上海交通大学 研究生 工业数据库与数据挖掘课件 第二章第一节
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数据挖掘第一与第二章PPT课件
散的目标变量；回归，用于预测连续的目标变 量。
预测建模可以用来确定顾客对产品促销活 动的反应，预测地球生态系统的扰动，或根据 检查结果判断病人是否患有某种疾病。
14
数据挖掘任务
• 关联分析 用来描述数据中强关联特征的模式。 关联分析的应用包括找出具有相关功
能的基因组、识别用户一起访问的Web页面、 理解地球气候系统不同元素之间的联系等。
12
数据挖掘任务
• 预测vs.描述 • 预测(Prediction)
– 根据其他属性的值，预测特定属性的值 • 描述(Description)
– 导出概括数据中潜在联系的模式
2020年9月29日星期二
13
数据挖掘任务
• 预测建模 涉及以说明自变量函数的方式为目标变量
建立模型。 有两类预测建模任务：分类，用于预测离
– 使用抽样技术或开发并行和分布算法也可以提高可 伸缩程度
2020年9月29日星期二
7
挑战2
• 高维性
– 具有数以百计或数以千计属性的数据集
• 生物信息学：涉及数千特征的基因表达数据 • 不同地区温度测量：如果在一个相当长的时间周期内进
行测量，维度（特征数）的增长正比于测量的次数
– 为低维数据开发的数据分析技术不能很好地处理高 维数据
异常检测的应用包括检测欺诈、网络攻 击、疾病的不寻常模式、生态系统扰动等。
– Jiawei Han的定义
• 从大型数据集中提取有趣的 (非平凡的, 蕴涵的, 先前未知的并且是潜在有用的) 信息或模式
4
数据挖掘技术的定义
• 定义：数据挖掘就是从大量的、不完全的、有 噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，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.
预测建模可以用来确定顾客对产品促销活 动的反应，预测地球生态系统的扰动，或根据 检查结果判断病人是否患有某种疾病。
14
数据挖掘任务
• 关联分析 用来描述数据中强关联特征的模式。 关联分析的应用包括找出具有相关功
能的基因组、识别用户一起访问的Web页面、 理解地球气候系统不同元素之间的联系等。
12
数据挖掘任务
• 预测vs.描述 • 预测(Prediction)
– 根据其他属性的值，预测特定属性的值 • 描述(Description)
– 导出概括数据中潜在联系的模式
2020年9月29日星期二
13
数据挖掘任务
• 预测建模 涉及以说明自变量函数的方式为目标变量
建立模型。 有两类预测建模任务：分类，用于预测离
– 使用抽样技术或开发并行和分布算法也可以提高可 伸缩程度
2020年9月29日星期二
7
挑战2
• 高维性
– 具有数以百计或数以千计属性的数据集
• 生物信息学：涉及数千特征的基因表达数据 • 不同地区温度测量：如果在一个相当长的时间周期内进
行测量，维度（特征数）的增长正比于测量的次数
– 为低维数据开发的数据分析技术不能很好地处理高 维数据
异常检测的应用包括检测欺诈、网络攻 击、疾病的不寻常模式、生态系统扰动等。
– Jiawei Han的定义
• 从大型数据集中提取有趣的 (非平凡的, 蕴涵的, 先前未知的并且是潜在有用的) 信息或模式
4
数据挖掘技术的定义
• 定义：数据挖掘就是从大量的、不完全的、有 噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，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.
上海交通大学-研究生-工业数据库与数据挖掘课件-第一章
第一章 绪 论
数据管理技术的发展
文件系统阶段
•特点： –数据可以长期保存在磁盘上 –文件系统提供了数据与程序之间的存取方法 –数据冗余度大 –文件之间缺乏联系，相互孤立 _访问困难 _多用户的并发访问问题；
第一章
数据管理技术的发展
数据库系统阶段 •时间:20世纪60年代末 •背景： –硬件：大容量的磁盘 –联机实时处理
第一章 绪 论 数据管理技术的发展
数据管理的三个阶段：
–人工管理阶段 –文件系统阶段 –数据库系统阶段
第一章 绪 论 数据管理技术的发展
人工管理阶段
•时间：20世纪50年代中期以前 •背景： –硬件：外存只有卡片．纸带．磁带 –软件：汇编语言 –数据批处理
第一章 绪 论 数据管理技术的发展
人工管理阶段
绪论
第一章 绪 论
数据管理技术的发展
数据库系统阶段 特点： –面向全组织的复杂的数据结构。(数据的结构化是数据库系 统的主要特征，是与文件系统的根本差别。) –数据冗余小，易扩充 –数据独立性好，具有较高的数据和程序独立性 –统一的数据控制功能(数据的安全性、完整性、并发控制) –最小存取单位是数据项(数据粒度小)
工业数据库与数据挖掘
上海交通大学自动化系 何星
Email : Xhe@ ftp :
user:xhe password :public
教材及参考书
数据库系统概念hatz 等著 杨冬青等译，机械工业出版社
数据库系统原理
王能斌 电子工业出版社
数据挖掘概念与技术
Jiawei Han 等著 范明等译，机械工业出版社
特种数据库技术
何新贵 唐常杰等著 科学出版社
分布式数据库系统及其应用 邵佩英 科学出版社
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。
数据仓库与数据挖掘培训课件.pptx
OLAP软件，以它先进地分析功能和以多维形式提供 数据的能力，正作为一种支持企业关键商业决策的解 决方案而迅速崛起。
OLAP的基本思想是决策者从多方面和多角度以多维 的形式来观察企业的状态和了解企业的变化。
3.OLTP与OLAP的对比
OLTP 细节性数据 当前数据 经常更新 一次性处理的数据量小 对响应时间要求高 面向应用，事务驱动
关系数据库是二维数据（平面），多维数据库是空间 立体数据。 新的挑战：如何不被淹没在信息的海洋里
OLAP专门用于支持复杂的决策分析操作，侧重对分 析人员和高层管理人员的决策支持，
OLAP可以应分析人员的要求快速、灵活地进行大数 据量的复杂处理，并且以一种直观易懂地形式将查询 结果提供给决策制定人。
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。
Why?数据挖掘的社会需求
数据库越来越大
数据挖掘
可怕的数据
有价值的知识
所有企业面临的一个共同问题是：企业数 据量非常大，而其中真正有价值的信息却很少， 因此需要从大量的数据中经过深层分析，获得 有利于商业运作、提高竞争力的信息，就像从 矿石中淘金一样，数据挖掘也由此而得名。
矿山（数 据）
挖掘工具（算 法）
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。
商业角度的定义
数据挖掘是一种新的商业信息处理技术，其 主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信息。
OLAP的基本思想是决策者从多方面和多角度以多维 的形式来观察企业的状态和了解企业的变化。
3.OLTP与OLAP的对比
OLTP 细节性数据 当前数据 经常更新 一次性处理的数据量小 对响应时间要求高 面向应用，事务驱动
关系数据库是二维数据（平面），多维数据库是空间 立体数据。 新的挑战：如何不被淹没在信息的海洋里
OLAP专门用于支持复杂的决策分析操作，侧重对分 析人员和高层管理人员的决策支持，
OLAP可以应分析人员的要求快速、灵活地进行大数 据量的复杂处理，并且以一种直观易懂地形式将查询 结果提供给决策制定人。
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。
Why?数据挖掘的社会需求
数据库越来越大
数据挖掘
可怕的数据
有价值的知识
所有企业面临的一个共同问题是：企业数 据量非常大，而其中真正有价值的信息却很少， 因此需要从大量的数据中经过深层分析，获得 有利于商业运作、提高竞争力的信息，就像从 矿石中淘金一样，数据挖掘也由此而得名。
矿山（数 据）
挖掘工具（算 法）
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。
商业角度的定义
数据挖掘是一种新的商业信息处理技术，其 主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信息。
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？
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。
数据仓库与数据挖掘 PPT课件共26页文档
数据仓库与数据挖掘 PPT课件
1、战鼓一响，法律无声。——英国 2、任何法律的根本；不，不成文法本 身就是 讲道理 ……法 律，也 ----即 明示道 理。— —爱·科 克
3、法律是最保险的头盔。——爱·科 克 4、一个国家如果纲纪不正，其国风一 定颓败 。—— 塞内加 5、法律不能使人人平等，但是在法律 面前人 人是平 等的。 ——波 洛克
数据挖掘是一种基于发现的方法，它能够 自动分析数据并进行归纳性的推理，从中 挖掘出潜在的规律或模式，以帮助管理决 策者建立新的模型。
目前应用比较广泛的数据挖掘模型和方法 主要有基于规则的系统（决策树）、统计 方法（聚类）、神经网络、基于事例的推 理、机器学习等。
在Analysis Services中系统内置了决策树 和 聚类分析两种挖掘模型。决策树模型是通 过一系列的数据细分来实现最终的数据分 析，适合于商业预测；而聚类分析模型常 用于对比较类似的数据进行集成，适合于 商业中的市场划分。
衍生度量值：就诊人次数等 计算成员：均值、百分比、率等
时间维表 科室维表
病种维表
时间代码 科室代码 病种代码 性别代码 年龄代码 身份代码 转归代码 住院天数 术前住院天数 住院总费用 药品费用
……
住院事实表
星型模型
性别维表 年龄维表
身份维表
转归维表
时间维表 患者维表 患者代码
住院科室代码
科室维表
数据仓库不是产品。
数据库技术－存储数据和管理资源 统计分析技术－分析和提取信息 人工智能技术－挖掘知识和发现规律
1.面向主题：按主题进行组织，为按主题 进行决策的过程提供信息
2.集成：经过系统加工、汇总和整理
3.稳定：长期保留，插入和查询
4.包含历史数据：过去某一时点到目前的 信息，发展历程和未来趋势
1、战鼓一响，法律无声。——英国 2、任何法律的根本；不，不成文法本 身就是 讲道理 ……法 律，也 ----即 明示道 理。— —爱·科 克
3、法律是最保险的头盔。——爱·科 克 4、一个国家如果纲纪不正，其国风一 定颓败 。—— 塞内加 5、法律不能使人人平等，但是在法律 面前人 人是平 等的。 ——波 洛克
数据挖掘是一种基于发现的方法，它能够 自动分析数据并进行归纳性的推理，从中 挖掘出潜在的规律或模式，以帮助管理决 策者建立新的模型。
目前应用比较广泛的数据挖掘模型和方法 主要有基于规则的系统（决策树）、统计 方法（聚类）、神经网络、基于事例的推 理、机器学习等。
在Analysis Services中系统内置了决策树 和 聚类分析两种挖掘模型。决策树模型是通 过一系列的数据细分来实现最终的数据分 析，适合于商业预测；而聚类分析模型常 用于对比较类似的数据进行集成，适合于 商业中的市场划分。
衍生度量值：就诊人次数等 计算成员：均值、百分比、率等
时间维表 科室维表
病种维表
时间代码 科室代码 病种代码 性别代码 年龄代码 身份代码 转归代码 住院天数 术前住院天数 住院总费用 药品费用
……
住院事实表
星型模型
性别维表 年龄维表
身份维表
转归维表
时间维表 患者维表 患者代码
住院科室代码
科室维表
数据仓库不是产品。
数据库技术－存储数据和管理资源 统计分析技术－分析和提取信息 人工智能技术－挖掘知识和发现规律
1.面向主题：按主题进行组织，为按主题 进行决策的过程提供信息
2.集成：经过系统加工、汇总和整理
3.稳定：长期保留，插入和查询
4.包含历史数据：过去某一时点到目前的 信息，发展历程和未来趋势
数据仓库与数据挖掘演示稿PPT教案
➢ COM服务器：它是一个模块，可以是EXE、DLL或是OCX，它 们包含COM对象的实现代码。一个COM服务器由一个或多个 COM对象组成，对象在服务器内部实现。一个COM服务器可 以为多个客户提供服务，客户也可以连接到不同的服务器。一 个COM服务器就是一个向客户应用或库提供服务的应用或库 （如DLL）。
数据转换部件：该部件把数据从源数据中提取出来， 依定义部件的规则将不同数据格式的源数据转换成数 据仓库的数据格式并装载进数据仓库。
数据集成部件：该部件根据定义部件的规则、统一各 源数据的编码规则，并净化数据，根据元数据中定义 的数据组织形式对数据进行汇总、聚合计算。
数据仓库管理部件：它主要用于维护数据仓库中的数 据，备份、恢复数第据3页以/共及59管页 理数据的安全权限问题。
➢ DCOM在COM基础上增加的主要特征
创建远程对象的能力：客户只需调用OLE32.dll提供的库函数 CoCreateInstance透明地创建组件，而不关心组件的位置。
跨网络的数据传送能力：由于远程对象和客户处于不同的地址空间，它 们之间的数据传送不但可能要跨网络进行，还要处理数据格式等一系列 调整。当客户和远程对象进行数据传送时，在客户端需对参数进行列集， 位于客户端的代理对象完成这一任务，进行跨网络的数据传送。
前端开发工具：提供用户编程接口，便于在现有系统 的基础上进行二次开发，增强系统的伸缩性。
➢ 数据仓库:在数据仓库系统中，数据仓库是一个数 据存储集合，它的存储形式通常有多维数据库， 关系型数据库及其他存储方式。
第4页/共59页
5
分布式对象技术
➢ 随着Internet的广泛应用，将应用扩展到局域网、 广域网甚至Internet上已成为用户的普遍需求， 分布式计算成了新的热点。
数据转换部件：该部件把数据从源数据中提取出来， 依定义部件的规则将不同数据格式的源数据转换成数 据仓库的数据格式并装载进数据仓库。
数据集成部件：该部件根据定义部件的规则、统一各 源数据的编码规则，并净化数据，根据元数据中定义 的数据组织形式对数据进行汇总、聚合计算。
数据仓库管理部件：它主要用于维护数据仓库中的数 据，备份、恢复数第据3页以/共及59管页 理数据的安全权限问题。
➢ DCOM在COM基础上增加的主要特征
创建远程对象的能力：客户只需调用OLE32.dll提供的库函数 CoCreateInstance透明地创建组件，而不关心组件的位置。
跨网络的数据传送能力：由于远程对象和客户处于不同的地址空间，它 们之间的数据传送不但可能要跨网络进行，还要处理数据格式等一系列 调整。当客户和远程对象进行数据传送时，在客户端需对参数进行列集， 位于客户端的代理对象完成这一任务，进行跨网络的数据传送。
前端开发工具：提供用户编程接口，便于在现有系统 的基础上进行二次开发，增强系统的伸缩性。
➢ 数据仓库:在数据仓库系统中，数据仓库是一个数 据存储集合，它的存储形式通常有多维数据库， 关系型数据库及其他存储方式。
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5
分布式对象技术
➢ 随着Internet的广泛应用，将应用扩展到局域网、 广域网甚至Internet上已成为用户的普遍需求， 分布式计算成了新的热点。
数据挖掘导论 第二章 数据
– Object is also known as record, point, case, sample, entity, or instance
Divorced 220K Single Married Single 85K 75K 90K
© Tan,Steinbach, Kumar
Introduction to Data Mining
Ratio
temperature in Kelvin, monetary quantities, counts, age, mass, length, electrical current
Attribute Level
Transformation
Comments
Nominal
Any permutation of values
‹#›
What is Data?
Collection of data objects and their attributes
Attributes
An attribute is a property or characteristic of an object
– Examples: eye color of a person, temperature, etc.
– ID has no limit but age has a maximum and minimum value
© Tan,Steinbach, Kumar Introduction to Data Mining 4/18/2004 ‹#›
Measurement of Length
The way you measure an attribute is somewhat may not match the attributes properties.
Divorced 220K Single Married Single 85K 75K 90K
© Tan,Steinbach, Kumar
Introduction to Data Mining
Ratio
temperature in Kelvin, monetary quantities, counts, age, mass, length, electrical current
Attribute Level
Transformation
Comments
Nominal
Any permutation of values
‹#›
What is Data?
Collection of data objects and their attributes
Attributes
An attribute is a property or characteristic of an object
– Examples: eye color of a person, temperature, etc.
– ID has no limit but age has a maximum and minimum value
© Tan,Steinbach, Kumar Introduction to Data Mining 4/18/2004 ‹#›
Measurement of Length
The way you measure an attribute is somewhat may not match the attributes properties.
数据挖掘研究生课件--知识发现过程与应用结构教材
以用户为中心的处理模型
Brachman和Anand从用户的角度对KDD处理过程进行了分 析。他们认为数据库中的知识发现应该更着重于对用户进 行知识发现的整个过程的支持，而不是仅仅限于在数据挖 掘的一个阶段上。该模型强调对用户与数据库的交互的支 持。
联机KDD模型
实现联机交互式KDD需要可视化技术支撑。这种可视化需 要从数据挖掘过程可视化、数据可视化、模型可视化和算 法可视觉化等方面来理解。 OLAM（On Line Analytical Mining：联机分析挖掘）的概 念是OLAP的发展。
知识发现是一个系统化的工作
从源数据中发现有用知识是一个系统化的工作。 首先必须对可以利用的源数据进行分析，确定合 适的挖掘目标。然后才能着手系统的设计和开发。 完成从大型源数据中发现有价值知识的过程可以 简单地概括为：首先从数据源中抽取感兴趣的数 据，并把它组织成适合挖掘的数据组织形式；然 后，调用相应的算法生成所需的知识；最后对生 成的知识模式进行评估，并把有价值的知识集成 到企业的智能系统中。 一般地说，KDD是一个多步骤的处理过程，一般 分为问题定义、数据抽取、数据预处理、数据挖 掘以及模式评估等基本阶段。
Filtering&Integration
Filtering
L0
Data cleaning
Databases Data Warehouse
Data Repository
Data integration
支持多数据源多知识模式的KDD处理模型
数据与方法相对独立。数据不是针对某一特定知识模式， 而是针对某一类问题来抽取。经过预处理后，这些数据对 于某些挖掘算法来说可能存在属性冗余、与目标无关等问 题，因此在后面的阶段再进行相关的数据清洗和选择工作， 这样使得解决同一类问题的不同算法可以在统一的KDD平 台上完成。
数据仓库与数据挖掘课件ppt
要求有大量的历史数据。
结论：
第 一 章 数 据 仓 库 的 基 本 概 念
在事务处理型应用环境中直接构建分析
决策型应用是不可行的。
于是：
面向分析决策型应用而组织和存储数据 的数据仓库技术应运而生。
时间：20世纪80年代初
第 一 章 数 据 仓 库 的 基 本 概 念
人物：W.H.Inmon 定义: 数据仓库是面向主题的、集成的、
数据预处理过程；
汇总数据的巨大价值。
1-4-2 星型模式
第 一 章 数 据 仓 库 的 基 本 概 念
星型模式是事实表与维表通过星型方式连接而 成，如下图：
产品维表
产品码（PK）
时间维表
时间码（PK）
产品大类
产品细类 产品名称
事 实 表
日期
时间码（FK） 产品码（FK）（PK） 地区码（FK） 销 售量 销 售额 销售成本 月份 季度 年度
实视图的好处：
第 一 章 数 据 仓 库 的 基 本 概 念
通过建立实视图可以提高系统的响应速度； 由于数据源到主题数据映射关系的复杂性，采用普
通视图的方式不可行。
实视图的特点：
时间是数据仓库中几乎所有数据的属性之一； 数据在装于数据仓库后，基本不发生变化； 实视图不是数据源中数据的简单拷贝，而是经历了
年度
地区码
国 家 地 区 城 市
多维数据模型的优势：
第 一 章 数 据 仓 库 的 基 本 概 念
多维数据模型是已知标准化的结构，即包含多 个多维数据模式，每一个多维数据模式都对应一张 事实表和多张维表。 这种多维结构能支持最终用户不可预知的操作， 原因在于多维数据模型的各个维是逻辑等价的。
数据挖掘第二章课件
五数概括
• Q1、中位数、Q3不包含两个端点，将最小 值和最大值加入，由这五个数组成的观测 值称为五数概括。 • 分布的五数概括按次序，最小、Q1、中位 值、Q3、最大值写出。
盒图
盒图 例
标准差和方差
• 方差：
• 标准差：观测值的标准差是方差的平方根。 • 标准差是发散性的度量，度量关于均值的 发散，当不存在发散时，所有观测值均等 于均值，方差为0。
• 截尾均值：丢弃高低极端值后的均值，一 般丢掉高端低端各2%。
例
中位数
• 中位数是有序数据的中间值。 • 如果数据是奇数，则中位数是中间值。 • 如果数据是偶数，中位数是中间两个值和它们之 间的任意值，如果是数值属性，则中位数是中间 两值的平均值。前例中位数为（52+56）/2=54。 • 插值计算中位数近似值：
第二章 认识数据
数据对象与属性类型
• 数据对象——代表一个实体 • 例如：大学数据库中，学生、教授、教务 人员等属于对象
• 数据属性——代表对象的一个特征 • 例如：学生的学号、姓名、成绩等为属性
属性
• • • • 1.属性也叫维、特征、变量。如学生学号。 2.一组属性叫属性向量或特征向量。 3.给定属性的观测值称为观测。 4.涉及一个属性的数据分布称为单变量的。 双变量分布涉及两个属性。 • 5.属性的类型分为标称的、二元的、序数的、 数值的。
离散属性和连续属性
• 离散属性 有限或无限可数个值；可以具有有效值；如 头发颜色、年龄、顾客数量均是离散的。 • 连续属性 如果不是离散的，则为连续的；又称为数值 属性；一般用浮点变量表示连续属性。
中心趋势度量
• 度量数据中心趋势 • 包括均值、中位数、众数和中列数。
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多对多映射
数据建模
MODEL
第二章
层次模型HIERARCHICAL
多对多映射
数据建模
MODEL
第二章
层次模型HIERARCHICAL
实现
数据建模
MODEL
第二章
层次模型HIERARCHICAL
实现
数据建模
MODEL
第二章
层次模型HIERARCHICAL
实现(虚拟记录)
数据建模
MODEL
第二章
一的映射关系。
payment的属性: payment_number payment_date payment_amount
Payment : { loan_number , payment _ number}
第二章
弱实体集
数据建模
第二章
数据建模
层次模型HIERARCHICAL MODEL 用树型结构表示实体及实体之间的联系 数的节点是字段（属性）集合——采用方块 链接指针——线条。 基本数据关系为双亲子女关系（Parent-Child Relationship, PCR ） 一对多关系（1:n）
实体集中每个成员具有的性质。 一个实体由属性集合组成。
第二章
数据建模
2 属性： Attributes
属性域： 每个属性所允许的值的集合； 客户名： 10个字符的字符串集合； 数据库：包括一组实体集，每个实体集中包含一些相同类型的 实体。例如：银行数据库：包含客户和贷款2个实体集。
第二章
数据建模
3 联系。
第二章
概念模型
数据建模
现实世界到机器世界的中间层次，常用E-R模型表示。 E-R数据模型（即Entity-Relationship data
model,实体－联系数据模型）是P. Chen(Peter PinShan Chen)于1976年提出的一种语义数据模型。E-R 数据模型不同于传统数据模型，它不是面向实现，而 是面向现实世界。
第二章
层次模型HIERARCHICAL
一对多映射
数据建模
MODEL
第二章
层次模型HIERARCHICAL
一对多映射
CAL
多对多映射
数据建模
MODEL
第二章
层次模型HIERARCHICAL
多对多映射
数据建模
MODEL
第二章
层次模型HIERARCHICAL
此联系应该具有联系属性，如“借阅流 水号”、“借阅时间”和“归还时间” 等
20
结论
联系类型应由需求，即现实世界的语义 来确定 不同角度的不同用户，看问题可能不同， 造成冲突
21
多元联系 在E－R数据模型中，二元联系这种表示 方法还可推广到多元联系，即参与联系 的实体个数n≥3。例如，三元联系也可 区分1:1:1、1:1:p、1:n:p、m:n:p等联 系。
第二章
层次模型HIERARCHICAL
数据结构：
数据建模
MODEL
层次模型用树形结构来表示各类实体以及实体间的联系
1）有且仅有一个结点没有双亲结点，即为根结点 2）根结点以外的其它结点，有且仅有一个双亲结点 兄弟结点（Twin, Sibling )：同一双亲的子女结点； 叶结点：没有子女的结点；
第二章
第二章
2 联系集
数据建模
这样primary_key(E1) U primary_key(E2) U…primary_key(En) 构成联系集的一个超码。 对于联系集的主码，由联系集映射基数决定，若多对多， 由实体集的主码共同组成，或者“多”的方的主码 组成。
第二章
弱实体集
数据建模
实体集的属性都不足以形成主码，这样的实体集为弱实体 集。 弱实体集具有存在依赖关系，与依赖实体具有多对
第二章 数据建模 1 实体集（Entity sets）
实体：一个存在并区别于其他的对象的事件（物体） 人员、企业、事件、工厂等。
实体集：
具有相同类型及相同属性（性质）的实体的集合。 节假日（……）/ 企业员工（……） /自控研究生（ ……. ） 。）
第二章
数据建模
2 属性： Attributes
A 1 A-B-C 1 B C 22 p
自反联系(Roles) 表示同一个实体集两部分实体之间的联系，是一种特殊的二 元联系。这两部分实体之间的联系也可以区分为1：1、1：n 和m：n三种。 例如，在“人”这个实体集中存在夫妻之间的1：1联系;教 师实体集中为了描述领导与被领导关系，可用1：n联系描述;
1
1
人
夫妻
1
教师
领导
n
自反联系E－R简图
23
第二章 E－R模型补充 1.依赖联系和弱实体集
数据建模
x实体的存在依赖于y实体的存在。
贷款实体（loan）和还款实体(payment)
第二章
数据建模
在人事管理数据库中存放的职 工实体集及其家庭成员实体集，前者 以后者的存在为前提，家庭成员实体 集依赖于职工实体集。这种依赖另一 个实体集的存在而存在的实体集称为 弱实体集，它们与其他实体集间的联 系称为依赖联系。
层次模型HIERARCHICAL
数据建模
MODEL
第二章
数据建模
层次模型HIERARCHICAL MODEL 数据查询
在层次数据模型中，若要查找一个记录，须从根结点开始，按给定条 件沿一个层次路径查找所需要的记录。 1）GU（Get Unique）
格式：GU＜查询条件＞ 该命令执行的结果是查找出满足条件的第一个条件
不同实体之间的相互关联
第二章
数据建模
3 联系集
同类联系的集合
第二章
数据建模
3 联系集
联系集也可以包含属性
第二章
映射基数
数据建模
通过一个联系集能够同另一实体相联系的实体数目。 （对于2元联系） (1) 一对一联系。如果对于实体集A中的每一个实 体，在实体集B中至多有一个实体与之联系。反之 亦然。称实体集A与B具有一对一联系。
研究生和本科生除了学生的属性外（继承），还各自 具有自己的属性。
学生
研究生
本科生
第二章 键值（码、Keys）
数据建模
用以区分实体集中的不同实体或联系集中的不同联 系的属性特征。 1 实体集 超码 super key 一个或多个属性集和，可以在一个实体集中唯一标 示一个实体 { social-security } { social-security , Customer-name } { Customer-name , Customer - Street}
据 作用： 1）用来抽象、表示和处理现实世界中数据 和 信息的工具； 2）是对现实世界的模拟 要求：
较真实模拟现实世界 易于理解（人的角度） 易于实现（计算机的角度）
第二章
数据建模
现实世界(认识抽象)信息世界(概念模型) 机器世界(01) Reality information(Data) Computer 某人 （姓名，性别，年龄…） 01010010 概念模型：现实世界的第一层抽象，不涉及信息在计算机中的表示 问题，只把现实转化为信息 实质：是对现实世界抽象后的信息建模，以便向机器世界过渡。 作用： 1）设计人员的有力工具； 2）易于用户理解，便于和用户交流； 3）为下一步数据库设计准备
Many-to-Many
16
实体间的联系与现实世界的语义环境关系 密切。具体判断时，应根据分析语义， 通过上述定义来判断联系的类型。
例如，图书馆借阅管理系统，读者与图书 的联系问题。 1-N ?
17
1-N?
一位借阅者一次可以借阅多本图书 一本图书一次只能被一位借阅者借阅 在此情况下满足1－N，可以解决“某本 图书当前是否被借出，被谁所借”之类 的问题。
第二章
2 联系集
数据建模
R 为E1, E2 …. En的联系集，primary_key(E1)表示实体集 E1的主码属性集合， 这样 primary_key(E1) U primary_key(E2) U ……primary_key(En) 描述了R中的一个联系，
或者
primary_key(E1) U primary_key(E2) U…primary_key(En) U {a1,a2,….an}描述了R中的一个联系; 若a1,a2,….an为R 的属性。
数据建模
第二章 数据建模 (3) 多对多联系。如果对于实体集A中的每一个 实体，在实体集B中有n(n>=0)个实体与之相联。 反之，实体集B中的每一个实体在实体集A中也 有n(n>=0)个实体与之联系。称实体集A与B具 有多对多联系。
A
R
B
映射基数
1-to-1
1-to Many
Many-to-1
18
1-N?
一位借阅者一次可以借阅多本图书 一本图书一次只能被一位借阅者借阅 在此情况下满足1－N，可以解决“某本 图书当前是否被借出，被谁所借”之类 的问题。
但如果需求涉及“某本书在2008年被哪 些借阅者借过”，1－N能否满足？
19
M－N
通过考虑借阅时间等因素： 一位借阅者可以借阅多本图书 一本图书可以借给多位借阅者
GU 系（系名＝’计算机系’）,班（班名＝’计科0202’），学生
计算机系
计科0201班 … 张三 李四
计科0202班 … 王五 李定
计教0201班 … 赵山 周英
硬件教研室 … 孙立 钱敏
软件教研室 … 胡恒 丁伟
第二章
数据查询
数据建模
层次模型HIERARCHICAL MODEL
（2）GNP（Get Next within Parent） 在当前记录的双亲下，按层次序列查找下一个满足条件的记录。 例如，查找计科0202班所有学生的记录的查询操作命令如下 GU 系（系名＝’计算机系’）,班（班名＝’计科0202’）,学生； /*找到记录王五*/ While not fail do GNP 学生;/*找到当前记录王五的双亲计科0202 班的所有学生记录*/ （3）GN（Get Next） 从当前记录位置开始，按照层次序列，不受同一双亲的限制，查找当 前记录的下一个满足条件的记录。
数据建模
MODEL
第二章
层次模型HIERARCHICAL
多对多映射
数据建模
MODEL
第二章
层次模型HIERARCHICAL
实现
数据建模
MODEL
第二章
层次模型HIERARCHICAL
实现
数据建模
MODEL
第二章
层次模型HIERARCHICAL
实现(虚拟记录)
数据建模
MODEL
第二章
一的映射关系。
payment的属性: payment_number payment_date payment_amount
Payment : { loan_number , payment _ number}
第二章
弱实体集
数据建模
第二章
数据建模
层次模型HIERARCHICAL MODEL 用树型结构表示实体及实体之间的联系 数的节点是字段（属性）集合——采用方块 链接指针——线条。 基本数据关系为双亲子女关系（Parent-Child Relationship, PCR ） 一对多关系（1:n）
实体集中每个成员具有的性质。 一个实体由属性集合组成。
第二章
数据建模
2 属性： Attributes
属性域： 每个属性所允许的值的集合； 客户名： 10个字符的字符串集合； 数据库：包括一组实体集，每个实体集中包含一些相同类型的 实体。例如：银行数据库：包含客户和贷款2个实体集。
第二章
数据建模
3 联系。
第二章
概念模型
数据建模
现实世界到机器世界的中间层次，常用E-R模型表示。 E-R数据模型（即Entity-Relationship data
model,实体－联系数据模型）是P. Chen(Peter PinShan Chen)于1976年提出的一种语义数据模型。E-R 数据模型不同于传统数据模型，它不是面向实现，而 是面向现实世界。
第二章
层次模型HIERARCHICAL
一对多映射
数据建模
MODEL
第二章
层次模型HIERARCHICAL
一对多映射
CAL
多对多映射
数据建模
MODEL
第二章
层次模型HIERARCHICAL
多对多映射
数据建模
MODEL
第二章
层次模型HIERARCHICAL
此联系应该具有联系属性，如“借阅流 水号”、“借阅时间”和“归还时间” 等
20
结论
联系类型应由需求，即现实世界的语义 来确定 不同角度的不同用户，看问题可能不同， 造成冲突
21
多元联系 在E－R数据模型中，二元联系这种表示 方法还可推广到多元联系，即参与联系 的实体个数n≥3。例如，三元联系也可 区分1:1:1、1:1:p、1:n:p、m:n:p等联 系。
第二章
层次模型HIERARCHICAL
数据结构：
数据建模
MODEL
层次模型用树形结构来表示各类实体以及实体间的联系
1）有且仅有一个结点没有双亲结点，即为根结点 2）根结点以外的其它结点，有且仅有一个双亲结点 兄弟结点（Twin, Sibling )：同一双亲的子女结点； 叶结点：没有子女的结点；
第二章
第二章
2 联系集
数据建模
这样primary_key(E1) U primary_key(E2) U…primary_key(En) 构成联系集的一个超码。 对于联系集的主码，由联系集映射基数决定，若多对多， 由实体集的主码共同组成，或者“多”的方的主码 组成。
第二章
弱实体集
数据建模
实体集的属性都不足以形成主码，这样的实体集为弱实体 集。 弱实体集具有存在依赖关系，与依赖实体具有多对
第二章 数据建模 1 实体集（Entity sets）
实体：一个存在并区别于其他的对象的事件（物体） 人员、企业、事件、工厂等。
实体集：
具有相同类型及相同属性（性质）的实体的集合。 节假日（……）/ 企业员工（……） /自控研究生（ ……. ） 。）
第二章
数据建模
2 属性： Attributes
A 1 A-B-C 1 B C 22 p
自反联系(Roles) 表示同一个实体集两部分实体之间的联系，是一种特殊的二 元联系。这两部分实体之间的联系也可以区分为1：1、1：n 和m：n三种。 例如，在“人”这个实体集中存在夫妻之间的1：1联系;教 师实体集中为了描述领导与被领导关系，可用1：n联系描述;
1
1
人
夫妻
1
教师
领导
n
自反联系E－R简图
23
第二章 E－R模型补充 1.依赖联系和弱实体集
数据建模
x实体的存在依赖于y实体的存在。
贷款实体（loan）和还款实体(payment)
第二章
数据建模
在人事管理数据库中存放的职 工实体集及其家庭成员实体集，前者 以后者的存在为前提，家庭成员实体 集依赖于职工实体集。这种依赖另一 个实体集的存在而存在的实体集称为 弱实体集，它们与其他实体集间的联 系称为依赖联系。
层次模型HIERARCHICAL
数据建模
MODEL
第二章
数据建模
层次模型HIERARCHICAL MODEL 数据查询
在层次数据模型中，若要查找一个记录，须从根结点开始，按给定条 件沿一个层次路径查找所需要的记录。 1）GU（Get Unique）
格式：GU＜查询条件＞ 该命令执行的结果是查找出满足条件的第一个条件
不同实体之间的相互关联
第二章
数据建模
3 联系集
同类联系的集合
第二章
数据建模
3 联系集
联系集也可以包含属性
第二章
映射基数
数据建模
通过一个联系集能够同另一实体相联系的实体数目。 （对于2元联系） (1) 一对一联系。如果对于实体集A中的每一个实 体，在实体集B中至多有一个实体与之联系。反之 亦然。称实体集A与B具有一对一联系。
研究生和本科生除了学生的属性外（继承），还各自 具有自己的属性。
学生
研究生
本科生
第二章 键值（码、Keys）
数据建模
用以区分实体集中的不同实体或联系集中的不同联 系的属性特征。 1 实体集 超码 super key 一个或多个属性集和，可以在一个实体集中唯一标 示一个实体 { social-security } { social-security , Customer-name } { Customer-name , Customer - Street}
据 作用： 1）用来抽象、表示和处理现实世界中数据 和 信息的工具； 2）是对现实世界的模拟 要求：
较真实模拟现实世界 易于理解（人的角度） 易于实现（计算机的角度）
第二章
数据建模
现实世界(认识抽象)信息世界(概念模型) 机器世界(01) Reality information(Data) Computer 某人 （姓名，性别，年龄…） 01010010 概念模型：现实世界的第一层抽象，不涉及信息在计算机中的表示 问题，只把现实转化为信息 实质：是对现实世界抽象后的信息建模，以便向机器世界过渡。 作用： 1）设计人员的有力工具； 2）易于用户理解，便于和用户交流； 3）为下一步数据库设计准备
Many-to-Many
16
实体间的联系与现实世界的语义环境关系 密切。具体判断时，应根据分析语义， 通过上述定义来判断联系的类型。
例如，图书馆借阅管理系统，读者与图书 的联系问题。 1-N ?
17
1-N?
一位借阅者一次可以借阅多本图书 一本图书一次只能被一位借阅者借阅 在此情况下满足1－N，可以解决“某本 图书当前是否被借出，被谁所借”之类 的问题。
第二章
2 联系集
数据建模
R 为E1, E2 …. En的联系集，primary_key(E1)表示实体集 E1的主码属性集合， 这样 primary_key(E1) U primary_key(E2) U ……primary_key(En) 描述了R中的一个联系，
或者
primary_key(E1) U primary_key(E2) U…primary_key(En) U {a1,a2,….an}描述了R中的一个联系; 若a1,a2,….an为R 的属性。
数据建模
第二章 数据建模 (3) 多对多联系。如果对于实体集A中的每一个 实体，在实体集B中有n(n>=0)个实体与之相联。 反之，实体集B中的每一个实体在实体集A中也 有n(n>=0)个实体与之联系。称实体集A与B具 有多对多联系。
A
R
B
映射基数
1-to-1
1-to Many
Many-to-1
18
1-N?
一位借阅者一次可以借阅多本图书 一本图书一次只能被一位借阅者借阅 在此情况下满足1－N，可以解决“某本 图书当前是否被借出，被谁所借”之类 的问题。
但如果需求涉及“某本书在2008年被哪 些借阅者借过”，1－N能否满足？
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M－N
通过考虑借阅时间等因素： 一位借阅者可以借阅多本图书 一本图书可以借给多位借阅者
GU 系（系名＝’计算机系’）,班（班名＝’计科0202’），学生
计算机系
计科0201班 … 张三 李四
计科0202班 … 王五 李定
计教0201班 … 赵山 周英
硬件教研室 … 孙立 钱敏
软件教研室 … 胡恒 丁伟
第二章
数据查询
数据建模
层次模型HIERARCHICAL MODEL
（2）GNP（Get Next within Parent） 在当前记录的双亲下，按层次序列查找下一个满足条件的记录。 例如，查找计科0202班所有学生的记录的查询操作命令如下 GU 系（系名＝’计算机系’）,班（班名＝’计科0202’）,学生； /*找到记录王五*/ While not fail do GNP 学生;/*找到当前记录王五的双亲计科0202 班的所有学生记录*/ （3）GN（Get Next） 从当前记录位置开始，按照层次序列，不受同一双亲的限制，查找当 前记录的下一个满足条件的记录。