数据仓库与数据挖掘PPT第5章 关联分析

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数据挖掘(第2版)-课件 第5章关联规则

数据挖掘(第2版)-课件 第5章关联规则
• 如:规则{尿布}—>{啤酒}表示尿布和啤酒的销售之间存在关联—— “啤酒与尿布”的故事。
• 关联分析用以发现事物间存在的关联性,除了购物篮分析外,有广泛应用, 如:辅助决策——挖掘商场销售数据、发现商品间的联系;医疗诊断—— 用于发现某些症状与某种疾病之间的关联;网页挖掘——用于发现文档集 合中某些词之间的关联,发现主题词演化模式、学科发展趋势;电子商 务——进行产品的关联推荐等。
频繁项集
支持度不小于最小支持度阈值的项集
强关联规则
根据用户预先定义的支持度和置信度阈值,支持度不小于最小支持度阈值 并且置信度不小于最小置信度阈值的规则
5.2.1 基本概念(4)
关联分析挖掘的关联规则分类 根据处理值分类
布尔关联规则 量化关联规则
根据涉及维度分类
单维关联规则 多维关联规则
支持度 (support)
事务数据库D中包含项A和B的事务占所有 事务的百分比
可表示为:support(A,B ) P(A B ) (A B )/ N
5.2.1 基本概念(3)
置信度
事务数据库D中同时包含项A和B的事务占包含项A的事务的百分比
条件概率表示为: confindence(A,B ) P(B | A) (A B )/ (A)
根据数据抽象层次分类
单层关联规则 多层关联规则
【例5-1】 设有事务集合如表5-1,计算规则{bread,milk tea} 的支持度、置信度。
交易号TID
顾客购买的商品
ห้องสมุดไป่ตู้
交易号TID
T1
bread, cream, milk, tea
T6
T2
bread, cream, milk
T7

数据仓库与数据挖掘课件ppt-59页PPT资料

数据仓库与数据挖掘课件ppt-59页PPT资料

人物:W.H.Inmon


定义: 数据仓库是面向主题的、集成的、
数 据
具有时间特征的、稳定的数据集合,用以支持经

营管理中的决策制定过程。

的 基
A data warehouse is a subject-oriented,integrated,

time-variant,and nonvolatile collection of data in support of


总体框架


Zachman框架:


回答问题


数据体系结构------数据仓库的内容是什么?


系统体系结构------存放在什么平台上?
念 技术体系结构------如何实现?
技术体系结构图如下:
抽取、转换、
数据挖掘

装载

总 线 OLAP
其他工具

数据预 处理工具
报表生成器

数据集市
前端工具


Data Schema)表示。
数 据
每一个多维数据模式都是由一个事实表

(Fact Table)和一组维表(Dimension Table)


组成。


事实表的主码是组合码,维表的主码是简单



码,每一张维表中的简单码与事实表组合码中的一
个组成部分相对应。
企业销售数据的多维数据模式图



时间维表


数据立方体是指由两个或更多个属性即两个

数据挖掘之关联分析-PPT精选文档

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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。

数据仓库与数据挖掘PPT课件

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数据抽取
从源系统抽取数据,进行清洗、转换 和加载,保证数据质量。
性能优化
根据实际运行情况,对数据仓库的性 能进行优化,包括索引、查询优化等。
数据仓库的性能优化
索引优化
合理使用索引,提高查询效率。
查询优化
优化查询语句,减少不必要的计算和数据 量。
分区优化
并行处理
根据数据特点,对数据进行分区存储,提 高查询效率。
用户行为分析
通过分析用户的浏览、搜索、购买等行为数据,了解用户 的需求和偏好,为产品开发和推荐提供依据。
商品推荐
基于用户的购买历史、浏览记录等信息,利用数据挖掘算 法为用户推荐相关商品,提高用户满意度和购物体验。
营销活动优化
通过分析历史营销活动的数据,挖掘最佳的营销策略和渠 道,提高营销效果和ROI。
数据仓库与数据挖掘 ppt课件
目录
• 数据仓库概述 • 数据挖掘基础 • 数据仓库与数据挖掘的关系 • 数据仓库建设实践 • 数据挖掘实践 • 案例分析
01
数据仓库概述
数据仓库的定义与特点
定义
数据仓库是一个大型、集中式、长期 存储的数据存储环境,用于支持决策 支持系统和多维分析。
特点
数据仓库具有面向主题、集成、非易 失和时变的特点,能够提供高效的数 据检索和分析功能。
异常检测
通过数据挖掘技术检测数据仓库中的异常值,及 时发现潜在的问题和风险。
数据仓库与数据挖掘的未来发展
1据仓库与数据挖掘将更加紧 密地集成在一起,形成一体化的数据处理和分析 流程。
智能化
借助机器学习和人工智能技术,数据仓库与数据 挖掘将更加智能化,能够自动进行数据处理和模 式识别。
客户满意度分析

数据仓库和数据挖掘PPT课件

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客户细分
通过对客户的行为、偏好、资产等数据的分析,可以将客 户划分为不同的细分市场,为精准营销和服务提供支持。
投资决策
通过对历史数据的挖掘和分析,可以发现市场趋势和预测 未来走势,为投资者提供科学的投资决策依据。
电商行业的数据仓库和数据挖掘应用
总结词
电商行业是数据仓库和数据挖掘应用的另一个重 要领域,通过对用户行为、商品销售、市场趋势 等数据的分析和挖掘,可以优化营销策略、提高 用户体验和销售额。
03
数据挖掘基础
数据挖掘定义
总结词
数据挖掘是从大量数据中提取出有用 的信息和知识的过程。
详细描述
数据挖掘是一种从大量数据中通过算 法搜索隐藏在其中的信息、模式和关 联性的过程。这些信息可以用于决策 支持、预测趋势和行为等。
数据挖掘过程
总结词
数据挖掘过程包括数据预处理、数据探索、模型建立 和评估等步骤。
02
数据仓库基础
数据仓库定义
总结词
数据仓库是一个大型、集中式的存储系统,用于存储和管理企业的结构化数据。
详细描述
数据仓库是一个面向主题的、集成的、非易失的数据存储环境,用于支持管理 决策和业务操作。它通常包含历史数据,并支持对数据的分析和查询。
数据仓库架构
总结词
数据仓库架构包括数据源、ETL过程、数据 存储和数据访问等组成部分。
05
数据仓库和数据挖掘的实 际应用案例
金融行业的数据仓库和数据挖掘应用
总结词
金融行业是数据仓库和数据挖掘应用的重要领域,通过对 大量数据的分析和挖掘,可以提供风险控制、客户细分、 投资决策等方面的支持。
风险控制
金融机构可以利用数据仓库和数据挖掘技术,对海量的交 易数据进行实时监控和异常检测,及时发现和预防潜在的 金融风险。

数据仓库和数据挖掘技术ppt课件

数据仓库和数据挖掘技术ppt课件
5
精选编辑ppt
1.两类基本数据仓库架构 数据仓库架构有两种:一类是Inmon提出的CIF架构(Corporate Information Factory,即企业信息工厂),一类是Kimball提出的 MD架构(Mutildimensional Architecture,即多维体系结构)。 (1)CIF架构主要包括集成转换层(I&T)、操作数据存储 (ODS)、数据仓库(EDW)、数据集市(DM)、探索仓库 (EW)等部件。 (2)MD架构主要包括数据准备区(Staging Area)和数据集市。 MD的数据准备区在功能上相当于 CIF 的staging area+EDW,主 要负责数据准备工作,是一致性维表的产生、保存和分发的场所。 数据集市主要是采用一致性维表来完成维度建模,多个数据集市一 起合并成“虚拟”数据仓库,数据集市可以是存在于一个数据库中, 也可以分布存储在不同数据库中。
(5)从操作型数据库中抽取、清洗及转换数据到数据仓库。
(6)选择访问和报表工具,选择数据库连接软件,选择数据分析和数据展示 软件。
(7)更新数据仓库 。确定数据仓库的更新策略,开发或配置数据仓库更新子
8
系统,实现数据仓库数据的自动更新。
精选编辑ppt
2.数据仓库系统的生命开发周期 数据仓库系统的开发设计是一个动态的反馈和循环过程。 一个数据仓库系统包括两个主要部分:一是数据仓库数据库,用于 存储数据仓库的数据;二是数据分析应用系统,用于对数据仓库数 据库中的数据进行分析。因此,数据仓库系统的设计也包括数据仓 库数据库的设计和数据仓库应用的设计两个方面。 一个数据仓库系统不可能在一个循环过程中完成,而是经过多次循 环开发,每次循环都会为系统增加新的功能,使数据仓库的应用得 到新的提高,这个过程也叫数据仓库系统的生命周期。

第5章_数据仓库与数据挖掘_数据库新技术教学课件

第5章_数据仓库与数据挖掘_数据库新技术教学课件
➢ 统一:消除不一致的现象
➢ 综合:对原有数据进行综合和计算
4. 数据仓库的四大特色
(2)集成
例如:水情数据仓库 ➢ 水文信息 ➢ 气象信息 ➢ 大堤抗洪能力 ➢ 守堤抢险人员 ➢ 抗洪物资供应
4. 数据仓库的四大特色
(3)不可更新 数据仓库中的数据是经过抽取而形成的分析型
数据,不具有原始性,供企业决策分析之用, 执行的主要是‘查询’操作。同时,一个稳定 的数据环境也有利于数据分析操作和决策的制 订。
面向主题的 集成的 不可修改的 随时间不断变化的 支持管理层决策 低范式,数据冗余
操作型数据和决策型信息数据是根本不一样的
自进入90年代以后,数据库系统的应用从传统的事务处 理应用扩展到辅助决策等新的集成应用领域。
数据仓库方式
数据库方式
90年代以后
以支持经营管 理过程中的决 策制定为目的 (DSS)
• 数据存储:由数据仓库、数据集市与ODS (Operating Data Store)构成,由关系或非关系 的的数据引擎提供来自数据源的数据存储和管理 。
• 分析工具:由报表工具、分析与决策支持工具、 多维数据的OLAP分析工具、数据 挖 掘 工具等组 成,以实现决策支持系统的各种要求。
常见的概念模型—星形
目标市场 资金分配 贸易选择 在哪儿做广告 销售的地理位置
创建数据仓库得到合适的信息
操作型数据
决策型信息数据

"Trust" Accounts
"Loan" Accounts


"Checking" Accounts
Account History
面向应用的 有限的集成 经常修改 仅仅使用当前的数据 支持每天的业务操作 为便于更新,进行了规范化
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第5章 关联分析
5.1 关联分析的概念 5.2 Apriori算法 5.3 频繁项集的紧凑表示 5.4 FP-growth算法 5.5 多层关联规则的挖掘 5.6 其他类型的关联规则 5.7 挖掘关联规则的示例
关联分析是指关联规则挖掘,它是数据挖掘中一个 重要的、高度活跃的分支。
目标:发现事务数据库中不同项(如顾客购买的商 品项)之间的联系,这些联系构成的规则可以帮助用户 找出某些行为特征(如顾客购买行为模式),以便进行 企业决策,
t5
i1,i3
t6
i2,i3
t7
i1,i3
t8
i1,i2,i3,i5
t9
i1,子,每种商品有一 个布尔变量,顾客购买某商品,对应的布尔变量为true,否 则为false,可以将一个事务看成是一个购物篮,购物篮可用 一个为这些变量指定值的布尔向量表示。
例如,t1={i1,i2,i5},表示对应i1、i2、i5的变量取值为 true,其余为false。可以分析这些布尔向量,得出反映商品 频繁关联或同时购买的购买模式。这些模式可以用关联规则 的形式表示。
• 使用了FP-growth算法来进行关联分析。
• 1.频繁项集产生:其目标是发现满足最小支持度阈值的 所有项集,这些项集称作频繁项集。
• 2.规则的产生:其目标是从上一步发现的频繁项集中提 取所有高置信度的规则,这些规则称作强规则。
• 具体步骤为可分为:
• a.扫描一遍数据库,获取所有频繁项,删除频率小于最 小支持度的项。在此操作的过程中,还可以得到每个项 的出现频率,供后续步骤使用。
例如,{cereal,milk}→{fruit}关联规则表示的含义是购 买谷类食品和牛奶的人也会购买水果,它的前件为{cereal, milk},后件为{fruit},有时也表示为{cereal,milk}→{fruit} 或cereal and milk→fruit等形式。
2. 支持度 定义5.3 给定一个全局项集I和事务数据库D,一个项集
5.1.1 事务数据库
定义5.1 设I={i1,i2,…,im}是一个全局项的集合,其中ij(1≤j≤m)是项 (item)的唯一标识,j表示项的序号。
事务数据库(transactional databases)D={t1,t2,…,tn}是一个事务 (transaction)的集合,每个事务ti(1≤i≤n)都对应I上的一个子集,其中ti是事 务的唯一标识,i表示事务的序号。
• 在为某传统蜂蜜品牌做电商分销渠道分析时发现,电商 平台上蜂蜜产品非常多,低端市场难以快速打开局面, 高端市场又被进口品牌抢占,可以说电商蜂蜜市场竞争 十分激烈。如果以直接销售的形式进入市场难以达到理 想目标。
• 如何解决这个问题呢?
• 转变思路,去做相关行业的分析挖掘。 • 啤酒尿布案例。
• 获取淘宝全网数据,找出客户同时购买蜂蜜和其他产品 的交易数据,并依此建立事务数据库。依据设定的最小 支持度阈值,根据以下思路进行分析。
定义5.2 由I中部分或全部项构成的一个集合称为项集
(itemset),任何非空项集中均不含有重复项。
如I1={i1,i3,i4}就是一个项集。为了算法设计简单,本 章中除特别声明外,假设所有项集中列出的各个项均按项序 号或字典顺序有序排列。
购物篮问题:设I是全部商品集合,D是所有顾客的购物 清单,每个元组即事务是一次购买商品的集合。
• b.第二次扫描数据库,在第一次处理完成的结果基础上, 构建 FP-Tree。
• c.得到了 FP-Tree 树之后,再遍历整棵树获取满足一定 置信度的关联规则。
• 经过分析发现购买蜂蜜的客户同时购买滋补营养品、美 容护肤、零食、保健品、个人护理等高达 70 多个类目 的产品。也就是说, 这 70 多个类目的客户都是蜂蜜产 品的潜在消费者。
• 其中茶饮类目关联最强,而在茶饮类目中,花茶在功效 上与蜂蜜最搭。找到花茶类目之后,我们再分析了一下 客群的消费习惯,大概都是消费能力和消费观念都很前 的年轻人。有了这些数据支撑,我们再对产品进行价格 和包装定位,卖花草茶的分销商在一个月销量就排在蜂 蜜销售页面前列了,这也大大带动了旗舰店的流量提升。
I1I在D上的支持度是包含I1的事务在D中所占的百分比,即
其中,|•|表示•集合的计数,即其中元素个数。对于形 如X→Y的关联规则,其支持度定义为:
采用概率的形式等价地表示为: support(X→Y)=P(X∪Y)
显然,support(X→Y)与support(Y→X)是相等的。例如, 在表5.1的事务数据库D中,总的元组数为9,同时包含i1和i2 的元组数为4,则support(i1→i2)=support(i2→i1)=4/9=0.44,这 里相当于X={i1},Y={i2}。
• 可信度(confidence):是针对一条诸如{尿布}-->{葡萄酒} 的关联规则来定义的。这条规则的可信度被定义为: “支持度({尿布,葡萄酒})/支持度({尿布})”
5.1.2 关联规则及其度量
1. 关联规则
关联规则表示项之间的关系,它是形如X→Y的蕴涵表 达式,其中X和Y是不相交的项集,即X∩Y=Ф,X称为规则 的前件,Y称为规则的后件。
TID
购买商品的列表
t1
i1,i2,i5
t2
i2,i4
t3
i2,i3
• 但是我们如何定义这些关系呢?当寻找频繁关联或同时购 买模式时,频繁(frequent)的定义是什么?
• 支持度(support):该数据集中包含该项集的记录所占的 比例。从上面例子中可以得到:{豆奶}的支持度是4/5,{豆 奶,尿布}的支持度是3/5。支持度是针对项集来说的,只保 留满足最小支持度的项集。
如表5.1所示是一个购物事务数据库的示例,其中,I={i1, i2,i3,i4,i5},D={t1,t2,t3,t4,t5,t6,t7,t8,t9},t1={i1, i2,i5},…,t9={i1,i2,i3}。
TID
购买商品的列表
t1
i1,i2,i5
t2
i2,i4
t3
i2,i3
t4
i1,i2,i4
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