数据挖掘第三章汇总
金融数据挖掘各章要点
金融数据挖掘各章主要知识点第一章：1、数据挖掘的定义和数据挖掘的四个基本模块；数据挖掘是从海量数据中发掘那些潜在的、鲜为人知的数据规律和数理模式（新的决策有用知识），其目的是在海量数据的基础上发现规律、预测未来的发展趋势。
1、特征化、比较与关联规则挖掘2、分类与预测3、聚类分析4、序列发现（时间序列的数据挖掘）2、数据挖掘的两种基本类型：描述式挖掘与预测式挖掘；描述式数据挖掘以简洁、概要的方式描述数据，并提供数据的有用信息；预测式数据挖掘分析数据，建立一个或一组模型，并试图预测新数据集的行为。
3、将Excel数据集转化为SAS数据集、数据挖掘数据集的具体方法；File / import，在显示窗口中选择外部数据集类型（Excel），点击next键；选择外部数据集所在的路径，打开后，点击next键；在显示窗口中选择库标记（临时work，永久保存sasuser），给定要建立的SAS数据集的名称，点击Finish键；4、一些重要的SAS函数：计算收益率、正态分布的分布值、二项分布的分布值、Logistic 分布的概率值、均匀分布的随机抽样数；IRR：计算用小数表示的内部收益率；Probnorm(x)：标准正态分布的分布函数；Probbnml(p，n，m)：二项分布的分布函数Uniform(seed)：产生[0，1]上均匀分布的随机数；5、SAS数据库编辑中的一些重要命令的使用①SAS函数表达式；②modify；if …then的使用方法；③set与merge、drop与keep、or与and的使用与区别；④利用sort命令对变量进行排序的方法；点击变量名、点击、点击sort，再保存数据集就可⑤在数据库中生成均匀分布的随机数的SAS命令；6、将一个数据集随机地分成训练样本组、检验样本组的SAS程序；data a；set bank；m=uniform（17）；生成一个随机数run；proc sort data=a；by k m；run；data a1；set a；run；data a1；modify a1；if int（_n_/2）-_n_/2=0 then remove；run；data a2；set a；run；data a2；modify a2；if int(_n_/2)-_n_/2^=0 then remove；run；7、VaR的定义，计算VaR时的主要影响因素，利用历史模拟方法计算VaR的SAS程序。
1数据挖掘每章知识
1.数据挖掘定义：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。
2.不能在原数据库上做决策而要建造数据仓库的原因：传统数据库的处理方式和决策分析中的数据需求不相称，主要表现在：⑴决策处理的系统响应问题⑵决策数据需求的问题⑶决策数据操作的问题3.数据仓库的定义W.H.Inmon的定义：数据仓库是一个面向主题的、集成的、非易失的且随时间变化的数据集合，用来支持管理人员的决策。
公认的数据仓库概念基本上采用了W.H.Inmon的定义：数据仓库是面向主题的、集成的、不可更新的（稳定性）随时间不断变化（不同时间）的数据集合，用以支持经营管理中的决策制定过程。
4.数据仓库与数据挖掘的关系：⑴数据仓库系统的数据可以作为数据挖掘的数据源。
数据仓库系统能够满足数据挖掘技术对数据环境的要求，可以直接作为数据挖掘的数据源。
⑵数据挖掘的数据源不一定必须是数据仓库系统。
数据挖掘的数据源不一定必须是数据仓库，可以是任何数据文件或格式，但必须事先进行数据预处理，处理成适合数据挖掘的数据。
5. 数据挖掘的功能——7个方面：⑴概念描述：对某类对象的内涵进行描述，并概括这类对象的有关特征。
①特征性描述②区别性描述⑵关联分析：若两个或多个变量间存在着某种规律性，就称为关联。
关联分析的目的就是找出数据中隐藏的关联网。
⑶分类与预测①分类②预测⑷聚类分析：客观的按被处理对象的特征分类，将有相同特征的对象归为一类。
⑸趋势分析：趋势分析——时间序列分析，从相当长的时间的发展中发现规律和趋势。
⑹孤立点分析：孤立点：数据库中包含的一些与数据的一般行为或模型不一致⑺偏差分析：偏差分析——比较分析，是对差异和极端特例的描述，揭示事物偏离常规的异常现象。
6. 数据挖掘常用技术：⑴数据挖掘算法是数据挖掘技术的一部分⑵数据挖掘技术用于执行数据挖掘功能。
⑶一个特定的数据挖掘功能只适用于给定的领域。
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。
数据挖掘PPT-第3章分类
应用市场：医疗诊断、人脸检测、故障诊断和故障预警 ······
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高级大数据人才培养丛书之一，大数据挖掘技术与应用
第三章 分类
3.1 基本概念 3.2 决策树 3.3 贝叶斯分类 3.4 支持向量机 3.5 实战：决策树算法在Weka中的实现 习题
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*** 基本概念
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高级大数据人才培养丛书之一，大数据挖掘技术与应用
第三章 分类
3.1 基本概念 3.2 决策树 3.3 贝叶斯分类 3.4 支持向量机 3.5 实战：决策树算法在Weka中的实现 习题
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*** 决策树
第三章 分类
决策树是数据挖掘的有力工具之一，决策树学习算法是从一组样本数据集（一个样 本数据也可以称为实例）为基础的一种归纳学习算法，它着眼于从一组无次序、无规则 的样本数据（概念）中推理出决策树表示形式的分类规则。
E
X ，a
g X，a H X，a
第三章 分类
*** 分类的基本概念
分类（Classification）是一种重要的数据分析形式，它提取刻画重要数据类的模型。 这种模型称为分类器，预测分类的（离散的、无序的）类标号。这些类别可以用离散值 表示，其中值之间的次序没有意义。
分类也可定义为： 分类的任务就是通过学习得到一个目标函数(Target Function)ƒ ，把每个属性集x映 射到一个预先定义的类标号y 。
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No Small 55K ？
12 Yes Medium 80K ？
13 Yes Large 110K ？
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No Small 95K ？
15
No Large 67K ？
数据挖掘第三版第三章课后习题答案
2.1再给三个用于数据散布的常用特征度量（即未在本章讨论的），并讨论如何在大型数据库中有效的计算它们答：异众比率：又称离异比率或变差比。
是非众数组的频数占总频数的比率应用：用于衡量众数的代表性。
主要用于测度定类数据的离散程度，定序数据及数值型数据也可以计算。
还可以对不同总体或样本的离散程度进行比较计算：标准分数：标准分数（standard score）也叫z分数（z-score）,是一个分数与平均数的差再除以标准差的过程。
用公式表示为：z=(x-μ)/σ。
其中x为某一具体分数，μ为平均数，σ为标准差。
Z值的量代表着原始分数和母体平均值之间的距离，是以标准差为单位计算。
在原始分数低于平均值时Z则为负数，反之则为正数。
计算：Z=（x-μ)/σ其中μ= E( X) 为平均值、σ² = Var( X) X的概率分布之方差若随机变量无法确定时，则为算术平均数离散系数：离散系数，又称“变异系数”，是概率分布离散程度的一个归一化量度，其定义为标准差与平均值之比。
计算：CV=σ/μ极差（全距）系数：Vr=R/X’；平均差系数：Va，d=A.D/X’；方差系数：V方差=方差/X’；标准差系数：V标准差=标准差/X’；其中，X’表示X的平均数。
平均差：平均差是总体所有单位的平均值与其算术平均数的离差绝对值的算术平均数。
平均差是一种平均离差。
离差是总体各单位的标志值与算术平均数之差。
因离差和为零，离差的平均数不能将离差和除以离差的个数求得，而必须讲离差取绝对数来消除正负号。
平均差是反应各标志值与算术平均数之间的平均差异。
平均差异大，表明各标志值与算术平均数的差异程度越大，该算术平均数的代表性就越小；平均差越小，表明各标志值与算术平均数的差异程度越小，该算术平均数的代表性就越大。
计算：平均差=(∑|x-x'|)÷n,其中∑为总计的符号，x为变量，x'为算术平均数，n为变量值的个数。
数据挖掘算法原理与实现第2版第三章课后答案
数据挖掘算法原理与实现第2版第三章课后答案
1.密度聚类分析：
原理：密度聚类分析是指通过测量数据对象之间的密度（density）
来将其聚成几个聚类的一种聚类分析方法。
它把距离邻近的数据归入同一
类簇，并把不相连的数据分成不同的类簇。
实现：通过划分空间中每一点的邻域来衡量数据点之间的聚类密度。
它将每个数据点周围与它最近的K个数据点用一个空间圆包围起来，以定
义该数据点处的聚类密度。
然后，可以使用距离函数将所有点分配到最邻
近的类中。
2.引擎树：
原理：引擎树（Search Engine Tree，SET）是一种非常有效的数据
挖掘方法，它能够快速挖掘关系数据库中指定的有价值的知识。
实现：SET是一种基于决策树的技术，通过从关系数据库的历史数据
中提取出有价值的信息，来建立一种易于理解的引擎树，以及一些有益的
信息发现知识，以便用户快速找到想要的信息。
SET对原始数据进行一系
列数据挖掘处理后，能够提取出其中模式分析的信息，从而实现快速、高
效的引擎。
3.最大期望聚类：
原理：最大期望聚类（Maximization Expectation Clustering，MEC）是一种有效的数据挖掘算法，它可以自动识别出潜在的类簇结构，提取出
类簇内部的模式，帮助用户快速完成类簇分析任务。
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 第三章 课后习题答案
1、分类技术在很多领域都有应用，例如可以通过客户分类构造一个分类模型来对银行贷款进行风险评估；当前的市场营销中很重要的一个特点是强调客户细分。
客户类别分析的功能也在于此，采用数据挖掘中的分类技术，可以将客户分成不同的类别，比如呼叫中心设计时可以分为：呼叫频繁的客户、偶然大量呼叫的客户、稳定呼叫的客户、其他，帮助呼叫中心寻找出这些不同种类客户之间的特征，这样的分类模型可以让用户了解不同行为类别客户的分布特征；其他分类应用如文献检索和搜索引擎中的自动文本分类技术；安全领域有基于分类技术的入侵检测等等。
机器学习、专家系统、统计学和神经网络等领域的研究人员已经提出了许多具体的分类预测方法。
又如：信用卡核准过程，信用卡公司根据信誉程度，将一组持卡人记录为良好、一般和较差三类，且把类别标记赋给每个记录，如：“信誉良好的客户是那些收入在5万元以上，年龄在40-50岁之间的人士”。
2、决策树是一种倒立的树结构，它由内部节点、叶子节点和边组成。
其中最上面的一个节点叫根节点。
构造一棵决策树需要一个训练集，一些例子组成，每个例子用一些属性（或特征）和一个类别标记来描述。
构造决策树的目的是找出属性和类别间的关系，一旦这种关系找出，就能用它来预测将来未知类别的记录的类别。
这种具有预测功能的系统叫决策树分类器。
构造出的决策树有二叉树和多叉树，二叉树的内部节点一般表示为一个逻辑判断，如形式为(ai = vi )的逻辑判断，其中ai 是属性，vi 是该属性的某个属性值；树的边是逻辑判断的分支结果。
多叉树（如ID3）的内部节点是属性，边是该属性的所有取值，有几个属性值，就有几条边。
树的叶子节点都是类别标记。
构造一个决策树分类器通常分为两步：树的生成和剪枝。
其中树的生成是采用自上而下的递归方法。
以多叉树为例，它的构造思路是，如果训练例子集合中的所有例子是同类的，则将之作为叶子节点，节点内容即是该类别标记。
否则，根据某种策略选择一个属性，按照属性的各个取值，把例子集合划分为若干子集合，使得每个子集上的所有例子在该属性上具有同样的属性值。
数据挖掘——第三章关联规则挖掘(2)
因此，从C3中删除{ I1, I2, I4}、{ I1, I3, I4}、{ I1, I3, I5}、 { I2, I3, I4}得：
可以改写如下所示的关联规则：
buys(X,”computer”)
buys(X,”antivirus_software”)
例5-2：闭的和极大的频繁项集。
假定事务数据库只有两个事务： { a1,a2, … ,a100 };{a1,a2, … ,a50}
最小支持度计数阀值min_sup=1。我们发现两个闭频繁项集和 他们的支持度,即C={{ a1,a2, … ,a100 }:1;{a1,a2, … ,a50}:2} 只有一个极大频繁项集：M={{ a1,a2, … ,a100 }:1}
集是不是频繁项集！
return Ck;
}
Prodedure has_infrequent_subset (c:candidate k-itemset;Lk-1:frequent(k-1)-itemsets) { //从第k项侯选项集Ck中，看它的(k-1)项子集是不是
第(k-1)项频繁项集中的项；
5.2.1Apriori算法：使用侯选产生发现频繁 项集；
5.2.2由频繁项集产生关联规则； 5.2.3提高Apriori算法的效率； 5.2.4不侯选产生挖掘频繁项集； 5.2.5使用垂直数据格式挖掘频繁项集；
1.2.1Apriori算法：使用侯选产生发现 频繁项集
1.Apriori性质：频繁项集的所有非空子集也必须是频繁的。
数据仓库与数据挖掘教程(第2版)课后习题答案 第三章
第三章作业1.联机分析处理（OLAP）的简单定义是什么？它体现的特征是什么。
P40联机分析处理是共享多维信息的快速分析。
它体现在四个特征：（1）快速性（2）可分析性（3）多维性（4）信息性2.OLAP准则中的主要准则有哪些？P41（1）多维概念视图（2）透明性（3）可访问性（4）一直稳定的报表性能（5）客户/服务器体系结构（6）维的等同性（7）动态的系数矩阵处理（8）多用户支持能力（9）非限定的跨维操作（10）直观的数据操作（11）灵活的报表生成（12）不受限制的维和聚集层次3. 什么是维？关系数据库是二维数据吗？如何理解多维数据？P43维是人们观察数据的特定角度。
关系数据库不是二维数据，只是通过二维关系表示了数据的多维概念。
多维数据就是从多个特定角度来观察特定的变量。
4.MDDB（Multi Dimensional Database, 多维数据库）是以多维的方式组织数据，即以维作为坐标系，采用类似于数组的形式存储数据。
RDBMS（relational database management system，关系型数据库管理系统）通过数据、关系和对数据的约束三者组成的数据模型来存放和管理数据MDDB特点：1.数据库中的元素具有相同的数值2.多维数据库表达清晰，3.占用存储少RDBMS的特点：1.数据以表格的形式出现2.每行为各种记录名称3.每列为记录名称所对应的数据域4.许多的行和列组成一张表单5.若干的表单组成database5.1.数据存取速度ROLAP服务器需要将SQL语句转化为多维存储语句，临时“拼合”出多维数据立方体。
因此，ROLAP的响应时间较长。
MOLAP在数据存储速度上性能好，响应速度快。
2.数据存储的容量ROLAP使用的传统关系数据库的存储方法，在存储容量上基本没有限制。
MOLAP通常采用多平面叠加成立体的方式存放数据。
当数据量超过操作系统最大文件长度时，需要进行数据分割。
多维数据库的数据量级难以达到太大的字节级。
【精品PPT】数据挖掘--分类课件ppt
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分类模型的评估
对于非平衡(unblanced)的数据集,以上指标并不能很好的 评估预测结果。
非平衡的数据集是指阳性数据在整个数据集中的比例很 小。比如，数据集包含10只爬行动物，990只爬行动物， 此时，是否预测正确爬行动物对准确率影响不大。
更平衡的评估标准包括马修斯相关性系数(Matthews correlation coefficient)和ROC曲线。
数据集有10只非爬行动物，其中8只被预测为非爬行动物，特 异度为8/10
精度(Precision):
TP/(TP+FP)
分类器预测了12只动物为爬行动物，其中10只确实是爬行动 物，精度为10/12
准确率(Accuracy): (TP+TN)/(TP+TN+FN+FP)
数据集包含23只动物，其中18只预测为正确的分类，准确率 为18/23
训练集应用于建立分类模型 测试集应用于评估分类模型
K折叠交叉验证(K-fold cross validation)：将初 始采样分割成K个子样本(S1，S2,...,Sk)，取K-1个 做训练集，另外一个做测试集。交叉验证重复K 次，每个子样本都作为测试集一次，平均K次的 结果，最终得到一个单一估测。
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K-近邻分类算法
K-近邻分类算法（K Nearest Neighbors，简称KNN）通过 计算每个训练数据到待分类元组的距离，取和待分类元组 距离最近的K个训练数据，K个数据中哪个类别的训练数据 占多数，则待分类元组就属于哪个类别。
算法 4-2 K-近邻分类算法
输入： 训练数据T；近邻数目K；待分类的元组t。
数据挖掘三、四章答案
一概念分类：是指将数据映射到预先定义好的群组或类。
回归是指将数据项映射到一个实值预测变量。
指根据输入值估计一个输出值。
KDD：是从数据中发现有用的信息和模式的过程。
数据挖掘：是指使用算法来抽取信息和模式，是KDD过程的一个步骤。
查准率：检索到的相关文档数/检索到的文档数。
查全率：/实际相关的文档数模式匹配：是指找出在数据中出现的预先定义的模式。
操作型数据库、数据仓库应用：OLTP、OLAP使用：精确查询、特定查询时态：快照、历史的修改：动态、静态面向：应用、商业数据;操作性数值、集成的规模：GB、TB级别：细节的、汇总的访问：经常、不经常响应：几秒、几分钟数据模式：关系型、雪花二1结点i的输出值为yi，而实际的输出应该为di2detla:△wij=cXij(dj-yj)△wij为权值的改变对应的给定结点j,输入元组的权值由元组<w1j,w2j,….wkj>表示，输出值与输入值为yj和<X1j,…,Xkj>,c为常数叫做学习率，dj为实际输出值。
3写出采用K最近邻算法准备训练样本库S，未知元组t；根据距离函数计算t 和每个训练样本的距离，选择与待分类样本距离最小的K个样本作为的K个最近邻；根据K个最近邻判断 t所属类别（假设共有J类)：根据t 的K个最近邻，依次计算每类的权重P其中，Pa 是的K个最近邻中的样本将分类到类别的权重，最简单的可采用。
将t 归属为权重最大的那个类别。
三关联规则给定一组项目I={I1,I2,…,Im}和数据库D={t1,t2,…,tn},其中t2 ={Ii1,Ii2,…,Iik}并且Iij∈I, 关联规则是形如X=>Y的蕴涵式,其中X,Y I是两个项目集合,称为项目集并且X∩Y=空.支持度关联规则X=>Y的支持度(s)是数据库中包含X∪Y的事物占库中所有事物的百分比.置信度或强度关联规则X=>Y的置信度或强度(s)是数据库中包含X∪Y的事物与包含X的事物的比值.大项目集出现次数大于阈值s的项目集Apriori基本思想1利用一个层次顺序搜索的循环方法来完成频繁项集的挖掘工作。
数据挖掘第三章精品PPT课件
数据挖掘（DM）
围绕决策树应用也存在一些问题，特别是： • 即使小型数据集，决策树也可能相当大。 • 当检验集中对象的属性有缺失值值时，树的性能可能会有问
题 • 输出属性必须是分类型，不允许多个输出属性。 • 算法不稳定，因为训练数据的微小变化将导致树中每个选择
点处不同的属性选择。这种变化造成的影响很大，因为属性 的选择影响着所有后续子树。 • 用数值型数据集创建的树相当复杂，因为数值型数据的属性 分裂通常是二元分裂。 （2）神经网络 神经网络是模拟人脑结构的数据模型。粗略地说，是一组连 接的输入/输出单元，其中每个连接都和一个权值相关联。像大脑 一样，神经网络从一组输入数据中进行学习，然后根据新的认知 调整模型参数，以发现数据中的模式。
聚类：搜索属于同一组（簇）的实例。分组基于特征的相 似性。聚类应用广泛。
数值预测：输出为数值量的预测
数据挖掘（DM）
3.5 数据挖掘的输出——知识表示
3.5.1 分类学习算法的知识输出 （1）决策树：一种基于知识表示的树，用于表示分类规
则。叶节点代表类标号，其他节点代表与被分类对象相关联的 属性。树的每个分支代表对应节点属性的可能取值。见31页图。
一个训练数据集，能产生多个决策树。一种做法是产生所 有的决策树，选择其中最简单的或者最佳的。ID3中使用信息增 益（来源于信息论中“信息量”）进行节点上的属性选择。
决策树具有很多优点，下面列出其中的一些： • 容易理解，并且可以很好地映射到一组产生式规则。 • 己经成功地应用于现实问题。 • 不需要对数据的性质做预先的假设。 • 能够使用包含数值型和分类型数据的数据集建立模型。
被广泛用于高维数据的聚类和可视化。
数据挖掘（DM）
3.5.3 关联规则的输出 形如X → Y的蕴含式，如：{牛奶,尿布} → {啤酒}。其中X、Y
数据挖掘3章节数据预处理
属性构造
2021/3/4
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2.5 数据归约
归约数据集小、近似保持原数据的完整性
2.5.1 数据立方体聚集：聚集数据立方体 使用与给定任务相关的最小方体
2.5.2 属性子集选择 检测、删除不相关 弱相关 冗于的属性和维 方法：逐步向前、逐步向后、向前向后结合 决策树归纳：信息增益法
2021/3/4
通过自数据划分成相对一致 的区间
2021/3/4
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2.6.2 对分类数据:
分类数据是离散数据。一个分类属性可 能有有限个不同的值。
方法
由用户和专家在模式级显式的说明属性的部 分序
通过显式的数据分组说明分层结构的一部分 说明属性集，但不说明他们的偏序 只说明部分的属性集
数据预处理
2009年4月27日
2021/3/4
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数据预处理的形式
数据清理 数据集成 数据变换 数据归约
2021/3/4
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2.2描述性数据汇总 2.2.1 度量数据的中心趋势
均值 分布式度量 sum() count() min() max() 代数度量 average() mean()
离散化：原始值划分为有限个区间，减少了连续属 性值的个数
概念分层：原始值用较高层的概念替换
2021/3/4
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2.6 离散化和概念分层：
2.6.1 对数值数据：分箱 直方图分析 聚类分析
基于熵的离散化(entropy)
通过信息增益方法确定区间边界
使用类信息，更可能将区间边界定义准确
基于卡方分析的区间合并
加权平均
截断平均 减小极端值的影响
整体度量 中位数 众数
中列数 (max+min)/2
数据挖掘第三章(参照韩家伟的书)
2018年12月31日星期一
数据仓库与OLAP技术
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多维数据模型(续)
四维方体是三维方体的序列
2018年12月31日星期一
数据仓库与OLAP技术
22
多维数据模型(续)
方体格 形成time, item, location和supplierr维的4-D数据立方体. 每个方体代 表一个不同程度的汇总
2018年12月31日星期一
数据仓库与OLAP技术
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为什么建立分离的数据仓库(续)
不同的功能和不同的数据: 缺少数据: 决策支持需要历史数据, 通常操作数据库并不维护这些数 据 数据统一: 决策支持需要将来自异种数据源的数据统一 (聚集, 汇总) 数据质量: 不同的数据源通常使用不同的数据表示, 编码, 和应当遵 循的格式 两个系统提供很不相同的功能, 需要不同类型的数据需要维护分 离的数据库
数据仓库的系统结构 数据仓库实现 从数据仓库到数据挖掘
2018年12月31日星期一
数据仓库与OLAP技术
3
什么是数据仓库
什么是数据仓库
不同的定义 是一个决策支持数据库, 它与组织的操作数据库分离地维护 数据仓库系统允许将各种应用系统集成在一起, 通过为统一的历史 数据分析提供坚实的平台, 支持信息处理. 数据仓库是一种信息环境, 它将各种应用系统集成在一起, 提供了企 业信息的完整概括, 为灵活的、交互的数据分析提供坚实的平台, 为 决策提供支持. W. H. Inmon的定义: 数据仓库是 面向主题的(subject-oriented), 集成的, 时变的, 和非易失 的数据集合, 支持管理决策过程 建立数据仓库(Data warehousing): 构造和使用数据仓库的过程
数据挖掘概念与技术习题答案-第3章
数据挖掘概念与技术（原书第3版）第三章课后习题及解答3.7习题3.1数据质量可以从多方面评估，包括准确性、完整性和一致性问题。
对于以上每个问题，讨论数据质量的评估如何依赖于数据的应用目的，给出例子。
提出数据质量的两个其他尺度。
答：数据的质量依赖于数据的应用。
准确性和完整性：如对于顾客的地址信息数据，有部分缺失或错误，对于市场分析部门，这部分数据有80%是可以用的，就是质量比较好的数据，而对于需要一家家拜访的销售而言，有错误地址的数据，质量就很差了。
一致性：在不涉及多个数据库的数据时，商品的编码是否一致并不影响数据的质量，但涉及多个数据库时，就会影响。
数据质量的另外三个尺度是时效性，可解释性，可信性。
3.2在现实世界的数据中，某些属性上缺失值得到元组是比较常见的。
讨论处理这一问题的方法。
答：对于有缺失值的元组，当前有6种处理的方法：（1）忽略元组：当缺少类标号时通常这么做（假定挖掘任务涉及分类）。
除非元组有多个属性缺少值，否则该方法不是很有效。
当每个属性缺失值的百分比变化很大时，它的性能特别差。
采用忽略元组，你不能使用该元组的剩余属性值。
这些数据可能对手头的任务是有利的。
（2）人工填写缺失值：一般来说，该方法很费时，并且当数据集很大、缺失值很多时，该方法可能行不通。
（3）使用一个全局常量填充缺失值：将缺失的属性值用同一个常量（如“u nknown”或-）替换。
如果缺失值都用“u nknown”替换，则挖掘程序可能误以为它们形成了一个有趣的概念，因为它们都具有相同的值——“u nknown”。
因此，尽管该方法简单，但是并不十分可靠。
（4）使用属性的中心度量（如均值或中位数）填充缺失值：第2章讨论了中心趋势度量，它们指示数据分布的“中间”值。
对于正常的（对称的）数据分布，可以使用均值，而倾斜分布的数据则应使用中位数。
（5）使用与给定元组属同一类的所有样本的属性均值或中位数（6）使用最可能的值填充缺水值：可以用回归、使用贝叶斯形式化方法的基于推理的工具或决策树归纳确定。
数据挖掘知识点概况及试题
第一章1、数据仓库就是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合。
2、元数据是描述数据仓库内数据的结构和建立方法的数据，它为访问数据仓库提供了一个信息目录，根据数据用途的不同可将数据仓库的元数据分为技术元数据和业务元数据两类。
3、数据处理通常分成两大类：联机事务处理和联机分析处理。
4、多维分析是指以“维”形式组织起来的数据（多维数据集）采取切片、切块、钻取和旋转等各种分析动作，以求剖析数据，使拥护能从不同角度、不同侧面观察数据仓库中的数据，从而深入理解多维数据集中的信息。
5、ROLAP是基于关系数据库的OLAP实现，而MOLAP是基于多维数据结构组织的OLAP实现。
6、数据仓库按照其开发过程，其关键环节包括数据抽取、数据存储于管理和数据表现等。
7、数据仓库系统的体系结构根据应用需求的不同，可以分为以下4种类型：两层架构、独立型数据集合、以来型数据结合和操作型数据存储和逻辑型数据集中和实时数据仓库。
8、操作型数据存储实际上是一个集成的、面向主题的、可更新的、当前值的（但是可“挥发”的）、企业级的、详细的数据库，也叫运营数据存储。
9、“实时数据仓库”以为着源数据系统、决策支持服务和仓库仓库之间以一个接近实时的速度交换数据和业务规则。
10、从应用的角度看，数据仓库的发展演变可以归纳为5个阶段：以报表为主、以分析为主、以预测模型为主、以运营导向为主和以实时数据仓库和自动决策为主。
第二章1、调和数据是存储在企业级数据仓库和操作型数据存储中的数据。
2、抽取、转换、加载过程的目的是为决策支持应用提供一个单一的、权威数据源。
因此，我们要求ETL过程产生的数据（即调和数据层）是详细的、历史的、规范的、可理解的、即时的和质量可控制的。
3、数据抽取的两个常见类型是静态抽取和增量抽取。
静态抽取用于最初填充数据仓库，增量抽取用于进行数据仓库的维护。
4、粒度是对数据仓库中数据的综合程度高低的一个衡量。
粒度越小，细节程度越高，综合程度越低，回答查询的种类越多。
1数据挖掘每章知识
第一章1.数据发掘定义：从大批的、不完好的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在此中的、人们早先不知道的、但又是潜伏实用的信息和知识的过程。
2.不可以在原数据库上做决议而要建筑数据库房的原由：传统数据库的办理方式和决议剖析中的数据需求不相当，主要表此刻：⑴决议办理的系统响应问题⑵决议数据需求的问题⑶决议数据操作的问题3.数据库房的定义W.H.Inmon 的定义：数据库房是一个面向主题的、集成的、非易失的且随时间变化的数据会合，用来支持管理人员的决议。
公认的数据库房看法基本上采纳了W.H.Inmon 的定义：数据库房是面向主题的、集成的、不行更新的（稳固性）随时间不停变化（不一样时间）的数据会合，用以支持经营管理中的决议拟订过程。
4.数据库房与数据发掘的关系：⑴数据库房系统的数据能够作为数据发掘的数据源。
数据库房系统能够知够数据发掘技术对数据环境的要求，能够直接作为数据发掘的数据源。
⑵数据发掘的数据源不必定一定是数据库房系统。
数据发掘的数据源不必定一定是数据库房，可以是任何数据文件或格式，但一定早先进行数据预办理，办理成适合数据发掘的数据。
5.数据发掘的功能—— 7 个方面：⑴看法描绘：对某类对象的内涵进行描绘，并归纳这种对象的有关特点。
①特点性描绘②差异性描绘⑵关系剖析：若两个或多个变量间存在着某种规律性，就称为关系。
关系剖析的目的就是找出数据中隐蔽的关系网。
⑶分类与展望①分类②展望⑷聚类剖析：客观的按被办理对象的特点分类，将有相同特点的对象归为一类。
⑸趋向剖析：趋向剖析——时间序列剖析，从相当长的时间的发展中发现规律和趋向。
⑹孤立点剖析：孤立点：数据库中包含的一些与数据的一般行为或模型不一致的数据。
⑺偏差剖析：偏差剖析——比较剖析，是对差异和极端特例的描绘，揭露事物偏离惯例的异样现象。
6.数据发掘常用技术：⑴数据发掘算法是数据发掘技术的一部分⑵数据发掘技术用于履行数据发掘功能。
⑶一个特定的数据发掘功能只合用于给定的领域。
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。
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鸢尾花(Iris)数据集
Many of the exploratory data techniques are illustrated with the Iris Plant data set. Can be obtained from the UCI Machine Learning Repository /~mlearn/MLRepository.html From the statistician Douglas Fisher Three flower types (classes): Setosa Virginica Versicolour Four (non-class) attributes Sepal width and length Petal width and length
f
requency(vi
)
具有属性值vi的对象数 m
For example, given the attribute ‘gender’ and a representative population of people, the gender ‘female’ occurs about 50% of the time.
众数(mode) The mode of a an attribute is the most frequent attribute value
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百分位数
用于有序或连续属性 百分位数（percentile）
x是有序或连续属性, p是0与100之间的数, 第p个百分位数xp是一个x 值, 使得x 的p%的观测值小于xp
Most summary statistics can be calculated in a single pass through the data
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频率和众数
频率和众数: 用于离散属性
频率(frequency ):
给定一个在{v1,..., vi,..., vk}上取值的分类属性x和m个对象的集合，值 vi的频率定义为
Key motivations of data exploration include Helping to select the right tool for preprocessing or analysis Making use of humans’ abilities to recognize patterns People can recognize patterns not captured by data analysis tools
In our discussion of data exploration, we focus on Summary statistics Visualization
Online Analytical Processing (OLAP)
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3.1 鸢尾花数据集
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ห้องสมุดไป่ตู้
数据探索技术
In EDA, as originally defined by Tukey The focus was on visualization Clustering and anomaly detection were viewed as exploratory techniques In data mining, clustering and anomaly detection are major areas of interest, and not thought of as just exploratory
Related to the area of Exploratory Data Analysis (EDA) Created by statistician John Tukey Tukey’s other contributions: FFT, bit, software Seminal book is Exploratory Data Analysis by Tukey A nice online introduction can be found in Chapter 1 of the NIST Engineering Statistics Handbook /div898/handbook/index.htm
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3.2 汇总统计
汇总统计
Summary statistics are numbers that summarize properties of the data
Summarized properties include frequency, location and spread Examples: location - mean spread - standard deviation
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Pang-ning Tan, Michael Stieinbach, and Vipin Kumar著 Pearson Education LTD. 范明 等译 人民邮电出版社
第3章 数据探索
鸢尾花数据集 汇总统计 可视化
*OLAP和多维数据分析
什么是数据探索
A preliminary exploration of the data to better understand its characteristics.
第25、50和75个百分位数, 分别记为Q1、Q2和Q3, 分别称为第一、第二 和第三个四分位数(quartiles)
第二个四分位数Q2又称中位数(median) 如果值的个数n是奇数, 则中位数是有序集合的中间值; 否则中位数 是中间两个数的平均值
四分位数极差(IQR): IQR = Q3 Q1 五数概括(five-number summary)