数据挖掘系统分类

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数据挖掘分类的名词解释

数据挖掘分类的名词解释数据挖掘是一门涉及从大量数据中发现模式、关联和信息的学科。

它使用统计学、机器学习和数据库系统等技术，通过对数据进行分析和解释来揭示潜在的知识和见解。

而数据挖掘的分类是对这门学科的不同方面和方法进行了系统的归类和整理，以便更好地理解和应用这些技术。

1. 关联规则挖掘关联规则挖掘是数据挖掘中最常见的一种分类方法。

它旨在发现数据集中的项之间的相关性。

通过分析事务数据，揭示其中的共同模式和规律。

关联规则可以被表示为“A如果B”的形式，其中A和B是数据项的集合。

例如，超市销售数据中的关联规则可能是“购买尿布的人也购买啤酒”。

这种方法可以帮助超市了解消费者倾向，从而进行有效的市场营销和产品布局。

2. 分类分类是数据挖掘的另一个重要方面。

它旨在根据已有样本的特征和类别，建立一个模型，可以将新数据分类到合适的类别中。

常见的分类算法包括决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等。

例如，在邮件过滤中，可以使用分类算法将邮件分为垃圾邮件和正常邮件，以便自动过滤垃圾邮件。

3. 聚类聚类是将数据分组成有相似特征的集合的过程。

聚类算法试图将数据划分为不同的簇，使得同一簇内的数据相似度最大，而不同簇之间的相似度最小。

它有助于发现不同群体、市场细分、社交网络等领域的模式和结构。

例如，通过对顾客消费行为的聚类分析，可以发现不同人群的消费偏好和购买习惯，从而定向推销特定的产品或服务。

4. 异常检测异常检测是寻找与大多数样本显著不同的数据点的过程。

它用于识别数据集中的异常或异常行为，帮助我们发现潜在的问题或异常情况。

异常检测的应用领域广泛，包括金融欺诈检测、网络安全监控、故障检测等。

例如，在信用卡欺诈检测中，根据用户的消费习惯和模式，可以使用异常检测来识别可能的欺诈行为。

5. 文本挖掘文本挖掘是从大量的文本数据中自动发现有趣的模式和知识的过程。

它包括文本分类、情感分析、关键词提取等技术。

文本挖掘广泛应用于社交媒体分析、舆情监测、新闻报道等领域。

基于分类数据挖掘技术的情报分析系统研究

处理的自动化。
２情报数据分类算法模型
２１情报数据分类算法的基本构成．本文在对传
统数据分类算法Ｂｌｍｎ、Ｄｏｚａｎ机Ｉ３分析的基础上，ｔ根据情报数据实时挖掘处理要求，对Ｂｌｍｎ和针ｏｚａｎ机ｔＩ３算法存在的不足，别对ＢｌｍｎＤ分ｏｚａｎ机的Ｓｍｉｔｉｏｇｄ
第３Ｏ卷２１年６月０１
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ＪＵＮＦＩＴＬＩＥＣＯＲＡＬ０ＥＬＧＮＥＮ
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信息技术・
基于分类数据挖掘技术的情报分析系统研究
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南京２０３）１０９
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段。通过分析预定数据类集的对象或元组的属性，建立一个模型，就是在己有数据的基础上训练一个分类函数或构造出一个分类模型，函数或模型能够把所该采集的实时数据记录映射到给定类别中的某一个类别，从而可以应用于数据预测。ｂ使用模型分类阶段。．评估模型的预测准确率，如果觉得准确率可以接受，就可以使用模型对类标号未知的数据元组或对象进行分
运用分类数据挖掘技术中决策树算法和神经网络算法，建立适合地面战场复杂背景下的情报数据分类算
法模型，并将该算法模型运用于情报分析系统，实现目标情报分析处理的自动化进行了有益的探讨。对
关键词
军事情报
分析系统数据挖掘

数据挖掘概念与技术第一章PPT课件

数据利用
数据淹没,但却缺乏知识
信息技术的进化
···
数据挖掘的自动化分析的海量数据集文件处理->数据库管理系统->高级数据库:系统高级数据分析
2021
3
定义：从大量的数据中提取有趣的（非平凡的，隐含的，以前未知的和潜在有用的）模式或知识。
“数据中发现知识”（KDD）
2021
4
选择和变换
评估和表示
第一章引论
2021
1
1.1 为什么进行数据挖掘 1.2 什么是数据挖掘 1.3 可以挖掘什么类型的数据 1.4 可以挖掘什么类型的模式 1.5 使用什么技术 1.6 面向什么类型的应用 1.7 数据挖掘的主要问题 1.8 小结
2021
2
数据爆炸
海量数据，爆炸式增长
来源：网络，电子商务，个人类型：图像，文本···
设想网上购物的一次交易，其付款过程至少包括以下几步数据库操作：
一、更新客户所购商品的库存信息二、保存客户付款信息--可能包括与银行系统的交互三、生成订单并且保存到数据库中四、更新用户相关信息，例如购物数量等等
2021
9
其他类型的数据
股票交易数据文本图像音频视频未知的
2021
10
1.4.1 类/概念描述：特征化与区分
类/概念
数据特征化
目标数据的一般特性或特征汇总
数据区分
将目标类数据对象的一般性与一个或多个对比类对象的一般特性进行比较
特征化和区分
2021
11
1.4.2 挖掘频繁模式、关联和相关性
频繁模式是在数据中频繁出现的模式
1.频繁项集、频繁子序列、频繁子结构 2.挖掘频繁模式可以发现数据中的关联和相关性例如：单维与多维关联

数据挖掘概念、技术--数据挖掘原语、语言和系统结构1

பைடு நூலகம்数据挖掘原语、语言和系统结构
数据挖掘语言分类
数据挖掘查询语言；
• DBMiner中定义的原语 DBMiner中定义的原语
数据挖掘建模语言；通用数据挖掘语言。第一阶段的数据挖掘语言一般属于查询语言；PMML属于建模语言；OLE 言；PMML属于建模语言；OLE DB for DM属于通用数据挖掘语言。 DM属于通用数据挖掘语言。
置信度
• confidence factor (or predictive accuracy) • P(A^B)/P(A)
Piatetsky-Shapiro’st three principles for rule interestingness (RI)
如果P(A^B)=P(A)P(B)，那么RI=O；如果P(A^B)=P(A)P(B)，那么RI=O；当其它参数固定时，Rl随着P(A^B)的增加当其它参数固定时，Rl随着P(A^B)的增加单调递增；当其它参数固定时，RI随着P(A)或P(B)的当其它参数固定时，RI随着P(A)或P(B)的增加单调递减。
提供匹配的模式模版（元模式，元规则，元查询）指导发现过程。 P(X:customer,W)^Q(X,Y)=>buys(X,Z)
背景知识
关于挖掘领域的知识。概念分层允许在多个抽象层次上发现知识。概念分层定义了一组由底层概念集到高层概念集的映射。概念分层结构可以由系统用户，领域专家，知识工程师，自动发现，统计分析获得
简洁性
要求规则的前件和后件(主要是前件) 要求规则的前件和后件(主要是前件)包含的属性的项数不要太多。即A 属性的项数不要太多。即A的属性数目越少规则越简洁，客观兴趣度越高。
• 一般地，A包含的属性越少P(A)越大。一般地，A包含的属性越少P(A)越大。

分布式数据挖掘-LAMDA-南京大学

简介－分布式数据挖掘
产生背景 – 各相关学科的飞速发展，各种网络尤其是Internet的广泛使用。 – 实际应用要求数据挖掘系统具有更好的可扩展性。 – 实例
• 研究某种疾病在某地的发病情况与气候的关系（疾病控制数据库＋环境数据库） • 金融组织间通过合作防止信用卡欺诈（数据共享） • 大型跨国公司营销策略的制定（销售点分散，数据仓库构造十分耗时）
元学习的优点 –在基学习阶段，各个结点可以自主地选择合适的学习算法来生成局部的基分类器。与此同时，各结点间不存在任何通讯与同步开销，因此系统效率较高。 –在元学习阶段，由于系统可灵活采用各种集成策略，
结点的同构与异构性－CDM
异构结点间的数据挖掘 –在异构分布式数据挖掘系统中，各个结点存储的数据具有不同的属性空间，一般而言，异构分布式数据挖掘系统所要处理的数据集称为垂直分划数据集。
图2 一个典型的垂直分划数据集
CDM－续
CDM –研究结果表明，如果简单地将同构系统所采用的数据挖掘方法应用于异构分布式数据挖掘系统，那么为了得到一个精确的预测模型往往需要很大的系统开销，有时甚至是不可行的。 – 为了能够在结点异构的情况下有效地进行数据挖掘， Kargupta等人提出了CDM (Collective Data Mining) 的概念，其基本思想是任一函数f都可以由一组基函数所表示，即 f ( x) wk k 。
• 同构：结点间数据的属性空间相同 • 异构：结点间数据具有不同的属性空间
–按照数据模式的生成方式
• 集中式：先把数据集中于中心点，再生成全局数据模式（模型精度较高，但只适合于数据量较小的情况）。 • 局部式：先在各结点处生成局部数据模式，然后再将局部数据模式集中到中心结点生成全局数据模式（模型精度较低，但效率较高）。 • 数据重分布式：首先将所有数据在各个结点间重新分布，然后再按照与局部式系统相同的方法生成数据模式。

数据管理工具

数据管理工具数据管理工具是一种用于管理、组织和分析数据的软件工具。

数据管理工具采用各种技术和方法来处理和存储数据，从而方便用户进行数据的管理和利用。

以下是一些常见的数据管理工具及其主要功能：1. 数据库管理系统（DBMS）：数据库管理系统是一种用于管理和组织数据的软件工具。

它可以对数据进行存储、检索、更新、删除等操作，并提供了数据安全性、完整性和一致性的保障。

常见的数据库管理系统包括Oracle、MySQL、Microsoft SQL Server等。

2. 数据仓库（Data Warehouse）：数据仓库是一种用于集成和分析大量数据的系统。

它将散落在各个数据源中的数据整合到一个统一的数据仓库中，可以进行数据挖掘、分析和报告等操作。

数据仓库可以用于企业的决策支持系统（DSS）和业务智能（BI）等应用。

3. 数据挖掘工具（Data Mining Tool）：数据挖掘是从大量数据中提取有用信息的过程。

数据挖掘工具可以通过应用各种算法和技术，如聚类、分类、关联和预测等，来发现数据中的模式和关联。

常见的数据挖掘工具有WEKA、RapidMiner等。

4. 数据可视化工具（Data Visualization Tool）：数据可视化是将数据转化为图表、图像或其他可视化形式的过程。

数据可视化工具可以将数据以直观、易于理解的方式展示，帮助用户更好地理解数据的模式和趋势。

常见的数据可视化工具包括Tableau、Power BI等。

5. 数据集成工具（Data Integration Tool）：数据集成是将不同数据源中的数据整合到一个统一的数据存储中的过程。

数据集成工具可以帮助用户实现数据源的连接、数据迁移和数据转换等操作，保证数据的一致性和准确性。

常见的数据集成工具有Informatica、Pentaho等。

6. 数据备份和恢复工具（Data Backup and Recovery Tool）：数据备份和恢复是保护数据免受意外损失和系统故障的重要措施。

数据挖掘考试题库

为数据挖掘算法提供完整、干净、准确、有针对性的数据，减少算法的计算量，提高挖掘效率和准确程度。 8. 简述数据预处理方法和内容。
1 数据清洗：包括填充空缺值，识别孤立点，去掉噪声和无关数据。
13. 预测型知识：是根据时间序列型数据，由历史的和当前的数据去推测未来的数据，也可以认为是以时间为关键属性的关联知识。
14. 偏差型知识：是对差异和极端特例的描述，用于揭示事物偏离常规的异常现象，如标准类外的特例，数据聚类外的离群值等。
15. 遗传算法：是一种优化搜索算法，它首先产生一个初始可行解群体，然后对这个群体通过模拟生物进化的选择、交叉、变异等遗传操作遗传到下一代群体，并最终达到全局最优。
融合、决策支持等。数据挖掘的功能包括：概念描述、关联分析、分类与预测、聚
类分析、趋势分析、孤立点分析以及偏差分析等。 2. 何谓数据仓库？为什么要建立数据仓库？
数据仓库是一种新的数据处理体系结构，是面向主题的、集成的、不可更新的(稳定性)、随时间不断变化(不同时间)的数据集合，为企业决策支持系统提供所需的集成信息。
当前数据
历史数据
经常更新
不更新，但周期性刷新
一次性处理的数据量小一次处理的数据量大
对响应时间要求高
响应时间合理
用户数量大
用户数据相对较少
面向操作人员，支持日面向决策人员，支持管
常操作
理需要
面向应用，事务驱动面向分析，分析驱动
5. 何谓粒度？它对数据仓库有什么影响？按粒度组织数据的方式有哪些？粒度是指数据仓库的数据单位中保存数据细化或综合程度的级
2、判断题 ( )1. ( )2. ( )3. ( )4. ( )5. ( )6. ( )7. ( )8. ( )9. (

数据挖掘技术及应用(我见过的最全面的理论+最佳案例组合)

2. 数据挖掘和数据仓库
大部分情况下，数据挖掘都要先把数据从数据仓库中拿到数据挖掘库或数据集市中。从数据仓库中直接得到进行数据挖掘的数据有许多好处。数据仓库的数据清理和数据挖掘的数据清理差不多，如果数据在导入数据仓库时已经清理过，那很可能在做数据挖掘时就没必要再清理一次了，而且所有的数据不一致的问题都已经解决了。
ODBC
Oracle Sybase Informix
IBM Microsoft
在记录级提供历史性的、动态数据信
息
数据仓库决策支持 (90年代)
“在新英格兰的分部去年三月的销售额是多少？波士顿据此可得出什么结
论？”
联机分析处理(OLAP) 多维数据库数据仓库
Pilot Comshare
Arbor Cognos Microstrategy
数据挖掘在银行领域的应用
美国银行家协会(ABA)预测数据仓库和数据挖掘技术在美国商业银行的应用增长率是14.9％。
分析客户使用分销渠道的情况和分销渠道的容量；建立利润评测模型；客户关系优化；风险控制等
Mellon银行使用数据挖掘软件提高销售和定价金融产品的精确度，如家庭普通贷款。
4. 从商业数据到商业信息的进化
进化阶段
商业问题
支持技术
产品厂家
产品特点
数据搜集 (60年代)
“过去五年中我的总收入是多少？”
计算机、磁带和磁盘
IBM
提供历史性的、静
CDC
态的数据信息
数据访问 (80年代)
“在新英格兰的分部去年三月的销售
额是多少？”
关系数据库(RDBMS) 结构化查询语言(SQL)
数据源
数据仓库

外文翻译----什么是数据挖掘

什么是数据挖掘？简单地说，数据挖掘是从大量的数据中提取或“挖掘”知识。

该术语实际上有点儿用词不当。

注意，从矿石或砂子中挖掘黄金叫做黄金挖掘，而不是叫做矿石挖掘。

这样，数据挖掘应当更准确地命名为“从数据中挖掘知识”，不幸的是这个有点儿长。

“知识挖掘”是一个短术语，可能它不能反映出从大量数据中挖掘的意思。

毕竟，挖掘是一个很生动的术语，它抓住了从大量的、未加工的材料中发现少量金块这一过程的特点。

这样，这种用词不当携带了“数据”和“挖掘”，就成了流行的选择。

还有一些术语，具有和数据挖掘类似但稍有不同的含义，如数据库中的知识挖掘、知识提取、数据/模式分析、数据考古和数据捕捞。

许多人把数据挖掘视为另一个常用的术语—数据库中的知识发现或KDD的同义词。

而另一些人只是把数据挖掘视为数据库中知识发现过程的一个基本步骤。

知识发现的过程由以下步骤组成：1）数据清理：消除噪声或不一致数据，2）数据集成：多种数据可以组合在一起，3）数据选择：从数据库中检索与分析任务相关的数据，4）数据变换：数据变换或统一成适合挖掘的形式，如通过汇总或聚集操作，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：根据某种兴趣度度量，识别表示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。

数据挖掘的步骤可以与用户或知识库进行交互。

把有趣的模式提供给用户，或作为新的知识存放在知识库中。

注意，根据这种观点，数据挖掘只是整个过程中的一个步骤，尽管是最重要的一步，因为它发现隐藏的模式。

我们同意数据挖掘是知识发现过程中的一个步骤。

然而，在产业界、媒体和数据库研究界，“数据挖掘”比那个较长的术语“数据库中知识发现”更为流行。

因此，在本书中，选用的术语是数据挖掘。

我们采用数据挖掘的广义观点：数据挖掘是从存放在数据库中或其他信息库中的大量数据中挖掘出有趣知识的过程。

基于这种观点，典型的数据挖掘系统具有以下主要成分：数据库、数据仓库或其他信息库：这是一个或一组数据库、数据仓库、电子表格或其他类型的信息库。

数据挖掘与智能决策系统

数据挖掘与智能决策系统在当今信息爆炸的时代，数据不再仅仅是个人和公司的资产，它已经成为一种重要的资源，扮演着不可或缺的角色。

由此，数据挖掘的概念和智能决策系统的开发应运而生。

数据挖掘是一种通过从大量数据中发现模式和知识的技术，而智能决策系统则是基于此技术的应用，能够为人们做出更明智的决策。

本文将深入探讨数据挖掘和智能决策系统的概念、应用以及未来的发展方向。

首先，我们来了解数据挖掘。

数据挖掘是一种借助各种算法和技术从大型数据集中提取出有价值的信息的过程。

在世界各个领域中，数据挖掘已经被广泛应用，包括营销、金融、医疗、社交媒体等。

它可以帮助企业发现消费者的行为模式，为金融机构提供风险评估，辅助医生进行疾病预测，还可以通过研究社交媒体上的大数据来了解用户的喜好和需求。

数据挖掘的核心技术包括分类、聚类、关联和预测等。

通过这些技术，数据挖掘可以帮助人们发现隐藏在海量数据背后的规律，从而做出更明智的决策。

接下来，我们来讨论智能决策系统。

智能决策系统是基于数据挖掘技术的应用，它能够辅助人们在面对复杂问题时做出决策。

智能决策系统一般包括数据收集、数据预处理、数据挖掘、知识表示和决策生成等步骤。

通过收集和整理大量的数据，系统可以通过数据预处理来清洗和去噪，确保数据的准确性和可靠性。

接下来，数据挖掘过程将应用各种算法和模型来提取有意义的特征和规律。

在知识表示阶段，系统会将得出的知识以可读或可视化的形式呈现给用户，方便用户理解和利用。

最后，决策生成阶段根据挖掘得到的知识和规律，系统会产生一系列的决策方案供用户参考。

智能决策系统的目标是帮助人们减少决策的不确定性和盲目性，提高决策的准确性和效率。

然而，随着技术的不断进步，数据挖掘和智能决策系统也在不断发展。

未来，数据挖掘将会面临更大的挑战和机遇。

首先，随着大数据的不断涌现，数据挖掘需要更强大的算法和工具来处理和挖掘这些海量数据。

其次，数据的多样性和复杂性也给数据挖掘带来了新的问题，需要创新性的方法来解决。

数据挖掘主要工具软件简介

数据挖掘主要工具软件简介Dataminning指一种透过数理模式来分析企业内储存的大量资料，以找出不同的客户或市场划分，分析出消费者喜好和行为的方法。

前面介绍了报表软件选购指南，本篇介绍数据挖掘常用工具。

市场上的数据挖掘工具一般分为三个组成部分：a、通用型工具；b、综合／DSS／OLAP数据挖掘工具；c、快速发展的面向特定应用的工具。

通用型工具占有最大和最成熟的那部分市场。

通用的数据挖掘工具不区分具体数据的含义，采用通用的挖掘算法，处理常见的数据类型，其中包括的主要工具有IBM 公司Almaden 研究中心开发的QUEST 系统，SGI 公司开发的MineSet 系统，加拿大Simon Fraser 大学开发的DBMiner 系统、SAS Enterprise Miner、IBM Intelligent Miner、Oracle Darwin、SPSS Clementine、Unica PRW等软件。

通用的数据挖掘工具可以做多种模式的挖掘，挖掘什么、用什么来挖掘都由用户根据自己的应用来选择。

综合数据挖掘工具这一部分市场反映了商业对具有多功能的决策支持工具的真实和迫切的需求。

商业要求该工具能提供管理报告、在线分析处理和普通结构中的数据挖掘能力。

这些综合工具包括Cognos Scenario和Business Objects等。

面向特定应用工具这一部分工具正在快速发展，在这一领域的厂商设法通过提供商业方案而不是寻求方案的一种技术来区分自己和别的领域的厂商。

这些工具是纵向的、贯穿这一领域的方方面面，其常用工具有重点应用在零售业的KD1、主要应用在保险业的Option＆Choices和针对欺诈行为探查开发的HNC软件。

下面简单介绍几种常用的数据挖掘工具：1. QUESTQUEST 是IBM 公司Almaden 研究中心开发的一个多任务数据挖掘系统，目的是为新一代决策支持系统的应用开发提供高效的数据开采基本构件。

数据挖掘概述

数据挖掘是20世纪90年代中期兴起的决策支持新技术，是基于大规模数据库的决策支持系统的核心，它是从数据库中发现知识的核心技术。

数据挖掘能够对数据库中的数据进行分析，以获得对数据更加深入的了解。

数据挖掘技术经历了三个演变时期。

第一时期称为机器学习时期，在这时期人们将已知的并且已经成功解决的事例输入计算机，由计算机对输入的事例进行总结产生相应的规则，在把总结出来的这些规则应用于实践；第二时期称为神经网络技术时期，这一时期人们关注的重点主要是在知识工程领域，向计算机输入代码是知识工程的重要特征，然而，专家们在这方面取得的成果并不理想，因为它投资大、效果差。

第三时期称为KDD时期，即数据挖掘现阶段所处的时期。

它是在20世纪80年代神经网络理论和机器学习理论指导下进一步发展的成果。

当时的KDD全称为数据库知识发现。

它一般是指从样本数据中寻找有用信息或联系的全部方法，如今人们已经接受这个名称，并用KDD这个词来代替数据挖掘的全部过程。

这里我们需要指出的是数据挖掘只是整个KDD过程中的一个重要过程。

数据仓库技术的发展促进了数据挖掘的发展，因为数据仓库技术为数据挖掘提供了原动力。

但是，数据仓库并不是数据挖掘的唯一源泉，数据挖掘不但可以从数据库中提取有用的信息，而且还可以从其它许多源数据中挖掘有价值的信息。

数据挖掘(Data Mining，DM)，也称数据库中知识发现(knowlegde discovery in database，KDD)，就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的及随机的实际数据中提取隐含在其中的、未知的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。

现在与之相应的有很多术语，如数据分析、模式分析、数据考古等。

我们从数据挖掘的定义中可以看出它包含了有几层意义：所使用的样本数据一般要求是有代表性的、典型的、可靠的；在样本数据中发现的规律是我们需要的；在样本数据中发现的规律能够被我们理解、接受、运用。

数据挖掘过程从数据库中发现知识，简称KDD，是20世纪80年代末开始的，现在人们把KDD 过程可定义为从数据集中识别出有效的、新颖的、潜在有用的，以及最终可以理解的模式的高级处理过程[14]。

数据挖掘功能

数据挖掘功能——可以挖掘什么类型的模式？数据挖掘功能用于指定数据挖掘任务中要找的模式类型。

一般地，数据挖掘任务可以分两类：描述和预测。

描述性挖掘任务刻划数据库中数据的一般特性。

预测性挖掘任务在当前数据上进展推断，以进展预测。

在某些情况下，用户不知道他们的数据中什么类型的模式是有趣的，因此可能想并行地搜索多种不同的模式。

这样，重要的是，数据挖掘系统要能够挖掘多种类型的模式，以适应不同的用户需求或不同的应用。

此外，数据挖掘系统应当能够发现各种粒度〔即，不同的抽象层〕的模式。

数据挖掘系统应当允许用户给出提示，指导或聚焦有趣模式的搜索。

由于有些模式并非对数据库中的所有数据都成立，通常每个被发现的模式带上一个确定性或“可信性〞度量。

数据挖掘功能以及它们可以发现的模式类型介绍如下。

1 概念/类描述：特征和区分数据可以与类或概念相关联。

例如，在AllElectronics 商店，销售的商品类包括计算机和打印机，顾客概念包括bigSpenders 和budgetSpenders。

用汇总的、简洁的、准确的方式描述每个类和概念可能是有用的。

这种类或概念的描述称为类/概念描述。

这种描述可以通过下述方法得到〔1〕数据特征化，一般地汇总所研究类〔通常称为目标类〕的数据，或〔2〕数据区分，将目标类与一个或多个比拟类〔通常称为比照类〕进展比拟，或〔3〕数据特征化和比拟。

数据特征是目标类数据的一般特征或特性的汇总。

通常，用户指定类的数据通过数据库查询收集。

例如，为研究上一年销售增加10%的软件产品的特征，可以通过执行一个SQL 查询收集关于这些产品的数据。

有许多有效的方法，将数据特征化和汇总。

例如，基于数据方的 OLAP 上卷操作〔小节〕可以用来执行用户控制的、沿着指定维的数据汇总。

面向属性的归纳技术可以用来进展数据的泛化和特征化，而不必一步步地与用户交互。

数据特征的输出可以用多种形式提供。

包括饼图、条图、曲线、多维数据方和包括穿插表在内的多维表。

数据挖掘中的图数据挖掘方法介绍

数据挖掘中的图数据挖掘方法介绍数据挖掘是一种通过从大量数据中发现模式和关联来提取有用信息的技术。

在数据挖掘的领域中，图数据挖掘作为一种重要的方法，被广泛应用于社交网络分析、推荐系统、生物信息学等领域。

本文将介绍几种常见的图数据挖掘方法。

一、图数据挖掘的基本概念在介绍具体的图数据挖掘方法之前，我们先来了解一些基本概念。

图是由节点和边组成的数据结构，节点代表实体，边代表实体之间的关系。

图可以是有向图或无向图，边可以有权重。

在图数据挖掘中，我们通常关注的是节点之间的连接关系和节点的属性。

二、图数据挖掘的方法1. 社区发现社区发现是图数据挖掘中的一个重要任务，旨在找到具有紧密连接的节点子集。

社区发现可以帮助我们理解社交网络中的群体结构、发现潜在的社区成员等。

常见的社区发现算法有Louvain算法、谱聚类等。

2. 关键节点识别关键节点识别是指在图中找到对整个网络具有重要影响力的节点。

这些节点的删除或添加会对网络的结构和功能产生重大影响。

关键节点识别可以帮助我们找到网络中的核心人物、重要资源等。

常见的关键节点识别算法有PageRank算法、介数中心性等。

3. 图分类图分类是指根据图的结构和节点属性将图划分到不同的类别中。

图分类可以用于社交网络分析、生物信息学等领域。

常见的图分类算法有图卷积神经网络（GCN）、图支持向量机（Graph SVM）等。

4. 图聚类图聚类是指将图中的节点划分到不同的簇中，使得同一个簇内的节点相似度较高，不同簇之间的节点相似度较低。

图聚类可以帮助我们发现图中的子图模式、寻找相似的节点等。

常见的图聚类算法有谱聚类、基于密度的图聚类等。

5. 异常检测在图数据中，异常节点指的是与其他节点有明显不同的节点。

异常检测可以帮助我们发现网络中的异常行为、异常事件等。

常见的异常检测算法有局部离群因子（LOF）、孤立森林（Isolation Forest）等。

三、图数据挖掘的应用图数据挖掘方法在各个领域都有广泛的应用。

数据挖掘知识点概况及试题

第一章1、数据仓库就是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合。

2、元数据是描述数据仓库内数据的结构和建立方法的数据，它为访问数据仓库提供了一个信息目录，根据数据用途的不同可将数据仓库的元数据分为技术元数据和业务元数据两类。

3、数据处理通常分成两大类：联机事务处理和联机分析处理。

4、多维分析是指以“维”形式组织起来的数据（多维数据集）采取切片、切块、钻取和旋转等各种分析动作，以求剖析数据，使拥护能从不同角度、不同侧面观察数据仓库中的数据，从而深入理解多维数据集中的信息。

5、ROLAP是基于关系数据库的OLAP实现，而MOLAP是基于多维数据结构组织的OLAP实现。

6、数据仓库按照其开发过程，其关键环节包括数据抽取、数据存储于管理和数据表现等。

7、数据仓库系统的体系结构根据应用需求的不同，可以分为以下4种类型：两层架构、独立型数据集合、以来型数据结合和操作型数据存储和逻辑型数据集中和实时数据仓库。

8、操作型数据存储实际上是一个集成的、面向主题的、可更新的、当前值的（但是可“挥发”的）、企业级的、详细的数据库，也叫运营数据存储。

9、“实时数据仓库”以为着源数据系统、决策支持服务和仓库仓库之间以一个接近实时的速度交换数据和业务规则。

10、从应用的角度看，数据仓库的发展演变可以归纳为5个阶段：以报表为主、以分析为主、以预测模型为主、以运营导向为主和以实时数据仓库和自动决策为主。

第二章1、调和数据是存储在企业级数据仓库和操作型数据存储中的数据。

2、抽取、转换、加载过程的目的是为决策支持应用提供一个单一的、权威数据源。

因此，我们要求ETL过程产生的数据（即调和数据层）是详细的、历史的、规范的、可理解的、即时的和质量可控制的。

3、数据抽取的两个常见类型是静态抽取和增量抽取。

静态抽取用于最初填充数据仓库，增量抽取用于进行数据仓库的维护。

4、粒度是对数据仓库中数据的综合程度高低的一个衡量。

粒度越小，细节程度越高，综合程度越低，回答查询的种类越多。

管理系统的数据挖掘与分析

管理系统的数据挖掘与分析随着信息化时代的到来，各行各业都在不断积累大量的数据。

而如何从这些海量数据中挖掘出有用的信息，对于企业的管理决策和发展至关重要。

管理系统的数据挖掘与分析，成为了当前企业管理中的热门话题。

本文将探讨管理系统中数据挖掘与分析的重要性、方法和应用。

一、数据挖掘在管理系统中的重要性在管理系统中，数据挖掘是指通过各种技术和方法，从大量数据中发现潜在的、以前未知的有用信息的过程。

数据挖掘可以帮助企业发现市场趋势、消费者行为、产品偏好等信息，为企业的决策提供科学依据。

在管理系统中，数据挖掘的重要性主要体现在以下几个方面： 1. 提升管理效率：通过数据挖掘技术，管理系统可以更好地分析和利用数据，帮助企业管理者更快速、更准确地做出决策，提升管理效率。

2. 降低风险：数据挖掘可以帮助企业预测市场变化、发现潜在风险，及时调整经营策略，降低经营风险。

3. 发现商机：通过对数据的深度挖掘和分析，管理系统可以帮助企业发现新的商机和发展方向，为企业的发展提供新的思路和机遇。

4. 提升客户满意度：通过数据挖掘技术，管理系统可以更好地了解客户需求，个性化定制产品和服务，提升客户满意度，增强客户黏性。

二、管理系统中数据挖掘的方法在管理系统中，数据挖掘的方法多种多样，常用的数据挖掘方法包括关联规则挖掘、分类与预测、聚类分析和异常检测等。

这些方法可以根据不同的需求和场景进行灵活应用，帮助企业更好地挖掘数据中的信息。

1. 关联规则挖掘：关联规则挖掘是一种常用的数据挖掘方法，主要用于发现数据中的关联关系。

通过关联规则挖掘，管理系统可以发现产品之间的关联、客户购买行为等信息，为企业的促销活动和产品组合提供参考。

2. 分类与预测：分类与预测是数据挖掘中的重要方法，主要用于对数据进行分类和预测。

通过分类与预测，管理系统可以根据历史数据预测未来趋势，为企业的决策提供支持。

3. 聚类分析：聚类分析是一种将数据划分为不同类别的方法，帮助企业发现数据中的潜在模式和规律。

第5章数据挖掘

5.4.4 关联规则
关联规则是数据挖掘领域中的一个非常重要的研究课题，广泛应用于各个领域，既可以检验行业内长期形成的知识模式，也能够发现隐藏的新规律。有效地发现、理解、运用关联规则是完成数据挖掘任务的重要手段，因此对关联规则的研究具有重要的理论价值和现实意义。
5.4.5
粗糙集
粗糙集是数据挖掘的方法之一，它是处理模糊和
5.2.3
Hale Waihona Puke 关系分析关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网，描述一组数据项目的密切度或关系。有时并不知道数据库中数据的关联
是否存在精确的关联函数，即便知道也是不确定的，因此关联分析生成的规则带有置信度，置信度级别度量了关联规则的强度。
5.2.4
聚类
当要分析的数据缺乏描述信息，或者是无法组织成任何分类模式时，可以采用聚类分析。聚类分析是按照某种相近程度度量方法，将用户数据分成一系列有意义的子集合。每一个集合中的数据性质相近，不同集合之间的数据性质相差较大。统计方法中的聚类分析是实现聚类的一种手段，它主要研究基于几何距离的聚类。人工智能中的聚类是基于概念描述的。概念描述就是对某类对象的内涵进行描述，并概括这类对象的有关特征。概念描述分为特征性描述和区别性描述，前者描述某类对象的共同特征，后者描述不同类对象之间的区别。
5.3.4 建立模型
（1）选择建模技术（2）生成模型（3）建立模型
（4）评估模型
5.3.5
结果评价
在大多数情况下，数据挖掘模型应该有助于决策。因此，要对这种模型进行说明以使模型有用，因为人们不会在复杂的“黑箱模型”的基础上作决策。注意，模型准确性的目标和模型说明的准确性的目标有点互相矛盾。一般来说，简单的模型容易说明，但是其准确性就差一些。

数据挖掘_概念与技术(第2版)习题答案

数据挖掘——概念概念与技术DataMiningConcepts and Techniques习题解答23页2.3.453页2.3.479页3.6.9117页3.4152页1177页6.8.14207页3251页7285页1320页21.3假设你是BigUniversity的软件工程师，任务是设计一个数据挖掘系统，分析学校课程数据库。

该数据库包括如下信息：每个学生的姓名、地址和状态（例如本科生或研究生）、所修课程以及他们的GPA（平均积分点）。

描述你要选取的结构。

该结构的每个成分的作用是什么？答：该应用程序的数据挖掘的体系结构应包括以下主要组成部分：z数据库，数据仓库，万维网或其他信息库：这是一个或一组包含学生和课程信息数据库、数据仓库、电子表格或其他类型的信息库；z数据库或数据仓库服务器：根据用户数据挖掘请求，数据库或数据仓库服务器负责提取相关数据；z知识库：这是领域的知识，用于指导搜索或评估结果模式的兴趣度。

z数据挖掘引擎：这是数据挖掘系统的基本部分，理想情况下由一组功能模块组成，用于执行特征化、关联和相关分析、分类、预测、聚类分析、离群点分析和演变分析等任务。

z模式评估模块：该成分使用兴趣度度量，并与数据挖掘模块交互，以便将搜索聚焦在有兴趣的模式上。

z用户界面：该模块在用户和数据挖掘系统之间通信，允许用户与系统交互，说明挖掘查询或任务，提供信息以帮助搜索聚焦，根据数据挖掘的中间结果进行探索式数据挖掘。

1.4 数据仓库和数据库有何不同？有哪些相似之处？p8答：区别：数据仓库是面向主题的，集成的，不易更改且随时间变化的数据集合，用来支持管理人员的决策，数据库由一组内部相关的数据和一组管理和存取数据的软件程序组成，是面向操作型的数据库，是组成数据仓库的源数据。

它用表组织数据，采用ER数据模型。

相似：它们都为数据挖掘提供了源数据，都是数据的组合。

1.5 简述以下高级数据库系统和应用：对象-关系数据库、空间数据库、文本数据库、多媒体数据库、流数据和万维网。

(完整版)客户信息系统(数据挖掘)

客户信息管理系统目次1绪论12 理论背景及开发方法介绍22.1 客户关系管理理论22.2 数据挖掘技术32.3 开发方法52.4系统框架63系统分析83.1 公司背景介绍83.2 系统需求分析83.3 系统功能分析103.4 业务流程分析113.5 数据流程分析133.6系统信息建模374系统设计394.1信息分类394.2体系结构设计404.3代码设计424.4数据库的设计434.5输入输出设计464.6处理流程设计484.7 界面设计515 系统实现545.1系统编程与测试545.2系统实施555.3系统维护59结论60致谢61参考文献62附录：系统的配置与运行说明63本设计来自：完美毕业设计网登陆网站联系客服远程截图或者远程控观看完整全套论文图纸设计客服QQ：81910401绪论近几年，随着全球经济一体化进程的不断加快，信息化潮流席卷全球，其程度高低已成为衡量一个国家综合国力的重要标志，成为21世纪不可抗拒的必然选择。

IT技术和现代管理思想的引入，为竞争压力下的中国企业注入勃勃生机。

进入WTO以后，我国企业将直接面对全球竞争，从表面上看是企业之间的竞争，但其实质是不同国家政府之间的管理体制、管理方式、管理职能与管理效率的竞争。

企业只有为客户提供良好的服务，才能使企业在严酷的国际竞争中获取竞争优势。

客户关系管理作为一种全新的战略思维和工作方法，正以前所未有的速度在各个企业中迅速普及，给企业带来新的管理技术和管理思想，并对企业原有的企业文化带来一次全新的革命。

CRM可以帮助企业充分利用客户关系资源，扩展新的市场和业务渠道，提高顾客满意度和企业的盈利能力，使企业在激烈的竞争中得以立足和发展。

本文正是在该理论基础上对一个特定企业的客户信息系统进行开发和设计，分为四个部分进行。

第一部分从客户关系管理的基本理论出发，阐述了客户关系管理的产生背景、发展历程、基本概念和作用，接着介绍了和客户关系管理紧密相关的数据挖掘的理论，数据技术的发展。