浅析数据挖掘
浅析数据挖掘在电信企业经营分析系统中的实际应用
蘩鼹
浅 析 数 据 挖 掘 在 电信 企 业 经营 分 析 系 统 中 的实 际 应 用
邬 宏 齐 维 栋
长春 １０ １ ） ３ ０ ２ （ 长春电信工程设计院股份有 限公司 吉林
琏 一 、 ▲
摘
要 ： 对于 经营分析 系统而言 ，数据挖 掘是经 营分析 系统中 的典型应用 ，或者说 经营分 析是基于 数据挖掘 技术的 系统 。从数据 挖掘 的含 义讲起 ，充分结合
系 统交流 ，来完成 挖 掘工 作 ［ ］ ２。
数 据 分析 及挖 掘 ：本 公司 用户 未能 按语 音通 话 行为 进行 归属 的 ，按用 户 信 息表里 的 入网营 业厅 进行 归 属。 其 他运 营 商用 户未 能按 通话 行 为归 属 的，再 按短 信 详单 中次 数最 多 的 本 地用 户所 属 营业部 进行 归属 。 仍 未 能归 属 的其他 运 营商 用户 ，再 按其 所属 地 市下 的拥 有基 站最 多 的 营 业部 进行 归属 。 ２ ２ 新增用 户 的判 别方 法 。取 当月 详单 记录 ，过 滤掉 基础 用 户和 日后 ． 确 定 的老用 户 的通 话 详单 ， 只取 新 出现 的用 户 详单 ，按 照 上述 基本 方法 进
实 例 ， 阐述 数 据 挖 掘 技 术 在 经 营 分 析 系 统 中 的应 用 。 关 键 词 ： 数 据 挖 掘 ； 电 信 企 业 ； 经 营 分 析 系 统 中 图 分 类 号 ： Ｔ ３ 文 献 标 识 码 ：Ａ 文 章 编 号 ： １ ７ － ７ ９ （ ０ ０ １ ２ ０ ９ ０ Ｐ １ ５ ７ ２ １） １０９ － １ ６
掘专 题 中对 流程 进 行 了一定 的 优化 和 改进 ，但 每 个专 题 时间仍 需 一个 月 以
数据挖掘技术浅析
偏 差 分 析 就 是 通 过 对 数 据 库 中 的 孤 立 点 数 据 进 行 分 析 ． 找 有 价 值 和 意 寻 义的信 息 。
需 要 而 发 展 起来 一 种新 的 信 息 分 析 技
术 ． 种 技 术 称 为 数 据 挖 掘 。 数 据 挖 掘 这
预 测 就 是 通 过 对 历史 数 据 的 分 析 找 出 规 律 ． 建 立 模 型 ． 过 模 型 对 未 并 通
就 是从 大 量 的 、 不完 全 的 、 噪声 的 、 有 模 糊 的 、 机 的 实 际 应 用 数 据 中 。 取 隐 随 提
来数 据 的种类 和特 征进 行 分析 预 测与 分 类 相 似 ， 是 分 为 两 个 步 骤 ： 是 通 也 一
据 源 、 间数 据 库 、 序数 据 库 、 本 数 空 时 文
数据 信息 。
聚 类 分 析 是 在 没 有 给 定 划分 类 的
据 库和 多媒 体 数据 库 等 ． 可 以是 Ｗｅ 情 况 下 ． 据 数 据 信 息 的 相 似 度 进 行 数 还 ｂ 根
据 聚 集 的 一 种 方 法 。 聚 类 分 析 中 。 先 首
其 次 将 来 自多 数 据 源 中的 相 关 数 据 组 合 并 ： 后 将数 据 转换 为 易 于进 行数 据 然
备。
３２ 数 据 挖 掘 ．
数 据 挖 掘 的 目标 是 从 海 量 的 数 据 度最 小化 。” 的基本 聚类 分析 原则 。 以及 挖 掘 的数 据 存 储 形 式 ．这 就 是 数 据 准
数 据 挖 掘 技 术 浅 析
陈 会 果
（ 通信 指挥 学院 湖北 武 汉 ４ ０ １） ３ ０ ０
摘
浅析数据挖掘
甘肃 科 技
Ｇ ｎ ｕ Ｓ ｉｎ ｅ ａ ｄ Ｔ ｃ ｎ ｌ ｇ ａ ｓ ｃ ｅ ｃ ｎ ｅ ｈ ｏｏ ｙ
１ ．７ Ｚ ２
Ⅳ０ １ ．２
Ｊｎ ｕ ． ２ １ ０１
浅 析 数 据 挖 掘
田 伟 ， 殷淑娥
（． １兰州商学 院陇桥学院 ， 肃 兰州 ７０２ ；． 甘 ３００２兰州大学 ， 甘肃 兰州 ７００ ） ３００
据集合。数据挖掘 的结果是 由设计者经过思考、 选 择和决策后 ， 通过对知识进行关联和聚合 ， 形成新 的
知识 。 ２ １ 数据 选取 ．
数据选取的 目的是确定 目标数据 ， 根据用户 的 需要从原始数据库 中选取相关数据或样本 。利用一 些数据库操作对数据库进行相关处理 。
２ ２ 数据 预处 理 ．
数据挖掘所能解决的典型商业问题包括 ： 数据 库营销 （ ａ ｂｓ Ｍ ｒｅｎ ） 客 户群 体划 分 （ ｕ－ Ｄ ｔ ａｅ ａ ｔｇ 、 ａ ｋｉ Ｃｓ ｔ ｅ Ｓ ｇ ｅｔｉ ｏ ｒ ｅｍ ｎ ｔｎ＆Ｃａｓｉ ｔｎ 、 ｍ ａｏ ｌ ｉｃ ｉ ） 背景分析 （ ｒ－ ｓｆ ａｏ Ｐｏ
对选 出 的数 据进 行 再 处 理 ， 检查 数 据 的完 整性
ｔ ｎ ｏｒ “ ｉ ｏ） 的局面 ， ｏｐ 采用传统 的数据库技术 己显得
微不足道 。数据 的迅速增加与数据分析处理方法滞 后 的矛盾 越 来越 大 ， 们 希 望 能够 在 对 已有 的大 量 人 数据分析的基础上进行科学研究、 商业决策或企业 管理 ， 从而达到为决策服务 的 目的。数据挖掘就是 为了满足这种需求而迅速发展起来的一种新 的数据
对帐户进行科学的分析和归类 ， 并进行信用评估 。
浅析数据挖掘技术及应用
致的数据。
数 据 关联 是 数 据 库 中存 在 的 一 类 重要 的 可被 发现 的知 识 。若 两 个 或 多 个变 量 的
② 数据 集 成 将 多种 数 据 源 组 合集 成 在 取 值之 间 存 在 某 种 规 律 性 ，就 称 为 关 联 。 起。 关联 可 分 为 简单 关 联 、时 序 关 联 、 因果 关 行 、都 行储 ｒ 量 的 有关 生 产 、管 理和 科 大 联 。关 联 分 析 的 目的 是 找 出 数据 库 中隐 藏 研 的 萏种 信息 ，全 球 范 围 内数 据 存 储量 正 ２ ２数据选 择和 变换 ① 数据 选择 从数 据 库 中检 索 与 分 析 任 的 关 联 网 。 有时 并 不 知 道数 据 库 中数据 的 急 剧 增 加 。然 而 与 此 形 成鲜 明 对 比 的 是 ，
数据 收集 能 力 得到 了大 幅 的 提 高 ，社 会 各
一
人｛ｊ 大规 馍 数 据 的理 解 能 力 并没 有 得 到 『对
有效 的 提 高 ，仅 仅 依 靠 传 统 的 数据 检 索 和
统 计 分 幸 方 法 已 远 远 不 能 满 足 需 要 ，以 斤等 致 出 丁 “ 据 ＃ 富 ， 信息 贫 乏 （ａ ａ ｉｈ 数 但 ｄ ｔ ｒｃ
１数据挖掘的涵义及特点
３数据挖掘 的功能
描 述只涉及该类 对象中所有对象的共性 。 生 成 区 别性 描述 的方 法很 多 ，如 决 策 树 方
数据挖掘 是指（ ａ ａ Ｄ ｔ Ｍｉ ｉｇ 就是 从大 ｎｎ ） 数 据 挖 掘 功 能 用 于 指 定 数 据 挖 掘 任务 量 的 、不 完 全 的 、有 噪 声 的 、模 糊 的 、 随 中 要 找 的模 式 类 型 。 数 据挖 掘 任 务 一 般 可
数据挖掘功能及各自方法总结
数据挖掘功能的特点及主要挖掘方法一、数据挖掘功能的特点及主要挖掘方法数据挖掘的目标是从数据库中发现隐含的、有意义的知识，主要有以下几类功能：(1)概念描述概念描述又称数据总结，其目的是对数据进行浓缩，给出它的综合描述，或者将它与其它对象进行对比。
通过对数据的总结，可以实现对数据的总体把握。
最简单的概念描述就是利用统计学中的传统方法，计算出数据库中各个数据项的总和、均值、方差等，或者利用OLAP(0n Line Processing，联机分析处理技术)实现数据的多维查询和计算，或者绘制直方图、折线图等统计图形。
(2)关联分析关联分析就是从大量数据中发现项集之间有趣的关联或相关联系。
随着大量数据不停地收集和存储，许多业界人士对于从他们的数据库中挖掘关联规则越来越感兴趣。
从大量商务事务记录中发现有趣的关联关系，可以帮助许多商务决策的制定。
关联分析的主要方法有Apriori算法、AprioriTid算法、FP-growth算法等。
(3)分类和预测分类和预测是两种数据分析形式，可以用于提取描述重要数据类的模型或预测数据未来的趋势。
就是研究已分类资料的特征，分析对象属性，据此建立一个分类函数或分类模型，然后运用该模型计算总结出的数据特征，将其他未经分类或新的数据分派到不同的组中。
计算结果通常简化为几个离散值，常用来对资料作筛选工作。
分类和预测的应用十分广泛，例如，可以建立一个分类模型，对银行的贷款客户进行分类，以降低贷款的风险；也可以通过建立分类模型，对工厂的机器运转情况进行分类，用来预测机器故障的发生。
分类的主要方法有ID3算法、C4.5算法、SLIQ算法、SPRINT算法、RainForest 算法、Bayes分类算法、CBA(Classification Based on Association)算法、MIND(Mining in Database)算法、神经网络方法、粗糙集理论方法、遗传算法等。
(4)聚类分析当要分析的数据缺乏描述信息，或是无法组成任何分类模式时就采用聚类的方法，将异质母体区隔为较具同构性的群（Cluster)，即将组之间的差异识别出来，并对个别组内的相似样本进行挑选，实现同组数据相近，不同组数据相异。
数据挖掘实验报告结论(3篇)
第1篇一、实验概述本次数据挖掘实验以Apriori算法为核心，通过对GutenBerg和DBLP两个数据集进行关联规则挖掘，旨在探讨数据挖掘技术在知识发现中的应用。
实验过程中，我们遵循数据挖掘的一般流程，包括数据预处理、关联规则挖掘、结果分析和可视化等步骤。
二、实验结果分析1. 数据预处理在实验开始之前，我们对GutenBerg和DBLP数据集进行了预处理，包括数据清洗、数据集成和数据变换等。
通过对数据集的分析，我们发现了以下问题：（1）数据缺失：部分数据集存在缺失值，需要通过插补或删除缺失数据的方法进行处理。
（2）数据不一致：数据集中存在不同格式的数据，需要进行统一处理。
（3）数据噪声：数据集中存在一些异常值，需要通过滤波或聚类等方法进行处理。
2. 关联规则挖掘在数据预处理完成后，我们使用Apriori算法对数据集进行关联规则挖掘。
实验中，我们设置了不同的最小支持度和最小置信度阈值，以挖掘出不同粒度的关联规则。
以下是实验结果分析：（1）GutenBerg数据集在GutenBerg数据集中，我们以句子为篮子粒度，挖掘了林肯演讲集的关联规则。
通过分析挖掘结果，我们发现：- 单词“the”和“of”在句子中频繁出现，表明这两个词在林肯演讲中具有较高的出现频率。
- “and”和“to”等连接词也具有较高的出现频率，说明林肯演讲中句子结构较为复杂。
- 部分单词组合具有较高的置信度，如“war”和“soldier”，表明在林肯演讲中提到“war”时，很可能同时提到“soldier”。
（2）DBLP数据集在DBLP数据集中，我们以作者为单位，挖掘了作者之间的合作关系。
实验结果表明：- 部分作者之间存在较强的合作关系，如同一研究领域内的作者。
- 部分作者在多个研究领域均有合作关系，表明他们在不同领域具有一定的学术影响力。
3. 结果分析和可视化为了更好地展示实验结果，我们对挖掘出的关联规则进行了可视化处理。
通过可视化，我们可以直观地看出以下信息：（1）频繁项集的分布情况：通过柱状图展示频繁项集的分布情况，便于分析不同项集的出现频率。
数据挖掘机器学习总结6篇
数据挖掘机器学习总结6篇第1篇示例：数据挖掘和机器学习是近年来备受关注的热门领域，随着大数据时代的到来，数据挖掘和机器学习的应用也变得越来越广泛。
它们通过分析大量的数据，从中提取有价值的信息和模式，帮助人们做出更加精准的决策。
本文将对数据挖掘和机器学习进行总结，包括其定义、应用、技术和发展趋势等方面，以期帮助读者更好地了解这一领域。
一、数据挖掘的定义与应用数据挖掘是一种从大量的数据中发现规律、模式和知识的过程，通过利用统计学、机器学习和数据库技术等方法，帮助人们从数据中挖掘出有用的信息。
数据挖掘的应用非常广泛，涉及到商业、金融、医疗、教育、交通等各个领域。
在商业领域，数据挖掘可以用于市场营销、客户关系管理、风险分析等方面；在医疗领域，数据挖掘可以用于疾病预测、药物研发等方面；在教育领域，数据挖掘可以用于学生成绩预测、教学优化等方面。
数据挖掘已经成为当今社会不可或缺的一部分，为各行各业的发展带来了巨大的推动力。
二、机器学习的定义与应用机器学习是人工智能的一个子领域，其主要目的是使机器能够通过学习数据来改善其性能。
通过对大量的数据进行分析和学习，机器可以不断提高其预测、识别和决策能力，从而实现自主智能的目标。
机器学习的应用也非常广泛，包括语音识别、图像识别、自然语言处理、智能推荐等领域。
在语音识别方面，机器学习可以帮助机器更准确地识别和理解人类语言；在图像识别方面，机器学习可以帮助机器识别图像中的物体和场景；在智能推荐方面，机器学习可以根据用户的历史行为和偏好，为其推荐个性化的产品和服务。
机器学习已经成为近年来人工智能发展的核心领域之一。
三、数据挖掘与机器学习的关系数据挖掘和机器学习有着密切的关系，它们可以相互促进，共同推动人工智能的发展。
数据挖掘可以为机器学习提供大量的训练数据，从而帮助机器学习算法更好地学习和模拟人类智慧；而机器学习可以为数据挖掘提供更加智能化的数据挖掘工具，使数据挖掘可以更快、更准确地发现数据中的规律和模式。
数据挖掘技术及应用浅析
知识 。
【 关键词Ｊ 数据挖捌
中图分类号：Ｔ ３ １ ３ Ｐ １． １
引言 社会 的发展进 入 了网络信息时代， 符种形式的数据海量产生， 在这 些数据 的背后 隐藏 着许 多重要 的信息 ， 如何从这些 数据中找出某利规 ｔ 律， 发现有用信息， 越来越受 到关注 。 为了适应信息处理新需求和｝ 会发 十 展各 方面的迫切需 要而发展起来 ～种新 的信息 分析技术， 这种技术 称 为数据挖掘。数据挖掘就是从 大量 的 、 不完全 的、 有噪声的、 模糊 的 、
最后抽取规则 。 （ ） ４ 遗传算法 。 遗传算法足一种基于生物 自 然选择与遗传机理的
、
数据挖掘概念
数据挖掘就是从大量的、不完 全的、有噪声的 、 糊的、随机 的 模 实际应用数据中 ， 取隐含在其 中的、人们事先不知道 的、但 又是潜 提
在有用的信息和知识 的过程。它是一种新 的商业信息处理技术 ， 主 其 要特点是对商业数据库中的大量业 务数据进行抽取、转换 、分析 和其
他模型化处理 ，从中提取辅 助商业决策的关键性数据。简而言之 ， 数 据挖掘其实是一类深层次的数 据分析方法 。从这个角度数据挖掘也可 以描述为 ：按企业制定的业务 目 ，对大量 的企业数据 进行探索 和分 标 析 ，揭示隐藏的、未知的或验 证已知 的规律性 ，并进一步将其模 型化 的先进有效的方法。
几种 ：
（） １ 分类模 式。 分类模式是一个分类函数 ， 它把数据集中的数据 项映射到某个给定 的类上， 分类模式 往往表 现为一棵分类树 ，根据数 据 的值从树根开始搜索， 着数据满 足的分 支往上走 ， 到树 叶即可 沿 走
数据挖掘的应用及优化浅析
库 里 隐 藏 的预 测 趋势 和 关联 网 ，并且 具 有 聚 类 、时 许模 式 及 检
一Hale Waihona Puke 、数 据 挖 掘 的慨 述
时 间 的客 户 的保 险费 率 ，保 证 投 保人 可 以 得到 合 理 的利 润 。 而 且 对 欺诈 案 件 规律 进 行 深入 分析 ，能够 有 效 防止 案 件 的再 次 发
３ 、零售 业
当前 ，数 据 挖掘 已经成 为信 息 产业 研 究 的热 点 ，它指 的 是 生 。数 据挖 掘 已成 为解 决 保险业 问题 的重 要手 段。
近 年来 ，由于 社 会 保 障体 系 不 断健 全 ，保 险业 发挥 的作 用
日益 重 要 。怎 样 维 系现 有客 户 ，怎样 开 发 新客 户 以及 怎样 辨 识
隐藏地 有价值 的信 息 ，为相应 部 门提供 一定 的帮助 。然 而 ，应 用 欺 诈 行 为 ，这 些 已成 为 保 险业 亟 待解 决 的 主要 问题 。数 据 挖 掘 传 统 分析方 法处理 海量 数据 既消耗 时间 ，又不 易提炼 出数 据 中的 能 够 深 入分 析 保 险行 业 中 的各 种 数据 ，为 保 险公 司进 行 财 务预 有 用信 息。 所以 ，针对 此类 问题 ，数据挖 掘应 运而 生 ，并 且 受到 算 、风 险评 估 、业 绩 评 价及 风 险 预测 等 提供 帮 助 ，这使 企 业 的 各界各 学者 的高度 重视 。数据 挖掘 在各领 域得 到广 泛应 用 ，而 且 经 营风 险 防范 能 力得 到 了极 大提 高 。通 过 预测 模 型 的 构建 ，对 取 得 了很好 的效果 ，本 文就 商业 、工业 、 电子 商务 、 医学 四个 领 客 户 进 行层 次 分 类 ，对 索 赔 次数 及相 关信 息进 行 统 计 ，有 助 于 域 探讨 了其应 用 ，并介绍 了数据 挖掘 的一 些优 化 方法 。 了解 客 户行 为。 从海 量 数据 中分 析 出 不 同条件 、险 种 、年 龄 及
数据挖掘的优势与应用
数据挖掘的优势与应用数据挖掘是一种通过自动或半自动地发现隐藏在大规模数据集中的模式、关联和信息的过程。
它提供了一种有效的方法来分析和解释数据，从而揭示出隐藏在数据背后的有价值的知识。
随着大数据时代的到来，数据挖掘的优势和应用变得越来越重要。
一、数据挖掘的优势1. 发现隐藏信息：数据挖掘可以从大规模的数据集中提取有用的信息和知识，包括潜在的关系、模式和趋势等，这些信息在人工分析中很难发现。
2. 预测和预警能力：通过对历史数据的分析和建模，数据挖掘可以预测未来事件的可能性和发展趋势，为决策提供有力的依据。
同时，数据挖掘也能够发现异常和不正常的模式，及时给出预警信息。
3. 数据驱动的决策：数据挖掘的结果可以帮助决策者更好地理解现象和问题，并基于数据的规律性做出决策，降低决策的风险和不确定性。
4. 提高效率和效果：数据挖掘可以帮助企业或组织更好地了解客户需求，优化生产和运营过程，提高产品质量和服务水平，从而提高效率和效果。
二、数据挖掘的应用1. 市场营销：数据挖掘可以通过分析消费者的购买行为和偏好，帮助企业了解市场细分、推荐产品和服务，提高营销效果和客户满意度。
2. 风险管理：数据挖掘可以通过分析历史数据和行业趋势，评估风险事件的可能性和影响程度，提供有效的风险预测和管理策略。
3. 健康医疗：数据挖掘可以通过分析患者的病历数据和治疗效果，提供个性化的诊断和治疗方案，改善医疗效果和减少医疗成本。
4. 社交网络：数据挖掘可以通过分析社交网络中的用户行为和关系，提供个性化的推荐和广告服务，改善用户体验和提高平台价值。
5. 金融领域：数据挖掘可以通过分析贷款历史和行为特征，判断借款人的信用风险；同时，数据挖掘也可以通过分析市场数据和交易模式，进行金融市场预测和投资决策。
6. 工业制造：数据挖掘可以通过分析传感器数据和生产过程，提高生产质量和设备效率，降低生产成本和故障率。
7. 政府管理：数据挖掘可以通过分析大规模的行政数据和社会数据，揭示社会问题和趋势，提供科学的政策建议和决策支持。
数据挖掘技术及应用浅析
３ 数据挖掘技术的应用领域
３ ． １通信服务行业
在数据挖掘技术的带动和参 与下， 通信服务行业逐渐趋 向
于“ 三 网融 合”， 即： 电信、互联和 电视 ， 势必 涉及诸多数 据运
应用越 来越广泛 ， 为数据 运行提 供强大 的技 术支 持。 数据挖 掘 技 术可 以迅 速获取有效信息， 体现 准确识别 的能力， 改善数 据 运行， 因此 ， 数 据挖掘技术成 为行业 发展与进步 的重要途 径， 不仅 提高 信息处 理的能 力， 还可 以保 障信息处 理 的效 率和 价 值， 同时提高行业信息技术水平。
饭卡充值等 ， 随 时关注学生 的信息动 态 。 高校 在 的重 点， 以生物进化为导向， 将重组、 变异导入到 数据库内， 推 图书 借 阅、 已经实现 多系统的融合发展 ， 在数 据挖掘技 术 进数据 的后续发展 ， 将后续模 拟的数据， 应用在现 代数据库的 数据 管理方面，
某个 部分， 发挥同样作用， 遗传算法高度模拟生物进化的方式 ，
为数 据管理提供可靠 的空间， 成 为管 理金融数 据的最 此技术 以模拟离散 函数为主， 借助 树木模型 ， 对 实际案例 行业 中， 数据 挖掘技术 具备独立分析的能力， 可 以在 数据库 进行 综合分类处理 。 决策树的叶子， 代表不 同结点， 而结点则是 佳 方式…。
设置 多维参考点， 对不同类 型的数据实行严格区分， 根据数 组成实例不同属性 的测试， 未来枝叶的分支 ， 表示可能覆盖 的 中， 实行 准确处理 ， 发 挥数据挖 掘的优势 ， 维 持金 属性预 测 。 决策树 在根部 向枝叶推进 的过 程中， 蕴含丰 富的 据 的异 同性质， 数据挖 掘技术 还可 以根据 金 融数据 的动态 变 数 据挖掘 ，目的是得出有价值的属性信息， 所 以决策树理论支 融数据 的运行。 化 ， 有 效发现影 响金 融活动的不 良因素 ， 防止金融行业 出现 数 持数 据挖 掘的分析和分类， 对相同属性的数据进行归类存储 ， 进而挖掘数据分类 中遵循 的规则。 据漏洞， 造成管理弊端 。 综上所述 ， 随着数据挖 掘技术 的发展， 其 在行业领域 中的
浅析数据挖掘
计 算机 与 网络
浅析 数据挖 掘
济 宁 医学 院信 息工程 学院 姚 青 屈 志 强 乔 静
［ 摘 要］ 近年来 由于 网络的普及应用 ， 导致信 息量迅 速增长 ， 数据库 的数量和容量也相应 增大 ， 从浩瀚的数据 海洋 中挖 掘 出潜在 的 有价值的信息 ， 一般 的数据分析 、 查询工具 不能满足用户的要 求。同时 由于建立数据 库的高成本 ， 如果不 能高效的利用其 中的信 息 就会造成成本的浪费。 于是人们希望能让计算机 自 动智能 的分析数据库 中的大量数据 以获取 有价值 的信 息， 即数据挖掘 。 ［ 关键词 ］ 数据库
１数 据 挖 掘 的概 念 ．
信息Байду номын сангаас
数据挖掘 析人员 根据 以往 的经验将要 分析的数据 进行标定 、 划分类别 ， 然后 ， 该 分析人 员用分类 分析法分析该 数据集合 ， 得到每个类 别的描述 ， 接着 ， 把这些描述作为新 的分类规则重新 对这个集合 （ 抛弃原来 的划分结果） 进行划分 ， 以此获得更好 的分类结果 。 这样分析人员可 以循环使用这两 种方法直到得到满意 的结果［ ｉ ］ 。 以上 四种方法虽然有不 同的适用范 围，但在 一个数据挖掘系统 中 经常是综合地利用这 四种方法 的。 ３数据挖掘的步骤 ． 在各 种硬 件和 软件都 具备 的情况 下可 以开始 进行数 据挖 掘的工 作。 （） １数据准备 数据准备包括所有从原 始的未加工 的数 据构 造最终分析数据集 的 活动 ， 是数据挖掘过程 中最耗 时的环节 ， 占工作 量的一步 。数据准备 最 工作的流程如 图 １ 示 。 所
从本质上来讲 ， 据挖 掘 （ ａａＭｉｉｇ 是一种决策 支持过程 ， 数 Ｄ ｔ ｎｎ ） 它主 要基于人 工智能 、 器学习 、 机 统计 学等技术 。数据挖掘 ， 在人 工智 能领 域， 习惯上 又称 为数据 库 中知 识发 现 （ ｎ ｗｅｇ ｉ ｏｅｙｉ ａａａｅ Ｋ ｏ ｌｄ ｅＤｓ ｖｒ Ｄ ｔ ｓ， ｃ ｎ ｂ Ｋ ＤＤ） 也有人 把数据挖 掘视 为数据库 中知识 发现过 程的一 个基 本步 ， 骤。 就是从存 放在数 据库 ， 数据仓库或其他信息库中的大量的数据 中获 取有效的 、 新颖的 、 潜在有用的 、 最终可理解的模式 的非平凡过程 。 数据 挖掘的技术基础是人工智能 ， 人工智 能是 以 自动机为手段 ， 过模拟人 通 类宏观外显的思维行为 ，从而高效率地 解决现实世界 问题 的科学和技 术。人工智能的 目标非常高 ，除 了需要 复杂的算法外还需要 特定的系 统。数据挖掘仅仅利 用了人 工智能中一些已经成熟的算法和技术 ， 其问 题的复杂度和难度 比人工智能降低 了许 多。并非所有 的信 息发现任务 都被视为数据挖掘。例如 ， 使用数据库管理 系统查找个别 的记 录 ， 则是 信息检索（ｎｏｍａｏ ｔｅａ） ｉｆ ｔ ｎｒ ｒ ｖ１领域 的任务 。 ｒ ｉ ｅｉ ２数 据 挖 掘 的分 析 方 法 ． 数据挖掘系统采用的技术越多 ， 得出的结果越精确 。 因为每一种技 术都有一定 的适用范围 ， 这主要取决于问题的类型和数据的规模 。 从功 能上一般将 数据挖 掘的分析方法划分为以下四种。 （ ） 联 分 析 １关 数据关联 是数 据库中存在的一类重要 的可被发现 的知识 。若 两个 或多个 变量 的取值 之间存 在某种规律性 ， 就称为关联。关联分析的 目的 是为了挖掘 出隐藏在 数据 间的相互关系 。有 时并不知道数据库 中数据 的相互关系 ， 即使 知道也 是不确定的 ， 因此关联 分析生成 的规则带 有可 信度 。 关联可分 为简单关联 、 时序关联 、 因果关联 。 关联 规则 挖掘过程主 要包含 两个 阶段 ：第一 阶段 必须先从资料集合 中找出所有 的高频 项 目 组（ ｒｑ ｅｔｔｍｓｔ） 第二 阶段再 由这些高频 项 目组 中产生 关联规 则 Ｆｅｕ ｎ ［ ｅ ， ｅ ｓ （ ｓｃａｏ ｕｅ ） 即给定一组 Ｉ ｍ和一个记 录集合 ， ＡｓｏｉｉｎＲ ｌ 。 ｔ ｓ ｔ ｅ 通过分 析纪录集 合 ， 出 Ｉ ｍ 间的相关性 。比如 “２ 推导 ｔ ｅ ７ ％包含 ｈ ｍ 、 、 ｅ Ａ Ｂ Ｃ的记 录同时也 包含 Ｉ ｍ ｔ Ｄ和 Ｅ ｅ 。其中百分 比 ７ ２称 为规则 “ 含 ｈ ｍＡ、 Ｃ的记 录同 包 ｅ Ｂ、 时也包 含 Ｉ ｍＤ和 Ｅ 的可信度 ， Ａ、 Ｃ则被称为 Ｄ和 Ｅ的对立面 。 ｔ ｅ ” 而 Ｂ、 关联分析可 以广泛用 于零售业 、 医疗 、 险业等【 保 １ ］ 。 （） 列模式分析 ２序 序列模式分析 目的也是 为了挖掘 出数据之 间的联 系 ，它和关联分 析法相似 。 但是序列模 式分析的侧重点在于分析数据间的前后（ 因果） 关 系。 该方法主要应用于保险行业的分析 。 保险公 司利用序列模式分析法 可 以预测用户投保后最常采取 的医疗措施 ， 从而识别可能 的欺诈行 为。 （） ３ 分类分析 分类问题涉及规则的查找 ， 假定 记录集合和一组标 记 ， 所谓标记是 指一组具有不 同特征 的类别 。分类 其 目的是学会一个分类 函数或分类 模型他 称作分类器）该模 型能把数 据库的数据项映射 到给定类别 中的 ， 某一个 。 分类分析时首先为每一个记录赋予一个标记 ， 即按标记分类记 录 ， 后 检 查 这 些 记 录 ， 述 出这 些 记 录 的 特 征 。 一 个 简 单 的 例 子 ， 然 描 举 学 校 的数据库保存着 每一位学生 的记 录 ， 根据考试成绩将 学生分 为三类： 良好 ， 普通 ， 较差。 这一过程实际就是将学生记录标定为三类。 分类分析 法检查这些记 录 ， 然后给出一个对成绩 等级的显式描述 ： 哪些学生 综合 成绩在 ９ ０分以上 ， 等级是 良好。 （ ） 类 分 析 ４聚 与分类分析法不同 ， 聚类分析法 的输入 集是一组未标定 的记 录 ， 即 此时输入的记录还没有进 行任何分类 。聚类 是把一组个体按 照相 似性 归类 ， 物以类聚” 它 的 目的是使属 于同一类 别的个 体之问的距 离尽 即“ 。 可能地小 ， 而不同类别 的个体 间的距 离尽可能地大。 目的是根据一定 其 的规则 ， 理地划分记 录集合 ，并用显式 或隐式的方法描述不 同的类 合 别。 而所依 据的这些规则是 由聚类分析 工具定 义的。 由于聚类 分析可以
浅析计算机领域的数据挖掘技术
时 间等 ） 的数 据 挖掘 、 递增 式 数 据 挖 掘 、 多分 辨 率 及 多 层 次数 据 挖 掘、 并行 数 据挖 掘 、 感 图像 数据 库 的 数 据 挖 掘 、 遥 多媒 体 空 间数 据
库 的知 识 发 现 等 。
方 法 的 结合 ， 即尽 可 能利 用ＧＩ 提供 的功 能 ， 大 限度 的 减少 用 户 Ｓ 最 自行 开 发 的工 作 量 和难 度 ， 又可 以保持 外部 空 间数 据挖 掘 模 式 的 灵 活 性 。 用 空 间数 据 挖 掘 技术 可 以 从空 间数 据 库 中 发 现如 下 几 利 种主 要 类 型 的知 识 ： 遍 的 几 何知 识 、 间分 布 规律 、 间 关联 规 普 空 空 律 、 间聚 类 规 则 、 间特 征 规 则 、 间 区分规 则 ， 间演 变 规 则 、 空 空 空 空 面 向对 象 的知 识 。
式 的 可能 性 和待 解 决 问题 的维 数 都 很 大 ， 仅增 大 了 算法 的搜索 不 空 间 ， 增加 了盲 目搜 索 的 可 能性 。 也 （） ３ 没有 公认 的 标准 化 空 间数 据 挖 掘 查询 语 言 。 据 库技 术 飞 数 速 发 展 的 原 因 之 一 就 是 数 据 库 查 询 语 言 的 不 断完 善 和 发 展 ， 因
１、 间数 据 挖 掘 研 究 概 述 空
空 间数据 挖掘 （ ａｉｌＤ ｔ ｎｎ ， ｓ ｔ ａ ａ Ｍｉ ｉｇ 简称Ｓ Ｍ）是 指 从空 间 ｐ ａ Ｄ ， 数 据 库 中提 取 用 户 感 兴趣 的 空 间模 式 、 遍 关 系 、 据 特 征 的过 普 数 程 。 间 数 据 挖 掘 技 术综 合 数 据 挖 掘 技术 与 空 间 数 据 库 技 术 ， 空 可 用 于对 空 间 数据 的理 解 、 间 关系 和 空 间 与非 空 间关 系 的 发 现 、 空
多媒体数据挖掘技术浅析
第9卷第4期重庆科技学院学报(自然科学版)2007年12月近年来,数据挖掘技术一直是研究热点,也取得了显著的成果。
随着信息技术的进步,人们所接触的数据形式越来越丰富,多媒体数据的大量涌现,形成了很多海量的多媒体数据库。
过去的多媒体数据研究主要侧重于基于内容的信息检索,这在某种程度上解决了信息搜索和信息资源发现的问题。
但是人们不只满足于信息存取这个层次,开始研究比多媒体信息检索更高层次的新方法。
多媒体数据挖掘就是于大量多媒体集中,通过综合分析视听特性和语义,发现隐含的、有效的、有价值的、可理解的模式,进而发现知识,得出事件的趋向和关联,为用户提供问题求解层次的决策支持能力。
多媒体数据挖掘相对于传统的数据挖掘有几个需要解决的问题。
首先,多媒体数据为非结构化、异构数据。
要在这些非结构化的数据上进行挖掘以获取知识,必须将这些非结构化数据转化为结构数据,通过特征提取,用特征向量作为元数据建立元数据库,在此基础上进行数据挖掘。
其次,多媒体数据的特征向量通常是数十维甚至数百维,如何对高维矢量进行数据挖掘也是要考虑的重要问题。
本文首先对多媒体挖掘的一般系统结构进行阐述,然后分媒体类别对多媒体挖掘进行详细介绍。
1多媒体数据挖掘的一般系统结构(1)多媒体数据集。
大型多媒体数据集可能包含几十万幅图片、几千小时的视频和音频,它们的媒体结构与元数据库中的描述关联,用于可视化表现和存取。
(2)预处理模块。
此模块主要是对多媒体原始数据进行预处理,提取有效特征。
将特征矢量以元数据的形式记录在元数据库中。
元数据库是一种按照挖掘要求组织的多维、多层次、多媒体属性数据库,支持高效率的多媒体挖掘。
(3)挖掘引擎。
挖掘引擎包含一组快速挖掘算法,如分类、聚类、关联、总结、摘要和趋势分析等。
系统可以根据具体的应用选择一个或多个相应的挖掘算法,对元数据库进行挖掘。
元数据库中的特征矢量通常是高维的,而传统的数据挖掘方法一般只适用于低维数据。
若仍用这些方法来处理这些高维矢量,将得不到理想的结果,这就是所谓的“维度灾难”[1]。
浅析数据挖掘
浅析数据挖掘李防(无锡商业职业技术学院信息工程系，江苏无锡214153)应用科技睛要]数据挖掘技术是^们长期对数据库技术进行研究和开发的结果，同时，也是信息技术自然演化的结果。
本文介绍了数据挖掘的定义、任务及数据挖掘的流程，论述了敷据挖掘的常用方法介绍了数据挖掘的应用以及未来的发展趋势。
[关键词]数据挖掘；数据库1数据挖掘的定义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。
它是一门涉及面很广的交叉学科，包括机器学习、数理统计、{串经网络、数据库、模式识别、粗糙集、模糊数学等相关技术。
2数据挖掘的任务21关联分析数据关联是数据库中存在的一类重要的可被发现的知识。
若两个或多个变量的取值之间存在某种规律性，就称为关联。
关联可分为简单关联、时序关联、因果关联。
关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网。
有时并不知道数据库中数据的关联函数，即使知道也是不确定的，因此关联分析生成的规则带有可信度。
22聚类分析’聚类是把数据按照相似性归纳成若干类别，同一类中的数据彼此相似，不同类中的数据相异。
聚类分析可以建立宏观的概念，发现数据的分布模式，以及可能的数据属性之间的相互关系。
23分类’分类就是找出一个类别的概念描述，它代表了这类数据的整体信息，即该类的内涵描述，并用这种描述来构造模型，—般用规则或决策树模式表示。
分类是利用训练数据集通过一定的算法而求得分类规则。
分类可被用于规则描述和预测。
24预测预测是利用历史数据找出变化规律，建立模型，并由此模型对未来数据的种类及特征进行预测。
预测关心的是精度和不确定性，通常用预测方差来度量。
25时，序模式．时序模式是指通过时间序列搜索出的重复发生概率较高的模式。
与回归—样，它也是用己知的数撷测未来的值，但这些数据的区别是变量所处时间的不同。
26偏差分析在偏差中包括很多有用的知识，数据库中的数据存在很多异常情况，发现数据库中数据存在的异常情况是非常重要的。
浅析数据挖掘技术的发展及应用
律发现系统 Ｂ Ｃ Ｎ 经验公式发现系统 ＡＯ、 置。 数据挖掘在该铽域 的应用将使这 魁 ！ １ 概述 极为可观的作用。 随着信息技术的高速发展， 数据库应用的规 ３ ． ４统计分析方法 利用统计学原理对数据库中的数据进行分 ４ 在生物与医学的应用 ． ５ 模、 范围和深度空前发展， 人们迫切需要一种自动 数据挖掘在生物信 息 中已经被广泛应用， 学 地和智自 将待处理的数据转化为有用的信息和 析， 幽 能得到各种不同的统计信息和知识， 它是一门 知识的方法， 从而达到为决策服务的目的。在这种 独立的学科 ， 也作为数据挖掘的 一大类方法， 包括： 情况下， 数据挖掘技术应运而生。 数据挖掘是—个 常用统计 、 相关分析、 回归分析 、 差异分析、 聚类分 兴未艾。 网络彰 粥｝ 掘和生物信息学中传统的獭 据 判断分析。 挖掘相比， 有许多不同之处。 生物信息学中的数据 从大量有噪声、 不完整数据中提取出 有意义模式知 析、 识的过程。 所提取、 挖掘的数据对象可 以 是数据 库 ３ 模糊数学方法 － ５ 试图找出 某种规律。而网络数据挖掘更多是利 或数据仓库内 ， 容 也可以是其它数据源内 容。数据 模糊性是客观存在的 ， 当系统的复杂性越高 ， 析， 领域， 这其中主要涉 其精度的复杂性越高， 其精确化能力便越低， 这就 用网络技术、 网页源代码租— 些语青语义 学的知识 利用模糊集合理论进行数据挖 及： 数旧荤 系统、 数据仓 统计学、 库、 机器学习、 数据 意味着模糊性越强。 可观化 检索和奇睦能｝ ｛ 算等。数据挖掘是一 掘的方法有 ： 模糊模式识别、 模糊聚类、 模糊分类和 析 、 提炼、 ， 挖掘 再返回给用户结果。 经过网络数据 这 其中主要 包 模 糊关联 规则等 。 挖掘处理过的结果 比 用户直接从网上查询得到的 数据 ３ 可视化技术 ６ ＿ 结果更精练 ， 更符合用户查询的要求。 可视化技术是—种图形显示技术。例如， 把数 ５ 数据挖掘的发展趋势 挖 、 潮 田 ｝ Ｓ 出。 掘 椁萌 锕 【 蝴 ｛ 未 ２ 数据挖掘的分类 据库中多维数据变成多种图形 ， 这对于揭示数据中 曼 改进数据挖掘算法。 １ 现有的 数据挖掘算法 在本质 以 及分布规律起到很强的作用。 对数据挖 由于历史原因 存在种种缺陷， 为了提高数据挖掘系 数据 挖掘可按数据库类型、 挖掘对象、 挖掘任 内 务、 挖掘方法与技术以及应用等 ｒ Ｉ 介方面进行分类 掘过程可视化， 并进行人机交互可提高数据挖掘的 统舸 用性、 可扩展性、 高效性， 我们需要对—些数 四 效果。可视化方法有以下几种 ：提取 ｎ何图元、 ｌ 绘 据挖掘算法进行改进， 需要探壕 的挖掘算法， 新 以 数据 挖掘最开始是从关系数据库中 挖掘知识 制、 显示和演放 。 适应新知识环境下的数据挖掘。 发展起来的， 数据库类型的不断增加， 随着 现有： 关 ４数据挖掘的应用 ５ ｂ ．Ｗｅ 挖掘。随着计算机硬件和软件的升 ２ 系数据挖掘、 模蝴数据挖掘、 历史数据挖掘、 空间数 数据挖掘研究具有广泛的应用前景 ，因为数 级 ， ｂ ｗｅ 数据的结构也将会发生变化， 数据量将会 据挖掘产生的知识可以用于决策支持、信息管理、 更多更复 有关 ｗｅ 内容挖掘、 ｂ日 杂。 ｂ Ｗｅ 志挖擗和 挖掘的对象分， 除了数据库数据挖掘外 ， 还有文本 科学研究等许多领域。 数据挖掘技术与各个行业的 Ｗｅ 数据挖掘。 ｂ 有机结合体现了其蓬勃的生命力， 而这种趋势正在 按挖掘任务分类有 ： 关联规则挖掘、 序列模式 以前所未有的速度继续向前发展。 ５ ３数据挖掘中的隐私保护与信息安全。任何 挖掘、 聚类数据挖掘、 分类数据挖掘、 偏差数据挖掘 ４ ． 电信业 中的应用 Ｉ在 事情都有其两面性， 数据挖掘领域也不例外。 在挖 和预测数据挖掘等类型。 各类数据挖掘任务不同， 在激烈 的电信市场竞争和迅速的业务扩张 掘数据产生财富的同 ， 时 随之产生的就是隐私 舞 世棼 中，可以利用数据挖掘技术的帮助来理解商业行 和信息安全问题 。 采用的方 法和技术也将会不同。 ３数据挖掘方法 为、 确定电信模式、 捕捉盗用行为、 更好的利用资源 结束语 数据挖掘方法是由人工智能、机器学习的方 和提高 服务质 量。 数据挖掘技术 法发展而来 ， 结合传统的统计分析法 、 模糊数学方 ４ 在金融 领域 中的应用 ２ 领域， 商业利益强大驱动力将会不停地促进它的发 法以及科学计算可视化技术、 以及数据库为研究对 多数银行和金融机构产生的金融数据通常比 展。每年都有新的数据挖掘方法和漠型问世， 人们 象， 形成数据挖掘的方法。 较完整、 靠， 可 这对 系统 对它的研究正日 益广泛和深 ＾ 。尽管如此， 数据挖 ｌ 纳学习方法 归 相当有利 。在具 体的应用 中 ， 多维数据 分析来 掘技术仍然面Ｉ着许多问题和挑战： 采用 Ｉ 缶 如数据挖掘方 归纳学习方法是 目前重点研究的方向之一， 使 用 数据可视 化 、 分类 、 法的效率有待提高 研究成男 多。 从采用自 饨 Ｅ ， 看 分为两大类： 信 聚类分析、 序列模式分析等工具侦破洗黑钱和其他 息论方法和集合论方法。 信息论方法是利用信息论 金 融犯罪行 为。 以解决异质数据集的！瞻 ！｝ ｉ 挖掘问 动态数揍乖 臼 题； ｝咖 ４ 在零 售业 中的应用 Ｂ 识的数据挖掘；网络与分布式环境下的数据挖掘 示形式是决策讨， 所以—般文献中 称它为决策树方 零售业是数据挖掘的主要应用领域 ，零售数 等； 今年来多媒体数据库发展很快， 面向多媒体数 法 该类 方法的实用效果好 ， 较大。 影响 信息论方 据挖掘有助亏 分顾客群体， 使用分类技术和聚类 据库的挖掘技术和软件今后将成为研究开发的热 法中较有特色的方法有以下几种： ３等方法 、 技术 ， Ｉ Ｄ Ｉ — 可以更精确地挑选出潜在的顾客 ， 识别顾客 点。 Ｂ Ｅ方法、 Ｌ 集合论方法、 概念树方法、 粗糙集方法 、 的购 买行 为 ， 顾客 购买模 式 和趋 势 ， 关 联 发现 进行 参 考文献 覆盖正例排斥反例方法。 分析， 以便更好地进行货架摆没等等。 ｆ旷海蓝． １ 】 基于粗糙基理论的数据挖掘算法研 ） 究口 ｌ ３ 仿生物技术 ． ２ ４ ． ４在工业生 产的应用 长沙： 长沙理工大学，０６ ２ ０． 仿生物技术典型的方法是神经网络方法和遗 工业生产领域是数据挖掘应用摄有潜力的应 ［田苗苗． ２ 】 数据挖掘之决策树方法概述口计算机与 ｌ 传算法。 类 已 ： 这两 磁 经形吲 的到 琳 系 片领域之一。在生产工业领域， 它 ｊ 大部分工厂都积累 现代 化 ，ｏ ４ ２ ｏ ． 巨大的作用 ， 我们将它们 了大量的实际生产数据，这些数据大多以数据库、 ［胡永刚． ３ 】 数据挖掘中可视化教术综述Ⅱ计算机与 ｌ 归并为仿生物技术类。 ２ｏ （ｏ ． 数据文件、 生产记录等形式存在 ， 它们蕴涵了与生 现在 化 ．ｏａ１） ３ ３公式 发现 产设备、 生产过程卡 关的许多规律性知识和生产决 『（ 韩家炜， Ｈ ４ 加） Ｊ 堪博著， 范明， 峰泽数据挖掘 孟小 概 在工程和科学数据库中对若干数据项进行 策 、 操作人员 曝 作决策和控制经验。由于缺乏必 念 与技 术 （ 二 版 ） 第 ，北 京 ：机 械 工 业 出 版社 ． 式。 常见 的彳物理 定 要 数拊分析 和处理 工具 ， 数据 中的大部分 闲 ９ 这些
浅析数据挖掘技术与关联规则挖掘算法
不需要局限于某一个挖掘数 据 的阶段 ， 在 任何 阶段 都可 以 数据， 这 些数据 的量一般 比较 少。 这是都是企业 为了获 得市场 束 ， 分析而进行 收集的， 关于此类 的数据挖 掘的应 用终将成 为企业 实现 。 而这 样的算法机制 ， 也是交互 式数据挖 掘算法的基本形 进行高层次数据 分析， 为行政 决策提 供技术支持的骨干技 术。
的知识挖掘等。
３ 时态约束关联规则挖掘问题及算法
３ ． １聚焦挖掘任务。 提高挖掘效率
数据 挖掘 理论最初 的研 究侧重 点是模 型的建立 以及算 法
１ 。 ３ 数据挖 掘 的应用分析
根据麻 省理工学 院内部数 据整理其 科 技评 论杂志对 数据
随着应 用于不同的场合， 得 出的结果证 明单纯而又 孤 挖掘技术 的应用分析提 出了１ ０ 大新兴的科学技术数据挖掘能够 的设计。
一
个研 究的基 点 。
关键 词 ： 数据挖 掘 ； 关联 规 则； 典 型关联 ； Ａ ｐ ｒ ｉ ｏ ｒ ｉ 算 法
１数据挖掘技术
１ ． １数据挖掘概念
的频 繁项 目集 从某 种意 义上 来讲 具有互相包含 的关 系 ， 因而 我们一 般只关心那 些不被数 据挖 掘所包含 的所 谓频繁 大项 集
１ ． ２数 据挖 掘技 术的分 类
目， 项 目集 中寻找ｃ ｏ ｎ ｆ ｉ ｄ ｅ ｎ ｃ ｅ 不小于ｍ ｉ ｎ ｃ ｏ ｎ ｆ ｉ ｄ ｅ ｎ ｃ ｅ 的关联规 近 年来 关联 规则 挖掘 算法 研 究的重 点 ， 比较流行 的方 法 关 于数 据挖 掘针对 其挖 掘 的对象 ， 大 致的可 以做 出以下 则 。 ｇ ｒ ａ ｗ ａ ｌ ￣ｆ １ ． 建立 的项 目集格 空间理论。 这个理 论的核 分类 ， 具体分 为时态数 据库 、 异质数 据库 、 文本 数据 源、 关 系 是基 于Ａ 心 是这 样 的原理 ， 频 繁 项 目集 的子集 是频 繁 项 目集 ， 非频 繁 数据库 面向对 象数据 库 （ Ｏ ｂ ｊ ｅ ｃ ｔ — Ｏ ｒ ｉ ｅ ｎ ｔ ｅ ｄ Ｄ ａ ｔ ａ ｂ ａ ｓ ｅ ） 、 空间 对 于 子问题２ 而 言， 也许 在每 数据库 、 遗 产数据 库、 多媒体 数据库 以及ｗ ｅ ｂ 等 比较 具有针对 项 目集 的超 集 是非频 繁 项 目集 。 个 频繁大项集 中逐一匹配规 则并进 行。 Ｃ ｏ ｎ ｆ ｉ ｄ ｅ ｎ ｃ ｅ Ｉ １ 一Ｉ ２ ≥ 性 的挖 掘对 象 。 针对 数 据挖 掘 的方 法大 致 的可 以归纳 为： 计
浅析数据挖掘技术在中医药领域内的应用
考 虑到中医舌诊对各种舌 象的划分界限 比较模糊 ， 对舌象的 自动识别运用模糊数学原理进行 聚类分析 ， 效果 明显 。
３３决 策 树 方 法 Ｉ
决策树算法 是一个类似于流程图 的树状结构 ， 是一种用来表示人们 为了做 出某 一个决策而进行 的一系列判断过程 的树形 图 ， 这 种方法用于表现“ 什么条件下会得到什么值” 在 之类的规则 。本质上决策树是通过一 系列规 则对数据进行分类 的过程 。决策树
３１ 联 规 则 ．关
关 联规则用于发现在同一事件 中出现 的不 同项 的相关性 ， 即找出事务 中频繁发生 的项或属性 的所有子集 ， 以及项 目之 间的相 互关联性。关联 规则在 中医药领域 中得到 了广泛的应用 ， 李振岳等ｎ 对治疗伤寒病的中药复方药对配伍 的规律进行 了分析研究 ， 以 文献 中收录的 ２ ０ 治疗伤寒病的 中药复方为分析对象 ， ０个 建立复方特征数据库 ； Ａ 系统 中的 Ｅ ｔｒｒ ｅＭ ｎｒ 以Ｓ Ｓ ｎｅ ｉ ｉｅ 为平 台 ， ｐｓ 应用关联 规 则分析技术 ， 按伤寒 六经分类 进行伤寒病复方药对配伍规律 的关联模 式研究。研究结果显示 ， 得的六经药对与文献记录 的六 所 经主要药对组成基本一致 ， 并且发现了一些治疗伤寒病的 中药 复方 的未知药对 。
Ｖｏ ． ， ． ０ Ａｐ ｉ ２ ２ １ Ｎｏ １ ， ｒｌ ０１ ． ８
浅 析 数据 挖 掘技 术 在 中 医药领 域 内的应 用
毕 华 吴 ，晶 雪 ，淼 吴
（ 新疆 医科大学 ， 新疆 乌鲁木齐 ８ ０ １ ） ３０ １
摘要 ： 该文介绍 了数据挖掘 的概念 ， 中医药数据挖掘的特点 ， 数据挖 掘技 术 中的主要方 法及其在 中医药领域 内的应用现状 。
数据挖掘的意义及价值
数据挖掘的意义及价值
数据挖掘的意义及价值
数据挖掘，是指从大量的数据中查找有价值的信息，从数据中提取出未知的规律，并将这些规律应用到有效管理和决策中。
它是利用特定的技术，从数据库中发现有用的信息，从而帮助企业更加有效地管理，提高生产力。
一、数据挖掘意义
1、数据挖掘可以提高企业的决策质量。
数据挖掘可以从海量的数据中发现有价值的信息，增强企业运作的效率，减少决策的失误，并提高决策质量。
2、数据挖掘改善企业预测和商业分析能力。
通过对大量关联性数据进行挖掘，企业可以精准地预测市场发展趋势，从而及时调整企业运作策略，实现企业可持续发展目标。
3、利用数据挖掘技术可以智能化决策，并降低决策的风险。
企业在做出决策之前，可以通过数据挖掘技术，将企业面临的复杂状况简单化，将决策风险降至最低。
二、数据挖掘价值
1、数据挖掘可以提升企业运作效率。
数据挖掘可以在把控企业管理过程中，用大量的数据提供深入的分析，帮助企业更加清晰地把控运作，提高企业运作效率。
2、数据挖掘可以提高企业创新能力。
数据挖掘技术可以从中发现有价值的信息，用于指导企业创新，帮助企业以新的方式提高创新
能力。
3、数据挖掘可以提高企业竞争优势。
数据挖掘可以改善企业的运作效率，为企业创造更多的机遇，提高企业的竞争优势，让企业在市场竞争中脱颖而出。
由此可见，数据挖掘是一项强大的工具，可以帮助企业更加有效地管理，提高生产力，从而提升企业的竞争优势。
浅析十三种常用的数据挖掘技术
浅析十三种常用的数据挖掘技术数据分析微信公众号datadw整理，分享。
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。
数据挖掘的任务是从数据集中发现模式，可以发现的模式有很多种，按功能可以分为两大类：预测性(Predictive)模式和描述性(Descriptive)模式。
在应用中往往根据模式的实际作用细分为以下几种：分类，估值，预测，相关性分析，序列，时间序列，描述和可视化等。
数据挖掘涉及的学科领域和技术很多，有多种分类法。
根据挖掘任务分，可分为分类或预测模型发现、数据总结、聚类、关联规则发现、序列模式发现、依赖关系或依赖模型发现、异常和趋势发现等等；根据挖掘对象分，有关系数据库、面向对象数据库、空间数据库、时态数据库、文本数据源、多媒体数据库、异质数据库、遗产数据库以及环球网Web；根据挖掘方法分，可粗分为：机器学习方法、统计方法、神经网络方法和数据库方法。
机器学习中，可细分为：归纳学习方法(决策树、规则归纳等)、基于范例学习、遗传算法等。
统计方法中，可细分为：回归分析(多元回归、自回归等)、判别分析(贝叶斯判别、费歇尔判别、非参数判别等)、聚类分析(系统聚类、动态聚类等)、探索性分析(主元分析法、相关分析法等)等。
神经网络方法中，可细分为：前向神经网络(BP算法等)、自组织神经网络(自组织特征映射、竞争学习等)等。
数据库方法主要是多维数据分析或OLAP方法，另外还有面向属性的归纳方法等等。
二、数据挖掘技术简述数据挖掘的技术有很多种，按照不同的分类有不同的分类法。
下面着重讨论一下数据挖掘中常用的一些技术：统计技术，关联规则，基于历史的分析，遗传算法，聚集检测，连接分析，决策树，神经网络，粗糙集，模糊集，回归分析，差别分析，概念描述等十三种常用的数据挖掘的技术。
1、统计技术数据挖掘涉及的科学领域和技术很多，如统计技术。
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中心趋势度量反应一组数据的中心位置所在，常用到的表示量为均值(mean)、中位数(median)、众数(mode)和 中列数。 假设对于属性X有N个观察样本数据集X={x1,x2,x3,...,xn}，并对于（i=1,2,...,n），每个xi与一个权重wi相 关联。 其算术平均值
其加权平均值
平均值有个缺点就是对两端点值极为敏感，端点值过大与过小能够对均值产生较大的影响，为什么评委在评分 统计时会出掉最高分与最低分来保持相对公平，这种方式也称为截尾均值。 对于倾斜（非对称）数据，倾斜是相对于正态分布（对称）数据而言的，分为正倾斜与负倾斜，数据中心的更 好度量是中位数。中位数是有序数据值的中间值，针对的是排序后的数列，并且算上重复值。它是把数据高一 半与低一半分开的值。 众数是另一种趋势度量。数据集的众数是集合中出现频率最多的值，可以对定性与定量属性确立众数，可能存 在同样频率有多个众数，根据众数的多少确立单峰、双峰还是三峰。在极端情况下如果每个数据均只出现一 次，则它没有众数。 中列数是指数据集中最大值与最小值的平均值。 在大部分实际应用中，数据都是不对称的。他们可能是正倾斜的，也称右偏布，说明存在着极大值，其中众数 出现在小于中位数的值上，平均值(mean)>中位数(median)>众数(mode)；可能是负倾斜的，也称为左偏布，说 明存在着极小值，其中众数出现在大于中位数的值上，平均值(mean)<中位数(median)<众数(mode)。
9. 降低保险索赔欺诈 10. 证券投资分析
制造行业
1. 产品研发与设计分析：产品定位；产品设计；生产过程分析 2. 质量管理：产品差错分析；质量控制和预测；工艺质量优化 3. 生产管理：库存分析与管理；订单分析与销量预测；计划管理；供应链优化
互联网行业
1. 用户行为分析。分类算法 2. 日志平台分析 3. 智能搜索。关联算法 4. 广告、商品个性化推荐。协同过滤算法 5. 垃圾邮件的识别 6. 股票预测。回归算法 7. 电子商务网站页面流量分析
知识结构图
概述
发展现状
现状
近年来云计算、大数据、物联网、智能制造、智慧生活均围绕数据为中心，各个行业构造部署生态圈子，以数 据驱动为出发点，挖掘新的服务价值为增长点，均能够将数据挖掘技术运用其中，例如通信、医疗、金融、政 府、高校、制造、市场营销等。
目前的困难 1. 数据积累不充分，不全面，以往统计均由抽样数据代替全量数据分析； 2. 数据积累充分，但业务模型构建困难，数据不知如何使用，所谓的信息爆炸，知识匮乏； 3. 数据质量问题，需要经过清洗，消除噪声数据，目前金融、互联网征信做得比较好； 4. 企业中各种系统未互连互通、形成信息孤岛，且数据格式未预先考虑规范化； 5. 目前在部分行业中缺乏少有的实施者。 未来
数据挖掘系统特征
1. 数据的特征 2. 算法的特征 3. 知识的特征
认识数据
认识数据非常重要，它是数据挖掘活动的第一步，针对不同的数据类型，需要采用不同的统计方法来处理与分 析。
数据属性
数据对象分为属性与值两部分，其属性表明了数据对象的特征，文献中属性、特征、变量及维这几个术语可以 互换，从程序的角度来看体现为变量，从数据仓库的角度体现为维，从数据挖掘与数据库的角度体现为属性。 属性可以分为标称的、二元的、序数的或数值的四种类型，另外也可以分为定性属性与定量属性，在机器学习 领域又将属性分为离散属性与连续属性。
数值属性
数值属性是定量的，即它是可度量的量，用整数或实数值表示。数值属性可以是区间标度的或比率标度的。 区间标度，是指值之间的差是有意义的，即存在测量单位。如日历日期、摄氏或华氏温度等。 比率标度，是指差和比率都是有意义的，如绝对温度、销售额、年龄、赛事比分等。 那如何区分？ 对于日期来说，例如不能说2016年是1008年的两倍所以日期是区间属性而不是比率属性。在此场景下区间标度 是有意义的，而比率标度是无意义的。 对于销售额来说，例如A销售本月卖房款200W，B销售本月卖房款100W，可以说A销售额比B销售额高出100W，A销 售额是B销售额的2倍，两种说法都是有意义的。 拿摄氏温度来说，昨天温度是10度，今天温度是20度，可以说今天温度是昨天的2倍，也可以说今天温度比昨天 高10度。所以通过上面例子有无意义也很难区分，我们可以根据该属性是否具有固定的零点来区分。区间标度
相异性矩阵或称对象-对象结构：存放n个对象两两之间的邻近度，通常用一个nXn矩阵表示。
其中d(i,j)是对象i和j之间的相异性或“差别”的度量，相异性矩阵是一个对称矩阵，其中d(i,i)=0及 d(i,j)=d(j,i)。 相似性度量可以表示成相异性度量的函数。例如，对于标称数据sim(i,j)=1- d(i,j)( sim(i,j)是对象i和j之 间的相似性)。 数据矩阵经常被称为二模矩阵，因为数据矩阵由两种实体或“事物”组成，即行（对象）和列（属性）。相异 性矩阵被称为单模矩阵，因为相异性矩阵只包含一类实体。 许多聚类算法和最近邻算法都在相异性矩阵上运行。在使用这些算法之前，可以把数据矩阵转化成相异性矩 阵。 数据示例
行业应用
应用场景
通信行业
1. 客户管理应用：用户细分、用户交际圈分析、用户渠道偏好分析。分类算法。 2. 营销响应分析 3. 满意度分析 4. 不同话费套餐的制订 5. 客户流失模型 6. 不同服务交叉销售模型 7. 不同客户生命周期模型 8. 渠道选择模型 9. 恶意欺诈预警模型
金融行业
1. 客户细分 2. 客户流失 3. 交叉销售 4. 营销响应 5. 客户满意度分析 6. 信用卡欺诈管理 7. 贷款信用风险管理 8. 代理人甑选
是没有固定零点的，而比率标度是有固定零点的。固有零点从取值范围来讲意味着一定存在边界值。 拿摄氏温度来说，它没有固定零点，如果温度为0时， 不代表它没有温度；而销售额为0，却可以表示存在固有 零点。
数据的基本统计描述
对于成功的数据预处理而言，把握数据的全貌是至关重要的。基本统计描述可以用来识别数据的性质，凸显哪 些数据值应该视为噪声或离群点。 对于许多数据预处理，用户希望知道关于数据的中心趋势和离中心的散列趋势特征。
属性 性别 艾滋病结果
值 {男，女} {阳性，阴性}
序数属性
序数属性的值之间具有有意义的序或秩评定，但是相继值之间的差是未知的。在统计学中称为顺序数据。
属性 职称 企业规模 客服满意程度
值 {二级工程师，一级工程师，二级高工，一级高工，首席技术专家} {小型，中型，大型} {不满意，一般，满意，非常满意}
2-分位数是一个数据点，它把数据分布划分成高低两半。2-分位数对应于中位数。 4-分位数是3个数据点，它们把数据分布划分成4个相等的部分，使得每部分表示数据分布的四分之一。通常称 它们为四分位数。 100-分位数通常称作百分位数，它们把数据分布划分成100个大小相等的连贯集。 4-分位数中的四分位数极差（IQR）定义为：IQR=Q3-Q1，它给出被数据的中间一半所覆盖的范围。 五数概括、盒图与离群点 对于描述倾斜分布，单个散布数值变量（例如，IQR）都不是很有用。识别可疑的离群点的通常规则是，挑选落 在第3个四分位数之上或第1个四分位数之下至少1.5XIQR处的值。 因为Q1、中位数和Q3不包含数据的端点信息，分布形状的更完整的概括可以通过同时也提供最高和最低数据值 得到。这称作五数概括。分布的五数概括由中位数（Q2）、四分位数Q1、Q3、最小和最大观测值组成。 盒图是一种流行的分布的直观表示。盒图体现了五数概括： 1，盒的端点一般在四分位数上，使得盒的长度是四分位数极差IQR。 2，中位数用盒内的线标记。 3，盒外的两条线（称作胡须）延伸到最小和最大观测值。
方差与标准差 方差和标准差都是数据散布度量，它们指出数据分布的散布程度。低标准差意味着数据观测趋向于非常靠近均 值，而高标准差表示数据散布在一个大的值域中。 数值属性X的N个观测值x1.x2，…，xN的方差是。
观测值的标准差是方差的平方根。 有了方差为什么还要有标准差？ 1，标准差表示离散程度的数字与样本数据点的数量级一致，更适合对样本数据形成感性认知。如一个班的身高 平均值为170cm，方差为100，标准差为10，那么这个班的身高范围很容易就是(170+/-10)cm； 2，标准差表示离散程度的数字单位与样本数据的单位一致，更方便做后续的分析运算； 3，在样本数据大致符合正态分布的情况下，标准差具有方便估算的特征，例如66.7%的数据点落在平均值前后1 个标准差范围内，95% 的数据点落在平均值前后2个标准差的范围内，而99%的数据点将会落在平均值前后3个标 准差的范围内。
标称属性
标称属性的值是一些符号或事物的名称，简单理解就是标准名称相关。每个值代表某种类别、编码或状态，因 此标称属性又被看做是分类的。从程序的角度来看相当于枚举。在统计学中称为分类数据。
属性 水果 颜色
值 {苹果，香蕉、葡萄、橙子等} {红，黄，橙，绿，青，蓝，紫}
二元属性
二元属性是一种特殊的标称属性，只有两个类别或状态，类似程序中的布尔类型。二元属性分为对称二元属性 与非对称二元属性，对称二元属性表示每个状态都同样重要，非对称二元属性表示每个状态不是同等重要，例 如病理检查结果阳性与阴性，可能我们会更加关注阳性状态，从关注的意义上讲是有所偏重的。
基本步骤
1. 数据清理（消除噪声和删除不一致数据） 2. 数据集成（多种数据源可以组合在一起）
3. 数据选择（从数据库中提取与分析任务相关的数据） 4. 数据变换（通过汇总或聚集操作，把数据变换和统一成适合挖掘的形式） 5. 数据挖掘（基本步骤，使用智能方法提取数据模式） 6. 模式评估（根据某种兴趣度量，识别代表知识的真正有趣的模式） 7. 知识表示（使用可视化和知识表示技术，向用户提供挖掘的知识）
数据散布度量
极差、四分位数和四分位极差 设x1.x2，…，xn为某数值属性X上的观测的集合。该集合的极差是最大值与最小值之差。极差刻画了数据集在 区间范围内的最大离散程度。