从数理统计到数据挖掘(课件)
合集下载
数据分析与数据挖掘ppt课件
（一）数据仓库定义和特点 （二）数据字典与元数据 （三）数据仓库的结构体系 （四）数据仓库的数据模型 （五）数据仓库的数据分析工具 （六）数据仓库的开发流程
火灾袭来时要迅速疏散逃生，不可蜂 拥而出 或留恋 财物， 要当机 立断， 披上浸 湿的衣 服或裹 上湿毛 毯、湿 被褥勇 敢地冲 出去
（一） 数据仓库的定义与特点
4 数据挖掘与统计学
统计学与自然、经济、社会都有紧密的关系。 其法则和方法是概率论。 通过对全部对象（总体）进行调查，为制定计划
和决策提供依据。
火灾袭来时要迅速疏散逃生，不可蜂 拥而出 或留恋 财物， 要当机 立断， 披上浸 湿的衣 服或裹 上湿毛 毯、湿 被褥勇 敢地冲 出去
统计学中应用于数据挖掘的内容
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：发现规律、预测未来
数据挖掘任务在于聚类（如神经网络聚类）、分类 （如决策树分类）、预测等。
火灾袭来时要迅速疏散逃生，不可蜂 拥而出 或留恋 财物， 要当机 立断， 披上浸 湿的衣 服或裹 上湿毛 毯、湿 被褥勇 敢地冲 出去
数据挖掘（DM）技术能获取关联知识、时序知识、聚 类知识、分类知识等。
数据仓库（DW）、联机分析处理（OLAP）、数据挖 掘（DM）等结合，形成决策支持系统。
火灾袭来时要迅速疏散逃生，不可蜂 拥而出 或留恋 财物， 要当机 立断， 披上浸 湿的衣 服或裹 上湿毛 毯、湿 被褥勇 敢地冲 出去
二 数据仓库基本原理与应用
火灾袭来时要迅速疏散逃生，不可蜂 拥而出 或留恋 财物， 要当机 立断， 披上浸 湿的衣 服或裹 上湿毛 毯、湿 被褥勇 敢地冲 出去
火灾袭来时要迅速疏散逃生，不可蜂 拥而出 或留恋 财物， 要当机 立断， 披上浸 湿的衣 服或裹 上湿毛 毯、湿 被褥勇 敢地冲 出去
（一） 数据仓库的定义与特点
4 数据挖掘与统计学
统计学与自然、经济、社会都有紧密的关系。 其法则和方法是概率论。 通过对全部对象（总体）进行调查，为制定计划
和决策提供依据。
火灾袭来时要迅速疏散逃生，不可蜂 拥而出 或留恋 财物， 要当机 立断， 披上浸 湿的衣 服或裹 上湿毛 毯、湿 被褥勇 敢地冲 出去
统计学中应用于数据挖掘的内容
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：发现规律、预测未来
数据挖掘任务在于聚类（如神经网络聚类）、分类 （如决策树分类）、预测等。
火灾袭来时要迅速疏散逃生，不可蜂 拥而出 或留恋 财物， 要当机 立断， 披上浸 湿的衣 服或裹 上湿毛 毯、湿 被褥勇 敢地冲 出去
数据挖掘（DM）技术能获取关联知识、时序知识、聚 类知识、分类知识等。
数据仓库（DW）、联机分析处理（OLAP）、数据挖 掘（DM）等结合，形成决策支持系统。
火灾袭来时要迅速疏散逃生，不可蜂 拥而出 或留恋 财物， 要当机 立断， 披上浸 湿的衣 服或裹 上湿毛 毯、湿 被褥勇 敢地冲 出去
二 数据仓库基本原理与应用
火灾袭来时要迅速疏散逃生，不可蜂 拥而出 或留恋 财物， 要当机 立断， 披上浸 湿的衣 服或裹 上湿毛 毯、湿 被褥勇 敢地冲 出去
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。
大数据分析实战课件：数据挖掘与统计分析
电子商务
通过数据挖掘技术预测用户购 买行为，制定个性化的推荐系 统。
金融预测
通过对数据进行挖掘和分析， 提高金融机构的业务效率和风 险控制能力。
医疗数据分析
通过对患者的病历、治疗效果 等数据进行分析，提高医疗机 构的医疗质量和服务效率。
1
监督式学习
有目的地对数据进行建模和分析。
无监督学习
2
对数据进行聚类和分类，找出其中的规律。
3
半监督学习
结合监督和无监督的方法，集利两者之长， 以弥补两者的缺陷。
数据挖掘的应用领域
数据挖掘是多个领域的热门话题。本节课将介绍数据挖掘在商业、金融、医疗等领域的具体应用案例和效果。
电商行业
通过数据挖掘的方法找出用户行为 模式，提高电商网站的转化率。
特征选择
统计分析可帮助筛选出有价值的特征，减小数据集。
3
模型评估
通过统计分析来评估模型的有效性和准确性。
4
预测分析
统计分析可为某些行业提供决策建议和趋势预测。
大数据分析案例研究
本节课将结合实际案例对以上介绍的知识进行总结和应用。通过介绍电商、金融和医疗等行业的实际案例，让大家 更加深入地理解大数据分析和数据挖掘技术的应用。
金融行业
数据挖掘可帮助银行识别风险因素 和预测市场趋势。
医疗行业
通过对大数据的分析和挖掘，可以 更容易地发现患者的身体变化和治 疗效果。
统计分析方法的介绍
本节课将介绍一些常用的统计分析方法，包括假设检验、多元线性回归等。
1 假设检验
2 多元线性回归
3 数据方差分析
通过比较样本和总体来推断 总体的一些特征。
大数据分析实战课件：数 据挖掘与统计分析
数据分析与数据挖掘实战案例PPT课件
随着大数据技术的发展，推荐系统在商业应用中越来越受到重视，成为提 升用户体验和商业价值的关键手段。
本案例以某电商平台的推荐系统为例，介绍数据分析与数据挖掘在推荐系 统中的应用。
数据分析过程
数据收集
收集用户在电商平台的浏览、搜索、购买等行为数据，以及商品属性、 分类等信息。
数据清洗
对原始数据进行清洗和整理，去除异常值、缺失值和重复数据，保证 数据质量。
04
实战案例一：电商用户行 为分析
案例背景
某大型电商平台ห้องสมุดไป่ตู้望通过数据分析与 挖掘，深入了解用户行为，优化产品 和服务，提升用户满意度和忠诚度。
数据来源：电商平台交易数据、用户 浏览数据、用户反馈数据等。
数据分析过程
1 2
数据清洗
去除异常值、缺失值和重复值，确保数据质量。
数据探索
对数据进行初步探索，了解数据分布、趋势和关 联性。
02
预测准确率提升10%，有效提高营销效果和用户转化率。
03
关联规则挖掘帮助优化产品推荐策略，提升用户满意度和购 买率。
05
实战案例二：信用卡欺诈 检测
案例背景
01
信用卡欺诈是全球性的金融犯罪问题，给银行和消费
者带来巨大损失。
02
随着大数据技术的发展，利用数据分析与数据挖掘技
术进行信用卡欺诈检测成为可能。
数据挖掘的重要性
总结词
数据挖掘在商业决策、科学研究、医疗 保健等领域具有重要意义。
VS
详细描述
随着大数据时代的来临，数据挖掘的重要 性日益凸显。通过对数据的深入分析，企 业可以更好地理解客户需求，制定更有效 的营销策略。在科学研究领域，数据挖掘 有助于发现新的科学规律和现象。在医疗 保健方面，数据挖掘有助于提高疾病诊断 的准确性和治疗的有效性。
本案例以某电商平台的推荐系统为例，介绍数据分析与数据挖掘在推荐系 统中的应用。
数据分析过程
数据收集
收集用户在电商平台的浏览、搜索、购买等行为数据，以及商品属性、 分类等信息。
数据清洗
对原始数据进行清洗和整理，去除异常值、缺失值和重复数据，保证 数据质量。
04
实战案例一：电商用户行 为分析
案例背景
某大型电商平台ห้องสมุดไป่ตู้望通过数据分析与 挖掘，深入了解用户行为，优化产品 和服务，提升用户满意度和忠诚度。
数据来源：电商平台交易数据、用户 浏览数据、用户反馈数据等。
数据分析过程
1 2
数据清洗
去除异常值、缺失值和重复值，确保数据质量。
数据探索
对数据进行初步探索，了解数据分布、趋势和关 联性。
02
预测准确率提升10%，有效提高营销效果和用户转化率。
03
关联规则挖掘帮助优化产品推荐策略，提升用户满意度和购 买率。
05
实战案例二：信用卡欺诈 检测
案例背景
01
信用卡欺诈是全球性的金融犯罪问题，给银行和消费
者带来巨大损失。
02
随着大数据技术的发展，利用数据分析与数据挖掘技
术进行信用卡欺诈检测成为可能。
数据挖掘的重要性
总结词
数据挖掘在商业决策、科学研究、医疗 保健等领域具有重要意义。
VS
详细描述
随着大数据时代的来临，数据挖掘的重要 性日益凸显。通过对数据的深入分析，企 业可以更好地理解客户需求，制定更有效 的营销策略。在科学研究领域，数据挖掘 有助于发现新的科学规律和现象。在医疗 保健方面，数据挖掘有助于提高疾病诊断 的准确性和治疗的有效性。
数据挖掘及应用数据挖掘概述ppt课件
Past KDD (Knowledge Discovery and Data Mining) Meetings
• KDD-2019, 13th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, San Jose,
《数据挖掘技术：市场营销、销售与客户关系管理领域的应用》 数据挖掘指的是一种态度，它表明商业活动应该基于认知，分析获得的决 策比没有任何分析所得的决策好得多，经过测算的结果更有利于商业盈利。
• SAS 软件研究所对数据挖掘所下的定义是：
数据挖掘是按照既定的业务目标， 对大量的企业数据进行探索、揭示隐 藏其中的规律性并进一步将之模型化的先进、有效的方法。
国内数据挖掘研究进展
• 1993年国家自然科学基金首次支持我们对该 领域的研究项目。
• 2019年度的国家社会科学基金在统计学类中
首次对该领域的研究予以支持。
• 全国数据库学术会议(NDBC，National DataBase Academic Conference)
• 重要的杂志有计算机学报、软件学报和计算机 研究与发展等。
• KDD-99, 5th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, August 15-18, 2019, San Diego, CA, USA.
• KDD-98, 4th International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, August 27-31, 2019, New York, NY, USA.
《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.
数据挖掘中的统计学精品PPT课件
• 步骤：
1. 数据标准化； 2. 求特征协方差矩阵； 3. 通过正交变换使非对角线的元素为0，求得特征值和特征向量； 4. 对特征值降序排列，取最大k个组成特征向量矩阵； 5. 投影矩阵=原始样本数据×特征向量矩阵；(理论依据为SVD)
独立变 量和
独立同分 布变量和
独立同 分布
• 此定理表明：二项分布的极限是正态分布；二 项分布是离散分布，正态分布是连续分布
• 指将多个变量通过线性变换以选出较少个数重要变量的方法，在减少数据 集维数的同时，保持数据集的对方差贡献最大的特征。 PCA的目的是使变 换后的数据有最大的方差，这些性质不同于普通模型为求稳定性往往会减 小方差；
• 主要方法：对协方差矩阵进行特征分解，得出数据的主成分(特征向量)和 权值(特征值)
频率依概率收敛于事件的概率；1909年由伯莱尔证明； 18世纪，棣莫弗(1667-1754)二项概率逼近：用二项分布逼
近正态分布，并提出了中心极限定理； 18世纪，拉普拉斯(1749-1827)建立了中心极限定理的一般
形式； 19世纪，勒让德(1752-1833)发明最小二乘法； 19世纪，高斯(1777-1855)正态误差理论(以下有详解)； 19世纪，拉普拉斯在高斯研究的基础上，用中心极限定理
P(A|B)=|A∩B|/|B|
分子、分母同除以|Ω|，得到条件概率的公式：
P(A|B)=P(A∩B)/P(B)
亦称为后验概率。
P(A|B)与P(B|A)的关系为：
P(A|B)×P(B)= P(B|A)×P(A)
正概率是由原因推结果(现在推未来)，称为概率论
• 某药厂用从甲、乙、丙三地收购而来的药材加工生产出一种中成药，三地 的供货量分别占40%，35%和25%，且用这三地的药材能生产出优等品的概 率分别为0.65，0.70和0.85，求从该厂产品中任意取出一件成品是优等品的 概率。（0.7175）
1. 数据标准化； 2. 求特征协方差矩阵； 3. 通过正交变换使非对角线的元素为0，求得特征值和特征向量； 4. 对特征值降序排列，取最大k个组成特征向量矩阵； 5. 投影矩阵=原始样本数据×特征向量矩阵；(理论依据为SVD)
独立变 量和
独立同分 布变量和
独立同 分布
• 此定理表明：二项分布的极限是正态分布；二 项分布是离散分布，正态分布是连续分布
• 指将多个变量通过线性变换以选出较少个数重要变量的方法，在减少数据 集维数的同时，保持数据集的对方差贡献最大的特征。 PCA的目的是使变 换后的数据有最大的方差，这些性质不同于普通模型为求稳定性往往会减 小方差；
• 主要方法：对协方差矩阵进行特征分解，得出数据的主成分(特征向量)和 权值(特征值)
频率依概率收敛于事件的概率；1909年由伯莱尔证明； 18世纪，棣莫弗(1667-1754)二项概率逼近：用二项分布逼
近正态分布，并提出了中心极限定理； 18世纪，拉普拉斯(1749-1827)建立了中心极限定理的一般
形式； 19世纪，勒让德(1752-1833)发明最小二乘法； 19世纪，高斯(1777-1855)正态误差理论(以下有详解)； 19世纪，拉普拉斯在高斯研究的基础上，用中心极限定理
P(A|B)=|A∩B|/|B|
分子、分母同除以|Ω|，得到条件概率的公式：
P(A|B)=P(A∩B)/P(B)
亦称为后验概率。
P(A|B)与P(B|A)的关系为：
P(A|B)×P(B)= P(B|A)×P(A)
正概率是由原因推结果(现在推未来)，称为概率论
• 某药厂用从甲、乙、丙三地收购而来的药材加工生产出一种中成药，三地 的供货量分别占40%，35%和25%，且用这三地的药材能生产出优等品的概 率分别为0.65，0.70和0.85，求从该厂产品中任意取出一件成品是优等品的 概率。（0.7175）
《数据挖掘导论》课件
详细描述
KNIME是一款基于可视化编程的数据挖掘工具，用户 可以通过拖拽和连接不同的数据流模块来构建数据挖掘 流程。它提供了丰富的数据挖掘和分析功能，包括分类 、聚类、关联规则挖掘、时间序列分析等，并支持多种 数据源和输出格式。
Microsoft Azure ML
总结词
云端的数据挖掘工具
详细描述
Microsoft Azure ML是微软Azure云平台上的数据挖掘工具，它提供了全面的数据挖掘和分析功能， 包括分类、聚类、关联规则挖掘、预测建模等。它支持多种数据源和输出格式，并提供了强大的可扩 展性和灵活性，方便用户在云端进行大规模的数据挖掘任务。
03
数据挖掘过程
数据准备
01
数据清洗
去除重复、错误或不完整的数据， 确保数据质量。
数据集成
将多个来源的数据整合到一个统一 的数据集。
03
02
数据转换
将数据从一种格式或结构转换为另 一种，以便于分析。
数据归一化
将数据缩放到特定范围，以消除规 模差异。
04
数据探索
数据可视化
通过图表、图形等展示数据的分布和关系。
序列模式挖掘
总结词
序列模式挖掘是一种无监督学习方法，用于 发现数据集中项之间具有时间顺序关系的有 趣模式。
详细描述
序列模式挖掘广泛应用于股票市场分析、气 候变化研究等领域。常见的序列模式挖掘算 法包括GSP、PrefixSpan等。这些算法通过 扫描数据集并找出项之间具有时间顺序关系 的模式，如“股票价格在某段时间内持续上
高维数据挖掘
高维数据的降维
高维数据的聚类和分类
利用降维技术如主成分分析、线性判 别分析等，将高维数据降维到低维空 间，以便更好地理解和分析数据。
大数据本科系列教材PPT课件之《数据挖掘》：第1章 绪论
1.3.1 商用工具
• SAS Enterprise Miner Enterprise Miner是一种通用的数据挖掘工具，按照“抽样-探索-修改-建模-评价”的方 法进行数据挖掘，它把统计分析系统和图形用户界面(GUI)集成起来，为用户提供了用 于建模的图形化流程处理环境。
19 of 43
1.3数据挖掘常用工具
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
数据挖掘的定义
• 数据挖掘（Data Mining，DM），是从大量的、有噪声的、不完全的、模糊和随机 的数据中，提取出隐含在其中的、人们事先不知道的、具有潜在利用价值的信息和 知识的过程。
• 这个定义包含以下几层含义： ✓ 数据源必须是真实的、大量的、含噪声的； ✓ 发现的是用户感兴趣的知识； ✓ 发现的知识要可接受、可理解、可运用； ✓ 不要求发现放之四海皆准的知识，仅支持特定的问题
•R • Weka • Mahout • RapidMiner • Python • Spark MLlib
第一章 绪论
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
•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。
8 of 43
1.1数据挖掘基本概念
第一章 绪论
1.1.3 大数据挖掘的特性
• 在大数据时代，数据的产生和收集是基础，数据挖掘是关键，即数据挖掘是大数据 中最关键、最有价值的工作。
大数据挖掘的特性：
• 应用性 • 工程性 • 集合性
9 of 43
《数据挖掘技术》第2章 从数理统计到数据挖掘(课件)
2.1.2数据挖掘的性质
计算机使得传统统计模型的视野大大地扩展 了，还促进了新工具的飞速发展 。数理统计很少 会关注实时分析，然而数据挖掘问题常常需要这
些 ，数据挖掘者也不可持完全非统计的观点，尽
管数理统计主要关注的是分析定量数据，数据挖
掘的多来源意味着还需要处理其它形式的数据。
特别地，逻辑数据越来越多。
（1）若 F
（2）若 F0.05 (m, n m 1)＜F F0.01 (m, n m 1), 则拒绝原假 设，即认为 Y 与 X , X ,, X 之间的线性相关关系 1 2 m 显著。 （3）若 F F0.05 (m, n m 1), 则可以认为 Y 与 X 1 , X 2 ,, X m 之间的线性相关关系特别显著。
a
a
第2章 从数理统计数据挖掘
2.6非线性回归分析
2.6.2多项式回归
设回归方程为
ˆ a0 a1 x a 2 x 2 a m x m y
这里假设多项式的次数 m 小于试验次数 n。因而可以 利用最小二乘法确定系数a1 , a 2 , , a m 的值。最常用的是二
次或三次多项式。
X x 是
显然， 当变化时，E (Y )
x
x 的函数，记作
X x
( x) E (Y )
（2－2）
于是，可以用一个确定的函数关系式
ˆ y ( x)
（2－3）
第2章 从数理统计数据挖掘
回归分析
大致地描述 Y与 X之间的相关关系，函数 (x) 称为 Y 关于 X 的回 归函数，方程(2－3)称为 关于 X 的回归方程。回归方程反映 Y 了 的数学期望E（Y）随 的变化而变化的规律性。 Y X
- 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)。
（2－1）
x x 显然， 当变化时，E(Y ) X x 是 的函数，记作
(x) E(Y ) X x
（2－2）
于是，可以用一个确定的函数关系式
yˆ (x)
（2－3）
第2章 从数理统计数据挖掘
回归分析
大致地描述Y与 X之间的相关关系，函数 (x)称为Y 关于 X的
回归函数，方程(2－3)称为 Y 关于X 的回归方程。回归方程反 映了Y 的数学期望E（Y）随X 的变化而变化的规律性。
第2章 从数理统计数据挖掘
2.1数理统计与数据挖掘的关系
数理统计和数据挖掘有着共同的目标，即发现数据中 的结构 。但数据挖掘不是数统计的分支 ，因为数据挖掘 还应用了其它领域的思想、工具和方法，尤其是计算机学 科，例如数据库技术和机器学习，而且它所关注的某些领 域和统计学家所关注的有很大不同。因而需要逐个考察这 两门学科的性质，区分它们的异同，并关注与数据挖掘相 关联的一些难题。
第2章 从数理统计数据挖掘
2.3回归分析的基本概念
变量之间的关系可分为两类：一类是确定性的关系，也 就是通常所说的函数关系；另一类是非确定性的关系，变 量之间的这种非确定性关系称为相关关系。
设有两个变量X和Y，其中X是可以精确测量或控制的 非随机变量，而Y是随机变量，X的变化将使Y发生相应的 变化，但它们之间的变化关系是不确定的，若当X取得任 一可能值x时，Y相应地服从一定的概率分布，则称随机变 量X与变量Y之间存在相关关系。
第2章 从数理统计数据挖掘
2.1.1数理统计的性质
试图为数理统计下一个太宽泛的定义是没有意义的， 数理统计是一门比较保守的学科，目前有一种趋势是越来 越精确 。数学背景和追求精确加强了这样一个趋势，即在 采用一个方法之前先要证明，而不是象计算机科学和机器 学习那样注重经验 。
第2章 从数理统计数据挖掘
2.1.2数据挖掘的性质
计算机使得传统统计模型的视野大大地扩展 了，还促进了新工具的飞速发展 。数理统计很少 会关注实时分析，然而数据挖掘问题常常需要这 些 ，数据挖掘者也不可持完全非统计的观点，尽 管数理统计主要关注的是分析定量数据，数据挖 掘的多来源意味着还需要处理其它形式的数据。 特别地，逻辑数据越来越多。
第2章 从数理统计到数据挖掘
•2.1数理统计与数据挖掘的的结合 •2.7多元线性回归分析
•2.3回归分析的基本概念
•2.8一般情况下的回归分析
•2.4线性回归方程
•2.9逐步回归分析的软件设计
•2.5线性相关的显著性检验
•2.10锻模设计准则的制定
第2章 从数理统计数据挖掘
回归分析
设进行次独立的试验，测得试验数据如下表
X
x1 x2 …
xn
Y
y1
y2 …
yn
其中 xi及 yi (i 1,2,, n)分别是变量X与随机变量Y在第i次试验中的观测值。
取X=x时随机变量Y的数学期望时 E(Y ) X x的估计值，即
yˆ Yˆ X x E(Y ) X x
程
yˆ a bx
大致地描述变量 Y 与 X 之间的关系。设随机变量
Y ~ N (a bx, 2 )
按最小二乘法确定未知参数a 及 b 时，有偏差平方和
n
S yi a bx2
为了使S取得最小值，分别i求1 S 对a 及b 的偏导数，并令它们等于零，
得方程组
n
i 1 n
( yi
a
bxi )
第2章 从数理统计数据挖掘
2.2数理统计与数据库技术的结合
数据挖掘技术从一开始就是面向应用的，它不仅是面向特定 数据库的简单检索查询调用，而且要对这些数据进行微观及宏观 的统计、分析、综合和推理，用以指导实际问题的求解，力图发 现事物间的相互联系，甚至可利用已有的数据对未来的活动进行 预测。
数理统计是数学中最重要、最活跃的学科之一，然而它和数据 库技术结合得并不算快，但一旦有了从数据查询到知识发现、从 数据演绎到数据挖掘的要求，则数理统计就会获得新的生命力。 数理统计作为数据挖掘的3个主要支柱之一，有许多寻找变量之 间规律性的方法，而回归分析方法是其中最有效的方法之一。
第2章 从数理统计数据挖掘
2.1.3 从数理统计到数据挖掘
数据挖掘有时候不是一次性的实验，尽管数据集是确 定的，它更应该被看作是一个不断迭代的过程。从一个角 度检查数据可以解释结果，以相关的观点检查可能会更接 近规律。关键是，极少情形会知道哪一类模式是有意义的。 数据挖掘的本质是发现非预期的模式－同样非预期的模式 要以非预期的方法来发现。
0
i1
( yi
a bxi )xi
0
第2章 从数理统计数据挖掘
线性回归方程
整理得 解方程组得
na
n
xi b
n
yi
i1
i 1
n i 1
xi a
n i 1
xi2 b
n i 1
xi yi
aˆ y bˆx
bˆ
lxy lxx
上式中
x
1 n
n i 1
xi
1 n
y n i1 yi
在确定了函数 (x) 的类型后，就可以设
(x) (x; a1, a2 ,, ak )
其中 a1, a2 ,, ak为未知参数。于是，上述问题就归结为：
如何根据试验数据合理地选择参数的估计值 aˆ1, aˆ2 ,, aˆk
使方程
yˆ (x; aˆ1, aˆ2 ,, aˆk )
在一定的意义下“最佳地”表现Y X与 之间的相关关系。
第2章 从数理统计数据挖掘
从数理统计到数据挖掘
数据挖掘不能替代传统的统计分析技术，相反，它是统计分 析方法学的延伸和扩展。数据挖掘算法有些本来就是统计的方法 ，数据挖掘仍然是计算机行业的一个方向，而不是广义统计的一 部分。同时，对于数据挖掘算法中来自机器学习和人工智能的一 部分，其核心是规则，而规则内部的获得机制虽然是基于数理统 计的，但是这种技术本身已经不属于统计了。
解决上述问题的方法，可以利用最小二乘法。
第2章 从数理统计数据挖掘
2.4线性回归方程
为了便于确定回归函数(x) 中未知参数的值，首先讨论变量X与Y
之间存在线性相关关系的情形。
设变量Y与 X之间存在线性相关关系，则由试验数据得到的点
(xi , yi )(i 1,2,, n) 将散布在某一直线周围。于是，可以用线性方
n
lxx