统计学与数据挖掘_中国人民大学统计学系数据挖掘中心
试论统计学与数据挖掘
的。其次， 处理数据就是对数据进行加工使之满足数据挖掘流程的要 是统计学与数据挖掘存在 的不 同之处。 而数据挖掘主要是通过计算机 对众多不清晰的数据进行筛选 、 处理和归类 ， 每一 求， 通常的做法是对数据进行处理 ， 填充不完善 的数据 ， 一旦出现处理 来进行复杂的操作 ， 不一致的现象， 就进行转换 ， 将数据简单化， 以免对数据挖掘效果产生 环节都离不开计算机的帮助。 只有通过这些实际操作才能得出具有科 负面影响。分析数据这个流程至关重要 ， 不但要对获得到的数据进行 学性、 普遍性的结沦。 向易于理解的模式转变， 还要提取 出具有应用价值的数据 ， 这个模 式 ４ 结 论
文化教 育
民营 科技２ ０ １ ３ 年第２ 期
试论统计学 与数据挖掘
毛 青 （ 海南师范大学数 学与统计 学院 ， 海南 海 口 ５ ７ ０ １ ０ ０ ） 摘 要： 随着社会 的不断进 步， 统计学与数据挖掘 受到 了人们 的关注， 这种技 术主要 应用现代 管理数据存储 方法， 其 中的数 据挖掘便是从 众多随机 的、 不清晰的数据之 中寻求知识与信息的过程 ， 其 中便 应用到统计 学
的理论基础 ， 两者之间存在 着紧密的关联。统计学理论基础 为数 据挖掘 的发展起到 了推动 的作 用 ， 与此 同时数据挖掘给统 计学带来的 新 的研 究领域 。现将对统计学与数据挖掘展 开详 细的论述 。 关键词 ： 统计 学理论 ； 数 据挖掘 ； 数据分析 １ 统计学的含义与理论基础 用问题 ， 比如建立网络系统 ， 通过逻辑 回归等方法试图解决 目前问题。 １ ． １ 统计学的含义。 统计学是人们众所周知 的一门学科 ， 所 以本篇论 ２ ． ３ 数据挖掘的应用。随着数据挖掘近些年来的不断发展 ， 所处理 的
基于客户信息的电信企业客户流失问题分析
基于客户信息的电信企业客户流失问题分析周支立 刘 斌 (西安交通大学管理学院) (联通陕西分公司记费信息系统部)摘 要 在数据挖掘的基础上,提出针对电信运营企业的客户流失问题的分析方法,通过某公司客户中已经流失客户的信息分析以寻找某些特征,从而为解决客户流失问题打下基础。
关键词 客户信息 客户流失 电信企业 近10年来,我国电子信息产品制造业以3倍于G DP增长的速度高速发展,为国民经济和社会发展做出了巨大贡献。
2001年的信息产业已占G DP的4.2%,2002年我国电子信息产业突破1.6万亿元,继续保持国民经济第一支柱产业的地位。
在整个信息产业,电信运营业起了龙头的作用,对国民经济发展具有显著的直接和间接效益。
国际电信联盟的研究表明,电信业对发达国家G DP增长的直接贡献度仅为6%到9%,而间接贡献度却通常超过90%;电信运营业的发展,带动了通信设备制造业的发展。
同时,作为重要的基础设施,通信条件的改善也是网络业高速增长的基础,网络的兴起又拉动了计算机产业。
通信设备制造业、计算机业的发展又带动了电子元器件产业、软件业的发展。
这些事实说明,电信运营业的发展在信息产业中的确具有举足轻重的作用。
但是随着市场不断的扩展,电信业也遇到了一定的困难,如代理费用的升高和宣传费用的升高,使进一步发展新用户越来越难,并且发展新用户的平均成本和新用户带来的平均利润的比例在逐步升高,依靠扩大规模而实现利润增长的难度在迅速提高。
在发展新用户的收益率逐步下降的同时,随着竞争的逐步激烈,老用户的流失问题也日益严重起来。
因此,对于每个电信运营企业来说,客户已经不再仅仅是销售和服务的对象,而是在经营发展中拥有的一项重要战略资源,成为各个电信企业在竞争中取胜的关键因素之一。
由于电信企业在技术上和产品上同质化程度非常高,为客户提供优质服务、保持良好的客户关系和顾客忠诚度已经成为电信企业之间竞争的焦点。
安盛咨询公司统计表明,争取、吸引一个新客户的费用是保住现有客户费用的5～15倍。
数据挖掘中概率论与数理统计的应用分析
技术与市场技术应用２０１８年第２５卷第１１期数据挖掘中概率论与数理统计的应用分析庞建平（中国人民大学，北京１００８７２）摘 要：数据挖掘是在海量的数据中归纳、总结、分析数据的内在规律，概率论与数理统计在数据挖掘中的应用，提高了数据挖掘的精度与效率，通过对概率论、数理统计与数据挖掘的关系，分析了统计学在数据挖掘中的具体应用，并结合具体的算法探究了统计学在数据挖掘中的具体运用。
关键词：数据挖掘；概率论；数理统计；统计学ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００６－８５５４．２０１８．１１．０４１! 引言概率论与数理统计是数据统计中采用的技术，但其在数据挖掘中也具有十分重要的作用。
数据挖掘作为一门新兴科学，它是从大量、不完全、离散等特征的数据中，对其进行整理，提取隐含在这些数据中有意义、新颖、具有统一特征、有用的数据，为人们的决策提供数据支持服务，是分析解决各类实际问题的可靠手段。
数据挖掘主要是采用计算机技术、高级算法来实现对复杂数据、非线性结构的数据进行处理，来探究数据之间的内在联系，进而发现数据内部存在的规律，为用户提供信息决策服务。
" 统计学与数据挖掘的关系统计学主要是研究数据统计原理与方法的科学，包括数理统计与概率论等主要内容，主要是研究数据的搜集、整理与分析，并结合数据整理的资源，对事物进行整体的推断，主要利用数据统计与概率论的原理对数据中的各个属性进行统计与分析，进而找出数据自己的规律，在统计学的分析方法中主要有方差分析、相关分析、主成分分析与回归分析等方法。
数据挖掘主要是对大量的数据进行分析、总结、深度挖掘，进而找出数据之间的规律，并将这些新规律运用到现实中，例如对学生的学习成绩进行挖掘分析，进而找出学生在学习过程中存在的问题，进而能够形成学生的学习轨迹。
１）统计学与数据挖掘的手段与目标相同，都是在庞杂的数据中提取数据的结构特征，分析数据之间存在的内在联系与特征。
２）数据挖掘是统计学发展的一个重要方向，它也为统计学的发展提供了一个全新的研究方法与数据处理的方法，而且数据挖掘比统计学传统的数据分析方法更具有代表性。
统计学专业大学排名全国前10名
统计学专业大学排名全国前10名统计学专业大学排名前10名北京大学(排名第1)、中国人民大学(排名第2)、南开大学(排名第3)、东北师范大学(排名第4)、华东师范大学(排名第5)、厦门大学(排名第6)、北京师范大学(排名第7)、东北财经大学(排名第8)、上海财经大学(排名第9)、浙江工商大学(排名第10)。
统计学专业简介统计学是关于数据的方法论学科，提供数据采集、数据处理、数据分析的各种方法;统计学专业旨在培养具备较强的计算机和统计软件的应用能力，具有坚实的数学与外语基础，掌握扎实的经济学基础知识，具有一定的独立观察、分析、研究社会经济问题的能力，能够系统掌握统计学原理和方法，专长于应用统计方法对各种数据进行处理和分析的实用型和通用型人才;毕业生可在银行、证券公司、信托投资公司、保险公司等各种金融机构以及国家部委、企业、咨询公司从事统计分析工作与管理工作。
统计学属于什么类的专业统计学专业属于理学门类下的统计学类。
统计学是通过对数据的搜索、整理、分析和描述，推断被测对象的性质，进而预测被测对象的未来的一门综合性科学。
统计学运用了大量的数学和其他学科的专业知识，其应用几乎涵盖了社会科学和自然科学的所有领域。
统计学专业是应用数学的一个分支，主要是通过运用概率论建立数学模型，收集观测到的系统数据，进行定量分析、总结、推断和预测，为相关决策提供依据和参考。
统计学专业被广泛应用于各个学科，从物理、社会科学到人文科学，甚至应用于工商业和政府信息决策。
随着数字化的快速发展，越来越多的人希望从大量的数据中总结出一些经验规律，为以后的决策提供一定的依据。
统计学专业不只是表面的文字表达，只是统计学，而是包括调查、收集、分析、预测等。
它被广泛使用。
统计学专业就业前景在国内，统计学逐渐成为热门中的热门，可能很多同学对这个专业还存在着很大的模糊性，但统计学专业学生有着良好的数学与经济学背景知识，能在企事业单位和经济、金融和管理部门从事统计调查、统计信息管理、数量分析、市场研究、质量控制以及高新技术产品开发研究、应用和管理工作，或在科研教育部门从事研究和教学工作的高级专门人才。
统计学中的人工智能应用与数据挖掘
统计学中的人工智能应用与数据挖掘人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）作为一门交叉学科，与统计学的结合越来越深入。
在统计学领域，人工智能的应用已经成为了一种趋势。
本文将探讨统计学中人工智能的应用以及与之相关的数据挖掘技术。
一、人工智能在统计学中的重要性人工智能在统计学中扮演着重要的角色。
传统的统计学方法依赖于人工分析和推断，但是随着大数据时代的到来，数据量的增加以及数据复杂性的提高，传统方法已经无法胜任对大规模数据进行分析和挖掘的任务。
而人工智能能够通过机器学习、深度学习等技术，从数据中发现模式、建立模型，以及进行预测和决策。
二、数据挖掘在统计学中的应用1.数据预处理数据预处理是数据挖掘的第一步，也是十分关键的一步。
它包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等过程。
人工智能技术能够自动化地处理数据，并减少人工错误和主观干扰，使数据更加准确和标准化。
2.模式识别与分类模式识别是数据挖掘中的关键任务之一。
通过训练模型，人工智能可以识别出大量数据中的特定模式，并进行分类。
例如，在医疗领域中，人工智能可以对疾病进行分类诊断，提供准确的医疗建议。
3.聚类与关联分析聚类与关联分析是数据挖掘中常用的技术。
通过聚类，可以将数据划分为若干个具有相似特征的类别，为进一步的分析提供基础。
而关联分析则可以发现数据中的关联规则，从而帮助人们了解数据之间的关联性。
4.预测与决策人工智能在统计学中的另一个重要应用是预测与决策。
通过分析大量的历史数据，人工智能可以建立预测模型，对未来的情况进行预测。
这种能力在金融、市场预测等领域尤为重要，能够提供决策支持和风险评估。
三、人工智能与统计学的结合带来的挑战人工智能与统计学的结合无疑给数据分析和挖掘带来了许多好处，但也带来了挑战。
首先是数据质量问题，低质量的数据会影响人工智能模型的准确性和效果。
其次是模型解释性问题，与传统的统计学方法相比，人工智能模型通常难以解释其内部的机理和推理过程。
数据挖掘中的决策树技术及其应用
４
维普资讯
［ 计 学 与 数 据 挖 பைடு நூலகம் 统
中 国 ＾ 民 大 学 统 计 学 系 数 ｝ 中 心 ： 据 挖 掘 中 的 决 策 树 技 术 及其 应 用 宅掘 披
决 策 树 通 常 有 两 大类 型 ， 别 为 分 类 决 策 树 和 回 归决 策 树 。 类 树 用 来 实 现 对 定 类 或 定 序 分 分
的评 价 变 量 （ ： 来 消 费 金 额 ， 否 为 理 想 客 户 等 ） 为 目标 变 量 。 如 未 是 作
第 二 ， 据 集 的 划 分 。根 据 决 策 树 算 法 的 要求 ， 将 收 集 到 的数 据 按 适 当 比例 随 机羽 成 训 数 应
练 样 本 集 和 检 验 样 本 集 。 中训 练 样 本 集 是 建 立 决 策 树 的依 据 ， 验 样 本 集 主要 用 于 决策 树 的 其 检 优 化 或 对 决 策 树 分类 预 测 效 果 的 检 验 。 ２ 决 策 树 的 理 解 、 可 以 从 几 何 意 义 上 直 观 理 解 决 策 树 的含 义 。可 以 将 训 练 样 本 集 中 的每 一 个 数 据 看 成 是 ｎ
在 客 户 关 系 管 理 应 用 中 ， 用 决 策 树 建 立 对 理 想 客 户 的 分 析 模 型 之 前 ， 以 将 客 户 数 据 中 有 关 利 可 客 户 特 征 的 描 述 变 量 （ ： 龄 、 收 人 、 历 、 近 消 费 频 率 等 ） 为 输 人 变 量 ， 将 理 想 客 户 如 年 年 学 最 作 而
【 计 学与数 据挖掘】 统
数 据 挖 掘 中 的 决 策 树 技 术 及 其 应 用
中 国人 民 大 学 统 计 学 系数 据 挖 掘 中 心
建立数据挖掘为基础的客户关系管理体系
２ 的黄金 顾 客 。 另两 类 顾 客 中 ， 是 目前 对 企业 营业 额 利 润贡 献 不算 大 ， 有 可能 成 为 未来 Ｏ 一 但 黄金 客 户 的潜 在 黄金 客 户 ， 三 类是 没有 什 么 潜力 的一 般 客 户 。对 这 三类 客 户 ， 第 企业 应 采取 不 同 的营 销措 施 。 黄金 客户 ， 努 力研 究 其需 求 的核 心 ， 优 良的服 务赢 得 这些 客 户 的忠 诚 ， 对 应 以 从 而 持 续保 有 这 一类 客 户 。 根据 哈 佛 商业 评 论 的 研究 ， 当顾 客 流失 率 降低 ５ ， 均 每位 顾 客 的 平 价 值 就 能增 加 ２ 到 １ ０ 以上 ， ５ ０ 因此 有 效保 留黄 金 顾 客 ， 高 他 们 的 忠 诚 度 对 企 业 异 常 重 提 要 。对潜 在 黄金 客 户 ， 业 应 注意 研究 和 准确 把 握这 些 客户 的需 求 ， 企 采用 针 对性 强 的 行销 策 略 以提 升其 价 值 ， 活他 们 的 消 费潜 能 。 低 价值 客户 ， 激 对 企业 则 应 避 免浪 费 不必 要 的行 销 费用 ， 将 他 们 的 资料 暂时 封 存 。
配合 客 户关 系 管理 ， 企业 不但 能找 出黄 金 客户 ， 且 能准 确 把 握其 需 求 ， 加其 贡 献度 ， 并 增 提
高 他们 的 忠诚 度 ， 而 延 长客 户 与企 业 的交 易 生命 期 ； 从 而且 企 业 更 能够 精 准地 将 营 销 资源 灌注
收 稿 日期 ： Ｏ ２ ６ １ ２ Ｏ 一Ｏ — ｌ
人大统计学专硕
人大统计学专硕【实用版】目录1.人大统计学专硕简介2.人大统计学专硕的培养方向3.人大统计学专硕的课程设置4.人大统计学专硕的报考条件与录取情况5.人大统计学专硕的就业前景正文【人大统计学专硕简介】中国人民大学统计学专业硕士（简称人大统计学专硕）是中国人民大学数学科学学院设立的一门专业硕士课程。
该课程旨在培养具有扎实的统计学理论基础、熟悉统计分析方法和技能、具备一定实际应用能力的高层次、应用型统计人才。
【人大统计学专硕的培养方向】人大统计学专硕的培养方向主要包括以下几个方面：1.数据挖掘与机器学习：培养学生掌握数据挖掘与机器学习的基本理论、方法和技术，能在实际应用中进行数据分析、挖掘、建模和预测。
2.统计模型与应用：培养学生熟悉各种统计模型及其应用，能在实际问题中选择合适的统计模型进行分析和解决。
3.金融风险管理与量化投资：培养学生具备金融风险识别、评估、控制和量化投资管理的能力。
4.统计计算与大数据分析：培养学生掌握统计计算的基本原理和方法，以及大数据分析的相关技术和工具。
【人大统计学专硕的课程设置】人大统计学专硕的课程设置包括公共课、专业课和实践环节。
其中，专业课主要包括统计学原理、回归分析、时间序列分析、贝叶斯统计、数据挖掘、机器学习、金融风险管理等课程。
实践环节包括实习、毕业论文等。
【人大统计学专硕的报考条件与录取情况】报考人大统计学专硕的条件主要包括：本科学历，专业不限；有一定的数学和统计学基础。
录取情况方面，根据历年数据，报考人数逐年增加，竞争较为激烈。
具体录取情况还需参考当年招生政策和实际报考人数。
【人大统计学专硕的就业前景】人大统计学专硕毕业生在就业市场上具有较高的竞争力。
毕业生主要去向包括金融、保险、互联网、政府部门等领域，从事数据分析、风险管理、量化投资、数据挖掘等工作。
统计学中的数据挖掘和机器学习
统计学中的数据挖掘和机器学习在统计学中，数据挖掘和机器学习是两个关键概念和方法。
它们在处理大规模数据集、发现数据中的模式和规律方面发挥着重要作用。
数据挖掘是一种从大规模数据集中自动提取未知、有效且潜藏的信息的过程。
而机器学习是使计算机系统自动改善性能的一种方法，通过从数据中学习模式和规律，以提高预测或决策的准确性。
一、数据挖掘在统计学中的应用数据挖掘是统计学家在处理大规模数据集时的得力助手。
它可以帮助统计学家从数据中发现隐藏的模式和规律，以便进行更准确的预测和决策。
1. 预测分析数据挖掘可以用于预测分析，即通过观察现有数据的模式和趋势，来预测未来的结果。
统计学家可以使用数据挖掘技术来构建预测模型，并根据模型对未来的情况进行预测。
2. 聚类分析聚类分析是一种将数据集中相似对象分组的技术。
数据挖掘可以用于聚类分析，帮助统计学家发现数据集中的不同群组，并对这些群组进行描述和比较。
3. 关联分析关联分析是一种寻找数据集中项目之间关系的技术。
数据挖掘可以对大规模数据集进行关联分析，帮助统计学家发现数据中的隐含关联和关系。
二、机器学习在统计学中的应用机器学习是一种使计算机系统通过学习数据中的模式和规律来改善性能的方法。
它在统计学中有着广泛的应用，可以用于预测、分类、聚类等任务。
1. 监督学习监督学习是一种从有标签数据中学习建立预测模型的方法。
统计学家可以使用监督学习算法来训练模型，并根据模型对未来的情况进行预测。
2. 无监督学习无监督学习是一种从无标签数据中学习发现隐藏模式和结构的方法。
统计学家可以使用无监督学习算法来进行聚类分析和降维等任务。
3. 强化学习强化学习是一种通过与环境的交互学习来改善决策性能的方法。
统计学家可以使用强化学习算法来解决优化问题和决策问题。
三、数据挖掘与机器学习的差异尽管数据挖掘和机器学习在统计学中的应用有很多重叠之处，但它们之间存在一些差异。
1. 研究目标数据挖掘的研究目标是从数据中自动发现未知的模式和规律。
数据挖掘与统计学的比较分析
文章编号：１０— ５９ （ ００ ０— ０ ９ ０ ０７ ９９ ２１ ） ６ ０ ２— １
Ｃｏ ｐａ ｉｏ ｆＤａ ａ Ｍ ｉ ｉ ｎｄ Ｓｔ ｔｓｉａ ｍ ｒｓ ｎ ｏ ｔ ｎ ｎｇａ ａ ｉｔｃ ｌ Ａｎａｙ ｉ ｌｓｓ
Ｋ ｎ ｅ ｇ ｉｎ ｏ ｇ Ｐ ｎ ｘａ ｇ
随着 科 学技术 的发展 ，利 用数 据库 技术来 存储 管理 数据 ，利
用 机器 学习 的方法 来分析 数据 ，从 而挖掘 出大 量 的隐藏在 数据 背
三 、数据 挖掘 与统计 学 的 比较
数据 挖掘 来源 于统计 分析 ，而 又不 同于 统计 分析 。数据 挖掘 后 的知识 。这 种思 想的 结合形 成 了现在深 受人 们 关注 的非常 热 门 不 是为 了替代 传统 的统计 分 析技术 ，相 反 ，数据 挖掘 是统计 分析 的研究领 域 ： 数据库 中的知识 发现— —Ｋ Ｄ Ｋ ｏ ｌｄｅ ｉｃ ｖｒ 方 法的扩 展和 延伸 。大 多数 的统计 分 析技术 都基 于完 善的数 学理 Ｄ （ｎ ｗ ｅｇ ｓｏ ｅｙ Ｄ ｉ ａａ ａｅ ） ｎ ｔｂ ｓ ｓ，其 中 ，数据 挖掘技 术便 是 ＫＤ中的一个 最为 关键 论和 高超 的技 巧 ，其预测 的准 确程 度还 是令 人满 意的 ，但对 于使 Ｄ Ｄ 的环节 。 用 者的知 识要 求 比较高 。而 随着计 算机 能力 的不 断发 展，数 据挖 数据挖 掘简 介 掘可 以利 用相对 简 单和 固定程 序完 成 同样 的功 能 。新 的计算 算法 数据 挖掘一 Ｄ Ｄ ｔ ｉｉｇ Ｍ（ａ ａ ｎ ｎ ）就是从 大量 的 、不 完全 的、有 的产 生如 神经 网络 、决策 树使 人们 不需 了解 到其 内部 复杂 的原理 Ｍ 噪声 的 、模糊 的 、随机 的数据 中 ，提取 隐含在 其 中的 、人 们 事先 也 可以通 过这 些方法 获得 良好 的分析 和预 测效果 。 不知 道 的、但 又是潜 在有 用 的信 息和 知识 的过 程 。数 据挖 掘 是一 由于 数据挖 掘和 统计 分析 根深 蒂 固的联系 ，通 常 的数据挖 掘 门交 叉学 科 ，它汇聚 了数 据库 、人 工智 能、统 计学 、可视 化 、并 工具 都能 够通 过可选 件或 自身 提供 统计 分析功 能 。这些 功能 对于 行计算 等不 同学科 和领 域 ，近 年 来受 到各界 的广泛 关注 。 数据挖 掘 的前 期数据 探索 和数据 挖掘 之后 对数 据进 行总 结和分 析 般 说来 ，数据 挖掘 是一个 利用 各种 分析方 法和 分析 工具在 都是十 分 必要 的。统 计分 析所 提供 的诸如 方差 分析 、假 设检验 、 大规模 海量 数据 中建立 模 型和发 现数 据间关 系 的过程 ，这 些模 型 相 关性 分析 、线 性预 测 、时间序 列 分析等 功 能都有助 于数 据挖 掘 和 关系 可 以用来做 出决策和 预测 。它 强调对 大量 观测 到 的数据库 前 期对 数据 进行探 索 ，发现 数据 挖掘 的题 目、找 出数据挖 掘 的 目 的处理 。它是涉 及数据 库管 理 、人工智 能 、机器 学 习、模 式识别 、 标 、确 定数 据挖 掘所 需涉 及 的变 量 、对数 据源 进行 抽样等 等 。所 及 数据 可视化 等学 科 的边 缘学 科 。 有 这些 前期 工作对 数据 挖掘 的效 果产 生重 大影 响 。而 数据 挖掘 的 作 为一 门处理 数据 的新 兴技 术 ，数 据挖 掘有 许多 的新特 征 。 结果也 需要 统计 分析 的描述 功 能 （ 大值 、最 小值 、平均 值 、方 最 首先 ，数 据挖 掘面 对 的是海量 的数 据 ，这 也是数 据挖 掘产生 的原 差 、 四分位 、个数 、概 率 分配 ）进行 具体 描述 ，使数 据挖 掘 的结 因。其 次 ，数 据可 能是 不完全 的 、有 噪声 的、随 机的 ，有复 杂 的 果 能够 被用户 了解 。因此 ，统计 分析 和数据 挖掘 是相 辅相 成 的过 数 据结 构 ，维 数大 。最 后 ，数 据挖 掘所 采用 的技 术涉及 到 ：数据 程 ，两 者 的合 理配 合是 数据挖 掘 成功 的重要 条件 。 库 、人工 智能 、统计 学 、可视化 、并 行计算 等不 同学 科和领 域 。 四 、小结 二 、统计 学的含 义 数据 挖掘 理论 与技 术 的产生 ，促进 了统 计学 发展 的 同时 ，也 统计 学最初 是 作为一 门实质 性科 学建 立起 来 的，它 从数 量上 提 出 了更 多 的挑战 。如何 更好 地使 用数 据挖 掘和 统计 为解决 社会 研 究某类 具体 的现象 （ 社会 经济发 展 ）的规 律 ，但 是 ，随着 统 实 际问题 做 出贡献 ，是统 计学 家和 数据 挖掘 研究 者共 同关心 的话 如 计 学研究 范 围的不 断扩大 以及 统计方 法在 社会 领域和 自然领域 内 题 。数据 挖掘 和统 计学应 该相 互 学习和 渗透 ，各 自分 工，协 同工 的有 效应用 ，加 之统 计方法 体系 本身 的不 断发展 和完 善 ，使得 统 作 ，共 同为挖掘 隐藏 在复 杂现象 背后 的有 价值 的知识 贡献 力量 。 计学 的研 究对象 也发 生 了变化 。统计 学 已从实质 性科 学 中分离 出 参考 文献 ： 来 ，转 而研 究统 计方法 ，成 为一 门方 法论 的科学 。即统计 学是研 ｆＪ ｗ ｉＨ ｒＭｉ ｅｎ ａ ｂ． 据 挖 掘 — — 概 念 与 技 术 （ 印 １ｉ ｅ ａ， ｃ ｌ ｅ Ｋ ｒ ｒ ］ａ ｔ ｈｉ ｎ 数 影 究如 何搜集 数据 、整理 数据 和分析 数据 的一 门方法 论科 学 。 版） ． 『 北京 ： Ｍ１ 高等教 育 出版社 ， ０ ２ １ ０ 从本质 上看 ，统计 工作 的核心 就是 数据 （ 或者信 息 ）的采集 、 【 韩 明． 挖掘及 其 对统计 学 的挑 战【＿ ２ 】 数据 ｌ统计研 究， ０ ， Ｉ ２ １ ０ ８ 分 析 和 处 理 ， 正 如 权 威 的 不 列 颠 百 科 全 书 将 统 计 定 义 为 ［ 孙薇 斌 ． 据挖 掘 中统 计 方法 的作 用 和 问题 点Ⅱ． 统计 与 管 ３ １ 数 ］ 数理
统计学与数据挖掘
一
,
前
言
2 O世 纪 8 0年 代 末 , 随着 数 据 库 , 联 网技 术 的 迅 速 发 展 以及 管 理 信 息 系 统 ( s 及 网 络 互 M1 ) 数 据 中心 (D 的 推 广 应用 , 据 的 存 取 , 询 , 述 统计 等 技 术 已 日臻 完 善 . 高 层 次 的 决 策 1 C) 数 查 描 但 分 析 识发 现 等实 用 技 术 还 很 不 成 熟 , 致 了" 息 爆 炸 " " 识 贫 乏 " 现 象 到 了 9 知 导 信 但 知 的 O年
取 得 一 些 阶 段 性 成 果 . 为 展 现 这方 面 的成 果 , 刊 开辟 " 计 学 与 数 据挖 掘 " 栏 , 本 统 幸 共
同研 讨 这 一 新 的 学科 领 域 . 迎 从 事 此领 域 研 究 的 作 者 赐 稿 . 欢 摘 要 : 章 "统 计 学 最 近 4 文 0年 的发 展 走 势 作 为 论 述 的 起 点 , 步 对 统 计 方 法 逐
计 学 , 器 学 习和 数 据 仓 库 来 发 现 数 据 背 后 的知 识 , 种 结 合 的 思 想使 数 据 挖 掘 受 到 机 这
各 学 科 的 关 注 , 为 热 点 研 究 领 域 , 计 学 也 不 例 外 . 中 国 人 民 大 学 统 计 学 系数 据 挖 成 统
掘 中心 的 老 师 和 研 究 生 们 , 国 内较 早 地 开展 了统 计 学 和 数 据 挖 掘 的研 究 , 在 目前 已经
【 计 学与数据挖 掘】 统
统
计
学
与 数
据
挖
掘
中 国 人 民 大 学 统 计 学 系数 据 挖 掘 中 心
中国人民大学统计学专业
统计学专业为硕士学位、博士学位授予点，国家重点学科。
一、专业概况中国人民大学统计学专业设立于1950年，是我国大陆高等院校同类专业中最先设置的专业，也是我国第一批成立的统计学硕士点和博士点专业。
统计学院是全国统计学重点学科的所在单位。
教育部一般高校人文社科重点研究基地“应用统计科学研究中心”也设立于我院。
二、要紧研究方向和研究内容统计学博士学位授予点的研究方向有：l 应用概率与数理统计：研究各个领域专门是经济、治理学领域中带有共性的问题，并总结为具有一样性的方式和理论；进行统计模型、贝叶斯统计、序贯分析、回归诊断、应用随机进程、时刻序列分析方面的研究；进行随机微分（差分）方程、应用随机进程、金融随机分析的研究。
l 风险治理与精算学：运用概率统计方式和精算技术，研究各类风险和损失数据的统计规律；研究金融、保险、社会保障领域风险评判和风险操纵问题；进行社会保障精算治理系统的研究。
l 统计调查与数据分析：偏重研究抽样调查的理论与方式；研究非抽样误差的计量与操纵；在数据分析方面，注重调查数据统计分析方式的创新性和应用性研究；进行数据仓库和数据挖掘方式的研究。
l 经济与环境统计：探讨现代统计方式在经济与环境分析中的科学运用；完善国民经济核算体系和宏观经济统计分析的理论与方式；进展国际竞争力统计应用研究；进行环境与经济统计分析的一体化研究。
l 人口与社会统计：对与经济进展有关的人口和社会问题进行定量研究；探讨微观主体行为及意愿的计量问题；进行居民闲暇消费的定量化研究；进行国民生命表编制的研究。
统计学硕士学位授予点的研究方向有：l 统计学：坚持与国际统计学科进展方向接轨，坚持将数理统计方式与社会经济统计结合；面向实际，运用各类统计方式，对包括自然科学，人文社会科学、治理学等领域的问题进行量化研究。
l 数据挖掘：数据挖掘是最近几年来统计应用分析工具中进展迅速的一种方式，所利用的分析方式包括有预测模型（回归、时刻数列）、数据库分割、连接分析、误差侦测等，本方向研究的要紧内容是，如安在庞大的数据库中找出有价值的隐藏事件，并对此进行析。
经济统计学中的数据挖掘技术
经济统计学中的数据挖掘技术数据挖掘技术是在大数据时代中发挥重要作用的一种技术手段，它在经济统计学中也得到了广泛的应用。
经济统计学是研究经济现象和经济活动的科学，通过采集、整理和分析数据来揭示经济规律和趋势。
而数据挖掘技术则可以帮助经济统计学家更好地处理和分析大量的经济数据，从而提取出有用的信息和知识。
首先，数据挖掘技术可以帮助经济统计学家发现隐藏在数据背后的规律和趋势。
在大规模的经济数据中，往往存在着一些隐藏的关联和模式，这些关联和模式可能对经济决策具有重要的指导意义。
通过数据挖掘技术，可以对大量的经济数据进行挖掘和分析，从而找到这些隐藏的规律和趋势。
例如，可以通过数据挖掘技术来分析消费者的购买行为，从而发现不同消费者群体的偏好和需求，为企业提供更精准的市场定位和产品设计。
其次，数据挖掘技术可以帮助经济统计学家进行经济预测和风险评估。
在经济领域，预测未来的经济趋势和评估风险是非常重要的，这可以帮助政府和企业做出合理的决策和规划。
数据挖掘技术可以通过对历史数据的分析和挖掘，建立预测模型和风险评估模型，从而对未来的经济走势和风险进行预测和评估。
例如，可以通过数据挖掘技术来预测房地产市场的价格变动趋势，帮助投资者做出合理的投资决策。
此外，数据挖掘技术还可以帮助经济统计学家进行经济政策评估和效果分析。
在制定经济政策时，需要对政策的效果进行评估和分析，以确定政策的有效性和可行性。
数据挖掘技术可以通过对政策实施前后的经济数据进行分析，从而评估政策的效果和影响。
例如，可以通过数据挖掘技术来分析某个地区实施减税政策后的经济增长情况，以评估减税政策对经济的影响。
然而，数据挖掘技术在经济统计学中的应用也面临一些挑战和问题。
首先，数据挖掘技术需要大量的高质量数据支持，而在现实中，经济数据的采集和整理往往面临着困难和挑战。
其次，数据挖掘技术需要经济统计学家具备一定的技术和专业知识，才能进行有效的数据挖掘和分析。
再次，数据挖掘技术在使用过程中可能会面临隐私和安全的问题，需要注意数据的保护和使用。
决策树学习机设计与实现
开题报告（2006 届）（决策树学习机设计与实现）学生姓名学号院系专业指导教师填写日期文献综述（2006 届）（决策树学习算法ID3 的研究）学生姓名学号院系专业指导教师填写日期一.意义决策树学习是机器学习中应用最广的归纳推理算法之一, 是一种逼近离散值函数的方法, 对含有噪声的数据有很好的健壮性, 且与一般的概念学习算法如F IND2S、候选消除(Candidate Elimination) 算法相比, 能够学习析取表达式。
主要的决策树算法有基本的ID3 算法及其扩展C4.5 算法。
如目前的零售业商业数据挖掘、毕业生就业信息数据挖掘等研究工作, 需要用到决策树学习算法等进行数据挖掘, 并在探索如何设计和实现高质量、通用性好的数据挖掘系统和学习系统。
二.目前研究状况人工智能经历了四十余年的研究已步入不惑之年。
人们都认为它没有实现它当初的承诺。
然而,人工智能技术的应用已深入人心,十分广泛。
近两年来,人类除了在传统的自动推理,机器学习,自然语言处理,Action 理论等方面作了大量的研究外,还开辟了两个新的领域“游戏”和信息检查。
受Internet 技术迅猛发展的影响,信息的获取与精化已成为当代计算机科学与技术研究中迫切需要研究的课题,将AI 技术应用于这一领域的研究是人工智能走向应用的契机与突破口。
智能信息检索技术近年来已作为AI 的一个独立的研究分支。
决策树学习方法是人工智能中的重要理论。
以ID3、CN4. 5 为代表的决策树归纳学习方法,以决策树为知识表达形式,具有描述简单、分类速度快的特点。
三.主要技术ID3 以及后来的CN4. 5 是Quinlan 在Qunt 的概念学习系统CLS(Concept Learning System) 上发展起来的一种自顶向下的学习算法。
它通过一组训练数据的学习,构造出决策树形式的知识表示。
在决策树的内部结点进行属性值的比较并根据不同的属性值判断从该结点向下的分支。
数据挖掘与机器学习在统计学中的应用
数据挖掘与机器学习在统计学中的应用统计学作为一门研究数据收集、分析和解释的学科，长期以来一直有着重要的地位。
然而，随着科技的发展和大数据时代的来临，传统的统计学方法面临着新的挑战。
在这种背景下，数据挖掘与机器学习等新兴技术作为统计学的补充和拓展，正在逐渐成为统计学研究和实践中的重要工具。
本文将探讨数据挖掘与机器学习在统计学中的应用，并阐述其对统计学发展的意义。
一、数据挖掘在统计学中的应用数据挖掘是从大量数据中自动地发现模式、规律和知识的过程。
在统计学中，数据挖掘可以用于预测、分类、聚类、关联规则挖掘等任务。
首先，数据挖掘可以应用于统计学的预测任务。
通过对历史数据的分析，数据挖掘可以建立模型，预测未来的趋势和结果。
例如，在金融领域，数据挖掘可以用于预测股票市场的涨跌，帮助投资者做出决策。
另外，在医学领域，数据挖掘可以应用于预测疾病的发生、发展和治疗效果，为临床决策提供参考。
其次，数据挖掘可以应用于统计学的分类任务。
分类是将事物划分为不同的类别的过程。
在统计学中，数据挖掘可以通过对已有数据的学习和建模，将新的数据自动分类到相应的类别中。
例如，在电子商务中，数据挖掘可以根据用户的购买历史和行为特征，将用户分为不同的群组，从而实现个性化推荐和定制化服务。
此外，数据挖掘还可以应用于统计学的聚类任务。
聚类是将具有相似特征的数据对象划分到一起的过程。
在统计学中，数据挖掘可以通过对数据的相似性和差异性的度量，将数据对象聚集成不同的簇。
例如，在市场营销中，数据挖掘可以通过对顾客的消费行为进行聚类，找到具有相似品味和偏好的消费群体，以便进行精准定向营销。
最后，数据挖掘还可以应用于统计学的关联规则挖掘任务。
关联规则挖掘是从大规模数据集中发现两个或多个项集之间的关系的过程。
在统计学中，数据挖掘可以用于发现变量之间的相关性和依赖关系。
例如，在市场调研中，数据挖掘可以分析不同产品的购买行为，找出它们之间的关联规则，从而为制定营销策略提供支持。
关联规则挖掘概述
关联规则挖掘概述
中国人民大学统计学系数据挖掘中心
【期刊名称】《统计与信息论坛》
【年(卷),期】2002(017)005
【摘要】文章讨论了关联规则的概念与分类,采用简单实例介绍了关联规则判断标准以及计算机实现过程等几方面内容,全面介绍了关联规则的相关知识.
【总页数】6页(P4-9)
【作者】中国人民大学统计学系数据挖掘中心
【作者单位】中国人民大学,统计学系,北京,100872
【正文语种】中文
【中图分类】C8
【相关文献】
1.关联规则挖掘概述 [J], 常璐璐;刘春霞
2.基于改进的关联规则挖掘算法的用户兴趣挖掘 [J], 李珊;邵兰洁;孙丽云
3.数据挖掘技术与关联规则挖掘算法探讨 [J], 周子煜;文丽书;
4.数据挖掘技术与关联规则挖掘算法 [J], 何栋;
5.关联规则挖掘概述 [J], 姚俊
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统计学与数据挖掘中国人民大学统计学系数据挖掘中心*(中国人民大学统计学系,北京100872)工业界的广泛关注。
统计学是搜集、展示、分析及解释数据的科学。
统计学不是方法的集合,而是处理数据的科学。
数据挖掘的大部分核心功能的实现都以计量和统计分析方法作为支撑。
这些核心功能包括:聚类、估计、预测、关联分组以及分类等。
统计学、数据库和人工智能共同构成数据挖掘技术的三大支柱。
许多成熟的统计方法构成了数据挖掘的核心内容。
比如:回归分析(多元回归、自回归、Logistic回归)、判别分析(Bayes判别、非参数判别、Fisher判别)、聚类分析(系统聚类、动态聚类)、探索性数据分析(Exploratory DataAnalysis,简称EDA)、列联分析等统计方法,一直在数据挖掘领域发挥着巨大的作用。
与此同时,从数据挖掘要处理的海量数据和数据的复杂程度来看,基于总体假定进行推断和检验的传统统计方法,已显露出很大的局限性。
统计能否继续作为数据挖掘的有力支撑,数据挖掘将为统计学提供怎样的发展机遇,是我们最关心的问题。
本文中,我们将以统计学最近40年的发展走势作为论述的起点,逐步对统计方法在数据挖掘算法设计、开发过程中的应用情况,进行全面、系统的考察与分析,进而提出统计学和数据挖掘协同发展的广阔前景。
二、统计学近40年的走势20世纪60年代是稳健统计盛行的时代。
稳健统计开创性地解决了与理论分布假定有偏差的数据分析问题。
其成果主要包括回归系数的敏感性分析;对异常值(Outliers)、高杠杆点(Leverage values)以及其他一些对少量污染异常敏感的回归诊断;M -估计量(M -estimator)等稳健估计量。
稳健统计标志着基于正态假定的理论框架正在打破,打破框架的源动力来自于客观世界里真实的、具有复杂结构的数据。
20世纪70年代早期, John Tukey提出探索性数据分析(EDA),他通过箱线图等简单方法,指出了统计建模应该结合数据真实分布情况。
EDA的主要观点是,对数据的分析,不应该从理论分布假定出发去建构模型,而是从数据的特征出发去研究和发现数据中有用的信息。
这一观点恰恰是数据挖掘的核心思想。
EDA思想的直接体现是,重新提出了描述统计在数据分析中的重要性,这一简单、直观方法在理解数据方面是极为有用的。
EDA的这种思想与数据挖掘过程中的数据理解极为相似。
EDA更深刻的意义则在于,它为统计学指明了发展方向——和数据相结合的道路。
继EDA之后,统计学在数据分析的道路上,硕果累累。
20世纪70年代后期,广义线性模型,概括了一个时期以来基于正态理论以外的线性模型研究,该理论通过将响应变量的方差分解成系统和随机两部分,允许建模者通过严格单调的关联函数(Link function)g(μ)=∑xjβj,调节协方差效应。
虽然当时的函数还只是限定在指数分布族上,但这些模型毕竟为服从两点分布数据和定性数据提供了Logistic回归模型,对非对称分布的连续数据也提供了统一的统计理论。
这些统计理论同时推动了统计计算的的发展,其中一些成果以算法的形式出现。
比如著名的期望—极大化算法(ExpectationM axim ization,简称EM )EM算法,该算法提出了解决不完整数据估计问题的数值方法。
EM算法的价值还在于,它传输了这样一个观点,即使数据是完整的,缺失值在最优估计的计算中也是有用的。
Logistic回归和EM算法的可操作性,在数—5—[统计学与数据挖掘]中国人民大学统计学系数据挖掘中心:统计学与数据挖掘listicmodeling Evolutionary algorithm,简称PMEA),来展示统计的广泛适用性。
1.统计理论在人工神经网络技术中的应用——概率分析网(PLN)人工神经网络是由一系列称为节点的处理单元组成,通过调整节点、输入和输出的权-域值来实现非线性模式识别。
该技术自20世纪80年代复兴以来,经过90年代研究热潮至今,显示了其在解决模式识别、非线性回归优化等方面独有的优点和成效。
PLN网络是基于概率逻辑的神经网络,它是在传统权-阈值神经网络(典型的一类是Back propagation Hopfield,简称BP学习算法)的基础上提出的。
它的学习速度比相同问题的BP算法的学习速度快百倍(两个数量级),这说明基于统计逻辑的PLN网络在某些性能上比权-阈值网络强。
在理论研究中,由于神经网络节点构造的特殊性,人们早已通过随机过程,比如马尔科夫链(M arkov)等工具,对PLN网络进行定量分析,研究神经网络各状态之间转移的概率和收敛情况。
甚至在未完全知道网络对应的转移矩阵的情况下,借用统计模拟计算工具,给出平均收敛步长的变异结果。
2.统计思想在数据挖掘学习方法上的贡献——贝叶斯网络早在20世纪80年代,贝叶斯网络就成功地应用于专家系统,成为表示不确定性专家知识和推理的一种流动方法。
近来,贝叶斯学习一直是机器学习研究的重要方向。
由于概率统计与数据采掘的天然联系,数据挖掘兴起后,贝叶斯网络日益受到重视,再次成为引人注目的热点。
贝叶斯网络是一个带有概率注释的有向无环图。
这种概率图模型能表示变量之间的联合概率分布(物理的或贝叶斯的),分析变量之间的相互关系,利用贝叶斯定理提示的学习和统计推断功能,可以实现预测、分类、聚类、因果分析等数据挖掘任务。
学习贝叶斯网络指的是利用样本数据更新网络原有参数或结构的先验分布。
比较简单的问题是:给定贝叶斯网络的结构,利用给定样本数据学习网络的参数(概率分布)。
更为复杂的问题是:网络的结构也没有确定,利用给定样本数据学习网络的结构和参数。
当样本数据不安全时,除了少数特例外,一般要借助于近似方法,如蒙特卡罗(Monte-Carlo)方法,求极大似然(ML)或极大后验(MAP)等。
3.统计在遗传算法中的应用——概率进化算法(PMEA)遗传算法(GeneticAnalysis,简称GA),是基于人工选择和交叉、变异、重组等操作构成的一种优化方法,GA通过对大量的构造块进行选择和重组操作,再生和混合更多好的构造块,最后逼近解,但由于实际的重组操作常导致构造块破坏,导致算法或者逼近局部最优或者早熟,构造块破坏问题一般称为连锁(Linkage)问题。
为了克服GA因交叉重组导致的连锁问题,人们通过从优选的解集合中提取信息的方式代替重组操作,然后利用这种信息的分布概率产生新的解,由此实现算法的连锁学习,这种将构造性概率模型引入进化算法的思想形成概率分析进化算法(PMEA)的理论依据。
此外,如何将压缩遗传算法的概念进一步扩展到其它概率模型,达到降低算法复杂性的目的;如何将问题的预先知识引进PMEA,使得算法更为快速和精确;以及PMEA中的各种参数的选择(如群体规模,选择机制和选择比例等)等等都是目前该领域的热点研究问题。
目前,概率分析进化算法已成为并行计算中的重要和流行的研究方向。
PMEA的特点是把自然进化算法和构造性统计分析方法结合,以指导对问题空间的有效搜索。
(二)统计对数据挖掘过程的贡献数据挖掘是一个过程,它从大量数据中抽取出有价值的信息或知识。
由于不同数据挖掘技—7—[统计学与数据挖掘]中国人民大学统计学系数据挖掘中心:统计学与数据挖掘世时,就成为其中著名的方法。
80年代以后,由于计算机的引入,数据模拟和非参数统计方法得到很大的发展。
首先是产生于50年代后期的刀切法(Jackknife)应用的开始,它通过剔除一个或更多个观测值重新计算估计量,得到许多虚拟值(Pseudovalue),用虚拟值加权平均作为参数的估计。
这样做的好处在于,不仅可以减少估计的偏差,而且提供衡量任意一个估计变异程度的计算方法。
之后,Efron在此基础上,提出了有放回的重抽样(Resampling)方法,称之为自助法(Bootstrap)。
这些方法的可操作性,为统计的广泛应用打开了方便之门,数据挖掘通过它很快将其中的一些技术用于模式识别之中。
80年代后期在非参数领域中,核光滑方法(KernelSmoothing)以局部估计的特点,展示了统计在处理变量的非线性关系中的作为。
90年代,由于许多应用问题和统计问题都存在对象复杂和正确识别模型结构的困难,这些问题推动了统计技术的研究,比如,通过马尔可夫链蒙特卡罗方法(M arkov ChainMonte Carlo,简称MCMC)模拟,解决复杂性问题。
此外,由于MCMC和Bayes的渊源,许多新的统计技术诞生,他们为统计的应用开辟了更加广阔的前景。
综上所述,统计早在60年代末就开始了其研究思路的转变,Elder和Pregibon于1997年指出:从EDA出现以后,统计学逐渐摆脱古典框架,即正态假定,注重数据分析方法的研究,研究的重点逐渐从模型解释转向模型选择研究,研究范围涉及生成模型结构的整个搜索过程。
全部搜索过程包括数据的理解、污染数据的鉴别、异常数据的诊断、数据建模、模型参数估计、模型的评价等各个方面。
这个过程恰恰与KDD解决问题的系统流程是相似的。
而后者通常会包括问题的理解、数据的理解、收集和准备、建立数据挖掘模型、评价所建的模型、应用所建的模型。
从这条线索不难看出,统计的发展方向和KDD所要实现的目标是一致的。
事实上,早在EDA提出之时,就已经显露出“数据挖掘”的萌芽。
那么数据挖掘的概念为什么没有从EDA提出时就形成概念并发展起来呢?笔者认为,这主要是受当时的计算能力和信息发展水平的限制。
EDA提出时的信息技术还相当局限,待处理数据的量不大,数据存储结构也不足够复杂,这样,数据挖掘就一直以一种弱化的方式存在于统计学的研究中。
另外,统计学的发展没有和信息技术紧密结合,也是一个不容忽视的问题,统计学在充分利用数学工具来完善理论的过程中,没有实时地关注信息领域对数据分析工具的要求,致使统计最新的方法由于缺乏普遍的算法表现形式,在信息领域没有得到充分的施展。
随着信息化水平的提高,统计与数据挖掘的应用平台渐趋统一。
从数据分析到KDD,再到数据挖掘,这一过程演变的诱因同样影响着统计学和信息技术的发展。
随着数据源的不断膨胀和数据结构的日益复杂,单纯依靠数据挖掘技术,已渐露力不从心之态,而统计学的同步发展, 正不断充实、完善着数据挖掘技术。
三、统计学在数据挖掘技术创新中的贡献(一)统计学在数据挖掘方法创新中的贡献数据挖掘方法主要包括决策树、关联分析、人工神经网络、遗传算法、机器学习和可视化方法等。
最近几年,由于统计的加盟,使这些方法焕发出勃勃生机,笔者只列举几个计算机领域的热点问题,如概率分析网(Probability AnalysisNet,简称PLN)、贝叶斯网、概率进化算法—6—统计与信息论坛2002年第1期:2001-12-10*本中心成员有袁卫、吴喜之、谢邦昌、易丹辉、王星、薛薇、赵绍忠、戴稳胜、匡宏波、伍叶峰等。