开题报告数据挖掘PPT课件
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第1章 《数据挖掘》PPT绪论
Wisdom
Knowledge
Information
Data
3 of 43
1.1数据挖掘基本概念
第一章 绪论
1.1.1 数据挖掘的概念
数据挖掘、数据库、人工智能
• 数据挖掘是从数据中发掘知识的过程，在这个过程中人工智能和数据库技术可以作 为挖掘工具，数据可以被看作是土壤，云平台可以看作是承载数据和挖掘算法的基 础设施 。在挖掘数据的过程中需要用到一些挖掘工具和方法，如机器学习的方法。 当挖掘完毕后，数据挖掘还需要对知识进行可视化和展现。
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1.3数据挖掘常用工具
第一章 绪论
1.3.2 开源工具
• WEKA WEKA 是一个基于JAVA 环境下免费开源的数据挖掘工作平台，集合了大量能承担数据 挖掘任务的机器学习算法，包括对数据进行预处理，分类，回归、聚类、关联规则以及 在新的交互式界面上的可视化。
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1.3数据挖掘常用工具
•R • Weka • Mahout • RapidMiner • Python • Spark MLlib
第一章 绪论
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1.3数据挖掘常用工具
第一章 绪论
1.3.2 开源工具
•R R是用于统计分析和图形化的计算机语言及分析工具，提供了丰富的统计分析和数据挖 掘功能，其核心模块是用C、C++和Fortran编写的。
为了提高系统的决策支持能力，像ERP、SCM、HR等一些应用系统也逐渐与数据 挖掘集成起来。多种理论与方法的合理整合是大多数研究者采用的有效技术。
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1.2 数据挖掘起源及发展历史
第一章 绪论
3 数据挖掘面临的新挑战
随着物联网、云计算和大数据时代的来临，在大数据背景下数据挖掘要面临的挑 战，主要表现在以下几个方面：
Knowledge
Information
Data
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1.1数据挖掘基本概念
第一章 绪论
1.1.1 数据挖掘的概念
数据挖掘、数据库、人工智能
• 数据挖掘是从数据中发掘知识的过程，在这个过程中人工智能和数据库技术可以作 为挖掘工具，数据可以被看作是土壤，云平台可以看作是承载数据和挖掘算法的基 础设施 。在挖掘数据的过程中需要用到一些挖掘工具和方法，如机器学习的方法。 当挖掘完毕后，数据挖掘还需要对知识进行可视化和展现。
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1.3数据挖掘常用工具
第一章 绪论
1.3.2 开源工具
• WEKA WEKA 是一个基于JAVA 环境下免费开源的数据挖掘工作平台，集合了大量能承担数据 挖掘任务的机器学习算法，包括对数据进行预处理，分类，回归、聚类、关联规则以及 在新的交互式界面上的可视化。
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1.3数据挖掘常用工具
•R • Weka • Mahout • RapidMiner • Python • Spark MLlib
第一章 绪论
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1.3数据挖掘常用工具
第一章 绪论
1.3.2 开源工具
•R R是用于统计分析和图形化的计算机语言及分析工具，提供了丰富的统计分析和数据挖 掘功能，其核心模块是用C、C++和Fortran编写的。
为了提高系统的决策支持能力，像ERP、SCM、HR等一些应用系统也逐渐与数据 挖掘集成起来。多种理论与方法的合理整合是大多数研究者采用的有效技术。
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1.2 数据挖掘起源及发展历史
第一章 绪论
3 数据挖掘面临的新挑战
随着物联网、云计算和大数据时代的来临，在大数据背景下数据挖掘要面临的挑 战，主要表现在以下几个方面：
《数据挖掘入门》PPT课件
依存性和关联性，如果两个事物或者多个事物之间存在
一定的关联关系，那么其中一个事物就能够通过其他事
物预测到。
6.
人们希望在海量的商业交易记录中发现感兴趣
的数据关联关系，用以帮助商家作出决策。例如：
7.
面包 2% 牛奶 1.5% （占超市交易总数）
8.
2%和1.5%表明这两种商品在超市经营中的重要程度，
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。
05.06.2021
精选ppt
10
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
24
6，分类与预测 分类和预测是两种重要的数据分析方法，在商业上
的应用很多。分类和预测可以用于提取描述重要数据类 型或预测未来的数据趋势。
分类的目的是提出一个分类函数或分类模型（即分 类器）通过分类器将数据对象映射到某一个给定的类别 中。数据分类可以分为两步进行。第一步建立模型，用 于描述给定的数据集合。通过分析由属性描述的数据集 合来建立反映数据集合特性的模型。第二步是用模型对 数据对象进行分类。
05.06.2021
数据挖掘精品PPT课件
ห้องสมุดไป่ตู้
（2）聚类分析 物以类聚，人以群分，聚类分析技术试图找出数据 集中的数据的共性和差异，并将具有共性对象聚合 在相应的簇中。聚类分析已广泛应用与客户细分、 定向营销、信息检索等领域。 聚类与分类是容易混淆的两个概念。聚类是一种无 指导的观察式学习，没有预先定义的类。 （3）关联分析 关联分析是发现特征之间的相互依赖关系，通常是 在给定的数据集中发现频繁出现的模式知识（又称 关联规则）。关联规则广泛用于市场营销、事务分 析等领域。
数据挖掘概念首次出现在1989年举行的第十一届 国际联合人工智能学术会议上，其思想主要来自 于机器学习、模式识别、统计和数据库系统。国 内对数据挖掘的研究起步较晚，1993年国家自然 科学基金首次支持该领域的研究。此后，国家、 各省自然科学基金委，国家社科基金，“863”、 “973”项目，国家、各省的科技计划，每年都 有相关项目支持。众多研究机构和大学都成立专 门的项目组。从事数据挖掘研究与应用的人员越 来越多。现今，数据挖掘的基本理论问题逐步得 到了解决，现在更多的是数据挖掘的应用。
7.2.2 基于规则的分类器 基于规则的分类器是使用一组“if...then...” 规则来对记录进行分类的技术。为了建立基于规则 的分类器，需要提取一组规则来识别数据集的属性 和类标号之间的关键联系。提取分类规则的方法有 两大类，直接方法和间接方法。直接方法是直接从 数据中提取分类规则，间接方法是从其他分类模型 中提取分类规则。
7.2 分类 分类任务就是确定对象属于哪个预定义的目标类。 分类问题是一个普遍存在的问题，有许多不同的 应用。例如，根据电子邮件的标题和内容检查出 垃圾邮件，对一大堆照片区分出哪些是猫哪些是 狗。分类任务就是通过学习得到一个目标函数， 把每个属性集x映射到一个预先定义的类标号y。 目标函数也称分类模型。
（2）聚类分析 物以类聚，人以群分，聚类分析技术试图找出数据 集中的数据的共性和差异，并将具有共性对象聚合 在相应的簇中。聚类分析已广泛应用与客户细分、 定向营销、信息检索等领域。 聚类与分类是容易混淆的两个概念。聚类是一种无 指导的观察式学习，没有预先定义的类。 （3）关联分析 关联分析是发现特征之间的相互依赖关系，通常是 在给定的数据集中发现频繁出现的模式知识（又称 关联规则）。关联规则广泛用于市场营销、事务分 析等领域。
数据挖掘概念首次出现在1989年举行的第十一届 国际联合人工智能学术会议上，其思想主要来自 于机器学习、模式识别、统计和数据库系统。国 内对数据挖掘的研究起步较晚，1993年国家自然 科学基金首次支持该领域的研究。此后，国家、 各省自然科学基金委，国家社科基金，“863”、 “973”项目，国家、各省的科技计划，每年都 有相关项目支持。众多研究机构和大学都成立专 门的项目组。从事数据挖掘研究与应用的人员越 来越多。现今，数据挖掘的基本理论问题逐步得 到了解决，现在更多的是数据挖掘的应用。
7.2.2 基于规则的分类器 基于规则的分类器是使用一组“if...then...” 规则来对记录进行分类的技术。为了建立基于规则 的分类器，需要提取一组规则来识别数据集的属性 和类标号之间的关键联系。提取分类规则的方法有 两大类，直接方法和间接方法。直接方法是直接从 数据中提取分类规则，间接方法是从其他分类模型 中提取分类规则。
7.2 分类 分类任务就是确定对象属于哪个预定义的目标类。 分类问题是一个普遍存在的问题，有许多不同的 应用。例如，根据电子邮件的标题和内容检查出 垃圾邮件，对一大堆照片区分出哪些是猫哪些是 狗。分类任务就是通过学习得到一个目标函数， 把每个属性集x映射到一个预先定义的类标号y。 目标函数也称分类模型。
《数据挖掘》PPT课件
➢ 数据挖掘应用系统开发 ➢ 数据挖掘技术的新应用 ➢ 数据挖掘软件发展
2020/12/9
数据库研究所
9
高级数据挖掘
课程的教学目的
➢ 让学生掌握数据挖掘的基本概念、算法和高级技术； ➢ 将这些概念、算法和技术应用于实际问题。
复旦大学计算机科学技术学 院基本情况
➢ 主要研究方向
▪ 媒体计算 ▪ 数据库与数据科学 ▪ 网络与信息安全 ▪ 智能信息处理 ▪ 人机接口和服务计算 ▪ 理论计算机科学 ▪ 软件工程与系统软件
2020/12/9
数据库研究所
6
复旦大学数据挖掘课程的设置
总体目标
➢ 掌握大规模数据挖掘与分析的基本流程 ➢ 掌握数据挖掘的基本算法 ➢ 掌握对实际数据集进行挖掘的系统能力
数据仓库与数据挖掘
数据库系统
2020/12/9
数据库研究所
8
数据仓库与数据挖掘
课程的教学目的
➢ 掌握数据仓库数据挖掘原理、技术和方法，掌握建立数据挖掘应用 系统的方法，了解相关前沿的研究。
教学内容
➢ 数据挖掘、数据仓库的基本概念
▪ 数据仓库设计和应用 ▪ 数据挖掘的基本技术
• 关联分析、分类分析、聚类分析、异常分析和演化分析等；联机分析处理OLAP技术；
➢ involving methods at the intersection of artificial intelligence, machine learning, statistics, and database systems.
➢ The overall goal of the data mining process is to extract information from a data set and transform it into an understandable structure for further use.
2020/12/9
数据库研究所
9
高级数据挖掘
课程的教学目的
➢ 让学生掌握数据挖掘的基本概念、算法和高级技术； ➢ 将这些概念、算法和技术应用于实际问题。
复旦大学计算机科学技术学 院基本情况
➢ 主要研究方向
▪ 媒体计算 ▪ 数据库与数据科学 ▪ 网络与信息安全 ▪ 智能信息处理 ▪ 人机接口和服务计算 ▪ 理论计算机科学 ▪ 软件工程与系统软件
2020/12/9
数据库研究所
6
复旦大学数据挖掘课程的设置
总体目标
➢ 掌握大规模数据挖掘与分析的基本流程 ➢ 掌握数据挖掘的基本算法 ➢ 掌握对实际数据集进行挖掘的系统能力
数据仓库与数据挖掘
数据库系统
2020/12/9
数据库研究所
8
数据仓库与数据挖掘
课程的教学目的
➢ 掌握数据仓库数据挖掘原理、技术和方法，掌握建立数据挖掘应用 系统的方法，了解相关前沿的研究。
教学内容
➢ 数据挖掘、数据仓库的基本概念
▪ 数据仓库设计和应用 ▪ 数据挖掘的基本技术
• 关联分析、分类分析、聚类分析、异常分析和演化分析等；联机分析处理OLAP技术；
➢ involving methods at the intersection of artificial intelligence, machine learning, statistics, and database systems.
➢ The overall goal of the data mining process is to extract information from a data set and transform it into an understandable structure for further use.
数据挖掘课件
07
数据挖掘实践案例
电商用户行为分析
1 2
用户购买行为分析
分析用户的购买记录，识别用户的购买习惯和偏 好，为电商企业提供精准的产品推荐和营销策略 。
用户活跃度分析
分析用户的登录、浏览、搜索等行为，评估用户 的活跃度和兴趣，优化网站内容和结构。
3
用户满意度分析
通过用户评价和反馈，了解用户对产品的满意度 和需求，及时调整产品和服务，提高用户满意度 和忠诚度。
层次聚类算法的优缺点
层次聚类算法能够得到完整的聚类树，但计算复杂度高，且需要预先确定簇的数量或截断 线。
05
分类与回归
决策树算法
决策树算法概述
ID3算法
决策树是一种常见的分类与回归算法，通 过树形结构来表达决策过程。
ID3算法是决策树学习算法的一种，它根据 信息增益来选择划分属性。
C4.5算法
CART算法
C4.5算法是ID3算法的改进版，它引入了增 益率的概念，解决了ID3算法对可取值数目 较多的属性有所偏好的问题。
CART算法是一种采用二叉树结构的决策树 学习算法，概述
距离度量
K近邻算法是一种基本的分 类与回归算法，它根据距离 来衡量样本之间的相似性。
信用卡欺诈检测
01
异常交易检测
监测信用卡交易记录，及时发现 异常交易，如大额交易、异地交 易等，防止欺诈行为。
02
欺诈模式识别
03
实时监控与警报
通过对历史欺诈行为进行分析， 发现欺诈模式和特征，建立欺诈 检测模型。
实时监测信用卡交易，触发警报 机制，及时通知银行和持卡人， 防止欺诈行为。
股票价格预测
填充缺失值
对于缺失的数据，可以采 用不同的方法进行填充， 如用平均值、中位数或模 式匹配等方法。
数据挖掘ppt课件(2024)
医疗数据类型及特点
电子病历、医学影像、基因测序等 。
数据预处理与特征提取
针对不同类型的医疗数据进行预处 理和特征提取，如文本处理、图像 识别、基因表达谱分析等。
2024/1/29
模型评估与应用
通过准确率、灵敏度、特异度等指 标评估模型性能，将模型应用于实 际医疗场景中，提高医生诊断效率 和准确性。
疾病预测与辅助诊断模型构建
贝叶斯分类器应用案例
03
如垃圾邮件识别、新闻分类、情感分析等。
17
神经网络在分类预测中应用
1 2
神经网络基本概念
模拟人脑神经元连接方式的计算模型，通过训练 学习输入与输出之间的映射关系。
神经网络在分类预测中的应用
通过构建多层感知机、卷积神经网络等模型，对 输入数据进行自动特征提取和分类预测。
3
神经网络应用案例
5
数据挖掘与机器学习关系
机器学习是数据挖掘的重 要工具之一。
2024/1/29
数据挖掘包括数据预处理 、特征提取、模型构建等 步骤，其中模型构建可以 使用机器学习算法。
机器学习算法如决策树、 神经网络、支持向量机等 在数据挖掘中有广泛应用 。
6
2024/1/29
02
数据预处理技术
7
数据清洗与去重
推荐模型构建
利用机器学习、深度学习等技 术构建推荐模型，如逻辑回归 、神经网络等。
模型评估与优化
通过准确率、召回率、F1值等 指标评估模型性能，采用交叉 验证、网格搜索等方法优化模
型参数。
32
金融欺诈检测模型构建与优化
金融欺诈类型及特点
信用卡欺诈、贷款欺诈、洗钱等。
2024/1/29
数据来源与处理
数据挖掘概述PPT课件
还有很多案例都可以印证，现在的社会是一个 信息爆炸的社会。是在信息的潮流中随波逐流 还是“到中流击水，浪遏飞舟”？
第5页/共63页
数据挖掘技术的另一个产生动力 2.数据过量而知识贫乏 现代人了解古代的主要方式主要是通过前人留 下的记录，但是这些记录往往是零碎的、不完 全的。例如？
想象一下，如果后人希望了解现在人们的生活 状况，他们面临的已不再是信息缺失，而是需 要从浩如烟海的资料中有选择性的收集他们认 为有用的信息，若没有一定技术支持，其难度 恐怕可以用“浪里淘金”或“大海捞针”来形 容。
一、引例 例1。如果你在当当的购书网站并购买过书籍或音 像制品，以后再浏览该网站时经常看到类似的提示： “欢迎你，下面是我们给您推荐的新书和VCD。” 然后就可以在网页的某个位置看到几本新书或VCD 的名字及其相关链接。 网站怎么知道读者可能会对这些物品干兴趣？
这是因为网站采用了新的技术来了解顾客的潜在需求， 比如：网站从顾客的购买清单中发现你买的书与张三 买过的书有几本是相同的，但是还有些书张三已经买 了，而你却还没买，网站会据此认为你们的阅读偏好 相近，从而你会对那些书也干兴趣。
6
鲑鱼，尿布，啤酒
7
面包，茶，糖鸡蛋
8
咖啡，糖，鸡，鸡蛋
9
面包，尿布，啤酒，盐
10
茶，鸡蛋，小甜饼，尿布，啤酒
从这个销售数据中可以得出什么结论？
第2页/共63页
简单分析发现，有6个顾客买了啤酒，而其中5个人 买了尿布，或说，5个买了尿布的顾客都买了啤酒。
从数据挖掘的角度就是得到了如下的很强的关联规则：
第18页/共63页
则S2与S6之间的相异度为10，而相似度为1/11, 有min_d=2,max_d=29,因此，也可以定义相似度 为1-(10-2)/(29-2)=19/27。
第5页/共63页
数据挖掘技术的另一个产生动力 2.数据过量而知识贫乏 现代人了解古代的主要方式主要是通过前人留 下的记录，但是这些记录往往是零碎的、不完 全的。例如？
想象一下，如果后人希望了解现在人们的生活 状况，他们面临的已不再是信息缺失，而是需 要从浩如烟海的资料中有选择性的收集他们认 为有用的信息，若没有一定技术支持，其难度 恐怕可以用“浪里淘金”或“大海捞针”来形 容。
一、引例 例1。如果你在当当的购书网站并购买过书籍或音 像制品，以后再浏览该网站时经常看到类似的提示： “欢迎你，下面是我们给您推荐的新书和VCD。” 然后就可以在网页的某个位置看到几本新书或VCD 的名字及其相关链接。 网站怎么知道读者可能会对这些物品干兴趣？
这是因为网站采用了新的技术来了解顾客的潜在需求， 比如：网站从顾客的购买清单中发现你买的书与张三 买过的书有几本是相同的，但是还有些书张三已经买 了，而你却还没买，网站会据此认为你们的阅读偏好 相近，从而你会对那些书也干兴趣。
6
鲑鱼，尿布，啤酒
7
面包，茶，糖鸡蛋
8
咖啡，糖，鸡，鸡蛋
9
面包，尿布，啤酒，盐
10
茶，鸡蛋，小甜饼，尿布，啤酒
从这个销售数据中可以得出什么结论？
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简单分析发现，有6个顾客买了啤酒，而其中5个人 买了尿布，或说，5个买了尿布的顾客都买了啤酒。
从数据挖掘的角度就是得到了如下的很强的关联规则：
第18页/共63页
则S2与S6之间的相异度为10，而相似度为1/11, 有min_d=2,max_d=29,因此，也可以定义相似度 为1-(10-2)/(29-2)=19/27。
数据挖掘ppt课件
进行数据仓库部署，然后数据仓库投入
运行使用，同时管理人员对数据仓库进
行维护，完成数据仓库的一个生命周期， 其基本框架如图所示：
2021精选ppt
29
数据仓库的运行和维护
数据仓库基础构造
需
数 据
求 分
模型设计
数据载入接口设计
仓 库
部
析
署
应用设计、开发
数据仓库建立的基本框架
2021精选ppt
30
1、需求分析
2） 可接受的最低粒度；
保证能够满足客户的决策分析需要；
3）能存储数据的存储容量；
若存储容量有限，则采用高粒度的数据粒度划分策略。
2021精选ppt
25
3.2 针对DM的粒度
在数据挖掘过程中，有时仅需建立分析模型，得到相 对准确、能反映趋势的数据，不要求精确地结果，另外 挖掘方法一般比较复杂，直接将算法在数据仓库的巨量 数据上运行，系统是难以承受的。
2021精选ppt
42
(3).桌面准备
与建立数据仓库的整个过程相比， 为用户准备计算机只占相对很小的一部 分。但用户在他们桌面上看到和经历到 的东西对他们才是最有价值的。桌面准 备的主要工作是安装好所有需要的桌面 用户工具，测试每个客户机的计算机。
2021精选ppt
43
(4).初始培训
培训用户学习数据仓库相关概念、 相关内容和数据访问工具，建立对初始 用户的基本使用支持。这是非常重要的 一部分，不经过培训，用户不知道怎样 利用数据仓库，意识不到数据仓库真正 能为他们做多少事情。
由于数据仓库的需求非常模糊，因 此数据仓库的设计将对需求分析的过程 贯穿在整个设计的过程中。数据仓库开 发过程中的每一个阶段的每一项任务都 是由需求分析决定的。
运行使用，同时管理人员对数据仓库进
行维护，完成数据仓库的一个生命周期， 其基本框架如图所示：
2021精选ppt
29
数据仓库的运行和维护
数据仓库基础构造
需
数 据
求 分
模型设计
数据载入接口设计
仓 库
部
析
署
应用设计、开发
数据仓库建立的基本框架
2021精选ppt
30
1、需求分析
2） 可接受的最低粒度；
保证能够满足客户的决策分析需要；
3）能存储数据的存储容量；
若存储容量有限，则采用高粒度的数据粒度划分策略。
2021精选ppt
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3.2 针对DM的粒度
在数据挖掘过程中，有时仅需建立分析模型，得到相 对准确、能反映趋势的数据，不要求精确地结果，另外 挖掘方法一般比较复杂，直接将算法在数据仓库的巨量 数据上运行，系统是难以承受的。
2021精选ppt
42
(3).桌面准备
与建立数据仓库的整个过程相比， 为用户准备计算机只占相对很小的一部 分。但用户在他们桌面上看到和经历到 的东西对他们才是最有价值的。桌面准 备的主要工作是安装好所有需要的桌面 用户工具，测试每个客户机的计算机。
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43
(4).初始培训
培训用户学习数据仓库相关概念、 相关内容和数据访问工具，建立对初始 用户的基本使用支持。这是非常重要的 一部分，不经过培训，用户不知道怎样 利用数据仓库，意识不到数据仓库真正 能为他们做多少事情。
由于数据仓库的需求非常模糊，因 此数据仓库的设计将对需求分析的过程 贯穿在整个设计的过程中。数据仓库开 发过程中的每一个阶段的每一项任务都 是由需求分析决定的。
数据挖掘ppt课件
2021精选ppt
12
实例——科学数据库
Internet已经成为最大的信息源，但缺乏集中统一 的管理机制, 信息发布具有自由性和任意性, 难于控 制和管理 • 分散、无序、无政府、变动、数量、包罗万象 • 真伪并存, 资源信息和非资源信息难于驾御 • 非规范、非结构 • 检索查全和查准提出新的挑战 • 多媒体、多语种、多类型信息的整合提出新的挑 战 • 跨国界数据传递和流动, 带来政治、文化新问题 • 集成多种(正式和非正式等)交流方式
2021精选ppt
5
中医临床数据——结构化数据采集
2021精选ppt
6
中医临床数据——非结构化数据采集
2021精选ppt
7
中医临床数据
2021精选ppt
8
中医临床数据——全文数据库
2021精选ppt
9
中医临床数据——结构化数据库
2021精选ppt
10
数据及数据分类
1）按照数据所属行业类别分类 科学数据，科学研究过程中产生的数据
12, M, 0, 5, 5, 0, 0, 0, ACUTE, 38.5, 2, 1, 0,15, -,-, 10700,4,0,normal, abnormal, +, 1080, 680, 400, 71, 59, F,-,ABPC+CZX,, 70, negative, n, n, n, BACTERIA, BACTERIA
15, M, 0, 3, 2, 3, 0, 0, ACUTE, 39.3, 3, 1, 0,15, -, -, 6000, 0,0, normal, abnormal, +, 1124, 622, 502, 47, 63, F, -,FMOX+AMK, , 48, negative, n, n, n, BACTE(E), BACTERIA
数据挖掘概述ppt课件
• 缺陷
–只注重模型的生成，如何和预言模型系统集成导致了第三代
数据挖掘系统的开发
10
二、数据挖掘软件的发展 第二代数据挖掘软件 DBMiner
11
二、数据挖掘软件的发展 第二代软件 SAS Enterprise Miner
12
二、数据挖掘软件的发展
第三代数据挖掘软件
• 特点 –和预言模型系统之间能够无缝的集成，使得由数据挖掘软件 产生的模型的变化能够及时反映到预言模型系统中 –由数据挖掘软件产生的预言模型能够自动地被操作型系统吸 收，从而与操作型系统中的预言模型相联合提供决策支持的 功能 –能够挖掘网络环境下（Internet/Extranet）的分布式和高 度异质的数据，并且能够有效地和操作型系统集成
一、数据挖掘概念----技术
• 技术分类
– 预言（Predication）：用历史预测未来 – 描述（Description）：了解数据中潜在的规律
• 数据挖掘技术
– 关联分析 – 序列模式 – 分类（预言） – 聚集 – 异常检测
6
二、数据挖掘软件的发展
Robert Grossman， National Center for Data Mining University of Illinois at Chicago 的观点
一、数据挖掘概念----发展
• 1989 IJCAI会议： 数据库中的知识发现讨论专题 – Knowledge Discovery in Databases (G. Piatetsky-Shapiro and W. Frawley, 1991)
• 1991-1994 KDD讨论专题 – Advances in Knowledge Discovery and Data Mining (U. Fayyad, G. Piatetsky-Shapiro, P. Smyth, and R. Uthurusamy, 1996)
《数据挖掘》课件
NumPy、Pandas、 Matplotlib等，能够方便地进 行数据处理、建模和结果展示
。
Python的易读性和灵活性使得 它成为一种强大的工具，可以 快速地开发原型和实现复杂的 算法。
Python在数据挖掘中主要用于 数据清洗、特征工程、机器学 习模型训练和评估等任务。
R在数据挖掘中的应用
01
等。
02
数据挖掘技术
聚类分析
聚类分析的定义
聚类分析是一种无监督学习方法 ，用于将数据集中的对象分组， 使得同一组（即聚类）内的对象 尽可能相似，而不同组的对象尽
可能不同。
常见的聚类算法
包括K-means、层次聚类、 DBSCAN等。
聚类分析的应用
在市场细分、模式识别、数据挖 掘、统计学等领域有广泛应用。
04
Spark提供了Spark SQL、Spark MLlib和Spark GraphX等组件，可以进行结构化和非结构化数据的 处理、机器学习、图计算等任务。
Tableau在数据可视化中的应用
01 02 03 04
Tableau是一款可视化数据分析工具，能够帮助用户快速创建各种图 表和仪表板。
Tableau提供了直观的界面和强大的功能，支持多种数据源连接和数 据处理方式。
03
到了广泛应用。
数据挖掘的应用场景
商业智能
通过数据挖掘技术，企业可以 对市场趋势、客户行为等进行 深入分析，从而制定更好的商
业策略。
金融
金融机构可以利用数据挖掘技 术进行风险评估、客户细分和 欺诈检测等。
医疗
数据挖掘在医疗领域的应用包 括疾病诊断、药物研发和患者 管理等。
科学研究
数据挖掘在科研领域的应用包 括基因组学、天文学和气候学
。
Python的易读性和灵活性使得 它成为一种强大的工具，可以 快速地开发原型和实现复杂的 算法。
Python在数据挖掘中主要用于 数据清洗、特征工程、机器学 习模型训练和评估等任务。
R在数据挖掘中的应用
01
等。
02
数据挖掘技术
聚类分析
聚类分析的定义
聚类分析是一种无监督学习方法 ，用于将数据集中的对象分组， 使得同一组（即聚类）内的对象 尽可能相似，而不同组的对象尽
可能不同。
常见的聚类算法
包括K-means、层次聚类、 DBSCAN等。
聚类分析的应用
在市场细分、模式识别、数据挖 掘、统计学等领域有广泛应用。
04
Spark提供了Spark SQL、Spark MLlib和Spark GraphX等组件，可以进行结构化和非结构化数据的 处理、机器学习、图计算等任务。
Tableau在数据可视化中的应用
01 02 03 04
Tableau是一款可视化数据分析工具，能够帮助用户快速创建各种图 表和仪表板。
Tableau提供了直观的界面和强大的功能，支持多种数据源连接和数 据处理方式。
03
到了广泛应用。
数据挖掘的应用场景
商业智能
通过数据挖掘技术，企业可以 对市场趋势、客户行为等进行 深入分析，从而制定更好的商
业策略。
金融
金融机构可以利用数据挖掘技 术进行风险评估、客户细分和 欺诈检测等。
医疗
数据挖掘在医疗领域的应用包 括疾病诊断、药物研发和患者 管理等。
科学研究
数据挖掘在科研领域的应用包 括基因组学、天文学和气候学
数据挖掘概述PPT参考幻灯片
数据挖掘
数据挖掘
数据仓库
数据的预处理
数据抽取
数据库
数据源（含数据库）
8
数据仓库与数据挖掘
• 利用数据库系统进行数据挖掘的缺点是：
–动态数据（Dynamic Data）
• 大多数数据库的基本特点是内容将经常变化。在一个在线系统 中，必须采用预警机制来保证数据库中的这些变化不会导致错 误的数据挖掘结果。
DW
DM
第五章数据挖掘概述
1
什么是数据挖掘？
数据挖掘就是从大量的、不完全的、有 噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含 在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在 有用的信息和知识的过程。数据挖掘应该更 正确地命名为“从数据中挖掘知识”。 数据挖掘必须包括三个因素：
– 数据挖掘的本源：大量的数据 – 数据挖掘的结果：知识、规则 – 结果的隐含性：因而需要一个挖掘过程
3
术语
• 置信度（confidence）
– 知识在某一数据域上为真的量度。 – 置信度涉及到许多因素，如数据的完整性、样
本数据的大小、领域知识的支持程度等。 – 没有足够的确定性，模式不能成为知识。
– 例如：模式“在购买面包和黄油的顾客中，大 部分的人同时也买了牛奶”的置信度为：
• 同时购买‘面包、黄油、牛奶’的顾客人数占同时 购买‘面包、黄油’的顾客人数的百分比。
• 数据库中的信息在实例空间中可能是稀疏的，这会严重影响发现的效 率。
10
数据挖掘的功能
• 数据挖掘通过预测未来趋势及行为，作出前瞻的、基于知 识的决策。数据挖掘的目标是从数据中发现隐含的、有意 义的知识。具体的功能有以下7个方面。
1．概念描述 2．关联分析 3．分类与预测 4．聚类分析 5．趋势分析 6．孤立点分析 7．偏差分析
数据挖掘培训ppt课件
p.item(k-1)<q.item(k-1)
23
Prune算法：从C[k]中除去大小为k-1且不在 L[k-1]中的子集
(1) For all itemsets c∈C[k] do (2) For all (k-1)-subsets s of c do (3) if (sL[k-1]) (4) then delete c from C[k]
用户规定的关联规则必须满足的最小支持度。
最小可信度minconf
用户规定的关联规则必须满足的最小可信度。
大项集(大项集、大物品集largeitemset)
支持度不小于最小支持度minsup的物品集
18
关联规则发现任务
给定一个事务数据库D，求出所有满足最小支 持度和最小可信度的关联规则。该问题可以分解 为两个子问题： 1) 求出D中满足最小支持度的所有大项集； 2) 利用大项集生成满足最小可信度的所有关联规
模糊集(fuzzy set) Zadeh 1965 支持向量机(Support Vector Machine) Vapnik 90
年代初 粗糙集(Rough Set) Pawlak 80年代初
9
知识发现的方法(2)
机器学习：
规则归纳：AQ算法 决策树：ID3、C4.5 范例推理:CBR 遗传算法:GA 贝叶斯信念网络
41
数据仓库的相关概念
事实表（Fact）：存储用户需要查询分析的数据，事实表中 一般包含多个维（Dimension）和度量（Measurement）。 维：代表了用户观察数据的特定视角，如：时间维、地区维、 产品维等。每一个维可划分为不同的层次来取值，如时间维 的值可按年份、季度、月份来划分，描述了不同的查询层次。 度量：是数据的实际意义，描述数据“是什么”，即一个数 值的测量指标，如：人数、单价、销售量等。
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Prune算法：从C[k]中除去大小为k-1且不在 L[k-1]中的子集
(1) For all itemsets c∈C[k] do (2) For all (k-1)-subsets s of c do (3) if (sL[k-1]) (4) then delete c from C[k]
用户规定的关联规则必须满足的最小支持度。
最小可信度minconf
用户规定的关联规则必须满足的最小可信度。
大项集(大项集、大物品集largeitemset)
支持度不小于最小支持度minsup的物品集
18
关联规则发现任务
给定一个事务数据库D，求出所有满足最小支 持度和最小可信度的关联规则。该问题可以分解 为两个子问题： 1) 求出D中满足最小支持度的所有大项集； 2) 利用大项集生成满足最小可信度的所有关联规
模糊集(fuzzy set) Zadeh 1965 支持向量机(Support Vector Machine) Vapnik 90
年代初 粗糙集(Rough Set) Pawlak 80年代初
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知识发现的方法(2)
机器学习：
规则归纳：AQ算法 决策树：ID3、C4.5 范例推理:CBR 遗传算法:GA 贝叶斯信念网络
41
数据仓库的相关概念
事实表（Fact）：存储用户需要查询分析的数据，事实表中 一般包含多个维（Dimension）和度量（Measurement）。 维：代表了用户观察数据的特定视角，如：时间维、地区维、 产品维等。每一个维可划分为不同的层次来取值，如时间维 的值可按年份、季度、月份来划分，描述了不同的查询层次。 度量：是数据的实际意义，描述数据“是什么”，即一个数 值的测量指标，如：人数、单价、销售量等。
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数据挖掘在高职教学中的应用
汇报人： 导 师： 学 院：计算机科学与技的和意义 国内外研究动态 研究的主要内容 实验设计方案 准备工作情况和主要工作措施 论文进度安排及预期达到研究结果
.
2
选题目的和意义
由于我国大众化高等教育的普及，高校学生数量的激增，给高 校教学工作带来了诸多新的问题。尤其是高职学生，他们的主 体是普通高中应届毕业生高考最后一批录取的学生。这些学生 在学习意识、学习方法、学习能力及学习动力上比较欠缺，并 可能有较多常见的心理问题。
2、数据分类技术研究。基于决策树的分类方法在大规 模数据库条件下的应用研究；在较高的抽象层次分类中， M．Mehte．等人针对大型数据库提出了一种快速分类算 法，称为QUEST中的超级学习算法，SLIQ：分类与回归 的管状领域研究、最近邻分类方法的改进等等。
.
10
国内外研究动态
3、聚类规则研究。近年，聚类开始在大型数据库 中得到研究，R．Ng和1．Han基于随机搜索以及统 计学中的两个聚类算法PAM和CLARA，给出了一个适 用于大型应用的聚类算法：CLARANS。M．Este等人 针 对 CLARANS 算 法 的 缺 点 ， 提 出 了 改 进 技 术 。 T．Zhang等人则提出了另一种聚类算法：BIRCH。
.
4
选题目的和意义
数据挖掘技术(Data Mining)被称为未来信息处理 的骨干技术之一，是一个多学科交叉研究领域，融 合了数据库，人工智能、机器学习，统计学，知识 工程、面向对象方法、信息检索，高性能计算以及 数据可视化等多项最新技术．
数据挖掘技术从80年代末开始出现。短短二十多年 它的发展速度很快。目前数据挖掘技术在零售业的 购物篮分析、金融风险预测、产品质量分析、通讯 及医疗服务、基因工程研究等许多领域得到了成功 的应用。很多专题会议也把数据挖掘和知识发现列 为议题之一。
.
6
选题目的和意义
高等学校多年来的教学和管理工作积累了大 量的数据，目前，鉴于社会对高等学校发展 的需求和高校数据管理的现状，利用这些数 据理性的分析学校各方面工作的成效以及教 师发展状况，对高校教学管理决策支持系统 的影响变得十分重要。
利用数据挖掘技术从数据仓库中获取高质量 的信息，可以检验教学效果，调节课程设置。 合理安排师资，正确评价教师的年度工作， 及辅助调整招生计划、分析预测就业趋势等 等。
教师迫切地需要科学地研究高职教学各个环节中的大量的数据 信息，从中获取知识，继而科学地指导教学。
.
3
选题目的和意义
二十世纪，数据库技术取得了决定性的成果 并且得到广泛应用。大量信息在给人们带来 方便的同时也带来了一大堆难题：
第一是信息过量，难以消化； 第二是信息真假难以辨识： 第三是信息安全难以保证； 第四是信息形式不一致，难以统一处理。
大部分学生没有养成良好的学习习惯。他们中的大部分学习基 础比较差、自制力也比较弱，学习目标不够明确，缺乏刻苦钻 研精神。很多学生就读离职并不是因为自身渴望学习,而是无可 奈何或出于应付家长的要求。
他们对所学的专业并没有太多了解，因此学习目标不够明确同 时，他们还对社会对其的容纳有一种怀疑，这种怀疑直接导致 了自信心的不足，由此也影响到学生学习的动力。此外，由于 这批学生普遍没有养成良好的学习习惯，叉影响了良好学习氛 围的营造，不良的学习氛围又反过来影响学生的学习动力。
从总体上，国外在数据挖掘领域中的研究内 容十分广泛，从挖掘知识的种类看，己经取 得了明显的成果。
.
9
国内外研究动态
1、关联规则的研究。近几年对关联规则的研究内容较 多。现在，关联规则的挖掘已经从单一概念层次关联规 则的发现发展到多概念层次关联规则的发现，并把研究 的重点放在提高算法的效率和规模可收缩性上。目前， 人们对于定量关联规则以及其他种类的关联规则的发现 研究较为深入，提出了关联规则的兴趣性的概念。与此 同时，在提高挖掘过程的效率方面也作了不少的研究。
数据挖掘最先应用于金融和商业领域，在教育层面上还只 能算是新生事物，处于发展的初级阶段。
.
5
选题目的和意义
虽然目前数据挖掘技术主要在商业领域中得 到广泛发展，但它面向应用的本质决定了在 任何需要的领域都会发挥它的价值。
在高校教育教学及管理中有大量直接或间接 的数据，关系到教师评价、人才管理及学生 选课指导、学生成绩分析等内容。把数据挖 掘技术应用于高等学校的教学与管理中，是 数据挖掘技术在又一个领域的应用。
4、泛化、简约和特征提取研究。利用数据可视化 大大扩展了数据的表达和理解能力，这是数据简约 的一种非常重要的技术，它正受到广泛的重视。
.
11
国内外研究动态
与国外相比，国内对数据挖掘与知识发现(MDKD)的研究稍 晚，1993年国家自然科学基金首次支持对该领域的研究项 目。目前，清华大学、中科院计算技术研究所、空军第三 研究所、海军装备论证中心等竞相开展数据挖掘的基本理 论及其应用研究。
其中，北京系统工程研究所对模糊方法在知识发现中的应 用进行了较深入的研究，北京大学也在开展对数据立方体 代数的研究；华中理工大学、复旦大学、浙江大学、中国 科技大学、中科院数学研究所、吉林大学等单位开展了对 关联规则开采算法的优化和改造；南京大学、四川联合大 学山东师范大学硕士学位论文上海交通大学等单位探讨， 研究了非结构化数据的知识发现以及Web数据挖掘。
.
7
选题目的和意义
以学生成绩为例，教师对学生成绩的 分析处理一般仅仅是统计成绩处在优、 一般、差级别的人数，对于学生取得 这些成绩的原因往往无法了解。如果 教师能够找到有关影响学生学习成绩 的因素，必然对教学质量的提高起到 积极的作用。
.
8
国内外研究动态
自1989年第11届国际联合人工智能学术会议 上首次提出KDD这一概念以来，数据挖掘日 益受到人们的关注。并已经成为当前计算机 领域的一大热点，其研究的重点也逐渐从发 现方法转移到系统应用，并且注重多种发现 策略和技术的集成，以及多学科之间的相互 渗透。
汇报人： 导 师： 学 院：计算机科学与技的和意义 国内外研究动态 研究的主要内容 实验设计方案 准备工作情况和主要工作措施 论文进度安排及预期达到研究结果
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选题目的和意义
由于我国大众化高等教育的普及，高校学生数量的激增，给高 校教学工作带来了诸多新的问题。尤其是高职学生，他们的主 体是普通高中应届毕业生高考最后一批录取的学生。这些学生 在学习意识、学习方法、学习能力及学习动力上比较欠缺，并 可能有较多常见的心理问题。
2、数据分类技术研究。基于决策树的分类方法在大规 模数据库条件下的应用研究；在较高的抽象层次分类中， M．Mehte．等人针对大型数据库提出了一种快速分类算 法，称为QUEST中的超级学习算法，SLIQ：分类与回归 的管状领域研究、最近邻分类方法的改进等等。
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国内外研究动态
3、聚类规则研究。近年，聚类开始在大型数据库 中得到研究，R．Ng和1．Han基于随机搜索以及统 计学中的两个聚类算法PAM和CLARA，给出了一个适 用于大型应用的聚类算法：CLARANS。M．Este等人 针 对 CLARANS 算 法 的 缺 点 ， 提 出 了 改 进 技 术 。 T．Zhang等人则提出了另一种聚类算法：BIRCH。
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选题目的和意义
数据挖掘技术(Data Mining)被称为未来信息处理 的骨干技术之一，是一个多学科交叉研究领域，融 合了数据库，人工智能、机器学习，统计学，知识 工程、面向对象方法、信息检索，高性能计算以及 数据可视化等多项最新技术．
数据挖掘技术从80年代末开始出现。短短二十多年 它的发展速度很快。目前数据挖掘技术在零售业的 购物篮分析、金融风险预测、产品质量分析、通讯 及医疗服务、基因工程研究等许多领域得到了成功 的应用。很多专题会议也把数据挖掘和知识发现列 为议题之一。
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选题目的和意义
高等学校多年来的教学和管理工作积累了大 量的数据，目前，鉴于社会对高等学校发展 的需求和高校数据管理的现状，利用这些数 据理性的分析学校各方面工作的成效以及教 师发展状况，对高校教学管理决策支持系统 的影响变得十分重要。
利用数据挖掘技术从数据仓库中获取高质量 的信息，可以检验教学效果，调节课程设置。 合理安排师资，正确评价教师的年度工作， 及辅助调整招生计划、分析预测就业趋势等 等。
教师迫切地需要科学地研究高职教学各个环节中的大量的数据 信息，从中获取知识，继而科学地指导教学。
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选题目的和意义
二十世纪，数据库技术取得了决定性的成果 并且得到广泛应用。大量信息在给人们带来 方便的同时也带来了一大堆难题：
第一是信息过量，难以消化； 第二是信息真假难以辨识： 第三是信息安全难以保证； 第四是信息形式不一致，难以统一处理。
大部分学生没有养成良好的学习习惯。他们中的大部分学习基 础比较差、自制力也比较弱，学习目标不够明确，缺乏刻苦钻 研精神。很多学生就读离职并不是因为自身渴望学习,而是无可 奈何或出于应付家长的要求。
他们对所学的专业并没有太多了解，因此学习目标不够明确同 时，他们还对社会对其的容纳有一种怀疑，这种怀疑直接导致 了自信心的不足，由此也影响到学生学习的动力。此外，由于 这批学生普遍没有养成良好的学习习惯，叉影响了良好学习氛 围的营造，不良的学习氛围又反过来影响学生的学习动力。
从总体上，国外在数据挖掘领域中的研究内 容十分广泛，从挖掘知识的种类看，己经取 得了明显的成果。
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国内外研究动态
1、关联规则的研究。近几年对关联规则的研究内容较 多。现在，关联规则的挖掘已经从单一概念层次关联规 则的发现发展到多概念层次关联规则的发现，并把研究 的重点放在提高算法的效率和规模可收缩性上。目前， 人们对于定量关联规则以及其他种类的关联规则的发现 研究较为深入，提出了关联规则的兴趣性的概念。与此 同时，在提高挖掘过程的效率方面也作了不少的研究。
数据挖掘最先应用于金融和商业领域，在教育层面上还只 能算是新生事物，处于发展的初级阶段。
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选题目的和意义
虽然目前数据挖掘技术主要在商业领域中得 到广泛发展，但它面向应用的本质决定了在 任何需要的领域都会发挥它的价值。
在高校教育教学及管理中有大量直接或间接 的数据，关系到教师评价、人才管理及学生 选课指导、学生成绩分析等内容。把数据挖 掘技术应用于高等学校的教学与管理中，是 数据挖掘技术在又一个领域的应用。
4、泛化、简约和特征提取研究。利用数据可视化 大大扩展了数据的表达和理解能力，这是数据简约 的一种非常重要的技术，它正受到广泛的重视。
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国内外研究动态
与国外相比，国内对数据挖掘与知识发现(MDKD)的研究稍 晚，1993年国家自然科学基金首次支持对该领域的研究项 目。目前，清华大学、中科院计算技术研究所、空军第三 研究所、海军装备论证中心等竞相开展数据挖掘的基本理 论及其应用研究。
其中，北京系统工程研究所对模糊方法在知识发现中的应 用进行了较深入的研究，北京大学也在开展对数据立方体 代数的研究；华中理工大学、复旦大学、浙江大学、中国 科技大学、中科院数学研究所、吉林大学等单位开展了对 关联规则开采算法的优化和改造；南京大学、四川联合大 学山东师范大学硕士学位论文上海交通大学等单位探讨， 研究了非结构化数据的知识发现以及Web数据挖掘。
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选题目的和意义
以学生成绩为例，教师对学生成绩的 分析处理一般仅仅是统计成绩处在优、 一般、差级别的人数，对于学生取得 这些成绩的原因往往无法了解。如果 教师能够找到有关影响学生学习成绩 的因素，必然对教学质量的提高起到 积极的作用。
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国内外研究动态
自1989年第11届国际联合人工智能学术会议 上首次提出KDD这一概念以来，数据挖掘日 益受到人们的关注。并已经成为当前计算机 领域的一大热点，其研究的重点也逐渐从发 现方法转移到系统应用，并且注重多种发现 策略和技术的集成，以及多学科之间的相互 渗透。