数据挖掘入门基础
2.数据挖掘技术基础知识
8 8 8
3. 现在的问题是：网络之后的下一个技术 热点是什么？
㈡ 网 络 之 后 的 下 一 个 技 术 热 点
让我们来看一些身边俯拾即是的现象： 《纽约时报》由 60 年代的 10～20 版扩张至 现在的 100～200 版，最高曾达 1572 版； 《北京青年报》也已是 16～40 版；市场营 销报已达 100 版。 然而在现实社会中，人均日阅读时间通常 为 30～45 分钟，只能浏览一份 24 版的报纸。
数据
过
80
的
KDD
,的
,
18 18 18
以后人们却在逐渐使用数据挖掘中, 发现有 以后 许多工作可以由统计方法来完成, 并认为最好的 策略是将统计方法与数据挖掘有机的结合起来。
数 据 挖 掘 逐 渐 演 变 的 过 程 ㈥
数据仓库的发展促使数据挖掘越来越热 越来越热。 越来越热 数据仓库技术的发展与数据挖掘有着密切 的 。 。 是, 数据仓库并 为有 掘 。 多数据挖掘可 是数据挖掘的 作数据 , 中挖 的发展是促 数据挖掘越来越热的
的数据 ,
的 技术 的数据 数数据挖掘技术已可以马上投入使用, 因 为支持的它的基础技术已成熟，他们是： 1. 海量数据搜集
㈣ 支 持 数 据 挖 掘 技 术 的 基 础
商业数据库正以一个空前的速度增长,且数 据仓库正在广泛地应用于各行业。 2. 强大的多处理器计算机 已成熟的 行 cpu 的技术可以 越 越 的 。 3. 数据挖掘算法 ，且 10 于 的 已 成为一 的技术。 成熟，
了 用的阶段;
17 17 17
㈥ 数据挖掘逐渐演变的过程
数据 的 , , 过
一 、 数 据 挖 掘 技 术 的 由 来
KDD (Knowledge discovery in database) 的 数据 数据 , 的 的过程 , 的 ,掘 的 的 , KDD 数据 的 的 程 , 过 掘的过程, 的 的 , 的 的 80 , 数据挖掘 (data mining) 的 程 , ,挖掘 的 数据挖掘的 的 , 过程 ; , , 的 ,
介绍数据挖掘的基础知识
介绍数据挖掘的基础知识【文章】1. 什么是数据挖掘？数据挖掘是一种从大规模数据集中发现模式、关联和趋势的过程。
通过应用统计、机器学习和人工智能等技术，数据挖掘帮助我们利用数据中的隐藏信息，以提供预测性洞察和决策支持。
2. 数据挖掘的基本任务数据挖掘的基本任务包括分类、聚类、关联规则挖掘和异常检测。
分类是将数据分为不同的类别，聚类是将数据分为相似的群组，关联规则挖掘是找出数据中的关联关系，而异常检测是识别与预期模式不符的数据。
3. 数据挖掘的应用领域数据挖掘在多个领域中都有广泛的应用。
其中包括市场营销，通过分析客户购买模式来进行定向广告；金融领域，用于信用评估、欺诈检测和股票市场预测；医疗健康领域，智能诊断和药物发现等。
4. 数据挖掘的基本步骤数据挖掘的基本步骤包括问题定义、数据收集、数据预处理、模型选择和建模、模型评估和结果解释。
问题定义阶段明确了要解决的问题，数据收集阶段获取了相关数据，数据预处理阶段清洗和转换数据以准备建模，模型选择和建模阶段选择适当的算法并建立模型，模型评估阶段评估模型的性能，结果解释阶段解释模型的发现和结论。
5. 常用的数据挖掘算法常用的数据挖掘算法包括决策树、聚类算法、关联规则挖掘和神经网络等。
决策树是一种用于分类和预测的算法，聚类算法用于将数据分组，关联规则挖掘用于发现数据集中的关联关系，神经网络模拟人脑神经元之间的连接关系，用于模式识别和预测。
6. 数据挖掘的挑战和注意事项数据挖掘面临一些挑战和注意事项。
首先是数据质量的问题，噪声和缺失值可能会影响模型的准确性。
其次是算法选择的问题，对于不同类型的数据和任务，需要选择合适的算法。
在处理大规模数据时，计算和存储资源也是需要考虑的因素。
7. 对数据挖掘的观点和理解数据挖掘作为一门强大的技术，可以帮助我们从大量的数据中发现隐藏的模式和规律。
通过应用数据挖掘，我们能够做出更准确的预测和更明智的决策。
然而，我们也需要注意数据挖掘过程中可能遇到的挑战和限制，并在处理数据时保持谨慎和严谨。
数据挖掘基础
数据挖掘基础一、数据挖掘的概念和基本流程数据挖掘是指从大量数据中提取出有价值的信息和知识的过程，是一种自动化的发现模式和规律的方法。
其基本流程包括：数据预处理、特征选择、建立模型、模型评估和应用。
二、数据预处理1. 数据清洗：去除重复值、缺失值和异常值等。
2. 数据集成：将多个数据源中的数据合并成一个整体。
3. 数据变换：对原始数据进行转换，如归一化、离散化等。
4. 数据规约：对原始数据进行压缩，如抽样等。
三、特征选择特征选择是指从原始特征中选取一部分对分类或回归有用的特征。
其目的是减少维度，提高模型效率和精度。
四、建立模型建立模型是指根据已选取的特征，使用各种算法构建分类或回归模型。
常用算法包括决策树、神经网络、支持向量机等。
五、模型评估模型评估是指通过交叉验证等方法对建立好的模型进行评估，以确定其预测效果是否良好。
六、应用应用是指将建立好的模型应用到实际问题中，进行预测和决策。
七、数据挖掘的应用领域1. 金融：如信用评估、风险管理等。
2. 医疗：如疾病预测、药物研发等。
3. 零售业：如销售预测、客户细分等。
4. 航空航天：如飞机维修优化、航班调度等。
5. 电信业：如用户行为分析、网络优化等。
八、数据挖掘的常用算法1. 决策树算法：通过对数据进行分类和回归，构建决策树模型，可用于分类和预测。
2. 神经网络算法：通过模拟人类神经系统，构建神经网络模型，可用于分类和预测。
3. 支持向量机算法：通过寻找最大间隔超平面，构建支持向量机模型，可用于分类和回归。
4. 聚类算法：将数据分成若干个类别，常见的聚类算法包括K-Means 和层次聚类等。
5. 关联规则挖掘算法：通过寻找频繁项集和关联规则，发现数据中隐藏的关联关系。
九、数据挖掘的发展趋势1. 大数据时代：随着数据量的增加，数据挖掘将更加重要。
2. 人工智能：机器学习和深度学习等技术将广泛应用于数据挖掘中。
3. 可视化分析：通过可视化技术，更好地呈现和理解数据。
数据挖掘基础
在广义线性模型中，因变量Y 的变化速率是Y 均 值的一个函数；这一点与线性回归不同。常见的 广义线性模型有：对数回归和泊松回归。
对数回归模型是利用一些事件发生的概率作为自 变量所建立的线性回归模型。
泊松回归模型主要是描述数据出现次数的模型， 因为它们常常表现为泊松分布。
剪枝步：但Ck可能很大，这样所涉及的计算量就 很大。根据Apriori性质如果一个候选k-项集的(k1)-子集不在Lk-1中，则该候选也不可能是频繁的， 从而可以由Ck中删除。
Apriori性质(逆反描述)：任何非频繁的(k-1)-项集 都不是可能是频繁k-项集的子集。
3.2 决策树
决策树学习是归纳推理算法。它是一种逼近离散 函数的方法，且对噪声数据有很好的健壮性。在 这种方法中学习到的知识被表示为决策树，决策 树也能再被表示为多个if-then的规则，以提高可 读性。
（4）可视化：将数据、知识和规则转化为图 形表现的形式。
1.6 数据仓库
（1）数据仓库是一个面向主题的、集成的、随时间变 化的、非易失性数据的集合，用于支持管理人员的 决策。
（2）数据仓库是一种多个异种数据源在单个站点以统 一的模式组织的存储，以支持管理决策。数据仓库 技术包括数据清理、数据集成和联机分析处理 （OLAP）。
1.7 数据仓库的模型
（1）星形模式：最常见模型；其中数据仓库包 括一个大的、包含大批数据、不含冗余的中心 表（事实表）；一组小的附属表（维表），每 维一个。
（2）雪花模式：雪花模式是星型模式的变种， 其中某些维表是规范化的，因而把数据进一步 分解到附加的表中。
（3）星系模式：多个事实表共享维表。这种模 式可以看作星形模式集，因此称为星系模式， 或事实星座。
数据挖掘基础知识要点梳理
数据挖掘基础知识要点梳理数据挖掘是一项通过发现和分析大量数据以提取有用信息的过程。
这项技术广泛应用于商业、金融、医疗和其他领域，以帮助组织做出更明智的决策。
为了更好地理解数据挖掘的基础知识和要点，本文将梳理数据挖掘的重要概念和技术。
1. 数据挖掘的定义和目标数据挖掘是从大量数据中自动发现模式、关联、异常和趋势的过程。
其目标是提取出对于业务决策有意义的信息，并根据这些信息进行预测和优化。
2. 数据挖掘的步骤数据挖掘通常包括以下步骤：a) 数据清洗：清理数据并处理缺失值、重复值和异常值。
b) 数据集成：将多个数据源整合到一个统一的数据集中。
c) 数据转换：将数据转换成合适的格式和表示形式，以便进行分析。
d) 数据挖掘：使用各种技术和算法来发现模式、关联和趋势。
e) 模式评估：评估挖掘结果的有效性和可行性。
f) 结果解释：解释挖掘结果并将其应用于实际业务问题。
3. 数据挖掘的应用数据挖掘可以应用于各个领域，例如：a) 市场营销：通过分析客户数据来识别潜在消费者群体和需求趋势。
b) 银行和金融：用于信用评估、客户关系管理和欺诈检测。
c) 医疗保健：用于疾病预测、生物信息学和药物研发等。
d) 社交网络：用于社交推荐、用户行为分析和关系网络挖掘等。
4. 常用的数据挖掘技术和算法a) 分类算法：用于将数据集分类为已知类别。
b) 聚类算法：用于将数据集分为相似组。
c) 关联规则挖掘：用于发现数据项之间的关联关系。
d) 预测建模：用于根据历史数据进行未来趋势预测。
e) 异常检测：用于识别与正常模式不符的异常数据。
5. 数据挖掘的挑战和限制进行数据挖掘时，还会面临一些挑战和限制，例如：a) 数据质量问题：包括数据缺失、数据错误和噪声干扰等。
b) 高维数据：随着数据维度增加，挖掘和分析变得更复杂。
c) 隐私和安全问题：在处理敏感数据时需要保护隐私和数据安全。
d) 解释性问题：模型的黑盒性可能使解释结果变得困难。
总结：数据挖掘是从大量数据中发现有用信息的过程，通过清洗、集成、转换、挖掘和评估等步骤来实现。
数据挖掘入门指南
数据挖掘入门指南第一章数据挖掘概述数据挖掘是一种从大量数据中发现有用模式和知识的过程。
它包括数据预处理、模型选择、模式发现和模型评估等步骤。
在当今信息化社会中，数据挖掘已经成为各个领域的热门技术，它为企业提供了利用数据进行决策和优化的有效手段。
第二章数据预处理数据挖掘的首要步骤是数据预处理。
数据预处理的目标是去除数据中的噪声、消除数据的冗余，以及解决缺失数据的问题。
常见的数据预处理技术包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据降维。
数据预处理的好坏直接影响到后续模型选择和模式发现的结果。
第三章模型选择模型选择是数据挖掘过程中的关键步骤。
根据具体问题的特点选择合适的模型对于获得准确的挖掘结果至关重要。
常见的模型选择方法包括决策树、神经网络、支持向量机和朴素贝叶斯等。
不同的模型适用于不同类型的数据和问题，需要根据具体情况进行选择。
第四章模式发现模式发现是数据挖掘的核心任务之一。
模式发现旨在从数据中找出隐藏的、有用的模式和规律。
常用的模式发现方法包括关联规则挖掘、聚类分析和分类分析。
关联规则挖掘可以帮助人们找到数据中的关联关系，聚类分析可以将数据划分为不同的群组，而分类分析可以对数据进行分类和预测。
第五章模型评估模型评估是数据挖掘的最后一步。
模型评估的主要目的是评估所选择模型的准确性和可靠性。
常用的模型评估方法包括交叉验证、混淆矩阵和ROC曲线等。
通过进行模型评估，可以对模型的性能进行客观的评价，从而确定是否需要进一步优化或更换模型。
第六章数据挖掘应用数据挖掘在各个领域都有广泛的应用。
例如，在市场营销中，数据挖掘可以帮助企业发现潜在的消费者群体，优化产品定价和推广策略。
在医疗健康领域，数据挖掘可以辅助医生进行疾病诊断和治疗预测。
在金融领域，数据挖掘可以帮助银行识别风险，预测市场走势。
数据挖掘的应用正日益深入各行各业。
第七章数据挖掘工具为了实现数据挖掘的目标，需要借助各种数据挖掘工具。
常见的数据挖掘工具有WEKA、RapidMiner、KNIME和Python等。
数据挖掘的技术基础
数据挖掘的技术基础数据挖掘是一种利用计算机技术，从大量无序数据中发掘出潜在的关联规律、分类趋势、模式和异常等信息的技术。
它在商业、金融、医疗、国防等多个领域都有着广泛的应用。
要实现数据挖掘，必须依靠一系列的技术和方法，其中最为核心的是数据挖掘的技术基础。
一、数据挖掘的概念和应用数据挖掘所要处理的数据可以是结构化的数据，如销售数据、客户数据等；也可以是非结构化的数据，如文本、图像、音频等。
数据挖掘可以通过数据预处理、数据选择和数据变换等方式，对数据进行清洗、抽取、转换等处理，从而获得更加准确、丰富、有用的数据信息。
这些信息可用于数据建模、模式分析、分类预测、异常检测等多个领域。
数据挖掘广泛应用于商业决策、金融分析、健康管理、能源预测、环境保护、社交媒体分析等众多领域。
例如，银行可以利用数据挖掘技术对客户进行分类，并预测客户的信用风险和贷款偿还能力；电商可以利用数据挖掘技术分析用户的购物行为，提高销售量和用户满意度；医疗领域可以利用数据挖掘技术预测病人的疾病发展情况。
二、数据挖掘的技术基础数据挖掘技术基础主要包括以下几个方面：（一）统计学基础统计学是数据挖掘中最基础、最重要的理论体系之一。
统计学中的概率理论、假设检验、回归分析、变量选择等技术，在数据挖掘中得到了广泛应用。
例如，利用回归分析和方差分析等技术，对数据结果进行预测和分析；通过假设检验和置信区间等技术，对观察值和样本进行验证和测试。
（二）机器学习基础机器学习是数据挖掘中重要的技术手段之一，它通过分析已有数据，利用模型将数据中的信息提取出来，并用于对未知数据进行预测和分类。
机器学习主要包括监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等多种学习方式。
例如，通过监督学习，可以对已知的样本进行分类和预测；无监督学习则可以对数据集中的隐含结构进行挖掘。
（三）数据库技术基础数据库技术是数据挖掘中的重要应用基础。
数据库技术提供了数据的有效组织、存储和访问，从而为数据挖掘提供了充分的基础。
数据挖掘基础
数据挖掘基础数据挖掘是指从大量的数据中提取出有价值的信息和知识的过程。
随着信息技术的发展和互联网的普及，我们面临的数据量越来越庞大，传统的数据处理方法已经无法满足我们对于数据分析和决策的需求。
数据挖掘的出现填补了这一空白，为我们提供了一种快速且高效的数据分析方法。
1. 数据预处理在进行数据挖掘之前，我们需要对原始数据进行预处理。
数据预处理的目的是消除数据中的噪声、修复缺失值、处理异常值等，以保证数据的质量和完整性。
常见的预处理方法包括数据清洗、特征选择、数据变换等。
数据清洗是指对原始数据进行筛选和过滤，去除掉不符合要求或者无用的数据。
特征选择是从全部特征变量中选择出与目标变量相关性较高的特征，以减小数据维度并提高模型的准确性。
数据变换是将不同数据进行统一化处理，使得它们具有可比性。
2. 数据挖掘算法数据挖掘算法是数据挖掘的核心部分，它是根据不同的问题和数据特点来选择和应用的。
常见的数据挖掘算法包括分类、聚类、关联规则、异常检测等。
分类是将事物划分到不同的类别中，通过学习已知类别的样本数据，构建分类模型，再用该模型对未知数据进行分类。
聚类是将相似的对象归为一类，通过计算对象之间的距离或相似度，将数据分成多个紧密的簇。
关联规则是在大规模数据集中发现事物之间的关联关系，通过挖掘数据集中的频繁项集和关联规则，可以了解到事物之间的关联程度。
异常检测是寻找与正常行为规则不一致的事物，通过建立模型来检测和识别异常。
3. 数据挖掘应用数据挖掘在各个领域都有广泛的应用，如商业决策、金融风险管理、医疗健康、社交网络等。
在商业决策中，数据挖掘可以帮助企业了解市场需求、预测销售趋势、制定精准的营销策略。
金融风险管理中，数据挖掘可以帮助银行和金融机构识别潜在的风险，预防和控制金融风险。
在医疗健康领域，数据挖掘可以利用大数据对疾病诊断和预测进行辅助，提高诊疗效率和精确度。
在社交网络中，数据挖掘可以分析用户的兴趣爱好、社交关系等，为用户推荐个性化的内容和服务。
数据挖掘基础知识详细介绍
数据挖掘基础知识详细介绍数据挖掘是一种通过对大量数据的分析和建模来发现有用模式和规律的过程。
它可以帮助我们从海量数据中提取有意义的信息，并用于预测、决策分析和优化等领域。
本文将详细介绍数据挖掘的基础知识，包括数据预处理、数据挖掘任务、常用算法和评估方法等内容。
一、数据预处理数据预处理是数据挖掘的第一步，其目的是对原始数据进行清洗和转换，以便提高数据挖掘的准确性和可靠性。
常用的数据预处理方法包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约。
1. 数据清洗：数据清洗是指通过处理异常值、缺失值和噪声等问题，使得数据变得更加干净和可靠。
常用的数据清洗方法有删除无效数据、插补缺失值和平滑噪声等。
2. 数据集成：数据集成是将来自不同数据源的数据整合成一个一致且可用的数据集。
数据集成过程需要解决数据冗余、一致性和主键匹配等问题。
3. 数据变换：数据变换是将原始数据通过一系列操作转换成适合数据挖掘的形式。
常用的数据变换方法包括标准化、归一化、离散化和属性构造等。
4. 数据规约：数据规约是通过压缩和抽样等方式减少数据集的大小，以提高数据挖掘的效率和可扩展性。
常用的数据规约方法有维度规约和数值约简等。
二、数据挖掘任务数据挖掘任务是指在数据集中发现隐藏的模式和规律。
常见的数据挖掘任务包括分类、聚类、关联规则挖掘和异常检测等。
1. 分类：分类是将事先定义好的类别标签分配给数据集中的样本。
分类算法通过学习已知样本的特征和标签之间的关系，可以用于预测未知样本的类别。
2. 聚类：聚类是将数据集中的样本划分为若干组，使得组内的样本相似度高，而组间的样本相似度低。
聚类算法可以帮助我们发现数据集中的潜在分组和簇结构。
3. 关联规则挖掘：关联规则挖掘是发现数据集中频繁出现的项集之间的关联关系。
常用的关联规则挖掘算法有Apriori算法和FP-growth 算法等。
4. 异常检测：异常检测是找出数据集中与其他样本不符合的异常样本。
异常检测算法可以帮助我们发现数据集中的异常点和离群值。
数据挖掘入门教程
数据挖掘入门教程数据挖掘是一门利用统计学、机器学习和人工智能等方法，从大量数据中提取出有用信息的技术。
在当今信息爆炸的时代，数据挖掘技术成为了解决实际问题和做出决策的重要工具。
本文将介绍数据挖掘的基本概念、常用算法和实践技巧，帮助读者入门数据挖掘领域。
一、数据挖掘的基本概念数据挖掘是从大量数据中发现隐藏的模式、规律和知识的过程。
它可以帮助我们理解数据背后的规律，预测未来的趋势，并支持决策和问题解决。
数据挖掘的过程包括数据预处理、特征选择、模型构建和模型评估等步骤。
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。
数据清洗是指处理数据中的噪声、缺失值和异常值，确保数据的质量。
数据集成是将来自不同数据源的数据进行整合，消除冗余和冲突。
数据转换是将原始数据转换为适合挖掘的格式，如将文本数据转换为数值型数据。
数据规约是减少数据集的规模，提高挖掘效率。
特征选择是从大量特征中选择出最相关的特征，以提高模型的准确性和可解释性。
常用的特征选择方法包括过滤式、包裹式和嵌入式方法。
过滤式方法通过统计指标或相关性分析选择特征，独立于具体的学习算法。
包裹式方法将特征选择看作是一个优化问题，通过搜索最优特征子集来选择特征。
嵌入式方法将特征选择与模型构建过程结合起来，通过学习算法自动选择特征。
模型构建是数据挖掘的核心步骤，它包括选择合适的算法、设置模型参数和训练模型。
常用的数据挖掘算法包括决策树、支持向量机、神经网络和聚类算法等。
不同的算法适用于不同的问题类型和数据特征。
在选择算法时，需要考虑算法的复杂度、准确性和可解释性等因素。
设置模型参数是调整算法的关键步骤，它会影响模型的性能和泛化能力。
训练模型是使用标记好的数据集来拟合模型，以学习模型的参数和结构。
模型评估是对构建好的模型进行性能评估，以选择最优的模型和调整模型参数。
常用的评估指标包括准确率、召回率、精确率和F1值等。
交叉验证是一种常用的评估方法，它将数据集划分为训练集和测试集，通过多次迭代来评估模型的性能。
数据挖掘基础知识
数据挖掘基础知识数据挖掘是一种通过分析大量数据来发现模式、关联性和隐含信息的技术和过程。
它运用统计学和机器学习方法，从大规模数据集中提取出有用的知识和洞察，以支持决策和预测。
本文将介绍数据挖掘的基础知识，包括数据预处理、特征选择、算法选择和模型评估等方面。
一、数据预处理数据预处理是数据挖掘的第一步，用于清洗、转换和整合原始数据，以便后续的分析和建模工作。
常用的数据预处理技术包括数据清洗、数据变换和数据集成。
1.数据清洗数据清洗是指通过检测和纠正数据中的错误、缺失、重复或不一致等问题，提高数据质量。
常见的数据清洗方法包括填补缺失值、剔除异常值和处理重复数据等。
2.数据变换数据变换是指将原始数据进行规范化和转换，以便适应特定的挖掘算法和模型。
常用的数据变换方法包括归一化、标准化和离散化等。
3.数据集成数据集成是指将来自不同数据源的数据进行合并和整合，以便进行综合分析和挖掘。
常用的数据集成方法包括记录链接和属性合并等。
二、特征选择特征选择是指从原始数据中选择最具有代表性和相关性的特征，以提高模型的精确性和效率。
常用的特征选择方法包括过滤式方法、包裹式方法和嵌入式方法。
1.过滤式方法过滤式方法通过对特征与目标变量之间的相关性进行评估和排序，选取相关性最高的特征。
常用的过滤式方法包括信息增益、卡方检验和相关系数等。
2.包裹式方法包裹式方法通过将特征选择过程嵌入到模型的训练过程中，以评估不同特征子集的性能，选择性能最好的特征子集。
常用的包裹式方法包括递归特征消除和遗传算法等。
3.嵌入式方法嵌入式方法将特征选择过程与模型的训练过程相结合，直接在模型训练过程中选择最佳的特征。
常用的嵌入式方法包括L1正则化和决策树剪枝等。
三、算法选择算法选择是指根据挖掘任务的性质和数据的特点，选择合适的挖掘算法进行建模和分析。
常用的算法选择方法包括分类算法、聚类算法和关联规则算法等。
1.分类算法分类算法是指将数据分为不同的类别或标签，常用于预测和分类任务。
数据挖掘理论基础
• 货物销售之间的相互联系和相关性，以及基于这种联系上的预测
• 数据从那里来?
5
三、数据挖掘的应用
1、客户分析与管理 • 顾客分析
• 哪类顾客购买那种商品 (聚类分析或分类预测)
• 客户需求分析
• 确定适合不同顾客的最佳商品 • 预测何种因素能够吸引新顾客
• 提供概要信息
• 多维度的综合报告 • 统计概要信息 (数据的集中趋势和变化)
6
三、数据挖掘的应用
2、公司分析和风险管理
• 财务计划
• 现金流转分析和预测 • 交叉区域分析和时间序列分析（财务资金比率，趋势分析等等）
• 资源计划
• 总结和比较资源和花费
• 竞争
• 对竞争者和市场趋势的监控 • 将顾客按等级分组和基于等级的定价过程 • 将定价策略应用于竞争更激烈的市场中
7
三、数据挖掘的应用
3、欺诈行为检测和异常模式的发现
• 对欺骗行为进行聚类和建模，并进行孤立点分析 • 应用：卫生保健、信用卡服务、电信等
• 医疗保险
• 职业病人、 医生以及相关数据分析 • 不必要的或相关的测试
• 洗钱: 发现可疑的货币交易行为 • 电信: 电话呼叫欺骗行为
• 电话呼叫模型: 呼叫目的地，持续时间，日或周呼叫次数. 分析模型发现与期待标准的偏差
第一章 数据挖掘概论
第二节 理论基础
1
一、数据挖掘中用到的技术
• 数据挖掘：多个学科的融合
数据库系统
统计学
机器学习
数据挖掘
可视化
算法
其他学科
2
一、数据挖掘中用到的技术
• 统计学：统计模型、统计描述、假设检验 • 机器学习：监督学习、无监督学习、半监督学习 • 数据库：数据库系统、数据仓库、OLAP • 信息检索：语言模型、主题模型、自然语言处理
数据挖掘与分析入门教程
数据挖掘与分析入门教程第一章初识数据挖掘与分析数据挖掘与分析，简称DM（Data Mining），是一门通过发掘和分析已有数据来发现其中隐藏模式、规律和知识的科学方法。
它主要运用在解决大规模数据处理、信息提取和知识发现等方面的问题。
数据挖掘与分析技术不仅可以帮助企业发现商业价值，还可以用于医疗、金融、社交网络等领域。
第二章数据挖掘与分析的基础知识在进行数据挖掘与分析之前，我们需要了解一些基础知识。
其中包括数据预处理、特征选择、模型选择等。
数据预处理包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等步骤，目的是为了去除噪声、解决数据不一致和缺失等问题。
特征选择是选择对目标有用的特征，以降低模型的复杂度。
模型选择是选择合适的算法模型来对数据进行分析。
第三章常用的数据挖掘与分析算法在进行数据挖掘与分析时，我们会使用到一些常用的算法。
例如，关联规则算法、分类算法、聚类算法和异常检测算法等。
关联规则算法用于发现数据集中的关联规则，即数据中的项集之间的关联关系。
分类算法用于将数据集中的样本进行分类，以预测新样本的类别。
聚类算法用于将数据集中的样本划分为若干个组，使得组内的样本相似度较高，组间的相似度较低。
异常检测算法用于识别与大多数样本不同的异常样本。
第四章数据可视化与解释数据可视化是数据挖掘与分析中非常重要的一环。
通过将数据以图表、图像等形式进行可视化，可以更直观地理解数据之间的关系和趋势。
常用的数据可视化工具包括数据分布图、散点图、折线图、柱状图和热力图等。
解释分析结果则是对挖掘到的模式、规律进行解释和理解，以形成对业务决策有价值的知识。
第五章数据挖掘与分析的应用实例数据挖掘与分析技术已经广泛应用于各个领域。
以电商为例，通过对用户行为数据的挖掘与分析，可以进行个性化推荐、精准广告投放等，提升用户体验和增加销量。
在金融领域，数据挖掘与分析可以用于风险评估、信用评分、欺诈检测等。
在医疗领域，可以通过分析患者电子病历数据，提高疾病诊断精度和治疗效果。
数据挖掘的基础知识和方法
数据挖掘的基础知识和方法数据挖掘是一种从大量数据中提取出有价值信息的技术和过程，它涉及到多个学科领域，包括统计学、机器学习、模式识别等。
在当今信息化时代，数据挖掘在各个领域中被广泛应用，能够帮助人们发现隐藏在大数据背后的规律和趋势，为决策提供支持。
本文将介绍数据挖掘的基础知识和常用方法。
一、数据挖掘的基础知识1. 数据集数据挖掘的第一步是获取数据集，数据集是指从现实世界中收集到的一组相关数据。
数据集可以包括数值、文本、图像等多种类型的数据。
2. 数据预处理数据预处理是数据挖掘中的重要一环，它包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等步骤。
数据清洗是指去除数据集中的异常值、噪声和缺失值，以保证数据的质量。
数据集成是指将多个数据源的数据整合到一个数据集中。
数据变换是指将原始数据转化为适合挖掘的形式，例如将文本数据转化为向量表示。
数据规约是指通过选择、抽样、聚类等方法减少数据集的规模。
3. 数据可视化数据可视化是将数据通过图表、图像等形式展现出来，以便人们更直观地理解数据。
数据可视化可以帮助发现数据之间的关系、趋势和异常。
二、数据挖掘的常用方法1. 分类与预测分类与预测是数据挖掘中的核心任务之一，它用于根据已有的数据样本来预测未知样本的类别或值。
常用的分类与预测方法包括决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等。
2. 聚类分析聚类分析是将数据集中的样本按照相似性进行分组的方法。
聚类分析可以帮助发现数据中的潜在类别和结构。
常用的聚类方法包括K均值聚类、层次聚类、DBSCAN等。
3. 关联规则挖掘关联规则挖掘是发现数据中的频繁项集和关联规则的方法。
关联规则是指数据中的项之间的关联关系，例如购物篮分析中的商品组合。
常用的关联规则挖掘算法包括Apriori算法和FP-growth算法。
4. 时序分析时序分析是分析数据随时间变化的规律和趋势的方法。
时序分析可以应用于预测、异常检测等场景。
常用的时序分析方法包括时间序列模型、循环神经网络等。
数据挖掘知识点总结
数据挖掘知识点总结数据挖掘是现代信息技术的一个重要分支，在数据科学、人工智能、商业智能等领域都有着重要的应用和意义。
数据挖掘是从大量的数据中提取隐藏在其中的有用信息和知识的过程。
通过数据挖掘，可以发现数据中的规律、模式、趋势和关联性，为企业决策、市场营销、产品研发等提供有力的支持。
数据挖掘涉及的知识点非常广泛，包括数据预处理、特征选择、模型建立、模型评估等方面。
本文将对数据挖掘的相关知识点进行总结，包括其基本概念、方法、工具等方面。
一、数据挖掘的基本概念1. 数据挖掘的定义数据挖掘是从大量的数据中发现潜在的、先前未知的有用信息和知识的过程。
数据挖掘技术可以帮助人们从数据中找到可靠的、较严谨的、可解释的、普遍适用的模式，这些模式可以应用到现实世界的决策中去。
2. 数据挖掘的应用领域数据挖掘技术可以应用到许多领域，包括商业、金融、医疗、交通、环境等。
在商业领域，数据挖掘可以帮助企业发现内在规律，提高销售、服务质量和市场竞争力；在金融领域，数据挖掘可以帮助银行、保险公司和证券公司识别欺诈行为和风险，提高风险管理和效率；在医疗领域，数据挖掘可以帮助医疗机构发现潜在的危险因素、疾病的规律、潜在的患者群等。
3. 数据挖掘的基本任务数据挖掘的基本任务包括分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测等。
其中，分类是把数据分成不同的类别，聚类是发现数据中的相似的组，关联规则挖掘是找出数据之间的相关性，异常检测是识别不符合全局模式的个体。
二、数据挖掘的方法1. 数据预处理数据预处理是数据挖掘工作的第一步，它包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等过程。
数据清洗是指处理数据中的错误、缺失、重复、不一致等问题，数据集成是指将不同数据源的数据集成到一起，数据变换是指将原始数据转换为更适合挖掘的形式，数据规约是指减少数据量，同时保持数据集的特征和信息。
2. 特征选择特征选择是指选择最相关、最有效的特征子集，以便构建更好的模型。
特征选择有助于减少数据维度、提高模型训练和预测效率、降低过拟合风险。
数据挖掘的技术基础
数据挖掘的技术基础数据挖掘是一种从大量数据中提取出有价值的信息和知识的技术。
它基于统计学、机器学习和数据库技术，通过各种算法和方法，对数据进行分析、处理和解释，以发现数据中隐藏的模式、关系和规律。
数据挖掘技术的基础主要包括数据预处理、特征选择、算法选择和模型评估等方面。
数据预处理是数据挖掘的第一步，它主要包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约。
数据清洗是指对数据中的错误、缺失和异常值进行处理，以确保数据的准确性和完整性。
数据集成是将来自不同数据源的数据进行整合，消除重复和冗余的信息。
数据变换是对数据进行转换，使其适合于后续的分析和挖掘。
数据规约是通过抽样、聚集和压缩等方法，减少数据量，提高计算效率。
特征选择是数据挖掘中的关键步骤，它主要目的是从大量的特征中选择出对于挖掘任务最有用的特征。
特征选择可以减少数据维度，提高模型的可解释性和泛化能力。
常用的特征选择方法包括过滤式、包裹式和嵌入式等。
过滤式方法通过对特征进行评估和排序，选择出与目标变量相关性较高的特征。
包裹式方法则通过搜索算法，选择出最优的特征子集。
嵌入式方法将特征选择与模型训练过程相结合，选择出对于模型性能最优的特征。
算法选择是数据挖掘中的核心问题，它决定了数据挖掘的效果和结果。
不同的挖掘任务需要选择不同的算法。
常用的数据挖掘算法包括决策树、神经网络、支持向量机、聚类分析和关联规则挖掘等。
决策树算法基于树形结构对数据进行分类和预测，具有可解释性强的优点。
神经网络算法模拟人脑神经元的工作原理，适用于处理非线性和复杂关系的数据。
支持向量机算法通过寻找最优超平面，对数据进行分类和回归。
聚类分析算法将相似的数据对象划分为不同的簇，用于数据分类和分组。
关联规则挖掘算法发现数据中的频繁项集和关联规则，用于市场篮子分析和推荐系统等领域。
模型评估是数据挖掘的最后一步，它用于评估挖掘模型的性能和效果。
常用的模型评估指标包括准确率、召回率、精确率、F1值和AUC等。
学习数据挖掘的基本知识
学习数据挖掘的基本知识第一章：数据挖掘的定义和概念数据挖掘是指通过使用计算机技术和算法，从大量数据中自动发掘并提取出有价值的信息和知识的过程。
它可以帮助人们发现隐藏在数据背后的模式、关联和趋势，以辅助决策和预测未来的趋势。
在数据挖掘中，需要重点关注几个基本概念。
首先是数据采集，它包括从各种来源获取数据的过程，如数据库、互联网、传感器等。
其次是数据预处理，即对原始数据进行清洗和整理，以去除噪声、缺失值和异常样本，并进行归一化、编码等处理。
接下来是特征选择和转换，通过选择最具代表性的特征和将数据转换到合适的表示形式，以提高挖掘的精度和效率。
最后是模型构建和评估，选择适当的挖掘算法和模型进行训练和测试，并通过评估指标来评价挖掘结果的质量。
第二章：常用的数据挖掘技术和算法数据挖掘涵盖了多个技术和算法，下面介绍几种常用的技术和算法。
1. 关联规则挖掘：通过挖掘不同项之间的关联关系，发现在一个项集中某些项的出现往往导致了另一些项的出现。
例如，购买尿布的人也往往同时购买啤酒。
2. 分类和预测：通过对已有数据的特征和标签进行训练，构建分类模型或预测模型，用于对新数据进行分类或预测。
例如，通过分析患者的病历数据和疾病结果，建立疾病预测模型。
3. 聚类分析：将数据集中的对象按照相似性进行分组，使得组内的对象相似度高，组间的相似度低。
例如，将顾客按购买行为进行分组，以便进行精准推荐。
4. 时间序列分析：对具有时间属性的数据进行分析和预测，揭示数据随时间变化的规律。
例如，通过分析过去几年的销售数据，预测未来几个季度的销售趋势。
第三章：数据挖掘过程中的常见问题和挑战在进行数据挖掘的过程中，可能会遇到一些常见问题和挑战。
1. 维度灾难：随着数据维度的增加，计算和存储的成本呈指数级增长。
因此，如何进行特征选择和降维是一个关键问题。
2. 数据质量：原始数据中可能包含噪声、缺失值和异常样本，这会对数据挖掘结果的准确性造成影响。
如何进行数据清洗和整理是一个必须解决的问题。
学习数据挖掘的基础知识
学习数据挖掘的基础知识第一章：数据挖掘的定义和应用领域数据挖掘是指从大量数据中发现有用的信息和模式的过程。
它通过应用统计学、机器学习和数据库技术，从海量数据中提取、转换和加载数据，并运用算法和模型来识别隐藏的模式和规律。
数据挖掘在各个领域都有广泛的应用，如市场营销、金融风险管理、医疗诊断和预测分析等。
第二章：数据挖掘的主要任务数据挖掘的主要任务包括分类、预测、关联规则挖掘、聚类和异常检测等。
分类是一种将数据分为不同类别的任务，常用的分类算法包括决策树、朴素贝叶斯和支持向量机等；预测是通过观察已知数据的趋势来预测未来数据的值，常用的预测模型包括线性回归和时间序列分析等；关联规则挖掘用于发现数据集中的频繁项集和关联规则，常用的算法包括Apriori算法和FP-Growth算法等；聚类是将数据划分成不相交的组别，常用的聚类算法包括K均值聚类和层次聚类等；异常检测用于发现数据中的异常值，常用的方法包括箱线图和离群点分析等。
第三章：数据预处理数据预处理是数据挖掘过程中非常重要的一步，它包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等处理过程。
数据清洗用于处理数据中的错误、缺失和异常值等，常用的方法包括删除无用数据、插补缺失值和平滑异常值等；数据集成是将来自不同数据源的数据进行整合，常用的方法包括数据连接和数据合并等；数据转换用于将数据转换成挖掘算法所需的形式，常用的方法包括属性变换和规范化等；数据规约用于降低数据维度和大小，常用的方法包括属性选择、维度规约和数据压缩等。
第四章：数据挖掘的常用算法和技术数据挖掘中有许多常用的算法和技术，如决策树、神经网络、支持向量机、关联规则挖掘和聚类等。
决策树是一种用于分类和预测的算法，可以根据属性值将数据集划分为不同的类别；神经网络通过模拟人脑的神经元来进行数据挖掘，可以用于分类、预测和聚类等任务；支持向量机通过寻找一个最优超平面来进行分类和预测，具有较好的泛化性能；关联规则挖掘用于发现数据中的频繁项集和关联规则，可用于市场篮子分析；聚类是将数据划分为不同的组别，有助于研究数据的内在结构。
数据挖掘入门指南
数据挖掘入门指南数据挖掘是一种从大量数据中提取有用信息的技术。
在当今信息爆炸的时代，数据挖掘的重要性愈发凸显。
本文将为读者提供一份数据挖掘的入门指南，帮助读者了解数据挖掘的基本概念、技术和应用。
一、数据挖掘的基本概念数据挖掘是指通过各种技术和方法，从大量数据中发现隐藏在其中的模式、关系和规律。
它可以帮助我们理解数据背后的含义，发现数据中的价值，并为决策提供支持。
数据挖掘的基本概念包括数据预处理、特征选择、模型构建和模型评估等。
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、数据变换和数据规约等过程。
数据清洗是指去除数据中的噪声、异常值和缺失值，以保证数据的质量。
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。
数据变换是将数据转换为适合挖掘的形式，如将文本数据转换为数值数据。
数据规约是通过降维或抽样等方法减少数据的复杂性。
2. 特征选择特征选择是从大量的特征中选择出最相关的特征，以提高数据挖掘的效果。
它可以减少特征空间的维度，降低计算复杂度，并去除冗余和无关的特征。
特征选择的方法包括过滤式、包裹式和嵌入式等。
3. 模型构建模型构建是数据挖掘的核心步骤，它包括选择合适的算法和模型，并对数据进行训练和建模。
常用的数据挖掘算法包括分类、聚类、关联规则和预测等。
在模型构建过程中，需要根据具体问题选择合适的算法，并进行参数调优和模型优化。
4. 模型评估模型评估是评估模型的性能和质量，以确定模型的可靠性和有效性。
常用的模型评估指标包括准确率、召回率、F1值和ROC曲线等。
通过模型评估，可以判断模型是否满足要求，并对模型进行改进和优化。
二、数据挖掘的技术和方法数据挖掘的技术和方法多种多样，下面介绍几种常用的技术和方法。
1. 分类分类是将数据分为不同类别的过程。
它通过学习已有数据的类别信息，建立分类模型，并将新数据分类到相应的类别中。
常用的分类算法包括决策树、朴素贝叶斯和支持向量机等。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
二、数据准备
现实世界的数据是不完整的（有些感兴趣 的属性缺少属性值，或仅包含聚集数据）， 含噪音的（包含错误，或存在偏离期望的 异常值），不一致的（例如，用于商品分 类的部门编码存在差异）。 需要数据清理、数据集成、数据选择、数 据变换等技术对数据进行处理。
2.1 维归约 / 特征提取 2.1-1 决策树归约
1.5 支持数据挖掘的关键技术
（1）数据库 / 数据仓库 / OLAP （2）数学 / 统计（回归分析：多元回归、自 回归；判别分析：Bayes判别、Fisher判别、 非参数判别；主成分分析、相关性分析； 模糊集；粗糙集） （3）机器学习（聚类分析；关联规则；决策 树；范例推理；贝叶斯网络；神经网络； 支持向量机；遗传算法） （4）可视化：将数据、知识和规则转化为图 形表现的形式。
f ( x ), f ( x' ) Kij K ( x, x' )
（4）并不是所有的实值函数f (x)都可以作为空间映射 的核函数，只有f (x)是某一特征空间的内积时，即符 合Mercer条件，它才能成为核函数。
2.2-2 核函数（续）
多项式函数：
K ( x, x' ) (1 x, x' ) d
பைடு நூலகம்
1.7 数据仓库的模型
（1）星形模式：最常见模型；其中数据仓库包 括一个大的、包含大批数据、不含冗余的中心 表（事实表）；一组小的附属表（维表），每 维一个。 （2）雪花模式：雪花模式是星型模式的变种， 其中某些维表是规范化的，因而把数据进一步 分解到附加的表中。 （3）星系模式：多个事实表共享维表。这种模 式可以看作星形模式集，因此称为星系模式， 或事实星座。
有限区间的归一化： v'
1 无限区间的归一化： v' 1 e v
模糊隶属度：
2.2-2 核函数
（1）核函数的基本思想是将在低维特征向量线性不可 分的数据映射到线性可分的高维特征空间中去。 （2）映射可以是显式的，也可以是隐式的。显式映射 即找到一个映射关系f，使高维空间的特征向量f (x) 可以被直接计算出来。 （3）隐式映射，即引入一个核函数进行整体处理，就 避免了对的直接求f (x)的计算困难。核函数即某高维 特征空间中向量的内积，是核矩阵中的一个元素。
（1）关系型数据库、事务型数据库、面向对象的数 据库； （2）数据仓库 / 多维数据库； （3）空间数据（如地图信息） （4）工程数据（如建筑、集成电路的信息） （5）文本和多媒体数据（如文本、图象、音频、视 频数据） （6）时间相关的数据（如历史数据或股票交换数据） （7）万维网（如半结构化的HTML，结构化的XML 以及其他网络信息）
（1）决策树归约构造一个类似于流程图的结 构：其每个非叶子结点表示一个属性上的 测试，每个分枝对应于测试的一个输出； 每个叶子结点表示一个决策类。 （2）在每个结点，算法选择“当前对分类最 有帮助”的属性，出现在树中的属性形成 归约后的属性子集。
2.2 数据变换 2.2-1 归一化与模糊化
v min max min
1.4 数据挖掘的步骤
（1）数据清理（消除噪音或不一致数据，补缺）； （2）数据集成（多种数据源可以组合在一起）； （3）数据选择（从数据库中提取相关的数据）； （4）数据变换（变换成适合挖掘的形式）； （5）数据挖掘（使用智能方法提取数据模式）； （6）模式评估（识别提供知识的真正有趣模式）； （7）知识表示（可视化和知识表示技术）。
数据挖掘基础
一、概念和术语
（1）数据挖掘是从存放在数据集中的大量数据挖掘出有趣 知识的过程。 （2）数据挖掘，又称为数据库中知识发现（Knowledge Discovery in Databases）或知识发现，它是一个从大量数 据中抽取挖掘出未知的、有价值的模式或规律等知识的非 平凡过程，它与数据仓库有着密切的联系。 （3）广义的数据挖掘是指知识发现的全过程；狭义的数据 挖掘是指统计分析、机器学习等发现数据模式的智能方法， 即偏重于模型和算法。 （4）数据库查询系统和专家系统不是数据挖掘！在小规模 数据上的统计分析和机器学习过程也不应算作数据挖掘。
1.8 典型的OLAP操作
（1）OLAP是一种多维数据分析技术。包括汇总、合并和聚 集等功能，以及从不同的角度观察信息的能力。 （2）上卷：从某一维度的更高概念层次观察数据方，获得 更概要的数据。它通过沿维的概念分层向上或维归约来实 现。 （3）下钻：下钻是上卷的逆操作。它从某一维度的更低概 念层次观察数据方，获得更详细的数据。下钻可以通过沿 维的概念分层向下或引入新的维来实现。 （4）切片和切块：切片操作在给定的数据方的选择一个维 的部分属性，获得一个较小的子数据方。切块操作通过对 选择两个或多个维的部分属性，获得一个较小的子数据方。 （5）转轴：是一种改变数据方二维展现形式的操作。它将 数据方的二维展现中的某些维度由行改为列，或由列改为 行。
1.6 数据仓库
（1）数据仓库是一个面向主题的、集成的、随时间变 化的、非易失性数据的集合，用于支持管理人员的 决策。 （2）数据仓库是一种多个异种数据源在单个站点以统 一的模式组织的存储，以支持管理决策。数据仓库 技术包括数据清理、数据集成和联机分析处理 （OLAP）。 （3）数据仓库的逻辑结构是多维数据库。数据仓库的 实际物理结构可以是关系数据存储或多维数据方 （Cube）。 （4）数据方是由维度（Dimension）和度量（Measure） 定义的一种数据集，度量存放在由维度索引的数据 方单元中。维度对应于模式中的属性组，度量对应 于与主题相关的事实数据。数据方的物化是指预计 算并存储全部或部分单元中的度量。
1.1 数据挖掘 / 知识发现
1.2 机器学习
（1）对于某类任务T和性能度量P，如果一个 计算机程序在T上以P衡量的性能随着经验E 而自我完善，那么这个计算机程序被称为在 从经验E学习。 （2）机器学习是知识发现的一种方法，是指 一个系统通过执行某种过程而改进它处理某 一问题的能力。
1.3 数据挖掘的对象