数据挖掘入门PPT课件
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库中的大量数据中挖掘有趣知识的过程。
2020/10/17
10
数据挖掘系统的组成
➢ 数据库、数据仓库或其他信息库：是一个或一 组数据库、数据仓库、电子表格或其他类型的 信息库。可以在数据上进行数据清理和集成。
➢ 数据库或数据仓库服务器：根据用户的挖掘请 求，数据库或数据仓库服务器负责提取相关数 据。
➢ 图形用户界面：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，指定数据挖 掘查询或任务，提供信息，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。
2020/10/17
12
数据挖掘系统结构
图形用户界面
模式评估
数据清理
数据挖掘引擎
数据库或数据仓库
服务器
数据集成
过滤
2020/10/17
8
7. 数据挖掘：这是整个KDD过程中很重要的一个 步骤。运用前面的选择算法，从数据库中提取 用户感兴趣的知识，并以一定的方式表示出来。
8. 模式解释：对在数据挖掘步骤中发现的模式 （知识）进行解释。通过机器评估剔除冗余或 无关模式，若模式不满足，再返回到前面某些 处理步骤中反复提取。
9. 知识评价：将发现的知识以用户能了解的方式 呈现给用户。其中也包括对知识一致性的检查， 以确信本次发现的知识不会与以前发现的知识 相抵触。
➢ 机器学习方法可分为：归纳学习方法（决策树、规则归 纳等），基于范例学习，遗传算法等。
➢ 神经网络方法可以分为：前向神经网络（BP算法等）， 自组织神经网络（自组织特征映射、竞争学习等）。
➢ 数据库方法分为：多为数据分析和OLAP技术，此外还 有面向属性的归纳方法。
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15
数据挖掘技术分类
库，多媒体数据库，异构数据库，数据仓库， 演绎数据库和Web数据库等。
2020/10/17
14
3. 按挖掘方法分类：包括统计方法，机器学习方法，神经 网络方法和数据库方法，其中：
➢ 统计方法可分为：回归分析（多元回归、自回归等）， 判别分析（贝叶斯判别、费歇尔判别、非参数判别等）， 聚类分析（系统聚类、动态聚类等），探索性分析（主 成分分析、相关分析等）等。
数据库
数据仓库
知识库
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三、数据挖掘方法
3.1 可以分别按挖掘任务、挖掘对象和挖掘方法来分 类。
1. 按挖掘任务分类：包括分类或预测知识模型发 现，数据总结，数据聚类，关联规则发现，时
序模式发现，依赖关系或依赖模型发现，异常 和趋势发现等。
2. 按挖掘对象分类：包括关系数据库，面向对象 数据库，空间数据库，时态数据库，文本数据
➢ 知识库：是领域知识，用于指导搜索，或评估 结果模式的兴趣度。
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11
➢ 数据挖掘引擎：数据挖掘系统的基本部分，由 一组功能模块组成，用于特征化、关联、分类、 聚类分析以及演变和偏差分析。
➢ 模式评估模块：使用兴趣度量，并与数据挖掘 模块交互，以便将搜索聚焦在有趣的模式上， 可能使用兴趣度阈值过滤发现的模式。
6
知识发现（KDD）的步骤
1. 数据准备：了解KDD应用领域的有关情况。包 括熟悉相关的知识背景，搞清用户需求。
2. 数据选取：数据选取的目的是确定目标数据， 根据用户的需要从原始数据库中选取相关数据 或样本。在此过程中，将利用一些数据库操作 对数据库进行相关处理。
3. 数据预处理：对步骤2中选出的数据进行再处理， 检查数据的完整性及一致性，消除噪声及与数 据挖掘无关的冗余数据，根据时间序列和已知 的变化情况，利用统计等方法填充丢失的数据。
KDD是一个人机交互处理过程。该过程 需要经历多个步骤，并且很多决策需要由 用户提供。从宏观上看，KDD过程主要经 由三个部分组成，即数据整理、数据挖掘 和结果的解释评估。
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5
知识发现（KDD）的过程
解释/评估
数据挖掘
预处理 及变换
变换后的数据
数据清理筛选 目标数据
数据
2020/10/17
2020/10/17
2
为什么数据挖掘是重要的
数据的丰富带来了对强有力的数据分
析工具的需求。快速增长的海量数据收集 存放在大型和大量的数据库中，没有强有 力的工具，这些数据就变成了“数据坟 墓”——难得再访问的数据档案。因此数 据和信息之间的鸿沟要求系统地开发数据 挖掘工具，将数据坟墓转换成知识“金 块”。
2020/10/17
3
二、KDD与数据挖掘
2.1 KDD定义 人们给KDD下过很多定义，内涵也各不
相同，目前公认的定义是由Fayyad等人提出 的。
所谓基于数据库的知识发现(KDD)是指 从大量数据中提取有效的、新颖的、潜在 有用的、最终可被理解的模式的非平凡过 程。
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4
2.2 KDD过程
数据挖掘入门
2020/10/17
1
一、引言
什么激发了数据挖掘
近年来，数据挖掘引起了信息产业界的极大关注，其
主要原因是存在大量数据可以广泛使用，并且迫切需要将 这些数据转换成有用的信息和知识。获取的信息和知识可 以广泛应用于各种领域，如商务管理、生产控制、市场分 析、工程设计和科学探索等。
面对海量数据库和大量繁杂信息，如何才能从中提取 有价值的知识，进一步提高信息的利用率，由此引发了一 个新的研究方向：基于数据库的知识发现（Knowledge Discovery in Database）及相应的数据挖掘（Data Mining） 理论和技术的研究。
2020/10/17源自文库
9
什么是数据挖掘
1. 数据挖掘（从数据中发现知识） 从海量的数据中抽取感兴趣的（有价值的、隐含的、
以前没有用但是潜在有用信息的）模式和知识。
2. 其它可选择的名字 数据库中知识挖掘、知识提取、数据/模式分析、数据
考古、数据捕捞、信息获取、事务智能等。
3. 广义观点 数据挖掘是从存放在数据库、数据仓库中或其它信息
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7
4. 数据变换：根据知识发现的任务对经过预 处理的数据再处理，主要是通过投影或利 用数据库的其它操作减少数据量。
5. 确定KDD目标：根据用户的要求，确定 KDD要发现的知识类型。
6. 选择算法：根据步骤5确定的任务，选择 合适的知识发现算法，包括选取合适的模 型和参数。
2020/10/17
数据挖掘
验证驱动挖掘
发现驱动挖掘
SQL 查询工具
2020/10/17
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数据挖掘系统的组成
➢ 数据库、数据仓库或其他信息库：是一个或一 组数据库、数据仓库、电子表格或其他类型的 信息库。可以在数据上进行数据清理和集成。
➢ 数据库或数据仓库服务器：根据用户的挖掘请 求，数据库或数据仓库服务器负责提取相关数 据。
➢ 图形用户界面：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，指定数据挖 掘查询或任务，提供信息，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。
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数据挖掘系统结构
图形用户界面
模式评估
数据清理
数据挖掘引擎
数据库或数据仓库
服务器
数据集成
过滤
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7. 数据挖掘：这是整个KDD过程中很重要的一个 步骤。运用前面的选择算法，从数据库中提取 用户感兴趣的知识，并以一定的方式表示出来。
8. 模式解释：对在数据挖掘步骤中发现的模式 （知识）进行解释。通过机器评估剔除冗余或 无关模式，若模式不满足，再返回到前面某些 处理步骤中反复提取。
9. 知识评价：将发现的知识以用户能了解的方式 呈现给用户。其中也包括对知识一致性的检查， 以确信本次发现的知识不会与以前发现的知识 相抵触。
➢ 机器学习方法可分为：归纳学习方法（决策树、规则归 纳等），基于范例学习，遗传算法等。
➢ 神经网络方法可以分为：前向神经网络（BP算法等）， 自组织神经网络（自组织特征映射、竞争学习等）。
➢ 数据库方法分为：多为数据分析和OLAP技术，此外还 有面向属性的归纳方法。
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数据挖掘技术分类
库，多媒体数据库，异构数据库，数据仓库， 演绎数据库和Web数据库等。
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3. 按挖掘方法分类：包括统计方法，机器学习方法，神经 网络方法和数据库方法，其中：
➢ 统计方法可分为：回归分析（多元回归、自回归等）， 判别分析（贝叶斯判别、费歇尔判别、非参数判别等）， 聚类分析（系统聚类、动态聚类等），探索性分析（主 成分分析、相关分析等）等。
数据库
数据仓库
知识库
13
三、数据挖掘方法
3.1 可以分别按挖掘任务、挖掘对象和挖掘方法来分 类。
1. 按挖掘任务分类：包括分类或预测知识模型发 现，数据总结，数据聚类，关联规则发现，时
序模式发现，依赖关系或依赖模型发现，异常 和趋势发现等。
2. 按挖掘对象分类：包括关系数据库，面向对象 数据库，空间数据库，时态数据库，文本数据
➢ 知识库：是领域知识，用于指导搜索，或评估 结果模式的兴趣度。
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11
➢ 数据挖掘引擎：数据挖掘系统的基本部分，由 一组功能模块组成，用于特征化、关联、分类、 聚类分析以及演变和偏差分析。
➢ 模式评估模块：使用兴趣度量，并与数据挖掘 模块交互，以便将搜索聚焦在有趣的模式上， 可能使用兴趣度阈值过滤发现的模式。
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知识发现（KDD）的步骤
1. 数据准备：了解KDD应用领域的有关情况。包 括熟悉相关的知识背景，搞清用户需求。
2. 数据选取：数据选取的目的是确定目标数据， 根据用户的需要从原始数据库中选取相关数据 或样本。在此过程中，将利用一些数据库操作 对数据库进行相关处理。
3. 数据预处理：对步骤2中选出的数据进行再处理， 检查数据的完整性及一致性，消除噪声及与数 据挖掘无关的冗余数据，根据时间序列和已知 的变化情况，利用统计等方法填充丢失的数据。
KDD是一个人机交互处理过程。该过程 需要经历多个步骤，并且很多决策需要由 用户提供。从宏观上看，KDD过程主要经 由三个部分组成，即数据整理、数据挖掘 和结果的解释评估。
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知识发现（KDD）的过程
解释/评估
数据挖掘
预处理 及变换
变换后的数据
数据清理筛选 目标数据
数据
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为什么数据挖掘是重要的
数据的丰富带来了对强有力的数据分
析工具的需求。快速增长的海量数据收集 存放在大型和大量的数据库中，没有强有 力的工具，这些数据就变成了“数据坟 墓”——难得再访问的数据档案。因此数 据和信息之间的鸿沟要求系统地开发数据 挖掘工具，将数据坟墓转换成知识“金 块”。
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二、KDD与数据挖掘
2.1 KDD定义 人们给KDD下过很多定义，内涵也各不
相同，目前公认的定义是由Fayyad等人提出 的。
所谓基于数据库的知识发现(KDD)是指 从大量数据中提取有效的、新颖的、潜在 有用的、最终可被理解的模式的非平凡过 程。
2020/10/17
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2.2 KDD过程
数据挖掘入门
2020/10/17
1
一、引言
什么激发了数据挖掘
近年来，数据挖掘引起了信息产业界的极大关注，其
主要原因是存在大量数据可以广泛使用，并且迫切需要将 这些数据转换成有用的信息和知识。获取的信息和知识可 以广泛应用于各种领域，如商务管理、生产控制、市场分 析、工程设计和科学探索等。
面对海量数据库和大量繁杂信息，如何才能从中提取 有价值的知识，进一步提高信息的利用率，由此引发了一 个新的研究方向：基于数据库的知识发现（Knowledge Discovery in Database）及相应的数据挖掘（Data Mining） 理论和技术的研究。
2020/10/17源自文库
9
什么是数据挖掘
1. 数据挖掘（从数据中发现知识） 从海量的数据中抽取感兴趣的（有价值的、隐含的、
以前没有用但是潜在有用信息的）模式和知识。
2. 其它可选择的名字 数据库中知识挖掘、知识提取、数据/模式分析、数据
考古、数据捕捞、信息获取、事务智能等。
3. 广义观点 数据挖掘是从存放在数据库、数据仓库中或其它信息
2020/10/17
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4. 数据变换：根据知识发现的任务对经过预 处理的数据再处理，主要是通过投影或利 用数据库的其它操作减少数据量。
5. 确定KDD目标：根据用户的要求，确定 KDD要发现的知识类型。
6. 选择算法：根据步骤5确定的任务，选择 合适的知识发现算法，包括选取合适的模 型和参数。
2020/10/17
数据挖掘
验证驱动挖掘
发现驱动挖掘
SQL 查询工具