数据挖掘中的特征选择分析42页PPT
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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01020304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。
如文本、图像、音频、视频等，没有固定的数据结构和类型。
如XML 、JSON 等格式的数据，具有一定的数据结构但不完全固定。
包括企业内部数据、公开数据、第三方数据等。
数据预处理与清洗去除重复、无效、错误数据，填充缺失值等。
将数据转换为适合分析的格式和类型，如数值型、类别型等。
消除数据间的量纲差异，使数据具有可比性。
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PPT-第3章分类
n
n
n
PCi log2 P Ci P t P Ci|t log2 P Ci|t P t P Ci|t log2 P Ci|t
i 1
i 1
i 1
18 of 56 18
*** 决策树
第三章 分类
3. C4.5算法
C4.5算法同样以“信息熵”作为核心，是ID3基础上的优化改进，同时，也保持了 分类准确率高、速度快的特点。
第三章 分类
上图表示了一个关心电子产品的用户是否会购买电脑，用它可以预测某条记录（某 个人）的购买意向。树中包含了三种节点： 根节点（root rode），它没有入边，但有两条或多条出边。 子节点（child node），恰有一条入边和两条或多条出边。 叶节点（leaf node ）或终节点（terminal node），恰有一条入边，但没有出边。
熵的计算公式，可得：
n
H C|t P Ci|t log2 P Ci|t
i 1
n
H C|t P Ci|t log2 P Ci|t
i 1
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*** 决策树
第三章 分类
（3）信息增益 信息增益（Information Gain）表示得知特征X的信息后，而使得Y的不确定性减少 的程度。定义为：
*** 决策树
第三章 分类
*** 决策树构建步骤
决策树分类算法应用的完整流程应包含建树和应用。建树是从经验数据中获取知识， 进行机器学习，建立模型或者构造分类器，是决策树算法的工作重点，通常又将其分为 建树和剪枝两个部分。
决策树构建的基本步骤如下：
1.开始，所有记录看作一个节点。
2.遍历每个变量的每一种分割方式，找到最好的分割点。
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-第3章分类
应用市场：医疗诊断、人脸检测、故障诊断和故障预警 ······
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高级大数据人才培养丛书之一，大数据挖掘技术与应用
第三章 分类
3.1 基本概念 3.2 决策树 3.3 贝叶斯分类 3.4 支持向量机 3.5 实战：决策树算法在Weka中的实现 习题
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*** 基本概念
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高级大数据人才培养丛书之一，大数据挖掘技术与应用
第三章 分类
3.1 基本概念 3.2 决策树 3.3 贝叶斯分类 3.4 支持向量机 3.5 实战：决策树算法在Weka中的实现 习题
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*** 决策树
第三章 分类
决策树是数据挖掘的有力工具之一，决策树学习算法是从一组样本数据集（一个样 本数据也可以称为实例）为基础的一种归纳学习算法，它着眼于从一组无次序、无规则 的样本数据（概念）中推理出决策树表示形式的分类规则。
E
X ，a
g X，a H X，a
第三章 分类
*** 分类的基本概念
分类（Classification）是一种重要的数据分析形式，它提取刻画重要数据类的模型。 这种模型称为分类器，预测分类的（离散的、无序的）类标号。这些类别可以用离散值 表示，其中值之间的次序没有意义。
分类也可定义为： 分类的任务就是通过学习得到一个目标函数(Target Function)ƒ ，把每个属性集x映 射到一个预先定义的类标号y 。
11
No Small 55K ？
12 Yes Medium 80K ？
13 Yes Large 110K ？
14
No Small 95K ？
15
No Large 67K ？
《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。
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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？
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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：
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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。
数据挖掘中的特征选择
• 与过滤模型相比，封装模型具有更高的精度，但 效率较低，运行速度慢于过滤模型。
25
封装模型
26
混合模型
• 过滤模型与封装模型的根本区别在于对学习算法 的使用方式。
• 混合模型：由于过滤模型与封装模型之间的互补 性，混合模型把这两种模型进行组合，也就是先 用过滤模式进行初选，再用封装模型来获得最佳 的特征子集。
20
过滤模型
21
过滤模型
• 基于过滤模型的算法主要有两类：特征权重和子 集搜索。
• 这两类算法的不同之处在于是对单个特征进行评 价还是对整个特征子集进行评价。
22
过滤模型
• 特征权重算法对每个特征指定一个权值，并按照 它与目标概念的相关度对其进行排序，如果一个 特征的相关度权值大于某个阈值，则认为该特征 优秀，并且选择该特征。该算法缺点在于：他们 可以捕获特征与目标概念间的相关性，却不能发 现特征间的冗余性。而经验证明除了无关特征对 学习任务的影响，冗余特征同样影响学习算法的 速度和准确性，也应尽可能消除冗余特征。 Relief算法是一个比较著名的特征权重类方法。
数我据挖们掘毕中业的特啦征选择
其实是答辩的标题地方
1
为什么需要数据挖掘
• 数据爆炸问题
• 自动数据收集工具和成熟的数据库技术使得大量的 数据被收集，存储在数据库、数据仓库或其他信息 库中以待分析。
• 我们拥有丰富的数据，但却缺乏有用的信息 • 数据爆炸但知识贫乏
数据挖掘的作用
数据挖掘：在大量的数据中挖掘感兴趣的知 识（规则，规律，模式，约束）
• 序列算法：前向顺序选择 后向顺序选择 增L去R算法 双向搜索算法 序列浮动选择算法
• 随机算法：随机产生序列选择算法 模拟退火算法 遗传算法
25
封装模型
26
混合模型
• 过滤模型与封装模型的根本区别在于对学习算法 的使用方式。
• 混合模型：由于过滤模型与封装模型之间的互补 性，混合模型把这两种模型进行组合，也就是先 用过滤模式进行初选，再用封装模型来获得最佳 的特征子集。
20
过滤模型
21
过滤模型
• 基于过滤模型的算法主要有两类：特征权重和子 集搜索。
• 这两类算法的不同之处在于是对单个特征进行评 价还是对整个特征子集进行评价。
22
过滤模型
• 特征权重算法对每个特征指定一个权值，并按照 它与目标概念的相关度对其进行排序，如果一个 特征的相关度权值大于某个阈值，则认为该特征 优秀，并且选择该特征。该算法缺点在于：他们 可以捕获特征与目标概念间的相关性，却不能发 现特征间的冗余性。而经验证明除了无关特征对 学习任务的影响，冗余特征同样影响学习算法的 速度和准确性，也应尽可能消除冗余特征。 Relief算法是一个比较著名的特征权重类方法。
数我据挖们掘毕中业的特啦征选择
其实是答辩的标题地方
1
为什么需要数据挖掘
• 数据爆炸问题
• 自动数据收集工具和成熟的数据库技术使得大量的 数据被收集，存储在数据库、数据仓库或其他信息 库中以待分析。
• 我们拥有丰富的数据，但却缺乏有用的信息 • 数据爆炸但知识贫乏
数据挖掘的作用
数据挖掘：在大量的数据中挖掘感兴趣的知 识（规则，规律，模式，约束）
• 序列算法：前向顺序选择 后向顺序选择 增L去R算法 双向搜索算法 序列浮动选择算法
• 随机算法：随机产生序列选择算法 模拟退火算法 遗传算法
数据分析与数据挖掘PPT课件
第19页/共81页
（三）数据仓库和数据挖掘的结合
1 数据仓库和数据挖掘的区别与联系 2 基于数据仓库的决策支持系统
第20页/共81页
1 数据仓库和数据挖掘的区别与联系
（1）数据仓库与数据挖掘的区别 （2）数据仓库与数据挖掘的关系 （3）数据仓库中数据挖掘特点
第21页/共81页
（1） 数据仓库与数据挖掘的区别
一、数据仓库与数据挖掘概述
（一）数据仓库的兴起 （二）数据挖掘的兴起 （三）数据仓库和数据挖掘的结合
第1页/共81页
（一） 数据仓库的兴起
1 从数据库到数据仓库 2 从OLTP到OLAP
第2页/共81页
1 从数据库到数据仓库
如何处理一下问题？ （1）“数据太多，信息不足” （2）异构环境的数据的转换和共享 （3）从进行数据处理发展为利用数据支持决策
可更新的 一次操作数据量小
面向应用 支持管理
数据仓库
综合或提炼的 代表过去的数据
不更新 一次操作数据量大
面向分析 支持决策
第6页/共81页
2 从OLTP到OLAP
(1) 联机事物处理（OLTP） (2) 联机分析处理（OLAP） (3) OLTP与OLAP的对比
第7页/共81页
(1) 联机事物处理（OLTP）
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。
• 联机事物处理（ On Line Transaction Processing ， OLTP）是在网络环境下的 事务处理工作，以快速的响应和频繁的数据修改为特征，使用户利用数据库能够快速 地处理具体的业务。
（三）数据仓库和数据挖掘的结合
1 数据仓库和数据挖掘的区别与联系 2 基于数据仓库的决策支持系统
第20页/共81页
1 数据仓库和数据挖掘的区别与联系
（1）数据仓库与数据挖掘的区别 （2）数据仓库与数据挖掘的关系 （3）数据仓库中数据挖掘特点
第21页/共81页
（1） 数据仓库与数据挖掘的区别
一、数据仓库与数据挖掘概述
（一）数据仓库的兴起 （二）数据挖掘的兴起 （三）数据仓库和数据挖掘的结合
第1页/共81页
（一） 数据仓库的兴起
1 从数据库到数据仓库 2 从OLTP到OLAP
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1 从数据库到数据仓库
如何处理一下问题？ （1）“数据太多，信息不足” （2）异构环境的数据的转换和共享 （3）从进行数据处理发展为利用数据支持决策
可更新的 一次操作数据量小
面向应用 支持管理
数据仓库
综合或提炼的 代表过去的数据
不更新 一次操作数据量大
面向分析 支持决策
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2 从OLTP到OLAP
(1) 联机事物处理（OLTP） (2) 联机分析处理（OLAP） (3) OLTP与OLAP的对比
第7页/共81页
(1) 联机事物处理（OLTP）
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。
• 联机事物处理（ On Line Transaction Processing ， OLTP）是在网络环境下的 事务处理工作，以快速的响应和频繁的数据修改为特征，使用户利用数据库能够快速 地处理具体的业务。
【精品PPT】数据挖掘--分类课件ppt
16:06
9
分类模型的评估
对于非平衡(unblanced)的数据集,以上指标并不能很好的 评估预测结果。
非平衡的数据集是指阳性数据在整个数据集中的比例很 小。比如，数据集包含10只爬行动物，990只爬行动物， 此时，是否预测正确爬行动物对准确率影响不大。
更平衡的评估标准包括马修斯相关性系数(Matthews correlation coefficient)和ROC曲线。
数据集有10只非爬行动物，其中8只被预测为非爬行动物，特 异度为8/10
精度(Precision):
TP/(TP+FP)
分类器预测了12只动物为爬行动物，其中10只确实是爬行动 物，精度为10/12
准确率(Accuracy): (TP+TN)/(TP+TN+FN+FP)
数据集包含23只动物，其中18只预测为正确的分类，准确率 为18/23
训练集应用于建立分类模型 测试集应用于评估分类模型
K折叠交叉验证(K-fold cross validation)：将初 始采样分割成K个子样本(S1，S2,...,Sk)，取K-1个 做训练集，另外一个做测试集。交叉验证重复K 次，每个子样本都作为测试集一次，平均K次的 结果，最终得到一个单一估测。
16:06
16
K-近邻分类算法
K-近邻分类算法（K Nearest Neighbors，简称KNN）通过 计算每个训练数据到待分类元组的距离，取和待分类元组 距离最近的K个训练数据，K个数据中哪个类别的训练数据 占多数，则待分类元组就属于哪个类别。
算法 4-2 K-近邻分类算法
输入： 训练数据T；近邻数目K；待分类的元组t。
数据挖掘中的特征选择ppt课件
成果
结合LDA与二分K均值聚类的特点，提出了针对高维数 据集的自顺应聚类方法。利用线性判别分析(LDA)来实 现维归约，然后在低维数据集上执行二分k均值聚类来生 成类。低维空间的聚类结果又可以经过某种机制构造出 原数据集上的类。然后在此根底上再利用LDA进展维归 约，这个过程反复进展下去，不断地修正前面得到的聚 类结果，直到得到全局最优。
特征的评价函数
特征的评价函数分为五类：相关性，间隔，信息增益， 一致性和分类错误率。
常用的有平方间隔，欧氏间隔，非线性丈量， Minkowski间隔，信息增益，最小描画长度，互信息 ，依赖性度量或相关性度量，一致性度量，分类错误率 ，分类正确率
特征选择方法的模型
普通地，特征选择方法可以分为三种模型，分别是：过 滤模型、封装模型和混合模型。
分类〔Classification〕 聚类(Clustering) 相关规那么(Association Rule) 回归(Regression) 其他
特征归约在数据发掘中的作用
由于在文本分类、信息检索和生物信息学等数据发掘的 运用领域中，数据的维数往往是很高的。
高维的数据集中包含了大量的特征(属性)。比如一个文 本数据集中，每一个文本都可以用一个向量来表示，向 量中的每一个元素就是每一个词在该文本中出现的频率 。在这种情况下，这个数据集中就存在着成千上万的特 征。这种高维的数据给数据发掘带来了“维灾难〞(The Curse of Dimensionality)问题。
量) 数据缩减和变换 找到有用的特征，维数缩减/变量缩减，不变量的表示 选择数据发掘的功能 数据总结, 分类模型数据发掘, 回归分析, 关联规那么
发掘, 聚类分析等
选择发掘算法 数据发掘: 寻觅感兴趣的方式 方式评价和知识表示 可视化，转换，消除冗余方式等等 运用发现的知识
数据挖掘分类课件PPT.
马修斯相关性系数定义为
分类模型的评估
ROC曲线通过描述真阳性率(TPR)和假阳性率(FPR)来实 现，其中TPR=TP/(TP+FN), FPR=FP/(FP+TN)。
大部分分类器都输出一个实数值(可以看作概率),通过变 换阈值可以得到多组TPR与FPR的值。
第三章 分类方法
内容提要
分类的基本概念与步骤 基于距离的分类算法 决策树分类方法 贝叶斯分类 实值预测 与分类有关的问题
82一..41责.贯2任彻对。执内行（ （报国表34家的） ）和增上加级与有废关止I健F康d、is安(全cc←环i，境管ti；)理<的d方is针t、T政H策E、N法规B和E制G度IN，对本站员工在生产过程中的健康、安全和环境管理负第
e. 统计方法的选定必须满足工艺管理的要求，有助于工艺参数的优化，提高工艺技术水平和工艺改进。
行动物，阴性代表非爬行动物，请大家阐述 TP=10， TN=8，FN=3，FP=2是什么意义
分类模型的评估
灵敏度(Sensitivity)： TP/(TP+FN)
也称为查全率(Recall)
数据集共有13只爬行动物，其中10只被正确预测为爬行动物， 灵敏度为10/13
特异度(Specificity): TN/(TN+FP)
分类模型的评估
对于非平衡(unblanced)的数据集,以上指标并不能很好的 评估预测结果。
非平衡的数据集是指阳性数据在整个数据集中的比例很 小。比如，数据集包含10只爬行动物，990只爬行动物， 此时，是否预测正确爬行动物对准确率影响不大。
更平衡的评估标准包括马修斯相关性系数(Matthews correlation coefficient)和ROC曲线。
分类模型的评估
ROC曲线通过描述真阳性率(TPR)和假阳性率(FPR)来实 现，其中TPR=TP/(TP+FN), FPR=FP/(FP+TN)。
大部分分类器都输出一个实数值(可以看作概率),通过变 换阈值可以得到多组TPR与FPR的值。
第三章 分类方法
内容提要
分类的基本概念与步骤 基于距离的分类算法 决策树分类方法 贝叶斯分类 实值预测 与分类有关的问题
82一..41责.贯2任彻对。执内行（ （报国表34家的） ）和增上加级与有废关止I健F康d、is安(全cc←环i，境管ti；)理<的d方is针t、T政H策E、N法规B和E制G度IN，对本站员工在生产过程中的健康、安全和环境管理负第
e. 统计方法的选定必须满足工艺管理的要求，有助于工艺参数的优化，提高工艺技术水平和工艺改进。
行动物，阴性代表非爬行动物，请大家阐述 TP=10， TN=8，FN=3，FP=2是什么意义
分类模型的评估
灵敏度(Sensitivity)： TP/(TP+FN)
也称为查全率(Recall)
数据集共有13只爬行动物，其中10只被正确预测为爬行动物， 灵敏度为10/13
特异度(Specificity): TN/(TN+FP)
分类模型的评估
对于非平衡(unblanced)的数据集,以上指标并不能很好的 评估预测结果。
非平衡的数据集是指阳性数据在整个数据集中的比例很 小。比如，数据集包含10只爬行动物，990只爬行动物， 此时，是否预测正确爬行动物对准确率影响不大。
更平衡的评估标准包括马修斯相关性系数(Matthews correlation coefficient)和ROC曲线。