数据挖掘可挖掘的知识类型
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
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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
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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，
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㈥ 数据挖掘逐渐演变的过程
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数据挖掘简介
数据挖掘简介数据挖掘简介2010-04-28 20：47数据挖掘数据挖掘(Data Mining)是采用数学、统计、人工智能和神经网络等领域的科学方法，从大量数据中挖掘出隐含的、先前未知的、对决策有潜在价值的关系、模式和趋势，并用这些知识和规则建立用于决策支持的模型，为商业智能系统服务的各业务领域提供预测性决策支持的方法、工具和过程。
数据挖掘前身是知识发现(KDD)，属于机器学习的范畴，所用技术和工具主要有统计分析(或数据分析)和知识发现。
知识发现与数据挖掘是人工智能、机器学习与数据库技术相结合的产物，是从数据中发现有用知识的整个过程。
机器学习(Machine Learning)是用计算机模拟人类学习的一门科学，由于在专家系统开发中存在知识获取的瓶颈现象，所以采用机器学习来完成知识的自动获取。
数据挖掘是KDD过程中的一个特定步骤，它用专门算法从数据中抽取模式(Patterns)。
1996年，Fayyad、Piatetsky-Shapiror和Smyth将KDD过程定义为：从数据中鉴别出有效模式的非平凡过程，该模式是新的、可能有用的和最终可理解的；KDD是从大量数据中提取出可信的、新颖的、有效的，并能被人理解的模式的处理过程，这种处理过程是一种高级的处理过程。
数据挖掘则是按照既定的业务目标，对大量的企业数据进行探索，揭示隐藏其中的规律性，并进一步将其设计为先进的模型和有效的操作。
在日常的数据库操作中，经常使用的是从数据库中抽取数据以生成一定格式的报表。
KDD与数据库报表工具的区别是：数据库报表制作工具是将数据库中的某些数据抽取出来，经过一些数学运算，最终以特定的格式呈现给用户；而KDD则是对数据背后隐藏的特征和趋势进行分析，最终给出关于数据的总体特征和发展趋势。
报表工具能制作出形如"上学期考试未通过及成绩优秀的学生的有关情况"的表格；但它不能回答"考试未通过及成绩优秀的学生在某些方面有些什么不同的特征"的问题，而KDD就可以回答。
数据挖掘概论
1970s
层次数据库 网状数据库
1980s晚期
高级数据库系统 【扩展的关系数据库】 【面向对象数据库】
2000s
流数据管理和挖掘 基于应用的数据挖掘
XML数据库
3
三、什么是数据挖掘
• 数据挖掘 （从数据中发现知识)
• 从大量的数据中挖掘那些令人感兴趣的、有用的、隐含的、先前未知的和可能 有用的模式或知识
• 例：
age (X , "30...39") income (X , &#uter") [sup port 20%,confidence 70%]
9
四、挖掘的数据类型
• 分类和预测
• 根据训练集中的数据属性和类标号，构建模型来分类现有数据，并用来分类新数据， 或预测类型标志未知的对象类
• 区分：提供两个或多个数据集的比较描述
• 例：
Status Graduate Undergraduate
Birth_country Canada Canada
Age_range 25-30 25-30
Gpa Good Good
Count 90 210
8
四、挖掘的数据类型
• 关联规则挖掘
从事务数据库、关系数据库和其他信息存储中的大量数据的项集之间发现有趣的、 频繁出现的模式、关联和相关性
• 数据挖掘的替换词
• 数据库中的知识挖掘（KDD） • 知识提炼 • 数据/模式分析 • 数据考古 • 数据捕捞
4
三、什么是数据挖掘
• 数据库中的知识挖掘（KDD）
模式评估
数据挖掘
任务相关数据
数据仓库
选择
数据清理 数据集成
数据库
5
数据挖掘知识点归纳
知识点一数据仓库1.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。
2.数据仓库通过数据清理、数据变换、数据集成、数据装入和定期数据刷新来构造。
3.数据仓库围绕主题组织4.数据仓库基于历史数据提供消息，是汇总的。
5.数据仓库用称作数据立方体的多维数据结构建模，每一个维对应于模式中的一个或者一组属性，每一个单元存放某种聚集的度量值6.数据立方体提供数据的多维视图，并允许预计算和快速访问汇总数据7.提供提供多维数据视图和汇总数据的预计算，数据仓库非常适合联机分析处理，允许在不同的抽象层提供数据，这种操作适合不同的用户角度8.OLAP例子包括下钻和上卷，允许用户在不同的汇总级别上观察数据9.多维数据挖掘又叫做探索式多维数据挖掘OLAP风格在多维空间进行数据挖掘，允许在各种粒度进行多维组合探查，因此更有可能代表知识的有趣模式。
知识点二可以挖掘什么数据1.大量的数据挖掘功能，包括特征化和区分、频繁模式、关联和相关性分析挖掘、分类和回归、聚类分析、离群点分析2.数据挖掘功能用于指定数据挖掘任务发现的模式，分为描述性和预测性3.描述性挖掘任务刻画目标数据中数据的一般性质4.预测性挖掘任务在当前数据上进行归纳，以便做出预测5.数据可以与类或概念相关联6.用汇总、简洁、精确的表达描述类和概念，称为类/概念描述7.描述的方法有数据特征化（针对目标类）、数据区分（针对对比类）、数据特征化和区分8.数据特征化用来查询用户指定的数据，上卷操作用来执行用户控制的、沿着指定维的数据汇总。
面向属性的归纳技术可以用来进行数据的泛化和特征化，而不必与用户交互。
形式有饼图、条图、曲线、多维数据立方体和包括交叉表在内的多维表。
结果描述可以用广义关系或者规则（也叫特征规则）提供。
9.用规则表示的区分描述叫做区分规则。
10.数据频繁出现的模式叫做频繁模式，类型包括频繁项集、频繁子项集（又叫频繁序列）、频繁子结构。
数据挖掘复习知识点整理
数据挖掘：是从大量数据中发现有趣(非平庸的、隐含的、先前未知、潜在实用)模式，这些数据可以存放在数据库，数据仓库或者其他信息存储中。
挖掘流程：(1)学习应用域(2)目标数据创建集(3)数据清洗和预处理(4)数据规约和转换(5)选择数据挖掘函数(总结、分类、回归、关联、分类) (6)选择挖掘算法(7)找寻兴趣度模式(8)模式评估和知识展示(9)使用挖掘的知识概念/类描述：一种数据泛化形式，用汇总的、简洁的和精确的方法描述各个类和概念，通过 (1) 数据特征化：目标类数据的普通特性或者特征的汇总； (2) 数据区分：将目标类数据的普通特性与一个或者多个可比较类进行比较； (3)数据特征化和比较来得到。
关联分析：发现关联规则，这些规则展示属性-值频繁地在给定数据集中一起浮现的条件，通常要满足最小支持度阈值和最小置信度阈值。
分类：找出能够描述和区分数据类或者概念的模型，以便能够使用模型预测类标号未知的对象类，导出的模型是基于训练集的分析。
导出模型的算法：决策树、神经网络、贝叶斯、(遗传、粗糙集、含糊集)。
预测：建立连续值函数模型，预测空缺的或者不知道的数值数据集。
孤立点：与数据的普通行为或者模型不一致的数据对象。
聚类：分析数据对象，而不考虑已知的类标记。
训练数据中不提供类标记，对象根据最大化类内的相似性和最小化类间的原则进行聚类或者分组，从而产生类标号。
第二章数据仓库数据仓库是一个面向主题的、集成的、时变的、非易失的数据集合，支持管理部门的决策过程。
从一个或者多个数据源采集信息，存放在一个一致的模式下，并且通常驻留在单个站点。
数据仓库通过数据清理、变换、继承、装入和定期刷新过程来构造。
面向主题：排除无用数据，提供特定主题的简明视图。
集成的：多个异构数据源。
时变的：从历史角度提供信息，隐含时间信息。
非易失的：和操作数据的分离，只提供初始装入和访问。
联机事务处理OLTP：主要任务是执行联机事务和查询处理。
联系分析处理OLAP：数据仓库系统在数据分析和决策方面为用户或者‘知识工人’提供服务。
知识点归纳 数据挖掘中的聚类分析与分类算法
知识点归纳数据挖掘中的聚类分析与分类算法数据挖掘中的聚类分析与分类算法数据挖掘是指从大量数据中自动发现有用的模式、关系或规律的过程。
在数据挖掘过程中，聚类分析和分类算法是两个常用且重要的技术。
本文将对这两个知识点进行归纳总结。
一、聚类分析聚类分析是将一组无标签的数据对象进行分组或聚类的数据挖掘技术。
其目标是通过对象之间的相似性将它们划分为若干个簇，使得同一簇内的对象相似度高，不同簇之间的相似度低。
聚类分析广泛应用于市场分割、社交网络分析、图像处理等领域。
常用的聚类算法有以下几种：1. K-means算法：K-means是一种基于距离度量的聚类算法。
它通过逐步迭代，将数据集分为K个簇，使得每个数据对象与本簇内的其他对象的相似度最高。
2. 层次聚类算法：层次聚类算法是一种通过计算不同类别之间的相似性，并逐步合并相似度高的类别的方式进行数据聚类的方法。
Hierarchical Agglomerative Clustering（HAC）是层次聚类的一种常见算法。
3. 密度聚类算法：密度聚类算法是一种通过计算对象的密度来确定簇的方法，常见的算法有DBSCAN和OPTICS算法。
这类算法可以有效地发现具有不同密度分布的聚类。
二、分类算法分类算法是将带有标签的数据集按照类别或标签进行划分的数据挖掘技术。
通过学习已有数据集的特征和类别标签，分类算法能够对新的未标记数据进行分类预测。
分类算法广泛应用于垃圾邮件过滤、文本分类、风险评估等领域。
常用的分类算法有以下几种：1. 决策树算法：决策树算法是一种基于树形结构的分类算法。
它通过对数据集进行递归分割，使得每个子节点具有最佳的纯度或信息增益，从而实现对数据的分类。
2. 朴素贝叶斯算法：朴素贝叶斯算法是一种基于条件概率的分类算法。
它假设特征之间相互独立，并通过计算条件概率来进行分类预测。
3. 支持向量机算法：支持向量机算法是一种通过寻找最优分割超平面将数据划分为不同类别的算法。
数据挖掘导论知识点总结
数据挖掘导论知识点总结数据挖掘是一门综合性的学科，它涵盖了大量的知识点和技术。
在本文中，我将对数据挖掘的导论知识点进行总结，包括数据挖掘的定义、历史、主要任务、技术和应用等方面。
一、数据挖掘的定义数据挖掘是从大量的数据中发掘出有价值的信息和知识的过程。
它是一种将数据转换为有意义的模式和规律的过程，从而帮助人们进行决策和预测的技术。
数据挖掘能够帮助我们从海量的数据中找到潜在的关联、规律和趋势，从而为决策者提供更准确和具有实际意义的信息。
二、数据挖掘的历史数据挖掘的概念最早可追溯到20世纪60年代，当时统计学家和计算机科学家开始尝试使用计算机技术来处理和分析大量的数据。
随着计算机硬件和软件技术的不断发展，数据挖掘逐渐成为一门独立的学科，并得到了广泛应用。
三、数据挖掘的主要任务数据挖掘的主要任务包括分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测和预测等。
分类是将数据划分为多个类别的过程，其目的是帮助我们将数据进行分组和识别。
聚类是将数据划分为多个簇的过程，其目的是发现数据中的潜在模式和规律。
关联规则挖掘是发现数据中的关联规则和频繁项集的过程，其目的是发现数据中的潜在关联和趋势。
异常检测是发现数据中的异常值和异常模式的过程，其目的是发现数据中的异常现象。
预测是使用数据挖掘技术对未来进行预测的过程，其目的是帮助我们做出更准确的决策。
四、数据挖掘的技术数据挖掘的技术包括统计分析、机器学习、人工智能、数据库技术和数据可视化等。
统计分析是数据挖掘的基础技术，它包括描述统计、推断统计和假设检验等方法。
机器学习是一种使用算法和模型来识别数据模式和规律的技术，常见的机器学习算法包括决策树、神经网络、支持向量机和朴素贝叶斯等。
人工智能是数据挖掘的前沿技术，它包括自然语言处理、图像识别和智能决策等方面。
数据库技术是数据挖掘的技术基础，包括数据存储、数据检索和数据管理等技术。
数据可视化是数据挖掘的重要技术，它能够帮助我们将数据呈现为可视化的图表和图形，从而更直观地理解数据。
数据挖掘的基础知识和应用案例
数据挖掘的基础知识和应用案例数据是当今社会最宝贵的资源之一，而数据挖掘则是将这些数据转换为有价值的信息。
在互联网时代，我们每天都产生大量的数据，例如搜索记录、交易数据、社交媒体活动等，这些数据包含了丰富的信息，如果能够将其挖掘出来，就能为企业、政府和个人带来巨大的价值。
1.数据挖掘基础知识1.1 数据预处理在进行数据挖掘之前，需要对原始数据进行预处理。
这个过程包括数据清理、数据集成、数据变换和数据规约等，其目的是将原始数据转换为适合挖掘的数据。
数据清理是指对数据进行纠错、缺失值填补、异常值处理等操作，以确保数据的质量。
数据集成是将来自不同数据源的数据进行合并，并去除重复数据。
数据变换是指对数据进行归一化、降维、离散化等操作，以便于后续的算法处理。
数据规约是将数据集缩小到可以处理的大小，可以通过随机抽样、聚类等方式实现。
1.2 数据挖掘算法数据挖掘算法是指用于从数据中挖掘出模式和关系的数学方法和技术。
主要包括分类、聚类、关联规则和预测等四种常见算法。
分类算法是将数据进行分类，例如将邮件分类为垃圾邮件和非垃圾邮件。
聚类算法是将相似的数据进行分组，例如将顾客根据购买习惯分为不同的群体。
关联规则算法是用于寻找数据中的关联关系，例如购买商品A的人也有可能会购买商品B。
预测算法是根据已有的数据对未来进行预测，例如预测股票价格。
1.3 最佳实践数据挖掘的最佳实践包括选择合适的算法、确定特征、调整参数、评估模型等。
选择合适的算法要考虑数据的特征、目标和数据大小等因素。
确定特征是指选择重要的特征来进行挖掘，可以通过特征选择算法来实现。
调整参数是指对算法参数进行调整，以获得最佳性能。
评估模型是指对算法的结果进行评估，例如使用交叉验证和AUC等指标来评估分类算法的性能。
2.应用案例2.1 推荐系统推荐系统是利用用户的历史行为和其他信息来推荐相似的产品或服务，例如淘宝和京东的商品推荐。
推荐系统的实现需要大量的数据并使用复杂的算法，例如协同过滤、基于内容的过滤和深度学习等。
数据挖掘概述
7.1 数据挖掘简介
数据挖掘技术 当前国际上数据库、信息管理及决策领域的前沿 研究方向 引起学术界和工业界的广泛关注
7.1 数据挖掘简介
简单地说，数据挖掘是从大量数据中提取或“挖 掘”知识的过程。通过数据挖掘，有价值的知识、 规则或高层次的信息就可以从数据库或相关数据 集合中抽取出来，并从不同的角度显示，从而使 大型数据库和数据仓库成为一个丰富可靠的数据 资源，为决策服务。
常用的优化方法有爬山（Hill-Climing）、最陡峭下降 （Steepest-Descend）、期望最大化（ExpectationMaximization, EM）等。常用的搜索方法有贪婪搜索、分支 界定法、宽度（深度）优先遍历等。
7.2.5 搜索和优化方法
传统的统计和机器学习算法都假定数据是可以全部放入内存的， 所以不太关心数据管理技术。对于数据挖掘工作者来说， GB甚至TB数量级的数据是常见的。海量数据，应该设计有 效的数据组织和索引技术，或者通过采样、近似等手段， 来减少数据的扫描次数，从而提高数据挖掘算法的效率。
7.1.6 数据挖掘的应用
1．金融业 对帐户进行信用等级的评估
从已有的数据中分析得到信用评估的规则或标 准，即得到“满足什么样条件的帐户属于哪一 类信用等级”，并将得到的规则或评估标准应 用到对新的帐户的信用评估，这是一个获取知 识并应用知识的过程。
7.1.6 数据挖掘的应用
对庞大的数据进行主成分分析，剔除无关的甚至是错 误的、相互矛盾的数据“杂质”
1 9 9 1 年 到 1 9 9 4 年 每 年 举 行 一 次 Workshop on Knowledge Discovery in Database
1995年开始举行每年一届的KDD国际会议 AAAI和IJCAI这两大AI系统会议均开设了KDD专题
常见的数据挖掘模型类型
常见的数据挖掘模型类型
常见的数据挖掘模型类型包括：
1. 分类模型：用于将数据分为不同的类别或标签，常见的分类模型包括决策树、支持向量机（SVM）、逻辑回归等。
2. 回归模型：用于预测数值型的目标变量，常见的回归模型包括线性回归、多项式回归、岭回归等。
3. 聚类模型：用于将数据分成不同的群组，常见的聚类模型包括K 均值聚类、层次聚类、DBSCAN等。
4. 关联规则模型：用于发现数据中的关联关系，常见的关联规则模型包括Apriori算法、FP-Growth算法等。
5. 神经网络模型：用于模拟人脑神经元之间的连接和传递信息的过程，常见的神经网络模型包括多层感知机（MLP）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
6. 文本挖掘模型：用于处理和分析文本数据，常见的文本挖掘模型包括词袋模型、主题模型、情感分析等。
7. 时间序列模型：用于预测未来的趋势和模式，常见的时间序列模型包括ARIMA模型、长短期记忆网络（LSTM）等。
8. 强化学习模型：通过与环境不断互动学习最优策略，常见的强化
学习模型包括Q-learning、深度强化学习等。
这些模型可以根据数据类型、问题类型和任务目标选择合适的模型进行数据挖掘。
数据分析挖掘方法
数据分析挖掘方法
在数据分析挖掘中，有许多方法被广泛应用来处理和解释数据。
下面是一些常见的数据分析挖掘方法：
1. 聚类分析：聚类分析是一种用于将数据分为不同组或簇的方法。
它通过计算数据之间的相似性和距离来识别相似模式和关系。
聚类分析可以帮助发现数据中的隐藏结构，并为后续分析提供有价值的信息。
2. 关联规则挖掘：关联规则挖掘是一种用于发现数据中的相关性和关联性的方法。
它通过发现频繁出现的数据项或事件的组合来识别数据中的隐含规律。
关联规则挖掘可以帮助企业发现商品销售和消费者购买行为之间的关联，从而制定有效的市场策略。
3. 分类与预测分析：分类与预测分析是一种用于预测未来事件或结果的方法。
它通过根据已有数据的特征和属性来构建模型，并使用该模型预测新数据的类别或结果。
分类与预测分析广泛应用于各个领域，如金融、医疗和营销等。
4. 文本挖掘：文本挖掘是一种用于从大量文本数据中提取有价值信息的方法。
它可以帮助分析师从海量文本数据中自动提取和整理关键信息，如主题、情感和关键词等。
文本挖掘常用于舆情分析、媒体监测和市场研究等领域。
5. 时间序列分析：时间序列分析是一种用于分析和预测随时间变化的数据的方法。
它包括对时间序列数据的趋势、季节性和
周期性进行分析，并使用统计模型来预测未来走势。
时间序列分析在经济学、气象学和股市预测等领域有广泛应用。
以上是一些常见的数据分析挖掘方法，每种方法都有其独特的优点和适用场景。
根据具体的数据和分析目标，选择合适的方法可以帮助分析师更好地理解和利用数据。
数据挖掘考试题库
一、填空题1.Web挖掘可分为、和3大类。
2.数据仓库需要统一数据源，包括统一、统一、统一和统一数据特征4个方面。
3.数据分割通常按时间、、、以及组合方法进行.4.噪声数据处理的方法主要有、和。
5.数值归约的常用方法有、、、和对数模型等。
6.评价关联规则的2个主要指标是和。
7.多维数据集通常采用或雪花型架构，以表为中心，连接多个表。
8.决策树是用作为结点,用作为分支的树结构。
9.关联可分为简单关联、和。
10.B P神经网络的作用函数通常为区间的。
11.数据挖掘的过程主要包括确定业务对象、、、及知识同化等几个步骤.12.数据挖掘技术主要涉及、和3个技术领域。
13.数据挖掘的主要功能包括、、、、趋势分析、孤立点分析和偏差分析7个方面.14.人工神经网络具有和等特点，其结构模型包括、和自组织网络3种。
15.数据仓库数据的4个基本特征是、、非易失、随时间变化.16.数据仓库的数据通常划分为、、和等几个级别。
17.数据预处理的主要内容（方法)包括、、和数据归约等。
18.平滑分箱数据的方法主要有、和。
19.数据挖掘发现知识的类型主要有广义知识、、、和偏差型知识五种。
20.O LAP的数据组织方式主要有和两种。
21.常见的OLAP多维数据分析包括、、和旋转等操作。
22.传统的决策支持系统是以和驱动，而新决策支持系统则是以、建立在和技术之上。
23.O LAP的数据组织方式主要有和2种。
24.S QL Server2000的OLAP组件叫，OLAP操作窗口叫。
25.B P神经网络由、以及一或多个结点组成。
26.遗传算法包括、、3个基本算子。
27.聚类分析的数据通常可分为区间标度变量、、、、序数型以及混合类型等.28.聚类分析中最常用的距离计算公式有、、等。
29.基于划分的聚类算法有和.30.C lementine的工作流通常由、和等节点连接而成。
31.简单地说，数据挖掘就是从中挖掘的过程.32.数据挖掘相关的名称还有、、等。
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。
【PDF】数据挖掘技术介绍
数据挖掘技术林源洪集美大学理学院（School of Sciences，Jimei University）第一章引言1什么激发了数据挖掘，为什么它是重要的需要是发明之母。
数据挖掘之所以引起信息产业界的极大关注，其主要原因是存在大量数据，可以广泛使用，并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识。
获取的信息和知识可以广泛地用于各种应用，包括商务管理、生产控制、市场分析、工程设计和科学探索。
所以，数据挖掘是信息技术自然演化的结果，因而是重要的。
2什么是数据挖掘简单地说，数据挖掘是从大量数据中提取或“挖掘”知识。
从广义上来说，数据挖掘是从存放在数据库、数据仓库或其他信息库中的大量数据中挖掘有趣知识的过程。
基于这种观点，典型的数据挖掘系统具有以下主要成分：1）数据库、数据仓库或其他信息库2）数据库或数据仓库服务器3）知识库4）数据挖掘引擎（用于特征化、关联、分类、聚类分析以及演变与偏差分析）5）模式评估模块6）图形用户界面3在何种数据上进行数据挖掘原则上讲，数据挖掘可以在任何类型的信息存储上进行。
它包括以下几个方面：1）关系数据库2）数据仓库3）事务数据库4）高级数据库系统5）展开文件和WWW4数据挖掘功能---可以挖掘什么类型的模式数据挖掘功能用于指定数据挖掘任务中要找的模式类型。
数据挖掘任务一般可以分为两类：描述和预测。
描述性挖掘任务刻划数据库中数据的一般特性。
预测性挖掘任务在当前数据上进行推断，并加以预测。
通常我们把它们分为以下几个类型：1）概念/类描述：特征化和区分（Characterization and Discrimination）2）关联分析（Association Analysis）3）分类和预测（Classification and Predict）4）聚类分析（Clustering Analysis）5）孤立点分析（Outlier Analysis）6）演变分析（Evolution Analysis）5所有模式都是有趣的吗答案显然是否定的。
数据挖掘技术
数据挖掘技术一．数据挖掘的含义和作用数据仓库的出现，带来了"数据丰富，但信息贫乏"的状况。
因此迫切需要一种新技术实现从企业海量的数据中发现有用的信息或知识，从而出现了数据挖掘（Data Mining）技术。
数据挖掘(Data Mining)就是应用一系列技术从大量的、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。
提取的知识表示为概念（Concepts）、规则(Rules)、模式(Patterns)等形式。
这些数据可以是结构化的,如关系数据库中的数据，也可以是半结构化的，如文本，图形，图像数据，甚至是分布在网络上的异构型数据。
发现知识的方法可以是数学的，也可以是非数学的，可以是演绎的，也可以是归纳的。
发现了的知识可以被用于信息管理、查询优化、决策支持、过程控制等，还可以进行数据自身的维护。
数据挖掘借助了多年来数理统计技术和人工智能以及知识工程等领域的研究成果构建自己的理论体系，是一个交叉学科领域，可以集成数据数据库、人工智能、数理统计、可视化、并行计算等技术。
还有一个定义：数据挖掘就是从海量的数据中挖掘出可能有潜在价值的信息的技术。
这些信息是可能有潜在价值的，支持决策，可以为企业带来利益，或者为科学研究寻找突破口。
二、数据挖掘的目的它的目标是将大容量数据转化为有用的知识和信息。
数据挖掘并不专用于特定领域，它需要凝结各种技术和创造力去探索可能隐藏在数据中的知识。
在很多情况下，应用数据挖掘技术是为了实现以下三种目的：。
发现知识：知识发现的目标是从数据库存储的数据中发现隐藏的关系、模式和关联例如,在商业应用中数据挖掘可用于发现分割、分类、关联、喜好四种知识。
发现分割知识可以将客户记录分组，策划为客户度身定做的推销活动。
发现分类知识可以将输入的数据分配到预定义的类别中，发现和理解趋势以及对文本文档的进行分类等。
发现交叉销售的机会是一种关联知识，以及发现大部分客户的喜好的知识[4]。
数据挖掘知识点整理
第一章1、数据挖掘的概念及其特点数据挖掘概念：在大量的数据中挖掘感兴趣的知识（规则，规律，模式，约束）数据挖掘 (从数据中发现知识)特点：从大量的数据中挖掘哪些令人感兴趣的、有用的、隐含的、先前未知的和可能有用的模式或知识挖掘的不仅仅是数据（所以“数据挖掘”并非一个精确的用词）2、数据挖掘的核心（KDD）是什么？知识挖掘（KDD）数据挖掘与知识发现从KDD对数据挖掘的定义中可以看到当前研究领域对数据挖掘的狭义和广义认识数据清理: (这个可能要占全过程60％的工作量)1、数据集成2、数据选择3、数据变换4、数据挖掘（选择适当的算法来找到感兴趣的模式）5、模式评估6、知识表示3、数据挖掘的体制结构。
4、数据挖掘的主要方法（能够区分）常用模式5、6、7、分类预测的说明：比如：按气候将国家分类，按汽油消耗定额将汽车分类导出模型的表示: 判定树、分类规则、神经网络可以用来预报某些未知的或丢失的数字值聚类分析的说明：例：对WEB日志的数据进行聚类，以发现相同的用户访问模式孤立点分析的说明（应用)信用卡欺诈检测/移动电话欺诈检测/客户划分/医疗分析（异常）第二章1、数据仓库的概念（特点就在概念里）数据仓库是一个(1)面向主题的、(2)集成的、(3)随时间而变化的、(4)不容易丢失的数据集合，支持管理部门的决策过程.2、OLAP（联机分析处理）和OLTP（联机事务处理）的区别1、用户和系统的面向性：面向顾客（事务） VS. 面向市场（分析）2、数据内容：当前的、详细的数据（事务）VS. 历史的、汇总的数据（分析）3、数据库设计：实体－联系模型(ER)和面向应用的数据库设计（事务） VS. 星型/雪花模型和面向主题的数据库设计（分析）4、数据视图：当前的、企业内部的数据（事务）VS. 经过演化的、集成的数据（分析）5、访问模式：事务操作（事务）VS. 只读查询（但很多是复杂的查询）（分析）6、任务单位：简短的事务 VS. 复杂的查询7、访问数据量：数十个 VS. 数百万个8、用户数：数千个 VS. 数百个9、数据库规模：100M-数GB VS. 100GB-数TB10、设计优先性：高性能、高可用性 VS. 高灵活性、端点用户自治11、度量：事务吞吐量 VS. 查询吞吐量、响应时间3、多维数据模型在多维数据模型中，数据以数据立方体(data cube)的形式存在数据立方体允许以多维数据建模和观察。
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。
互联网数据挖掘和知识管理
互联网数据挖掘和知识管理一、互联网数据挖掘1.定义：互联网数据挖掘是指从互联网上大量的数据中，通过算法和统计学方法提取出有价值的信息和知识的过程。
2.数据来源：搜索引擎、社交媒体、在线新闻、电子商务网站等。
3.数据类型：结构化数据、半结构化数据、非结构化数据。
4.数据挖掘方法：–分类：根据已有数据训练分类器，对新数据进行分类预测。
–聚类：将相似的数据聚集在一起，形成有意义的群体。
–关联规则挖掘：找出数据中存在的关系和规律。
–序列挖掘：分析数据中的时间序列，发现有价值的模式。
–异常检测：识别出与正常数据不同的异常数据。
5.应用领域：互联网广告、搜索引擎优化、舆情分析、推荐系统等。
二、知识管理1.定义：知识管理是指通过有效地组织、存储、共享和应用知识，以提高个人、团队和组织的竞争力。
2.知识类型：显性知识、隐性知识、经验知识、理论知识等。
3.知识管理工具：–知识库：用于存储和检索知识的信息系统。
–搜索引擎：帮助用户快速找到所需知识的工具。
–知识地图：以图形化的方式展示知识之间的关系。
–在线协作工具：支持团队成员共同创作和分享知识的工具。
4.知识管理流程：知识获取、知识存储、知识共享、知识应用、知识创新。
5.应用领域：企业、教育、医疗、科研等。
三、互联网数据挖掘与知识管理的结合1.互联网数据挖掘为知识管理提供数据支持：通过挖掘互联网上的大量数据，获取有价值的信息和知识，为知识管理提供丰富的资源。
2.知识管理提高互联网数据挖掘的效率：通过对知识的组织、存储和共享，可以帮助用户更快速、准确地找到所需信息，提高数据挖掘的效率。
3.相互促进，共同发展：互联网数据挖掘和知识管理相互依赖，共同推动信息和知识的传播、应用和创新。
总结：互联网数据挖掘和知识管理是两个密切相关的研究领域，它们在许多应用场景中相互促进，共同为人类社会的发展做出贡献。
了解这两个领域的基本概念、方法和应用，对于中学生来说，有助于培养信息素养和创新能力，为未来的学习和工作奠定基础。
基础学习大数据挖掘知识点
1.数据、信息和知识是广义数据表现的不同形式。
2.主要知识模式类型有：广义知识，关联知识，类知识，预测型知识，特异型知识挖掘研究的主要流派有：Web结构挖掘、Web使用挖掘、Web内容挖掘4•一般地说，KDD是一个多步骤的处理过程，一般分为问题定义、数据抽取、数据预处理、•数据挖掘以及模式评估等基本阶段。
5•数据库中的知识发现处理过程模型有：阶梯处理过程模型，螺旋处理过程模型，以用户为中心的处理结构模型，联机KDD模型，支持多数据源多知识模式的KDD处理模型6•粗略地说，知识发现软件或工具的发展经历了独立的知识发现软件、横向的知识发现工具集和纵向的知识发现解决方案三个主要阶段，其中后面两种反映了目前知识发现软件的两个主要发展方向。
7•决策树分类模型的建立通常分为两个步骤：决策树生成，决策树修剪。
8•从使用的主要技术上看，可以把分类方法归结为四种类型：a）基于距离的分类方法b）决策树分类方法c）贝叶斯分类方法d）规则归纳方法9•关联规则挖掘问题可以划分成两个子问题：a）发现频繁项目集:通过用户给定Minsupport，寻找所有频繁项目集或者最大频繁项目集。
b）生成关联规则:通过用户给定Minconfidence，在频繁项目集中，寻找关联规则。
10•数据挖掘是相关学科充分发展的基础上被提出和发展的，主要的相关技术：数据库等信息技术的发展统计学深入应用人工智能技术的研究和应用11.衡量关联规则挖掘结果的有效性，应该从多种综合角度来考虑：a准确性：挖掘出的规则必须反映数据的实际情况。
b实用性：挖掘出的规则必须是简洁可用的。
c新颖性：挖掘出的关联规则可以为用户提供新的有价值信息。
12.约束的常见类型有：单调性约束;反单调性约束;可转变的约束;简洁性约束.13.根据规则中涉及到的层次，多层次关联规则可以分为：同层关联规则：如果一个关联规则对应的项目是同一个粒度层次，那么它是同层关联规则。
层间关联规则：如果在不同的粒度层次上考虑问题，那么可能得到的是层间关联规14.按照聚类分析算法的主要思路，聚类方法可以被归纳为如下几种。
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该对比规则表示该校讲师中约有四分至三的人发表论 文少于三篇且主讲课程不超过一门；而对比之下该校副教 授中约有三分至二的人发表论文不少于三篇且主讲课程不 少于一门。
表2-2
对应表2-1的组合表表示描述
TV Computer TV+Computer
2500 2000 1500 1000 500 0
图2-1 对应表2-2棒图表示描述
item Location
Asia
Europe North_Amaerica
sales 15
12 28
count 300
250 450
sales 120
150 200
count 1000
1200 1800
sales 135
162 228
count 1300
1450 2250
Asia Europe North_Amaerica
All_region
45
1000
470
4000
525
5000TVຫໍສະໝຸດ ComputerTV+Computer
4
2.1 概念/类描述
到购买事物这一个变量，所以称为单维关联规则。
9
2.3 分类
分类是数据挖掘中一项非常重要的任务，利用分类可 以从数据集中提取描述数据类的一个函数或模型（也常称 为分类器），并把数据集中的每个对象归结到某个已知的 对象类中。 从机器学习的观点，分类技术是一种有指导的学习，
即每个训练样本的数据对象已经有类标识，通过学习可以 形成表达数据对象与类标识间对应的知识
•概念/类描述 •关联模式 •分类 •聚类分析 •预测 •时间序列 •偏差检测
1
2.1 概念/类描述
概念/类描述就是通过对某类对象关联数据的汇总、分析
和比较，用汇总的、简洁的、精确的方式对此类对象的内 涵进行描述，并概括这类对象的有关特征。
概念描述分为特征性描述和区别性描述。
特征性描述是指从与某类对象相关的一组数据中提取出
图2-2 对应表2-1（部分数据）的饼图表示描述
电视销售图
欧洲 22% 北美 51% 亚洲 27%
5
2.1 概念/类描述
区别性描述是将目标类对象的一般特性与一个或多个 对比类对象的一般特性比较。这种比较必须是在具备可比 性的两个或多个类之间进行。 例如，对某校讲师和副教授的特征进行比较，可能会 得到这样一条规则：
6
2.2 关联模式
关联模式挖掘旨在从大量的数据当中发现特征之间或数据之间的 相互依赖关系。这种存在于给定数据集中的频繁出现的关联模式，又 称为关联规则。关联可分为简单关联、时序关联、因果关联等。这些 关联并不总是事先知道，而是通过数据库中数据的关联分析获得的， 其对商业决策具有重要价值。因而关联分析广泛用于市场营销、事务 分析等应用领域。 挖掘关联知识的一个典型应用实例就是市场购物分析。根据被放 到一个购物袋的（购物）内容记录数据而发现的不同（被购买）商品 之间所存在的关联知识无疑将会帮助商家分析顾客的购买习惯。发现 常在一起被购买的商品（关联知识）将帮助商家指定有针对性的市场 策略。 比如：顾客在购买牛奶时，是否也可能同时购买面包或会购买哪 个牌子的面包，显然能够回答这些问题的有关信息肯定回有效地帮助 商家进行有针对性的促销，以及进行合适的货架商品摆放。如可以将 牛奶和面包放在相近的地方或许会促进这两个商品的销售。
7
2.2 关联模式
根据关联规则所涉及变量的多少，可以分为多维关联规则和单维关 联规则。通常，关联规则具有：X Y的形式，即”A1 ... Am B1 ... Bn”的规则；其中, Ai (i{1,...,m}), Bj (j{1,...,n})是属性-值对。 关联规则X Y解释为“满足X中条件的数据库元组多半也满足Y中条 件”。 例如：一个数据挖掘系统可以从一个商场的销售(交易事务处理)记 录数据中，挖掘出如下所示的关联规则： age(X,”20-29”)∧income(X,”20K-30K”) buys(X，”mp3”)[support=2%,confidence=60%] 上述关联规则表示：该商场有的顾客年龄在20岁到29岁且收入在2 万到3万之间，这群顾客中有60%的人购买了MP3，或者说这群顾客 购买MP3的概率为六成。这一规则涉及到年龄、收入和购买三个变 量(即三维)，可称为多维关联规则。
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2.2 关联模式
对于一个商场经理，或许更想知道哪些商品是常被一 起购买，描述这种情况的一条关联规则可能是： Contains(X,”computer”) contain(X,”software”) [support=1%,confidence=60%] 上述关联规则表示：该商场1%销售交易事物记录中 包含“computer”和“software”两个商品；而对于一条包 含（购买）“computer”商品的交易事物记录有60%可能 也包含（购买）”software”商品。这条记录中由于只涉及
表2-1 AOI方法挖掘结果表格表示示意描述
地点 亚洲 欧洲 北美 亚洲 欧洲 北美 商品 电视 电视 电视 电脑 电脑 电脑 销售额（百万） 15 12 28 120 150 200 个数累计（千） 300 250 450 1000 1200 1800
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2.1 概念/类描述
对于以上结果，也可以用组合表（crosstab）或其他图 表的形式来加以描述。数据分析中可视化图示非常普遍。
从这个意义上说，数据挖掘的目标就是根据样本数据 形成的类知识并对源数据进行分类，进而也可以预测未来 数据的归类。
关于这些对象的共同特征。生成一个类的特征性描述只涉 及该类对象中所有对象的共性。
区别性描述描述两个或更多个不同类对象之间的差异。
生成区别性描述则涉及目标类和对比类中对象的共性。
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2.1 概念/类描述
数据特征的输出可以用多种形式提供。包括饼图、条图、曲线、 多维数据方和包括交叉表在内的多维表。结果描述也可以用泛化关系或 规则（称作特征规则）形式提供。 例如：利用面向属性的归纳方法（AOI），在一个商场数据库 （2000销售）中进行属性归纳操作，获得了如下的归纳结果：