮数据挖掘的关联分析过程 研究商品关联关系的方法就是货篮分析，Walmart 强调找出商品之间的关联关系，比如啤酒与尿布。换句 话说，Walmart重点是分析货篮内商品之间的关联关系。
7
第四章 数据挖掘应用案例
4.1 案例一：零售商系统货篮数据挖掘（续）
这Baidu Nhomakorabea数据挖掘技术对历史数据进行分析的结果， 反映数据内在的规律。那么这个结果符合现实情况吗？ 是否是一个有用的知识？是否有利用价值？于是
Walmart派出市场调查人员和分析师对这一数据挖掘结果 进行调查分析。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 国有婴儿的家庭中，一般是母亲在家中照看婴儿，年轻的 父亲前去购买尿布。父亲在购买尿布的同时，30%~40%的 人往往会顺便为自己购买啤酒，这样就会出现啤酒与尿布 这两件看上去不相干的商品经常会出现在一个货篮的现象。
12
第四章 数据挖掘应用案例
4.1 案例一：零售商系统货篮数据挖掘（续）
把找出货篮中商品之间关系的方法称为“美式货篮” 分析法，这种方法适合应用于类似Walmart这样的大卖场， 用于找出不同陈列区域商品之间的关系。
第四章 数据挖掘应用案例
4.1 案例一：零售商系统货篮数据挖掘（续）
按常规思维，尿布与啤酒风马牛不相及，若不是借 助数据挖掘技术对大量数据进行挖掘分析，Walmart是 不可能发现数据内在的这一有价值的规律的。
3、Walmart货篮数据挖掘的关联分析过程 研究商品关联关系的方法就是货篮分析，Walmart 强调找出商品之间的关联关系，比如啤酒与尿布。换句 话说，Walmart重点是分析货篮内商品之间的关联关系。
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第四章 数据挖掘应用案例
4.1 案例一：零售商系统货篮数据挖掘（续）
这Baidu Nhomakorabea数据挖掘技术对历史数据进行分析的结果， 反映数据内在的规律。那么这个结果符合现实情况吗？ 是否是一个有用的知识？是否有利用价值？于是
Walmart派出市场调查人员和分析师对这一数据挖掘结果 进行调查分析。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 国有婴儿的家庭中，一般是母亲在家中照看婴儿，年轻的 父亲前去购买尿布。父亲在购买尿布的同时，30%~40%的 人往往会顺便为自己购买啤酒，这样就会出现啤酒与尿布 这两件看上去不相干的商品经常会出现在一个货篮的现象。
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第四章 数据挖掘应用案例
4.1 案例一：零售商系统货篮数据挖掘（续）
把找出货篮中商品之间关系的方法称为“美式货篮” 分析法，这种方法适合应用于类似Walmart这样的大卖场， 用于找出不同陈列区域商品之间的关系。
《数据挖掘建模》PPT课件
▪ 模型（Model）就是封装数据和所有基于对这些 数据的操作，是对现实世界中过程的抽象描述 。
5
2021/4/26
16.1.3知识层次理论
▪ 知识是从数据到智慧划分为不同层次的，并且 所有模型都是基于数据的，理解模型也要把握 数据、信息和知识的结构。
6
2021/4/26
2021/4/26
7
16.1.4模型与数据
当地组织各个可选的主题。
14
2021/4/26
16.1.6.2决策步骤
▪ 一般决策过程都大致包括如图16－3决策步骤流 程图所示的八个基本步骤：
15
2021/4/26
16.1.6.3决策分析方法
▪ 科学决策的前提是运用科学的决策分析方法，决策分析是研究 不确定性问题的一种系统分析方法。其目的是改进决策过程， 从一系列备选方案中找出一个能满足一定目标的合适方法。
16.2.3模型分类
▪ 在实际建立模型时，我们要依据建模目的，重点考虑对象的数 学特征和数学方法。需要注意的是对同一事物由于对问题的认 识程度或建模目的的不同，经常可以构造出不同的模型。
▪ 我们可以从不同的途径来描述模型，下面主要阐述常用的基本 的数据挖掘模型，利用基本模型经过修改、融合、创新成为需 要的模型。
▪ 但是，建模过程大多要经过分析与综合、抽象与 概括、比较与类比、系统化与具体化的阶段，其 中分析与综合是基础，抽象与概括是关键。从逻 辑思维而言，抽象、归纳、演绎、类比等形式逻 辑的思维方法被大量采用，熟悉这些基本方法对 建模会有很大帮助。
5
2021/4/26
16.1.3知识层次理论
▪ 知识是从数据到智慧划分为不同层次的，并且 所有模型都是基于数据的，理解模型也要把握 数据、信息和知识的结构。
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2021/4/26
2021/4/26
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16.1.4模型与数据
当地组织各个可选的主题。
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2021/4/26
16.1.6.2决策步骤
▪ 一般决策过程都大致包括如图16－3决策步骤流 程图所示的八个基本步骤：
15
2021/4/26
16.1.6.3决策分析方法
▪ 科学决策的前提是运用科学的决策分析方法，决策分析是研究 不确定性问题的一种系统分析方法。其目的是改进决策过程， 从一系列备选方案中找出一个能满足一定目标的合适方法。
16.2.3模型分类
▪ 在实际建立模型时，我们要依据建模目的，重点考虑对象的数 学特征和数学方法。需要注意的是对同一事物由于对问题的认 识程度或建模目的的不同，经常可以构造出不同的模型。
▪ 我们可以从不同的途径来描述模型，下面主要阐述常用的基本 的数据挖掘模型，利用基本模型经过修改、融合、创新成为需 要的模型。
▪ 但是，建模过程大多要经过分析与综合、抽象与 概括、比较与类比、系统化与具体化的阶段，其 中分析与综合是基础，抽象与概括是关键。从逻 辑思维而言，抽象、归纳、演绎、类比等形式逻 辑的思维方法被大量采用，熟悉这些基本方法对 建模会有很大帮助。
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
等方法提取特征。
特征构造
根据领域知识或经验，构 造新的特征，提高模型性
能。
9
数据变换与归一化
01
02
03
数据变换
通过对数变换、Box-Cox 变换等方法将数据转换为 正态分布或近似正态分布 。
2024/1/29
归一化
将数据按比例缩放，使之 落入一个小的特定区间， 如[0,1]或[-1,1]。
标准化
2024/1/29
缺失值处理
删除、填充、插值等方法处理数据中的缺 失值。
异常值检测与处理
利用统计方法、箱线图等识别异常值，并 进行处理。
重复值处理
删除重复记录，确保数据的唯一性。
8
特征选择与提取
特征选择
通过相关性分析、卡方检 验等方法选择与目标变量
相关的特征。
2024/1/29
特征提取
利用主成分分析（PCA） 、线性判别分析（LDA）
最新数据挖掘应用PPT课件
Summary table of students’ wrong answers
The right/wrong answer statistical tables for respective students are integrated in a summary table of students’ wrong answers, and the sum values in the table are then ranked in descending order so as to show the descending degrees of weaknesses the students have collectively .
A recommendation system is a computer-based system that uses profiles built from past usage behavior to provide relevant recommendations.
Information filtering and recommendation
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.
数据挖掘ppt课件
素的系统的科学理论，这是知识的比较完
备的形态。”[1]
[1] 田运，思维辞典，浙江教育出版社，
1996年P338。
2021精选ppt
26
认知科学将知识定义
认知科学知识定义： “静态性的内容结构”[1]，“形象化心理表
征，表征方式包括如规则、概念、表象和 类比等”[2]。
[1] 陈英禾，认知发展心理学，浙江人民出版社，1996，P2。 [2] [加]P．萨加德，认知科学导论，中国科技大学出版社，1999，P2。
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
3
数据、信息、知识的关系
Value
MIS: Management Information System
DSS: Decision Support Systems
DSS
MIS
2021精选ppt
数据分析与数据挖掘PPT课件
第18页/共81页
统计学与数据挖掘的比较
• 统计学主要是对数量数据（数值）或连续值数据（如年龄、工资等），进行数 值计算（如初等运算）的定量分析，得到数量信息。
• 数据挖掘主要对离散数据（如职称、病症等）进行定性分析（覆盖、归纳等）， 得到规则知识。
• 统计学与数据挖掘是有区别的。但是，它们之间是相互补充的。
• 在数据仓库系统的前端的分析工具中，数据挖掘是重要工具之一。它可以帮助决 策用户挖掘数据仓库的数据中隐含的规律性。
• 由于数据仓库中有大量稳定的数据，基于数据仓库的数据挖掘，是数据挖掘的重 要方向之一
第23页/共81页
（3）数据仓库中数据挖掘特点
• 数据挖掘从数据仓库中挖掘更深层次的信息 • 数据仓库为数据挖掘提出了新要求
第3页/共81页
（1）数据库:用于事务处理
• 数据库作为数据资源用于管理业务中的事务处理。它已经成为了成熟的信息基 础设施。
• 数据库中存放的数据基本上是保存当前数据，随着业务的变化随时在更新数据 库中的数据。
• 不同的管理业务需要建立不同的数据库。例如，银行中储蓄业务、信用卡业务 分别要建立储蓄数据库和信用卡数据库。
第15页/共81页
3 数据挖掘与OLAP的比较
• OLAP：多维、多层次分析 • OLAP的典型应用，通过商业活动变化的查询发现的问题，经过追踪查询 找出问题出现的原因，达到辅助决策的作用。
统计学与数据挖掘的比较
• 统计学主要是对数量数据（数值）或连续值数据（如年龄、工资等），进行数 值计算（如初等运算）的定量分析，得到数量信息。
• 数据挖掘主要对离散数据（如职称、病症等）进行定性分析（覆盖、归纳等）， 得到规则知识。
• 统计学与数据挖掘是有区别的。但是，它们之间是相互补充的。
• 在数据仓库系统的前端的分析工具中，数据挖掘是重要工具之一。它可以帮助决 策用户挖掘数据仓库的数据中隐含的规律性。
• 由于数据仓库中有大量稳定的数据，基于数据仓库的数据挖掘，是数据挖掘的重 要方向之一
第23页/共81页
（3）数据仓库中数据挖掘特点
• 数据挖掘从数据仓库中挖掘更深层次的信息 • 数据仓库为数据挖掘提出了新要求
第3页/共81页
（1）数据库:用于事务处理
• 数据库作为数据资源用于管理业务中的事务处理。它已经成为了成熟的信息基 础设施。
• 数据库中存放的数据基本上是保存当前数据，随着业务的变化随时在更新数据 库中的数据。
• 不同的管理业务需要建立不同的数据库。例如，银行中储蓄业务、信用卡业务 分别要建立储蓄数据库和信用卡数据库。
第15页/共81页
3 数据挖掘与OLAP的比较
• OLAP：多维、多层次分析 • OLAP的典型应用，通过商业活动变化的查询发现的问题，经过追踪查询 找出问题出现的原因，达到辅助决策的作用。
数据挖掘PPT全套课件
2. DIP数据库
DIP数据库是专门存储蛋白质相互作用信息的数据库。该数据库中也包 含人工检查的可靠信息和自动计算方法所获取的高通量数据。
3.MIPS数据库
MIPS数据库是一个跨物种的综合性数据库，包含多种数据库信息。 其中的CYGD数据库提供了比较完整酵母蛋白质互作信息。而MIPS 哺乳动物数据库MPPI则提供了经过人工检查的哺乳动物蛋白质互作 信息。
数据挖掘: 绪论 第1章 绪论
为什么要进行数据挖掘? 商业观点
数据 – 电子商务网站的日志 – 银行帐务数据 – 顾客购物的数据
为什么要进行数据挖掘? 科学观点
医学、科学、工程技术界 正快速积累大量数据 (GB/hour)
– 地表、海洋和大气的
全球观测数据
– 基因组数据 数据挖掘技术可以帮助处理这些数据 – 干旱和飓风等生态扰动与全球变暖关系
– 只有非零值是重要 的,
– 例子：文档-词矩阵
season
timeout
lost wi n game
score
ball pla y coach
team
Document 1 Document 2 Document 3
3050260202 0702100300 0100122030
记录数据-事务数据
– 在电话本里搜
索电话号码
– 利用搜索引擎 如“Google”搜索 “Amazon”
DIP数据库是专门存储蛋白质相互作用信息的数据库。该数据库中也包 含人工检查的可靠信息和自动计算方法所获取的高通量数据。
3.MIPS数据库
MIPS数据库是一个跨物种的综合性数据库，包含多种数据库信息。 其中的CYGD数据库提供了比较完整酵母蛋白质互作信息。而MIPS 哺乳动物数据库MPPI则提供了经过人工检查的哺乳动物蛋白质互作 信息。
数据挖掘: 绪论 第1章 绪论
为什么要进行数据挖掘? 商业观点
数据 – 电子商务网站的日志 – 银行帐务数据 – 顾客购物的数据
为什么要进行数据挖掘? 科学观点
医学、科学、工程技术界 正快速积累大量数据 (GB/hour)
– 地表、海洋和大气的
全球观测数据
– 基因组数据 数据挖掘技术可以帮助处理这些数据 – 干旱和飓风等生态扰动与全球变暖关系
– 只有非零值是重要 的,
– 例子：文档-词矩阵
season
timeout
lost wi n game
score
ball pla y coach
team
Document 1 Document 2 Document 3
3050260202 0702100300 0100122030
记录数据-事务数据
– 在电话本里搜
索电话号码
– 利用搜索引擎 如“Google”搜索 “Amazon”
优选大数据时代下的数据挖掘简易pptppt(共32张PPT)
当数据处理技术已经发生翻天覆地的变化时，在大数据时代进行抽样分析就像在汽车时代骑马一样。一 切都改变了，我们需要的是所有的数据，“样本＝总体”。
➢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
一、大数据时代的思维变革—更杂
“更杂”——不是精确性，而是混杂性
总结与展望
• 现状：作为一个新兴的研究领域，数据挖掘已 经取得了广泛和重大进展。应用到众多领域， 出现了大量的商品化数据挖掘系统
• 发展方向：对现有方法进一步改进，研究发展 数据挖掘语言的标准化，可视化方法和处理复 杂数据类型的新方法
• 目前面临困难：成功案例少，中小企业需求少， 人才稀缺。
成功案例
• 啤酒加尿布
• 地点：沃尔玛在美国加州的某连锁店 • 起因：每天销售信息和顾客基本情况的数据
库中发现购买婴儿尿布的顾客多是男性，而 且往往也同时购买啤酒
• 经过：重新布置货架，把啤酒类商品布置在婴 儿尿布货架附近，并在两者之间放上土豆之类 的佐酒小食品和男性生活用品
• 结果：上述几种商品销量大增
二、大数据时代的管理变革—风险
大数据时代下的数据挖掘
➢数据创新4：数据的折旧值
二、大数据时代的商业变革—数据➢化数据创新5：数据废气
➢数据创新6：开放数据
➢给数据估值
二、大数据时代的商业变革—角色定位
➢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
一、大数据时代的思维变革—更杂
“更杂”——不是精确性，而是混杂性
总结与展望
• 现状：作为一个新兴的研究领域，数据挖掘已 经取得了广泛和重大进展。应用到众多领域， 出现了大量的商品化数据挖掘系统
• 发展方向：对现有方法进一步改进，研究发展 数据挖掘语言的标准化，可视化方法和处理复 杂数据类型的新方法
• 目前面临困难：成功案例少，中小企业需求少， 人才稀缺。
成功案例
• 啤酒加尿布
• 地点：沃尔玛在美国加州的某连锁店 • 起因：每天销售信息和顾客基本情况的数据
库中发现购买婴儿尿布的顾客多是男性，而 且往往也同时购买啤酒
• 经过：重新布置货架，把啤酒类商品布置在婴 儿尿布货架附近，并在两者之间放上土豆之类 的佐酒小食品和男性生活用品
• 结果：上述几种商品销量大增
二、大数据时代的管理变革—风险
大数据时代下的数据挖掘
➢数据创新4：数据的折旧值
二、大数据时代的商业变革—数据➢化数据创新5：数据废气
➢数据创新6：开放数据
➢给数据估值
二、大数据时代的商业变革—角色定位
数据挖掘十大经典算法总结版ppt课件
其算法本身是通过改变数据分布来实现的，它根据每次 训练集之中每个样本的分类是否正确，以及上次的总体 分类的准确率，来确定每个样本的权值。
将修改过权值的新数据集送给下层分类器进行训练，最 后将每次训练得到的分类器融合起来，作为最后的决策 分类器。
采用PP管及配件：根据给水设计图配 置好PP管及配 件，用 管件在 管材垂 直角切 断管材 ，边剪 边旋转 ，以保 证切口 面的圆 度，保 持熔接 部位干 净无污 物
Naive Bayes
Naive Bayes
朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论，有着坚实的数学 基础，以及稳定的分类效率。 同时，NBC模型所需估计的参数很少，对缺失数据不太 敏感，算法也比较简单。 理论上，NBC模型与其他分类方法相比具有最小的误差 率。 但是实际上并非总是如此，这是因为NBC模型假设属性 之间相互独立，这个假设在实际应用中往往是不成立的， 这给NBC模型的正确分类带来了一定影响。 在属性个数比较多或者属性之间相关性较大时，NBC模 型的分类效率比不上决策树模型。 而在属性相关性较小时，NBC模型的性能最为良好。
SVM
Support vector machines 它是一种监督式学习的方法，它广泛的应用于统计分类 以及回归分析中。
支持向量机将向量映射到一个更高维的空间里，在这个 空间里建立有一个最大间隔超平面。
在分开数据的超平面的两边建有两个互相平行的超平面， 分隔超平面使两个平行超平面的距离最大化。 假定平行超平面间的距离或差距越s大，分类器的总误 差越小。
将修改过权值的新数据集送给下层分类器进行训练，最 后将每次训练得到的分类器融合起来，作为最后的决策 分类器。
采用PP管及配件：根据给水设计图配 置好PP管及配 件，用 管件在 管材垂 直角切 断管材 ，边剪 边旋转 ，以保 证切口 面的圆 度，保 持熔接 部位干 净无污 物
Naive Bayes
Naive Bayes
朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论，有着坚实的数学 基础，以及稳定的分类效率。 同时，NBC模型所需估计的参数很少，对缺失数据不太 敏感，算法也比较简单。 理论上，NBC模型与其他分类方法相比具有最小的误差 率。 但是实际上并非总是如此，这是因为NBC模型假设属性 之间相互独立，这个假设在实际应用中往往是不成立的， 这给NBC模型的正确分类带来了一定影响。 在属性个数比较多或者属性之间相关性较大时，NBC模 型的分类效率比不上决策树模型。 而在属性相关性较小时，NBC模型的性能最为良好。
SVM
Support vector machines 它是一种监督式学习的方法，它广泛的应用于统计分类 以及回归分析中。
支持向量机将向量映射到一个更高维的空间里，在这个 空间里建立有一个最大间隔超平面。
在分开数据的超平面的两边建有两个互相平行的超平面， 分隔超平面使两个平行超平面的距离最大化。 假定平行超平面间的距离或差距越s大，分类器的总误 差越小。
相关主题
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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。
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。
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
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
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。
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？”
主要内容
1. 概述 2. 数据仓库与OLAP技术 3. 数据挖掘技术
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
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（http://www.kdnuggets.com/ subscribe.html）。 在网上还有许多自由论坛，如DM Email Club等。
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。
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。
Statistics
Machine Learning
DataHale Waihona Puke BaiduMining
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。