第8章 时间序列与基于Web的数据挖掘
时间序列数据挖掘 笔试题
时间序列数据挖掘笔试题时间序列数据挖掘是一种基于时间顺序的数据挖掘技术，主要用于分析、预测和描述时间序列数据中的模式、趋势和规律以及构建相应的模型。
在实际应用中，时间序列数据挖掘被广泛应用于金融市场分析、天气预测、股票价格预测、交通流量预测等领域。
以下是关于时间序列数据挖掘的几个主要方面的参考内容：1. 时间序列分析方法：时间序列分析是时间序列数据挖掘的基础，它包括时间序列数据的可视化、数据平稳性检验、拆分和季节调整、平滑和滤波、时间序列模型的选择和建立等等。
主要方法包括移动平均、指数平滑、ARIMA模型、GARCH模型、季节性自回归移动平均模型等。
2. 时间序列分类和聚类：时间序列分类和聚类是寻找时间序列数据中的相似模式和趋势的重要方法。
时间序列分类的目标是将时间序列数据分为不同的类别，常用的方法包括k近邻算法、支持向量机、决策树等。
时间序列聚类的目标是将相似的时间序列聚集在一起，常用的方法有层次聚类、k-means聚类等。
3. 时间序列预测方法：时间序列预测是时间序列数据挖掘的重要应用领域，它用于预测未来一段时间内的时间序列值。
常用的时间序列预测方法包括移动平均法、指数平滑法、ARIMA模型、神经网络模型等。
为了提高预测准确性，还可以引入外部变量、考虑季节性和趋势性等因素。
4. 时间序列异常检测：时间序列异常检测是用于检测时间序列数据中的异常点或异常模式的方法。
常用的异常检测方法包括波峰波谷检测、基于统计的异常检测、基于机器学习的异常检测等。
异常检测可以帮助分析人员发现时间序列数据中的异常点，进而进行后续的分析和处理。
5. 时间序列数据可视化：时间序列数据可视化是时间序列数据挖掘中重要的工具之一，它可以帮助分析人员理解时间序列数据的特征和规律。
常用的时间序列数据可视化方法包括折线图、散点图、自相关图、偏自相关图、频谱图等。
通过可视化，可以发现时间序列数据中的趋势、周期性和季节性等特征。
综上所述，时间序列数据挖掘是一项重要的数据分析技术，它主要应用于时间序列数据的分析、预测和描述。
时序数据上的数据挖掘
V ol.15, No.1 ©2004 Journal of Software 软 件 学 报 1000-9825/2004/15(01)0000 时序数据上的数据挖掘∗ 黄书剑1+1(南京大学 计算机科学与技术系 江苏 南京 210093)Data Mining on Time-series DataHUANG Shu-Jian 1+1(Department of Computer Science and technology, Nanjing University, Nanjing 210093, China)+ Corresponding author: Phn +86-**-****-****, Fax +86-**-****-****, E-mail: ****, http://****Abstract : Data mining has been developing rapidly in the recent years. Since time related data occurs frequently in various areas, there has been “an explosion” of interest in mining time-series data, which is a popular branch of data mining. In this paper we present an overview of the major research areas and tasks in mining time-series data, such as preprocessing, representation, segmentation, similarity, classification, clustering, anomaly detection, rule discovery, etc. Some solutions of several tasks are also included in this paper.Key words : data mining; time-series摘 要: 近年来数据挖掘得到了蓬勃的发展。
数据挖掘概念与技术ppt课件
用户 GUI API 数据立方体 API
挖掘结果
第4层 用户界面
OLAP 引擎
第3层 OLAP/OLAM
21.05.2020
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17
KDD过程的步骤(续)
选择挖掘算法 数据挖掘: 搜索有趣的模式 模式评估和知识表示
可视化, 变换, 删除冗余模式, 等.
发现知识的使用
21.05.2020
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18
数据挖掘和商务智能
提高支持商务决策的潜能
制定决策
数据表示 可视化技术
数据挖掘 信息发现
21.05.2020
我们正被数据淹没,但却缺乏知识 解决办法: 数据仓库与数据挖掘
数据仓库与联机分析处理(OLAP) 从大型数据库的数据中提取有趣的知识(规则, 规律性, 模
式, 限制等)
21.05.2020
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6
数据处理技术的演进
1960s: 数据收集, 数据库创建, IMS 和网状 DBMS
1970s: 关系数据库模型, 关系 DBMS 实现
顾客分类(Customer profiling)
数据挖掘能够告诉我们什么样的顾客买什么产品(聚类或分类)
识别顾客需求
对不同的顾客识别最好的产品 使用预测发现什么因素影响新顾客
提供汇总信息
各种多维汇总报告 统计的汇总信息 (数据的中心趋势和方差)
21.05.2020
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11
法人分析和风险管理
搜索有趣的模式可视化变换删除冗余模式发现知识的使用2105202019提高支持商务决策的潜能最终用户商务分析人员数据分析人员dba制定决策数据表示可视化技术数据挖掘信息发现数据探查olapmda统计分析查询和报告数据仓库数据集市数据源文字记录文件信息提供者数据库系统oltp系统2105202020数据仓库数据清理数据集成过滤数据库数据库或数据仓库数据挖掘引擎模式评估图形用户界面知识库21052020www21052020概念描述
时间序列数据挖掘的方法与案例分析
时间序列数据挖掘的方法与案例分析时间序列数据是指按照时间顺序排列的数据集合，它在各个领域中都有广泛的应用，如经济学、气象学、股票市场等。
时间序列数据挖掘是指通过分析和挖掘时间序列数据中的模式、趋势和关联性，从中获取有价值的信息和知识。
本文将介绍时间序列数据挖掘的方法和一些实际案例分析。
一、时间序列数据的基本特征时间序列数据具有一些基本特征，包括趋势性、季节性、周期性和随机性。
趋势性是指数据在长期内呈现出的总体上升或下降的趋势；季节性是指数据在一年内周期性地重复出现的规律；周期性是指数据在较长时间内呈现出的周期性波动；随机性是指数据中的无规律波动。
二、时间序列数据挖掘的方法1. 平稳性检验平稳性是时间序列数据分析的前提，它要求数据的均值和方差在时间上保持不变。
常用的平稳性检验方法有ADF检验和KPSS检验。
2. 时间序列模型时间序列模型可以用来对数据进行建模和预测。
常用的时间序列模型包括AR 模型、MA模型、ARMA模型和ARIMA模型。
AR模型是自回归模型，MA模型是移动平均模型，ARMA模型是自回归移动平均模型，ARIMA模型是差分自回归移动平均模型。
3. 季节性调整对于具有明显季节性的时间序列数据，需要进行季节性调整，以消除季节性的影响。
常用的季节性调整方法有移动平均法和指数平滑法。
4. 时间序列数据挖掘算法时间序列数据挖掘算法可以帮助我们从数据中挖掘出隐藏的模式和关联性。
常用的时间序列数据挖掘算法包括聚类分析、关联规则挖掘、时间序列预测和异常检测等。
三、时间序列数据挖掘的案例分析1. 股票市场预测股票市场是一个典型的时间序列数据应用领域。
通过对历史股票价格数据的分析和挖掘，可以预测未来股票价格的走势。
例如，可以利用ARIMA模型对股票价格进行建模和预测，以指导投资决策。
2. 气象数据分析气象数据也是时间序列数据的一种应用。
通过对气象数据的分析和挖掘，可以预测未来的天气情况，为农业、交通等领域提供参考。
时间序列数据挖掘方法和应用
时间序列数据挖掘方法和应用时间序列数据是指按时间顺序排列的一系列数据点组成的数据集合。
它在许多领域中都具有重要的应用，包括金融、气象预测、股票市场分析、交通流量预测等。
时间序列数据挖掘是指通过使用各种方法和技术，从时间序列数据中发现隐藏的模式、趋势和关联性，以便做出准确的预测和决策。
时间序列数据挖掘方法包括了一系列的技术和算法，这些方法可以帮助我们进行数据分析、预测和决策制定。
以下是一些常用的时间序列数据挖掘方法：1. 平滑方法：平滑方法是通过滤波器等技术来剔除时间序列中的噪声，使得数据更加平滑和可预测。
常用的平滑方法包括移动平均法和指数平滑法。
2. 季节性分解方法：季节性分解方法是将时间序列数据分解为趋势、周期和残差几个部分，以便更好地理解数据的结构和变化规律。
常用的季节性分解方法包括STL分解和X-12-ARIMA分解。
3. 自回归移动平均模型(ARIMA)：ARIMA模型是一种广泛应用于时间序列数据建模和预测的方法。
它通过将时间序列数据转化为平稳序列，然后利用自回归和移动平均模型对数据进行建模和预测。
4. 自回归条件异方差模型(ARCH)：ARCH模型是一种用于建模时间序列数据中存在的波动变化程度的方法。
它能够对数据的方差进行建模，进而对未来的风险进行预测。
5. 长短期记忆网络(LSTM)：LSTM是一种递归神经网络模型，特别适用于分析具有长期依赖性的时间序列数据。
LSTM能够捕捉到数据中的长期记忆，并用于预测和分类任务。
除了上述方法之外，时间序列数据挖掘还可以结合其他数据挖掘技术，如聚类分析、关联规则挖掘和分类与回归等方法。
这些方法可以帮助我们更好地理解和利用时间序列数据。
在应用方面，时间序列数据挖掘具有广泛的应用前景。
首先，金融领域可以利用时间序列数据挖掘方法进行股票市场分析和预测。
通过分析股票市场的历史数据，可以挖掘出股票价格的变化趋势和重要驱动因素，从而帮助投资者做出更明智的投资决策。
信息科学中的时序数据挖掘研究
信息科学中的时序数据挖掘研究时序数据是指按照时间顺序排列的数据集合。
在信息科学领域中，时序数据的挖掘研究已经成为了一个重要的课题。
随着物联网和互联网的快速发展，以及大数据时代的到来，时序数据的产生和应用越来越广泛。
对时序数据的挖掘研究，可以帮助我们发现数据中隐藏的规律和趋势，从而提供决策支持和业务优化。
1. 时序数据的特点时序数据具有一些独特的特点，使得其在挖掘研究中需要采用特殊的方法和技术。
首先，时序数据具有时间相关性，数据点之间存在着时序关系，不能简单地将其视为独立的样本。
其次，时序数据通常具有高维度和大规模的特点，例如传感器数据、金融数据等，这给挖掘和分析带来了一定的挑战。
此外，时序数据往往伴随着噪声和异常点，数据的质量和稳定性也需要考虑。
2. 时序数据挖掘方法为了从时序数据中挖掘有用的信息，研究人员开发了一系列时序数据挖掘方法。
其中，最常用的方法之一是时间序列分析。
时间序列分析是一种研究时间序列数据的统计方法，包括数据预处理、趋势分析、周期分析、季节性分析等。
通过时间序列分析，可以识别数据的长期趋势、周期变化以及季节性变动，对于预测和预警具有重要的意义。
另外，基于机器学习和深度学习的方法也被广泛应用于时序数据挖掘中。
例如，支持向量机、随机森林和神经网络等方法，可以对时序数据进行分类、聚类和回归。
这些方法能够挖掘出数据的特征和模式，为后续的决策和分析提供有力的支持。
此外，近年来，递归神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）等深度学习模型的兴起，使得对于长时序数据的挖掘和预测取得了较好的效果。
3. 时序数据挖掘的应用时序数据挖掘在众多领域中都有广泛的应用。
以智能交通领域为例，交通数据往往包含大量的时序信息，可以通过时序数据挖掘方法对道路交通状况进行预测和调度。
此外，时序数据挖掘还可以应用于金融风险分析、环境监测、健康医疗等领域。
通过挖掘时序数据中的规律和异常，可以提前预警和采取措施，帮助企业和组织做出更加准确的决策，提高工作效率和生产力。
时间序列数据挖掘方法
时间序列数据挖掘方法时间序列数据是指按照时间顺序收集的数据，例如气温变化、股票价格、人口增长等。
这些数据具有时间依赖性和序列性，因此时间序列数据挖掘成为了一门重要的方法。
时间序列数据挖掘被广泛应用于天气预测、股票价格预测、销售预测等领域。
本文将介绍几种常用的时间序列数据挖掘方法。
一、传统时间序列分析方法1. 平滑方法平滑方法是时间序列分析中最常见的方法之一。
它通过对数据进行平均或移动平均等操作来消除噪声和季节性变动，使得数据趋于平稳。
常见的平滑方法包括简单平均法、加权平均法和指数平滑法等。
2. 拆解方法拆解方法是将时间序列数据分解为趋势、季节性和残差三个部分。
趋势表示数据的长期变动趋势，季节性表示数据的周期性变动，残差表示无法被趋势和季节性解释的部分。
拆解方法常用的有加法模型和乘法模型。
3. ARIMA模型ARIMA模型是一种常用的时间序列预测方法，它基于自回归（AR）、移动平均（MA）和差分（I）的方法。
ARIMA模型可以用于对拥有趋势和季节性的数据进行建模和预测。
二、机器学习方法传统的时间序列分析方法在处理复杂的时间序列数据时可能存在局限性。
因此，近年来，越来越多的研究者开始将机器学习方法应用于时间序列数据挖掘中。
1. 循环神经网络（RNN）循环神经网络是一种特殊的神经网络，它能够处理序列数据。
通过添加循环连接，RNN能够在处理每一个数据点时，利用前面所有数据的信息。
RNN在时间序列数据挖掘中应用广泛，尤其在预测和分类任务中表现出色。
2. 卷积神经网络（CNN）卷积神经网络是一种对图像处理非常有效的神经网络。
虽然CNN主要应用于图像处理，但近年来被证明也适用于一维时间序列数据的特征提取。
通过卷积和池化等操作，CNN可以捕捉时间序列数据的局部和全局特征，从而实现有效的时间序列数据挖掘。
3. 长短时记忆网络（LSTM）长短时记忆网络是一种常用的循环神经网络架构，专门用于处理和预测时间序列数据。
LSTM通过引入记忆单元，能够更好地捕捉序列数据中的长期依赖关系。
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
数据挖掘在Web中的应用案例分析
［数据挖掘在Web中的应用］在竞争日益激烈的网络经济中，只有赢得用户才能最终赢得竞争的优势。
作为一个网站，你知道用户都在你的网站上干什么吗？你知道你的网站哪些部分最为用户喜爱、哪些让用户感到厌烦?什么地方出了安全漏洞？什么样的改动带来了显著的用户满意度提高、什么样的改动反而丢失了用户？你怎样评价你的网站广告条的效率、你知道什么样的广告条点击率最高吗?“知己知彼，才能百战不殆"，你真的了解自己吗?挑战的背后机会仍存，所有客户行为的电子化（Click Stream），使得大量收集每个用户的每一个行为数据、深入研究客户行为成为可能.如何利用这个机会，从这些“无意义”的繁琐数据中得到大家都看得懂的、有价值的信息和知识是我们面临的问题。
［问题]：1.根据你所学的知识，思考从网站中所获取的大量数据中,我们能做哪些有意义的数据分析？基于WEB 使用的挖掘，也称为WEB 日志挖掘（Web Log Mining）。
与前两种挖掘方式以网上的原始数据为挖掘对象不同,基于WEB 使用的挖掘面对的是在用户和网络交互的过程中抽取出来的第二手数据。
这些数据包括:网络服务器访问记录、代理服务器日志记录、用户注册信息以及用户访问网站时的行为动作等等。
WEB 使用挖掘将这些数据一一纪录到日志文件中，然后对积累起来的日志文件进行挖掘,从而了解用户的网络行为数据所具有的意义。
我们前面所举的例子正属于这一种类型。
基于WEB 内容的挖掘：非结构化半结构化\文本文档超文本文档\Bag of words n—grams 词短语概念或实体关系型数据\TFIDF 和变体机器学习统计学(包括自然语言处理)\归类聚类发掘抽取规则发掘文本模式建立模式。
基于WEB 结构的挖掘：半结构化数据库形式的网站链接结构\超文本文档链接\边界标志图OEM 关系型数据图形\Proprietary 算法ILP （修改后)的关联规则\发掘高频的子结构发掘网站体系结构归类聚类。
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。
数据挖掘PPT全套课件
记录数据
记录（数据对象）的汇集，每个记录包含固定的数 据字段（属性）集
Tid Refund Marital Taxable Status Income Cheat
1 Yes 2 No 3 No 4 Yes 5 No 6 No 7 Yes 8 No 9 No 10 No
10
Single 125K No
和三维结构的DNA数据）
数据库技术、 并行技术、分 布式技术
数据挖掘的任务
预测 – 使用已知变量预测未知变量的值.
描述 – 导出潜在联系的模式（相关、趋势、聚类、异
常）.
数据挖掘的任务
分类 [预测] 聚类 [描述] 关联分析 [描述] 异常检测 [预测]
分类 例子
Tid Refund Marital Taxable Status Income Cheat
矿石硬度、{好， 较好，最好}、 成绩
中值、百分位、 秩相关、游程 检验、符号检 验
日历日期、摄氏、 均值、标准差、
华氏温度
皮尔逊相关、
t和F检验
绝对温度、货币 量、计数、年龄 、质量、长度、 电流
几何平均、调 和平均、百分 比变差
属性类 型
标称
变换 任何一对一变换
序数
值的保序变换
新值 = f(旧值)
– (１)统计学的抽样、估计、假设检验
– (２)人工智能、模式识别、机器学习
的搜索算法／建摸技术、学习理论
– (３)最优化、进化算法、
信息论、信号处理、 可视化、信息检索
统计学
人工智能、 机器学习
– (４)数据库技术、并行计算
和模式识别
、分布式计算
传统的方法可能不适合
数据挖掘
基于拓扑数据分析的时间序列数据挖掘方法研究
基于拓扑数据分析的时间序列数据挖掘方法研究时间序列数据挖掘是指从时间序列数据中发现有趣的模式、规律或者进行预测的过程。
随着大数据时代的到来，时间序列数据的规模和复杂性不断增加，传统的数据挖掘方法已经无法很好地适应这种挑战。
因此，基于拓扑数据分析的时间序列数据挖掘方法应运而生。
拓扑数据分析是一种用拓扑学的方法来研究数据集的技术。
它可以将数据集中的关系表示为拓扑结构，通过研究拓扑结构的特征来揭示数据集中的有用信息。
在时间序列数据挖掘领域，拓扑数据分析方法可以被应用于如下几个方面：首先，拓扑数据分析可以用于时间序列的降维。
传统的时间序列数据挖掘方法往往会将时间序列数据转换为矩阵形式，然后利用矩阵分解等技术进行分析。
然而，这种方法会带来维数灾难问题，导致特征空间的维度过高。
拓扑数据分析方法可以通过构建拓扑结构来描述时间序列的形态，从而将高维时间序列数据降维到低维空间。
这样可以减少计算复杂度，并且保留了时间序列的重要特征。
其次，拓扑数据分析可以用于时间序列的聚类分析。
时间序列数据通常包含大量的噪音和波动，传统的聚类算法往往不能很好地处理这些问题。
拓扑数据分析方法通过研究时间序列数据的拓扑结构来进行聚类分析。
它可以基于拓扑距离度量相似性，并将相似的时间序列数据划分到同一类别中。
这种方法对于识别时间序列中的异常数据和周期性模式非常有效。
第三，拓扑数据分析可以用于时间序列的异常检测。
时间序列数据中的异常值通常反映了某种异常事件的发生。
传统的异常检测方法往往基于统计学的假设，但是在处理复杂和非线性的时间序列数据时效果有限。
拓扑数据分析方法通过构建拓扑结构来描述时间序列的形态，可以发现时间序列中的异常点和异常区域。
这种方法在金融领域的欺诈检测和工业领域的故障检测等方面具有广泛应用前景。
最后，拓扑数据分析可以用于时间序列的预测建模。
传统的时间序列预测方法往往基于统计学的模型，它们对于没有明显趋势和周期性的时间序列数据预测效果较差。
面向Web的数据挖掘技术
面向Ｗｅｂ的数据挖掘技术[摘要] 随着internet的发展，web数据挖掘有着越来越广泛的应用,web数据挖掘是数据挖掘技术在web信息集合上的应用。
本文阐述了web数据挖掘的定义、特点和分类，并对web数据挖掘中使用的技术及应用前景进行了探讨。
[关键词] 数据挖掘web挖掘路径分析电子商务一、引言近年来，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。
数据挖掘是面向发现的数据分析技术，通过对大型的数据集进行探查。
可以发现有用的知识，从而为决策支持提供有力的依据。
web目前已成为信息发布、交互和获取的主要工具,它是一个巨大的、分布广泛的、全球性的信息服务中心。
它涉及新闻、广告、消费信息、金融管理、教育、政府、电子商务和其他许多信息服务。
面向web的数据挖掘就是利用数据挖掘技术从web文档及web服务中自动发现并提取人们感兴趣的、潜在的有用模型或隐藏的信息。
二、概述1.数据挖掘的基本概念数据挖掘是从存放在数据库、数据仓库、电子表格或其他信息库中的大量数据中挖掘有趣知识的过程。
数据挖掘基于的数据库类型主要有: 关系型数据库、面向对象数据库、事务数据库、演绎数据库、时态数据库、多媒体数据库、主动数据库、空间数据库、遗留数据库、异质数据库、文本型、internet 信息库以及新兴的数据仓库等。
2.web数据挖掘web上有少量的数据信息，相对传统的数据库的数据结构性很强，即其中的数据为完全结构化的数据。
web上的数据最大特点就是半结构化。
所谓半结构化是相对于完全结构化的传统数据库的数据而言。
由于web的开放性、动态性与异构性等固有特点，要从这些分散的、异构的、没有统一管理的海量数据中快速、准确地获取信息也成为web挖掘所要解决的一个难点，也使得用于web的挖掘技术不能照搬用于数据库的挖掘技术。
因此，开发新的web挖掘技术以及对web文档进行预处理以得到关于文档的特征表示，便成为web挖掘的重点。
基于数据挖掘技术的时间序列分类聚类应用研究
基于数据挖掘技术的时间序列分类聚类应用研究时间序列分类和聚类是数据挖掘领域中的重要研究方向之一、时间序列数据是指在不同时间点上按照一定时间间隔收集的数据，例如股票价格、气象数据、生物信号等。
时间序列分类是将时间序列数据分为不同类别的任务，而时间序列聚类则是将相似的时间序列数据聚集到一起的任务。
本文将基于数据挖掘技术研究时间序列分类和聚类在实际应用中的相关方法和算法。
在时间序列分类中，常用的方法包括基于特征提取的方法和基于相似性度量的方法。
特征提取的方法通过提取时间序列数据中的特征，例如均值、方差、自相关系数等，然后将提取的特征作为输入进行分类。
这些特征可以使用传统的统计方法提取，也可以使用更高级的特征提取方法，例如小波变换、时频分析等。
基于相似性度量的方法则是通过计算不同时间序列之间的相似性度量，例如距离度量或相关性度量，然后将相似性度量用作分类的基础。
常用的相似性度量包括欧氏距离、曼哈顿距离、动态时间规整等。
时间序列分类和聚类在许多实际应用中都有广泛的应用。
例如在金融领域中，时间序列分类和聚类可以用于预测股票价格的走势和发现行业的周期性模式。
在气象领域中，时间序列分类和聚类可以用于预测天气变化和发现气候模式。
在生物领域中，时间序列分类和聚类可以用于分析生物信号和研究生物节律。
总之，基于数据挖掘技术的时间序列分类和聚类在实际应用中具有重要意义。
通过对时间序列数据的分类和聚类，我们可以发现隐藏的模式和趋势，并为实际决策提供参考。
本文介绍了时间序列分类和聚类的一些常用方法和算法，并探讨了它们在金融、气象和生物领域中的应用。
希望本文能够为时间序列分类和聚类的研究和应用提供一定的参考。
软件工程第8章 Web软件工程
集合于一体的特性。同时，Web是非常易于导航的，只需要从一个超链接跳到另一个超链接，
就可以在各页、各站点之间进行转换浏览了。
2
Web与平台无关
无论用户的系统平台是什么，Windows，UNIX，Linux，Mac OS X，iOS，Android或其
他，都可以通过Internet访问WWW。也就是说，浏览WWW对系统平台没有什么限制。对
3
3
目录
Contents
01 Web软件的特性
02 Web的层次结构
03 客户端层可用技术
04 Web服务器层使用的技术
目录
Contents
05 Web软件设计模式
06 WebApp设计
07 WebApp测试
01
Web软件的特性
• Web是图形化的和易于导航的 • Web与平台无关 • Web是分布式的 • Web是动态的 • Web是交互的 • 数据集可重复利用
数据库数据的读写。DBMS必须能迅速执行大量数据的更新和检索。现在数据存储层的主流是 关系型数据库管理系统（Relational Database Management System，RDBMS）。因此，现在 一般从应用逻辑层传送到数据层的实现大都使用SQL语言。
胖客户机模型：胖客户机（Fat Client）模型与瘦客户机
模型相反，需要在客户端运行庞大的应用程序，由客户机
上的软件实现应用逻辑和系统用户的交互。胖客户机模型
下，服务器只负责对数据的管理。
14
14
8.2 Web的层次结构
8.2.1 两层C/S结构
二层C/S体系结构由前 端客户机、后端服务器 和网络三部分组成，如 右图所示。
8.1 Web软件的特性
浅谈Web数据挖掘技术在电子商务中的应用
浅谈Web数据挖掘技术在电子商务中的应用随着互联网的发展和普及，电子商务已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。
在电子商务领域中，Web数据挖掘技术正发挥着越来越重要的作用。
Web数据挖掘技术可以帮助电子商务企业发现隐藏在海量数据中的规律和趋势，从而提高运营效率，优化用户体验，增加销售收益。
本文将就Web数据挖掘技术在电子商务中的应用进行浅谈。
一、Web数据挖掘技术简介Web数据挖掘是指从Web中提取并发掘出有用信息和知识的一种技术。
它主要运用数据挖掘、机器学习、自然语言处理等方法，对网页数据、用户行为数据、商品信息数据等进行分析和挖掘，从中发现对电子商务有益的信息和规律。
Web数据挖掘技术主要包括网页内容挖掘、链接结构挖掘、用户行为挖掘等方面，通过这些技术手段，可以帮助电子商务企业实现个性化推荐、精准营销、风险控制等目标。
二、个性化推荐个性化推荐是电子商务中非常重要的一个环节，通过个性化推荐可以更好地满足用户的需求，提高用户满意度和购买转化率。
Web数据挖掘技术可以通过分析用户的浏览历史、购买记录、点击行为等数据，挖掘用户的偏好和兴趣，从而向用户推荐其可能感兴趣的商品或服务。
当用户浏览某个商品的详细信息页面时，系统可以根据用户的行为数据和相似用户的行为模式，向用户推荐与该商品相关的其他商品，以增加用户对其他商品的关注度和购买意愿。
通过个性化推荐，电子商务企业可以提高用户的购买转化率，增加销售收入。
三、精准营销在电子商务中，精准营销是实现营销效果最大化的重要手段之一。
Web数据挖掘技术可以帮助企业深入了解用户的需求和行为，识别潜在的购买意愿和价值用户，从而进行精准的营销活动。
通过对用户行为数据的分析，企业可以发现不同用户群体的偏好和购买习惯，根据这些信息针对性地制定营销策略，向不同的用户群体推送个性化的营销内容，提高营销活动的效果和投资回报率。
针对已经浏览过某台电视的用户，可以通过精准营销向其推送促销活动或相关配件的宣传信息，从而提高用户对商品的关注度和购买意愿。
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2018年11月12日星期一
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8.1 时间序列分析
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8.1.1 概述
1、时间序列
– 用时间排序的一组随机变量。 （1）根据时间序列值的个数分为
• 一元时间序列和多元时• 离散型时间序列和连续型时间序列。
（3）根据时间序列中序列的统计特性分为
• 平稳型
• 季节型 • 循环型 • 直线趋势型 • 曲线趋势型
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8.1.1 概述
2、时间序列分析和时间序列数据挖掘
– 时间序列挖掘(Time Series Data Mining,，TSDM）
• 对时间序列进行数据挖掘的过程，即从时间序列数据中提取未知的、具有 潜在价值的与时间属性相关的知识或规律，用于短期、中期或长期预测。
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Cur-HousePrice 1500 1520 1580 540 600 700 1000 1200 2000 2300 1800 1700 1900 2300 2550 2800 3000 3600 4000 3500 ?
Pre-1-HousePrice 1450 1500 1520 1580 540 600 700 1000 1200 2000 2300 1800 1700 1900 2300 2550 2800 3000 3600 4000 3500
使用2010年到2013年的商品房均价数据检验回归方程
• 检验结果
表8.2 线性回归方程检验结果
Excel/Weka属性未筛选 年 2010 2011 2012 2013 实际值 3000 3600 4000 3500 预测值 2865.382 3041.54 3722.672 3988.364 误差 134.618 558.46 277.328 -488.364 Weka属性筛选 预测值 2875.9376 3070.0176 3652.2576 4040.4176 误差 -124.062 -529.982 -347.742 540.4176 神经网络模型预测值 预测值 2971.865 3127.169 3686.292 3780.704 误差 -28.135 -472.831 -313.708 280.704
– 时间序列分析的经典方法
• 图表法 • 指标法
• 模型法
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图8.2 平均就餐等待时间的时间序列图表
平均就餐等待时间（分钟）
8 7 6
5
4 3
2
1 0 11:00 AM 11:22 AM 11:44 AM 12:05 PM 12:27 PM 12:48 PM
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使用M5算法进行属性筛选。
图8.5 Weka做了属性筛选的线性回归方程输出结果
• 结论——结果仍然不理想，训练数据的平均绝对误差MAE为282.6627。 • 发现——使用线性回归不能很好地解决问题。
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【例8.1】
根据某城市1994年至2013年20年的商品房平均售价，建立线 性回归方程模型，预测2014年该市的商品房平均售价。
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表8.1 某城市1993年至2013年商品房平均售价
表8.1 某城市1993年至2013年商品房平均售价
Year 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014
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线性回归方程结果
图8.3 线性回归方程输出结果 线性回归方程
Cur-HouseP r ice 1.2106( P r e-1-HouseP r ice) 0.4145 ( P r e- 2-HouseP r ice) 0.1506( P r e- 3-HouseP r ice) 186.1452
图8.2 平均就餐等待时间的时间序列图表
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8.1.1 概述
3、时间序列数据挖掘的处理过程
1）确定数据挖掘目标，抽取并建立时间序列数据集，选择合适 的数据挖掘技术或算法；
2）在时间序列中设置内部时间间隔，将时间序列分割为若干个 子序列；
3）建立预测模型，应用模型预测未知值。
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使用方程预测2014年的商品房均价。
• 2014年的商品房均价为
1.2106*3500-0.4145*4000+0.1506*3600+186.1452 = 3307.4052
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Pre-2-HousePrice 1440 1450 1500 1520 1580 540 600 700 1000 1200 2000 2300 1800 1700 1900 2300 2550 2800 3000 3600 4000
Pre-3-HousePrice 1455 1440 1450 1500 1520 1580 540 600 700 1000 1200 2000 2300 1800 1700 1900 2300 2550 2800 3000 3600
• 结论——线性回归方程的预测结果不够理想。
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使用Weka软件建立上述时间序列线性回归方程
图8.4 Weka不做属性删选的线性回归方程输出结果
• 结论——训练数据的平均绝对误差MAE为261.018，结果不理想。
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第8章 时间序列和基于Web的数据挖掘
时间序列分析
基于Web的数据挖掘
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本章目标
• 时间序列分析
– 掌握使用神经网络技术和线性回归方法建立预测模型，解决时 间序列预测问题。
• 基于Web的数据挖掘
– 了解如何使用数据挖掘技术对Web站点进行自动化评估和提供 个性化服务，了解Web站点如何自适应调整。 • 了解多模型应用中两种著名的方法——装袋和推进