数据挖掘概念与技术 ppt

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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

数据挖掘基础数据挖掘概念ppt课件

数据挖掘的数据源包括数据库、数据仓库、Web或其他数据存储库。
层次聚类树树状图
A
B
C
D
E
1.1 数据挖掘概述
1.1.2 数据挖掘常用算法概述
第一章数据挖掘概念
在面对海量数据时，需要使用一定的算法，才能从中挖掘出有用的信息，下面介绍数据挖掘中常用的算法。
1. 分类算法 (1) 决策树算法决策树算法是一种典型的分类算法，首先利用已知分类的数据构造决策树，然后利用测试数据集对决策树进行剪枝，每个决策树的叶子都是一种分类，最后利用形成的决策树对数据进行分类。决策树的典型算法有ID3，C4.5，CART等。
1.1 数据挖掘概述
1.1.3 数据挖掘常用工具概述
第一章数据挖掘概念
2. Clementine(SPSS) 软件 Clementine是SPSS所发行的一种资料探勘工具，集成了分类、聚类和关联规则
等算法，Clementine提供了可视化工具，方便用户操作。其通过一系列节点来执行挖掘过程，这一过程被称作一个数据流，数据流上面的节点代表了要执行的操作。 Clementine的资料可视化能力包含散布图、平面图及Web分析。
1.1 数据挖掘概述
第一章数据挖掘概念
1.1.3 数据挖掘常用工具概述
1. Weka软件
Weka(Waikato Environment for Knowledge Analysis)的全名是怀卡托智能分析环境，是一款免费与非商业化的数据挖掘软件，基于Java环境下开源的机器学习与数据挖掘软件。Weka的源代码可在其官方网站下载。它集成了大量数据挖掘算法，包括数据预处理、分类、聚类、关联分析等。用户既可以使用可视化界面进行操作，也可以使用Weka提供的接口，实现自己的数据挖掘算法。图形用户界面包括 Weka Knowledge Flow Environment和Weka Explorer。用户也可以使用Java语言调用Weka提供的类库实现数据挖掘算法，这些类库存在于weka.jar中。

数据挖掘概念与技术ppt课件

用户 GUI API 数据立方体 API
挖掘结果
第4层用户界面
OLAP 引擎
第3层 OLAP/OLAM
21.05.2020
.
17
KDD过程的步骤(续)
选择挖掘算法数据挖掘: 搜索有趣的模式模式评估和知识表示
可视化, 变换, 删除冗余模式, 等.
发现知识的使用
21.05.2020
.
18
数据挖掘和商务智能
提高支持商务决策的潜能
制定决策
数据表示可视化技术
数据挖掘信息发现
21.05.2020
我们正被数据淹没,但却缺乏知识解决办法: 数据仓库与数据挖掘
数据仓库与联机分析处理(OLAP) 从大型数据库的数据中提取有趣的知识(规则, 规律性, 模
式, 限制等)
21.05.2020
.
6
数据处理技术的演进
1960s: 数据收集, 数据库创建, IMS 和网状 DBMS
1970s: 关系数据库模型, 关系 DBMS 实现
顾客分类(Customer profiling)
数据挖掘能够告诉我们什么样的顾客买什么产品(聚类或分类)
识别顾客需求
对不同的顾客识别最好的产品使用预测发现什么因素影响新顾客
提供汇总信息
各种多维汇总报告统计的汇总信息 (数据的中心趋势和方差)
21.05.2020
.
11
法人分析和风险管理
搜索有趣的模式可视化变换删除冗余模式发现知识的使用2105202019提高支持商务决策的潜能最终用户商务分析人员数据分析人员dba制定决策数据表示可视化技术数据挖掘信息发现数据探查olapmda统计分析查询和报告数据仓库数据集市数据源文字记录文件信息提供者数据库系统oltp系统2105202020数据仓库数据清理数据集成过滤数据库数据库或数据仓库数据挖掘引擎模式评估图形用户界面知识库21052020www21052020概念描述

数据挖掘概念和技术—Chapter 1. Introduction.ppt

Other subsequent contributors:
Dr. Hongjun Lu (Hong Kong Univ. of Science and Technology) Graduate students from Simon Fraser Univ., Canada, notably
1/17/2021
Data Mining: Concepts and Techniques
4
Where to Find the Set of Slides?
Book page: (MS PowerPoint files): /~hanj/dmbook
Updated course presentation slides (.ppt):
Homework # 2 distribution Chapter 4. Data mining primitives, languages, and system architectures {W5: L1} Chapter 5. Concept description: Characterization and comparison {W5: L2, W6: L1} Chapter 6. Mining association rules in large databases {W6:L2, W7:L1-L21, W8: L1}
3
CS497JH Schedule (Fall 2019)
Chapter 1. Introduction {W1:L1} Chapter 2. Data pre-processing {W4: L1-2}
Homework # 1 distribution (SQLServer2000) Chapter 3. Data warehousing and OLAP technology for data mining {W2:L1-2, W3:L1-2}

数据挖掘课件

07
数据挖掘实践案例
电商用户行为分析
1 2
用户购买行为分析
分析用户的购买记录，识别用户的购买习惯和偏好，为电商企业提供精准的产品推荐和营销策略。
用户活跃度分析
分析用户的登录、浏览、搜索等行为，评估用户的活跃度和兴趣，优化网站内容和结构。
3
用户满意度分析
通过用户评价和反馈，了解用户对产品的满意度和需求，及时调整产品和服务，提高用户满意度和忠诚度。
层次聚类算法的优缺点
层次聚类算法能够得到完整的聚类树，但计算复杂度高，且需要预先确定簇的数量或截断线。
05
分类与回归
决策树算法
决策树算法概述
ID3算法
决策树是一种常见的分类与回归算法，通过树形结构来表达决策过程。
ID3算法是决策树学习算法的一种，它根据信息增益来选择划分属性。
C4.5算法
CART算法
C4.5算法是ID3算法的改进版，它引入了增益率的概念，解决了ID3算法对可取值数目较多的属性有所偏好的问题。
CART算法是一种采用二叉树结构的决策树学习算法，概述
距离度量
K近邻算法是一种基本的分类与回归算法，它根据距离来衡量样本之间的相似性。
信用卡欺诈检测
01
异常交易检测
监测信用卡交易记录，及时发现异常交易，如大额交易、异地交易等，防止欺诈行为。
02
欺诈模式识别
03
实时监控与警报
通过对历史欺诈行为进行分析，发现欺诈模式和特征，建立欺诈检测模型。
实时监测信用卡交易，触发警报机制，及时通知银行和持卡人，防止欺诈行为。
股票价格预测
填充缺失值
对于缺失的数据，可以采用不同的方法进行填充，如用平均值、中位数或模式匹配等方法。

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

数据挖掘概述PPT课件

还有很多案例都可以印证，现在的社会是一个信息爆炸的社会。是在信息的潮流中随波逐流还是“到中流击水，浪遏飞舟”？
第5页/共63页
数据挖掘技术的另一个产生动力 2.数据过量而知识贫乏现代人了解古代的主要方式主要是通过前人留下的记录，但是这些记录往往是零碎的、不完全的。例如？
想象一下，如果后人希望了解现在人们的生活状况，他们面临的已不再是信息缺失，而是需要从浩如烟海的资料中有选择性的收集他们认为有用的信息，若没有一定技术支持，其难度恐怕可以用“浪里淘金”或“大海捞针”来形容。
一、引例例1。如果你在当当的购书网站并购买过书籍或音像制品，以后再浏览该网站时经常看到类似的提示： “欢迎你，下面是我们给您推荐的新书和VCD。” 然后就可以在网页的某个位置看到几本新书或VCD 的名字及其相关链接。网站怎么知道读者可能会对这些物品干兴趣？
这是因为网站采用了新的技术来了解顾客的潜在需求，比如：网站从顾客的购买清单中发现你买的书与张三买过的书有几本是相同的，但是还有些书张三已经买了，而你却还没买，网站会据此认为你们的阅读偏好相近，从而你会对那些书也干兴趣。
6
鲑鱼，尿布，啤酒
7
面包，茶，糖鸡蛋
8
咖啡，糖，鸡，鸡蛋
9
面包，尿布，啤酒，盐
10
茶，鸡蛋，小甜饼，尿布，啤酒
从这个销售数据中可以得出什么结论？
第2页/共63页
简单分析发现，有6个顾客买了啤酒，而其中5个人买了尿布，或说，5个买了尿布的顾客都买了啤酒。
从数据挖掘的角度就是得到了如下的很强的关联规则：
第18页/共63页
则S2与S6之间的相异度为10，而相似度为1/11, 有min_d=2,max_d=29,因此，也可以定义相似度为1-(10-2)/(29-2)=19/27。

数据挖掘概述ppt课件

• 缺陷
–只注重模型的生成，如何和预言模型系统集成导致了第三代
数据挖掘系统的开发
10
二、数据挖掘软件的发展第二代数据挖掘软件 DBMiner
11
二、数据挖掘软件的发展第二代软件 SAS Enterprise Miner
12
二、数据挖掘软件的发展
第三代数据挖掘软件
• 特点 –和预言模型系统之间能够无缝的集成，使得由数据挖掘软件产生的模型的变化能够及时反映到预言模型系统中 –由数据挖掘软件产生的预言模型能够自动地被操作型系统吸收，从而与操作型系统中的预言模型相联合提供决策支持的功能 –能够挖掘网络环境下（Internet/Extranet）的分布式和高度异质的数据，并且能够有效地和操作型系统集成
一、数据挖掘概念----技术
• 技术分类
– 预言（Predication）：用历史预测未来 – 描述（Description）：了解数据中潜在的规律
• 数据挖掘技术
– 关联分析 – 序列模式 – 分类（预言） – 聚集 – 异常检测
6
二、数据挖掘软件的发展
Robert Grossman， National Center for Data Mining University of Illinois at Chicago 的观点
一、数据挖掘概念----发展
• 1989 IJCAI会议：数据库中的知识发现讨论专题 – Knowledge Discovery in Databases (G. Piatetsky-Shapiro and W. Frawley, 1991)
• 1991-1994 KDD讨论专题 – Advances in Knowledge Discovery and Data Mining (U. Fayyad, G. Piatetsky-Shapiro, P. Smyth, and R. Uthurusamy, 1996)

韩家炜-数据挖掘概念与技术-第2章.pptx

属性描述一个顾客对象，
如：顾客ID,姓名，地址。
对给定的属性的可观察值被称为观察。刻画一个给定对象的属性集合被称
为属性向量（或特征向量）。
第4页/共44页
包含单个属性的数据分布被称为单变量的分布；包含 2个属性的被称为二变量的分布。
属性的类型是有属性可取的值决定的，有名词、二进制型、顺序值或者数值类型。
• 2.5 Summar y
第2页/共44页
2.1 数据对象和属性类型
数据集是由数据对象构成的。一个数据对象表示一个实体 —— 在销售数据库中，对象可以是顾客、
商品或者销售记录。在医学数据库中，数据对象可以是病人。在大学数据库中，数据对象可以是学生、教授和
课程。
数据对象用属性来描述。
数据对象可以是一个抽样、举例、实例、数据点或者对象。如果数据对象存放在数据库中，它们是
次序属性具有次序或者级别的意义。但是相邻值的级别未知。
举例：例如饮料尺寸，可以是“小杯”，“中杯”，“大杯”。值有顺序的意义，但是不能分辨中杯比大杯大
多少。再比如，成绩等级A +, A ,A-,B+职称：助理，副教授，教授
次序属性被用来衡量无法客观衡量的属性，用主观的评估定质量。在调查中常用来排序。比如，参
数据集，如图2-2.
• 数据点称为分位点。分位点是数据分布上有规律率的间隔的数据点，将其分成相等大小的连续的数据集。
第29页/共44页
第30页/共44页
• 给定数据分布的第 K个q- 分位点x, 是至多k/q的数据值小于 x，至多q- k/q的数据值大于 x，k是大于0小于q
的整数。共有q-1个q- 分位点。
第12页/共44页
比例尺度
比例尺度属性是数值型的，有固定的 0值。

数据挖掘概念与技术第三章精品PPT课件

假设调查了1500个人，按性别分成男和女。每个
人投票是否喜欢阅读小说。这样，就有了两个属性：gender和preferred_reading.观察到的每个可能的联合事件的次数在表3.1中。圆括号中的表示事件的期望次数，按照公式3.2计算出来的。
可以注意到，每一行中，期望次数的总和必须和这一行的观察次数的总和相等；每一列中，期望次数的和等于这一列的观察次数的和。利用公式3.1，计算卡方值为：
如果rAB =0,则A和B相互独立，它们之间没有任何关系。如果值<0,则A和B负相关，表示一个属性的值随着另一个值的降低而增大。
散点图可以用来可视化属性之间的关联关系。
注意：关联并不表示因果。即如果A和B相关，但并不意味着A导致B或者B导致A。
例如，在分析一个人口统计数据库时，我们发现表示医院数目的属性和盗车数目相关。但这并不表示一个属性导致了另外一个。两个属性实际上都是因为人口数这第三个属性导致的。
第三章数据预处理
3.1 数据预处理 3.2 数据清理 3.3 数据集成 3.4 数据规约 3.5 数据变换与数据离散化 3.6小结
3.3.1 为什么要对数据预处理
低质量的数据将导致低质量的挖掘结果
准确性
完整性
高质量数据
一致性时效性
Байду номын сангаас
可信性
可解释性
3.1.2 数据处理的主要任务
考虑下表，这是一个观察到的5次AllElectronics和 Hightech公式的股票价格。如果股票是被同一个公司的趋势影响，那么它们的价格是否一起涨落呢？
3）离群点分析：通过如聚类来检测利群点。
3.2.3 数据清理作为一个过程
✓ 数据清理的第一步是偏差检测。导致偏差的因素很多，认为输入错误、有意错误、数据退化（过时数据）、编码不一致、设备错误、系统错误。

《数据挖掘》课件

NumPy、Pandas、 Matplotlib等，能够方便地进行数据处理、建模和结果展示
。
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

数据挖掘概述PPT参考幻灯片

数据挖掘
数据挖掘
数据仓库
数据的预处理
数据抽取
数据库
数据源（含数据库）
8
数据仓库与数据挖掘
• 利用数据库系统进行数据挖掘的缺点是：
–动态数据（Dynamic Data）
• 大多数数据库的基本特点是内容将经常变化。在一个在线系统中，必须采用预警机制来保证数据库中的这些变化不会导致错误的数据挖掘结果。
DW
DM
第五章数据挖掘概述
1
什么是数据挖掘？
数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，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。数据挖掘应该更正确地命名为“从数据中挖掘知识”。数据挖掘必须包括三个因素：
– 数据挖掘的本源：大量的数据 – 数据挖掘的结果：知识、规则 – 结果的隐含性：因而需要一个挖掘过程
3
术语
• 置信度（confidence）
– 知识在某一数据域上为真的量度。 – 置信度涉及到许多因素，如数据的完整性、样
本数据的大小、领域知识的支持程度等。 – 没有足够的确定性，模式不能成为知识。
– 例如：模式“在购买面包和黄油的顾客中，大部分的人同时也买了牛奶”的置信度为：
• 同时购买‘面包、黄油、牛奶’的顾客人数占同时购买‘面包、黄油’的顾客人数的百分比。
• 数据库中的信息在实例空间中可能是稀疏的，这会严重影响发现的效率。
10
数据挖掘的功能
• 数据挖掘通过预测未来趋势及行为，作出前瞻的、基于知识的决策。数据挖掘的目标是从数据中发现隐含的、有意义的知识。具体的功能有以下7个方面。
1．概念描述 2．关联分析 3．分类与预测 4．聚类分析 5．趋势分析 6．孤立点分析 7．偏差分析

韩家炜-数据挖掘：概念与技术-第1章PPT课件

• 数据挖掘任务可以被归类为两种类别：描述性的和预测性的。
• 描述性的挖掘任务是描述目标数据集的数据属性。
• 预测性的挖掘任务是归纳现有数据以用来做预测。
2021
20
1.4.1 类别/概念描述：特征化和区
分
对于一个电商企业，销售商品可分为计算机和打印机，客户可分为大客户和节约型客户。对这些单个的类别和概念使用总结、概要或者精确的术语进行描述非常有用。这种对类别或者概念的描述称为类别/概念描述。描述可以通过：
2021
22
举例如，总结每年在AllElectronics 花掉 5000美元以上的客户特征。
描述结果可能是这些客户的一般信息，如他们是40-50岁之间的，有工作的，有很高信用度的。
2021
23
数据区分
数据区分是比较目标类别数据对象和一个或者一组对象的一般特征。
举例如，用户想比较去年的销售额增长了10%的软件产品和销售额下降了30%的产品的一般特征。
2021
11
• 1.1 Why Data Mining? • 1.2 What is Data Mining? • 1.3 What kinds of Data Can be Mined?
– 1.3.1 Database Data – 1.3.2 Data Warehouse – 1.3.3 Transactional Data – 1.3.4 Other Kinds of Data
– 举个例子，谷歌的Flu Trends使用一些特定的词语作为流感的指示器。它能够发现搜索流感信息的人群的数量与真正有流感症状的人群的数量之间的紧密关系。当所有的关于流感的信息聚集在一起时，就能呈现某种模式。使用聚集的谷歌搜索数据，Flu Trends能比传统系统提早两周估计到流感的发生。

《数据挖掘导论》课件

详细描述
KNIME是一款基于可视化编程的数据挖掘工具，用户可以通过拖拽和连接不同的数据流模块来构建数据挖掘流程。它提供了丰富的数据挖掘和分析功能，包括分类、聚类、关联规则挖掘、时间序列分析等，并支持多种数据源和输出格式。
Microsoft Azure ML
总结词
云端的数据挖掘工具
详细描述
Microsoft Azure ML是微软Azure云平台上的数据挖掘工具，它提供了全面的数据挖掘和分析功能，包括分类、聚类、关联规则挖掘、预测建模等。它支持多种数据源和输出格式，并提供了强大的可扩展性和灵活性，方便用户在云端进行大规模的数据挖掘任务。
03
数据挖掘过程
数据准备
01
数据清洗
去除重复、错误或不完整的数据，确保数据质量。
数据集成
将多个来源的数据整合到一个统一的数据集。
03
02
数据转换
将数据从一种格式或结构转换为另一种，以便于分析。
数据归一化
将数据缩放到特定范围，以消除规模差异。
04
数据探索
数据可视化
通过图表、图形等展示数据的分布和关系。
序列模式挖掘
总结词
序列模式挖掘是一种无监督学习方法，用于发现数据集中项之间具有时间顺序关系的有趣模式。
详细描述
序列模式挖掘广泛应用于股票市场分析、气候变化研究等领域。常见的序列模式挖掘算法包括GSP、PrefixSpan等。这些算法通过扫描数据集并找出项之间具有时间顺序关系的模式，如“股票价格在某段时间内持续上
高维数据挖掘
高维数据的降维
高维数据的聚类和分类
利用降维技术如主成分分析、线性判别分析等，将高维数据降维到低维空间，以便更好地理解和分析数据。