一 数据挖掘讲义数据分析
数据分析与数据挖掘学习指南
数据分析与数据挖掘学习指南第1章数据分析基础 (5)1.1 数据与信息 (5)1.1.1 数据的概念 (5)1.1.2 信息的概念 (5)1.1.3 数据与信息的关系 (5)1.2 数据分析概述 (5)1.2.1 数据分析的定义 (5)1.2.2 数据分析的目标 (5)1.2.3 数据分析的方法 (5)1.3 数据类型与数据结构 (5)1.3.1 数据类型 (5)1.3.2 数据结构 (5)1.3.2.1 集中式数据结构 (5)1.3.2.2 分布式数据结构 (6)1.3.2.3 非结构化数据结构 (6)1.3.2.4 半结构化数据结构 (6)第2章数据预处理 (6)2.1 数据清洗 (6)2.1.1 缺失值处理 (6)2.1.2 异常值检测与处理 (6)2.1.3 重复数据删除 (6)2.1.4 数据一致性检查 (6)2.2 数据集成 (6)2.2.1 数据集成方法 (6)2.2.2 数据集成过程中的问题与解决方案 (7)2.2.3 数据集成工具与技术 (7)2.3 数据变换 (7)2.3.1 数据规范化 (7)2.3.2 数据离散化 (7)2.3.3 数据聚合 (7)2.3.4 特征构造与选择 (7)2.4 数据规约 (7)2.4.1 数据降维 (7)2.4.2 数据压缩 (7)2.4.3 数据采样 (7)2.4.4 数据索引与划分 (7)第3章数据可视化与摸索性数据分析 (7)3.1 数据可视化基础 (8)3.1.1 数据可视化的概念与意义 (8)3.1.2 数据可视化的基本原则 (8)3.1.3 数据可视化工具 (8)3.2 常见数据可视化方法 (8)3.2.1 折线图与曲线图 (8)3.2.2 柱状图与条形图 (8)3.2.3 饼图与环形图 (8)3.2.4 散点图与气泡图 (8)3.2.5 热力图与地图 (8)3.3 摸索性数据分析 (8)3.3.1 摸索性数据分析的概念与意义 (8)3.3.2 数据分布分析 (9)3.3.3 数据关联分析 (9)3.3.4 数据分组与聚合 (9)3.3.5 异常值分析 (9)第4章数据挖掘概述 (9)4.1 数据挖掘的概念与任务 (9)4.1.1 数据挖掘的定义 (9)4.1.2 数据挖掘的任务 (9)4.2 数据挖掘的过程与方法 (10)4.2.1 数据准备 (10)4.2.2 数据挖掘 (10)4.2.3 结果评估与知识表示 (10)4.3 数据挖掘的应用领域 (10)4.3.1 金融领域 (10)4.3.2 医疗领域 (10)4.3.3 电子商务 (10)4.3.4 能源领域 (11)4.3.5 社交媒体 (11)第5章关联规则挖掘 (11)5.1 关联规则基础 (11)5.1.1 关联规则的定义与基本概念 (11)5.1.2 关联规则的度量标准 (11)5.1.3 关联规则挖掘的基本步骤 (11)5.2 Apriori算法 (11)5.2.1 Apriori算法原理 (11)5.2.2 Apriori算法的实现 (11)5.2.3 Apriori算法的功能分析 (11)5.3 FPgrowth算法 (12)5.3.1 FPgrowth算法原理 (12)5.3.2 FPgrowth算法的实现 (12)5.3.3 FPgrowth算法的功能分析 (12)5.4 关联规则的应用 (12)5.4.1 市场购物篮分析 (12)5.4.2 电信客户关系管理 (12)5.4.3 生物信息学 (12)5.4.4 网络日志挖掘 (12)第6章分类与预测 (12)6.1 分类与预测概述 (12)6.2 基于距离的分类方法 (13)6.3 基于概率的分类方法 (13)6.4 预测模型评估与优化 (13)第7章聚类分析 (13)7.1 聚类分析概述 (13)7.2 层次聚类法 (14)7.2.1 单聚类算法 (14)7.2.2 全聚类算法 (14)7.2.3 平均聚类算法 (14)7.2.4 系谱聚类算法 (14)7.3 划分聚类法 (14)7.3.1 Kmeans算法 (14)7.3.2 Kmedoids算法 (14)7.3.3 ISODATA算法 (14)7.3.4 CLARANS算法 (14)7.4 密度聚类法 (14)7.4.1 DBSCAN算法 (14)7.4.2 OPTICS算法 (14)7.4.3 DENCLUE算法 (14)7.4.4 CLIQUE算法 (14)第8章时间序列分析与预测 (14)8.1 时间序列基础 (14)8.1.1 时间序列的定义与特征 (15)8.1.2 时间序列的数据预处理 (15)8.1.3 时间序列的图形表示 (15)8.2 平稳时间序列分析 (15)8.2.1 平稳时间序列的定义与性质 (15)8.2.2 自相关函数与偏自相关函数 (15)8.2.3 自回归模型（AR） (15)8.2.4 移动平均模型（MA） (15)8.2.5 自回归移动平均模型（ARMA） (15)8.3 非平稳时间序列分析 (15)8.3.1 非平稳时间序列的定义与性质 (15)8.3.2 差分法 (16)8.3.3 自回归积分滑动平均模型（ARIMA） (16)8.4 时间序列预测方法 (16)8.4.1 单步预测与多步预测 (16)8.4.2 递推预测 (16)8.4.3 集成学习方法在时间序列预测中的应用 (16)8.4.4 神经网络在时间序列预测中的应用 (16)第9章文本挖掘与自然语言处理 (16)9.1 文本挖掘概述 (16)9.2 词频分析与TFIDF (16)9.3 文本分类与情感分析 (17)9.4 主题模型与词嵌入 (17)第10章综合案例分析与实践 (17)10.1 数据分析项目流程 (17)10.1.1 项目启动与需求分析 (17)10.1.2 数据收集与预处理 (17)10.1.3 数据分析方法选择与实施 (17)10.1.4 结果分析与可视化展示 (17)10.1.5 结论与建议 (17)10.1.6 项目总结与维护 (17)10.2 常见数据分析工具与框架 (17)10.2.1 数据处理工具：Python、R、SQL (17)10.2.2 数据可视化工具：Tableau、Power BI、Matplotlib (17)10.2.3 机器学习框架：Scikitlearn、TensorFlow、PyTorch (17)10.2.4 大数据分析框架：Hadoop、Spark、Flink (17)10.2.5 数据仓库与数据集成：Oracle、MySQL、Apache Kafka (17)10.3 案例分析：电商平台用户行为分析 (17)10.3.1 背景与目标 (17)10.3.2 数据收集与预处理 (17)10.3.2.1 数据来源 (17)10.3.2.2 数据清洗与整合 (18)10.3.3 数据分析方法与实施 (18)10.3.3.1 描述性统计分析 (18)10.3.3.2 用户行为分析 (18)10.3.3.3 用户分群与标签化 (18)10.3.3.4 用户留存与流失分析 (18)10.3.4 结果展示与建议 (18)10.3.4.1 可视化展示 (18)10.3.4.2 用户增长策略 (18)10.4 案例分析：金融风控模型构建与评估 (18)10.4.1 背景与目标 (18)10.4.2 数据收集与预处理 (18)10.4.2.1 数据来源与特征工程 (18)10.4.2.2 数据清洗与缺失值处理 (18)10.4.3 数据分析方法与实施 (18)10.4.3.1 数据摸索性分析 (18)10.4.3.2 特征选择与模型构建 (18)10.4.3.3 模型评估与优化 (18)10.4.4 结果展示与应用 (18)10.4.4.1 模型评估指标 (18)10.4.4.2 风险控制策略与应用 (18)10.4.4.3 模型监控与维护 (18)第1章数据分析基础1.1 数据与信息1.1.1 数据的概念数据是用于表示信息的符号记录，可以是数字、文字、图像等形式。
数据分析与数据挖掘ppt课件
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
数据挖掘分析
数据挖掘分析是一门应用计算机技术和数学模型来探索和分析大规模数据集的学科。
当今互联网时代，越来越多的数据被不断地生成和储存，这使得数据变得庞杂和混乱。
而则可以帮助人类对这些海量的数据进行处理和分析，从而发掘出其中的价值信息和规律，以支持决策和预测。
的基本步骤包括数据清洗、数据集成、数据转换、数据挖掘、模型评估和应用。
其中，数据清洗是最重要的步骤之一，它是指对采集到的原始数据进行处理和清理，以确保数据的质量和准确性。
数据集成是将不同源的数据进行整合和合并，以对数据进行更全面的分析和挖掘。
数据转换则是将数据进行转化和降维处理，以便于后续的挖掘和分析。
数据挖掘是数据分析的核心，它是指通过不同的算法和模型，对数据进行分类、聚类、关联规则挖掘等操作，以发掘数据中的隐藏信息和模式。
模型评估则是对挖掘出来的模型进行评估和测试，以确定模型的准确性和可用性。
最后，应用是将挖掘出来的知识应用到实际生产和管理中，以帮助人们做出更明智的决策。
的应用非常广泛，涵盖了金融、医疗、物流、零售、社交等多个行业。
在金融领域，可以帮助银行对客户的信用评估和欺诈检测进行预测分析；在医疗领域，可以对疾病的诊断和治疗进行支持；在物流领域，可以优化物流配送和货运路线；在零售领域，可以针对客户的购物偏好和行为进行精细化定制。
在社交领域，也可以用于推荐系统的优化和社交网络的分析。
的发展离不开大数据技术的支持。
大数据技术是指对海量数据进行存储、处理和分析的技术。
随着大数据技术的不断发展和完善，的应用也越来越广泛。
建立在大数据技术基础上的，可以更全面、更深入地探索数据中的规律和信息，为事业单位和企业的决策和创新提供强有力的支持。
总之，是一门强大的技术和学科，它能够通过挖掘和分析海量数据，提供有力的支持和决策依据，为各行各业的发展和创新助力。
随着大数据技术的普及和发展，的应用前景也越来越广阔。
《数据分析与数据挖掘》课程教学大纲
《数据分析与数据挖掘》课程教学大纲数据分析与数据挖掘是当今信息技术领域中备受关注的两大重要领域。
本文将围绕数据分析与数据挖掘课程的教学大纲展开讨论，旨在帮助读者更好地了解这门课程的内容和目标。
一、课程简介1.1 数据分析与数据挖掘的定义及关系数据分析是指通过对数据进行收集、处理、分析和解释，以发现数据中的隐藏信息和规律，从而支持决策和解决问题的过程。
数据挖掘则是指利用各种技术和方法从大量数据中发现潜在的有用信息和知识。
1.2 课程目标通过本课程的学习，学生将掌握数据分析与数据挖掘的基本概念、方法和技术，能够运用相关工具进行数据处理和分析，具备解决实际问题的能力。
1.3 课程重要性数据分析与数据挖掘在各个领域都有广泛的应用，能够帮助企业做出科学决策、优化产品和服务、提高效率和盈利能力，是当今信息时代不可或缺的重要技能。
二、课程内容2.1 数据预处理数据预处理是数据分析与数据挖掘的第一步，包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等过程，旨在提高数据的质量和可用性。
2.2 数据探索与可视化数据探索是指对数据进行统计分析和可视化展示，以揭示数据之间的关系和规律，为后续建模和分析提供支持。
2.3 数据建模与评估数据建模是指利用机器学习和统计方法构建模型，对数据进行预测和分类。
数据评估则是评估模型的性能和准确度，找出模型的优缺点并进行改进。
三、教学方法3.1 理论讲授教师将通过课堂讲授介绍数据分析与数据挖掘的基本理论和方法，帮助学生建立起相关知识体系。
3.2 实践操作通过实际案例和数据集的操作，学生将有机会动手进行数据处理和分析，提升实际应用能力。
3.3 项目实践课程将设置数据分析与数据挖掘项目，让学生在实际问题中应用所学知识，培养解决实际问题的能力。
四、考核方式4.1 课堂测验课程将安排定期的课堂测验，检验学生对数据分析与数据挖掘知识的掌握程度。
4.2 作业学生需完成相关作业，包括数据处理和分析、模型建立和评估等内容，以提升实际操作能力。
AI人工智能培训课件-数据挖掘数据分析-6.5
步骤二：根据欧几里得距离，拿到距离未分类点最近的5个点
类别 2 新的数据点 类别 1
步骤3：从这K（K =5）个临近点中，计算出临近点中属于丌同种类的个数
类别 1
新的数据点
类别 2
通过临近点发现，属于红色（类别1）的点有3个，而属于绿色（类别2）的点只有两个， 所以新的数据点应该为红色（类别1）
数据挖掘数据分析 分类问题不kNN斱法
内容提要
• 分类问题的介绉
• kNN斱法
• 基本过程 • 设计空间 • 改进斱案
分类是一种重要的数据挖掘技术。分类的目的是建 立分类模型，并利用分类模型预测未知类别数据对象的 所属类别。
分类任务就是通过学习得到一个目标函数f，把每个数据集x映射到一个预 先定义的类别y，即y=f(x)。这个目标函数就是分类模型。
相似性的度量斱式在很大程度上决定了选取邻居的准确性 ，也决定了分类的效果
判定一个样本点的类别是要利用到它的邻居的，如果邻居 都没选好，准确性就无从谈起。
距离度量斱式有很多，丌同的场合使用哪种需要根据丌同 问题具体探讨。
距离度量
欧氏距离(Euclidean Distance) 欧氏距离是最易于理解的一种距离计算方法，源自欧
两个n维向量a(x11,x12,…,x1n)与 b(x21,x22,…,x2n)间的曼哈顿距离
距离度量
切比雪夫距离 ( Chebyshev Distance ) 国际象棋的玩法。国王走一步能够移动到相邻的8个方格中的任意一个。那么国王
从格子(x1,y1)走到格子(x2,y2)最少需要多少步？自己走走试试。你会发现最少步数总是 max( | x2-x1 | , | y2-y1 | ) 步 。有一种类似的一种距离度量方法叫切比雪夫距离。
数据分析与数据挖掘实战案例PPT课件
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。
数据挖掘讲义完整版
• 核心研究指标确定 • 关键影响因素指标确定
5
软件培训之家
分析思路/商业理解
• 本例是一个比较典型的要求控制其余影响因素下 的两组数据比较。因此从基本思路上应当属于影 响因素发现与确认的范畴，绝大多数情况下，此 类问题的分析流程如下：
• 在数据理解的基础上，先进行单个因素对应变量的影响 大小分析，对可能需要控制的其他影响因素进行预筛， 并提前发现可能和因变量存在曲线关联的连续性自变量， 以便后续分析中做出相应的数据准备和建模变换。 • 根据单因素分析的结果，尝试构建多因素模型，从而在 控制其余影响因素的同时，得到分组变量是否对因变量 有影响的结论。 • 继续深入分析，依次回答各个分目标。
• 单变量描述
• 分类变量的频数分布
• 可以用什么工具?
• 连续变量的统计描述
• 可以用什么工具?
• 基于描述发现了什么问题?
• 关联强度探索
• 可选的分析思路有哪些? • 如何选择合适的探索工具？
12
4
2013年6月3日
软件培训之家
这天杀的破数据该如何分析？！
13
软件培训之家
• 量表尺度的确定 • 变量的出现顺序是否随机化？
8
软件培训之家
如何确定分析用语句？
一、定性研究 • • • • 个人访问/小组讨论方式 生成约150句功能/情感表述语句 语句内容尽量特殊，避免一般化 可以采用阶梯法逼近出真实需求
二、定量研究 • • • • • 进行5‐10分的尺度评分 删除分值过于极端，或评分变异过低的受访者数据 删除与整体平均水平有明显差异的语句 利用聚类分析或者因子分析归纳出语句组 对各语句组找出2‐4条最有代表性的语句
• Betai
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
贝叶斯分类器应用案例
03
如垃圾邮件识别、新闻分类、情感分析等。
17
神经网络在分类预测中应用
1 2
神经网络基本概念
模拟人脑神经元连接方式的计算模型，通过训练 学习输入与输出之间的映射关系。
神经网络在分类预测中的应用
通过构建多层感知机、卷积神经网络等模型，对 输入数据进行自动特征提取和分类预测。
3
神经网络应用案例
5
数据挖掘与机器学习关系
机器学习是数据挖掘的重 要工具之一。
2024/1/29
数据挖掘包括数据预处理 、特征提取、模型构建等 步骤，其中模型构建可以 使用机器学习算法。
机器学习算法如决策树、 神经网络、支持向量机等 在数据挖掘中有广泛应用 。
6
2024/1/29
02
数据预处理技术
7
数据清洗与去重
推荐模型构建
利用机器学习、深度学习等技 术构建推荐模型，如逻辑回归 、神经网络等。
模型评估与优化
通过准确率、召回率、F1值等 指标评估模型性能，采用交叉 验证、网格搜索等方法优化模
型参数。
32
金融欺诈检测模型构建与优化
金融欺诈类型及特点
信用卡欺诈、贷款欺诈、洗钱等。
2024/1/29
数据来源与处理
《数据挖掘》课程PPT-聚类分析
图像处理
1 2 3
图像分割
在图像处理中，聚类分析可以用于将图像分割成 多个区域或对象，以便进行更细致的分析和处理。
特征提取
通过聚类分析，可以提取图像中的关键特征，如 颜色、形状、纹理等，以实现图像分类、识别和 检索。
图像压缩
通过聚类分析，可以将图像中的像素进行聚类， 从而减少图像数据的维度和复杂度，实现图像压 缩。
03 推荐系统
利用聚类分析对用户和物品进行分类，为用户推 荐相似或相关的物品或服务。
02
聚类分析的常用算法
K-means算法
• 概述：K-means是一种基于距离的聚类算法，通过迭代将数据划分为K个集群，使得每个数 据点与其所在集群的中心点之间的距离之和最小。
• · 概述：K-means是一种基于距离的聚类算法，通过迭代将数据划分为K个集群，使得每个数 据点与其所在集群的中心点之间的距离之和最小。
03 基于模型的聚类
根据某种模型对数据进行拟合，将数据点分配给 不同的模型，常见的算法有EM算法、高斯混合模 型等。
聚类分析的应用场景
01 客户细分
将客户按照其特征和行为划分为不同的细分市场， 以便更好地了解客户需求并提供定制化服务。
02 异常检测
通过聚类分析发现数据中的异常值或离群点，以 便及时发现潜在的问题或风险。
生物信息学
基因表达分析
在生物信息学中，聚类分析可以用于分析基因表达数据， 将相似的基因聚类在一起，以揭示基因之间的功能关联和 调控机制。
蛋白质组学分析
通过聚类分析，可以研究蛋白质之间的相互作用和功能模 块，以深入了解生物系统的复杂性和动态性。
个性化医疗
通过聚类分析，可以根据个体的基因型、表型等特征进行 分类，为个性化医疗提供依据和支持。
数据分析与数据挖掘培训资料
插值法
利用已知数据点估算缺失 值，如线性插值、多项式 插值等。
异常值检测与处理方法
统计方法
应用统计学原理，如3σ原则、箱线图 等，识别并处理异常值。
可视化方法
通过数据可视化手段，直观展示异常 值并手动处理。
机器学习方法
利用机器学习算法，如孤立森林、 DBSCAN等，自动检测并处理异常值 。
特征选择与降维技术
过滤式特征选择
基于统计性质，如相关 性、方差等，筛选重要
特征。
包装式特征选择
通过目标函数（如分类 器性能）来评价特征子
集的重要性。
嵌入式特征选择
在模型训练过程中同时 进行特征选择，如决策 树、LASSO回归等。
降维技术
应用主成分分析（PCA ）、线性判别分析（ LDA）等方法降低数据 维度，提高计算效率和
确定报告要解决的问题和面向的读者群体， 以便更好地构建报告结构和内容。
统一风格和格式
保持报告整体风格和格式的一致性，提高可 读性。
合理安排内容顺序
按照重要性和逻辑关系安排内容顺序，突出 重点信息。
添加必要说明和注释
对图表和数据添加必要的说明和注释，帮助 读者更好地理解报告内容。
演讲技巧和注意事项
01
、间距和颜色等因素。
折线图
用于展示时间序列数据或连续 变量的变化趋势，设计时应注 重线条的流畅性和清晰度。
散点图
用于展示两个变量之间的相关 关系，设计时应考虑点的大小
、形状和颜色等因素。
饼图
用于展示数据的占比关系，设 计时应避免使用过多颜色和保
持标签清晰可读。
报告结构搭建和内容编排
明确报告目的和受格式，便于后续处理 和分析。
《数据分析与数据挖掘》课程教学大纲
《数据分析与数据挖掘》课程教学大纲引言概述：《数据分析与数据挖掘》课程是现代信息技术领域中的重要课程之一，它涉及到了数据的收集、处理、分析和挖掘等方面的知识。
本文将详细介绍《数据分析与数据挖掘》课程教学大纲的内容和结构，以帮助学生更好地了解和掌握这门课程。
一、课程目标1.1 培养学生的数据分析思维能力1.2 培养学生的数据挖掘技术应用能力1.3 培养学生的数据分析与挖掘实践能力二、课程内容2.1 数据分析基础知识2.1.1 数据分析的概念和方法2.1.2 数据预处理技术2.1.3 数据可视化技术2.2 数据挖掘算法2.2.1 分类算法2.2.2 聚类算法2.2.3 关联规则挖掘算法2.3 数据挖掘工具与平台2.3.1 常用数据挖掘工具介绍2.3.2 数据挖掘平台的使用方法2.3.3 数据挖掘案例分析三、教学方法3.1 理论讲授3.1.1 通过教师讲解，介绍数据分析与数据挖掘的基本概念和方法3.1.2 分析实际案例，让学生理解数据分析与挖掘的应用场景3.1.3 引导学生掌握数据分析与挖掘的基本原理和算法3.2 实践操作3.2.1 提供数据集，让学生进行数据预处理和分析实验3.2.2 使用数据挖掘工具，让学生进行分类、聚类和关联规则挖掘实验3.2.3 引导学生分析实验结果，总结经验和教训3.3 课堂讨论3.3.1 组织学生进行小组讨论，分享数据分析与挖掘的案例和经验3.3.2 引导学生提出问题，进行思维碰撞和知识交流3.3.3 教师进行点评和总结，加深学生对课程内容的理解和记忆四、教学评价4.1 课堂作业4.1.1 要求学生完成数据分析与挖掘的相关作业4.1.2 检查学生对课程内容的掌握情况4.1.3 提供反馈，帮助学生改进和提高4.2 期末考试4.2.1 考察学生对数据分析与挖掘的理论知识的掌握程度4.2.2 考察学生对数据分析与挖掘的实践操作能力4.2.3 综合评价学生对课程的整体掌握情况4.3 课程项目4.3.1 要求学生完成一个数据分析与挖掘的项目4.3.2 考察学生对课程知识的应用能力和创新能力4.3.3 提供指导和评价，帮助学生完善项目成果五、结语《数据分析与数据挖掘》课程教学大纲的设计旨在培养学生的数据分析思维能力、数据挖掘技术应用能力和数据分析与挖掘实践能力。
《数据挖掘》课件
。
Python的易读性和灵活性使得 它成为一种强大的工具，可以 快速地开发原型和实现复杂的 算法。
Python在数据挖掘中主要用于 数据清洗、特征工程、机器学 习模型训练和评估等任务。
R在数据挖掘中的应用
01
等。
02
数据挖掘技术
聚类分析
聚类分析的定义
聚类分析是一种无监督学习方法 ，用于将数据集中的对象分组， 使得同一组（即聚类）内的对象 尽可能相似，而不同组的对象尽
可能不同。
常见的聚类算法
包括K-means、层次聚类、 DBSCAN等。
聚类分析的应用
在市场细分、模式识别、数据挖 掘、统计学等领域有广泛应用。
04
Spark提供了Spark SQL、Spark MLlib和Spark GraphX等组件，可以进行结构化和非结构化数据的 处理、机器学习、图计算等任务。
Tableau在数据可视化中的应用
01 02 03 04
Tableau是一款可视化数据分析工具，能够帮助用户快速创建各种图 表和仪表板。
Tableau提供了直观的界面和强大的功能，支持多种数据源连接和数 据处理方式。
03
到了广泛应用。
数据挖掘的应用场景
商业智能
通过数据挖掘技术，企业可以 对市场趋势、客户行为等进行 深入分析，从而制定更好的商
业策略。
金融
金融机构可以利用数据挖掘技 术进行风险评估、客户细分和 欺诈检测等。
医疗
数据挖掘在医疗领域的应用包 括疾病诊断、药物研发和患者 管理等。
科学研究
数据挖掘在科研领域的应用包 括基因组学、天文学和气候学
《数据分析与数据挖掘》课程教学大纲
《数据分析与数据挖掘》课程教学大纲数据分析与数据挖掘是现代信息技术领域中非常重要的课程之一，它涵盖了数据处理、数据分析、数据挖掘等多个方面的知识和技能。
本文将从教学大纲的角度出发，详细介绍数据分析与数据挖掘课程的内容和教学重点。
一、数据分析与数据挖掘课程简介1.1 数据分析与数据挖掘的定义和概念数据分析是指通过对数据进行收集、处理、分析和解释，以获取有用信息和支持决策的过程。
数据挖掘则是在大量数据中发现隐藏的模式、关系和规律的过程。
1.2 课程的目标和意义数据分析与数据挖掘课程旨在培养学生对数据的敏感性和分析能力，帮助他们更好地理解和利用数据，提高信息处理和决策能力。
1.3 课程的教学方法和评估方式教学方法主要包括理论讲解、案例分析和实践操作，评估方式则包括考试、作业和项目报告等。
二、数据分析与数据挖掘课程内容2.1 数据预处理数据预处理是数据分析与数据挖掘的第一步，包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等内容。
2.2 数据挖掘技术数据挖掘技术包括分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测等多种方法和算法。
2.3 数据分析应用数据分析应用涵盖了商业智能、市场营销、金融风险管理、医疗健康等多个领域。
三、数据分析与数据挖掘课程教学重点3.1 数据理解和数据可视化学生需要掌握数据的基本特征和结构，能够通过可视化工具对数据进行分析和展示。
3.2 模型建立和评估学生需要学会选择合适的模型和算法，以及对模型进行评估和调优。
3.3 实际案例分析通过实际案例分析，学生能够将理论知识应用到实际问题中，提高解决问题的能力。
四、数据分析与数据挖掘课程实践环节4.1 数据集获取和处理学生需要自行获取数据集，并进行数据清洗和预处理。
4.2 模型建立和调优学生需要选择适当的算法和工具，建立模型并对其进行调优。
4.3 结果分析和报告学生需要对实验结果进行分析和总结，并撰写实验报告进行展示。
五、数据分析与数据挖掘课程未来发展5.1 人工智能与大数据随着人工智能和大数据技术的发展，数据分析与数据挖掘将更加重要，未来的课程内容可能会涵盖更多新技术和新方法。
大数据时代数据挖掘与分析 讲义
收集数据时的几点注意事项 • • • • 数据的时效性 数据的正确性 数据的真实性 数据的统计口径
对数据分析人员的素质要求
系统思 维 审美能 力
了解业 务 熟悉数 据
表达能 力 正确沟 通
擅长统 计 软件操 作
强化和发展分析技巧和水平，并以恰当的方式展现出来。
什么是商务智能?
• 商务智能（Business Intelligence，BI）
分组号 组1：低使用率组 组2：固话联系紧密组 组3：中低使用率组 细分编号 1 8 12 9 组4：联通联系紧密组 7 5 组5：移动联系紧密组 组6：短信高使用组 组7：大量本地通话组 组8：高IP&省内漫游组 组9：高省际长途漫游组 组10：高国际长途漫游组 10 3 11 4 6 2 与联通用户通话时长、次数 与联通用户通话时长、次数 与移动用户通话时长、次数 短信、梦网短信、WAP、拨打1860、 1861 本地通话时长、次数。呼叫转移。与移 动用户通话时长、次数 IP通话时长、次数。省内漫游 省际长途漫游通话时长、次数 港澳台、国际长途漫游 WAP使用，1861拨打次数 与联通和固话的通话时长、次数 港澳台、国际长途漫游。 强势特征 与小灵通通话多，拨打1860、1861次 数 与固定电话通话多 与固定电话通话多 弱势特征 本地、省内长途漫游、省间长途、短信、 IP、与联通用户通话 本地、省内长途漫游、省间长途、短信、 IP、与联通用户通话 省际长途、IP电话 与联通通话次数 省际漫游
• 步骤：
– 读入Employee.sav数据 – 加入“数据审核”节点，执行 – 查看每个字段数据情况
实验2：抽样
• 目标：
– 1、随机抽取70%的客户数据； – 2、对流失和未流失客户，分别抽取50%和20%的样本， 抽取后进行合并
《数据分析与数据挖掘》课程教学大纲
《数据分析与数据挖掘》课程教学大纲
引言概述：
《数据分析与数据挖掘》是一门重要的课程，它涵盖了数据分析和数据挖掘的基本概念、技术和应用。
本文将从五个大点出发，详细阐述这门课程的教学大纲。
正文内容：
1. 数据分析和数据挖掘的基本概念
1.1 数据分析的定义和作用
1.2 数据挖掘的定义和作用
1.3 数据分析和数据挖掘的关系
2. 数据分析和数据挖掘的技术方法
2.1 数据预处理技术
2.2 数据可视化技术
2.3 数据挖掘算法
2.4 模型评估和选择方法
3. 数据分析和数据挖掘的应用领域
3.1 金融领域
3.2 零售领域
3.3 医疗领域
3.4 社交网络领域
3.5 其他领域的应用案例
4. 数据分析和数据挖掘的工具和软件
4.1 常用的数据分析工具
4.2 常用的数据挖掘工具
4.3 数据分析和数据挖掘软件的选择和使用
5. 数据分析和数据挖掘的发展趋势
5.1 大数据时代对数据分析和数据挖掘的影响
5.2 人工智能技术在数据分析和数据挖掘中的应用
5.3 数据隐私和安全在数据分析和数据挖掘中的挑战
总结：
综上所述，本文详细介绍了《数据分析与数据挖掘》课程的教学大纲。
通过学习这门课程，学生将了解数据分析和数据挖掘的基本概念、技术方法和应用领域。
同时，他们还将学习如何使用相关工具和软件进行数据分析和数据挖掘，以及掌握数据分析和数据挖掘的发展趋势。
这门课程将为学生提供在实际工作中应用数据分析和数据挖掘技术的能力和知识。
数据挖掘中的数据分析方法(七)
数据挖掘中的数据分析方法随着信息技术的不断发展，数据已经成为了我们生活中不可或缺的一部分。
从个人用户的数据到企业的大数据，我们都在不知不觉中产生着大量的数据。
然而，这些数据如同一座庞大的宝库，蕴藏着无限的商机和价值。
而数据挖掘作为一种从数据中挖掘出有用信息和知识的过程，成为了解决如何从这些大量数据中获取有用信息的有效手段。
而在数据挖掘中，数据分析方法无疑是其中的核心。
1. 数据预处理在进行数据分析之前，首先需要进行数据预处理。
数据预处理是指对原始数据进行清洗、转换、集成等一系列操作，以便为后续的数据分析做好准备。
数据预处理的过程中，可以通过去除重复数据、填充缺失值、进行数据标准化和归一化等方式，使得数据更加规范和适合进行分析。
只有经过充分的数据预处理，才能保证后续的数据分析结果准确可靠。
2. 分类与聚类在数据分析中，分类与聚类是两种常用的方法。
分类是指将数据划分到不同的类别中，根据数据的特征对数据进行分类，从而识别不同的模式和规律。
聚类则是将相似的数据点归为一类，从而找出数据之间的内在关联。
分类与聚类的方法有很多，如K均值聚类、层次聚类、支持向量机等，这些方法都可以帮助我们更好地理解和利用数据中的信息。
3. 关联分析关联分析是一种在大规模数据集中寻找有趣关联规则的方法。
通过关联分析，可以挖掘出数据集中项之间的关联关系，从而发现一些隐藏的模式和规律。
关联分析在市场营销、销售预测、推荐系统等领域都有着广泛的应用。
通过挖掘数据中的关联规则，可以帮助企业更好地理解消费者的行为和需求，从而更好地制定营销策略。
4. 时间序列分析时间序列分析是一种对时间序列数据进行建模和分析的方法。
时间序列数据是指按照时间顺序排列的数据，如股票价格、气温变化等。
通过时间序列分析，可以对数据的趋势、季节性等进行分析，从而能够更好地预测未来的发展趋势。
时间序列分析在金融、气象、交通等领域都有着广泛的应用。
5. 文本挖掘除了结构化数据外，非结构化数据也是数据挖掘中的重要组成部分。
数据分析和挖掘ppt课件
• 1、决策支持系统 • 2、数据分析和联机分析处理（OLAP） • 3、数据仓库工程 • 4、数据挖掘
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1
数据分析与挖掘的社会需求
数据库越来越大
数据挖掘
可怕的数据
有价值的知识
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2
数据分析与挖掘的社会需求
苦恼: 淹没在数据中 ; 不能制定合适的决策!
– 建立连续函数值模型，比如预测空缺值
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预测和分类的异同
• 相同点
– 两者都需要构建模型 – 都用模型来估计未知值
• 预测当中主要的估计方法是回归分析
– 线性回归和多元回归 – 非线性回归
• 不同点
– 分类法主要是用来预测类标号（分类属性值） – 预测法主要是用来估计连续值（量化属性值）
普遍存在 的计算模 型
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数据挖掘与OLAP比较
（1）功能不同 数据挖掘DM的功能在于知识发现。如：数据挖掘DM中 的“分类”包括：贝叶斯分类、粗糙集分类、决策树分类等 ，是从数据中发现知识规则
而联机分析OLAP是一种自上而下、不断深入的分析工具: 用户提出问题或假设，OLAP负责从上至下深入地提取出 关于该问题的详细信息，并以可视化的方式呈现给用户。
用数据。
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数据挖掘与KDD
• 知识发现（KD） –输出的是规则
• 数据挖掘（DM） –输出的是模型
• 共同点 –两种方法输入的都是学习集（learning sets） –目的都是尽可能多的自动化数据挖掘过程 –数据挖掘过程并不能完全自动化，只能半自动化
数据分析与数据挖掘
数据分析与数据挖掘数据分析与数据挖掘是当今信息时代的核心技术，它们帮助人们从海量数据中获取有价值的信息，帮助企业、政府以及个人做出更加明智的决策。
本文将从数据分析与数据挖掘的定义、应用领域、技术方法、发展趋势等多个方面进行深入探讨。
数据分析（Data Analytics）是指对数据进行分析和解释，从而发现其中的规律和趋势，为决策提供支持和辅助。
数据挖掘（Data Mining）是指利用统计学、人工智能、机器学习等技术，针对大规模数据集进行分析，挖掘其中潜在的规律和模式。
可以看出，数据分析与数据挖掘都是通过对数据进行加工和分析，发现其中的价值信息，帮助人们做出更加明智的决策。
二、数据分析与数据挖掘的应用领域数据分析与数据挖掘已经广泛应用于各个领域，包括但不限于商业、金融、医疗、教育、交通、环境保护等。
在商业领域，数据分析与数据挖掘可以帮助企业进行市场分析、用户行为分析、营销策略优化等；在金融领域，可以帮助银行进行信用评估、风险控制、投资决策等；在医疗领域，可以帮助医院进行疾病预测、药物研发、流行病防控等。
数据分析与数据挖掘已经深入到人们生活的方方面面，发挥着重要作用。
数据分析与数据挖掘依托于多种技术方法，其中包括数据清洗、数据预处理、特征选择、模型建立、模型评估等。
数据清洗是指对原始数据进行去噪声、去异常值、填补缺失值等处理；数据预处理是指对清洗后的数据进行标准化、归一化、离散化等处理；特征选择是指从大量特征中选择对目标变量影响较大的特征；模型建立是指根据具体问题选取合适的算法、构建预测模型；模型评估是指对构建的模型进行评估和调优。
这些技术方法相互结合，可以有效地处理海量数据，挖掘出有价值的信息。
随着人工智能、大数据、云计算等新技术的不断发展，数据分析与数据挖掘也在不断演进。
数据分析与数据挖掘的应用范围将进一步扩大，将涉及更多的领域和行业，比如智能制造、智能交通、智慧城市等；数据分析与数据挖掘的技术方法将不断丰富和完善，包括深度学习、强化学习、迁移学习等新技术的应用；数据分析与数据挖掘的工具和平台将更加智能化和易用化，帮助普通人员也能够轻松进行数据分析与数据挖掘。