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
数据挖掘1序论(浙大)
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
KDD的步骤
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 >
数据集成 数据选择 数据变换 数据挖掘〔选择适当的算法来找到感兴趣的模
式〕 模式评估 知识表示
"yes" IF age = "31…40" THEN buys_computer = "yes" IF age = ">40" AND credit_rating = "excellent" THEN
buys_computer = "yes" IF age = ">40" AND credit_rating = "fair" THEN buys_computer
数据挖掘：在大量的数据中挖掘感兴趣的知识 〔规则,规律,模式,约束〕
数据库技术的演化 <1>
1960s和以前: 文件系统 1970s: 层次数据库和网状数据库 1980s早期: 关系数据模型, 关系数据库管理系统
<RDBMS>的实现
数据库技术的演化 <2>
1980s晚期: 各种高级数据库系统<扩展的关系数据库,面向对象数
据库等等.> 面向应用的数据库系统 <空间数据库,时序数据库,多
媒体数据库等等〕 1990s: 数据挖掘, 数据仓库, 多媒体数据库和网络数据库 2000s 流数据管理和挖掘 基于各种应用的数据挖掘 XML数据库和整合的信息系统
数据分析答案梅长林
数据分析答案梅长林【篇一：1.1一维数据数字特征】013学年第一学期主讲教师李晓燕课程名称数据分析课程类别专业限选课学时及学分 68；4授课班级信息101 102使用教材《数据分析方法》系(院.部) 数理系教研室(实验室) 信息和计算科学教研室数据分析总学时：68 理论38.上机28 适用专业：信息和计算科学内容：? sas软件介绍 3学时 ? 数据的描述性分析10学时 ? 线性回归分析 13学时 ? 方差分析 10学时 ? 主成分分析和典型相关分析8学时? 判别分析 8学时 ? 聚类分析 8学时 ? 学生报告 8学时教材：《数据分析方法》，梅长林、范金城编，高等教育出版社.2006. 参考资料：《实用统计方法》，梅长林编，科学出版社；《使用多元统计分析》，高惠璇编，北京大学出版社，2005；《使用统计方法和sas系统》，高惠璇编，北京大学出版社，2001；《多元统计分析》(二版)，何晓群编，中国人民大学出版社，2008；《使用回归分析》(二版)，何晓群编，中国人民大学出版社，2007；《统计建模和r软件》，薛毅编著，清华大学出版社，2007. 考核：期末成绩（闭卷测试+上机测试）：70%。
平时成绩（平时作业+考勤+大报告）：30%。
课程作业（1）作业题目在网络教学平台公布，按格式要求，以电子版方式通过平台提交。
（2）大报告：2-3人一组，每组一个选题，成员按相同的成绩计分。
收集数据，撰写小论文，做ppt讲解。
每组讲10-20分钟，提问环节。
同学打分。
课时授课计划课次序号： 01一、课题：1.1 一维数据的数字特征及相关系数二、课型：新授课三、目的要求：1.掌握数据的数字特征（均值、方差等）；2.掌握几种描述性分析的sas过程和作图过程计算这些数字特征及进行描述性分析.四、教学重点：均值、方差等数字特征.教学难点：基本概念的理解.五、教学方法及手段：传统教学和上机实验相结合．六、参考资料：1.《实用统计方法》，梅长林，周家良编，科学出版社；2.《sas统计分析使用》，董大钧主编，电子工业出版社．七、作业：1.1八、授课记录：九、授课效果分析：0 绪论0.1 课程内涵数据分析(即多元统计学statistics）：是以数据为依据，以统计方法为理论、计算机及软为工具，研究多变量问题、挖掘数据的统计规律的学科. 通过收集数据、整理数据、分析数据和由数据得出结论的一组概念、原则和方法。
《数据挖掘》教学大纲
《数据挖掘》教学大纲一、课程的性质、目的与任务数据挖掘是综合了机器学习、统计和数据库的一门现代计算机技术，旨在发现海量数据中的模型与模式，具有巨大的应用前景。
在很多重要的领域，数据挖掘都发挥着积极的作用。
因此这门课程是计算机专业及相关专业的重要课程之一。
《数据挖掘》课程是计科专业与软工专业的专业任选课程，通过本课程的学习使学生掌握数据挖掘的基本概念，了解数据挖掘的定义和功能以及实现数据挖掘的主要步骤和具体实现方法，初步掌握数据挖掘的算法。
使同学们在学习本课程后，能实现简单的数据挖掘算法编程，了解实现数据挖掘的具体操作。
通过本课程的学习，要求学生达到:1．了解数据挖掘技术的整体概貌2．了解数据挖掘技术的主要应用及当前的研究热点问题和发展方向3．掌握最基本的概念、算法原理和技术方法二、课程教学基本内容与要求第一章引言（一）基本教学内容1.1什么激发了数据挖掘，为什么它是重要的1.2什么是数据挖掘1.3对何种数据进行挖掘1.4数据挖掘功能——可以挖掘什么类型的模式1.5所有模式都是有趣的吗1.6数据挖掘系统的分类1.9数据挖掘的主要问题（二）基本要求教学目的：掌握数据挖掘的基本概念、理解数据挖掘的形成与发展过程、了解数据挖掘的数据对象、了解数据挖掘所具有的功能。
教学重点：重点讲解数据挖掘的功能教学难点：数据挖掘功能第二章数据预处理（一）基本教学内容2.1 为什么要预处理数据2.2 描述性数据汇总2.3 数据清理2.4 数据集成和变换2.5 数据归约2.6 数据离散化和概念分层产生（二）基本要求教学目的：了解数据预处理的原因，掌握数据预处理的方法。
教学重点：数据清理、数据集成和变换、数据归约、数据离散化和概念分层教学难点：数据归约、数据离散化和概念分层第三章数据仓库与OLAP技术概述（一）基本教学内容3.1 什么是数据仓库3.2 多维数据模型3.3 数据仓库的系统结构3.4 数据仓库实现3.5 从数据仓库到数据挖掘（二）基本要求教学目的：理解数据仓库的概念，了解数据仓库的多维数据模型，理解数据仓库的系统结构，掌握数据立方体的有效计算。
数据挖掘与预测分析：第2版
第1章数据挖掘与预测分析概述1.1 什么是数据挖掘和预测分析最近，计算机制造商Dell对提高其销售人员的工作效率非常感兴趣。
为此，公司利用数据挖掘和预测分析方法分析其潜在客户数据库，以发现那些最有可能真正成为其客户的人群。
通过利用LinkedIn及其他能够提供大量丰富潜在客户信息的类似网站，研究潜在客户的社会网络行为，Dell就能为其客户开发出更具个性化的销售方式。
以上案例是通过挖掘客户数据，帮助识别潜在客户市场行为类型的实例，它基于客户的个人档案记录。
这一工作能获得什么样的效益呢？可以将需要联系的预期人群数量减少50%，只与那些最有可能成为客户的人群联系，销售人员的效率和效益提高一倍左右，同时Dell的营业额也获得了类似的增长1。
美国麻省州政府以预测分析为工具，大大减少了全州的医疗福利诈骗案件。
当医疗索赔发生时，州政府立即将相关信息实时发送到预测分析模型，执行异常检测。
据麻省州医疗福利欺诈中心负责人Joan Senatore透露，在投入使用的前6个月期间，该系统“发现了涉及大约两百万美元的不应支付的款项，避免了大量欺诈索赔金额的支付”。
21 How Dell Predicts Which Customers Are Most Likely to Buy, by Rachael King, CIO Journal, Wall Street Journal, December 5, 2012.2 How MassHealth cut Medicaid fraud with predictive analytics, by Rutrell Yasin, GCN, February 24, 2014.第Ⅰ部分 数 据 准 备4麦肯锡全球研究所(MGI)报告3称大多数雇员超过1000人的美国公司平均有至少200 TB的数据存储。
麦肯锡全球研究所认为在世界范围内，数据产生的总量将以每年40%的速度增长，对公司来说，这将带来有利可图的机会，它们可以利用其数据减少开销并增加利润。
商业数据分析概论课程教学大纲
《商业数据分析概论》课程教学大纲一、课程基本信息二、课程目标（一）总体目标本课程是工商管理、会计、电子商务等专业的大类基础课程之一。
本课程主要培养学生使用各种定量分析方法（机器学习，优化和仿真等）和现代计算工具（Python语言等），去分析来自现实中的数据，同时理解和掌握数据驱动的决策支持。
本课程突出结合大量的实例，通过课堂讲解、编程实验和案例教学，旨在帮助学生了解真实商业环境下如何基于数据来完善管理决策。
（二）课程目标课程目标1：掌握商业数据分析的专业知识，并将知识应用于现实的商业场景。
1.1 理解商业数据分析的概念与原理；1.2 熟悉并理解商业数据分析的流程与方法。
课程目标2：分析复杂商业问题，展示批判性思维能力，并提出有效的解决方案。
2.1 运用商业分析框架分析现实世界的商业问题；2.2 制定商业决策。
课程目标3：识别商业环境中的道德困境，并运用道德框架和原则做出合理的决策。
3.1 在商业管理背景下识别和评估商业分析与算法的道德困境；3.2运用道德决策框架解决道德挑战。
（三）课程目标与毕业要求、课程内容的对应关系表1：课程目标与课程内容、毕业要求的对应关系表三、教学内容第一章数据分析与决策概述1.教学目标：掌握商业数据分析与决策的基本概念。
2.教学重难点：（1）商业数据分析基本概念；（2）隐私与道德问题。
3.教学内容：（1）商业数据分析基本概念；（2）引起隐私和道德伦理问题的关键技术趋势；（3）Python下载、安装和运行。
4.教学方法：讲授、讨论、比较、举例。
5.教学评价：上机练习。
第二章 Python编程入门1.教学目标：掌握Python编程的基本方法。
2.教学重难点： Python语法基础与程序开发。
3.教学内容：（1）Python语法基础；（2）基本操作；（3）数据类型；（4）数据结构；（5）程序开发；（6）数据读写。
4.教学方法：讲授、讨论、比较、举例。
5.教学评价：上机练习。
第三章数据预处理1.教学目标：掌握数据预处理的基本流程与方法。
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
18
2. 数据仓库数据
图1-3 数据仓库的构造和使用过程
1.2 分析与挖掘的数据类型
19
3. 事务数据
➢ 事务数据库的每个记录代表一个事务，比如一个车次的订票、顾客的一 个订单等等。
1.2 分析与挖掘的数据类型
20
3. 事务数据
表1-3 销售事务数据表
事务编号
商品编号
图1-8 半监督学习示例
1.4 数据分析与数据挖掘使用的技术
41
3. 数据库与数据仓库
➢ 数据库系统是为了解决数据处理方面的问题而建立起来的数据处理系 统，注重于为用户创建、维护和使用数据库。
➢ 数据仓库汇集了来自多个不同数据源的数据，通过数据仓库，可以在 不同的维度合并数据，形成数据立方体，便于从不同的角度对数据进 行分析和挖掘。
T1001
1, 2, 5, 7, 12
T1002
2, 5, 8, 10
……
1.2 分析与挖掘的数据类型
21
4. 数据矩阵
➢ 数据矩阵中的数据对象的所有属性都是具有相同性质的数值型数据。
1.2 分析与挖掘的数据类型
22
4. 数据矩阵
表1-4 鸢尾花数据集（单位：厘米）
类型名称 Setosa Setosa
四月
图1-1 商品销售量数据图
1.1 数据分析与数据挖掘
7
2. 数据挖掘
➢ 数据挖掘(Data Mining，DM)是指从海量的数据中通过相关的算法来发 现隐藏在数据中的规律和知识的过程。
1.1 数据分析与数据挖掘
8
为什么进行数据挖掘？
数据的爆炸式增长: 从TB到PB – 丰富数据的主要来源 • 商业: Web, 电子商务, 交易, 股票, … • 科学: 遥感, 生物信息学, 科学仿真, … • 社会与个人: 新闻, 数码相机, YouTube – 数据采集与数据可用性 • 自动数据收集工具, 数据库系统, Web, 计算机化的社会
数据仓库与数据挖掘 课后答案 (陈志泊 著) 清华大学出版社
第1章数据仓库的概念与体系结构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，根据元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OLTP和联机分析处理OLAP。
4.多维分析是指对以“维”形式组织起来的数据（多维数据集）采取切片（Slice）、切块（dice）、钻取（Drill-down 和Roll-up 等）和旋转（pivot）等各种分析动作，以求剖析数据，使用户能从不同角度、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、数据存储与管理和数据表现等。
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、独立型数据集市、依赖型数据集市和操作型数据存储、逻辑型数据集市和实时数据仓库。
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”意味着源数据系统、决策支持服务和数据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、以营运导向为主、以实时数据仓库和自动决策为主。
11.什么是数据仓库？数据仓库的特点主要有哪些？答：数据仓库就是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrate）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，通常用于辅助决策支持。
数据仓库的特点包含以下几个方面：（1）面向主题。
课程教案-大数据工具应用-微课视频版-钟雪灵-清华大学出版社
《大数据工具应用》课程教案一、课程简介课程类别：职业选修课授课对象：本科层次各专业学时与学分：34学时，2学分使用教材：《大数据工具应用》(微课视频版), 钟雪灵, 郭艺辉主编.清华大学出版社. 高等学校大数据管理与应用专业规划教材. ISBN 9787302559641. 2020, 08.参考教材：[1] 袁梅宇. 数据挖掘与机器学习Weka应用技术与实践(第二版). 北京：清华大学出版社，2016.[2] 喻梅, 于健. 数据分析与数据挖掘. 北京：清华大学出版社，2018.[3] 雷明. 机器学习：原理、算法与应用. 北京：清华大学出版社，2019.[4] 朱洁, 罗华霖.大数据架构详解：从数据获取到深度学习. 北京：电子工业出版社，2016.[5] 刘红阁, 王淑娟, 温融冰. 人人都是数据分析师：Tableau应用实战（第2版）. 北京：人民邮电出版社，2019.[6] 王国平. Tableau数据可视化：从入门到精通. 北京：清华大学出版社，2017.[7] 周苏, 王文. 大数据可视化. 北京：清华大学出版社，2019.[8] 美智讯. Tableau商业分析：从新手到高手. 北京：电子工业出版社，2018.[9] Malekipirbazari M , Aksakalli V . Risk assessment in social lending via random forests[J]. Expert Systems with Application, 2015, 42(10): 4621-4631.二、教学目的与教学要求：移动互联网、云计算、大数据、人工智能、物联网等先进信息技术层出不穷，不断渗透至社会的各个领域，产生了许多新的应用场景，深刻地改变着人们的社交方式、生活方式和工作方式。
数字时代要求有新的教育，新工科、新医科、新农科、新文科的概念应运而生。
本课程讲授新兴的信息技术，围绕大数据的基础知识和工具应用进行课程建设和开发。
大数据与数据挖掘(全文)
大数据与数据挖掘（全文）胡经国本文作者的话：本全文由已在百度文库发表的本文4篇连载文档汇集而成。
特此说明。
一、大数据与数据挖掘的相对绝对关系1、安全和商业领域的大数据与数据挖掘⑴、数据挖掘与隐私安全当爱德华·斯诺登（Edward Snowden）还在寻求容身之所的时候，美国国家安全局（NSA）全方位收集电话和电子邮件记录之事经过他的披露，已经引发了人们的不安和愤怒。
美国前总统奥巴马当局声称，监听数据带来了安全。
然而，左翼和右翼都在谴责这种窥探行为是对隐私的侵犯。
数据不是信息，而是有待理解的原材料。
但是，有一件事是确定无疑的，那就是当NSA为了从其海量数据中挖掘出信息，耗资数十亿美元改善其数据挖掘新手段时，它正好受益于陡然降低的计算机存储和处理的价格。
⑵、数据挖掘与疾病筛查麻省理工学院的研究者约翰·古塔格（John Guttag）和柯林·斯塔尔兹（Collin Stultz）创建了一个计算机模型，用来分析心脏病病患者丢弃的心电图数据。
他们利用数据挖掘和机器学习，在海量数据中筛选。
结果发现，在心电图中出现三类异常者一年内死于第二次心脏病发作的机率，比未出现者高1～2倍。
这种新方法能够识别出更多的、无法通过现有的风险筛查被探查出来的高危病人。
⑶、数据挖掘与科学研究数据挖掘这一术语含义广泛，是指一些通常由软件实现的机制，其目的是从巨量数据中提取出信息。
数据挖掘往往又被称作算法。
威斯康星探索学院主任大卫·克拉考尔（David Krakauer）说，数据量的增长以及提取信息的能力的提高也在影响着科学。
“计算机的处理能力和存储空间在呈指数增长，成本却在呈指数级下降。
从这个意义上讲，很多科学研究如今也遵循摩尔定律。
”在2005年，一块容量1TB的硬盘价格大约为1000美元。
“但是，现在一枚不到100美元的U盘就有那么大的容量。
”研究智能演化的克拉考尔说。
现下关于大数据和数据挖掘的讨论，“之所以发生，是因为我们正处于惊天动地的变革当中，而且我们正以前所未有的方式感知它。
数据挖掘课程大纲
数据挖掘课程大纲课程名称：数据挖掘/ Data Mining课程编号：242023授课对象：信息管理与信息系统专业本科生开课学期：第7学期先修课程：C语言程序设计、数据库应用课程属性：专业教育必修课总学时/学分：48 (含16实验学时)/3执笔人：编写日期：一、课程概述数据挖掘是信息管理与信息系统专业的专业基础课。
课程通过介绍数据仓库和数据挖掘的相关概念和理论，要求学生掌握数据仓库的建立、联机分析以及分类、关联规那么、聚类等数据挖掘方法。
从而了解数据收集、分析的方式，理解知识发现的过程，掌握不同问题的分析和建模方法。
通过本课程的教学我们希望能够使学生在理解数据仓库和数据挖掘的基本理论基础上，能在SQL Server 2005平台上，初步具备针对具体的问题，选择合适的数据仓库和数据挖掘方法解决现实世界中较复杂问题的能力。
Data mining is a professional basic course of information management and information system. Through introducing the related concepts and theories of data warehouse and data mining, it requests students to understand the approaches for the establishment of data warehouse, on-line analysis, classification, association rules, clustering etc. So as to get familiar with the methods of data collection and analysis, understand the process of knowledge discovery, and master the analysis and modeling method of different problems. Through the teaching of this course, students are expected to be equipped with the basic theory of data warehouse and data mining, and the ability to solve complex real life problems on the platform of SQL Server 2005 by selecting the appropriate data warehouse and data mining approaches.二、课程目标1. 了解数据仓库的特点和建立方法；2.学会联机分析；3.掌握分类、关联规那么、聚类等数据挖掘方法；4.理解知识发现的过程。
大数据分析方法与技术实务
储，典型块大小为64MB或128MB；
一个block被复制存放于多个 datanode。
11
HDFS 文件写入流程
1. 客户端调用create()来创建文件；
2. FileSystem用RPC调用NameNode，
NameNode创建一个新的文件。 FileSystem返回OutputStream，用于客 户端写数据； 3. 客户端开始写入数据， OutputStreamer将数据分成块，写入 data queue。Data queue由Data 5. OutputStreamer为发出去的数据块保存了 ack queue，等待pipeline中的DataNode告 知数据已经写入成功。 6. 当客户端结束写入数据，则调用stream的 close函数。 OutputStreamer将所有的数据 块写入pipeline中的DataNode，并等待返回 成功。 7. 最后通知NameNode写入完毕。
第三部分 第四部分
数据仓库建模方法 数据分析与数据挖掘
8
不同分析场景解决方案
根据响应时长可以将应用需求进行如下划分： • • • • 实时应用场景(0~5s)： – – – – – Storm、S4、Cloudera Impala，Apache Drill等；
交互式场景（5s~1m）： 最好支持SQL，： Shark 、Cloudera Impala、Apache Drill等；
TB PB EB ZB
这些由我们创造的信息背后产生的这些数据早已经远远超越了目前人力所能处理 的范畴 大数据时代正在来临…
大数据的4V特征
体量Volume
非结构化数据的超大规模和增长 • 占总数据量的80~90% • 比结构化数据增长快10倍到50倍 • 是传统数据仓库的10倍到50倍 大数据的异构和多样性 • 很多不同形式（文本、图像、视频、机器数据） • 无模式或者模式不明显 • 不连贯的语法或句义
医学数据挖掘与大数据处理ppt课件
来建立数据仓库的核心，则需要从数据仓库的技术 特点着手分析。针对现有各业务系统的数据，进行 抽取、清理，并有效集成，按照主题进行组织。数 据仓库按照数据的覆盖范围可以分为企业级数据仓 库和部门级数据仓库（通常称为数据集市）。
数据仓库体系结构
OLAP（On Line Analysis Processing）
趋势分析:我们正处在医疗行业的一个重要转折点
存储的增长
15000 10000
5000 0
医疗服务产生的数据总量(PB)
2010 2011 2012 2013 2014 2015
Admin Imaging EMR Email File Non Clin Img Research
医疗影像归档
一个医疗系统案例的数据
数据仓库是稳定的（非易失性的)。
其数据以物理分离的方式存储,决策人员只进行数 据查询，而不进行数据修改。数据仓库只需要两类 操作：数据的初始化装入和数据访问
数据挖掘与知识发现基本概念
数据挖掘（从数据中发现知识）
数据挖掘（DM)：从大量的数据中正规地发现有效 的、新颖的、潜在有用的，最终可被读懂的模式 的过程，简单的说就是从大量数据中提取或“挖 掘”知识。
第七章 医学数据挖掘与大数据处理
本章主要内容
数据挖掘与数据仓库 常用的数据挖掘方法 大数据概念 大数据处理方法 医疗大数据应用
阅读书目
崔雷.医学数据挖掘. 高等教育出版社 涂子佩. 大数据. 广西师范大学出版社 赵刚.大数据技术与应用实践指南. 电子工
业出版社 李雄飞等. 数据挖掘与知识发现（第2版）.
分类或者特征提取。如检查特定记录并描述第一 类记录的特点。如信用分析。
第6章 大数据分析与数据挖掘-大数据-李联宁-清华大学出版社
6.1 大数据的分析及应用
（1）描述型分析：发生了什么? • 这是最常见的分析方法。在业务中，这种方法向数
据分析师提供了重要指标和业务的衡量方法。 • 例如，每月的营收和损失账单。数据分析师可以通
过这些账单，获取大量的客户数据。了解客户的地 理信息，就是“描述型分析”方法之一。 • 利用可视化工具，能够有效的增强描述型分析所提 供的信息。例如 “各产品销售量统计表预警图”， 从图中可以明确的看到哪些商品的销售达到了销售 量预期。
于相当静态的模式。通过程序，创建基于稳 定数据模型的结构化数据。
• 数据集成工具用于从企业应用程序和事务型数据库 中提取、转换和加载数据到一个临时区域，在这个 临时区域进行数据质量检查和数据标准化，数据最 终被模式化到整齐的行和表。
6.1 大数据的分析及应用
6.1 大数据的分析及应用
（1）交易数据
• 大数据平台能够获取时间跨度更大、更海量的结构 化交易数据，这样就可以对更广泛的交易数据类型 进行分析，不仅仅包括销售终端POS机或电子商务 购物数据，还包括行为交易数据，例如Web网络服 务器记录的互联网点击流数据日志。
（2）人为数据
• 非结构数据广泛存在于电子邮件、文档、图片、音 频、视频，以及通过博客、维基，尤其是社交媒体 产生的数据流。这些数据为使用文本分析功能进行 分析提供了丰富的数据源泉。
6.1 大数据的分析及应用
（3）移动数据
• 能够上网的智能手机和平板越来越普遍。这些移动 设备上的App应用程序都能够追踪和沟通无数事件 ，从App内的交易数据（如搜索产品的记录事件） 到个人信息资料或状态报告事件（如地点变更即报 告一个新的地理编码）。
（4）机器和传感器数据
• 这包括功能设备创建或生成的数据，例如智能电表 、智能温度控制器、工厂机器和连接互联网的家用 电器。机器和传感器数据是来自新兴的物联网所产 生的主要例子。
数据挖掘与数据仓库--教学大纲
数据挖掘与数据仓库（教学大纲）Data mining and data warehouse课程编码：05405140 学分： 2.5 课程类别： 专业方向课计划学时： 48 其中讲课：32 实验或实践： 上机：16适用专业：信息管理与信息系统、电子商务推荐教材：陈文伟，数据仓库与数据挖掘教程，清华大学出版社，2008参考书目：1. Richard J. Roiger, Michael W. Geatz. Data Mining: A Tutorial-Based Primer.2003.2. Ian H. Witten, Eibe Frank. Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques(第二版). 机械工业出版社（影印版），2005.3. Jiawei Han, Micheline Kamber. Data Mining: Concepts and Techniques.2001.5.4. 数据仓库与数据挖掘技术（第2版），陈京民 编著，电子工业出版社，2007.115. 数据仓库和数据挖掘，苏新宁 等编著，清华大学出版社，2006.46. 数据挖掘Clementine应用实务，谢邦昌 主编，机械工业出版社，2008.4课程的教学目的与任务本课程将系统介绍数据挖掘的基本概念、基本原理和应用基础，通过课堂讲授、实例分析，提高学生数据挖掘技术的认识，熟悉基本工具应用，并掌握设计和开发数据挖掘算法和系统的初步能力。
课程的基本要求1、了解数据仓库及数据挖掘的概念、特征、应用范围，以及主要数据挖掘工具2、了解OLTP 和 OLAP的区别；熟悉OLAP 的体系结构，以及如何评价OLAP工具；掌握多维分析的基本分析动作。
3、了解数据质量，掌握数据预处理方法，4、掌握数据挖掘的定性归纳技术、关联挖掘、聚类分析、分类方法、预测方法、文本挖掘、WEB挖掘5、熟练掌握数据挖掘软件Clementine在各类挖掘任务中的应用。
数据挖掘_概念与技术(第2版)习题答案
数据挖掘——概念概念与技术DataMiningConcepts and Techniques习题解答23页2.3.453页2.3.479页3.6.9117页3.4152页1177页6.8.14207页3251页7285页1320页21.3假设你是BigUniversity的软件工程师，任务是设计一个数据挖掘系统，分析学校课程数据库。
该数据库包括如下信息：每个学生的姓名、地址和状态（例如本科生或研究生）、所修课程以及他们的GPA（平均积分点）。
描述你要选取的结构。
该结构的每个成分的作用是什么？答：该应用程序的数据挖掘的体系结构应包括以下主要组成部分：z数据库，数据仓库，万维网或其他信息库：这是一个或一组包含学生和课程信息数据库、数据仓库、电子表格或其他类型的信息库；z数据库或数据仓库服务器：根据用户数据挖掘请求，数据库或数据仓库服务器负责提取相关数据；z知识库：这是领域的知识，用于指导搜索或评估结果模式的兴趣度。
z数据挖掘引擎：这是数据挖掘系统的基本部分，理想情况下由一组功能模块组成，用于执行特征化、关联和相关分析、分类、预测、聚类分析、离群点分析和演变分析等任务。
z模式评估模块：该成分使用兴趣度度量，并与数据挖掘模块交互，以便将搜索聚焦在有兴趣的模式上。
z用户界面：该模块在用户和数据挖掘系统之间通信，允许用户与系统交互，说明挖掘查询或任务，提供信息以帮助搜索聚焦，根据数据挖掘的中间结果进行探索式数据挖掘。
1.4 数据仓库和数据库有何不同？有哪些相似之处？p8答：区别：数据仓库是面向主题的，集成的，不易更改且随时间变化的数据集合，用来支持管理人员的决策，数据库由一组内部相关的数据和一组管理和存取数据的软件程序组成，是面向操作型的数据库，是组成数据仓库的源数据。
它用表组织数据，采用ER数据模型。
相似：它们都为数据挖掘提供了源数据，都是数据的组合。
1.5 简述以下高级数据库系统和应用：对象-关系数据库、空间数据库、文本数据库、多媒体数据库、流数据和万维网。
大数据挖掘与分析教程
大数据挖掘与分析教程第1章大数据概述 (3)1.1 大数据的发展历程 (3)1.2 大数据的概念与特征 (4)1.3 大数据的应用领域 (4)第2章数据预处理 (5)2.1 数据清洗 (5)2.1.1 去除噪声 (5)2.1.2 处理异常值 (5)2.1.3 删除重复数据 (5)2.1.4 处理缺失值 (5)2.2 数据整合 (5)2.2.1 数据集成 (6)2.2.2 冗余数据处理 (6)2.2.3 数据一致性处理 (6)2.3 数据转换 (6)2.3.1 数据离散化 (6)2.3.2 数据分组 (6)2.3.3 特征提取 (6)2.4 数据归一化与标准化 (6)2.4.1 数据归一化 (6)2.4.2 数据标准化 (6)第3章数据仓库与OLAP技术 (7)3.1 数据仓库的构建与设计 (7)3.1.1 数据仓库的基本概念 (7)3.1.2 数据仓库的架构 (7)3.1.3 数据仓库的设计方法 (7)3.1.4 数据仓库的建模 (7)3.2 联机分析处理（OLAP）技术 (7)3.2.1 OLAP的基本概念 (7)3.2.2 OLAP的类型 (7)3.2.3 OLAP操作 (8)3.3 数据立方体的构建与操作 (8)3.3.1 数据立方体的构建 (8)3.3.2 数据立方体的操作 (8)3.4 多维数据分析方法 (8)3.4.1 聚合分析 (8)3.4.2 数据切片与切块 (8)3.4.3 数据钻取 (8)3.4.4 数据旋转 (8)第4章数据挖掘算法 (8)4.1 关联规则挖掘 (9)4.3 分类与预测 (9)4.4 时间序列分析 (9)第5章统计分析与数据挖掘 (9)5.1 描述性统计分析 (9)5.2 假设检验与置信区间 (9)5.3 回归分析 (10)5.4 主成分分析与因子分析 (10)第6章机器学习与深度学习 (10)6.1 监督学习 (10)6.1.1 线性回归 (10)6.1.2 逻辑回归 (10)6.1.3 支持向量机 (10)6.2 无监督学习 (10)6.2.1 聚类 (11)6.2.2 降维 (11)6.3 强化学习 (11)6.3.1 强化学习基础 (11)6.3.2 强化学习算法 (11)6.4 深度学习框架与应用 (11)6.4.1 主流深度学习框架 (11)6.4.2 深度学习应用 (11)第7章文本挖掘与自然语言处理 (12)7.1 文本预处理技术 (12)7.1.1 文本清洗 (12)7.1.2 停用词过滤 (12)7.1.3 词干提取和词形还原 (12)7.2 中文分词与词性标注 (12)7.2.1 基于词典的分词方法 (12)7.2.2 基于统计的分词方法 (12)7.2.3 词性标注 (12)7.3 文本分类与情感分析 (12)7.3.1 文本分类 (13)7.3.2 情感分析 (13)7.4 命名实体识别与关系抽取 (13)7.4.1 命名实体识别 (13)7.4.2 关系抽取 (13)第8章社交网络分析 (13)8.1 社交网络概述 (13)8.2 社交网络数据的爬取与处理 (13)8.3 社区发觉与影响力分析 (13)8.4 社交网络中的链路预测 (14)第9章大数据可视化与展现 (14)9.1 数据可视化基础 (14)9.1.2 可视化设计原则 (14)9.1.3 可视化方法 (14)9.2 常见可视化工具与库 (15)9.2.1 常见可视化工具 (15)9.2.2 常见可视化库 (15)9.3 大规模数据可视化方法 (15)9.3.1 数据降维 (15)9.3.2 大规模数据可视化技术 (15)9.4 可视化案例分析 (16)9.4.1 社交网络分析 (16)9.4.2 电商用户行为分析 (16)9.4.3 金融风险监测 (16)9.4.4 城市交通分析 (16)第10章大数据挖掘案例分析 (16)10.1 金融行业大数据挖掘案例分析 (16)10.1.1 背景介绍 (16)10.1.2 案例一：信用风险评估 (16)10.1.3 案例二：反洗钱监测 (16)10.1.4 案例三：量化投资策略 (17)10.2 电商行业大数据挖掘案例分析 (17)10.2.1 背景介绍 (17)10.2.2 案例一：用户画像构建 (17)10.2.3 案例二：智能推荐系统 (17)10.2.4 案例三：库存管理优化 (17)10.3 医疗健康领域大数据挖掘案例分析 (17)10.3.1 背景介绍 (17)10.3.2 案例一：疾病预测与预防 (17)10.3.3 案例二：个性化医疗方案制定 (17)10.3.4 案例三：医疗资源优化配置 (17)10.4 智能交通领域大数据挖掘案例分析 (18)10.4.1 背景介绍 (18)10.4.2 案例一：交通拥堵预测 (18)10.4.3 案例二：智能路径规划 (18)10.4.4 案例三：交通预警 (18)第1章大数据概述1.1 大数据的发展历程大数据的发展可追溯至20世纪90年代，当时互联网的迅速普及使得信息量剧增，为大数据的产生和发展奠定了基础。
机器学习与大数据技术 第一章 绪论
创新与贡献 选题背景 研究意义
1956年达特茅斯会议上计算机专家约翰·麦卡锡首先提出了“人工智
能”的概念。 1980年美国卡内基梅隆大学设计并实现了具有知识库和推理功能的 专家系统。 1997年IBM公司的“深蓝”战
胜了国际象棋世界冠军卡斯帕
罗夫。 2016年谷歌AlphaGO战胜了 著名的韩国棋手李世石和中国
(Evaluation Metrics)。泛化指的是训练模型对未知样本的适应能力。 优秀的机器学习模型其泛化能力强。
过拟合是由于训练模型中涉及的参数过多，或参加训练的数据量太小
等原因，导致了微小的数据扰动都会产生较大的变化或影响，造成了模 型对已知数据预测精度很高，而对未知数据预测精度较低的现象，即测
ROC曲线是分类器的一种性能指标，可以
实现不同分类器性能比较。不同的分类器比
较时，画出的每个分类器的ROC曲线，将曲 线下方面积作为判断模型好坏的指标。ROC
曲线的纵轴是“真正例率”（True Positive
Rate，TPR），横轴是“假正例率”（False
图1-3 ROC曲线
Positive Rate，FPR）。ROC曲线下方面积（The Area Under The ROC
第一章
1.1机器学习
创新与贡献 选题背景 研究意义
5 欠拟合与过拟合问题 (Under-fitting and Over-fitting)
机器学习过程中，模型对未知数据的预测能力称为泛化能力
(Generalization Ability) ， 是 评 估 算 法 性 能 的 重 要 评 价 指 标
原因可能是模型过于简单，没有充分的拟合所有的数据。解决欠拟 合问题的方法是优化和改进模型，或采用其它的机器学习算法。
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1.2 分析与挖掘的数据类型
25
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
26
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
28
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。
Chapter 1.2
分析与挖掘的数据类型
1.2 分析与挖掘的数据类型
14
➢ 数据库数据 ➢ 数据仓库数据 ➢ 事务数据 ➢ 数据矩阵 ➢ 图和网状数据 ➢ 其他类型的数据
……
商品名称
苹果 香蕉 鸭梨 ……
商品单价 （元/千克）
6 5 3 ……
购买数量 （千克）
2 3 4 ……
16
总价 （元）
12 15 12 ……
1.2 分析与挖掘的数据类型
17
2. 数据仓库数据
➢ 数据仓库（Data Warehouse，DW）是一个面向主题的、集成的、时变 的、非易失的数据集合，支持管理者决策过程。
第1章 数据分析与数据挖掘
2
1.1 数据分析与数据挖掘
目录 CONTENTS
1.2 分析与挖掘的数据类型 1.3 数据分析与数据挖掘的方法
1.4 数据分析与数据挖掘使用的
1.5
技术
1.5 应用场景及存在的问题
Chapter 1.1
数据分析与数据挖掘
1.1 数据分析与数据挖掘
4
1. 数据分析
➢ 数据分析是指采用适当的统计分析方法对收集到的数据进行分析、概括 和总结，对数据进行恰当地描述，提取出有用的信息的过程。
四月
图1-1 商品销售量数据图
1.1 数据分析与数据挖掘
7
2. 数据挖掘
➢ 数据挖掘(Data Mining，DM)是指从海量的数据中通过相关的算法来发 现隐藏在数据中的规律和知识的过程。
1.1 数据分析与数据挖掘
8
为什么进行数据挖掘？
数据的爆炸式增长: 从TB到PB – 丰富数据的主要来源 • 商业: Web, 电子商务, 交易, 股票, … • 科学: 遥感, 生物信息学, 科学仿真, … • 社会与个人: 新闻, 数码相机, YouTube – 数据采集与数据可用性 • 自动数据收集工具, 数据库系统, Web, 计算机化的社会
1.1 数据分析与数据挖掘
5
月份 超市一 超市二 超市三
表1-1 商品销售量数据表
一月 120 110 125
二月 118 115 120
三月 125 115 120
四月 122 120 125
1.1 数据分析与数据挖掘
6
130
销 售
125
量 （
120
件 ）
115
110
一月 超市一
二月 超市二
三月 超市三
数据分析 不一定很大
数据挖掘 海量
比较明确 展现数据之间的关系
不明确的
对未知的情况进行预测 和估计
1.1 数据分析与数据挖掘
12
5. 数据分析与数据挖掘的联系
➢ 数据分析的结果往往需要进一步的挖掘才能得到更加清晰的结果，而数 据挖掘发现知识的过程也需要对先验约束进行一定的调整而再次进行数 据分析。
1.2 分析与挖掘的数据类型
18
2. 数据仓库数据
图1-3 数据仓库的构造和使用过程
1.2 分析与挖掘的数据类型
19
3. 事务数据
➢ 事务数据库的每个记录代表一个事务，比如一个车次的订票、顾客的一 个订单等等。
1.2 分析与挖掘的数据类型
20
3. 事务数据
表1-3 销售事务数据表
事务编号
商品编号
Versicolor Versicolor Virginica Virginica
花萼长度 5.1 4.9 7.0 6.4 6.3 5.8
花萼宽度 3.5 3.0 3.2 3.2 3.3 2.7
花瓣长度 1.4 1.4 4.7 4.5 6.0 5.1
花瓣宽度 0.2 0.2 1.4 1.5 2.5 1.9
数据是丰富的，急需发现知识!
1.1 数据分析与数据挖掘
9
2. 数据挖掘
➢ 通常将数据挖掘视为数据中“知识发现”的同义词，也可以认为数据挖 掘是知识发现中的一个步骤。
1.1 数据分析与数据挖掘
10
3. 知识发现（KDD）的过程
1.1 数据分析与数据挖掘
11
4. 数据分析与数据挖掘的区别
内容 处理的数据量 目标 侧重点
T1001
1, 2, 5, 7, 12
T1002
2, 5, 8, 10
……
1.2 分析与挖掘的数据类型
21
4. 数据矩阵
➢ 数据矩阵中的数据对象的所有属性都是具有相同性质的数值型数据。
1.2 分析与挖掘的数据类型
22
4. 数据矩阵
表1-4 鸢尾花数据集（单位：厘米）
类型名称 Setosa Setosa
1.2 分析与挖掘的数据类型
23Biblioteka 表1-5 文档-关键词矩阵
关键词 文档
数据挖掘
文档1
4
数据分析 3
算法 2
文档2
4
4
1
文档3
0
1
6
文档4
0
0
7
复杂度 1 1 3 3
1.2 分析与挖掘的数据类型
24
5. 图和网状数据
➢ 图和网状结构通常用来表达不同结点之间的联系，比如人际关系网、网 站之间的相互链接关系等。