数据挖掘与应用(二)
数据挖掘技术的原理与应用
数据挖掘技术的原理与应用随着数字化、信息化进程不断加速，人们处在数据海洋中，每时每刻都在产生和创造数据。
数据对于企业、政府、个人而言，已成为获取价值和决策的重要基础。
而从数据中挖掘出潜在价值就需要运用数据挖掘技术。
一、数据挖掘技术的定义和分类数据挖掘技术指的是通过对大量数据的挖掘和分析，发现其中蕴藏的未知信息，从而得出有价值的知识和决策规则的一种技术。
按照研究范围和目的不同，数据挖掘技术可分为分类、分类预测、聚类、关联规则等多个领域。
分类指根据数据的特征，将其划分为不同的类别。
例如，对医院病人数据进行分类，将其分为住院患者和门诊患者。
分类预测指对一些新的数据进行预测和分析。
例如，根据过去的房价走势，预测未来房价会上涨还是下跌。
聚类则是根据数据的相似性，将其分成不同的群体。
例如，对消费者购物行为进行聚类，将其分成不同的消费群体。
最后，关联规则分析则是分析数据之间的关联和规律，例如，分析超市里的商品销售数据中，哪些商品经常同时被购买。
二、数据挖掘技术的原理和模型数据挖掘技术的核心在于挖掘和发现数据中的潜在关系和规律。
数据挖掘模型通常可以分为分类模型、聚类模型和关联规则模型等。
分类模型是指将数据样本划分到不同的类别中的模型。
分类模型通常需要进行训练，建立相应的模型，然后使用该模型来对新数据进行分类。
例如，可以使用决策树模型对鸢尾花进行分类。
聚类模型是指在不预先知道数据类别的情况下，通过自动聚类算法将数据样本分成不同的数据簇。
例如，对消费者的购物行为进行聚类，可以将其分为不同的消费群体。
关联规则模型则是指通过分析数据中不同数据项的组合出现的频率，发现蕴含在数据中的潜在关系和规律。
例如，在超市购物中，牛奶和面包往往同时被购买。
因此，超市可以通过发现这种关联规则，来优化商品陈列和销售策略。
三、数据挖掘技术的应用案例数据挖掘技术的应用十分广泛，在金融、医疗、市场营销等领域都有不同的应用案例。
1. 金融领域银行和信用卡公司可以使用数据挖掘技术帮助识别欺诈行为和评估风险。
大数据时代：数据价值挖掘与应用
大数据时代：数据价值挖掘与应用随着互联网技术、移动设备以及物联网技术的发展，我们进入了一个以数据作为驱动力的时代。
海量的数据流动着，为企业和社会带来了巨大的商业机会和社会效益。
然而，使这些数据具有实际价值的是数据的挖掘与应用。
本文就大数据时代数据价值挖掘与应用进行探讨。
一、数据挖掘数据挖掘是从大量数据中自动或半自动地发掘出知识、模式、规律等，并进行预测和分析的一项技术。
其目的在于发现数据中隐含的关系，挖掘数据中的价值信息，以获得商业、经济、科学、医学等领域的洞见和决策支持。
数据挖掘技术主要包括分类、聚类、关联规则挖掘、时间序列等多种方法，在不同领域具有广泛的应用，例如金融风险评估、医学诊断、电子商务推荐、智能驾驶等。
二、数据应用数据挖掘得到的信息，需要进一步应用于决策中，创造实际价值。
数据价值的实现方式包括但不限于以下几种：1. 商业场景在商业领域，数据分析可以为企业提供洞见，优化营销策略并提高营销效率，调整企业战略并提升市场竞争力。
例如，海量的交易数据可以帮助金融机构识别风险，保障客户资产安全；电商企业可以利用用户行为数据，定向投放广告以提升广告点击率和成交率。
2. 社会组织数据的价值不仅仅局限于商业领域，社会组织也可以运用数据挖掘技术，优化公共服务。
例如，公安部门可以通过数据分析技术，提高犯罪破案效率；医学机构可以对医疗数据进行挖掘，提高疾病诊断的准确性和治疗效果。
3. 个人用户在个人用户方面，数据挖掘可以为用户提供更加个性化和便捷的服务。
例如，智能音箱可以根据用户的语音指令，提供个性化的服务，甚至可以通过推荐算法，进行智能学习，为用户提供更加精准的推荐服务。
三、数据强化决策数据挖掘和应用，对于企业和组织决策十分重要。
在竞争激烈的市场环境中，数据分析可以帮助企业家、管理者在短时间内获取商业洞见，及时地调整策略，以快速响应市场变化。
同时，数据分析可以帮助企业更好地了解消费者的诉求，推出更加符合市场需求的产品和服务，提升用户体验和忠诚度。
数据挖掘技术与应用实验报告
数据挖掘技术与应用 实 验 报 告专业：_______________________班级：_______________________学号：_______________________姓名：_______________________2012-2013学年 第二学期经济与管理学院实验名称：SPSS Clementine 软件安装、功能演练指导教师: 实验日期: 成绩:实验目的1、熟悉SPSS Clementine 软件安装、功能和操作特点。
2、了解SPSS Clementine 软件的各选项面板和操作方法。
3、熟练掌握SPSS Clementine 工作流程。
实验内容1、打开SPSS Clementine 软件，逐一操作各选项，熟悉软件功能。
2、打开一有数据库、或新建数据文件，读入SPSS Clementine，并使用各种输出节点，熟悉数据输入输出。
(要求：至少做access数据库文件、excel文件、txt文件、可变文件的导入、导出)实验步骤一 实验前准备：1.下载SPSS Clementine 软件安装包和一个虚拟光驱。
2.选择任意盘区安装虚拟光驱，并把下载的安装包的文件（后缀名bin）添加到虚拟光驱上，然后双击运行。
3.运行安装完成后，把虚拟光驱中CYGiSO文件中的lservrc文件和PlatformSPSSLic7.dll文件复制替换到安装完成后的bin文件中，完成破解，获得永久免费使用权。
4.运行中文破解程序，对SPSS Clementine 软件进行汉化。
二 实验操作：从 Windows 的“开始”菜单中选择：所有程序/SPSS 1、启动 Clementine:Clementine 12.0/SPSS Clementine client 12.02、Clementine窗口当第一次启动 Clementine 时，工作区将以默认视图打开。
中中，这将是用来工作的主要区域。
间的区域称作流工作区。
数据挖掘技术与应用实例
数据挖掘技术与应用实例近年来，随着信息技术的快速发展，数据量呈现爆炸式增长。
如何从海量的数据中提取有价值的信息成为了一项重要的挑战。
数据挖掘技术应运而生，成为了解决这一问题的有效手段。
本文将介绍数据挖掘技术的基本原理以及应用实例。
一、数据挖掘技术的基本原理数据挖掘技术是一种通过分析大量数据，发现其中隐藏的模式和关联规律的方法。
它主要包括数据预处理、特征选择、模型构建和模型评估等步骤。
首先，数据预处理是数据挖掘的第一步，它包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等过程。
数据清洗是指处理数据中的噪声和异常值，确保数据的质量；数据集成是将多个数据源的数据合并成一个一致的数据集；数据转换是对数据进行格式转换，使其适合挖掘任务；数据规约是通过压缩数据集的大小，减少数据挖掘的计算开销。
其次，特征选择是从原始数据中选择出最具有代表性的特征，以提高模型的准确性和效率。
特征选择可以通过过滤、包装和嵌入等方法来实现。
过滤方法是根据特征的统计量进行排序，选择排名靠前的特征；包装方法是通过建立模型，选择对模型性能影响最大的特征；嵌入方法是将特征选择嵌入到模型的训练过程中。
然后，模型构建是根据已选取的特征，建立数据挖掘模型。
常用的数据挖掘模型包括分类模型、聚类模型、关联规则模型等。
分类模型用于预测离散型的目标变量，聚类模型用于将数据分为不同的类别，关联规则模型用于发现数据中的关联规律。
最后，模型评估是对构建的模型进行评估和选择。
常用的评估指标包括准确率、召回率、F1值等。
通过评估指标的比较，选择最优的模型。
二、数据挖掘技术的应用实例数据挖掘技术在各个领域都有广泛的应用。
下面将以电商领域为例，介绍数据挖掘技术的应用实例。
电商平台通过收集用户的浏览记录、购买记录等大量数据，可以运用数据挖掘技术来挖掘用户的购买偏好、行为模式等信息，从而提供个性化的推荐服务。
例如，通过分析用户的购买记录和评价，可以建立用户购买模型，预测用户的购买行为，从而为用户推荐感兴趣的商品。
数据仓库与数据挖掘原理及应用V2-121页文档资料
4.2 OLAM
将OLAP与数据挖掘结合起来，发展出 一种为数据挖掘服务的具有新型OLAP的数 据仓库，将更能适应实际的需要。
OLAM（On Line Analytical Mining，联 机分析挖掘）正是这种结合的产物。
5 数据挖掘基础
5.1 概述 5.2 实现 5.3 工具
5.1 概述
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。
表中找到相应的主键，并以此作事实表的外键。 e.事实表加载完成后，再对总计方阵体系进行刷新， 以保障总计方阵与它的基础数据同步。 f.设计具有完善的出错处理机制和作业控制日志 系统，用以监测和协调整个加载的过程。
2.3 数据仓库实现
加载数据到数据仓库的具体步骤
设定数据库和数据源 建立多维数据集 设计存储和处理多维数据集 为多维数据集创立分区
操作型数据是一次访问和处理一个记 录，可以对操作型数据库中的数据进行更 新。但数据仓库中的数据则不同，通常是 一起载入与访问的，在数据仓库环境中并 不进行一般意义上的数据更新。
1.2 体系结构
• 二层体系结构
数 据 挖 掘 /数 据 展 现 系 统
数据
数据
数据
数据
集市
集市
集市
集市
数据仓库存储
数据
元数据
ETL过程是搭建“数据仓库”时最重要的和最 易误解的步骤之一。
数据挖掘技术与应用案例分析
数据挖掘技术与应用案例分析数据挖掘技术是近年来随着信息技术的快速发展而崭露头角的一种重要领域。
通过运用统计学、机器学习、人工智能等方法，数据挖掘技术能够从大规模数据集中挖掘出有价值的信息和模式。
在各行各业中普遍应用，数据挖掘技术不仅能够帮助企业做出科学决策，提高运营效率，还能为学术研究和社会问题的解决提供有力支持。
一、数据挖掘技术的基本原理数据挖掘技术基于大数据分析，通过对数据的收集、清洗、整理和建模等过程，实现了对数据的深入挖掘。
首先，数据挖掘技术需要从大规模数据集中提取出有用且隐藏的信息，这可以通过分类、聚类、关联规则挖掘等技术实现。
其次，数据挖掘技术能够通过模型的构建和预测，发现数据背后的规律和趋势，并帮助人们做出科学决策。
最后，数据挖掘技术能够通过可视化和交互式操作，以图表、报表等形式将挖掘结果展示给用户，并提供智能推荐和个性化服务。
二、数据挖掘技术在商业领域的应用案例分析1. 零售业：数据挖掘技术在零售业的应用非常广泛。
通过对大量销售数据的分析，商家可以了解顾客的购买偏好和行为习惯，进而进行精准的市场定位和推广策略。
例如，知名连锁超市通过对顾客购买记录的分析，发现了商品之间的关联性，从而实现了更好的货物组织和销售，提高了销售额和顾客满意度。
2. 金融业：数据挖掘技术在金融领域的应用早已深入人心。
通过对客户信用记录、交易数据等进行挖掘，银行和保险公司可以准确评估风险，提供个性化的金融服务。
此外，通过对市场行情和股票价格的波动进行挖掘，投资者可以预测市场趋势，优化投资组合。
三、数据挖掘技术在医疗领域的应用案例分析1. 疾病诊断：数据挖掘技术可以对患者的临床数据进行分析，从而辅助医生进行疾病诊断和治疗方案的制定。
例如，通过对癌症患者的基因数据进行挖掘，科学家可以发现潜在的治疗靶点，为个体化治疗提供依据。
2. 病例推荐：通过对海量临床数据的挖掘，医生可以迅速找到与当前患者相似的病例，从而提供更准确的治疗建议。
数据挖掘技术的原理与应用
数据挖掘技术的原理与应用数据挖掘技术是指通过对大量数据进行分析、模式识别和预测，从而发现其中隐藏的有价值的信息和关联规律的一种技术手段。
它涉及统计学、机器学习、数据库管理等多个领域，近年来在各行各业得到了广泛的应用。
本文将介绍数据挖掘技术的原理和具体应用。
一、数据挖掘技术的原理数据挖掘的核心原理是通过建立合适的模型和算法，从大量的数据中发现隐藏的模式和关联规律。
具体来说，数据挖掘技术主要包括以下几个方面：1. 数据预处理数据预处理是数据挖掘的第一步，它包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等步骤。
通过数据预处理，可以去除噪声、处理缺失值、解决数据冗余等问题，提高数据的质量和准确性。
2. 特征选择特征选择是指从所有的特征变量中选择出最具有代表性和区分性的特征，以提高数据挖掘的效果和准确率。
常用的特征选择方法包括过滤法、包装法和嵌入法等。
3. 模式发现模式发现是数据挖掘的核心任务之一，它通过挖掘数据之间的关联规律和潜在模式，从而揭示隐藏在数据背后的真相。
常用的模式发现方法包括关联规则、聚类分析、分类与预测等。
4. 模型评估模型评估是对数据挖掘模型进行有效性和准确性的评估和验证。
通过模型评估，可以判断建立的模型是否具有一定的泛化能力和稳定性，以及对未知数据的预测能力。
二、数据挖掘技术的应用数据挖掘技术在各行各业都有广泛的应用，下面列举了几个典型的应用领域。
1. 金融行业数据挖掘技术在金融行业的应用非常广泛。
银行可以通过数据挖掘技术对大量的用户数据进行分析，提供个性化的金融产品和服务；保险公司可以通过数据挖掘技术对保险风险进行评估和预测，制定合理的保险策略。
2. 零售行业零售行业是数据挖掘技术的另一个重要应用领域。
通过对销售数据的挖掘，零售商可以了解消费者的购买行为和喜好，从而进行精准的市场定位和产品推荐。
3. 医疗健康医疗健康领域也是数据挖掘技术的重要应用领域之一。
通过对大量的医疗数据进行挖掘，可以提取出有价值的医疗知识和规律，辅助医生进行疾病诊断和治疗方案的制定。
数据挖掘应用案例
数据挖掘应用案例数据挖掘技术,可以帮助我们从海量数据中发现有用的模式,已经成为数据库研究的一个新的热点。
以下是店铺为大家整理的关于数据挖掘应用案例，给大家作为参考，欢迎阅读!数据挖掘应用案例篇1蒙特利尔银行是加拿大历史最为悠久的银行，也是加拿大的第三大银行。
在20世纪90年代中期，行业竞争的加剧导致该银行需要通过交叉销售来锁定1800万客户。
银行智能化商业高级经理JanMrazek说，这反映了银行的一个新焦点--客户(而不是商品)。
银行应该认识到客户需要什么产品以及如何推销这些产品，而不是等待人们来排队购买。
然后，银行需要开发相应商品并进行营销活动，从而满足这些需求。
在应用数据挖掘之前，银行的销售代表必须于晚上6点至9点在特定地区通过电话向客户推销产品。
但是，正如每个处于接受端的人所了解的那样，大多数人在工作结束后对于兜售并不感兴趣。
因此，在晚餐时间进行电话推销的反馈率非常低。
几年前，该银行开始采用IBMDB2IntelligentMinerScoring，基于银行账户余额、客户已拥有的银行产品以及所处地点和信贷风险等标准来评价记录档案。
这些评价可用于确定客户购买某一具体产品的可能性。
该系统能够通过浏览器窗口进行观察，使得管理人员不必分析基础数据，因此非常适合于非统计人员。
“我们对客户的财务行为习惯及其对银行收益率的影响有了更深入的了解。
现在，当进行更具针对性的营销活动时，银行能够区别对待不同的客户群，以提升产品和服务质量，同时还能制订适当的价格和设计各种奖励方案，甚至确定利息费用。
“蒙特利尔银行的数据挖掘工具为管理人员提供了大量信息，从而帮助他们对于从营销到产品设计的任何事情进行决策。
数据挖掘应用案例篇2就算没去过纽约，也应该都听说过拥有百年历史的纽约地铁，又脏又臭又阴暗，但是纽约客以及自世界各地来的旅客又都离不开地铁，每天550 万人搭乘，想必每一座地铁、每一层阶梯、每一列车厢，到处沾满人类陈年积淀的汗渍与污垢。
《大数据挖掘及应用》课程教学大纲 (2022版)
《大数据挖掘及应用》课程教学大纲一、课程基本情况表1 课程基本情况表二、课程简介(中英文版)《大数据挖掘及应用》是计算机科学与技术院智能科学技术的必修课，是掌握数据分析能力的一门重要基础课程。
本课程首先讲授了数据分析的基本知识概念、数据分析预处理的手段，接着从数据分析方法的角度，介绍了数据挖掘关联分析、分类以及聚类三大类算法的基本知识、必要理论基础以及一些经典的数据挖掘算法。
通过对本门课程的学习,学生能够系统地获得数据分析方法的基本概念和理论技术，掌握关联规则分析、分类和聚类等数据挖掘算法,从而使学生学会利用数据预处理和数据挖掘的技术去分析和解决不同行业应用领域中对数据进行处理和获取知识的问题，对培养学生形成良好的计算机科学技术和人工智能领域知识的运用能力有很大的帮助。
《大数据挖掘及应用》是计算机科学与技术学院智能科学与技术专业的必修课，是培养学生具备数据分析能力的重要专业课程。
本课程教学内容涵盖了数据分析从特征提取，特征工程直至模型构建和可视化的全流程。
具体包括数据分析的基本知识概念，各种不同数据分析预处理的手段，以及不同类型的经典数据分析方法，如数据分析的关联分析、无标签分析以及有标签分析三大类算法的基本知识和理论原理。
和实际工程应用中的数据仓库基础知识介绍。
三、课程目标通过本课程的学习,使学生系统地获得数据挖掘基本知识和基本理论；本课程重点学习关联规则挖掘算法、分类和聚类算法，并注重培养学生熟练的编程能力和较强的抽象思维能力﹑逻辑推理能力﹑以及从海量数据中挖掘知识的能力，有助于学生能够利用相关算法去分析法和解决一些实际问题,为学习后续课程和进一步增强计算机编程能力奠定必要的算法基础.课程目标对应的学生知识和能力要求如下：课程目标1: 掌握数据挖掘基本概念和数据预处理知识（支撑毕业要求2.2）课程目标2:掌握关联规则分析、分类分析、聚类分析、深度学习中的经典算法，熟悉算法原理和理论基础（支撑毕业要求3.2）课程目标3: 掌握关联规则分析、分类分析、聚类分析、深度学习中的实验评价指标（支撑毕业要求4.2）课程目标4：熟悉分布式与并行计算基本概念及技术知识，能够对各类数据分析算法进行综合运用，具备分析和解决复杂工程实际问题的能力（支撑毕业要求5.3）课程目标5：通过撰写报告和口头表达，具有良好的沟通交流能力（支撑毕业要求10.1）四、“立德树人”育人内涵结合数据挖掘课程的相关教学内容，通过对数据分析算法与应用技术的讲授、课程大作业、前沿技术探讨等教学组织形式，在培养学生的创新意识和复杂工程问题解决能力的同时，培养学生的辩证思维、人工智能伦理和法律意识，以及求真务实精益求精的专业精神，踏实严谨的科学素养和理论联系实际的学习与创新方法，引导学生认识到新一代人工智能技术变革带来的机遇与挑战，爱党爱国，自觉践行社会主义核心价值观，坚定理想信念，勇担时代使命。
数据挖掘技术及应用
数据挖掘技术及应用随着信息时代的到来，数据的积累与处理逐渐成为一项时代任务。
而数据挖掘技术的出现，更是让我们能够更好地开发出这些数据的潜在价值。
数据挖掘技术在各个领域具有广泛的应用，下面就让我们一起来了解一下数据挖掘技术及其应用。
一、数据挖掘技术的概念及分类数据挖掘技术是一种基于大数据统计分析的信息处理技术，能够从大量数据中挖掘出有效信息，提高数据利用效率。
常见的数据挖掘技术包括聚类、分类、关联规则挖掘、回归分析等。
其中聚类是将相似的数据归为一类，分类则是对数据进行分类，关联规则挖掘则是从数据中挖掘出有效的规则，回归分析则是根据数据的变化趋势预测未来发展。
二、数据挖掘技术在各行各业中的应用1、金融领域：银行等金融机构可以通过数据挖掘技术对客户进行分类、预测，进而制定风险管理策略；同时数据挖掘技术也可用于诈骗检测、信用评估等方面，起到确保金融服务流程安全、提高市场竞争力的作用。
2、电商平台：数据挖掘技术可通过对销售数据的分析，寻找出销售热点、优化产品定价策略、引导用户消费等，可以帮助电商平台提高销售额，实现业务发展。
3、医疗领域：数据挖掘技术可以通过分析医疗数据，识别疾病发生的规律性，预测疾病的传播趋势以及制定科学的医疗方案。
4、教育领域：数据挖掘技术可以对学生个人信息和学习数据进行分析和处理，提供有针对性的教育解决方案。
通过对学校教育评估数据的挖掘，也能为招生智能推荐、学习评价等提供支持。
5、能源领域：数据挖掘技术可以对能耗数据的分析，提高能源利用效率，减少浪费。
另外，数据挖掘技术还可以用于实时监控，预防设备故障等方面。
三、数据挖掘技术的发展趋势1、从数据挖掘到深度学习：以往的数据挖掘技术已无法满足当今复杂数据分析的需求，转而发展到了更加深入的深度学习领域，精度和可靠性得到大幅提高。
2、可视化分析和机器学习的结合：数据挖掘技术在实际操作中存在一定的局限性，通过将可视化分析与机器学习进行结合，可以提高数据挖掘的灵活性和效率，使数据分析结果更具有可读性和可操作性。
数据挖掘技术的价值与应用
数据挖掘技术的价值与应用随着时代的变迁，我们的生活方式发生了翻天覆地的变化，互联网的普及也让我们的数据积累量急剧增长。
这些数据如同世界上最珍贵的石油一样，蕴涵着无尽的价值和可能。
但同时，这些数据也是冰山一角，我们并不清楚其中隐藏的真正价值和潜在危险，因此急需一种技术手段来帮助我们“开采”这些数字石油。
数据挖掘技术应运而生，它在业界和学术界都得到了广泛的应用和研究。
本文将从数据挖掘技术的定义、应用场景、技术原理以及其带来的价值和风险四个方面进行介绍，以帮助读者更好地了解这项技术。
一、数据挖掘技术的定义数据挖掘技术（Data Mining）是一种基于人工智能、机器学习、模式识别等多种方法的数据分析技术，旨在从大量的、复杂的数据中提取出有用的、可理解的信息和模式。
数据挖掘技术被广泛应用于商业、科学、医疗、金融等领域，以发现新的商业机会、创新科学发现、辅助医学诊断等重要任务。
二、数据挖掘技术的应用场景数据挖掘技术的应用场景十分广泛，以下是其中一些典型场景：1. 商业智能（Business Intelligence）：适用于各种类型的企业、销售、金融、保险等行业，用于预测客户需求、客户留存、产品销量、顾客细分等商业情报。
2. 医学诊断（Medical Diagnosis）：适用于大量的临床数据分析，如揭示新的疾病风险因素、协助日常诊断、药品研发等。
3. 科学研究（Scientific Research）：适用于各种类型的科学领域，如暗物质探测、音乐分析、生物数据挖掘等。
4. 舆情分析（Public Opinion Analysis）：适用于政府、媒体、企业等领域，用于分析社交媒体、新闻报道、用户评论等数据，为决策者提供公共政策、营销策略等方面的参考。
三、数据挖掘技术的技术原理数据挖掘技术的核心算法包括聚类、决策树、神经网络、支持向量机、关联规则挖掘等。
下面以聚类算法为例进行介绍：聚类算法是指将许多相似的对象分组为一个簇，而不同的簇之间不相似。
电子商务平台的数据挖掘与应用
电子商务平台的数据挖掘与应用随着互联网技术的不断发展，电子商务平台成为了越来越多人购物的首选方式，而这些电子商务平台背后隐藏着大量的数据，这些数据对于企业而言非常重要，可以帮助企业更好地进行决策和经营。
因此，对电子商务平台的数据进行挖掘和应用已经成为了一项重要的工作。
1. 数据挖掘在电子商务平台中的应用数据挖掘是指在大量数据中寻找有用的模式和信息的过程。
在电子商务平台中，数据挖掘可以应用于多个方面，例如销售预测、用户分析、市场分析等等。
销售预测是指通过对历史销售数据的分析，来预测未来销售的趋势和规律，以指导企业的生产计划和市场营销活动。
通过对电子商务平台的销售数据进行分析，可以得出不同商品在不同时间段内的销售情况，进而预测未来的销售趋势和热门商品。
用户分析是指通过对用户行为数据的挖掘和分析，来了解用户需求和兴趣，以及他们使用产品的方式和习惯。
对电子商务平台的用户数据进行挖掘和分析，可以得出用户的购买偏好、购买时间和频次、所在地区等信息，进而为企业定制个性化的产品和服务，提高用户的满意度。
市场分析是指通过对市场数据的挖掘和分析，来了解市场趋势和竞争对手的情况，以制定市场营销策略和产品定价策略。
通过对电子商务平台中的商品数据和竞争对手数据进行分析，可以了解市场上不同商品的定价策略、销售情况和对用户的吸引力，进而调整企业的市场营销策略，提高企业的竞争力。
2. 数据挖掘在电子商务平台中的挑战然而，电子商务平台中的数据挖掘也面临着一些挑战。
首先，电商平台的数据非常庞杂和复杂，数据来源众多，包括用户的浏览记录、购买记录、评论信息等等，数据格式和质量也参差不齐。
因此，如何对这些数据进行有效的整合和清洗是一个重要的挑战。
其次，电商平台中的数据分散在不同的系统和应用中，如何有效地获取和整合这些数据是另一个挑战。
由于不同系统和应用之间的数据格式不一致，数据的转换和整合需要大量的人力和时间，同时也容易带来数据不一致的问题。
数据挖掘的方法与应用案例
数据挖掘的方法与应用案例数据挖掘是指通过分析大量数据，发掘其中隐藏的模式、规律和信息的过程。
它在商业领域、科学研究、社会管理等众多领域都发挥着重要作用。
本文将介绍数据挖掘的常用方法，并通过几个应用案例来展示其实际应用。
一、关联规则挖掘关联规则挖掘是数据挖掘中常用的一种方法，它可以从大规模数据中发现项集之间的关联关系。
通过计算支持度和置信度来量化关联程度。
一个经典的应用案例是超市购物篮分析。
通过挖掘顾客购买商品之间的关联规则，超市可以进行商品摆放优化和促销策略制定，提高销售额。
二、聚类分析聚类分析是一种将相似数据对象划分到同一类别的方法。
它可用于市场细分、社交网络分析等领域。
例如，在广告推荐中，聚类分析可以将用户分组，并向每个用户群体展示最相关的广告，提高广告的点击率。
三、分类算法分类算法是根据已有的数据样本将数据分为不同类别的方法。
常用的分类算法包括决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等。
在新闻分类中，可以利用分类算法将新闻分为政治、经济、娱乐等不同类别，以方便用户浏览。
四、时间序列分析时间序列分析是通过挖掘数据在时间上的变化规律来预测未来的方法。
它在股票市场预测、气象预报等领域有广泛应用。
例如，在交通拥堵预测中，通过分析历史交通数据的时间序列，可以预测未来某个时间段的交通状况，提前做出交通调控。
五、异常检测异常检测是识别数据集中与大多数数据对象不一致的数据点的方法。
它可以应用于信用卡欺诈检测、网络入侵检测等场景。
例如，在信用卡欺诈检测中，利用异常检测算法可以识别出与用户历史消费行为不符的异常交易，及时采取风险控制措施。
六、应用案例：网络报表数据挖掘为了更好地了解用户在网站上的行为和需求，许多互联网公司会收集大量的网络报表数据。
利用数据挖掘方法来分析这些数据，可以挖掘出用户的兴趣爱好、消费倾向等信息，为公司提供决策依据。
例如，某电商公司通过分析用户历史购买数据，发现购买某种商品的用户常常还会购买另一种商品。
精品课件-数据挖掘原理、算法及应用(李爱国)-第2章
第2章 数据预处理
(5) 使用与给定元组属同一类的所有样本的平均值。 例 如， 在分类挖掘中， 使用与给定样本属于同一类的其他样本 的平均值来填充空缺值。
(6) 使用最可能的值填充空缺值： 可以用回归、 贝叶斯 形式化方法的工具或判定树归纳确定最有可能的值。 当有空 缺值的数据不是孤立点时， 此方法有较高的准确性。
A和B之间的相关
性可用下式度量：
第2章 数据预处理
( A－A)(B－B）
rA, B (n－1) A B
其中，n是元组个数；σA和σB分别为属性A和B的标准差。 如果(2.1)式的值大于0， 则A和B是正相关的， 意味着A的值随B 的值增加而增加。 该值越大， 说明A、B正相关关系越密切。因 此，一个很大的值表明A(或B)可以作为冗余而被去掉。如果结果 值等于0， 则A和B是独立的，两者之间没有关系。如果结果值小 于0，则A和B是负相关的，一个值随另一个值减少而增加，这表 明每一个属性都阻止另一个属性出现。 (2.1)式可以用来检测 （1）中的customer_id和cust_number的相关性。
第2章 数据预处理
数据集成(Data Integration)指将来自不同数据源的数据 合成一致的数据存储。
数据变换(Data Transformation)操作，如规格化和聚集， 是将数据转换成适于挖掘的形式的预处理过程。
数据归约策略有助于从原有的庞大的数据集中获得一个精 简的数据集合，并使这一精简数据集保持原有数据集的完整性。 在精简数据集上进行的数据挖掘显然效率更高，并且挖掘结果 与使用原有数据集的结果基本相同。概化也可以“归约”数据。 概化用较高层的概念替换较低层的概念。
不完整数据的出现可能有多种原因： 某些数据被认为是 不必要的， 如销售事务数据中顾客的信息并非总是可用的； 其他数据没有包含在内， 可能只是因为输入时认为是不重要 的； 由于理解错误， 或者因为设备故障相关数据没有记录； 某些记录与其他记录的内容不一致而被删除； 记录历史或修 改的数据可能被忽略。 空缺的数据， 特别是某些属性上缺少 值的元组可能需要推导。
数据挖掘的理论与应用
数据挖掘的理论与应用数据是当今社会的重要资源之一，随着互联网时代的到来，数据变得越来越庞大且多样化。
这时，数据挖掘的概念诞生了。
数据挖掘是指将大量的数据，经过一系列处理和分析，抽取出有用的信息和知识的过程。
本文将介绍数据挖掘的理论和应用。
一、数据挖掘的理论1. 数据预处理：数据预处理是指在对数据集进行分析前，进行数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等处理。
这些处理能够提高数据挖掘算法的效率和准确率。
例如，通过数据清洗可以清除数据中的异常值和缺失值，提高数据的准确性。
2. 数据挖掘算法：数据挖掘算法是指在数据集上进行特点分析和处理的一系列计算方法。
常用的算法有决策树、聚类、神经网络、关联规则等。
这些算法根据不同的数据类型和目的，选用不同的算法和技术，通过反复迭代，得到合适的模型和预测结果。
3. 模型评估和优化：数据挖掘的目的是挖掘出有用的知识和信息，但是，不同的算法会得到不同的预测结果。
如何对不同的模型进行评估和优化，是数据挖掘的一大难点。
评估方法包括交叉验证、准确率、精度、召回率等，通过模型的比较和优化，可以选出最优的模型。
二、数据挖掘的应用1. 金融风控：金融领域是数据挖掘的重要应用领域之一。
通过对用户的行为、交易记录等数据进行分析，可以预测用户的信用风险，提高金融机构的贷款准入率和贷款违约率。
2. 市场营销：在现代市场经济中，市场营销是企业提高市场占有率和定义竞争优势的重要手段之一。
通过对消费者的购买记录、偏好等数据进行分析，可以在理解他们的消费行为的基础上，更好的对他们进行定向营销。
3. 医疗健康：在医疗健康领域，数据挖掘可以应用于医疗保险、疾病诊断、药物治疗等方面。
例如，通过对患者的基因信息、病症、诊断结果等进行分析，可以预测疾病的发生概率和治疗效果。
4. 人工智能：数据挖掘是人工智能的基础，人工智能领域的很多应用都需要大量的数据，并且需要基于数据和模型实现智能决策和行为。
例如，自然语言处理、图像识别、推荐系统等。
《R语言数据挖掘方法及应用》第二章[22页]
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《R语言数据挖掘方法及应用》
中中国国人人民民大大学学统统计计学学院院薛薛薇薇
如何用R的向量组织数据
访问向量中的元素
访问指定位置上的元素
向量名[位置常量]、向量名[位置常量1:位置常 量2]、向量名[c(位置常量列表)]
利用位置向量访问指定位置上的元素
向量名[位置向量名]
访问指定位置之外的元素
创建数组
array(向量名，维度说明，dimnames=list(维名 称列表))
访问数组
数组元素的访问方式与矩阵类似，需指定三个维度
《R语言数据挖掘方法及应用》
中中国国人人民民大大学学统统计计学学院院薛薛薇薇
R的列表
列表是对象的集合，可包含向量、矩阵、数组、数据 框甚至列表等等。其中的每个对象称为列表的一个成 分，且均有一个成分名
《R语言数据挖掘方法及应用》
中中国国人人民民大大学学统统计计学学院院薛薛薇薇
如何用R的矩阵组织数据
访问矩阵
访问指定位置上的元素
矩阵名[行位置常量,列位置常量]、矩阵名[行位 置常量1:行位置常量2,列位置常量1:列位置常量 2]、矩阵名[c(行位置常量列的所有元素
创建列表 list(成分名1=对象名1, 成分名2=对象名2,……)
访问列表 列表的访问方式与数据框完全相同
《R语言数据挖掘方法及应用》
中中国国人人民民大大学学统统计计学学院院薛薛薇薇
R对象的相互转换
不同存储类型之间的转换 判断数据对象的存储类型 is.存储类型名(数据对象名)、typeof(数据对象 名) 数据对象存储类型的转换 as.存储类型名(数据对象名)
向量名[－位置常量]、向量名[－(位置常量1:位 置常量2)]、向量名[－c(位置常量列表)]、向量 名[－位置向量名]
工业生产数据挖掘与应用
工业生产数据挖掘与应用随着工业自动化和信息化的快速发展，众多企业开始将生产数据作为宝贵资源加以利用。
工业生产过程中所产生的数据是复杂、庞大、高维度的，如何有效地进行数据挖掘和运用，成为了企业关注的重点。
本文将从数据挖掘的定义入手，探讨工业生产数据挖掘的应用价值以及其中所用到的技术手段。
一、数据挖掘的定义数据挖掘，即从大量数据中获取有用信息的过程。
数据挖掘的范畴很广，包括分类、聚类、回归、关联分析、异常检测等多种技术方法。
工业生产过程中产生的数据可用于优化生产流程，改善产品质量，降低生产成本，提高企业效益。
二、工业生产数据挖掘的应用价值1、提高生产效率通过运用数据挖掘技术，企业可以对生产数据进行监控，发现生产瓶颈和异常情况，并对生产流程进行优化，提高生产效率，加快生产速度，降低生产成本，提高企业效益。
2、改善产品质量数据挖掘技术可以对生产过程中的各项指标进行分析，发现对产品质量有影响的因素，并对生产工艺进行调整，减少不良品率，提高产品合格率，为企业赢得市场竞争优势。
3、预测市场需求通过对历史数据的分析，可以预测市场需求的变化趋势，为企业制定合理的生产计划和库存策略提供决策支持。
三、数据挖掘所用到的技术手段1、机器学习机器学习是一种基于数据的人工智能技术，可以通过分类、聚类、回归等技术方法，对数据进行处理和分析，从而发现规律和趋势。
在工业生产领域，机器学习技术可以帮助企业进行品质控制和预测，提高生产效率和产品质量。
2、神经网络神经网络是一种模仿生物神经系统的人工智能技术，能够通过学习和自适应，从复杂数据中提取有用信息。
在工业生产领域，神经网络技术可以用于生产流程中的判别式控制，自适应优化和故障诊断。
3、数据挖掘软件数据挖掘软件是一个数据处理和分析的工具，可以帮助企业快速有效地进行数据挖掘，发现数据中潜在的规律和趋势。
在工业生产领域，数据挖掘软件可以帮助企业对大量数据进行分类、聚类和模式识别，提高生产效率和产品质量。
数据挖掘实验报告(两篇)2024
引言概述：数据挖掘是一项广泛应用于各个行业的技术，通过对大数据的处理和分析，可以发现隐藏在数据中的有价值信息。
本文是数据挖掘实验报告（二），将对具体的数据挖掘实验进行详细的阐述和分析。
本实验主要聚焦于数据预处理、特征选择、模型建立和评估等关键步骤，以增加对实验过程和结果的理解，提高实验的可靠性和准确性。
通过实验结果的分析和总结，可以帮助读者更好地理解数据挖掘的方法和技术，并为实际应用提供参考和指导。
正文内容：1. 数据预处理在进行数据挖掘之前，首先需要对原始数据进行预处理。
数据预处理的目的是清洗数据、处理缺失值和异常值等数据问题，以确保数据的质量和准确性。
在本实验中，我们采用了多种方法对数据进行预处理。
其中包括数据清洗、缺失值处理和异常值检测等。
具体的操作包括了数据去重、数据标准化、缺失值的填补和异常值的处理等。
2. 特征选择特征选择是数据挖掘的关键步骤之一，它的目的是从原始数据中选择出对问题解决有价值的特征。
在本实验中，我们通过使用相关性分析、方差选择和递归特征消除等方法，对原始数据进行特征选择。
通过分析特征与目标变量之间的关系，我们可以得出最有价值的特征，从而减少计算复杂度和提高模型准确性。
3. 模型建立模型建立是数据挖掘实验的核心步骤之一。
在本实验中，我们采用了多种模型进行建立，包括决策树、支持向量机、朴素贝叶斯等。
具体而言，我们使用了ID3决策树算法、支持向量机算法和朴素贝叶斯算法等进行建模，并通过交叉验证和网格搜索等方法选择最佳的模型参数。
4. 模型评估模型评估是对建立的模型进行准确性和可靠性评估的过程。
在本实验中，我们采用了多种评估指标进行模型评估，包括准确率、召回率、F1分数等。
通过对模型的评估，我们可以得出模型的准确性和可靠性，并进一步优化模型以达到更好的效果。
5. 结果分析与总结总结：本文是对数据挖掘实验进行详细阐述和分析的实验报告。
通过对数据预处理、特征选择、模型建立和评估等关键步骤的分析和总结，我们得出了对数据挖掘方法和技术的深入理解。
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（4）处理分类自变量
某些数据挖掘方法能够直接处理分类自变量，譬如决策树; 但很多数据挖掘方法都只能处理数值自变量，如线性回归、神 经网络等，使用这些方法时，需要把分类自变量转换为数值自 变量。 处理定序自变量最常用的一种方法是按各类别的序号直接 将该变量转换为数值自变量。
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处理名义自变量:转换为哑变量
名义变量和定序变量合起来称作分类变量或离散变量。
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（3）变量类型
③定距变量:不仅变量取值存在有意义的顺序，而且变量取 值之间的差有意义。例如，20摄氏度的气温比10摄氏度的气温 高出10摄氏度。但定距变量取值之间的商没有意义。
④定比变量:不仅变量取值之间的差有意义，而且存在一个 有实际意义的零点，所以变量取值之间的商也有意义。例如， 既可以说10000元收入比5000元收入高出5000元，也可以说前者 是后者的两倍。
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（5）严整性
检查数据值是否严整，这是一项很复杂的工作。 ①取值范围：每个变量都有允许的取值范围，取值范围之 外的值为错误取值。 例如，信用卡每次消费的金额应该不为零，如果数据中发 现某条消费记录的金额为零，那么这条记录取值错误。有时， 由于某些原因导致记录人名的一栏中出现了数值，或者数值变 量中出现了字符，这都是取值错误。 又如，一个变量的取值范围是由另外一个变量的取值决定 的。举例：只有在顾客使用过某种产品，才能对该产品的满意 度进行评价，否则该满意度应为缺失。 ②取值的一致性。 例如，“北京大学”和“北大”都指的是北京大学，但在 数据中却表现为两种取值，这就需要修正了。
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（5）完整性
③异常值：异常值是超出常规边界的值，需要查验是否错 误。 例如，在填写个人月收入时，要求填写单位为万元，如果 有人把填写单位看成元，就可能出现月收入为几亿的异常情形， 它是错误的。但有些异常值是正确的。例如，保险数据中异常 值可能代表巨额索赔要求，而该高额索赔可能是由于某地区发 生飓风造成的，它是正确的。 ④整体完整性：有些观测各变量的取值单个看起来可能都 是正确的，但整体看起来却不正确，因此需要从整体上考察数 据是否合理可信。 例如，如果一个企业的财务报表中大部分资产或负债项都 是几十万元，但某一负债项却达到几十亿元，这就需要仔细考 察是否填写错误。
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一、数据理解
因为数据通常分散在不同的部门内，以不同的格式或者不 同的载体存储，所属的数据库架构也不尽一致，所以收集数据 之后，需要花费很多的时间来理解各个数据的特征，它们之间 的关系。
主要包括以下几个方面: 数据粒度、数据的精确含义、变量类型、冗余变量、严整 性、缺省值、关键字等等。
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（1）数据粒度
故此，必须在调查数据之外整体考虑抽样偏差存在的可能 性及大小。如果条件允许，在抽样的过程中就要尽量避免抽样 误差(例如，使用随机拦截调查而不是网上调查)。
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（3）清除变量
对所有观测取值者都相同的冗余变量应该删除，因为它们 对因变量没有任何预测能力。 例如，在顾客调查中，如果是否有车这一栏的取值都是 “有”，这个变量就可以删除；如果某个变量的取值都为缺失， 也应该删除。 数据挖掘一般使用的都是历史数据，需要保证在建模中使 用到的自变量都是在预测因变量时能够获得的信息，不满足这 一条件的自变量都应该删除。 例如，在对信用卡持有者三个月后违约率建立预测模型时， 就不能使用离因变量观测点三个月之内的历史信息。
很多情形下可以考虑对时间进行多种转换，把所有可能影 响因变量的时间信息都放入建模过程中。例如，对于某些食品 的购买量而言，不仅存在节日效应，也存在季节性效应，这时 候，就需要同时使用上述两种转换。
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（6）异常值
自变量的异常值对一些模型会产生很大影响。
上图的示例中，大部分数据点的x值都分布在2.2和2.4之间， 但有一个数据点的x值为8，它对拟合的回归线有很大的影响;如 果它落在点a或点b，拟合出的回归线分别为线a和线b，它们的 差别颇大。 因变量的异常值同样可能对模型有很大影响。
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（8）数据分箱
数据分箱是下列情形下常用的方法: ①某些数值自变量在测量时存在随机误差，需要对数值进 行平滑以消除噪音。 ②有些数值自变量有大量不重复的取值，对于使用<、>、= 等基本操作符的算法(如决策树)而言，如果能把这些变量的不 重复取值的个数减少，就能提高算法的速度。
③有些算法只能使用分类自变量，需要把数值变量离散化。
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（6）缺省值
需要关注各变量的缺省取值。
例如，在顾客满意度调查中，满意度得分为1、2、3、4、5， 对于缺失的情况缺省地用9来表示。如果我们不知道9代表缺省 值，在建模时，将9当作比5更满意，但实际上具有缺省值9的顾 客可能并不关心被调查的产品，那么就可能会出现很大谬误。
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（7）关键字
需要确认一些关键字将各观测联系起来，从而可以实现数 据合并，构造出建模所需要的数据集。
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（8）数据分箱
数据被归入几个分箱之后，可以用每个分箱内数值的均值、 中位数或边界值来替代该分箱内各观测的数值，也可以把每个 分箱作为离散化后的一个类别。
例如，某个自变量的观测值为1，2.1，2.5，3.4，4，5.6， 7，7.4，8.2,假设将它们分为三个分箱，(1，2.1，2.5), (3.4， 4，5.6)，(7，7.4，8.2)。 ①使用分箱均值替代后所得值为(1.87, 1.87, 1.87), (4.33, 4.33, 4.33), (7.53, 7.53, 7.53); ②使用分箱中位数替代后所得值为(2.1，2.1，2.1)，(4， 4，4), (7.4，7.4，7.4); ③使用边界值替代后所得值为(1，2.5，2.5)，(3.4，3.4， 5.6)，(7，7，8.2)(每个观测值由其所属分箱的两个边界值中 较近的值替代)。
数据粒度就是数据的详细程度，如数据是精确到分钟、小 时、日、周、月、季度还是年。
例如，对于信用卡的数据，每张卡每次消费都会有一次记 录;对于年终审计报告而言，每年只有一次记录。
通常对于数据挖掘而言，数据粒度越细越好。
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（2）数据的精确含义
我们需要理解每一个数据及每一个变量最初收集的目 的及其精确含义。
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（8）数据分箱
假设要将某个自变量的观测值分为k个分箱，常用的分箱方 法有2类:无监督分箱和有监督分箱。 ①无监督分箱 (1)等宽分箱:将变量的取值范围分为k个等宽的区间，每个 区间当作一个分箱; (2)等频分箱:把观测值按照从小到大的顺序排列，根据观 测的个数等分为k部分，每部分当作一个分箱，例如，数值最小 的1/k比例的观测形成第一个分箱，等等; (3)基于k均值聚类的分箱:使用k均值聚类算法将观测值聚 为k类，但在聚类过程中需要保证分箱的有序性:第一个分箱中 所有观测值都要小于第二个分箱中的观测值;第二个分箱中所有 观测值都要小于第三个分箱中的观测值……等等。
第二讲
数据理解和数据准备（1）
1
数据理解和数据准备阶段的时间份量
在实际数据挖掘项目中，占用时间最多的不是建模阶段， 而是数据理解和数据准备阶段。 原因在于需要花费大量的时间来从异构和杂乱无章的数据 中构造出最终的数据集。
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数据理解和数据准备阶段的结果
经过数据理解和数据准备后，我们希望得到建模的数据集如下:
这些极值也会对一些模型产生很大影响。
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（7）极值
对有极值的变量u常常可以使用Box-Cox转换:
其中r是一个常数，对u的所有可能取值都满足u+r>0。对数 转换是Box-Cox转换的一种特殊情形。
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（7）极值
对有极值的自变量X，还可以将它转换为秩，也可以在秩转 换后再分组。例如，按照X取值的百分位数可将观测分为100个 组，各组内的X 取值分别转换为0-99的整数。秩转换后的变量 可能更倾向于均匀分布。
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（5）处理时间变量
时间变量无法直接进入数据集。原因在于时间是无限增长 的，在历史数据中出现的时间肯定不同于将来模型所需应用的 数据集中出现的时间，所以直接使用历史数据中的时间建立的 模型就无法应用于将来的数据集。故此，要在建模过程中考虑 时间变量，就必须对其进行转换。
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处理时间变量:转换
常用的转换方式如下: ①转换为距某一基准时间的时间长短，例如，“距离xx年 xx月xx日的天数”、“距离下一次春节的周数”等。 ②转换为季节性信息，例如，一年中第几季度或第几月， 每个季度或月对应于一个二元哑变量。
定距变量和定比变量合起来称作数值变量或连续变量。
8பைடு நூலகம்
（4）冗余变量
有些变量对于所有观测取值者都相同，显然是冗余变量； 还有些变量合起来含有重复信息。
①例如，“出生日期”和“年龄”形成冗余变量，因为用 填写日期减去出生日期就得到年龄。 ②例如，“单价”、“购买数量”和“总价”形成冗余变 量，因为用单价乘以购买数量就得到总价。 这些冗余变量会给建模过程带来不稳定性，例如，多重共 线性就会给线性回归建模带来困难。
例如，一个超市有很多拥有会员卡的顾客，超市的数据库 中可能有三个数据集:数据集1描述在每次购物中顾客购买商品 的情况，关键字为购物票号、商品号，也记录会员卡号(因为不 是所有顾客都拥有会员卡，所以有些购物记录中没有会员卡号)； 数据集2描述商品的情况，关键字为商品号；数据集3描述会员 的情况，关键字为会员卡号。使用会员卡号和商品号可以把三 个数据集连接起来，帮助我们获取会员顾客在某时段所购买的 商品的详细信息。
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二、数据准备
数据准备的工作主要包括：数据整合、抽样偏差、清除变 量、处理分类自变量、处理时间变量、处理异常值、极值、缺 失值、数据分箱、降维、过度抽样等等。
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（1）数据整合
我们需要将来自各处数据整合在一起，并且生成合适的变 量，从而构造出建模所需要的数据集。 例如:①ProductARecord.txt----2006年1, 2月份某企业部 门A产品的交易记录；②ProductBRecord.txt----2006年1, 2月 份该企业部门B产品的交易记录；③Demographics.txt----客户 的一些背景信息。这三张表可以通过“客户号”联系在一起。 根据表①和②可以计算每位客户在各个月份消费各部门产品的 次数和总金额，再与表③中客户的背景信息合并，就实现了数 据整合这一过程。 具体实现见lecture2_datapreparation.sas（该程序文件需要 用到文本文件ProductARecord.txt、ProductBRecord.txt和 Demographics.txt；将SAS程序文件中出现的目录 “E:\DataMining”改为您使用的目录即可。）