数据挖掘_Database of 2010 Standard Occupational Classification(2010标准职业分类数据集)
数据挖掘综述-精选文档
北京师范大学数学学院
1 数据挖掘技术的由来
1.1 网络技术的高度发展 1.2 数据爆炸但知识贫乏 1.3 支持数据挖掘技术的基础 1.4 从商业数据到商业信息的进化
1.2 数据爆炸但知识贫乏
激增的数据背后隐藏着许多重要的信息， 人们希望能够对其进行更高层次的分析， 以便更好地利用这些数据。 目前的数据库系统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。
1.3 支持数据挖掘技术的技术基础
海量数据搜集
强大的多处理器计算机
数据挖掘算法
1.4 从商业数据到商业信息的进化
进化阶段 数据搜集 (60年代) 商业问题 “过去五年中我的 总收入是多少？” 支持技术 计算机、磁带和磁盘 关系数据库 （RDBMS），结构化 查询语言（SQL）， ODBC Oracle、 Sybase、Informix、 IBM、Microsoft 联机分析处理 （OLAP）、多维数据 库、数据仓库 产品厂家 IBM,CDC 产品特点 提供历史性 的、静态的 数据信息
2 数据挖掘的定义
2.1 技术上的定义
2.2 商业角度的定义
2.3 数据挖掘与传统分析方法的区别
2.1数据挖掘在技术上的定义
数据挖掘（Data Mining）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。
2.3 数据挖掘与传统分析方法的区别
数据挖掘与传统的数据分析(如查询、报表、 联机应用分析)的本质区别是数据挖掘是在 没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现 知识. 数据挖掘所得到的信息应具有先未知,有效 和可实用三个特征.
《数据挖掘教学课件》数据挖掘期末考题（答案）
华南理工大学计算机科学与工程学院2012—2013学年度第二学期期末考试《数据仓库与数据挖掘技术》试卷(假的)专业：计算机科学与技术年级：2010 姓名：学号：注意事项：1. 本试卷共四大题，满分100分，考试时间120分钟；2. 所有答案请直接答在试卷上；题号一二三四总分得分一.填空题（每空1分，共20分）1.数据仓库的特征包括_面向主题________、___集成_________、__时变_________和非易失性。
2.数据仓库的三种数据模式包括_星形模式_、__雪花形模式__________、___事实星座形模式________。
3.仓库数据库服务器、_LOAP服务器________、__前端客户__________为数据仓库的多层结构。
4. OLAP技术多维分析过程中，多维分析操作包括 __上卷___、__下钻____、___切片____、__切块__________、__转轴_________等。
5. 知识发现过程的主要步骤有：数据清理、__数据集成__________、__数据选择___、数据交换、_数据挖掘________、___模式评估_________、__知识表示_______。
6. 数据仓库的视图的分类有:自顶向下视图、_数据源视图________、数据仓库视图、_商务视图_________。
二.简答题(每题6分，共42分)1.简述处理空缺值的方法。
1、忽略该记录2、手工填写空缺值3、使用默认值4、使用属性平均值5、使用同类样本平均值6、使用最可能的值2.挖掘的知识类型。
1、概念/类描述：特征化和区分2、挖掘频繁模式、关联和相关3、分类和预测4、聚类分析5、离群点分析6、演变分析3.何为OLTP与OLAP及他们的主要区别。
联机事务处理OLTP (on-line transaction processing)；联机分析处理OLAP (on-line analytical processing)；OLTP和OLAP的区别：用户和系统的面向性:OLTP面向顾客，而OLAP面向市场；数据内容：OLTP系统管理当前数据，而OLAP管理历史的数据；数据库设计：OLTP系统采用实体-联系（ER)模型和面向应用的数据库设计，而OLAP系统通常采用星形和雪花模型；视图：OLTP系统主要关注一个企业或部门内部的当前数据，而OLAP 系统主要关注汇总的统一的数据；访问模式：OLTP访问主要有短的原子事务组成，而OLAP系统的访问大部分是只读操作，尽管许多可能是复杂的查询。
概述
可视化数据挖掘方法
可视化数据挖掘的目的是使用户能够交 互地浏览数据和挖掘过程等，当所要识 别的不规则事物是一系列图形而不是数 字表格时，人的识别的速度是最快的。 可视化方法是一种数据挖掘的辅助方法， 但它确实非常重要。文献[27]总结了可视 化数据技术。VisDB系统[28]是一种多维 可视化挖掘工具
对金融数据分析，分析客户信用度。对 零售业中的数据进行挖掘，指导安排货 架和商品排放次序。在CRM（客户关 系模型）上使用数据挖掘，获得客户群 体分类信息、交叉销售安排以及新客户 的获得和老客户的保留的策略。在电信 业中使用挖掘方法，预防网络欺诈。
数据挖掘模式
模式是事物的标准形式或参照的样式。挖掘 模式根据数据中存在的规律分为以下几类： 依赖模式：依赖模式根据数据间的依赖关 系，找出数据间的关联。数据关联是数据库 中存在的一类重要的可被发现的知识。若两 个或多个变量的取值之间存在某种规律性， 就称为关联。关联可分为简单关联、时序关 联、因果关联。关联分析的目的是找出数据 库中隐藏的关联网。有时并不知道数据库中 数据的关联函数，即使知道也是不确定的， 因此关联分析生成的规则带有可信度。
概念树方法
数据库中记录的属性字段按归类方式进 行抽象，建立起来的层次结构称为概念 树。如“小时”概念树的下层是“分 钟”，它的直接上层是“天”，“天” 的上层是“旬”，再上层是“月”。利 用概念树提升的方法可以大大浓缩数据 库中的记录。对多个属性字段的概念树 提升，将得到高度概括的知识基表。该 方法主要挖掘层次模式和依赖模式
对下近似建立确定性规则，对上近似建 立不确定性规则(含可信度)，对无关情 况不存在规则。Rough集可以用于特征 规约[20]、相关分析[21]、数据简化、数据 意义评估、因果关系及范式采掘等
数据挖掘及应用数据挖掘概述ppt课件
Past KDD (Knowledge Discovery and Data Mining) Meetings
• KDD-2019, 13th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, San Jose,
《数据挖掘技术：市场营销、销售与客户关系管理领域的应用》 数据挖掘指的是一种态度，它表明商业活动应该基于认知，分析获得的决 策比没有任何分析所得的决策好得多，经过测算的结果更有利于商业盈利。
• SAS 软件研究所对数据挖掘所下的定义是：
数据挖掘是按照既定的业务目标， 对大量的企业数据进行探索、揭示隐 藏其中的规律性并进一步将之模型化的先进、有效的方法。
国内数据挖掘研究进展
• 1993年国家自然科学基金首次支持我们对该 领域的研究项目。
• 2019年度的国家社会科学基金在统计学类中
首次对该领域的研究予以支持。
• 全国数据库学术会议(NDBC，National DataBase Academic Conference)
• 重要的杂志有计算机学报、软件学报和计算机 研究与发展等。
• KDD-99, 5th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, August 15-18, 2019, San Diego, CA, USA.
• KDD-98, 4th International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, August 27-31, 2019, New York, NY, USA.
数据挖掘介绍word精品文档11页
数据挖掘介绍数据挖掘介绍2011年02月28日星期一12：46数据挖掘(Data Mining)是一个多学科交叉研究领域，它融合了数据库(Database)技术、人工智能(Artificial Intelligence)、机器学习(Machine Learning)、统计学(Statistics)、知识工程(Knowledge Engineering)、面向对象方法(Object-Oriented Method)、信息检索(Information Retrieval)、高性能计算(High-Performance Computing)以及数据可视化(Data Visualization)等最新技术的研究成果。
经过十几年的研究，产生了许多新概念和方法。
特别是最近几年，一些基本概念和方法趋于清晰，它的研究正向着更深入的方向发展。
数据挖掘之所以被称为未来信息处理的骨干技术之一，主要在于它以一种全新的概念改变着人类利用数据的方式。
二十世纪，数据库技术取得了决定性的成果并且已经得到广泛的应用。
但是，数据库技术作为一种基本的信息存储和管理方式，仍然以联机事务处理(OLTP：On-Line Transaction Processing)为核心应用，缺少对决策、分析、预测等高级功能的支持机制。
众所周知，随着数据库容量的膨胀，特别是数据仓库(Data Warehouse)以及Web等新型数据源的日益普及，联机分析处理(OLAP：On-Line Analytic Processing)、决策支持(Decision Support)以及分类(Classification)、聚类(Clustering)等复杂应用成为必然。
面对这一挑战，数据挖掘和知识发现(Knowledge Discovery)技术应运而生，并显示出强大的生命力。
数据挖掘和知识发现使数据处理技术进入了一个更高级的阶段。
它不仅能对过去的数据进行查询，并且能够找出过去数据之间的潜在联系，进行更高层次的分析，以便更好地作出理想的决策、预测未来的发展趋势等。
《数据挖掘简介》word版
数据挖掘简介数据挖掘简介2010-04-28 20：47数据挖掘数据挖掘(Data Mining)是采用数学、统计、人工智能和神经网络等领域的科学方法，从大量数据中挖掘出隐含的、先前未知的、对决策有潜在价值的关系、模式和趋势，并用这些知识和规则建立用于决策支持的模型，为商业智能系统服务的各业务领域提供预测性决策支持的方法、工具和过程。
数据挖掘前身是知识发现(KDD)，属于机器学习的范畴，所用技术和工具主要有统计分析(或数据分析)和知识发现。
知识发现与数据挖掘是人工智能、机器学习与数据库技术相结合的产物，是从数据中发现有用知识的整个过程。
机器学习(Machine Learning)是用计算机模拟人类学习的一门科学，由于在专家系统开发中存在知识获取的瓶颈现象，所以采用机器学习来完成知识的自动获取。
数据挖掘是KDD过程中的一个特定步骤，它用专门算法从数据中抽取模式(Patterns)。
1996年，Fayyad、Piatetsky-Shapiror和Smyth将KDD 过程定义为：从数据中鉴别出有效模式的非平凡过程，该模式是新的、可能有用的和最终可理解的；KDD是从大量数据中提取出可信的、新颖的、有效的，并能被人理解的模式的处理过程，这种处理过程是一种高级的处理过程。
数据挖掘则是按照既定的业务目标，对大量的企业数据进行探索，揭示隐藏其中的规律性，并进一步将其设计为先进的模型和有效的操作。
在日常的数据库操作中，经常使用的是从数据库中抽取数据以生成一定格式的报表。
KDD与数据库报表工具的区别是：数据库报表制作工具是将数据库中的某些数据抽取出来，经过一些数学运算，最终以特定的格式呈现给用户；而KDD则是对数据背后隐藏的特征和趋势进行分析，最终给出关于数据的总体特征和发展趋势。
报表工具能制作出形如"上学期考试未通过及成绩优秀的学生的有关情况"的表格；但它不能回答"考试未通过及成绩优秀的学生在某些方面有些什么不同的特征"的问题，而KDD就可以回答。
数据挖掘相关理论方法介绍v1.0
数据收集设计 –
数据抽取
数据的抽取需要在调研阶段做大量工作，首先要搞清楚以下几个问题：数据是从几个业务系统中 来?各个业务系统的数据库服务器运行什么DBMS?是否存在手工数据，手工数据量有多大?是否 存在非结构化的数据?等等类似问题，当收集完这些信息之后才可以进行数据抽取的设计。 与存放DW的数 据库系统相同的 数据源处理方法 这一类数源在设计比 较容易，一般情况下， DBMS(包括 SQLServer，Oracle) 都会提供数据库链接 功能，在DW数据库服 务器和原业务系统之 间建立直接的链接关 系就可以写Select 语 句直接访问。 与DW数据库系 统不同的数据源 的处理方法 这一类数据源一般情 况下也可以通过 ODBC的方式建立数 据库链接，如SQL Server和Oracle之间。 如果不能建立数据库 链接，可以有两种方 式完成，一种是通过 工具将源数据导出 成.txt或者是.xls文件， 另外一种方法通过程 序接口来完成。
知识发现的全过程
数据收集
数据清理 数据集成 数据选择 数据变换
数据挖掘
选择算法 建立模型 找出潜在关系
数据评估和展现
模式评估 知识表示
数据收集
数据的收集：将分布的、 数据的收集：将分布的、异构数 新网 据源中的数据如关系数据、 据源中的数据如关系数据、平面 数据文件等进行清洗， 数据文件等进行清洗，删除重复 数据，转换成统一的标准格式、 数据，转换成统一的标准格式、 华夏 并按照一定的规则进行集成， 并按照一定的规则进行集成，最 终建立企业数据仓库， 终建立企业数据仓库，并为下一 步数据挖掘、 步数据挖掘、决策分析的提供原 始数据基础。 始数据基础。 世华 数据仓库 其他 中企
数据挖掘
数据的挖掘： 数据的挖掘：从数据仓库中提取 数据， 数据，通过不同的数据挖掘算法 建立各种数据模型， 建立各种数据模型，使其展现出 各种潜在有用的、特别的、 各种潜在有用的、特别的、新颖 的存在于数据中的模式和趋势。 的存在于数据中的模式和趋势。
数据挖掘 填空题
1.知识发现是一个完整的数据分析过程，主要包括以下几个步骤:确定知识发现的目标、数据采集、数据探索、数据预处理、__数据挖掘_、模式评估。
2._特征性描述_是指从某类对象关联的数据中提取这类对象的共同特征（属性）。
3.回归与分类的区别在于：___回归__可用于预测连续的目标变量，___分类__可用于预测离散的目标变量。
4.__数据仓库_是面向主题的、集成的、相对稳定的、随时间不断变化的数据集合，与传统数据库面向应用相对应。
5.Pandas的两种核心数据结构是：__Series__和__DataFrame__。
6.我们可以将机器学习处理的问题分为两大类：监督学习和_无监督学习__。
7.通常，在训练有监督的学习的机器学习模型的时候，会将数据划分为__训练集__和__测试集__，划分比例一般为0.75：0.25。
1.分类问题的基本流程可以分为__训练__和__预测_两个阶段。
2.构建一个机器学习框架的基本步骤：数据的加载、选择模型、模型的训练、__模型的预测_、模型的评测、模型的保存。
3.__回归分析_是确定两种或两种以上变量间相互依赖关系的一种统计分析方法是应用及其广泛的数据分析方法之一。
4.在机器学习的过程中，我们将原始数据划分为训练集、验证集、测试集之后，可用的数据将会大大地减少。
为了解决这个问题，我们提出了__交叉验证_这样的解决办法。
5.当机器学习把训练样本学得“太好”的时候，可能已经把训练样本自身的一些特点当作所有潜在样本都会具有的一般性质，这样会导致泛化性能下降。
这种现象在机器学习中称为__过拟合__。
6.常用的降维算法有__主成分分析__、___因子分析__和独立成分分析。
7.关联规则的挖掘过程主要包含两个阶段__发现频繁项集_和__产生关联规则__1、数据仓库是一个（面向主题的）、（集成的）、（相对稳定的）、（反映历史变化）的数据集合，通常用于（决策支持的）目的2、如果df1=pd.DataFrame（[[1,2,3],[NaN,NaN,2],[NaN,NaN,NaN],[8,8,NaN]]），则df1.fillna（100）=？（[[1,2,3],[100,100,2],[100,100,100],[8,8,100]]）3、数据挖掘模型一般分为（有监督学习）和（无监督学习）两大类4、如果df=pd.DataFrame（｛'key':['A','B','C','A','B','C','A','B','C'],'data':［0,5,10,5,10,15,10,15,20］｝），则df.groupby（'key'）.sum（）=？（A:15,B:30,C:45）5、聚类算法根据产生簇的机制不同，主要分成（划分聚类）、（层次聚类）和（密度聚类）三种算法6、常见的数据仓库体系结构包括（两层架构）、（独立型数据集市）、（依赖型数据集市和操作型数据存储）、（逻辑型数据集市和实时数据仓库）等四种7、Pandas最核心的三种数据结构，分别是（Series）、（DataFrame）和（Panel）8、数据挖掘中计算向量之间相关性时一般会用到哪些距离？（欧氏距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离、闵可夫斯基距离、杰卡德距离、余弦夹角、相关距离、汉明距离（答对3个即可））等9、在决策树算法中用什么指标来选择分裂属性非常关键，其中ID3算法使用（信息增益），C4.5算法使用（信息增益率），CART算法使用（基尼系数）10、OLAP的中文意思是指（在线分析处理）1、常见的数据仓库体系结构包括（两层架构）、（独立型数据集市）、（依赖型数据集市和操作型数据存储）、（逻辑型数据集市和实时数据仓库）等四种2、Pandas最核心的三种数据结构，分别是（Series）、（DataFrame）和（Panel）3、数据挖掘中计算向量之间相关性时一般会用到哪些距离？（欧氏距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离、闵可夫斯基距离、杰卡德距离、余弦夹角、相关距离、汉明距离（答对3个即可））等4、在决策树算法中用什么指标来选择分裂属性非常关键，其中ID3算法使用（信息增益），C4.5算法使用（信息增益率），CART算法使用（基尼系数）5、OLAP的中文意思是指（在线分析处理）6、如果ser=pd.Series（np.arange（4,0,-1）,index=［"a","b","c","d"］）,则ser.values二？（［4,3,2,1］）,ser*2=（［&6,4,2］）7、线性回归最常见的两种求解方法，一种是（最小二乘法），另一种是（梯度下降法）8、对于回归分析中常见的过拟合现象，一般通过引入（正则化）项来改善，最有名的改进算法包括（Ridge岭回归）和（Lasso套索回归）9、Python字符串str='HelloWorld!',print（str[-2]）的结果是？（d）10、数据抽取工具ETL主要包括（抽取）、（清洗）、（转换）、（装载）1、数据挖掘中计算向量之间相关性时一般会用到哪些距离？（欧氏距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离、闵可夫斯基距离、杰卡德距离、余弦夹角、相关距离、汉明距离（答对3个即可））等2、在决策树算法中用什么指标来选择分裂属性非常关键，其中ID3算法使用（信息增益），C4.5算法使用（信息增益率），CART算法使用（基尼系数）3、OLAP的中文意思是指（在线分析处理4、如果ser=pd.Series（np.arange（4,0,-1）,index=["a","b","c","d"]）,则ser.values二？（[4,3,2,1]）,ser*2=（[&6,4,2]）5、线性回归最常见的两种求解方法，一种是（最小二乘法），另一种是（梯度下降法）6、对于回归分析中常见的过拟合现象，一般通过引入（正则化）项来改善，最有名的改进算法包括（Ridge岭回归）和（Lasso套索回归）7、Python字符串str='HelloWorld!',print（str[-2]）的结果是？（d）8、数据抽取工具ETL主要包括（抽取）、（清洗）、（转换）、（装载）9、CF是协同过滤的简称，一般分为基于（用户）的协同过滤和基于（商品）的协同过滤10、假如Li二[1,2,3,4,5,6]，则Li[:：-1]的执行结果是（[6,5,4,3,2,1]）1、数据仓库是一个（面向主题的）、（集成的）、（相对稳定的）、（反映历史变化）的数据集合，通常用于（决策支持的）目的2、如果df1=pd.DataFrame（[[1,2,3],[NaN,NaN,2],[NaN,NaN,NaN],[8,8,NaN]]），则df1.fillna（100）=？（[[1,2,3],[100,100,2],[100,100,100],[8,8,100]]）3、数据挖掘模型一般分为（有监督学习）和（无监督学习）两大类4、如果df=pd.DataFrame（｛'key':['A','B','C','A','B','C','A','B','C'],'data':［0,5,10,5,10,15,10,15,20］｝），则df.groupby（'key'）.sum（）=？（A:15,B:30,C:45）5、聚类算法根据产生簇的机制不同，主要分成（划分聚类）、（层次聚类）和（密度聚类）三种算法6、如果ser=pd.Series（np.arange（4,0,-1）,index=［"a","b","c","d"］）,则ser.values二？（［4,3,2,l］）,ser*2=（［&6,4,2］）7、线性回归最常见的两种求解方法，一种是（最小二乘法），另一种是（梯度下降法）8、对于回归分析中常见的过拟合现象，一般通过引入（正则化）项来改善，最有名的改进算法包括（Ridge岭回归）和（Lasso套索回归）9、Python字符串str='HelloWorld!',print（str［-2］）的结果是？（d）10、数据抽取工具ETL主要包括（抽取）、（清洗）、（转换）、（装载）1、数据仓库是一个（面向主题的）、（集成的）、（相对稳定的）、（反映历史变化）的数据集合,通常用于（决策支持的）目的2、数据挖掘模型一般分为（有监督学习）和（无监督学习）两大类3、聚类算法根据产生簇的机制不同,主要分成（划分聚类）、（层次聚类）和（密度聚类）三种算法4、Pandas最核心的三种数据结构，分别是（Series）、（DataFrame）和（Panel）5、在决策树算法中用什么指标来选择分裂属性非常关键，其中ID3算法使用（信息增益），C4.5算法使用（信息增益率），CART算法使用（基尼系数）6、如果ser=pd.Series（np.arange（4,0,-1）,index=［"a","b","c","d"］）,则ser.values二？（［4,3,2,1］）,ser*2=（［&6,4,2］）7、对于回归分析中常见的过拟合现象，一般通过引入（正则化）项来改善，最有名的改进算法包括（Ridge岭回归）和（Lasso套索回归）8、数据抽取工具ETL主要包括（抽取）、（清洗）、（转换）、（装载）9、CF是协同过滤的简称，一般分为基于（用户）的协同过滤和基于（商品）的协同过滤10、假如Li二［1,2,3,4,5,6］，则Li［:：-1］的执行结果是（［6,5,4,3,2,1］）1如果dfl二pd.DataFrame（[[l,2,3],[NaN,NaN,2],[NaN,NaN,NaN],[&&NaN]]）, 则dfl.fillna（100）=?（[[l,2,3],[100,100,2],[100,100,100],[8,8,100]]）2、如果df=pd.DataFrame（｛'key':['A','B','C','A','B','C','A','B','C'],'data':[0,5,10,5,10,15,10 ,15,20]｝）则df.groupby（'key'）.sum（）=？（A:15,B:30,C:45）3、常见的数据仓库体系结构包括（两层架构）、（独立型数据集市）、（依赖型数据集市和操作型数据存储）、（逻辑型数据集市和实时数据仓库）等四种4、数据挖掘中计算向量之间相关性时一般会用到哪些距离？（欧氏距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离、闵可夫斯基距离、杰卡德距离、余弦夹角、相关距离、汉明距离（答对3个即可））等5、OLAP的中文意思是指（在线分析处理）6、线性回归最常见的两种求解方法，一种是（最小二乘法），另一种是（梯度下降法）7、Python字符串str='HelloWorld!',print（str[-2]）的结果是？（d）8、数据抽取工具ETL主要包括（抽取）、（清洗）、（转换）、（装载）9、CF是协同过滤的简称，一般分为基于（用户）的协同过滤和基于（商品）的协同过滤10、假如Li二[1,2,3,4,5,6]，则Li[::-1]的执行结果是（[6,5,4,3,2,1]）1、数据挖掘模型一般分为（有监督学习）和（无监督学习）两大类2、聚类算法根据产生簇的机制不同，主要分成（划分聚类）、（层次聚类）和（密度聚类）三种算法3、常见的数据仓库体系结构包括（两层架构）、（独立型数据集市）、（依赖型数据集市和操作型数据存储）、（逻辑型数据集市和实时数据仓库）等四种4、数据挖掘中计算向量之间相关性时一般会用到哪些距离？（欧氏距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离、闵可夫斯基距离、杰卡德距离、余弦夹角、相关距离、汉明距离（答对3个即可））等5、如果ser=pd.Series（np.arange（4,0,-1）,index=["a","b","c","d"]）,则ser.values二？（［4,3,2,l］）,ser*2=（［8,6,4,2］）6、对于回归分析中常见的过拟合现象，一般通过引入（正则化）项来改善，最有名的改进算法包括（Ridge岭回归）和（Lasso套索回归）7、Python字符串str='HelloWorld!',print（str［-2］）的结果是？（d）8、数据抽取工具ETL主要包括（抽取）、（清洗）、（转换）、（装载）9、CF是协同过滤的简称，一般分为基于（用户）的协同过滤和基于（商品）的协同过滤10、假如Li二［1,2,3,4,5,6］，则Li［:：-1］的执行结果是（［6,5,4,3,2,1］）1、数据仓库是一个（面向主题的）、（集成的）、（相对稳定的）、（反映历史变化）的数据集合，通常用于（决策支持的）目的2、如果df=pd.DataFrame（｛'key':［'A','B','C','A','B','C','A','B','C'］,'data':［0,5,10,5,10,15,10,15,20］｝）则df.groupby（'key'）.sum（）=？（A:15,B:30,C:45）3、数据挖掘中计算向量之间相关性时一般会用到哪些距离？（欧氏距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离、闵可夫斯基距离、杰卡德距离、余弦夹角、相关距离、汉明距离（答对3个即可））等4、在决策树算法中用什么指标来选择分裂属性非常关键，其中ID3算法使用（信息增益），C4.5算法使用（信息增益率），CART算法使用（基尼系数）5、OLAP的中文意思是指（在线分析处理）6、如果ser=pd.Series（np.arange（4,0,-1）,index=［"a","b","c","d"］）,则ser.values二？（［4,3,2,1］）,ser*2=（［&6,4,2］）7、线性回归最常见的两种求解方法，一种是（最小二乘法），另一种是（梯度下降法）8、对于回归分析中常见的过拟合现象，一般通过引入（正则化）项来改善，最有名的改进算法包括（Ridge岭回归）和（Lasso套索回归）9、数据抽取工具ETL主要包括（抽取）、（清洗）、（转换）、（装载）10、CF是协同过滤的简称，一般分为基于（用户）的协同过滤和基于（商品）的协同过滤。
数据挖掘现阶段最常
数据挖掘现阶段最常用的算法数据挖掘最常见的十种方法下面介绍十种数据挖掘(Data Mining )的分析方法，以便于大家对模型的初步 了解，这些都是日常挖掘中经常遇到的算法，希望对大家有用！(甚至有数据 挖掘公司，用其中的一种算法就能独步天下)不疔電常崽匕j 世的匸建忙於4i mJ —H HI - inr_ - . 4ll.Xi«¥t 朋趨感曲甜匚 J u 、亠 J 2.」~ "l T —— ™ —II *.| < '：J!；-1 期上色埋焰虫；I ____ __ n _______________ J1、基于历史的 MBR 分析（Memory-Based Reasoning ； MBR基于历史的MBR 分析方法最主要的概念是用已知的案例(case )来预测未来案 例的一些属性(attribute )，通常找寻最相似的案例来做比较。
记忆基础推理法中有两个主要的要素，分别为距离函数( dista nee fun ction ) 与结合函数(comb in ation function )。
距离函数的用意在找出最相似的案例； 结合函数则将相似案例的属性结合起来，以供预测之用。
记忆基础推理法的优 点是它容许各种型态的数 据，这些数据不需服从某些假设。
另一个优点是其具 备学习能扩画丘癢怡息力，它能藉由旧案例的学习来获取关于新案例的知识。
较令人诟病的是它需要大量的历史数据，有足够的历史数据方能做良好的预测。
此外记忆基础推理法在处理上亦较为费时，不易发现最佳的距离函数与结合函数。
其可应用的范围包括欺骗行为的侦测、客户反应预测、医学诊疗、反应的归类等方面。
2、购物篮分析(Market Basket Analysis )购物篮分析最主要的目的在于找出什么样的东西应该放在一起？商业上的应用在藉由顾客的购买行为来了解是什么样的顾客以及这些顾客为什么买这些产品，找出相关的联想(association )规则，企业藉由这些规则的挖掘获得利益与建立竞争优势。
数据挖掘算法详解
数据挖掘算法详解数据预处理：数据挖掘技术是面向大型数据集的,而且源数据库中的数据是动态变化的，数据存在噪声、不确定性、信息丢失、信息冗余、数据分布稀疏等问题这就要求我们必须对原始数据进行清洗,尽可能的保证数据的质量。
另外，由于挖掘的实际需要,往往需要对原始数据进行一系列的转换和处理,从而得到我们真正需要的数据。
此外,在实际情况中，为了提高建模速度，我们可能只需要部分数据参与建模，并指定一些必要的属性。
所有这些在建模前对数据的处理操作,我们都称其为”数据预处理”。
数据预处理的好坏在很大程度上决定了数据挖掘的质量。
结点介绍：本系统提供的数据预处理方法主要有：过滤、抽样、公式、连接、联合、排序、字段过滤、替代规则、类型转换、装箱。
过滤：通过对指定字段进行条件限制（大于、小于、等于、类似等条件），从而对数据进行筛选,过滤掉不需要的数据。
抽样：通过各种抽样方法（随机抽样、按比例抽样、按指定数据量）抽取一部分数据。
公式：公式和参数模型相对应。
通过参数模型构造公式,通过公式操作可对由源数据构造新字段。
联合：按照指定字段将两张表进行并集操作排序：按照指定字段进行排序操作连接：按照指定字段将两张表进行关联操作替代规则：缺失值处理方法，用某字段的最小值（最大值、均值等）替换该字段中的缺失值，或删除该行或该列。
字段过滤：对数据进行汇总操作。
类型转换：不同数据类型之间进行转换。
主要有数值型转换为字符型,字符型转换为数值型,日期型转换为字符型。
装箱：对数据进行离散化。
可单独对不同数据类型的字段进行箱操作也可对不同数据类型字段的组合进行装箱操作。
统计分析：本系统提供的统计分析方法有：相关分析、归纳分析和波动分析。
相关分析：相关性度量是两个变量间线性关系强弱程度的一种测度。
如果一个变量X恰好可表示成另一个变量的Y的线性函数，那么相关系数为1或.取1 或-1依赖于两个变量是正相关或负相关。
如果两变量间的线性相关系数为0 ,这意味着两变量无线性关系。
数据挖掘分类算法研究及应用
Abstract ............................................................................................................................. III 目 录................................................................................................................................ V
第一章 绪论....................................................................................................................... 1 1.1 课题背景及意义................................................................................................... 1 1.2 国内外研究现状................................................................................................... 2 1.3 本文的组织结构................................................................................................... 3 第二章 数据挖掘概述....................................................................................................... 4 2.1 数据挖掘的定义................................................................................................... 4 2.2 数据挖掘的任务和方法....................................................................................... 4 2.3 数据挖掘过程模型............................................................................................... 6 2.4 数据挖掘算法的评价标准................................................................................... 7 2.5 小结....................................................................................................................... 8 第三章 分类算法问题研究............................................................................................... 9 3.1 分类的概念........................................................................................................... 9 3.2 构造分类器的过程............................................................................................... 9 3.3 分类算法的预处理............................................................................................. 10 3.4 主要分类算法研究............................................................................................. 10 3.4.1 统计学方法.............................................................................................. 10 3.4.2 机器学习方法.......................................................................................... 13 3.4.3 神经网络方法.......................................................................................... 14 3.4.4 关联分类方法.......................................................................................... 15 3.5 分类算法的评估标准与方法............................................................................. 20 3.5.1 评估分类模型准确性的标准.................................................................. 20 3.5.2 评估分类模型准确性的方法.................................................................. 21
第5章数据挖掘-1
数据挖掘的产生
随着数据库技术的迅速发展以及数据库
管理系统的广泛应用，人们积累的数据 越来越多。目前的数据库系统可以高效 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。缺乏挖掘数据背后隐藏的知识的手 段，导致了“数据爆炸但知识贫乏”的 现象。
最终可理解性：能被用户理解，如：简洁性
有趣性：有效性、新颖性、潜在有用性、最终可理解性的综合。
数据挖掘是多学科的交叉
数据库技术 统计学
机器学习
数据挖掘
可视化
信息科学
其他学科
数据挖掘与数据仓库的关系
数据挖掘是数据仓库发展的必然结果
数据仓库为数据挖掘提供应用基础
数据挖掘也不必非得建立一个数据仓库 从数据仓库中直接进行数据挖掘有许多好
进行概述性的总结并获得简明、准确的描述。
如一个大学中讲师、副教授的情况
讲师：75% (papers<3) and (teaching courses<2) 副教授：66% (papers>=3) and (teaching courses>=2)
概念描述与数据泛化密切相关
允许数据集在多个抽象层泛化，便于用户考察数据的一般行 为 方法: OLAP方法 面向属性的归纳
随着大量数据不停地收集和存储，人们 对于从数据库中挖掘关联规则越来越感 兴趣。从大量商业事务记录中发现有趣 的关联关系，可以帮助许多商务决策的 制定，如分类设计、交叉购物和促销分 析等。
2
computer => financial _ management _ software [support = 2%, confidence = 60%] 关联规则的支持度(support)2% 表示： 分析中的全部事务的2% 同时购买计算机和 财务管理软件。 关联规则的置信度(confidence)60% 表示： 购买计算机的顾客60% 也购买财务管理软件。
数据挖掘的入门概念
数据挖掘的入门概念作者：程Sir1 数据挖掘数据挖掘(Data Mining，简称DM)，是指从大量的数据中，挖掘出未知的且有价值的信息和知识的过程。
2 机器学习与数据挖掘与数据挖掘类似的有一个术语叫做”机器学习“，这两个术语在本质上的区别不大，如果在书店分别购买两本讲数据挖掘和机器学习的书籍，书中大部分内容都是互相重复的。
具体来说，小的区别如下：机器学习：更侧重于技术方面和各种算法，一般提到机器学习就会想到语音识别，图像视频识别，机器翻译，无人驾驶等等各种其他的模式识别，甚至于谷歌大脑等AI，这些东西的一个共同点就是极其复杂的算法，所以说机器学习的核心就是各种精妙的算法。
数据挖掘：更偏向于“数据”而非算法，而且包括了很多数据的前期处理，用爬虫爬取数据，然后做数据的清洗，数据的整合，数据有效性检测，数据可视化(画图)等等，最后才是用一些统计的或者机器学习的算法来抽取某些有用的“知识”。
前期数据处理的工作比较多。
所以，数据挖掘的范畴要更广泛一些。
3 数据挖掘所覆盖的学科数据挖掘是一门交叉学科，覆盖了统计学、计算机程序设计、数学与算法、数据库、机器学习、市场营销、数据可视化等领域的理论和实践成果4 数据挖掘的误区误区一：算法至上论。
认为数据挖据是某些对大量数据操作的算法，这些算法能够自动地发现新的知识。
误区二：技术至上论。
认为数据挖据必须需要非常高深的分析技能，需要精通高深的数据挖掘算法，需要熟练程序开发设计。
这两种认知都有一定的偏颇。
实际上，数据挖掘本质上是人们处理商业问题的方法，通过适量的数据挖掘来获得有价值的结果，技术在随着大数据时代的来临变得愈发重要，但是最好的数据挖掘工程师往往是那些熟悉和理解业务的人。
5 数据挖掘能解决什么问题商业上的问题多种多样，例如：“如何能降低用户流失率?”“某个用户是否会响应本次营销活动?“'如何细分现有目标市场?'“如何制定交叉销售策略以提升销售额?”“如何预测未来销量?”从数据挖掘的角度看，都可以转换为五类问题：分类问题聚类问题回归问题关联分析推荐系统5.1 分类问题简单来说，就是根据已经分好类的一推数据，分析每一类的潜在特征建立分类模型。
数据挖掘课件
面向属性归纳的基本算法
������ 首先，从初始关系中查询处理任务相关的数据， ������ 然后，考察任务相关数据中每个属性的不同值 的个数，进行概化。概化或者通过属性删除或者通 过属性概化进行 ������ 聚集通过合并相等的广义元组，并累计它们对 应的计数值进行 ������ 表示: 用户交互作用：调整层次通过(1) 下钻, (2) 转轴, (3) 映射到规则，交叉表，可视化表示
属性概化 ������
候选属性: gender, major, birth_country, age_range and gpa
解析特征化:一个例子(2)
解析特征化: 一个例子(3)
������ 3. 相关分析
������ 计算给定样本分类所需要的期望信息 ������ 计算每一个属性的熵值:e.g. major
������ 把概化的结果映射到特征规则,如:连同量化信息 Grad(x) ∧male(x) Birth_region(x)=“canada”[t:53%] ∨birth_region(x )=“canada”[t:47%]
表示—概化关系
交叉表表示
交叉表表示
通过立方体技术执行
������ 体
解析特征化: 一个例子(4)
解析特征化: 一个例子(5)
4. 初始目标类工作关系������
R = 0.1������ 从候选关系中去除不相关或弱相关的属性=> 删除 gender, birth_country������ 去除相反的类候选关系
5. 使用Ti 执行W0上的面向属性归纳
数据挖掘技术分析
数据挖掘技术分析作者：孔洁刘杨来源：《电脑知识与技术》2017年第32期摘要：随着时代的发展，人们对有价值的数据需求越来越迫切，因此，需要一种新的技术来处理大量的数据数据，并从中抽取我们需要的信息。
数据挖掘技术是一门涉及面很广的学科，综合了统计学的方法，同时又超越了传统意义上的统计分析。
数据挖掘就是从海量的数据当中，通过运用技术手段，提炼出我们所需要的有用的数据的过程。
该文介绍了数据挖掘技术的基本概念、数据挖掘的功能以及数据挖掘的常用的技术。
关键词：数据挖掘；决策树；OLAP中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2017）32-0009-021 什么是数据挖掘数据挖掘就是通过一定的技术来分析大量的数据，从中找出对我们有用的数据的过程，即从存放在数据库中的数据中获取有效的、有价值、最终能被我们所利用的数据。
若我们在一个网站买书，系统会根据我们近期所购买的书的记录进行分析，然后在我们下次登录该网站时，自行向我们推荐其他类型的书籍，这里就是用到了数据挖掘的理论和方法。
2 数据挖掘的功能1）分类所谓分类就是按照分析对象的特征，建立类组。
也就是说分类就是它所预测的结果是一个类别而不是一个具体的数。
比如：我猜你是四川人，这个就是分类问题。
在商业案例中分类问题很多，再比如通过银行的一个客户信息，可以预测一下他是否会购买基金，大概的数额；他是否会办信用卡等等。
2）聚类面对海量的数据，首先分类，然后是聚类，属性接近的划归为一类，合理归类以后，每一类有自己的特征。
聚类问题主要解决把一定范围内的对象划分为若干个组。
它的特点是根据所选的目标来进行划分。
比如：银行的客户，我们首先选定几个指标：年收入、年龄、性别等，然后对他们进行划分，特征相似的为一类，特征不同的分属不同的类。
3）估计与预测估计就是根据已有的长期积累的数据来推测未知的信息，例如银行根据信用卡申请人的单位性质、年龄、性别等信息推算他的消费水平。
数据挖掘中的名词解释
第一章1，数据挖掘(Data Mining)，就是从存放在数据库，数据仓库或其他信息库中的大量的数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程。
2，人工智能(Artificial Intelligence)它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。
3，机器学习(Machine Learning)是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
4，知识工程（Knowledge Engineering）是人工智能的原理和方法，对那些需要专家知识才能解决的应用难题提供求解的手段。
5，信息检索（Information Retrieval）是指信息按一定的方式组织起来，并根据信息用户的需要找出有关的信息的过程和技术。
6，数据可视化(Data Visualization)是关于数据之视觉表现形式的研究；其中，这种数据的视觉表现形式被定义为一种以某种概要形式抽提出来的信息，包括相应信息单位的各种属性和变量。
7，联机事务处理系统(OLTP)实时地采集处理与事务相连的数据以及共享数据库和其它文件的地位的变化。
在联机事务处理中，事务是被立即执行的，这与批处理相反，一批事务被存储一段时间，然后再被执行。
8, 联机分析处理(OLAP)使分析人员，管理人员或执行人员能够从多角度对信息进行快速一致，交互地存取，从而获得对数据的更深入了解的一类软件技术。
8，决策支持系统(decision support)是辅助决策者通过数据、模型和知识，以人机交互方式进行半结构化或非结构化决策的计算机应用系统。
它为决策者提供分析问题、建立模型、模拟决策过程和方案的环境，调用各种信息资源和分析工具，帮助决策者提高决策水平和质量。
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Database of 2010 Standard Occupational
Classification(2010标准职业分类数据集)
数据摘要：
2010 Standard Occupational Classification, Department of Labor, US Bureau of Labor Statistics, USA. The Standard Occupational Classification (SOC) system is used by Federal statistical agencies to classify workers into occupational categories for the purpose of collecting, calculating, or disseminating data. All workers are classified into one of over 820 occupations according to their occupational definition.
中文关键词：
计算机科学,政府,职业分类,劳动局,美国,
英文关键词：
Computer science,Governments,Occupational classification,Bureau of Labor,USA,
数据格式：
TEXT
数据用途：
The data can be used for data mining and analysis.
数据详细介绍：
Database of 2010 Standard
Occupational Classification
∙Abstract
2010 Standard Occupational Classification, Department of Labor, US Bureau of Labor Statistics, USA. The Standard Occupational Classification (SOC) system is used by Federal statistical agencies to classify workers into occupational categories for the purpose of collecting, calculating, or disseminating data. All workers are classified into one of over 820 occupations according to their occupational definition.
∙Data Description
File: 1421 Records
US Department of Labor, Standard Occupational Classification
Management Occupations Top Executives Chief Executives Chief Executives General and Operations Managers General and Operations Managers Legislators Legislators Advertising, Marketing, Promotions, Public Relations, and Sales Managers Advertising and Promotions Managers Advertising and Promotions Managers Marketing and Sales Managers Marketing Managers Sales Managers Public Relations and Fundraising Managers Public Relations
and Fundraising Managers Operations Specialties Managers
Reference
数据预览：
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