数据挖掘介绍资料
数据挖掘-决策树PPT资料48页
0.247位 选择获得最大信息增益 的属性进行划分
划分过程的终止
当所有叶节点都是纯的。
因训练集包含两个具有相同属性集，但具有不同类 的实例。
ID3代表归纳决策树(induction decision—tree)版本 3，它是一种用来由数据构造决策树的递归过程。
lD3算法的步骤
1. 试探性地选择一个属性放置在根节点，并对该属 性的每个值产生一个分支。
2. 分裂根节点上的数据集，并移到子女节点，产生 一棵局部树(partial tree)。
决策树作用(2)
决策树的主要作用是揭示数据中的结构化信息。 决策树汇总了数据，并揭示了其中隐藏的结构：
规则：
如果血压高，则 采用药物A。
如果血压低，则 采用药物B。
如果血压正常。 年龄小于或等于 40，则采用药物 A，否则采用药 物B。
准确率、支持度、错误率
该例得到的规则和对应的准确率和支持度是：
如果血压高，则采用药物A(准确率100％，支持度 3／12)。
如果血压低，则采用药物B(准确率100％，支持度 3／12)。
如果血压正常并且年龄小于或等于40，则采用药 物A(准确率100％，支持度3／12)。
如果血压正常并且年龄大于40。则采用药物B(准 确率100％，支持度3／12)。
3. 对该划分的质量进行评估。 4. 对其他属性重复该过程。 5. 每个用于划分的属性产生一棵局部树。 6. 根据局部树的质量，选择一棵局部树。 7. 对选定的局部树的每个子女节点重复以上1-6步。 8. 这是一个递归过程。如果一个节点上的所有实例
数据挖掘与统计决策--学科概述 聚类分析 因子分析
一、数据挖掘学科概述——信息化发展与数据挖掘
1、企业信息化建设：各类管理信息系统、决策支持系统等， 如MRP（Material Requirements Planning,物料需求计划系 统）、MRPII（Manufacturing Resource Planning,制造资源 计划系统）、ERP（Enterprise Resource Planning,企业资 源计划系统）、ERPII（协同商务与智能商务的ERP）。 2、电子商务建设：信息流、资金流、物流、商务智能、协同 商务的模式与技术。 3、电子政务建设：利用互联网实现法律、法规、政策等的宣 传、引导和监控。
问题：上述六个变量如何转换为【0，1】无量纲数据？
取四个值中的最大M=1.5，最小m=-1.5，由公式 y=(x-m)/(M-m)=(x+1.5)/(1.5+1.5), 分别把x转换为如下y： X=1.5,y=1, X=-1.5,y=0, X=0.5,y=0.63, X=-0.5,y=0.37
二、数据挖掘方法——聚类分析
一、数据挖掘学科概述——信息化发展与数据挖掘
决策支持系统定义(Decision Supporting Systems,简记DSS） 指能够综合利用各种数据、 信息知识、 人工智能 和模型技术,
辅助高级决策者解决半结构化或非结构化决策问题的人机交互信息系统 .
一、数据挖掘学科概述——信息化发展与数据挖掘
一、数据挖掘学科概述
数据挖掘定义（Data Mining,简记DM）
对数据库中潜在的、不明 显的数据关系进行分析与建模的 算法。
一、数据挖掘学科概述
1、信息化发展与数据挖掘
五十年代初 : 产生数据处理系统(Data Processing Systems, 简记DPS) 或 电子数据处理系统 (Electronic Data Processing Systems, 简记EDP) 七十年代初: 产生MIS；七十年代末: 产生DSS 八十年代中: 产生专家系统(ES)、智能决策支持系统 (IDSS)、智能管理系统(IMS) 九十年代中：产生综合决策支持系统（Synthetic Decision Supporting Systems，简记SDSS，SDSS= IDSS+数据仓库+数据挖掘。
使用Weka进行数据挖掘的的基本方法说明材料与感想
简介和回归简介什么是数据挖掘？您会不时地问自己这个问题，因为这个主题越来越得到技术界的关注。
您可能听说过像 Google 和 Yahoo! 这样的公司都在生成有关其所有用户的数十亿的数据点，您不禁疑惑，“它们要所有这些信息干什么？”您可能还会惊奇地发现 Walmart 是最为先进的进行数据挖掘并将结果应用于业务的公司之一。
现在世界上几乎所有的公司都在使用数据挖掘，并且目前尚未使用数据挖掘的公司在不久的将来就会发现自己处于极大的劣势。
那么，您如何能让您和您的公司跟上数据挖掘的大潮呢？我们希望能够回答您所有关于数据挖掘的初级问题。
我们也希望将一种免费的开源软件 Waikato Environment for Knowledge Analysis (WEKA) 介绍给您，您可以使用该软件来挖掘数据并将您对您用户、客户和业务的认知转变为有用的信息以提高收入。
您会发现要想出色地完成挖掘数据的任务并不像您想象地那么困难。
此外，本文还会介绍数据挖掘的第一种技术：回归，意思是根据现有的数据预测未来数据的值。
它可能是挖掘数据最为简单的一种方式，您甚至以前曾经用您喜爱的某个流行的电子数据表软件进行过这种初级的数据挖掘（虽然 WEKA 可以做更为复杂的计算）。
本系列后续的文章将会涉及挖掘数据的其他方法，包括群集、最近的邻居以及分类树。
（如果您还不太知道这些术语是何意思，没关系。
我们将在这个系列一一介绍。
）回页首什么是数据挖掘？数据挖掘，就其核心而言，是指将大量数据转变为有实际意义的模式和规则。
并且，它还可以分为两种类型：直接的和间接的。
在直接的数据挖掘中，您会尝试预测一个特定的数据点—比如，以给定的一个房子的售价来预测邻近地区内的其他房子的售价。
在间接的数据挖掘中，您会尝试创建数据组或找到现有数据内的模式—比如，创建“中产阶级妇女”的人群。
实际上，每次的美国人口统计都是在进行数据挖掘，政府想要收集每个国民的数据并将它转变为有用信息。
医学科研数据挖掘概述ppt课件
在偏差中包括很多有用的知识，数据库中的数据 存在很多异常情况，发现数据库中数据存在的异常情 况是非常重要的。偏差检验的基本方法就是寻找观察 结果与参照之间的差别。
六、挖掘方法
1. 关联分析法 2. 决策树 3. 人工神经网络 4. 遗传算法 5. 聚类分析 6. 序列模式分析
1. 关联分析(association analysis)
关联规则挖掘是由rakesh apwal等人首先提出。 两个或两个以上变量的取值之间存在某种规律性， 就称为关联。数据关联是数据库中存在的一类重 要的、可被发现的知识。关联分为简单关联、时 序关联和因果关联。关联分析的目的是找出数据 库中隐藏的关联网。一般用支持度和可信度两个 阀值来度量关联规则的相关性，还不断引入兴趣 度、相关性等参数，使得所挖掘的规则更符合需 求。
数据的转换：将数据转换成一个分析模型。这个 分析模型是针对挖掘算法建立的。建立一个真正 适合挖掘算法的分析模型是数据挖掘成功的关键。
数据挖掘：对所得到的经过转换的数据进行挖掘。 结果分析：解释并评估结果。其使用的分析方法
一般应作数据挖掘操作而定。 知识的同化：将分析所得到的知识集成到业务信
息系统的组织结构中去。
5. 聚集分析（Cluster analysis ，CA）
聚集是把整个数据库分成不同的群组。它的 目的是要群与群之间差别很明显, 而同一个群之 间的数据尽量相似。此外聚类分析可以作为其他 算法( 如特征和分类等) 的预处理步骤, 之后这些 算法再在生成的簇上进行处理。与分类不同, 在 开始聚集之前不知道要把数据分成几组, 也不知 道怎么分( 依照哪几个变量) 。因此在聚集之后要 有一个对业务很熟悉的人来解释这样分群的意义 。很多情况下一次聚集得到的分群对某个业务来 说可能并不好, 这时就需要删除或增加变量以影 响分群的方式, 经过几次反复之后才能最终得到 一个理想的结果。聚类方法主要有两类: 统计方 法和神经网络方法。
材料数据挖掘技术研究及应用
材料数据挖掘技术研究及应用随着科技的发展和应用，数据挖掘技术也逐渐成为了一种重要的研究工具。
而材料数据挖掘技术，则是在材料领域中将这一技术应用到材料研究中。
本文将介绍材料数据挖掘技术的一些基本概念和应用。
一、材料数据挖掘技术的基本概念1.1 数据挖掘数据挖掘是指从大量的数据中找出有用的信息和规律，帮助人们做出正确的决策。
在材料领域，数据挖掘可以帮助科学家从大量的实验数据中寻找物质的性质和特性，为新材料的研发提供方向和参考。
1.2 材料数据挖掘材料数据挖掘则是在一定的材料体系下，利用数据挖掘技术从样品的物质组成、结构、性能等方面探寻材料性质之间的关系。
1.3 数据库数据库是指将一定范围内的数据有序地集中起来，进行存储、检索、加工、管理、共享的有组织的数据集合。
在材料数据挖掘中，数据库是非常重要的，因为它是存储实验数据和文献资料的仓库。
二、材料数据挖掘技术的应用2.1 材料的开发和设计在材料研究中，数据挖掘技术可以帮助科学家预测已知材料的性质和特性，同时也可以通过数据挖掘过程中产生的新性质来指导新材料的研发。
以此为基础，科学家可以通过低成本预测法选择出潜在的新型材料，并减少了更耗时、更费力的试错过程。
2.2 材料的性能优化根据材料的性质和特性，可以通过数据挖掘技术来优化材料的性能。
科学家可以利用相关的算法和模型，找到影响材料性能的关键指标，并从中找出对材料性能具有优化作用的因素。
2.3 快速材料预测和材料模拟利用数据挖掘技术，科学家可以获取大量的历史数据，并利用其进行模拟预测。
这样可以大幅缩短材料开发的时间，减少实验测试的成本。
常见的模拟方法有基于牛顿力学的分子动力学模拟、量子力学模拟、统计学模拟等。
2.4 材料生产流程优化在材料的生产流程中，使用数据挖掘技术可以找出流程中存在的问题，如流程控制不当、材料选择不妥等，通过对这些问题的改进，可以提高成品率和产出效率。
三、结语随着科学技术的飞速发展，材料数据挖掘技术在材料研究中的应用也越来越广泛。
电商用户行为画像与数据挖掘实战培训资料2024最新版
01
02
03
数据来源
包括电商平台自有数据、 第三方数据、用户调研数 据等。
采集方法
通过日志采集、埋点采集 、API接口采集等多种方 式获取用户行为数据。
数据预处理
对采集到的数据进行清洗 、去重、转换等预处理操 作，以提高数据质量。
用户画像标签体系设计
基础标签
包括用户基本信息、消费能力 、购买偏好等。
REPORTING
用户行为定义与分类
用户行为定义
指用户在电商平台上的所有操作 ，包括浏览、搜索、点击、购买 、评价等。
用户行为分类
根据用户行为的目的和性质，可 分为浏览行为、搜索行为、购买 行为、评价行为等。
电商用户行为特点
多样性
电商平台上用户行为种 类繁多，涵盖了从浏览
到购买的各个环节。
时序性
数据与业务不匹配
有时数据本身并不能完全反映业务情况，需结合业务背景和数据特 点进行分析，避免误导性结论。
结果解释性不强
挖掘结果可能难以直观解释或不符合业务常识，需进行深入分析，了 解原因并进行调整。
未来发展趋势预测
实时性要求更高
随着电商竞争的加剧，对实时性要求越来越高。未来电商用户行为画 像与数据挖掘将更加注重实时数据处理和分析能力。
精准营销
基于用户行为数据，可实现精 准的目标用户定位和个性化推
荐，提高营销效果。
助力产品迭代
用户行为数据可反映产品存在 的问题和改进方向，为产品迭
代提供有力支持。
增强竞争力
深入了解用户行为有助于企业 更好地满足市场需求，提升竞
争力。
XX
PART 02
电商用户行为画像构建
REPORTING
数据挖掘与大数据分析考研专业课资料
数据挖掘与大数据分析考研专业课资料数据挖掘与大数据分析是当今信息时代中备受关注的热门领域，它们在各行各业中发挥着重要作用。
对于考研学生来说，准备相应的专业课资料是非常重要的。
本文将为大家介绍一些关于数据挖掘与大数据分析考研专业课资料的内容和要点。
希望能帮助考生更好地备战考研。
一、教材推荐在准备数据挖掘与大数据分析考研专业课资料时，选择适合自己的教材是十分重要的。
以下是一些常用的教材推荐：1. 《数据挖掘导论》- 其中，Han, Jiawei和Kamber, Micheline是该领域的著名学者，他们在这本教材中系统地介绍了数据挖掘的基本原理和方法，适合初学者入门。
2. 《大数据分析导论》- 这本教材由Cortes, Corinna等撰写，涵盖了大数据分析的理论基础、算法和应用案例，对于深入理解大数据分析有很大帮助。
3. 《数据科学导论》- 这本书由Provost, Foster和Fawcett, Tom合著，是一本综合性教材，介绍了数据科学的基本概念、方法和工具，适合全面了解数据挖掘与大数据分析领域。
除了以上推荐的教材，还可以结合考研教材和参考书来进行学习。
二、课程讲义和教辅资料在学习数据挖掘与大数据分析考研专业课时，课程讲义和教辅资料也是必不可少的辅助材料。
一些著名大学和机构的教授或研究员会将他们的授课讲义发布在网上，考生可以通过搜索和下载来获取这些宝贵的学习资料。
此外，还可以参考相应领域的研究报告和学术论文，了解最新的研究进展和技术应用。
三、学术期刊和会议学术期刊和会议是了解数据挖掘与大数据分析前沿研究的好途径。
考生可以关注和订阅相关领域的期刊，如《ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data》、《IEEE Transactions on Big Data》等。
此外，一些学术会议也会发布重要的研究成果和技术进展。
比如，国际上著名的数据挖掘和大数据分析会议包括KDD、IJCAI、ICDM等。
论空间数据挖掘和知识发现
论空间数据挖掘和知识发现一、本文概述空间数据挖掘和知识发现（Spatial Data Mining and Knowledge Discovery，简称SDMKD）是数据挖掘领域的一个重要分支，它主要关注于从空间数据中提取有用的信息和知识。
随着地理信息系统（GIS）和位置感知设备（如智能手机、GPS等）的普及，空间数据日益丰富，如何有效地分析和利用这些数据成为了研究的热点。
本文将对空间数据挖掘和知识发现的基本概念、主要方法、应用领域以及未来发展趋势进行详细的探讨和概述。
本文将介绍空间数据挖掘和知识发现的基本概念和原理，包括空间数据的定义、特点以及空间数据挖掘的主要任务和目标。
然后，本文将重点介绍几种常用的空间数据挖掘方法，如空间聚类分析、空间关联规则挖掘、空间异常检测等，并对这些方法的原理、优缺点进行详细的阐述。
接着，本文将探讨空间数据挖掘和知识发现在不同领域的应用，如城市规划、环境保护、交通管理、公共安全等。
通过具体的案例分析，展示空间数据挖掘在解决实际问题中的重要作用和价值。
本文将展望空间数据挖掘和知识发现的未来发展趋势，包括新技术、新方法的出现对空间数据挖掘的影响，以及空间数据挖掘在大数据、云计算等新技术背景下的挑战和机遇。
本文还将对空间数据挖掘领域未来的研究方向进行预测和探讨。
通过本文的阐述，读者可以对空间数据挖掘和知识发现有一个全面而深入的了解，为相关领域的研究和实践提供有益的参考和启示。
二、空间数据挖掘基础空间数据挖掘（Spatial Data Mining, SDM）是数据挖掘的一个重要分支，它专门处理具有空间特性的数据。
这些数据不仅包括传统数据库中的数值和文本信息，更关键的是它们带有地理空间坐标或空间关系。
这种空间信息使得数据点之间不仅存在属性上的联系，还具有空间上的关联。
空间数据挖掘的主要任务包括空间聚类、空间关联规则挖掘、空间分类与预测，以及空间异常检测等。
空间聚类旨在发现空间分布上的密集区域，这些区域中的数据点在空间上相互靠近，并且在属性上也可能具有相似性。
四川省考研计算机应用技术复习资料数据挖掘与大数据分析知识点梳理
四川省考研计算机应用技术复习资料数据挖掘与大数据分析知识点梳理数据挖掘和大数据分析是计算机应用技术领域中的关键概念和技术。
随着大数据时代的到来，对数据的分析和挖掘能力成为企业和组织赖以生存和发展的重要利器。
本文将对四川省考研计算机应用技术复习资料中的数据挖掘与大数据分析知识点进行梳理，以帮助考生进行系统的复习和准备。
一、数据挖掘介绍数据挖掘是从大规模的数据集中发现隐藏的模式、关联和知识的过程。
它是将统计学、机器学习、数据库技术和人工智能相结合的跨学科领域。
数据挖掘的技术包括分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测等。
1.1 数据挖掘的应用领域数据挖掘技术在多个领域有着广泛的应用。
例如，电子商务领域可以利用数据挖掘技术进行用户行为分析、个性化推荐等；金融领域可以通过数据挖掘技术进行信用评估、风险预测等；医疗领域可以利用数据挖掘技术进行疾病诊断、药物研发等。
1.2 数据挖掘的基本流程数据挖掘的基本流程包括问题定义、数据预处理、特征选择与数据变换、模型构建与评估等阶段。
每个阶段都有相应的技术和方法。
二、大数据分析介绍大数据分析是通过对大规模的数据进行分析，从中获取价值和洞察。
大数据分析是为了解决传统数据处理工具和方法无法适应大规模数据处理的需求而提出的。
2.1 大数据分析的关键技术大数据分析依赖于多种关键技术。
其中，数据存储技术包括分布式文件系统和NoSQL数据库；数据处理技术包括分布式计算和并行处理；数据分析技术包括数据挖掘、机器学习和深度学习等。
2.2 大数据分析的挑战和应用大数据分析面临着数据量大、处理速度快、模型复杂等挑战。
然而，大数据分析也具有广泛的应用前景。
如智能交通、智能城市、智能制造等领域都离不开大数据的支持和分析。
三、数据挖掘与大数据分析的关系数据挖掘和大数据分析是紧密相关的。
数据挖掘是从大数据中发现知识和模式的过程，而大数据分析侧重于对大数据进行统计和分析，并从中获得信息和洞察。
两者相辅相成，共同为实际应用提供支持。
数据挖掘教学大纲
数据挖掘教学大纲一、课程简介数据挖掘是一门利用统计学、机器学习和数据库技术等方法，从大量数据中发现实用信息的学科。
本课程旨在介绍数据挖掘的基本概念、方法和应用，培养学生掌握数据挖掘的基本技能和能力。
二、课程目标1. 理解数据挖掘的基本概念和原理；2. 掌握常用的数据挖掘方法和技术；3. 能够运用数据挖掘工具进行实际数据挖掘项目；4. 培养学生的数据分析和问题解决能力。
三、课程内容1. 数据挖掘概述- 数据挖掘的定义和发展历程；- 数据挖掘的应用领域和重要性；- 数据挖掘的基本任务和流程。
2. 数据预处理- 数据清洗：处理缺失值、异常值和重复值；- 数据集成：合并多个数据源，解决数据冗余问题；- 数据变换：数据规范化、离散化和归一化；- 数据规约：特征选择和特征提取。
3. 数据挖掘方法- 分类：决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等；- 聚类：K均值、层次聚类、DBSCAN等；- 关联规则挖掘：Apriori算法、FP-growth算法等；- 预测分析：线性回归、逻辑回归、神经网络等。
4. 模型评估与优化- 评估指标：准确率、召回率、F1值等；- 过拟合与欠拟合的处理；- 模型选择和参数调优。
5. 数据挖掘应用- 金融行业：信用评估、风险控制等；- 零售行业：市场篮子分析、推荐系统等；- 医疗健康：疾病预测、药物发现等；- 社交网络：用户画像、社区发现等。
四、教学方法1. 理论讲授：通过课堂讲解，介绍数据挖掘的基本概念、方法和应用。
2. 实践操作：利用数据挖掘工具，进行实际的数据挖掘项目，锻炼学生的实际操作能力。
3. 课堂讨论：组织学生进行小组讨论，分享和交流数据挖掘案例和经验。
4. 课程项目：要求学生独立完成一个数据挖掘项目，包括数据预处理、模型建立和结果分析。
五、教材与参考资料1. 主教材：《数据挖掘导论》（作者：Tan, Pang-Ning）2. 参考书籍：- 《数据挖掘：概念与技术》（作者：Han, Jiawei）- 《Python数据分析与挖掘实战》（作者：张良均）- 《R语言实战数据挖掘》（作者：李航）六、评分方式1. 平时成绩：包括课堂表现、作业完成情况和小组讨论参预度等。
计算机数据挖掘技术及其在档案信息开发中的运用
计算机数据挖掘技术及其在档案信息开发中的运用
一、数据挖掘技术概述数据挖掘是指从大量的数据中发现隐藏在其中的有价值信息和知识的过程。
它涉及到多个学科领域，如统计学、机器学习、人工智能等。
常用的数据挖掘技术包括分类、聚类、关联规则挖掘等。
二、档案信息开发中的应用1. 档案数字化处理：将纸质档案转换为电子格式，并利用文本识别技术提取文字内容，方便后续分析和搜索。
2. 数据清洗与预处理：对采集到的档案信息进行去重、缺失值填充等操作，以保证后续分析结果准确可靠。
3. 文本分类与聚类：对大量文献资料进行自动分类或聚类，以便于管理和检索。
4. 关联规则挖掘：通过分析不同档案之间存在的关系，找出其中蕴含着的有价值信息和知识。
5. 时间序列分析：对历史档案记录进行时间序列分析，了解某一事件或事物在不同时期内变化趋势及其原因。
6. 预测模型建立：根据历史数据建立模型并预测未来可能出现的情况，在制定政策或决策时提供参考意见。
三、运用效果与展望通过运用数据挖掘技术，在档案信息开发中可以更加高效地获取有价值信息和知识，并且可以帮助我们更好地理解历史事件背景及其演变过程。
未来随着人工智能技术不断进步，相信这些应用场景还会得到进一步扩展和深入研究。
数据挖掘软件CLEMENTINE介绍
Clementine是ISL(Integral Solutions Limited)公司开发的数据挖掘工具平台。1999年SPSS公司收购了ISL公司， 对Clementine产品进行重新整合和开发，现在Clementine 已经成为SPSS公司的又一亮点。 作为一个数据挖掘平台， Clementine结合商业技术可以快速建立预测性模型，进而应用到商业活动中，帮助人们改进决策过程。 强大的数据挖掘功能和显著的投资回报率使得Clementine在业界久负盛誉。 同那些仅仅着重于模型的外在表现而忽略了数据挖掘在整个业务流程中的应用价值的其它数据挖掘工具相比，Clementine其功能强大的数据挖掘算法，使数据挖掘贯穿业务流程的始终，在缩短投资回报周期的同时极大提高了投资回报率。
相关技术 神经网络 决策树 (C5.0 C&RT) Logistic 回归 等等
相关技术 K-Means 两步骤 Kohonen 等等
相关技术 分类跟估计的所有方法
相关技术 Apriori GRI 等等
相关技术 决策树规则 各类图表 等等
分类 目标变量（因变量、反应变量数）为类別的狀況 信用卡公司將既有资料分为「伪卡」「非伪卡」找出伪卡的模式
Statistics节点----研究连 续型字段间线性相关关系
得到Na_to_K的统计属性，及它 与Age的线性关系
2规则归纳模型 规则归纳模型 c5.0
3 crt决策树
4 kohonen聚类
5 k--means聚类
6 two step 聚类
Clementine中的Data Mining 的方法
Classification Clustering Estimation Prediction Market Basket Analysis Description
房地产信息系统中的数据挖掘技术精品文档资料
房地产信息系统中旳数据挖掘技术一、引言数据挖掘技术是近年来发展起来旳一种数据处理技术,在大规模数据中挖掘隐含旳模式,提供了对大规模数据强大、灵活旳数据分析处理功能,在决策支持系统(DSS)中得到了很好旳应用。
安全、科学、高效和信息化旳房地产管理需求,使房地产信息系统旳研究、开发和应用获得了迅速发展。
多种先进旳信息技术在房地产信息系统中得到广泛应用,房地产信息系统积累了巨大而复杂旳房地产数据,复杂旳房地产数据对信息旳管理和处理都提出了新旳规定,运用数据仓库、数据一体化平台等对复杂房地产信息进行组织与管理,并对房地产信息进行数据融合、数据压缩、数据原则化、数据挖掘、数据联机分析处理等。
数据挖掘技术作为一种产生于应用且面向应用旳数据分析处理技术,可以迅速、有效、深入地分析海量房地产信息,挖掘大量房地产数据中隐含旳决策信息和模型。
数据挖掘技术挖掘房地产信息系统旳多种数据模型,可以用于房地产企业旳管理和控制,改善房地产信息系统旳服务水平。
本文分析了房地产信息系统中数据旳特点,提出了对房地产进行数据挖掘旳重要模型及措施,并设计了在房地产系统中实现房地产数据挖掘功能旳系统模型。
二、房地产数据分析(一)房地产数据旳特点房地产信息系统记录了大量房地产信息,数据来源广泛、形式多样。
房产管理部门使用房地产信息系统是对房产产权产籍进行管理, 其业务重要包括产权管理、商品房预售、查封、他项权力管理、预告登记、测绘管理、档案管理、房屋登记簿管理、房地产租赁管理等。
在其业务办理过程中波及到海量旳空间和属性数据, 同步, 在业务旳流转过程中, 还要对空间和属性数据实现一体化管理。
(二)房地产信息系统旳业务流程1.产权产籍管理房地产所有权旳内容是指其所有权法律关系中权利主体所享有旳权利和义务。
就权利而言,详细体现为房地产所有人在法律规定旳范围内,对其土地或房屋享有旳占有、使用、收益和处分旳权利。
房地产产权是财产权在房地产中旳详细化,亦即存在于土地和房屋是以其所有权为关键旳一系列排他性权利集合体旳“权利集”。
数据挖掘的主要技术-文档资料
数据挖掘的主要技术数据挖掘，顾名思义就是从大量数据中挖掘出有用的信息,即从大量的、不完全的、由噪声的、模糊的、随机实际应用数据 并且最终可理解的信息和知识的非平凡过程。
用于数据挖掘的很 多方法都来源于两个研究分支，一个是机器学，另一个是统计学,特别是多元的计算统计学。
聚类是数据挖掘中的一种主要技术,是把一组个体按照相似性归成若干类别，即“物以类聚”。
它的 目的是使得属于同一类别的个体之间的距离尽可能的小, 类别上的个体间的距离尽可能的大。
聚类和分类根本不同的是: 分类问题中，我们知道训练例的分类属性，而在聚类中，就需要 我们在训练例中找到这个分类属性值。
聚类方法包括统计方法、 机器学习方法、神经网络方法和面向数据库的方法。
在统计方法中聚类称聚类分析， 它是多元数据分析的三大方 法之一（其它两种是回归分析和判别分析）。
它主要研究基于几 何距离的聚类，如欧式距离、明考斯基距离等。
传统的统计聚类 分析方法包括系统聚类法、分解法、加入法、动态聚类法、有序 样品聚类、有重叠聚类和模糊聚类等。
在机器学习中聚类称作无监督或无教师归纳。
因为和分类学 习相比，分类学习的例子或数据对象有类别标记， 而聚类的例子 则没有标记，需要由聚类学习算法来自动确定。
机器学习领域中的概念聚类算法通过符号属性来进行聚类， 并得出聚类的概念描 述。
当聚类对象可以动态增加时，概念聚类则称是概念形成。
概 念聚类由两部分组成：1）发现合适的类 2）形成对每个类的描述。
聚类分析问题可描述为：给定 m 维空间Rm 中的n 个向量，把每个向量归属到S 聚类中的某一个，使得每个向量与其聚类中 心的“距离”最小。
聚类分析问题的实质是一个全局最优问题。
中发现隐含的、规律性的、人们事 Ah先未知的，但又是潜在有用的而不同在这里，m可认为是样本参与聚类的属性个数，n是样本的个数，S是由用户预先设定的分类数目。
数据聚类正在蓬勃发展，有贡献的研究领域包括数据挖掘、统计学机器学习、空间数据库技术、生物学，以及市场营销。
数据挖掘介绍范文
数据挖掘介绍范文
一、数据挖掘的定义
数据挖掘，又称数据深度挖掘，是一种基于大数据的分析与挖掘的技术，通过使用复杂的算法从海量数据中挖掘出有价值的信息，并将这些信
息用于决策、建模等多种用途。
数据挖掘可以说是一种从大量数据中发现
隐藏知识、发掘隐藏关联的一种数据分析技术。
可以将数据挖掘看作是从
巨量数据中挖出更好知识的一种工具，它能够帮助挖掘更多有价值的信息，包括数据的潜在规律和趋势等。
二、数据挖掘技术
数据挖掘技术通常可以概括分为四大部分：
1、描述性分析：通过计算不同的指标来对数据做描述性分析，以深
入了解数据的特征、变化、分布、分类等，从而发掘出特定的知识。
2、聚类分析：聚类分析是一种基于聚类技术的数据挖掘方法，它可
以将同一类数据集中聚合，从而挖掘潜在的关系，以提高数据分析的准确性。
3、预测分析：预测分析是一种针对未来趋势预测的数据挖掘方法，
它可以通过分析当前数据和历史资料，预测未来可能发生的现象，从而帮
助管理者做出决策。
4、关联分析：关联分析是利用数据挖掘技术挖掘大数据集中的相关
数据关系，以便找出影响因素。
数据挖掘导论课件资料讲解PPT文档共98页
71、既然我已经踏上这条道路，那么，任何东西都不应妨碍我沿着这条路走下去。——康德 72、家庭成为快乐的种子在外也不致成为障碍物但在旅行之际却是夜间的伴侣。——西塞罗 73、坚持意志伟大的事业需要始终不渝的精神。——伏尔泰 74、路漫漫其修道远，吾将上下而求索。——屈原 75、内外相应，言行相称。——韩非
数据挖掘导论课件资料讲解
31、园日涉以成趣，门虽设而常关。 32、鼓腹无所思。朝起暮归眠。 33、倾壶绝余沥，窥灶不见烟。
34、春秋满四泽，夏云多奇峰，秋月 扬明辉 ，冬岭 秀孤松 。 35、丈夫志四海，我愿不知老。
谢谢你的阅读
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- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
聚类分析 类标记是未知的:聚类数据以形成新类标记 最大化类内的相似性、最小化类间的相似性 孤立点分析 孤立点: 数据对象与数据的一般行为或模型不一致 噪声 or 异常丢掉? 不! 在欺骗探测, 罕见事件分析中有用 演变分析 趋势 和 背离 连续时间序列数据分析, 周期模式匹配分析 基于类似性的数据分析
首先生成所有模式，然后过虑非兴趣模式.
仅生成有趣模式—优化数据挖掘查询
Data Mining: Concepts and Techniques
2018年10月24日星期三
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数据挖掘: 多学科汇总
数据库技术
统计学
信息科学
数据挖掘
机器学习
可视化
其他学科
2018年10月24日星期三
Data Mining: Concepts and Techniques
分析显示： 38% 的零售收缩归咎于不诚实雇员
反对恐怖主义
2018年10月24日星期三
Data Mining: Concepts and Techniques
9
其他应用
运动
IBM高级侦察系统统计NBA比赛
天文学
喷气推进实验所(JPL) 与 Palomar 天文台在数据挖掘帮 助下发现22类星体
1960s:
数据收集，数据创建
关系数据模型, 关系数据库管理系统
1970s:
1980s:
高级数据模型 (扩充关系, 面向对象, etc.)
面向应用的数据库管理系统 (空间的,时间的,知识库, etc.) 数据挖掘,数据仓库,Web 数据库 面向各种应用的数据挖掘 Web 技术 和 全球信息系统
Data Mining: Concepts and Techniques
我们可以发现所有有趣模式吗?
发现所有的兴趣模式: 完全的
数据挖掘系统可以发现所有有趣模式吗? 启发式 vs. 穷举搜索
联合 vs. 分类 vs. 聚类
数据挖掘系统能仅产生有趣模式吗? 方法
仅产生有趣的模式： 最优化问题
应用和社会影响
2018年10月24日星期三
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汇总
数据挖掘: 从大量数据中发现有趣模式
数据库技术在大量需求，广泛应用驱动下自然发展
客观 vs. 主观兴趣度度量
客观: 基于所发现模式的结构和关于它们的统计, e.g., support, confidence, etc. 主观: 基于用户对数据的确信, e.g., unexpectedness, novelty, actionability, etc.
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2018年10月24日星期三
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知识发现过程步骤：
了解应用领域 相关前提知识和应用目标 数据清理 和数据集成: (可能需要付出 60%的努力!) 数据选择 数据变换 选择数据挖掘功能 特征化、关联、分类、聚类分析以及演变和偏差分析. 选择挖掘算法 数据挖掘 模式评价 和 知识表达 可视化,转换,排除冗余模式, etc. 使用发现知识
数据进行分析。
我们溺死在数据坟墓中，却难以提取有效信息
解决方法：数据仓库与数据挖掘
数据仓库 and 联机分析处理（OLAP）
在大型数据库数据中挖掘有趣知识 (规则, 模式, 约束)
Data Mining: Concepts and Techniques源自2018年10月24日星期三
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数据库技术发展
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Data Mining: Concepts and Techniques
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所有模式都是有趣的吗
数据挖掘会生成很多模式：并不是所有模式都是有趣的
建议方法: Human-centered, query-based, focused mining
有趣模式
易于被人理解；在某种程度上，对于新的或测试数据是有效的；是 潜在有用的；是新颖的。
Business Analyst Data Analyst
数据查询 Statistical Analysis, Querying and Reporting
数据仓库 /数据集市 OLAP, MDA 数据源 Paper, Files, Information Providers, Database Systems, OLTP
风险分析和管理
预测, 消费能力, 质量控制,竞争力分析
欺骗探测 和不寻常行为探测
其他应用
Web 挖掘
DNA 和生物信息挖掘
Data Mining: Concepts and Techniques
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市场分析和管理
数据来源?
信用卡事务, 折扣优待卷,客户投诉电话, 公众生活方式调查 发现具有相同特征（兴趣、收入状况、消费习惯等）的消费者模式 随着时间发展，决定消费者购买的模式
数据挖掘功能
所有模式都是有趣的吗?
数据挖掘系统的分类
数据挖掘的主要问题
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Data Mining: Concepts and Techniques
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需要是发明之母
数据爆炸问题
自动数据收集工具和成熟的数据库技术导致海量数据累 积，需要对数据库、数据仓库及其他信息存储设备中的
处理噪声和不完全数据
整合从已知信息中发现的知识: knowledge fusion 数据挖掘查询语言 表示和可视化数据挖掘结果 多个抽象层的交互知识挖掘 特定范围数据挖掘应用 保护数据安全性, 完整性, 保密性
Data Mining: Concepts and Techniques
用户交互
Data Mining: Concepts and Techniques
知识被挖掘
运用技术
面向应用
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数据挖掘的主要问题
挖掘方法
在数据库中挖掘不同知识, e.g., bio, stream, Web
性能: 有效性,可伸缩性, 并行处理 模式评估: 兴趣度问题 结合背景知识
分类和预测
模型构造：描述和预测类标记未知的对象类
例如,基于气候划分国家, 基于汽油消耗定额划分汽车
表示: 判定树,分类规则,神经网络
预测空缺或不知道的数据值
2018年10月24日星期三
Data Mining: Concepts and Techniques
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数据挖掘功能 (2)
数据来源
Relational, data warehouse, transactional, stream, objectoriented/relational, active, spatial, time-series, text, multi-media, heterogeneous, legacy, WWW Characterization, discrimination, association, classification, clustering, trend/deviation, outlier analysis, etc.
2018年10月24日星期三 Data Mining: Concepts and Techniques
DBA
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结构: 典型数据挖掘系统
图形用户界面
模式评估 数据挖掘引擎
数据库或数据仓库 服务器
数据清理 数据集成
知识库
过虑
Databases
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Data Warehouse
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Data Mining: Concepts and Techniques
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数据挖掘 和 商业智能
Increasing potential to support business decisions End User
决策
知识表示 Visualization Techniques 数据挖掘 Information Discovery
Data Mining: Concepts and Techniques
在何种数据上进行数据挖掘
关系数据库 数据仓库 事务数据库 高级数据库系统和高级数据库应用 面向对象数据库 对象关系数据库 空间数据库 时间数据库和时间序列数据库 多媒体数据库 异种数据库和遗产数据库 WWW
Data Mining: Concepts and Techniques
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数据挖掘功能
概念/类描述: 特征化和区分
归纳, 总结, 对比数据特征, e.g., dry vs. wet regions
Diaper Beer [0.5%, 75%]
关联分析 (相关性和因果关系)
数据挖掘 概念与技术
— Chapter 1 —
© Jiawei Han and Micheline Kamber
2018年10月24日星期三
Data Mining: Concepts and Techniques