第九章 数据挖掘和数据可视化
《商务数据分析》第九章——复杂数据分析方法
• 主题模型是用来在大量的文档中发现潜在主题的一种统计模型。
• 一个文档通常包含多个主题且每个主题所占比例各不相同，主题模型能够统计文档中
的词语，根据文档中词的信息判断文档包含的主题以及各个主题所占比重。
• 一种典型的词袋模型：LDA
• 基本设想为一篇文档是由一组词组成的集合，词与词之间没有顺序和先后关系。同时，
• 为了将文本处理为模型可用的数据，需要先对文本进行预处理。一般预
处理步骤为分词、清洗、标准化、特征提取，然后将提取出来的特征应
用下游任务中，如分类、情感分析等。
商务数据分析
1. 文本预处理
• （1）文本分词
• 组成文本的词，被认为是重要的特征。因此文本分析首先要做的
是对文本进行分词。
• 对于英文来说，文本本来就是根据空格分开的，可以直接以空格
• Word2vec词向量模型
• 是一个小型的神经网络，目前较为流行的有两种模型：
• （1）CBOW模型：用上下文单词作为输入来预测目标词语，对于小型数据比较合适。
• （2）skip-gram模型：用一个词语作为输入来预测它周围的上下文，在大型语料中表
现更好。
• 两个模型均是一个三层的神经网络，分别包含输入层、隐藏层和输出层，输入层以词
出现的频率，它默认文档中的每个单词都是独立的。不依赖于其他单词是否出现。
• （1）词袋模型之TF-IDF算法（Term Frequency–Inverse Document Frequency,TF-IDF）
• 特征关键词应该是那些在某个文本中出现频率高而在整个语料库的其他文档中出现频率少的词或短语。
• 首先用d表示待处理的文档，t表示文档分词后的词语，用D表示语料库。TF(t, d)是词语t在文档d中出现的次数：
常用数据分析与处理方法
D3.js是一款基于JavaScript的数据可视化 库，提供了丰富的可视化效果和交互功能， 适用于制作复杂的数据可视化作品。
可视化设计原则
明确目的
在可视化设计之前，要明确可视化的目 的，确保图表能够有效地传达信息。
对比和层次感
通过对比和层次感来突出重要的信息 和数据点，使图表更加易于理解和记
05 数据挖掘
关联规则挖掘
关联规则挖掘
Apriori算法
通过发现数据集中项之间的有趣关系，帮 助企业识别顾客购买行为。
一种挖掘频繁项集的算法，通过不断剪枝 来减小候选项集的大小。
FP-Growth算法
支持度与置信度
一种高效挖掘频繁项集的算法，通过构建 FP树来快速生成频繁项集。
衡量关联规则强度的两个重要指标，支持 度表示规则在数据集中出现的频率，置信 度表示规则的预测强度。
数据来源
01
02
03
内部数据
来自组织内部的数据，如 销售记录、财务报告、员 工信息等。
外部数据
来自组织外部的数据，如 市场调查、竞争对手信息、 行业报告等。
公开数据
来自公共渠道的数据，如 政府机构、公共数据库、 社交媒体等。
数据收集方法
调查法
通过问卷、访谈等方式收集数据。
实验法
通过实验设计和实验结果收集数据。
忆。
简洁明了
设计时要尽量简洁明了，避免过多的 图表元素和复杂的布局，以免干扰信 息的传达。
可交互性
如果条件允许，可以设计交互式图表， 让用户能够通过交互来探索数据和获 取更多的信息。
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常用数据分析与处理方法
目录
第9章 数据可视化技术 大数据基础PPT课件
桌面可视化技术
3．R可视化 R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个集统计分析与图
形显示于一体的用于统计计算和统计制图的优秀工具。它可以运行于UNIX、Windows 和Macintosh的操作系统上，而且嵌入了一个非常方便实用的帮助系统。 用户可以在R官方网站及其镜像中下载任何有关的安装程序、源代码、程序包及文档 资料。标准的安装文件自身就带有多个模块和内嵌统计函数，安装好后可以直接实 现许多常用的统计功能。同时，R还是一种编程语言，具有语法通俗易懂、易学易用 和资源丰富的优点。大多数最新的统计方法和技术都可以在R中直接获取。
Seaborn基于Matplotlib提供内置主题、颜色调色板、函数、可视化单变量、双变量 和线性回归等工具，使作图变得更加容易。
OLAP可视化工具
1．Oracle BI Oracle BI Data Visualization Desktop具备可视、自助、简单、快速、
智能、多样的特性，为用户提供个人桌面应用程序，以便用户能够访问、 探索、融合和分享数据可视化。Oracle BI有着丰富的可视化组件，可实 现对颜色、尺寸、外形的创新性使用模式以及多种坐标系统。并通过 Html5进行渲染，还可以选择或制作个性化的色系。Oracle BI新增了列 表、平行坐标、时间轴、和弦图、循环网络、网络、桑基和树图等。 Oracle BI对大多数数据通过可视化方式进行整理、转换操作。可在面板 和分析注释之间自由切换，为用户提供友好的数据源页面，还提供打印 面板和分析注释页面；支持导出为PDF和PowerPoint格式。Oracle BI向 用户提供数据模式的自动检测，能更好地帮助用户了解数据及完成数据 可视化。
智慧城市中的空间数据挖掘与可视化
智慧城市中的空间数据挖掘与可视化随着城市规模和人口的不断增长，城市管理面临着越来越多的挑战。
智慧城市已经成为了解决城市问题的一个重要手段。
智慧城市的基础是数据，而其中包括了大量的空间数据。
空间数据可以帮助城市管理者更好地理解城市的运行和发展，从而更加精确地进行决策。
本文将探讨智慧城市中的空间数据挖掘与可视化。
一、什么是智慧城市智慧城市是基于信息化和智能化技术，以城市为载体，通过海量数据的收集、处理、分析和共享，实现城市的智能化、开放化和共享化。
智慧城市的建设不仅需要技术的支持，还需要政府、企业和居民的积极参与，形成整个城市共治的格局。
二、智慧城市中的空间数据空间数据是智慧城市建设过程中不可或缺的一部分。
空间数据的收集可以通过各种传感器获得，例如全球定位系统(GPS)、卫星图像、地面测量仪器等。
利用空间数据可以实现城市的三维建模、交通热力图的绘制、环境监测等，这些都是城市管理所必需的信息。
三、空间数据挖掘空间数据挖掘是指对空间数据进行分析获取信息的过程。
空间数据挖掘的目的是通过数据挖掘算法将数据转化为知识，发现数据隐藏的特点和规律。
常用的空间数据挖掘方法有聚类分析、关联分析、分类分析和时间序列分析等。
这些方法可以通过对空间数据的处理，提供对城市管理更深入的理解和更准确的数据支持。
四、空间数据可视化空间数据可视化是实现对空间数据展示的一种方法。
通过可视化可以直观地观察和理解空间数据，发现数据中隐藏的规律。
常用的空间数据可视化方法有地图展示、三维可视化和热力图等。
这些方法可以帮助城市管理者更好地理解城市的运行、规划城市发展、提升城市形象等。
五、空间数据挖掘与可视化的应用空间数据挖掘与可视化的应用已经被广泛地应用于智慧城市建设。
例如通过交通热力图可以发现城市繁忙的交通拥堵情况，确定交通管制的方案；通过三维城市建模可以更好地展现城市的面貌，规划城市发展。
六、结论智慧城市建设离不开空间数据挖掘和可视化。
通过对空间数据的挖掘和可视化可以更好地理解城市的运行和发展，加强城市管理和规划。
简述说明数据挖掘的步骤。
简述说明数据挖掘的步骤。
数据挖掘的步骤第一章：引言数据挖掘是一种通过发现和分析大量数据中潜在规律和模式来提取有价值信息的过程。
它在各个领域中都扮演着重要角色，帮助人们做出决策、预测趋势和优化业务流程。
本文将详细介绍数据挖掘的步骤，并阐述每个步骤的核心内容。
第二章：问题定义在进行数据挖掘之前，首先需要明确定义需要解决的问题。
这个步骤的关键是准确理解业务需求，并将其转化为可量化的问题。
例如，一个电商公司想提高销售额，问题定义可以是“预测某个产品的销售量”。
第三章：数据收集与整理在数据挖掘的过程中，数据的质量和可用性至关重要。
因此，在进行数据收集之前，需要确定需要的数据类型和数据来源。
然后，通过各种方法，如网络爬虫或调查问卷，收集所需数据。
接下来，对收集到的数据进行清洗和整理，包括去除重复数据、处理缺失值和异常值等。
第四章：数据探索与可视化在数据整理完成后，需要对数据进行探索和可视化分析。
通过使用统计方法和数据可视化工具，可以从数据中发现潜在的关联、趋势和异常值。
这能够帮助我们更好地理解数据，并为后续的模型建立提供指导。
第五章：特征选择与特征工程在进行数据挖掘之前，需要选择合适的特征进行建模。
特征选择是指从大量的特征中选择最相关和最有用的特征。
而特征工程则是对原始特征进行变换和组合，以提取更多的信息。
通过这两个步骤，可以减少维度灾难的影响，并提高模型的准确性和可解释性。
第六章：模型选择与训练在数据预处理完成后，需要选择合适的模型进行训练。
根据问题的特性和数据的类型，可以选择不同的机器学习算法，如决策树、神经网络和支持向量机等。
通过训练数据，模型可以学习到数据的模式和规律，并用于未知数据的预测和分类。
第七章：模型评估与调优在模型训练完成后，需要对模型进行评估和调优。
通过使用评估指标，如准确率、召回率和F1分数等，可以评估模型的性能。
如果模型表现不佳，可以通过调整模型参数、增加训练数据或改进特征工程等方法进行调优，以提高模型的准确性和泛化能力。
大数据第二版阳翼著讨论题
大数据第二版阳翼著讨论题摘要：1.阳翼的《大数据》第二版简介2.大数据的概念和重要性3.《大数据》第二版的主要内容4.书中的讨论题及其价值5.对大数据未来发展的展望正文：1.阳翼的《大数据》第二版简介《大数据》是由我国著名数据科学家阳翼所著的一本关于大数据理论和应用的专著。
该书自出版以来，受到了广大读者的热烈欢迎和广泛好评。
第二版在第一版的基础上，对大数据的概念、技术、应用和未来发展趋势进行了更加深入和全面的探讨。
2.大数据的概念和重要性大数据是指在传统数据处理软件难以处理的庞大数据集。
它涉及到从不同来源获取、存储、处理、分析和可视化各种类型的数据，以便从中提取有价值的信息。
大数据在当今社会已经变得至关重要，因为它能够帮助企业和政府做出更好的决策，提高效率，降低成本，并推动创新。
3.《大数据》第二版的主要内容《大数据》第二版共分为十个章节，涵盖了大数据的各个方面。
第一章介绍了大数据的概念、特点和挑战；第二章讲述了大数据的处理技术和方法；第三章到第七章分别从政府、金融、医疗、零售和教育等五个领域探讨了大数据的应用；第八章讨论了大数据可视化和数据挖掘；第九章关注了大数据安全和隐私保护；第十章展望了大数据的未来发展趋势。
4.书中的讨论题及其价值书中的讨论题旨在帮助读者更好地理解大数据的概念、技术和应用，并激发读者的思考。
这些讨论题涵盖了大数据的各个方面，如数据处理、数据分析、数据可视化、数据挖掘、大数据应用、大数据安全等。
通过解答这些讨论题，读者可以提高自己对大数据的认识和应用能力，为实际工作中的大数据项目提供有益的指导。
5.对大数据未来发展的展望随着科技的进步和社会的发展，大数据在未来将继续发挥重要作用。
未来的大数据技术将更加成熟和完善，数据处理速度和分析能力将得到极大的提升。
同时，大数据应用将更加广泛，覆盖各行各业。
此外，大数据安全和隐私保护将成为大数据发展的关键问题。
在这方面，我国政府和相关企业应加大投入，推动大数据安全技术的研究和应用。
数据挖掘与可视化的工作总结
数据挖掘与可视化的工作总结一、引言在过去的一年中，我一直从事数据挖掘与可视化工作，积累了大量的经验和知识。
数据挖掘与可视化的工作不仅仅是一项技术活动，更是一种艺术和创造的过程。
通过对数据的探索和分析，我们可以发现隐藏在数据背后的规律和价值，为决策提供有力支持。
本篇工作总结将重点介绍我在数据挖掘与可视化工作中的经验与收获。
二、数据的采集与清洗数据挖掘与可视化的工作离不开数据，因此数据的采集和清洗是整个工作中的重要步骤。
我采用了多种方式来获取数据，包括爬虫、API接口和数据库查询等。
在数据的清洗过程中，我遵循了一系列的规则和流程，对数据进行了去重、删除无效值和填补缺失值等处理。
同时，我还对数据进行了特征工程，选择了合适的特征进行后续的数据挖掘与可视化分析工作。
三、数据挖掘与建模在数据挖掘的过程中，我运用了各种算法和技术来发现数据中的规律和模式。
例如，我使用了聚类分析、分类算法、关联规则挖掘等方法，通过对数据的分组、分类和关联，发现了影响因素、行为模式以及潜在的用户需求。
通过数据挖掘的过程，我了解到数据背后的故事，帮助企业发现商机并优化业务流程。
四、可视化与数据解读在数据挖掘的基础上，我借助可视化工具，将抽象的数据转化为直观、可理解的图表和图形。
通过数据的可视化呈现，我能够更加清晰地展示数据的分布、趋势和关联，帮助用户快速理解数据，并作出相应的决策。
在数据的可视化过程中，我注重设计和用户体验，选择了合适的颜色、图表类型和交互方式，以提高数据的表现力和用户的参与度。
五、数据质量与安全在数据挖掘与可视化的过程中，我一直关注数据质量和安全。
我通过数据质量评估和数据清洗，确保所使用的数据准确、完整。
同时，我采取了相应的安全措施，加密和保护用户的隐私信息，防止数据泄露和未经授权访问。
在工作中，我还注重遵守相关法律法规，保护数据的合法性和合规性。
六、实际案例与成果在数据挖掘与可视化的工作中，我成功完成了多个实际案例和项目。
大数据分析中的时空数据挖掘与可视化技术研究
大数据分析中的时空数据挖掘与可视化技术研究随着互联网的普及和技术的发展，大数据的时代已经到来。
大数据的产生和积累为我们提供了前所未有的机会，同时也带来了巨大的挑战。
其中一个重要的挑战是如何分析和挖掘大数据中的时空信息，以及如何将分析结果以可视化的方式呈现出来。
本文将重点探讨大数据分析中的时空数据挖掘与可视化技术研究。
时空数据挖掘是指从大数据中提取和发现有关时间和位置信息的方法和技术。
时空数据可以是时间序列数据、地理空间数据或时态地理数据。
时空数据挖掘可以帮助我们发现数据中蕴含的时间和空间规律，并从中获取有价值的信息。
时空数据挖掘在很多领域有着广泛的应用，比如交通运输、气象预测、金融风险分析等。
在大数据分析中，时空数据挖掘技术可以帮助我们识别出潜在的时间和空间聚类模式，发现异常事件和趋势变化，预测未来的时间和空间发展趋势等。
为了实现这些目标，我们需要使用适当的算法和模型来处理大数据中的时空信息。
常见的时空数据挖掘算法包括聚类、分类、关联规则挖掘、预测等。
这些算法可以帮助我们从大量的数据中提取和总结有关时间和空间的知识。
除了时空数据挖掘，可视化技术也是大数据分析中必不可少的一环。
可视化技术可以将复杂的大数据分析结果以图形化的方式呈现出来，使得我们更容易理解和解释这些结果。
时空数据可视化可以帮助我们直观地展示时空模式、时态演化等信息。
通过交互式的可视化工具，我们可以对大数据进行探索和分析，发现其中的潜在关联和规律。
常见的时空数据可视化方法包括时序图、地图、热力图等。
这些方法可以有效地展示时空数据的特征和变化趋势。
在大数据分析中，时空数据挖掘与可视化技术是相互关联且相互依赖的。
时空数据挖掘提供了大量的时空信息，而可视化技术可以帮助我们更好地理解和解释这些信息。
通过结合时空数据挖掘和可视化技术，我们可以更好地发现数据中的隐藏规律和趋势，为决策提供科学依据。
然而，时空数据挖掘与可视化技术的研究还面临一些挑战。
数据挖掘与可视化工作总结
数据挖掘与可视化工作总结在当今数字化时代，数据已经成为了企业和组织最宝贵的资产之一。
数据挖掘与可视化作为从海量数据中提取有价值信息并以直观方式呈现的重要手段，对于决策支持、业务优化和创新发展具有至关重要的意义。
在过去的一段时间里，我深入参与了数据挖掘与可视化相关的工作，取得了一些成果，也面临了一些挑战。
以下是我对这段工作的详细总结。
一、工作背景与目标随着公司业务的不断拓展和数据量的急剧增长，如何有效地利用这些数据来洞察市场趋势、优化业务流程、提升客户满意度成为了亟待解决的问题。
数据挖掘与可视化工作的开展旨在通过对内部业务数据和外部市场数据的整合分析，挖掘潜在的商业机会和风险，为管理层提供科学的决策依据，并以清晰易懂的可视化方式展示数据分析结果，促进跨部门的沟通与协作。
二、数据挖掘工作内容1、数据收集与预处理首先，需要从多个数据源收集相关数据，包括数据库、Excel 文件、网络爬虫获取的数据等。
这些数据往往存在格式不一致、缺失值、重复值等问题。
因此，数据预处理成为了关键的一步。
通过数据清洗、转换和集成等操作，将原始数据转化为可供分析的结构化数据。
2、特征工程在数据预处理的基础上，进行特征工程。
这包括特征选择、特征提取和特征构建。
通过选择与业务目标相关的特征，提取有代表性的特征，以及构建新的特征，为后续的建模工作提供有力支持。
3、建模与算法选择根据具体的业务问题和数据特点，选择合适的数据挖掘算法进行建模。
例如，对于分类问题，采用决策树、随机森林、支持向量机等算法；对于预测问题，使用线性回归、时间序列预测等方法。
在建模过程中，不断调整参数，进行模型评估和优化，以提高模型的准确性和泛化能力。
4、模型评估与验证使用多种评估指标，如准确率、召回率、F1 值、均方误差等，对模型进行评估。
同时，采用交叉验证等技术，确保模型的稳定性和可靠性。
对于重要的模型，还会在实际业务数据上进行验证，以观察其实际效果。
三、可视化工作内容1、数据可视化工具选择根据数据类型和展示需求，选择合适的可视化工具。
数据挖掘中常用的数据可视化方法
数据挖掘中常用的数据可视化方法数据挖掘是一种通过发现和提取大量数据中隐藏的模式、关系和知识的过程。
在这个过程中，数据可视化扮演着重要的角色，它能够将抽象的数据转化为直观的图形，帮助人们更好地理解和分析数据。
本文将介绍一些常用的数据可视化方法，包括散点图、柱状图、折线图、热力图和雷达图。
散点图是最常见的数据可视化方法之一。
它通过在二维坐标系上绘制数据点来表示数据之间的关系。
散点图可以用来展示两个变量之间的相关性，例如销售额与广告费用的关系。
通过观察散点图，我们可以看出数据点的分布情况，进而判断两个变量之间是否存在线性关系、正相关还是负相关。
柱状图是一种用矩形条表示数据的可视化方法。
它常用于比较不同类别或时间段的数据。
例如，我们可以用柱状图来比较不同产品的销售额，或者比较不同年份的GDP增长率。
柱状图的高度反映了数据的大小，不同颜色的柱子可以表示不同的类别或时间段。
通过柱状图，我们可以直观地看出数据之间的差异和趋势。
折线图是一种用折线连接数据点的可视化方法。
它常用于展示随时间变化的数据。
例如，我们可以用折线图来展示股票价格的走势，或者展示天气温度的变化。
折线图的曲线形状可以帮助我们观察数据的趋势和周期性变化。
通过折线图，我们可以更好地理解数据的变化规律，并预测未来的趋势。
热力图是一种用颜色表示数据密度的可视化方法。
它常用于展示大量数据在空间上的分布情况。
例如，我们可以用热力图来展示人口密度、犯罪率或地震频率等。
热力图的颜色深浅反映了数据的密度，深色表示高密度，浅色表示低密度。
通过热力图，我们可以直观地看出数据的集中区域和分散区域，帮助我们理解数据的空间分布特征。
雷达图是一种用多边形表示多个变量的可视化方法。
它常用于展示多个指标之间的关系和比较。
例如，我们可以用雷达图来比较不同产品的性能，或者比较不同城市的发展水平。
雷达图的每条边表示一个变量，多边形的大小和形状表示数据的大小和分布。
通过雷达图，我们可以直观地看出数据之间的差异和相似之处，帮助我们做出合理的决策。
大数据可视化分析平台数据分析和挖掘整体解决方案
大数据可视化分析平台数据分析和挖掘整体解决方案xx年xx月xx日contents •引言•大数据可视化分析平台架构•数据分析方法论•数据可视化技术•应用案例研究•结论目录01引言当今企业需要处理海量、多样化、快速变化的数据，这些数据蕴含着丰富的信息和商业价值。
传统数据处理方法无法满足现代企业的数据处理需求，需要采用更加高效、智能的方法。
大数据可视化分析平台能够提供强大的数据处理、分析和挖掘能力，帮助企业更好地利用数据，提高决策效率和竞争力。
背景和目的定义和理解它能够实现对海量、多样化、快速变化的数据进行高效、智能的处理、分析和挖掘，并将结果以直观、可视化的方式呈现给用户。
大数据可视化分析平台是一种基于先进的大数据处理技术和数据可视化技术的综合解决方案。
大数据可视化分析平台具有高度的可扩展性和灵活性，可以根据不同企业的需求进行定制和扩展。
解决方案范围和应用领域•大数据可视化分析平台适用于各种行业和领域，如金融、医疗、教育、零售、制造业等。
•它可以应用于以下方面•战略决策支持•市场分析•客户行为分析•运营优化•产品设计和优化02大数据可视化分析平台架构架构概述分布式架构采用Hadoop、Spark等分布式技术，可处理大规模、多样性、实时数据。
模块化设计将平台划分为数据源、数据处理、数据存储、可视化分析等多个模块，方便扩展和维护。
可扩展性支持多元数据源、多维分析、实时流处理等功能扩展。
数据源和数据集成数据源支持多种数据源，如文件、数据库、API等，可自定义数据源扩展。
数据集成支持批量和实时数据集成，支持结构化和非结构化数据集成。
数据清洗去除重复、错误、不完整数据，提高数据质量。
010203数据存储和处理数据存储使用分布式文件系统（如HDFS）存储数据，可实现数据备份、容灾和恢复。
数据处理支持批处理、实时流处理、机器学习等多种数据处理方式。
数据转换支持数据格式转换、数据清洗、数据聚合等多种数据处理操作。
数据挖掘+数据可视化+流程步骤
1.什么是数据挖掘？以及数据挖掘的流程？数据挖掘是一种从大规模数据集中提取潜在模式、关系和信息的过程。
它结合了统计学、机器学习、人工智能和数据库系统等多个领域的技术和方法。
数据挖掘的目标是通过分析数据集来发现隐藏在数据中的有用信息。
它可以揭示数据中的趋势、模式、关联规则和异常值，帮助用户做出更好的决策、预测未来趋势、发现新的商机等。
数据挖掘通常包括以下步骤：1. 数据预处理：对原始数据进行清洗、集成、转换和规范化，以便进行后续分析。
2. 特征选择与提取：从数据中选择或提取有意义的特征，以减少数据的维度和噪声，提高模型的效果。
3. 数据建模：使用适当的算法和模型对数据进行建模和分析，例如聚类、分类、回归、关联规则等。
4. 模型评估与选择：对建立的模型进行评估，选择最佳模型以及调整参数。
5. 结果解释与应用：解释和应用挖掘结果，将其转化为有意义的业务决策或行动。
通过数据挖掘，我们可以发现隐藏在海量数据中的有价值的信息，帮助企业做出更明智的决策，提高业务效率和竞争力。
2.什么是数据可视化？以及数据可视化的流程？数据可视化是通过图表、图形、地图等可视化方式将数据呈现出来，以便人们更好地理解和分析数据。
它将抽象的数据转化为可视化形式，通过视觉感知的方式传达信息，帮助用户发现数据中的模式、趋势和关系。
数据可视化的流程通常包括以下步骤：1. 确定目标：明确可视化的目的和需求，了解要回答的问题或传达的信息。
2. 数据预处理：对原始数据进行清洗、整理和转换，以便进行可视化处理。
3. 选择合适的图表类型：根据数据类型和可视化目的选择合适的图表类型，如柱状图、折线图、散点图、饼图等。
4. 设计可视化元素：确定可视化元素的属性，如颜色、大小、形状等，以及布局和交互设计。
5. 创建可视化：使用专业的数据可视化工具或编程语言，将数据转化为相应的图表或图形。
6. 解释和分析：对可视化结果进行解释和分析，发现数据中的模式、趋势和关系。
大数据分析师如何进行数据挖掘和数据可视化
大数据分析师如何进行数据挖掘和数据可视化在当今信息化的社会中，大数据已经成为了各行各业不可或缺的资源。
而大数据分析师作为专业技术人员，负责对大数据进行深入挖掘和分析，为企业决策提供支持和指导。
在这一过程中，数据挖掘和数据可视化技术是大数据分析师的核心工具和方法。
本文将介绍大数据分析师如何进行数据挖掘和数据可视化的步骤和技巧。
一、数据挖掘的步骤数据挖掘是指通过计算机科学、统计学和机器学习等方法，从大量的数据中提取出有价值的信息和知识。
大数据分析师在进行数据挖掘时，通常需要按照以下步骤进行：1.明确目标：首先，大数据分析师需要明确自己的挖掘目标，即确定要从数据中提取什么样的信息或知识。
这一步骤非常重要，因为数据挖掘的结果直接关系到后续的决策和分析。
2.数据收集和整理：在明确目标之后，大数据分析师需要收集并整理相关的数据。
这包括从企业内部和外部获取数据，并将其存储在合适的数据库或数据仓库中。
同时，还需要对数据进行预处理，包括数据清洗、去除噪声和缺失值等。
3.特征选择和转换：特征是指数据中的属性或变量，大数据分析师需要根据目标进行特征选择和转换，以便更好地进行数据挖掘。
这一步骤可以通过统计分析、相关性检测和主成分分析等方法来实现。
4.模型选择和建立：在特征选择和转换之后，大数据分析师需要选择合适的模型，并用数据对模型进行训练和建立。
模型的选择需要根据具体的问题和数据特点进行，可以选择常见的回归模型、分类模型或聚类模型等。
5.模型评估和优化：在模型建立之后，大数据分析师需要对模型进行评估和优化。
评估的方法包括交叉验证、ROC曲线和精度召回率等指标。
根据评估结果，可以对模型进行优化和改进，以提高挖掘效果和准确度。
6.结果解释和应用：最后，大数据分析师需要对挖掘结果进行解释和应用。
这包括将挖掘结果以可视化的方式展示，帮助决策者理解和应用挖掘结果。
同时，还需要对挖掘结果进行进一步的解释和讨论，以便为企业决策提供参考。
《数据分析：基础统计学、数据挖掘和数据可视化》
《数据分析：基础统计学、数据挖掘和数据可视化》数据分析是一种重要的数据处理方法，旨在从大量的、不同的数据中提取有用的信息和知识，为业务决策和战略制定提供指导。
随着大数据技术的不断发展，数据分析已成为企业和组织的核心竞争力之一。
本文主要介绍数据分析的三个重要组成部分，包括基础统计学、数据挖掘和数据可视化。
基础统计学基础统计学是数据分析的基础，它基于概率论和数理统计等数学知识，对数据进行描述、推论和决策。
基础统计学的主要工具包括描述统计学和推论统计学。
描述统计学主要关注数据的集中趋势、变异程度和分布特征等属性，如均值、中位数、众数、方差、标准差、偏度、峰度等；推论统计学则基于样本数据对总体数据进行推断和判断，如参数估计、假设检验、置信区间、方差分析、回归分析等。
基础统计学可以帮助我们从数据中发现规律和规律性，对数据进行概括和描述，并对研究问题提供初步的解释和解决方法。
数据挖掘数据挖掘是从大量数据中自动提取模式、关系、趋势和假设的一种计算机技术。
数据挖掘主要基于统计学、机器学习和数据库技术，通过建立各种模型和算法，从数据中提出隐藏的知识和信息。
数据挖掘的主要任务包括分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测、时间序列预测等。
数据挖掘可以帮助我们发现数据中的未知规律和异常情况，对业务决策和战略制定提供科学和有效的支持。
数据可视化数据可视化是数据分析中十分重要的一环，它主要是利用图表、图形和图像等工具，将数据转化为图形化的表达，以更为直观、动态和易懂的方式展现数据的信息和知识。
数据可视化既可以用于数据的探索和发现，也可以用于数据的传达和展示。
数据可视化的主要任务包括数据预处理、图形设计、图形优化、交互式分析和多维可视化等。
数据可视化可以帮助我们直观地理解数据，发现数据中的新见解和关系，提高数据的效果和决策价值，对于报告、演示和决策等领域都具有重要作用。
综上所述，数据分析包括基础统计学、数据挖掘和数据可视化三个重要组成部分，它们相互作用、相互支持，共同完成对数据的分析和挖掘。
第九章 数据挖掘和数据可视化
（5）演化分析
数据演化分析（evolution analysis）就是对 随时间变化的数据对象的变化规律和趋势进行建模 描述。 这一建模手段包括：概念描述、对比概念描述 、关联分析、分类分析、时间相关数据分析（这其 中又包括：时序数据分析、序列或周期模式匹配， 以及基于相似性的数据分析)。
（1）交互性。用户可以方便地以交互的方式管理和
开发数据 ； （2）多维性。可以看到表示对象或事件的数据的多 个属性或变量，而数据可以按其每一维的值，将其分类 、排序、组合和显示 ； （3）可视性。数据可以用图象、曲线、二维图形、 三维体和动画来显示，并可对其模式和相互关系进行可 视化分析 。
数据挖掘的产生
数据到知识的演化过程示意图
（一）数据挖掘的概念
数据挖掘（Data Mining, DM）：又名数据库 中的知识发现（Knowledge discovery from database,简称KDD），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复 杂过程。
简单地讲就是从大量数据中挖掘或抽取出知识 。
数据挖掘的步骤
数据挖掘过程示意图
数据挖掘的过程
整个知识挖掘过程是由若干挖掘步骤组成，而数据挖 掘仅是其中的一个主要步骤。整个知识挖掘的主要步骤
有：
（1）数据清洗：清除数据噪声和与挖掘主题明显无 关的数据；
（2）数据集成：将来自多数据源中的相关数据组合 到一起；
（3）数据转换：将数据转换为易于进行数据挖掘的 数据存储形式。
数据挖掘方法与可视化
【 关键词 】 ：数据 挖掘 知识发 现
０ 引 言 ．
可视化 时间变化的变化； 检测知识濮 型和特征曲线） 随时间变化的变化
１ － 差检 测 ５偏 数 据 库 中 的 数据 常 有 一 些 异 常记 录 ． 数 据 库 中 检 测 出这 从 些 偏 差很 有 意义 ． 差 包 括 很 多 潜 在 的 知识 ： 分类 中 的 反 常实 偏 如 例 、 满 足 规 则 的特 例 、 测 结 果 与 模 型 预 测 值 的 偏 差 、 值 随 不 观 量
的 任 务 可 以 归 纳 为上 述 几 种 ． ２ 数 据挖 掘 的方 法和 技 术 ．
关 联 分 析 ｆｓ０ｉ ｏ ｎ ｙｉ 算 法 在 数 据 库 或 数 据 仓 库 的 ２１归 纳 学 习方 法 Ａ ｓｃａ ｎＡ Ｍ ｓ ｉ ｆ ￣ ． 归 纳 学 习方 法 是 目前 的重 点 研 究 方 向． 究 成 果 较 多 ． 研 从 采 用 的技 术 上 看， 为信 息论 方 法 和 集 合 论 方 法 两 大 类 ． 息 论 分 信 据 这 种 关 联 性 就 可 从 某 一 数 据 对 象 的 信 息 来 推 断另 一 数 据 对 象 由 的信 息 ． 关联 性 是 一种 统 计 意 义 上 的 关 系 ， 以 置 信 度 因 子 和 支 方 法是 利 用 信 息 论 的原 理 建 立 决 策 树 ， 于 该 方 法 最 后 获 得 的 并 故一 般 文 献 中称 它 为 决 策 树 方 法 ． 息 信 持 度 因 子 衡 量 关 联 的程 度 ． 常 须 设 定 最 小 的 置 信 度 和 支 持 度 知 识 表 示 形 式 是 决 策树 ． 通 作 为 阀 值 ． 于数 据 类 型 皆 为布 尔 属 性 其关 联 分 析 算 法 见 文 献日 论 方 法 中较 有 特 色 的方 法 是 Ｉ ３ ＩＬ 对 。 Ｄ 、 Ｅ等 方 法 ． 合 论 方 法 开展 Ｂ 集 近 随 在 一 般 情 况 下 ． 于 数 量 属性 的 数 据 可 通 过 区 间 划 分 的 方 法 将 的 比较 早 ． 年 来 ． 着粗 糙集 理 论 的发 展 使 集 合 论 方 法 得 到 了 对 其 转 化 为 布尔 属性 ． 迅 速 的发 展 ． 类 方 法 中 包括 ： 盖 正 例 排 斥 反 例 的方 法 、概 念 这 覆 １ ． 类 分 析 ２分 树 方 法 和 粗 糙 集 （ｏｇ ｅ 方 法 Ｒ ｕｈＳ ０ 分 类 分 析 就 是 通 过 分 析 训 练 集 中 的 数 据 ． 每 个 类 别 做 出 ２２仿 生物 技 术 为 ． 准 确 的 描 述 或 建 立 分 析 模 型 或 挖 掘 出 分 类 规 则． 代 表 了 这 类 它 仿 生 物 技 术 典 型 的方 法 是 神 经 网络 方 法 和 遗 传 算 法 ． 经 神 是 数 据 的整 体 信 息 ． 该类 的 内涵 描 述 ． 般 用 规 则 或 决 策 树 模 式 网 络 方 法 建 立 在 可 以 自学 习 的 数 学 模 型 的 基 础 之 上 ， 一 种 通 即 一 这 表 示 ： 利 用 所 发 现 的模 式， 照 新 的 数 据 的 特征 变 量 ， 其 映 过 训 练 来 学 习 的非 线 性 预 测模 型 ． 类 方 法 模 拟 了人 脑 神 经 元 再 参 将 射 人 已知 的 类 别 ． 立 分 类 决 策 树 的方 法 ． 型 的 有 Ｉ ３ Ｃ ． 结 构．以 Ｍ 建 典 Ｄ 、 ４５ Ｐ模 型 和 Ｈ ｂ ｅ ｂ学 习 规 则 为 基 础 ． 输 入 变 量 与 数 值 用 并 以 和 ＩＬ Ｂ Ｅ等 方 法 ． 立 分 类 规 则 的 方法 ． 型 的有 ＡＱ方 法 ， 集 来 自我 学 习． 根 据 学 习 经 验 所得 之 知识 不 断调 整 参 数 ． 期 得 建 典 粗 到 资料 的 较 好 模 式 ． 以完 成 分 类 、聚 类 等 多 种 数 据 挖 掘 任务 ． 可 方法 和遗 传 分 类 器 等 ． 遗 传 算法 是一种 全新 的最 优化 空 间搜索 法． 最 初概 念 是 由 其 １ ． ３聚类 分 析 与 分类 不同． 类分析处理 的数据 对象 的类是未 知 的． 聚 聚 Ｊｈ ｌ ｎ ｏｎＨｏ ａｄ于 １ ７ ｌ ９ ５年 提 出 是 一 种 基 于 生 物 进 化 理 论 的技 其 ， 反 类 分 析 就 是 将 对 象 集 合 分 组 为具 有 共 同趋 势 和 模 式 的 对 象 组 成 术 ， 基 本 观 点 是 ”适 者 生 存 ”就 是模 仿 生 物进 化 的 过 程 ， 复 直 近年 来 ， 基 的 多 个 簇 的过 程 ． 的 基 本 思 想 是 ． 对 数 据 进 行 分 析 的 过 程 进 行 选 择 、交 叉 和 突 变 遗 传操 作 ， 至 满 足 最 优 解 ． 它 在 中 ． 考 虑 数 据 间 的” 离 ” 同时 ． 侧 重 考 虑 某 些 数 据 间具 有 于 遗 传 规 划 的 知 识 发 现 系 统 研 究 有 了 很 大 的 进 展 ． Ｔ Ｈ ｒ 在 距 的 更 如 ｅ ｅ 等 类 的 共 同 内 涵 ． 本 上 类 分 析 是 对 １组 数 据 进 行 分 组 ， 种 人 提 出用 进 化 规 划 做 多 媒 体 数 据 挖 掘 ｒ Ｎ ｄ 等 人 用 遗 传 算 法 基 聚 这 玎 ｏａ 分 组 基 于 如下 的原 理 ： 大 的 组 内相 似性 和最 小 的组 间 相 似 性 做 规 则 发 现 ｆ－１Ｌ ｐｓ 人 提 出用 进 化 算 法做 关联 规 则 【 ． 最 ８ ９，ｏ ｅ 等 ９ ｌ 等 聚类分析 的常 用算法包括 ｋｍ ａｓ － ｅｎ 算法 、 分层凝聚法（ｉ ａ ｈ ２３公 式 发 现 Ｈｅ ｍ ｉ ｒ ． ． 公 式 发 现是 通 过 在 工 程 和 科学 数据 库 ｆ 由实 验 数 据 组 成 １ 中 ｃｌ ｇｌｍｅａｖ ｅｌｄ１ 采 用 估 算 最 大 值 法 （ｓｍａｏ ｘ ａ Ａ ｇｏ ｒｆ ｅＭ ｔ ｓ ｔ ｌ 及 ０ Ｅ ６ ｆ ｎＭａ． ｉ 对 若 干 数 据 项 ｆ ）进 行 一 定 的 数 学 运算 ， 变量 求得 相应 的数 学 公 ｉｉ ｆ ｎＡ ｇ￣ｈ ） ｍ ｚｉ ｌｏ ｔｍ 等． ａｏ 式 ． 统 的解 决 公 式 发 现 问题 的数 学 方 法 有 曲线 拟 合 、 归 分 析 传 回 １ ． ４序 列分 析 及 时 间 序 列 随 近 Ｏ年 来 ， 器 发 机 序列分析和时 间序列说明数据 中的序列信息和 与时问相关 以 及 逼 近 论 等． 着 人 工 智 能 技 术 的 发 展 ． １ 在 通 的序 列 分 析． 关 联 分 析类 似 ． 是扩 展 为 一 段 时 间 的 项 目集 间 现 技 术 得 到 发 展 ． 机 器 发 现 中． 常是 利用 人 工 智 能 技 术 和 数 与 只 比较 典 型 的 系统 有 ： 学 定律 发 现 系统 Ｂ Ｃ Ｎ、 科 ＡＯ 的关 系． 把 序 列 分 析 看 作 由 时 间变 量 连 接 起 来 的 关 联 ． 列 分 学 方 法 相 结 合 ． 常 序 析 可 分 析 长 时 间 的 相 关 记 录． 现经 常 发 生 的模 式 ． 类 方 法 关 数 学 概 念 发 现 系 统 Ａ 发 这 Ｍ、经 验 公 式 发 现 系 统 Ｆ Ｄ ｆｏｍ￣ａＤｓ Ｄ ｒ ｉ 注 与 下述 几 个 方 面 之 一 ： 结 数据 的序 列 或 者 事 件 ： 测 数 据 随 ｃ ｖｎ ｏ Ｄ ｔ 和 改进 的 Ｆ Ｄ 系统 等 ｌ 总 检 ０ｅ ｒｒ ｆ ｍ ａ １ ａ Ｄ Ｌ
数据分析实训学习总结数据挖掘与可视化分析
数据分析实训学习总结数据挖掘与可视化分析在进行数据分析实训的过程中，我学到了很多关于数据挖掘与可视化分析的知识和技能。
通过实际操作和实践，我对这两个领域有了更深入的理解。
这篇文章将总结我在数据分析实训中所学到的内容和经验，并探讨数据挖掘与可视化分析的重要性。
数据分析实训的第一部分是数据挖掘。
数据挖掘是一种通过发现规律、关联和模式来提取出有用信息的技术。
在实训中，我们学习了一些常见的数据挖掘算法，例如关联规则挖掘、聚类分析和分类算法。
通过应用这些算法，我们能够从大量数据中发现隐藏的模式和趋势。
这些模式和趋势对于企业决策和市场分析非常有帮助。
在实际操作中，我使用了一些流行的数据挖掘工具，如Python中的Scikit-learn库和R语言中的caret包。
这些工具提供了丰富的功能和算法，使我们能够快速有效地进行数据挖掘分析。
通过编写代码和运行算法，我能够将数据集导入到工具中，并应用不同的算法来挖掘有用的信息。
在此过程中，我学会了如何选择适当的算法，并对算法的参数进行调整以提高模型的准确性。
数据挖掘的另一个重要方面是特征选择和降维。
通过选择最有关联的特征，我们可以提高模型的准确性和解释性。
在实践中，我学习了一些常用的特征选择方法，如方差阈值法和递归特征消除法。
此外，降维技术如主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA）也能帮助我们减少数据的维度，提高分析效率。
数据分析实训的第二部分是可视化分析。
可视化是一种通过图表和图形来展示数据，以帮助人们理解复杂的信息和模式的方式。
在实训中，我们学习了一些流行的可视化工具和库，如Tableau、Matplotlib 和ggplot2。
通过使用这些工具，我能够将数据转化为各种图表，如柱状图、折线图、散点图和热力图。
通过这些图表，我们能够更直观地理解数据的分布、关系和趋势。
在进行可视化分析时，我还学会了一些设计和交互技巧。
例如，选择合适的颜色方案和图表类型可以增强可视化效果，并使数据更易于理解。
大数据常见的9种数据分析手段
大数据常见的9种数据分析手段在当今数字化的时代，数据如同石油一样珍贵。
而要从海量的数据中挖掘出有价值的信息，就需要运用各种数据分析手段。
下面就为您介绍大数据常见的 9 种数据分析手段。
1、数据挖掘数据挖掘是从大量的数据中，通过算法搜索隐藏于其中的信息的过程。
它就像是在一堆沙子中寻找金子，运用关联规则、分类、聚类等技术，发现数据中的模式和规律。
比如，电商平台通过数据挖掘，可以了解哪些商品经常被一起购买，从而进行更精准的推荐；银行可以通过数据挖掘，识别出可能存在风险的交易模式，防范欺诈行为。
2、数据可视化俗话说“一图胜千言”，数据可视化就是将复杂的数据以直观的图表形式呈现出来。
柱状图、折线图、饼图、地图等各种可视化工具，能让人们快速理解数据的分布、趋势和关系。
例如，通过地图可视化，可以清晰地看到不同地区的销售业绩情况；利用折线图能够直观地展示某个指标随时间的变化趋势。
3、描述性统计分析这是对数据的基本特征进行描述和总结，包括均值、中位数、众数、方差、标准差等。
通过这些统计量，我们可以了解数据的集中趋势、离散程度和分布形态。
比如，在分析学生的考试成绩时，我们可以计算平均分来了解整体水平，通过标准差判断成绩的离散程度。
4、回归分析回归分析用于研究变量之间的关系，确定一个因变量与一个或多个自变量之间的定量关系。
常见的线性回归、逻辑回归等模型，可以帮助我们预测未来的趋势和结果。
例如，通过建立房价与面积、地段等因素的回归模型，预测房价走势；利用销售数据和市场因素的回归分析，预测产品的销售量。
5、聚类分析聚类分析将数据对象分组，使得同一组内的对象相似度较高，而不同组之间的对象相似度较低。
它可以帮助我们发现数据中的自然分组或类别。
比如，在市场细分中，将消费者按照购买行为和偏好进行聚类，以便制定更有针对性的营销策略。
6、关联分析关联分析主要用于发现数据中不同项之间的关联关系。
经典的“啤酒与尿布”案例就是关联分析的应用，通过分析发现购买啤酒的顾客往往也会购买尿布。
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有价值的信息知识，因此对于一个数据挖掘系统而
言，它应该能够同时搜索发现多种模式的知识，以 满足用户的期望和实际需要。
（二）数据挖掘的任务
数据挖掘功能以及所能够挖掘的知识类型说明 描述如下：
（1）关联分析；
（2）分类与预测； （3）聚类分析； （4）异类分析； （5）演化分析。
（1）关联分析
数据可视化的应用
油藏三维图
数据可视化的应用
（3）气象预报：气象预报的准确性依赖于对大量数
据的计算和对计算结果的分析。 一方面，科学计算可视化可将大量的数据转换为图像 ，在屏幕上显示出某一时刻的等压面、等温面、旋涡、 云层的位置及运动、暴雨区的位置及其强度、风力的大 小及方向等，使预报人员能对未来的天气作出准确的分 析和预测。 另一方面,根据全球的气象监测数据和计算结果，可 将不同时期全球的气温分布、气压分布、雨量分布及风 力风向等以图像形式表示出来，从而对全球的气象情况 及其变化趋势进行研究和预测。
… 38
39
… Sunny
Rain
… Hot
Mild
… High
High
… Medium
Not
决策树）
（3）聚类分析
聚类分析（clustering analysis）与分类预测方法明显 不同之处在于： 分类所学习获取分类预测模型所使用的数据是已 知类别归属，属于有教师监督学习方法； 而聚类分析所处理的数据均是无类别归属。因此 聚类分析属于无教师监督学习方法。 聚类原则：类内距离最小，类间距离最大。
决策支持系统
第九章
数据挖掘与数据可视化
本章学习目的与要求
理解数据挖掘的基本概念； 掌握数据挖掘常用的算法； 理解数据可视化的基本概念；
内容提示
第一节 数据挖掘
第二节 数据可视化
第一节 数据挖掘
第一节 数据挖掘
数据挖掘的概念； 数据挖掘的任务。
（一）数据挖掘概念---前言
数据可视化的应用
（1）医学：
长期以来人类就有认识自身内部结构的愿望。直到70
年代计算机断层扫描（CT）和核磁共振图像（MRI） 技术和可视化技术的出现,才使获取人体内部数据的愿 望成为现实。 可视化人体计划 （VHP）数据集的出现，标志计算 机三维重构图像和虚拟现实技术进入了医学领域，从而 大大促进了医学的发展和普及。
（4）异类分析
一个数据库中的数据一般不可能都符合分类预 测或聚类分析所获得的模型。那些不符合大多数数 据对象所构成的规律（模型）的数据对象就被称为 异类（outlier）。 对异类数据的分析处理通常就称为异类挖掘。
（4）异类分析
之前许多数据挖掘方法都在正式进行数据挖掘之 前就将这些异类作为噪声或意外而将其排除在数据挖 掘的分析处理范围之内。
数据挖掘的产生
九十年代中期以来，许多软件开发商，基于数理 统计、人工智能、机器学习、神经网络、进化计算和 模式识别等多种技术和市场需求，开发了许多数据挖 掘与知识发现软件工具，从而形成了近年来软件开发 市场的热点。
目前数据挖掘工具已开始向智能化整体数据分析 解决方案发展，这是从数据到知识演化过程中的一个 重要里程碑。
信息产业的发展引发了数据的大量聚集，如一个中 等规模企业每天要产生100MB以上来自各生产经营等多
方面的商业数据；在科研方面，以美国宇航局的数据库 为例，每天从卫星下载的数据量就达3~4TB之多。
据估计，1993年全球数据存贮容量约为二千TB，到 2000年增加到三百万TB，面对这极度膨胀的数据信息 量，人们受到“信息爆炸”、“混沌信息空间” 和“ 数据过剩” 的巨大压力。
（一）数据可视化的概念
数据可视化主要旨在借助于图形化手段，清晰
有效地传达与沟通信息 。
当前，在研究、教学和开发领域，数据可视化 乃是一个极为活跃而又关键的方面 。 通过数据可视化技术，可以发现大量金融、
通信和商业数据中隐含的规律，从而为决策提供 依据。
（二）数据可视化的意义
数据可视化为我们提供了一条清晰有效地传达与沟 通信息的渠道：
天气预报图，包括云状，液态水和风
数据可视化的应用
（4）工程：
计算机辅助工程（CAE）包括计算机辅助设计（ CAD）、计算机辅助制造（CAM）和计算机辅助运行 等多项内容。 可视化技术有助于整个工程过程一体化和流线化， 并能使工程的领导和技术人员看到和了解过程中参数变 化对整体的动态影响，从而达到缩短研制周期、节省工 程全寿命费用的目的 。
（2）分类与预测
分类通常用于预测未知数据实例的归属类别（有 限离散值），如一个银行客户的信用等级是属于A 级、B级还是C级。 但在一些情况下，需要预测某数值属性的值（连 续数值），这样的分类就被称为预测（prediction） 。 尽管预测既包括连续数值的预测，也包括有限离 散值的分类；但一般还是使用预测来表示对连续数 值的预测；而使用分类来表示对有限离散值的预测
数据挖掘的产生
数据到知识的演化过程示意图
（一）数据挖掘的概念
数据挖掘（Data Mining, DM）：又名数据库 中的知识发现（Knowledge discovery from database,简称KDD），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复 杂过程。
简单地讲就是从大量数据中挖掘或抽取出知识 。
数据仓库的出现，为更深入对数据进行分析提供 了条件，它不同于管理日常工作数据的数据库，它更 便于分析针对特定主题的集成化的、时变的的数据， 且这些数据一旦存入就不再发生变化;
OLAP是数据分析手段的一大进步，以往的分析 工具所得到的报告结果只能回答“什么”（WHAT） ，而OLAP的分析结果能回答“为什么”（WHY）。
数据挖掘的步骤
数据挖掘过程示意图
数据挖掘的过程
整个知识挖掘过程是由若干挖掘步骤组成，而数据挖 掘仅是其中的一个主要步骤。整个知识挖掘的主要步骤
有：
（1）数据清洗：清除数据噪声和与挖掘主题明显无 关的数据；
（2）数据集成：将来自多数据源中的相关数据组合 到一起；
（3）数据转换：将数据转换为易于进行数据挖掘的 数据存储形式。
前言
人类的各项活动都是基于人类的智慧和知识， 即对外部世界的观察和了解，做出正确的判断和决 策以及采取正确的行动; 而数据仅仅是人们用各种工具和手段观察外部 世界所得到的原始材料，它本身没有任何意义。 从数据到知识到智慧，需要经过分析加工处理 精炼的过程。
前言
数据与知识间的关系
数据到知识的转变
关联分析（association analysis ）就是从给定的
数据集发现频繁出现的项集模式知识（又称为关联 规则，association rules）。 关联分析广泛用于市场营销、事务分析等应用领 域。 通常关联规则具有：X ⇒Y 形式，表示“数据库 中的满足 X 中条件的记录也一定满足 Y 中的条件 ”。
美国航空航天局阿姆斯研究中心的虚拟风洞
思考与练习
1）数据挖掘技术的概念？ 2）数据可视化技术的概念？
数据挖掘的过程
（4）数据挖掘：利用智能方法挖掘数据模式或规 律知识；
（5）模式评估：根据一定评估标准从挖掘结果筛
选出有意义的模式知识； （6）知识表示：利用可视化和知识表达技术，向 用户展示所挖掘出的相关知识。
（二）数据挖掘的任务
利用数据挖掘技术可以帮助获得决策所需的多种 知识。在许多情况下，用户并不知道数据存在哪些
（1）交互性。用户可以方便地以交互的方式管理和
开发数据 ； （2）多维性。可以看到表示对象或事件的数据的多 个属性或变量，而数据可以按其每一维的值，将其分类 、排序、组合和显示 ； （3）可视性。数据可以用图象、曲线、二维图形、 三维体和动画来显示，并可对其模式和相互关系进行可 视化分析 。
人类大脑的三维图像
数据可视化的应用
（2）油气勘探：
目前石油工业面临的一个严峻问题是：如何寻找规模小而 埋藏深的油气田。油气勘探的主要方式，是通过天然地震波 或人工爆炸产生的声波在地质构造中的传播，来重构大范围 内的地质构造，并通过测井数据了解局部区域的地层结构， 探明油藏气藏位置及其分布，估计蕴藏量及其勘探价值。由 于地震数据及测井数据的数据量极其庞大，而且分布不均匀 ，因而无法根据纸面上的数据作出分析。利用可视化技术可 以从大量的地质勘探数据或测井数据中，构造出感兴趣的等 值面、等值线，并显示其范围及走向，并用不同颜色显示出 多种参数及其 相互关系，从而使专业人员能对原始数据作出 正确解释，得到矿藏是否存在、矿藏位置及储量大小等重要 信息 。
演化分析示例
例如：利用演化分析方法可对股市主要股票 交易数据（时序数据）进行分析，以便获得整个
股票市场的股票演化规律，以及一个特定股票的
变化规律，这种规律或许能够帮助预测股票市场 上的股票价格，从而有效提高投资回报率。
第二节 数据可视化
第二节 数据可视化
数据可视化的概念； 数据可视化的意义。
分类与预测示例
表中给出打高尔夫球与天气的关系，要求根据条件属 性的不同取值来决定是否可以打高尔夫球。
ID 1 2 3 Outlook Overcast Overcast Overcast Temperatu re Hot Hot Hot Humidity High High High Windy Not Very Medium Class N N N
数据到知识的转变
但OLAP是建立在用户对深藏在数据中的某种知识有 预感和假设的前提下，由用户指导的信息分析与知识发 现过程; 由于数据仓库中的数据来源于多个数据源，因此其 中埋藏着丰富的不为用户所知的有用信息和知识，而要 使企业能及时准确地做出科学的经营决策，就需要有基 于计算机与信息技术的智能化自动工具，来帮助挖掘隐 藏在数据中的各类知识。