数据挖掘过程说明文档

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SPSS Modeler数据挖掘操作之数据纵向合并

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【追加】选项卡用于设置数据纵向合并的关键参数
【追加】选项卡
9
Modeler以列表形式显示个数据集包含的变量名，输出字段位合并后的新数据集，后续依次为不同标记值所对应的不同数据。
本例中，由于两个数据源包含的变量名、变量排序和变量个数完全一致，所以新数据集的结构秩序照旧复制即可。
【追加】选项卡
பைடு நூலகம்
纵向合并操作
3
分别读入Students和NewStudents两个工作表数据，在【数据】选项卡中【选择工作表】中确定备选工作表；
查看合并前数据
4
分别在两个Excel节点后添加【输出】选项卡的【表】节点，可以看到两个表的数据分别为NewStudent表中80条，Student中记录为20条。
数据纵向合并
5
选择【记录选项】中【追加】节点，将其添加到两个Excel节点的后面，如图
【追加】节点介绍
6
右击【追加】节点，选择弹出菜单的【编辑】选项进行节点的参数设置
【追加】节点的参数设置包括输入、追加和注解三张选项卡
【输入】选项卡
7
【输入】选项卡用于设置数据纵向合并的数据源
【追加】选项卡
SPSS Modeler数据挖掘操作之
数据纵向合并
版权说明
1
本文档操作案例选编自中国人民大学出版社《基于SPSS Modeler的数据挖掘》薛薇编著，若作者对本资料持有异议，请及时与本网站联系，我们将第一时间妥善处理。
简单说明
2
以学生参加某次社会公益活动的数据（文件名为Students.xls）为例，文件中包含两张工作表，分别是老生（Student.xls）和新生（NewStudent.xls）的数据。由于分析是针对所有学生的，需要将两份数据纵向成一份新数据。

【最新文档】数据挖掘笔记-word范文 (11页)

本文部分内容来自网络整理，本司不为其真实性负责，如有异议或侵权请及时联系，本司将立即删除！== 本文为word格式，下载后可方便编辑和修改！ ==数据挖掘笔记篇一：数据挖掘概念与技术读书笔记1、可以挖掘的数据类型：数据库数据，数据仓库（是一个从多个数据源收集的信息存储库，存放在一致的模式下，并且通常驻留在单个站点上，通常数据仓库用称作数据立方体的多维数据结构建模，数据立方体有下钻（往下细分）和上卷（继续记性总和归纳）操作），事务数据，时间先关或序列数据（如历史记录，股票交易数据等），数据流、空间数据、工程设计数据，超文本和多媒体数据2、可以挖掘什么类型的模型数据挖掘功能包括特征化与区分、频繁模式、关联和相关性挖掘分类与回归、聚类分析、离群点分析。

数据挖掘功能用于指定数据挖掘任务发现的模式。

一般而言，这些任务可以分为两类：描述性和预测性。

描述性挖掘任务刻画目标数据中数据的一般性质。

预测性挖掘任务在当前数据上进行归纳，以便做出预测。

特征化与区分：数据特征化（如查询某类产品的特征）、数据区分（将目标类数据对象的一般特性与一个或多个对比类对象的一般特性进行比较，如把具有不同特性的产品进行对比区分）。

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（频繁项集、频繁子序列和频繁子结构）用于预测分析的分类与回归：分类是找出描述和区分数据类或概念的模型，以便能够使用模型预测类标号未知的对象的类标号。

到处模型是基于对训练数据集的分析。

该模型用来预测类标号未知的对象类标号。

表现形式有：分类规则（IF-THEN）、决策树、数学公式和神经网络。

分类预测类别标号，而回归简历连续值函数模型，而不是离散的类标号。

相关分析可能需要在分类和回归之前进行，他试图识别与分类和回归过程显著相关的属性。

聚类分析：聚类分析数据对象，而不考虑类标号。

离群分析：数据集中可能包含一些数据对象，他么对数据的一般行为或模型不一致。

这些数据时利群点。

(完整word版)数据挖掘实验报告-关联规则挖掘(word文档良心出品)

数据挖掘实验报告（二）关联规则挖掘**: ***班级: 计算机1304学号: **********一、实验目的1. 1.掌握关联规则挖掘的Apriori算法；2.将Apriori算法用具体的编程语言实现。

二、实验设备PC一台, dev-c++5.11三、实验内容根据下列的Apriori算法进行编程:四、实验步骤1.编制程序。

2.调试程序。

可采用下面的数据库D作为原始数据调试程序, 得到的候选1项集、2项集、3项集分别为C1.C2.C3, 得到的频繁1项集、2项集、3项集分别为L1.L2.L3。

代码#include <stdio.h>#include<string.h>#define D 4 //事务的个数#define MinSupCount 2 //最小事务支持度数void main(){char a[4][5]={{'A','C','D'},{'B','C','E'},{'A','B','C','E'},{'B','E'}};charb[20],d[100],t,b2[100][10],b21[100 ][10];inti,j,k,x=0,flag=1,c[20]={0},x1=0,i1 =0,j1,counter=0,c1[100]={0},flag1= 1,j2,u=0,c2[100]={0},n[20],v=1;int count[100],temp;for(i=0;i<D;i++){for(j=0;a[i][j]!='\0';j++) {//用来判断之前保存的是否和a[i][j]一样, 不一样就保存, 一样就不保存for(k=0;k<x;k++){if(b[k]!=a[i][j]) ; else{flag=0;break;}}//用来判断是否相等 if(flag==1){b[x]=a[i][j];x++;}else flag=1;}}//计算筛选出的元素的支持度计数for(i=0;i<D;i++){for(j=0;a[i][j]!='\0';j++) {for(k=0;k<x;k++){if(a[i][j]==b[k]) {c[k]++;break; }}}}//对选出的项集进行筛选, 选出支持度计数大于等于2的, 并且保存到d[x1]数组中for(k=0;k<x;k++){if(c[k]>=MinSupCount){d[x1]=b[k];count[x1]=c[k];x1++;}}//对选出的项集中的元素进行排序for(i=0;i<x1-1;i++){for(j=0;j<x1-i-1;j++){if(d[j]>d[j+1]){t=d[j];d[j]=d[j+1];d[j+1]=t;temp=count[j];count[j]=count[j+1];count[j+1]=temp;}}}//打印出L1printf("L1 elements are:\n");for(i=0;i<x1;i++){printf("{%c} = %d \n",d[i],count[i]);}//计算每一行的元素个数, 并且保存到n[]数组中for(i=0;i<D;i++){for(j=0;a[i][j]!='\0';j++);n[i]=j;}//对a[][]数组的每一行进行排序for(i=0;i<D;i++){for(j=0;j<n[i]-1;j++){for(k=0;k<n[i]-j-1;k++) {if(a[i][k]>a[i][k+1]){t=a[i][k];a[i][k]=a[i][k+1]; a[i][k+1]=t;}}}}//把L1中的每一个元素都放在b2[i][0]中j1=x1;for(i=0;i<j1;i++){b2[i][0]=d[i];}//把L1中的元素进行组合, K=2开始, 表示x1个元素选K个元素的组合for(k=2;b2[0][0]!='\0';k++){ //u是用来计数组合总数的u=0;v=1;//v 是用来在进行输出各种组合的标识数 v=1 说明正在进行输出 for(i=0;i<100;i++){c2[i]=0;}for(i=0;i<j1;i++){for(i1=i+1;i1<j1;i1++) {for(j=0;j<k-2;j++) {if(b2[i][j]!=b2[i1][j]){flag1=0;break;}}//进行组合的部分if(flag1==1&&b2[i][k-2]!=b2[i1][k-2]){for(j2=0;j2<k-1;j2++){b21[u][j2]=b2[i][j2];}b21[u][k-1]=b2[i1][k-2];u++;}flag1=1;}}counter=0;for(i=0;i<D;i++) //a数组有5行元素{for(i1=0;i1<u;i1++) // 代表x1个元素选K个元素的所有组合总数 {for(j1=0;j1<k;j1++) //K 代表一个组合中的元素个数{for(j=0;a[i][j]!='\0';j++) //逐个比较每一行的元素{if(a[i][j]==b21[i1][j1])counter++;}}if(counter==k)c2[i1]++; //把每种组合数记录在c2数组中counter=0;} }j1=0;temp=0;//这里的temp 是用来分行//对u种情况进行选择, 选出支持度计数大于2的*/for(i=0;i<u;i++){if(c2[i]>=MinSupCount) {if(v==1){printf("L%d elements are:\n",k);v=0;}printf("{");for(j=0;j<k;j++)//输出每种组合k 个元素{b2[j1][j]=b21[i][j];printf("%c,",b2[j1][j]);}j1++;printf("\b}");printf(" = %d \n",c2[i]);temp++;}}b2[j1][0]='\0';}}五、结果截图。

(完整word版)数据挖掘与实验报告(word文档良心出品)

中科大数据挖掘实验报告姓名樊涛声班级软设一班学号SA15226248实验一K邻近算法实验一实验内容使用k近邻算法改进约会网站的配对效果。

海伦使用约会网址寻找适合自己的约会对象，约会网站会推荐不同的人选。

她将曾经交往过的的人总结为三种类型：（1）不喜欢的人（2）魅力一般的人（3）极具魅力的人尽管发现了这些规律，但依然无法将约会网站提供的人归入恰当的分类。

使用KNN算法，更好的帮助她将匹配对象划分到确切的分类中。

二实验要求（1）独立完成kNN实验，基本实现可预测的效果（2）实验报告（3）开放性：可以自己增加数据或修改算法，实现更好的分类效果三实验步骤（1）数据源说明实验给出的数据源为datingTestSet.txt，共有4列，每一列的属性分别为：①percentage of time spenting playing vedio games；②frequent flied miles earned per year；③liters of ice cream consumed per year；④your attitude towars this people。

通过分析数据源中的数据，得到规律，从而判断一个人的前三项属性来得出划分海伦对他的态度。

（2）KNN算法原理对未知属性的某数据集中的每个点一次执行以下操作①计算已知类别数据集中的每一个点和当前点的距离②按照距离递增依次排序③选取与当前点距离最小的k个点④确定k个点所在类别的出现频率⑤返回k个点出现频率最高的点作为当前点的分类（3）KNN算法实现①利用python实现构造分类器首先计算欧式距离然后选取距离最小的K个点代码如下：def classify(inMat,dataSet,labels,k):dataSetSize=dataSet.shape[0]#KNN的算法核心就是欧式距离的计算，一下三行是计算待分类的点和训练集中的任一点的欧式距离diffMat=tile(inMat,(dataSetSize,1))-dataSetsqDiffMat=diffMat**2distance=sqDiffMat.sum(axis=1)**0.5#接下来是一些统计工作sortedDistIndicies=distance.argsort()classCount={}for i in range(k):labelName=labels[sortedDistIndicies[i]]classCount[labelName]=classCount.get(labelName,0)+1;sortedClassCount=sorted(classCount.items(),key=operator.itemgetter(1),reverse=True) return sortedClassCount[0][0]②解析数据输入文件名，将文件中的数据转化为样本矩阵，方便处理代码如下：def file2Mat(testFileName,parammterNumber):fr=open(testFileName)lines=fr.readlines()lineNums=len(lines)resultMat=zeros((lineNums,parammterNumber))classLabelVector=[]for i in range(lineNums):line=lines[i].strip()itemMat=line.split('\t')resultMat[i,:]=itemMat[0:parammterNumber]classLabelVector.append(itemMat[-1])fr.close()return resultMat,classLabelVector;返回值为前三列属性被写入到resultMat二维数组中，第四列属性作为标签写入到classLableVector中③归一化数据不同评价指标往往具有不同的量纲和量纲单位，这样的情况会影响到数据分析的结果，为了消除指标之间的量纲影响，需要进行数据标准化处理，使各指标处于同一数量级。

数据挖掘与机器学习(一)

数据挖掘与机器学习（一）Part I 数据挖掘与机器学习一、数据挖掘、机器学习、深度学习的区别1、数据挖掘数据挖掘也就是data mining，是一个很宽泛的概念，也是一个新兴学科，旨在如何从海量数据中挖掘出有用的信息来。

数据挖掘这个工作BI（商业智能）可以做，统计分析可以做，大数据技术可以做，市场运营也可以做，或者用excel分析数据，发现了一些有用的信息，然后这些信息可以指导你的business，这也属于数据挖掘。

目前最常见的方式是结合机器学习的算法模型来实现数据挖掘。

2、机器学习machine learning，是计算机科学和统计学的交叉学科，基本目标是学习一个x->y的函数（映射），来做分类、聚类或者回归的工作。

之所以经常和数据挖掘合在一起讲是因为现在好多数据挖掘的工作是通过机器学习提供的算法工具实现的，例如广告的ctr预估，PB级别的点击日志在通过典型的机器学习流程可以得到一个预估模型，从而提高互联网广告的点击率和回报率；个性化推荐，还是通过机器学习的一些算法分析平台上的各种购买，浏览和收藏日志，得到一个推荐模型，来预测你喜欢的商品。

3、深度学习deep learning，机器学习里面现在比较火的一个topic，本身是神经网络算法的衍生，在图像，语音等富媒体的分类和识别上取得了非常好的效果，所以各大研究机构和公司都投入了大量的人力做相关的研究和开发。

总结：数据挖掘是个很宽泛的概念，数据挖掘常用方法大多来自于机器学习这门学科，深度总结学习也是来源于机器学习的算法模型，本质上是原来的神经网络。

二、数据挖掘体系数据挖掘：统计学、数据库系统、数据仓库、信息检索、机器学习、应用、模式识别、可视化、算法、高性能计算（分布式、GPU计算）三、数据挖掘的流程目前，越来越多的人认为数据挖掘应该属于一种知识发现过程（KDD：Knowledge Discovery in Database）。

KDD过程迭代序列：1、数据清理=》消除噪声和删除不一致数据2、数据集成=》多种数据源可以组合在一起3、数据选择=》从数据库中提取与分析任务相关数据4、数据变换=》通过汇总或聚集操作，把数据变换和统一成适合挖掘的形式5、数据挖掘=》使用一定的模型算法提取数据模式6、模式评估=》根据某种兴趣度度量，识别代表知识的真正有趣的模式7、知识表示=》使用可视化和知识表示技术，向用户提供挖掘的知识总结数据挖掘的定义：从大量数据中挖掘有趣模式和知识的过程。

第1章数据分析与数据挖掘-数据分析与数据挖掘(第2版)-喻梅-清华大学出版社

1.2 分析与挖掘的数据类型
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5. 图和网状数据
图1-4 网页链接关系
1.2 分析与挖掘的数据类型
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6. 其他类型的数据
➢ 与时间相关的序列数据：不同时刻的气温、股票市场的历史交易数据 ➢ 数据流数据：监控中的视频数据 ➢ 多媒体数据：视频、音频、文本和图像数据
Chapter 1.3
数据分析与数据挖掘的方法
1.3 数据分析与数据挖掘的方法
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1. 频繁模式
➢ 频繁模式：数据中频繁出现的模式 ➢ 频繁项集：频繁在事务数据集中一起出现的商品集合
例如：在超市的销售中哪些商品会频繁地一起被购买? ➢ 关联与相关性
例如：典型的关联规则尿不湿啤酒
1.3 数据分析与数据挖掘的方法
29
2. 分类与回归
➢ 分类与标签预测是找出描述和区分数据类或概念的模型或函数，以便能够使用模型预测类标号未知的对象的类标号
1.2 分析与挖掘的数据类型
15
1. 数据库数据
➢ 数据库系统（DataBase System，DBS）由一组内部相关的数据（称作数据库）和用于管理这些数据的程序组成，通过软件程序对数据进行高效的存储和管理。
1.2 分析与挖掘的数据类型
1. 数据库数据
表1-2 商品销售记录
商品编号
100001 100002 100003
➢ 分类预测类别（离散的、无序的）标号，回归建立连续值函数模型，也就是用来预测缺失的或难以获得的数值数据值。
➢ 典型方法：决策树，朴素贝叶斯分类，支持向量机，神经网络，规则分类器，基于模式的分类，逻辑回归 …
➢ 数据分析可以将数据变成信息，而数据挖掘将信息变成知识，如果需要从数据中发现知识，往往需要数据分析和数据挖掘相互配合，共同完成任务。

foodmart数据挖掘文档

Foodmart数据挖掘实验报告组员：胡海 2007215016雷海 2007215056张娟 2007215032余星 2007215006田竞波 2007215068彭锐 2007215064实验环境：OS:windows7 RAM:2G目录1.为什么要进行数据挖掘 02.实验对象 03.挖掘方法 04.挖掘的详细过程 (1)5.挖掘的结果 (1)总结 (6)1.为什么要进行数据挖掘通过对foodmart数据库的挖掘，掌握基本的数据挖掘方法；大部分的企业营销问题能够通过数据挖掘获得帮助；从海量数据中发掘出有助于销售的规则、模式或者概念；能为商业决策提供关键性数据；根据挖掘出的结果进行精细化的营销。

2.实验对象Foodmart数据库，里面包含了一家超市3年的详细销售记录。

在这个数据库中包含了以下表顾客详细信息表、种类表、货币表、顾客账户表、星期表、公司部门表、职员表、消费表？、存货清单表、产品详细信息表、产品类别表、促销表、地区表、后备员工详细信息表、工资表、销售事实表、仓库表、时间表（以天做单位）、商店表、仓库等级表。

3.挖掘方法找出购买产品总价值排名前20%的人，并对他们进行分析。

从地址、收入、性别、家中小孩数、教育水平、职业中找出占比例最大的共同特点。

其中找出排名前20%的人的方法是对1997年的销售数据进行汇总，从高到低进行排列。

数据库的执行语句是：SELECT TOP (20) PERCENT SUM(store_sales) AS 总消费, customer_id FROM dbo.sales_fact_1997GROUP BY customer_idORDER BY 总消费 DESC4.挖掘的详细过程新建项目→创建数据源→新建数据源→选择数据源视图→建立挖掘结构→选择聚类分析挖掘技术→根据系统的建议选择相关的列→选择“提供相关建议”中分数大于0.1的列→完成向导→运行数据挖掘模型.5.挖掘的结果图1分类关系图：由该图可以看出分类1、4、2、3、5、7关系逐渐减弱图2：分类关系图图3：分类剖面图2图4：分类特征图图5：分类特征图2图6：分类对比图1图7：分类对比图2在第一挖掘的基础上，我们选择了出现几率较大的几种特征再次进行挖掘图8：分类关系图图9：分类剖面图图10：分类特征图11：分类对比图总结分类剖面图：占比重最大的是学士以上的教育水平，绝大多数的人是住房的拥有者，几乎都没有小孩，职业中为专家和技术工人最多，年收入集中在3万-5万美元分类特征图：显示了总体和个体的特征概率分布总体的概率分布前几位是1、拥有住房2、年收入3万-5万的高收入人群3、职业为专家4、教育水平为：partial school degree此外还可以对每个分类的概率进行查看分类对比图：分类特征图里面的结果不一定能准确的反应结果，在分类对比里面可以查看对应分类和非对应分类的对比情况、这样就更能说明结论。

数据挖掘之关联分析-PPT精选文档

数据关联
经典案例：沃尔玛的啤酒和尿布的故事
关联规则
基于用户行为分析的关联推荐
更有利于发现用户的潜在需求，帮助用户更好的选择它们需要的产品，并由用户决定是否购买，也就是所谓的“拉式”营销。通过向用户推荐产品或服务，激发用户的潜在需求，促使用户消费，更加符合“以用户为中心”的理念。以电子商务网站为例来说明一下关联规则的具体实现: 目前大部分电子商务网站都提供用户注册的功能，而购物的用户一般都是基于登录的条件下完成的，所以这里为用户识别提供了最为有效的标示符——用户ID；同时网站会把所有用户的购物数据储存在自己的运营数据库里面，这个为用户行为分析提供了数据基础——用户历史购物数据。
数据挖掘の关联) 是通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术，主要有数据准备、规律寻找和规律表示3个步骤。数据挖掘的任务有关联分析、聚类分析、分类分析、异常分析、特异群组分析和演变分析等。关联分析是指如果两个或多个事物之间存在一定的关联,那么其中一个事物就能通过其他事物进行预测.它的目的是为了挖掘隐藏在数据间的相互关系。
那么这类的推荐是怎么得到的呢？？？
数据关联
关联推荐在营销上被分为两类：
向上营销(Up Marketing)：根据既有客户过去的消费喜好，提供更高价值或者其他用以加强其原有功能或者用途的产品或服务。交叉营销(Cross Marketing)：从客户的购买行为中发现客户的多种需求，向其推销相关的产品或服务。
关联推荐在实现方式上也可以分为两种：
以产品分析为基础的关联推荐以用户分析为基础的关联推荐
数据关联
关联规则
基于用户分析的推荐是通过分析用户的历史行为数据，可能会发现购买了《Web Analytics》的很多用户也买了《The Elements of User Experience》这本书，那么就可以基于这个发现进行推荐。

数据挖掘工具Weka API使用文档说明书

weka.core.converters weka.filter weka.classifiers
Evaluation
weka.classifiers.trees weka.associations
Business Intelligence Lab
Option handling
5
Either with get/set methods
Every action overwrites the previous ones
Weka Knowledge Flow documents the process, but …
it is time-consuming to experiment with many variants
(algs, params, inputs, …)
Split into x% training and (100-x)% test
Stratified sampling, where x range in [20-80]
For which x accuracy is maximized?
Business Intelligence Lab
BUSINESS INTELLIGENCE LABORATORY
Weka API
Salvatore Ruggieri
Computer Science Department, University of Pisa
Business Informatics Degree
Why API?
2
Weka Explorer does not keep track of experimental settings
E.g., selection of customers in marketing campaigns can be suggested to the marketer by a decision-support system which exploits data mining models

房地产信息系统中的数据挖掘技术精品文档资料

房地产信息系统中旳数据挖掘技术一、引言数据挖掘技术是近年来发展起来旳一种数据处理技术,在大规模数据中挖掘隐含旳模式,提供了对大规模数据强大、灵活旳数据分析处理功能,在决策支持系统(DSS)中得到了很好旳应用。

安全、科学、高效和信息化旳房地产管理需求,使房地产信息系统旳研究、开发和应用获得了迅速发展。

多种先进旳信息技术在房地产信息系统中得到广泛应用,房地产信息系统积累了巨大而复杂旳房地产数据,复杂旳房地产数据对信息旳管理和处理都提出了新旳规定,运用数据仓库、数据一体化平台等对复杂房地产信息进行组织与管理,并对房地产信息进行数据融合、数据压缩、数据原则化、数据挖掘、数据联机分析处理等。

数据挖掘技术作为一种产生于应用且面向应用旳数据分析处理技术,可以迅速、有效、深入地分析海量房地产信息,挖掘大量房地产数据中隐含旳决策信息和模型。

数据挖掘技术挖掘房地产信息系统旳多种数据模型,可以用于房地产企业旳管理和控制,改善房地产信息系统旳服务水平。

本文分析了房地产信息系统中数据旳特点,提出了对房地产进行数据挖掘旳重要模型及措施,并设计了在房地产系统中实现房地产数据挖掘功能旳系统模型。

二、房地产数据分析(一)房地产数据旳特点房地产信息系统记录了大量房地产信息,数据来源广泛、形式多样。

房产管理部门使用房地产信息系统是对房产产权产籍进行管理, 其业务重要包括产权管理、商品房预售、查封、他项权力管理、预告登记、测绘管理、档案管理、房屋登记簿管理、房地产租赁管理等。

在其业务办理过程中波及到海量旳空间和属性数据, 同步, 在业务旳流转过程中, 还要对空间和属性数据实现一体化管理。

(二)房地产信息系统旳业务流程1.产权产籍管理房地产所有权旳内容是指其所有权法律关系中权利主体所享有旳权利和义务。

就权利而言,详细体现为房地产所有人在法律规定旳范围内,对其土地或房屋享有旳占有、使用、收益和处分旳权利。

房地产产权是财产权在房地产中旳详细化,亦即存在于土地和房屋是以其所有权为关键旳一系列排他性权利集合体旳“权利集”。

大数据分析与挖掘 08大数据挖掘-非结构化

• 应用场景 • 全球多达80%的大数据是非结构化的，如博客、微博等内容，其次人类的自然语言语气、语调、隐喻、反语等非常复杂，简单的数据分析模型无法应对。
• 结构化数据的典型场景为：企业ERP、财务系统；医疗HIS数据库；教育一卡通；政府行政审批；其他核心数据库等
• 非结构化数据，包括视频、音频、图片、图像、文档、文本等形式。典型案例如医疗影像系统、教育视频点播、视频监控、国土GIS、设计院、文件服务器（PDM/FTP）、媒体资源管理等。
• 3.文档主题生成模型（Latent Dirichlet Allocation, LDA）：主要用于监测客户行为变化，它可以发现数据的相似性以便进行分类和分组。LDA使用统计算法从非结构化数据抽取主题、概念和其他含义，它不理解语法或者人类语言，而只是寻找模式。任何数量、类型非结构化的、半结构化和结构化源数据都可以应用LDA监测模式来进行分析。
• 2.命名实体识别（Named Entity Extraction, NEE）：基于自然语言处理，借鉴了计算机科学、人工智能和语言学等学科，可以确定哪些部分可能代表如人、地点、组织、职称、产品、货币金额、百分比、日期和事件等实体。NEE算法为每个标识的实体生成一个分数，该分数表明识别正确的概率。我们可以视情况设定一个阈值，来达到我们的目的。
• 定义 • 结构化数据，即行数据，存储在数据库里，可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据；非结构化数据，不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据
• 存储格式的区别 • 关系数据库 — 结构定义不易改变，数据定长。非结构化数据库 — 是指其字段长度可变，并且每个字段的记录又可以由可重复或不可重复的子字段构成的数据库。
基于关联的分类方法用信息检索技术等提取关键词，生成概念层次，利用关联分析对文档分类。

数据挖掘的主要技术-文档资料

数据挖掘的主要技术数据挖掘，顾名思义就是从大量数据中挖掘出有用的信息,即从大量的、不完全的、由噪声的、模糊的、随机实际应用数据并且最终可理解的信息和知识的非平凡过程。

用于数据挖掘的很多方法都来源于两个研究分支，一个是机器学，另一个是统计学,特别是多元的计算统计学。

聚类是数据挖掘中的一种主要技术,是把一组个体按照相似性归成若干类别，即“物以类聚”。

它的目的是使得属于同一类别的个体之间的距离尽可能的小, 类别上的个体间的距离尽可能的大。

聚类和分类根本不同的是: 分类问题中，我们知道训练例的分类属性，而在聚类中，就需要我们在训练例中找到这个分类属性值。

聚类方法包括统计方法、机器学习方法、神经网络方法和面向数据库的方法。

在统计方法中聚类称聚类分析，它是多元数据分析的三大方法之一（其它两种是回归分析和判别分析）。

它主要研究基于几何距离的聚类，如欧式距离、明考斯基距离等。

传统的统计聚类分析方法包括系统聚类法、分解法、加入法、动态聚类法、有序样品聚类、有重叠聚类和模糊聚类等。

在机器学习中聚类称作无监督或无教师归纳。

因为和分类学习相比，分类学习的例子或数据对象有类别标记，而聚类的例子则没有标记，需要由聚类学习算法来自动确定。

机器学习领域中的概念聚类算法通过符号属性来进行聚类，并得出聚类的概念描述。

当聚类对象可以动态增加时，概念聚类则称是概念形成。

概念聚类由两部分组成：1）发现合适的类 2）形成对每个类的描述。

聚类分析问题可描述为：给定 m 维空间Rm 中的n 个向量，把每个向量归属到S 聚类中的某一个，使得每个向量与其聚类中心的“距离”最小。

聚类分析问题的实质是一个全局最优问题。

中发现隐含的、规律性的、人们事 Ah先未知的，但又是潜在有用的而不同在这里，m可认为是样本参与聚类的属性个数，n是样本的个数，S是由用户预先设定的分类数目。

数据聚类正在蓬勃发展，有贡献的研究领域包括数据挖掘、统计学机器学习、空间数据库技术、生物学，以及市场营销。

数据挖掘介绍范文

数据挖掘介绍范文
一、数据挖掘的定义
数据挖掘，又称数据深度挖掘，是一种基于大数据的分析与挖掘的技术，通过使用复杂的算法从海量数据中挖掘出有价值的信息，并将这些信
息用于决策、建模等多种用途。

数据挖掘可以说是一种从大量数据中发现
隐藏知识、发掘隐藏关联的一种数据分析技术。

可以将数据挖掘看作是从
巨量数据中挖出更好知识的一种工具，它能够帮助挖掘更多有价值的信息，包括数据的潜在规律和趋势等。

二、数据挖掘技术
数据挖掘技术通常可以概括分为四大部分：
1、描述性分析：通过计算不同的指标来对数据做描述性分析，以深
入了解数据的特征、变化、分布、分类等，从而发掘出特定的知识。

2、聚类分析：聚类分析是一种基于聚类技术的数据挖掘方法，它可
以将同一类数据集中聚合，从而挖掘潜在的关系，以提高数据分析的准确性。

3、预测分析：预测分析是一种针对未来趋势预测的数据挖掘方法，
它可以通过分析当前数据和历史资料，预测未来可能发生的现象，从而帮
助管理者做出决策。

4、关联分析：关联分析是利用数据挖掘技术挖掘大数据集中的相关
数据关系，以便找出影响因素。

SPSS Modeler数据挖掘操作之读Excel电子表格

以一份学生参加某次社会公益活动的样本数据为例。该数据是Excel电子表格文件，文件名为Student.xls。
【数据】选项卡
3
在【源】节点选项卡中选中【Excel】将其拖拽到数据流区。
右键选择弹出菜单中的【编辑】选项进行节点的参数设置。【Excel】节点的参数设置包含数据、过滤、类型和注解四张选项卡。
6
【类型】选项卡用于指定变量的计量类型节点时，变量通常为非实例化和半实例化状态，计量类型可能是不准确的，取值范围也不明确。
变量实例化应通过【读取值】按钮实现，如后图效果
【注解】选项卡
7
【注解】选项卡用于节点命名和添加注释性文字，Modeler的几乎所有节点都有【注释】选项卡。
【数据】选项卡
4
【数据】选项卡用于制定所读变量的存储类型和输入格式在此以列表的形势显示被读数据的变量名、存储类型和输入格式
等
【过滤】选项卡
5
【过滤】选项卡用于指定读数据时不读哪些变量，还可重新修改变量名，对于不希望读入的某个变量，只需要用鼠标单击相应行的【过滤】项，打 ×。
【类型】选项卡
SPSS Modeler数据挖掘操作之
读Excel电子表格
版权说明
1
本文档操作案例选编自中国人民大学出版社《基于SPSS Modeler的数据挖掘》薛薇编著，若作者对本资料持有异议，请及时与本网站联系，我们将第一时间妥善处理。
简单说明
2
Excel电子表格是极为常见的数据存储格式。【源】选项卡中的【Excel】节点课实现电子表格的数据读入。

数据挖掘导论第一章

范明, 孟小峰译数据挖掘:概念与技术（第二版）机械工业出版社, 2007
2020/9/29
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5
Jiawei Han
在数据挖掘领域做出杰出贡献的郑州大学校友——韩家炜
2020/9/29
数据挖掘导论
6
第1章绪论
?
No
S in g le 4 0 K
?
No
M a rrie d 8 0 K
?
10
Training Set
Learn Classifier
Test Set
Model
2020/9/29
数据挖掘导论
23
分类:应用1
Direct Marketing Goal: Reduce cost of mailing by targeting a set of consumers likely to buy a new cell-phone product. Approach: Use the data for a similar product introduced before. We know which customers decided to buy and which decided otherwise. This {buy, don’t buy} decision forms the class attribute. Collect various demographic, lifestyle, and company-interaction related information about all such customers. Type of business, where they stay, how much they earn, etc. Use this information as input attributes to learn a classifier model.

顶尖数据挖掘平台(TipDM)用户手册

达式的形式给出。
义相似于采标号回归模式的函数定与分类模式，主要差别在分类模式用离散预测值(例如类 )，
而采连续这观点下都问题但大回归模式用的预测值。在种
，分类和回归是预测。在数据挖掘业界，
家普遍认：标号连续许多问题为用预测法预测类为分类，预测值(例如使用回归方法)为预测。
4.1.数据探索 ........................................................................................................................... 25
4.2.数据预处理 ....................................................................................................................... 30
2.6.如何进行预测建模 ........................................................................................................... 18
三、操作说明.................................................................................................................................18
3.5.菜单...................................................................................................................................21