数据挖掘快速入门教程
01 数据挖掘基础知识培训
在各种层次上提供 回溯的、动态的数
据信息
数据挖掘 （正在流行）
“下个月波士顿的 销售会怎么样？为
什么？”
2022/4/17
高级算法 多处理器计算机
海量数据库
Pilot Lockheed
IBM SGI 其他初创公司
提供预测性的信息
5
数据挖掘的社会需求
苦恼: 淹没在数据中 ; 不能制定合适的决策!
数据
算法:EM (期望最大化)、SOM（自组织特征映射）。
2022/4/17
22
聚类
常用聚类算法——k-means(k均值)，原理及软件实现。
处理流程如下：首先，随机地选择k个对象，每个对象代表一个簇的初始均值或中心。其次，对剩 余的每个对象，根据其与各个簇均值的距离，将它指派到最近似的簇。然后计算每个簇的新均值。 这个过程不断重复，直到准则函数收敛。通常采用平方误差准则。
属性1
属性2
属性3 属性4 决策
属性5
属性
2022/4/17
属性1 属性2
属性5
决策 属性
属性降维
❖ 维数灾难（Curse of Dimensionality） ❖ 数据数量要求呈爆炸式增长 ❖ 常用相似性度量，距离度量失效 ❖ 模型参数剧增
降维：将高维数据通过某种技术变换到 低维，并极大保持原有数据信息 降维假设：高维数据存在本质低维表示
➢ 主要思想是：只要“邻域”中的密度（对象或数据点的数目）超过某个阈值，就 基于密度方法
继续聚类。
➢ 基于网格的方法把对象空间量化为有限数目的单元，形成一个网格结构。所有的 基于网格方法
聚类操作都在这个网格结构化进行。
➢ 基于模型的方法为每簇假定一个模型，并寻找数据对给定模型的最佳拟合。常用 基于模型方法
数据挖掘操作手册
数据挖掘操作手册一、平台界面1.数据挖掘应用概览页面登录ETHINK平台后，您可以对数据挖掘应用进行新增和编辑。
2.数据挖掘应用设计器页面当您进入到数据挖掘设计器页面后，您可以根据系统提供的各种编辑工作，管理数据挖掘和各个组件。
二、数据挖掘步骤1、定义问题该步骤包括分析业务需求，定义问题的范围，定义计算模型所使用的度量，以及定义数据挖掘项目的特定目标。
2、准备数据数据可以分散在公司的各个部门并以不同的格式存储。
数据清除不仅仅是删除错误数据或插入缺失值，还包括查找数据中的隐含相关性、标识最准确的数据源并确定哪些列最适合用于分析。
3、浏览数据浏览技术包括计算最小值和最大值，计算平均偏差和标准偏差，以及查看数据的分布。
4、生成模型通过创建挖掘结构定义要使用的数据列。
将挖掘结构链接到数据源，但只有对挖掘结构进行处理后，该结构才会实际包含数据。
5、浏览和验证模型在将模型部署到生产环境之前，您需要测试模型的性能。
此外，在生成模型时，您通常需要使用不同配置创建多个模型，并对所有这些模型进行测试，以便查看哪个模型为您的问题和数据生成最佳结果。
三、快速入门登录ETHINK平台，单击添加->挖掘平台。
1.添加分析数据在左侧组件区数据一栏中，拖拽数据输入并配置数据至工作区。
2.对数据进行清洗在左侧组件区清洗一栏中，拖拽数据筛选并配置字段。
3.为数据添加执行算法在左侧组件区算法一栏中，拖拽数据算法并配置列和类型。
4.为数据添加评估模型在左侧组件区评估一栏中，拖拽模型并配置评估方法。
5.为数据添加输出方式在左侧组件区评估一栏中，拖拽模型并配置评估方法。
6.保存并运行应用。
可以在运行界面查看相关信息，包括流程图，节点信息，运行日志等。
点击查看，查看详细数据。
数据挖掘的基本步骤
数据挖掘的基本步骤引言概述：数据挖掘是一种通过从大量数据中发现模式、关系和趋势来提取有用信息的过程。
它在各个领域中都有广泛的应用，包括市场营销、金融、医疗保健等。
本文将介绍数据挖掘的基本步骤，帮助读者了解如何有效地进行数据挖掘分析。
一、问题定义阶段：1.1 确定挖掘目标：在数据挖掘之前，需要明确挖掘的目标是什么。
例如，预测某个产品的销售量、分析用户行为等。
1.2 收集数据：为了进行数据挖掘，首先需要收集相关的数据。
数据可以来自各种渠道，如数据库、日志文件、传感器等。
1.3 理解数据：在收集到数据后，需要对数据进行初步的理解和分析。
这包括了解数据的特征、数据的质量以及数据的分布情况。
二、数据预处理阶段：2.1 数据清洗：在数据挖掘之前，需要对数据进行清洗，去除重复值、缺失值和异常值等。
这可以提高数据的质量和准确性。
2.2 数据集成：如果数据来自不同的来源，需要将它们整合到一个数据集中。
这可以使数据更易于分析和挖掘。
2.3 数据转换：有时候需要对数据进行转换，以便更好地适应挖掘算法的要求。
例如，将数据进行标准化或归一化。
三、挖掘模型选择和建立阶段：3.1 选择挖掘算法：根据挖掘目标和数据的特点，选择合适的挖掘算法。
常见的挖掘算法包括分类、聚类、关联规则等。
3.2 建立模型：根据选择的挖掘算法，使用数据集进行模型的训练和建立。
这需要根据算法的要求进行参数设置和调整。
3.3 模型评估：建立模型后，需要对模型进行评估，以确定模型的性能和准确性。
常用的评估指标包括准确率、召回率和F1值等。
四、模型应用和解释阶段：4.1 模型应用：在模型建立后，可以将其应用于新的数据集中，以进行预测、分类或聚类等任务。
4.2 结果解释：根据模型的输出结果，进行结果的解释和分析。
这可以帮助理解模型的预测或分类依据，以及模型对数据的理解能力。
五、模型优化和部署阶段：5.1 模型优化：根据模型的性能和结果解释，对模型进行优化和改进。
数据挖掘的基本步骤
数据挖掘的基本步骤数据挖掘是一种从大量数据中提取出有价值信息的过程，它可以匡助企业发现隐藏在数据暗地里的模式、关联和趋势，从而做出更准确的决策。
下面将介绍数据挖掘的基本步骤，以匡助您了解如何进行数据挖掘分析。
1. 问题定义在进行数据挖掘之前，首先需要明确问题的定义和目标。
这包括确定要解决的业务问题、期望的结果和所需的数据类型。
例如，如果您想预测客户流失率，您需要明确定义什么是客户流失，确定预测的时间范围，并确定需要的客户数据。
2. 数据采集数据挖掘的第一步是采集相关的数据。
这可以包括内部数据（如企业的销售记录、客户信息等）和外部数据（如市场调查数据、社交媒体数据等）。
您可以使用各种方法来采集数据，包括调查问卷、数据库查询、网络爬虫等。
3. 数据清洗在进行数据挖掘之前，需要对采集到的数据进行清洗。
这包括去除重复数据、处理缺失值、处理异常值等。
数据清洗是数据挖掘过程中非常重要的一步，因为低质量的数据会影响模型的准确性和可靠性。
4. 数据探索数据探索是数据挖掘的关键步骤之一，它可以匡助您了解数据的特征、分布和关联。
您可以使用统计方法、可视化工具等来探索数据。
通过数据探索，您可以发现数据中的模式、异常值和趋势，为后续的建模和分析提供指导。
5. 特征选择在进行数据挖掘建模之前，需要选择合适的特征。
特征选择是从大量的特征中选择出对目标变量有影响的特征。
您可以使用统计方法（如方差分析、相关性分析等）或者机器学习方法（如决策树、随机森林等）来进行特征选择。
6. 建模建模是数据挖掘的核心步骤之一，它涉及选择合适的算法和模型来分析数据。
常用的数据挖掘算法包括决策树、支持向量机、神经网络等。
您可以根据问题的性质和数据的特点选择合适的算法进行建模。
7. 模型评估在建模之后，需要对模型进行评估。
模型评估可以匡助您了解模型的准确性和可靠性。
常用的评估指标包括准确率、召回率、F1值等。
您可以使用交叉验证、混淆矩阵等方法来评估模型的性能。
轨迹数据挖掘技术的教程
轨迹数据挖掘技术的教程随着移动设备和GPS的广泛应用，大量的轨迹数据得以收集和存储。
轨迹数据挖掘技术便是通过对这些数据的分析和挖掘，揭示出轨迹背后的有价值的信息和模式。
本文将介绍轨迹数据挖掘技术的基础概念、方法和工具，以帮助读者快速入门。
首先，我们来了解一下轨迹数据的基本特征和表示方式。
轨迹数据通常由一系列的位置点组成，每个位置点记录了物体（如人、车辆等）在特定时间点的经纬度坐标。
除了位置信息外，轨迹数据还可以包含其他属性，如速度、方向等。
表示轨迹数据的常用方式有两种：线段表示和点序列表示。
线段表示将轨迹数据抽象为一条线段，不考虑具体的位置点详细信息，适用于研究轨迹的整体形状和方向；而点序列表示则将位置点按照时间顺序存储，能够提供更丰富的信息，适用于研究轨迹上的个体点。
轨迹数据挖掘技术的核心任务包括轨迹聚类、轨迹分类和轨迹预测。
轨迹聚类旨在将相似的轨迹归为一类，从而发现轨迹数据中的群组结构。
常用的聚类算法有基于密度的DBSCAN算法、基于划分的K-means算法等。
轨迹分类则是将轨迹数据划分到不同的类别中，常用的分类算法有基于决策树的C4.5算法、支持向量机算法等。
轨迹预测旨在根据已有的轨迹数据，预测未来轨迹的走向和位置。
预测算法可以基于统计模型、机器学习模型或深度学习模型。
其中，轨迹聚类是轨迹数据挖掘中的重要任务之一。
它主要用于发现轨迹数据中的群组结构，为后续的分析提供基础。
轨迹聚类算法的基本思想是将相似的轨迹划分到同一个簇中，而不相似的轨迹则划分到不同的簇中。
通过计算轨迹之间的相似度，聚类算法可以将轨迹数据划分为若干个簇，每个簇代表一个轨迹的群组。
相似度的度量方式可以采用欧氏距离、动态时间规整性（DTW）等。
在聚类结果中，我们可以发现不同的轨迹簇之间存在的共同特征，如频繁出现的轨迹模式、常用的轨迹路径等。
轨迹分类是轨迹数据挖掘中的另一个重要任务。
它主要用于识别轨迹数据中的不同类别，帮助我们理解和解释轨迹数据的意义。
利用Python进行数据挖掘的入门指南
利用Python进行数据挖掘的入门指南数据挖掘是现代科技发展的产物，它旨在从大量数据中寻找有效信息，并利用这些信息实现更明智的决策和预测。
Python作为一种高级编程语言，已成为了数据挖掘领域中最为流行的工具。
在本篇文章中，我们将探讨如何使用Python进行数据挖掘，帮助初学者了解数据挖掘的基础知识，并掌握一些Python的基础用法。
一. Python语言基础Python是一种高级程序设计语言，易于掌握，可以快速且容易地编写程序。
Python语言的运行速度快，并且具有与其他编程语言相比的易读性和易于维护性。
Python还可以与其他编程语言进行交互，使得多语言编程变得容易。
在学习Python之前，我们需要了解Python的基础语法和数据结构，其中包括：1. 变量和数据类型——变量是在程序中存储数据的容器。
Python中的数据类型包括整形、浮点型、字符串型、布尔型等。
2. 控制流——if、for、while语句等控制流语句可以帮助我们控制程序的流程。
3. 函数和模块——函数和模块是Python中重要的编程概念。
函数是一段可重复调用的代码块。
模块是一个包含变量、函数和其他Python对象的文件。
4. 列表、元组、字典——这些数据结构可以帮助我们在Python 中存储和管理数据。
列表是一组有序的元素，元组是一组不可变的有序元素，字典是一组无序的key-value对。
Python学习的入门相对比较容易，我这里就暂不过多赘述了。
二. 数据挖掘工具介绍在进行数据挖掘之前，我们需要了解一些与Python相关的数据分析和挖掘工具。
Python中最重要的数据挖掘库包括NumPy、SciPy、Pandas、Matplotlib等。
这些工具提供了许多用于处理数据的函数和工具，可以帮助我们进行数据分析和挖掘。
1. NumPyNumPy是Python中最重要的科学计算库。
它提供了用于矩阵运算、线性代数、数组操作的丰富高效的函数，使得处理高维数组变得非常容易。
大数据技术-数据挖掘入门
大数据技术-数据挖掘入门大数据技术数据挖掘入门在当今数字化的时代，数据犹如一座巨大的宝藏，隐藏着无数有价值的信息和知识。
而数据挖掘技术就像是一把神奇的钥匙，能够帮助我们打开这座宝藏的大门，发现其中的奥秘。
那么，什么是数据挖掘？它又是如何工作的呢？让我们一起来揭开它神秘的面纱，开启数据挖掘的入门之旅。
一、数据挖掘的定义与背景简单来说，数据挖掘就是从大量的数据中，通过一系列的技术和方法，发现隐藏的、有价值的模式、关系和知识的过程。
这些数据可以来自各种来源，如数据库、互联网、传感器等，其规模之大、种类之多，往往超出了人类手动处理和分析的能力。
随着信息技术的飞速发展，企业和组织积累的数据量呈爆炸式增长。
如何有效地利用这些数据，提取出对决策有帮助的信息，成为了摆在他们面前的一个重要问题。
数据挖掘技术的出现，为解决这个问题提供了有力的手段。
它可以帮助企业更好地了解客户需求、优化业务流程、提高市场竞争力，也可以在科学研究、医疗保健、金融等领域发挥重要作用。
二、数据挖掘的主要任务数据挖掘的任务多种多样，常见的包括以下几种：1、分类分类是将数据对象划分到不同的类别中。
例如，根据客户的消费行为和个人信息，将客户分为高价值客户、普通客户和潜在流失客户等类别。
通过分类，我们可以对不同类别的客户采取不同的营销策略，提高营销效果。
2、聚类聚类与分类不同，它是将数据对象按照相似性划分为不同的组或簇。
聚类不需要事先知道数据的类别标签，而是通过分析数据的内在特征，自动发现数据中的分组模式。
比如，在市场细分中，可以将客户聚类为不同的细分市场，以便更好地满足他们的需求。
3、关联分析关联分析用于发现数据中不同变量之间的关联关系。
最经典的例子就是“啤酒与尿布”的故事，通过关联分析发现，购买尿布的顾客往往也会购买啤酒。
这种关联关系的发现可以帮助商家优化商品布局，提高销售额。
4、预测预测是根据历史数据，对未来的趋势或结果进行预测。
例如，通过分析股票的历史价格和相关数据，预测股票未来的走势；或者根据销售数据预测未来的销售额。
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。
数据挖掘教程
数据挖掘教程数据挖掘教程是指通过应用统计学和机器学习等技术对大量数据进行分析和挖掘隐藏在其中的有用信息的过程。
数据挖掘是一个复杂的过程，需要一系列的步骤和技术来完成。
本文将介绍数据挖掘的基本步骤和一些常用的数据挖掘技术。
首先，数据挖掘的第一步是确定挖掘目标和准备数据。
在这一步骤中，我们需要明确我们想要从数据中挖掘出的信息，例如发现数据中的规律、异常值和趋势等。
同时，我们需要准备好需要分析的数据，这些数据可以来自不同的来源，例如数据库、日志文件、传感器数据等。
第二步是数据预处理。
在这一步骤中，我们需要对原始数据进行清洗和转换，以准备进行后续的分析。
清洗数据包括处理缺失值、异常值和重复数据等；而数据转换则包括对数据进行归一化、标准化和降维等操作，以便于后续的分析和挖掘。
第三步是选择合适的数据挖掘技术。
数据挖掘技术包括聚类、分类、关联规则等。
聚类是将相似的数据集合在一起，不相似的数据分开，常用于市场细分和用户分类；分类是将数据分为不同的类别、标签，常用于预测和识别；关联规则是发现数据中的关联关系，常用于购物篮分析和推荐系统。
选择合适的数据挖掘技术取决于具体的挖掘目标。
第四步是模型构建和评估。
在这一步骤中，我们根据选择的数据挖掘技术构建模型，并使用已经处理好的数据进行训练和测试。
模型构建可能涉及参数选择、特征选择和模型优化等。
模型评估是判断模型的有效性和可靠性的过程，常用的评估指标包括准确率、召回率和 F1 值等。
最后，数据挖掘的结果可视化和解释。
在挖掘出有用的信息之后，我们需要以可视化的方式将结果呈现出来，以便于更好地理解和解释。
常用的结果可视化技术包括折线图、柱状图、散点图和热力图等。
总结一下，数据挖掘教程涉及到多个步骤和技术，包括确定目标、准备数据、数据预处理、选择技术、模型构建和评估以及结果可视化和解释。
每个步骤都是数据挖掘过程中不可或缺的一部分，只有经过系统地分析和挖掘才能从大量数据中发现有价值的信息。
数据挖掘基础知识培训精品PPT课件
2020/10/13
7
数据挖掘系统的结构
智慧数据 财富未来
图形用户接口
模式评价 数据挖掘引擎
数据库或数据仓库服务器
数据清洗和集成
过滤
数据库
数据仓库
2020/10/13
知识库
8
数据挖掘标准流程
业务理解、数据预处理（数据理解和 数据准备）包含60%工作量；
60
CRISP-DM1999年欧盟机构联合起草. 通过近几年的 发展，在各种KDD过程模型中成为标准流程。
联机分析处理( OLAP) 对数据汇总、合并、聚集，验证假设
数据挖掘(DM，Data Mining) 数据建模、算法(非常规方法)
上世纪70年代以来,关系式数据库
上世纪80年代后期,数据仓库
1995年后,数据挖掘
数据挖掘是一门交叉学科，融合了数据库、人工智能、机器学习、统计学等多个领域的理论和技术。 知识发现(Knowledge Discovery in Database, KDD)
-美林数据挖掘研究中心
© 2011 MERIT. All Rights Reserved. MERIT & its logo, are trademarks of MERIT.
目录
2020/10/13
智慧数据 财富未来
1.数据挖掘基本原理 2.数据预处理技术 3.数据挖掘技术 4.最优化技术 5.文本挖掘技术 6.图像和视频分析技术 7.可视化技术
需要注意的是，以上6个步骤并非完全按照此顺序 来执行。在实际应用中，需要针对不同的应用环境 和实际情况作出必要的调整。
此外，一个数据挖掘项目通常并不是一次性地执行 了上述6个步骤就结束了，它往往是一个反复迭代、 不断完善的过程。
数据挖掘方法与实践教程
数据挖掘方法与实践教程在当今信息爆炸的时代，数据已经成为了一种重要的资源，而数据挖掘作为一种有效的技术手段，被广泛应用于各个领域。
本文将介绍数据挖掘的一些常用方法和实践技巧，帮助读者更好地理解和应用数据挖掘技术。
一、数据挖掘的概念与应用领域数据挖掘是一种通过分析大量数据，发现其中隐藏的模式和规律，并利用这些模式和规律进行预测和决策的过程。
它可以应用于各个领域，如市场营销、金融风险评估、医疗诊断等。
数据挖掘的应用可以帮助企业提高效率、降低成本，也可以帮助医生提高诊断准确率，为人们的生活带来更多便利。
二、数据挖掘的方法与技巧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、数据转换和数据规约。
数据清洗是指对数据中的噪声和异常值进行处理，以提高数据质量；数据集成是将来自不同来源的数据进行整合，以便进行后续的分析；数据转换是对数据进行变换，使其适应挖掘算法的要求；数据规约是对数据进行简化，以减少数据的复杂性。
2. 数据探索与可视化数据探索是通过统计学和可视化技术对数据进行分析，以发现其中的规律和趋势。
可视化技术可以将数据以图表、图像等形式展现出来，帮助人们更直观地理解数据。
数据探索和可视化是数据挖掘的重要环节，它可以帮助人们对数据有更深入的认识，并指导后续的建模和分析工作。
3. 分类与聚类分类是一种常用的数据挖掘技术，它通过对已有数据进行学习，建立分类模型，然后对新的数据进行分类预测。
聚类是将数据根据其相似性进行分组的过程，它可以帮助人们发现数据中的群组结构。
分类和聚类是数据挖掘中的两个重要任务，它们可以帮助人们对数据进行分类和整理，从而更好地理解数据。
4. 关联规则挖掘关联规则挖掘是一种发现数据中的相关性的方法，它可以帮助人们发现数据中的潜在关系和规律。
关联规则挖掘常被应用于市场篮子分析，用于发现购物篮中的商品之间的关联关系，从而进行精准的推荐和促销。
三、数据挖掘实践案例为了更好地理解数据挖掘的方法和技巧，下面将介绍一个实际的数据挖掘案例。
市场调研中大数据挖掘技术的使用教程
市场调研中大数据挖掘技术的使用教程市场调研是企业在决策过程中非常重要的一环，它可以帮助企业了解消费者的需求和市场的趋势，为企业提供有针对性的决策依据。
然而，在海量的数据中发现有用的信息是一个挑战。
幸运的是，大数据挖掘技术的出现为我们提供了解决方案。
本文将介绍大数据挖掘技术的使用教程。
一、了解大数据挖掘技术的基础知识在开始使用大数据挖掘技术之前，我们需要先了解一些基础知识。
大数据挖掘是指通过计算机技术和统计学方法，从大规模数据集中发现隐藏的、有用的模式和关系。
它主要包括数据预处理、模型建立、模型评估和模型应用等步骤。
在学习大数据挖掘技术之前，建议先学习相关的统计学和机器学习知识。
二、选择合适的数据挖掘工具大数据挖掘技术需要使用相应的工具来进行分析和建模。
目前市场上有很多流行的数据挖掘工具，如SPSS、R、Python和Knime等。
选择合适的工具需要根据自身的需求和数据处理能力来确定，初学者可以选择易于上手的工具进行学习和实践。
三、收集和清洗数据在进行大数据挖掘之前，我们需要先收集并清洗数据。
数据的质量对于挖掘结果的准确性和可信度至关重要。
首先，我们需要确定数据的来源，可以从内部数据库、公共数据集或第三方数据提供商获取数据。
然后，对数据进行清洗和预处理，包括去除冗余数据、处理缺失值和异常值等。
四、选择合适的挖掘模型大数据挖掘技术涉及到多种挖掘模型，如聚类、分类、关联规则和预测等。
选择合适的挖掘模型需要根据具体的问题和数据特点来确定。
例如，在市场调研中，我们可以使用聚类模型将消费者划分成不同的群体，以便更好地了解他们的需求。
或者使用分类模型预测消费者的购买行为。
五、建立挖掘模型并进行分析在选择了合适的挖掘模型之后，我们需要根据数据特点建立模型。
建立模型的过程包括选择合适的特征、确定模型参数和优化模型等。
然后，我们可以使用建立的模型对数据进行挖掘和分析，以发现隐藏的模式和关系。
六、评估模型的性能在完成挖掘和分析之后，我们需要评估模型的性能。
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? titanic = pandas.read_csv(../input/train.csv)
?
titanic[Age] = titanic[Age].fillna(titanic[Age].median())
? titanic.loc[titanic[Sex] == male, Sex] = 0
?
王屯屯学习情况汇报
? 海量数据
相关领域
处理数据量庞大的问题
? 大数据
数据是异源异构的
? 数据挖掘
数据中的知识挖掘
? 人工智能
计算出一些可以表现出智能行为的东西
? 统计学
利用数据来做推论
学习了哪些内容
? 韩嘉炜：数据挖掘概念与技术
认识数据，数据预处理，分类，聚类（初高级），离群点检测，数据挖掘的研究问题 和未来发展。其他还有数据立方体技术等。
? accuracy = 1 - sum(abs(predictions - titanic[Survived])) / len(predictions)
? print ('Accuracy of Linear Regression on the training set is ' + str(accuracy))
? predictors = [Pclass, Sex, Age, SibSp, Parch, Fare, Embarked]
? alg = LinearRegression()
? kf = KFold(titanic.shape[0], n_fold=s3, random_state = 1)
?
?
test_predictions = alg.predict(titanic[predictors].iloc[test,:])
?
predictions.append(test_predictions)
? predictions = np.concatenate(predictions,axis = 0) ? predictions[predictions > .5] = 1 ? predictions[predictions <= .5] = 0
用到的技术
? 统计学 ? 数据库系统与数据仓库 ? 信息检索 ? 机器学习
如何构建模型
? 决策树学习 ? 神经网络方法 ? 朴素贝叶斯分类 ? 支持向量机 ? K最近邻分类 ? 基于规则的分类 ? 概要评估与选择
如何将数据分类
? 分类方法 ? 决策树归纳，贝叶斯分类，基于规则的分
类，神经网络分类 ? 性能评估
? alg = LogisticRegression(random_state = 1) ? scores = cross_validation.cross_val_score(alg, titanic[predictors], titanic[Survived],=c3v) ? print ('Accuracy of Logistic Regression using cross-validation on the training set is ' + str(scores.mean()))
titanic.loc[titanic[Sex] == emale, Sex] = 1
? ? ? ?
titanic[Embarked] = titanic[Embarked].fillna(S) titanic.loc[titanic[Embarked] == S, Embarked] = 0 titanic.loc[titanic[Embarked] == C, Embarked] = 1 titanic.loc[titanic[Embarked] == Q, Embarked] = 2
选择哪一个分类器 ? 提高分类准确率
组合分类方法：装袋，提升，随机森林
如何将数据聚类
? 划分方法 K-均值，k-中心点
? 层次方法 凝聚，分类，多阶段，概率层次模型
? 基于密度的方法 DBSCAN,OPTICS,DENCLUE
? 基于网络的方法 STING,CLIQUE
看论文与动手结合
? 论文 大量阅读相关优秀论文
? 实践 宏观了解数据挖掘：参加竞赛； 熟悉大数据处理相关技术，包括但不限于 Hadoop、Hive、Hbase、Impala、Spark， Kafaka、Flume、Sqoop、Storm、Redis等。
Hale Waihona Puke ? import pandas ? import numpy as np ? from sklearn.linear_model import LinearRegression ? from sklearn.linear_model import LogisticRegression ? from sklearn.cross_validation import KFold ? from sklearn import cross_validation
predictions = []
? for train, test in kf:
?
train_predictors = (titanic[predictors].iloc[train,:])
?
train_target = titanic[Survived].iloc[train]
?
alg.fit(train_predictors, train_target)
? 刘 冰：网络数据挖掘
关联规则挖掘，监督学习，半监督学习，无监督学习。其他还有网络信息挖掘，网络 爬虫等
? 林轩田：机器学习
三大监督学习
? Martin： 神经网络
三大神经网络结构，性能曲面，性能优化。其他的还有有监督的 Hebb学习等经典的学 习方法
数据挖掘过程
数据预处理 数据清理，数据集成，数据选择，数据变换
构建模型 使用智能的方法提取数据模式
模型评估 根据某种兴趣度亮度，识别代表知识的真正有 趣的模式
知识表示 使用可视化技术和知识表示模式，向用户提供 挖掘到的知识
数据的表现形式
? 神经网络 ? 决策树 ? 规则集合 ? 数学形式
挖掘功能
? 类、概念描述 ? 挖掘频繁技术、关联规则和相关性 ? 用于预测预测分析的分类和回归 ? 聚类分析 ? 离群点检测