数据挖掘基础展示
数据仓库 Chapter 17 数据挖掘基础
数据挖掘，兵临城下
第17章 数据挖掘基础
Contents
数据挖掘是什么
主要的数据挖掘技术 数据挖掘的应用
数据挖掘是什么
数据挖掘的决策支持过程
数据库系统 数据仓库 OLAP系统
早期基于 文件的系统
数据挖掘 应用系统
基本的 核算资料 没有 决策支持
操作型 系统数据 原始的 决策支持 特殊 的报表
知识发现的过程
数据挖掘是什么
OLAP和数据挖掘
OLAP 数据挖掘
多维数据立方体
基于以前的知 识深思熟虑做 出的假设
预处理过的数据
OLAP帮助用户分析和了解过去，而数据挖掘 帮助用户预测未来。
数据挖掘是什么
OLAP是用来分析过去的；数据挖掘是用来预测未来的
OLAP：报告过去的事情
数据挖掘是什么
定义目标 定义 目标 选取 数据 数据准备 抽取 数据 对数据进 行预处理 数据挖掘技术的应用 挖掘 数据 回顾 结果 选择有希 望的模式 结果的评估和应用 显示结果 (文本 / 图表) 应用 结果
目标
选择和抽取 的数据
所有的结果
结果的显示
预处理过 的数据 企业数据仓库
选择的结果
企业操作型系统
OLAP
企业里面正在发生什么事情
数据挖掘
基于正在发生的事情预测它 的未来 详细的交易级别的数据 大量的维度 很多维度的属性 通常每个维度的数据集都是 非常大的 同数据驱动，自动进行知识 发现过程
多维的、向下钻取和多层次 / 多 准备数据，引用挖掘工具之 视角查看 后就不采取行动了 成熟并使用广泛 仍然处于发展阶段。技术的 一些部分相对成熟
主要的数据挖掘技术
2.数据挖掘技术基础知识
8 8 8
3. 现在的问题是：网络之后的下一个技术 热点是什么？
㈡ 网 络 之 后 的 下 一 个 技 术 热 点
让我们来看一些身边俯拾即是的现象： 《纽约时报》由 60 年代的 10～20 版扩张至 现在的 100～200 版，最高曾达 1572 版； 《北京青年报》也已是 16～40 版；市场营 销报已达 100 版。 然而在现实社会中，人均日阅读时间通常 为 30～45 分钟，只能浏览一份 24 版的报纸。
数据
过
80
的
KDD
,的
,
18 18 18
以后人们却在逐渐使用数据挖掘中, 发现有 以后 许多工作可以由统计方法来完成, 并认为最好的 策略是将统计方法与数据挖掘有机的结合起来。
数 据 挖 掘 逐 渐 演 变 的 过 程 ㈥
数据仓库的发展促使数据挖掘越来越热 越来越热。 越来越热 数据仓库技术的发展与数据挖掘有着密切 的 。 。 是, 数据仓库并 为有 掘 。 多数据挖掘可 是数据挖掘的 作数据 , 中挖 的发展是促 数据挖掘越来越热的
的数据 ,
的 技术 的数据 数数据挖掘技术已可以马上投入使用, 因 为支持的它的基础技术已成熟，他们是： 1. 海量数据搜集
㈣ 支 持 数 据 挖 掘 技 术 的 基 础
商业数据库正以一个空前的速度增长,且数 据仓库正在广泛地应用于各行业。 2. 强大的多处理器计算机 已成熟的 行 cpu 的技术可以 越 越 的 。 3. 数据挖掘算法 ，且 10 于 的 已 成为一 的技术。 成熟，
了 用的阶段;
17 17 17
㈥ 数据挖掘逐渐演变的过程
数据 的 , , 过
一 、 数 据 挖 掘 技 术 的 由 来
KDD (Knowledge discovery in database) 的 数据 数据 , 的 的过程 , 的 ,掘 的 的 , KDD 数据 的 的 程 , 过 掘的过程, 的 的 , 的 的 80 , 数据挖掘 (data mining) 的 程 , ,挖掘 的 数据挖掘的 的 , 过程 ; , , 的 ,
数据挖掘基础
数据挖掘基础一、数据挖掘的概念和基本流程数据挖掘是指从大量数据中提取出有价值的信息和知识的过程，是一种自动化的发现模式和规律的方法。
其基本流程包括：数据预处理、特征选择、建立模型、模型评估和应用。
二、数据预处理1. 数据清洗：去除重复值、缺失值和异常值等。
2. 数据集成：将多个数据源中的数据合并成一个整体。
3. 数据变换：对原始数据进行转换，如归一化、离散化等。
4. 数据规约：对原始数据进行压缩，如抽样等。
三、特征选择特征选择是指从原始特征中选取一部分对分类或回归有用的特征。
其目的是减少维度，提高模型效率和精度。
四、建立模型建立模型是指根据已选取的特征，使用各种算法构建分类或回归模型。
常用算法包括决策树、神经网络、支持向量机等。
五、模型评估模型评估是指通过交叉验证等方法对建立好的模型进行评估，以确定其预测效果是否良好。
六、应用应用是指将建立好的模型应用到实际问题中，进行预测和决策。
七、数据挖掘的应用领域1. 金融：如信用评估、风险管理等。
2. 医疗：如疾病预测、药物研发等。
3. 零售业：如销售预测、客户细分等。
4. 航空航天：如飞机维修优化、航班调度等。
5. 电信业：如用户行为分析、网络优化等。
八、数据挖掘的常用算法1. 决策树算法：通过对数据进行分类和回归，构建决策树模型，可用于分类和预测。
2. 神经网络算法：通过模拟人类神经系统，构建神经网络模型，可用于分类和预测。
3. 支持向量机算法：通过寻找最大间隔超平面，构建支持向量机模型，可用于分类和回归。
4. 聚类算法：将数据分成若干个类别，常见的聚类算法包括K-Means 和层次聚类等。
5. 关联规则挖掘算法：通过寻找频繁项集和关联规则，发现数据中隐藏的关联关系。
九、数据挖掘的发展趋势1. 大数据时代：随着数据量的增加，数据挖掘将更加重要。
2. 人工智能：机器学习和深度学习等技术将广泛应用于数据挖掘中。
3. 可视化分析：通过可视化技术，更好地呈现和理解数据。
大数据高职系列教材之数据挖掘基础PPT课件：第6章 数据挖掘应用案例
6 . 1 电力行业采用聚类方法进行主变油温分析
第六章 数据挖掘应用案例
需求背景及采用的大数据分析方法
• 把正常运行油温分成几个区间段，分析各区间段的油温出现次数分布，并计算出该区间 段的油温次数分布中心点。而根据中心点的偏离程度即阈值作为设备异常的预判是有较 大参考价值的。
• 采用聚类K-Means分析方法 • 在Spark集群上实现
6.2 银行信贷评价
第六章 数据挖掘应用案例
神经网络（NN），就是构建一个含有输入层、输出层和隐含层的模型，其中隐含 层可以有多层，这组输入和输出单元相互连接，单元之间的每个连接都设置一个权 重。输入层中神经元数目根据数据集中的属性数目确定，输出层为一个神经元，经 过训练，设定迭代次数和误差及求出每个神经元的权重，确定模型，对输入数据进 行预测。
17/11/07 23:15:38 WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable 0.2 1000 0.2 900 0.2 1050 0.4 1500 0.4 1450 0.4 1530 0.6 2500 0.6 2430 0.6 2520 0.8 2000 0.8 1960 0.8 2030 1.0 1200 1.0 1160 1.0 1230
大数据应用人才培养系列教材
数据挖掘基础
大数据应用人才培养系列教材
第六章 数据挖掘应用案例
6.1电力行业采用聚类方法进行主变油温分析 6.2 银行信贷评价 6.3 指数预测 6.4 客户分群的精准智能营销 6.5 使用WEKA进行房屋定价 习题
数据挖掘基础 数据挖掘概念ppt课件
层次聚类树树状图
A
B
C
D
E
1.1 数据挖掘概述
1.1.2 数据挖掘常用算法概述
第一章 数据挖掘概念
在面对海量数据时，需要使用一定的算法，才能从中挖掘出有用的信息，下面介绍数 据挖掘中常用的算法。
1. 分类算法 (1) 决策树算法 决策树算法是一种典型的分类算法，首先利用已知分类的数据构造决策树，然后利用 测试数据集对决策树进行剪枝，每个决策树的叶子都是一种分类，最后利用形成的 决策树对数据进行分类。决策树的典型算法有ID3，C4.5，CART等。
1.1 数据挖掘概述
1.1.3 数据挖掘常用工具概述
第一章 数据挖掘概念
2. Clementine(SPSS) 软件 Clementine是SPSS所发行的一种资料探勘工具，集成了分类、聚类和关联规则
等算法，Clementine提供了可视化工具，方便用户操作。其通过一系列节点来执行 挖掘过程，这一过程被称作一个数据流，数据流上面的节点代表了要执行的操作。 Clementine的资料可视化能力包含散布图、平面图及Web分析。
1.1 数据挖掘概述
第一章 数据挖掘概念
1.1.3 数据挖掘常用工具概述
1. Weka软件
Weka(Waikato Environment for Knowledge Analysis)的全名是怀卡托智能 分析环境，是一款免费与非商业化的数据挖掘软件，基于Java环境下开源的机器学 习与数据挖掘软件。Weka的源代码可在其官方网站下载。它集成了大量数据挖掘算 法，包括数据预处理、分类、聚类、关联分析等。用户既可以使用可视化界面进行 操作，也可以使用Weka提供的接口，实现自己的数据挖掘算法。图形用户界面包括 Weka Knowledge Flow Environment和Weka Explorer。用户也可以使用Java语 言调用Weka提供的类库实现数据挖掘算法，这些类库存在于weka.jar中。
数据分析与数据挖掘实战案例PPT课件
本案例以某电商平台的推荐系统为例，介绍数据分析与数据挖掘在推荐系 统中的应用。
数据分析过程
数据收集
收集用户在电商平台的浏览、搜索、购买等行为数据，以及商品属性、 分类等信息。
数据清洗
对原始数据进行清洗和整理，去除异常值、缺失值和重复数据，保证 数据质量。
04
实战案例一：电商用户行 为分析
案例背景
某大型电商平台ห้องสมุดไป่ตู้望通过数据分析与 挖掘，深入了解用户行为，优化产品 和服务，提升用户满意度和忠诚度。
数据来源：电商平台交易数据、用户 浏览数据、用户反馈数据等。
数据分析过程
1 2
数据清洗
去除异常值、缺失值和重复值，确保数据质量。
数据探索
对数据进行初步探索，了解数据分布、趋势和关 联性。
02
预测准确率提升10%，有效提高营销效果和用户转化率。
03
关联规则挖掘帮助优化产品推荐策略，提升用户满意度和购 买率。
05
实战案例二：信用卡欺诈 检测
案例背景
01
信用卡欺诈是全球性的金融犯罪问题，给银行和消费
者带来巨大损失。
02
随着大数据技术的发展，利用数据分析与数据挖掘技
术进行信用卡欺诈检测成为可能。
数据挖掘的重要性
总结词
数据挖掘在商业决策、科学研究、医疗 保健等领域具有重要意义。
VS
详细描述
随着大数据时代的来临，数据挖掘的重要 性日益凸显。通过对数据的深入分析，企 业可以更好地理解客户需求，制定更有效 的营销策略。在科学研究领域，数据挖掘 有助于发现新的科学规律和现象。在医疗 保健方面，数据挖掘有助于提高疾病诊断 的准确性和治疗的有效性。
大数据挖掘基础知识解析
大数据挖掘基础知识解析随着互联网和物联网的迅速发展，各种形式的数据不断涌现，大数据时代已经到来。
如何从海量数据中找到有用的信息，并为企业和个人决策提供依据，已经成为当今社会所关注和追求的问题。
而大数据挖掘作为从数据中发掘规律和知识的一种重要手段，正在被广泛应用。
本文将对大数据挖掘的基础知识进行解析。
一、什么是大数据挖掘？大数据挖掘是指在大数据集中发现新的、有价值的、难以被发现的知识和信息的过程，它是通过挖掘数据的内在联系和规律来获得有用的信息。
大数据挖掘需要结合多个学科的理论和技术，如企业决策分析、机器学习、数据库管理、高性能计算等。
二、大数据挖掘的应用领域（1）金融领域。
通过大数据挖掘，可以对金融市场的趋势和风险进行分析和预测，以便制定有效的投资策略。
（2）医疗领域。
医疗数据是一个重要的大数据源，大数据挖掘可以帮助医生和医院进行患者诊治方面的决策，判断病情的严重性，诊断疾病，对医疗资源进行优化调配。
（3）市场营销。
大数据挖掘可以分析和预测消费者的购物行为和购买趋势，以便制定更加精准的市场营销策略和增加销售额。
（4）社交媒体。
大数据挖掘可以对社交媒体数据进行分析，帮助企业了解和掌握用户的需求和喜好，以便进行更有针对性的产品研发和服务。
三、大数据挖掘的主要技术与方法（1）数据集成。
大数据挖掘需要从各个数据源中搜集数据，并将其进行整合和清洗，以便于后续的处理与分析。
（2）数据预处理。
数据预处理是大数据挖掘中的一个重要步骤，它包括数据采样、数据过滤、数据转换、数据标准化等。
通过对数据进行预处理，可以确保数据的质量和可信度。
（3）数据探索性分析。
数据探索性分析可以帮助挖掘潜在的模式和知识。
它主要包括可视化和统计分析两个方面。
（4）分类预测。
分类预测是大数据挖掘中的一项重要任务，它可以将数据集中的对象分为几个不同的类别，以便于后续的决策分析。
（5）聚类分析。
聚类分析是大数据挖掘中的一种无监督学习方法，它可以将数据集中的对象分为若干个不同的簇，以便于挖掘簇内的规律和知识。
数据挖掘实验报告-实验1-Weka基础操作
学生实验报告学院：信息管理学院课程名称: 数据挖掘教学班级： B01姓名：学号：实验报告课程名称数据挖掘教学班级B01 指导老师学号姓名行政班级实验项目实验一: Weka的基本操作组员名单独立完成实验类型■操作性实验□验证性实验□综合性实验实验地点H535 实验日期2016。
09.281。
实验目的和要求：(1）Explorer界面的各项功能;注意不能与课件上的截图相同，可采用打开不同的数据文件以示区别。
（2)Weka的两种数据表格编辑文件方式下的功能介绍；①Explorer—Preprocess-edit，弹出Viewer对话框；②Weka GUI选择器窗口-Tools ｜ ArffViewer，打开ARFF—Viewer窗口。
（3)ARFF文件组成。
2．实验过程（记录实验步骤、分析实验结果）2。
1 Explorer界面的各项功能2.1。
1 初始界面示意其中:explorer选项是数据挖掘梳理数据最常用界面，也是使用weka最简单的方法。
Experimenter：实验者选项,提供不同数值的比较,发现其中规律。
KnowledgeFlow：知识流，其中包含处理大型数据的方法,初学者应用较少。
Simple CLI :命令行窗口,有点像cmd 格式，非图形界面.2.1.2 进入Explorer 界面功能介绍（1）任务面板Preprocess（数据预处理）:选择和修改要处理的数据.Classify(分类）：训练和测试分类或回归模型。
Cluster(聚类)：从数据中聚类。
聚类分析时用的较多。
Associate（关联分析）：从数据中学习关联规则。
Select Attributes(选择属性）：选择数据中最相关的属性。
Visualize（可视化）：查看数据的二维散布图.（2）常用按钮Openfile：打开文件Open URL：打开URL格式文件Open DB：打开数据库文件Generate:数据生成Undo：撤销操作Edit：编辑数据Save：保存数据文件，可实现文件格式的转换,比如csv 格式文件向ARFF格式文件转换等等。
数据挖掘的技术基础
数据挖掘的技术基础数据挖掘是一种利用计算机技术，从大量无序数据中发掘出潜在的关联规律、分类趋势、模式和异常等信息的技术。
它在商业、金融、医疗、国防等多个领域都有着广泛的应用。
要实现数据挖掘，必须依靠一系列的技术和方法，其中最为核心的是数据挖掘的技术基础。
一、数据挖掘的概念和应用数据挖掘所要处理的数据可以是结构化的数据，如销售数据、客户数据等；也可以是非结构化的数据，如文本、图像、音频等。
数据挖掘可以通过数据预处理、数据选择和数据变换等方式，对数据进行清洗、抽取、转换等处理，从而获得更加准确、丰富、有用的数据信息。
这些信息可用于数据建模、模式分析、分类预测、异常检测等多个领域。
数据挖掘广泛应用于商业决策、金融分析、健康管理、能源预测、环境保护、社交媒体分析等众多领域。
例如，银行可以利用数据挖掘技术对客户进行分类，并预测客户的信用风险和贷款偿还能力；电商可以利用数据挖掘技术分析用户的购物行为，提高销售量和用户满意度；医疗领域可以利用数据挖掘技术预测病人的疾病发展情况。
二、数据挖掘的技术基础数据挖掘技术基础主要包括以下几个方面：（一）统计学基础统计学是数据挖掘中最基础、最重要的理论体系之一。
统计学中的概率理论、假设检验、回归分析、变量选择等技术，在数据挖掘中得到了广泛应用。
例如，利用回归分析和方差分析等技术，对数据结果进行预测和分析；通过假设检验和置信区间等技术，对观察值和样本进行验证和测试。
（二）机器学习基础机器学习是数据挖掘中重要的技术手段之一，它通过分析已有数据，利用模型将数据中的信息提取出来，并用于对未知数据进行预测和分类。
机器学习主要包括监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等多种学习方式。
例如，通过监督学习，可以对已知的样本进行分类和预测；无监督学习则可以对数据集中的隐含结构进行挖掘。
（三）数据库技术基础数据库技术是数据挖掘中的重要应用基础。
数据库技术提供了数据的有效组织、存储和访问，从而为数据挖掘提供了充分的基础。
数据挖掘基础知识PPT优选版
1．1数据挖掘的社会需求
现实情况：人类积累的数据量以每月高于15%的速度增 加，如果不借助强有力的挖掘工具，仅依靠人的能力来 理解这些数据是不可能的。现在人们已经评估出世界上 信息的数量每二十个月翻一番，并且数据库的数量与大 小正在以更快的速度增长。
1.3数据挖掘的发展 —国内现用卡分析业务模型 客户信用等级评估 客户透支分析 客户利润分析 客户消费行为分析 客户消费异常行为分析
1.5数据挖掘的应用领域—金融
数据挖掘在反洗钱系统中的应用
1.5数据挖掘的应用领域—营销
❖ 关联分析--市场篮子分析，用于了解顾客的购买 习惯和偏好，有助于决定市场商品的摆放和产品 的捆绑销售策略；
1.5数据挖掘的应用领域—营销
❖ 应用实例2： 的读者文摘(Reader' s Digest) 出版公司运行着一个积累了40年的业务数据 库,其中容纳有遍布全球的一亿多个订户的资 料，并保证数据不断得到实时的更新，基于 对客户资料数据库进行数据挖掘的优势，使 读者文摘出版公司能够从通俗杂志扩展到专 业杂志、书刊和声像制品的出版和发行业务， 极大地扩展了自己的业务范围。
1.5数据挖掘的应用领域—营销
数
据
应用方法：(1)建立过程输入输出模型，以此模型为指导寻求最优的操作和控制条件； 描述（Description）：了解数据中潜在的规律 各种数据挖掘结果的表达
交叉销售(Cross_selling)
挖 掘
3数据挖掘的发展 —未来发展 分类用于预测哪些人会对邮寄广告和产品目录、赠券等促销手段有反应,还可用于顾客定级、破产预测等。
并保证数据不断得到实时的更新，基于对客户资料数据库进行数据挖掘的优势，使读者文摘出版公司能够从通俗杂志扩展到专业杂志、
大数据高职系列教材之数据挖掘基础PPT课件：第1章 数据挖掘概念
1.1 数据挖掘概述
1.1.2 数据挖掘常用算法概述
第一章 数据挖掘概念
(3) 支持向量机 支持向量机(Support Vector Machine，SVM)是建立在统计学理论的VC维理论和
结构风险最小原理基础上的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许 多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。支持向量机算 法将在后面章节做详细介绍。
第一章 数据挖掘概念
1. 什么是测量误差和数据收集误差 测量误差是测量中测量结果与实际值之间的差值叫误差。 数据收集误差是指收集数据时遗漏数据对象或属性值，或包含了其他数据对象等情况。
2. 什么是噪声 噪声是从物理角度而言，噪声是波形不规则的声音。
1.2 数据探索
1.2.2 数据质量
第一章 数据挖掘概念
第一章 数据挖掘概念
1.3 数据挖掘的应用
第一章 数据挖掘概念
1. 算法延展性
算法延展性即为算法弹性，随着数据产生、采集技术的快速进步，以GB、TB、PB（1GB=1024MB， 1TB=1024GB，1PB=1024TB）为单位的数据集越来越普遍。
2. 高维性
在以前的数据库构成中只有少量属性的数据集，现在大数据集群构成中是具有成百上千属性的数据集。
1.2 数据探索
1.2.1 数据概述
1. 属性 （1）区分属性可通过属性可能取值的个数来判断。 （2）非对称的属性 2. 数据集的一般特性
数据集一般具有三个特性，分别是维度、稀疏性、 分辨率三个，它们对数据挖掘有重要影响。 3. 较常见的数据类型
第一章 数据挖掘概念
1.2 数据探索
1.2.2 数据质量
1.3 数据挖掘的应用
1.3.3 数据挖掘的应用场景
数据挖掘基础知识详细介绍
数据挖掘基础知识详细介绍数据挖掘是一种通过对大量数据的分析和建模来发现有用模式和规律的过程。
它可以帮助我们从海量数据中提取有意义的信息，并用于预测、决策分析和优化等领域。
本文将详细介绍数据挖掘的基础知识，包括数据预处理、数据挖掘任务、常用算法和评估方法等内容。
一、数据预处理数据预处理是数据挖掘的第一步，其目的是对原始数据进行清洗和转换，以便提高数据挖掘的准确性和可靠性。
常用的数据预处理方法包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约。
1. 数据清洗：数据清洗是指通过处理异常值、缺失值和噪声等问题，使得数据变得更加干净和可靠。
常用的数据清洗方法有删除无效数据、插补缺失值和平滑噪声等。
2. 数据集成：数据集成是将来自不同数据源的数据整合成一个一致且可用的数据集。
数据集成过程需要解决数据冗余、一致性和主键匹配等问题。
3. 数据变换：数据变换是将原始数据通过一系列操作转换成适合数据挖掘的形式。
常用的数据变换方法包括标准化、归一化、离散化和属性构造等。
4. 数据规约：数据规约是通过压缩和抽样等方式减少数据集的大小，以提高数据挖掘的效率和可扩展性。
常用的数据规约方法有维度规约和数值约简等。
二、数据挖掘任务数据挖掘任务是指在数据集中发现隐藏的模式和规律。
常见的数据挖掘任务包括分类、聚类、关联规则挖掘和异常检测等。
1. 分类：分类是将事先定义好的类别标签分配给数据集中的样本。
分类算法通过学习已知样本的特征和标签之间的关系，可以用于预测未知样本的类别。
2. 聚类：聚类是将数据集中的样本划分为若干组，使得组内的样本相似度高，而组间的样本相似度低。
聚类算法可以帮助我们发现数据集中的潜在分组和簇结构。
3. 关联规则挖掘：关联规则挖掘是发现数据集中频繁出现的项集之间的关联关系。
常用的关联规则挖掘算法有Apriori算法和FP-growth 算法等。
4. 异常检测：异常检测是找出数据集中与其他样本不符合的异常样本。
异常检测算法可以帮助我们发现数据集中的异常点和离群值。
数据挖掘的技术基础
数据挖掘的技术基础数据挖掘是指从大量数据中提取出有价值的信息和知识的过程。
它在各个领域的应用越来越广泛，能够帮助组织和个人发现隐藏在数据中的规律和趋势，从而做出更明智的决策和预测。
但要想在数据挖掘领域取得成功，就必须掌握一些技术基础。
首先，数据挖掘的核心在于机器学习算法。
机器学习是数据挖掘的基础，它涉及到统计学、优化理论、计算机科学等多个领域的知识。
机器学习算法通过对已有数据的学习和分析，来预测未知数据的结果。
在数据挖掘中，常用的机器学习算法包括决策树、神经网络、支持向量机等。
掌握这些算法，能够帮助我们从大量的数据中提取出有用的信息。
其次，数据挖掘中的数据预处理也是非常重要的一步。
原始的数据往往存在着噪音、缺失值和不一致等问题，这些问题会影响到数据挖掘的结果。
因此，在进行数据挖掘之前，我们需要对数据进行清洗、集成、转换和规约等预处理操作。
数据清洗是指通过删除或修复异常值、噪声和不完整的数据来提高数据质量。
数据集成是指将多个数据源的数据整合起来，以便进行分析。
数据转换是指将数据从一种形式转换为另一种形式，以适应数据挖掘算法的要求。
数据规约是指删除冗余和不必要的数据，以提高计算效率。
只有通过有效的数据预处理，才能保证数据挖掘的分析结果准确可信。
此外，特征选择也是数据挖掘的关键环节之一。
在数据挖掘中，特征是指用于描述数据的属性或属性集合。
通过选择具有较高相关性和较低冗余度的特征，可以提高数据挖掘的准确性和效率。
常用的特征选择方法包括过滤法、包装法和嵌入法等。
过滤法是通过衡量特征与目标变量之间的相关性，选取最相关的特征。
包装法是根据特定的学习器，通过交叉验证的方式评估特征的重要性并选择最佳特征子集。
嵌入法是将特征选择嵌入到机器学习算法中，在模型训练过程中自动选择重要的特征。
通过选择合适的特征选择方法，能够提高数据挖掘模型的性能和可解释性。
最后，数据挖掘中还有一项关键技术，即模型评估和验证。
模型评估和验证是指对数据挖掘模型进行性能评估和验证的过程。
数据仓库和数据挖掘PPT课件
客户细分
通过对客户的行为、偏好、资产等数据的分析，可以将客 户划分为不同的细分市场，为精准营销和服务提供支持。
投资决策
通过对历史数据的挖掘和分析，可以发现市场趋势和预测 未来走势，为投资者提供科学的投资决策依据。
电商行业的数据仓库和数据挖掘应用
总结词
电商行业是数据仓库和数据挖掘应用的另一个重 要领域，通过对用户行为、商品销售、市场趋势 等数据的分析和挖掘，可以优化营销策略、提高 用户体验和销售额。
03
数据挖掘基础
数据挖掘定义
总结词
数据挖掘是从大量数据中提取出有用 的信息和知识的过程。
详细描述
数据挖掘是一种从大量数据中通过算 法搜索隐藏在其中的信息、模式和关 联性的过程。这些信息可以用于决策 支持、预测趋势和行为等。
数据挖掘过程
总结词
数据挖掘过程包括数据预处理、数据探索、模型建立 和评估等步骤。
02
数据仓库基础
数据仓库定义
总结词
数据仓库是一个大型、集中式的存储系统，用于存储和管理企业的结构化数据。
详细描述
数据仓库是一个面向主题的、集成的、非易失的数据存储环境，用于支持管理 决策和业务操作。它通常包含历史数据，并支持对数据的分析和查询。
数据仓库架构
总结词
数据仓库架构包括数据源、ETL过程、数据 存储和数据访问等组成部分。
05
数据仓库和数据挖掘的实 际应用案例
金融行业的数据仓库和数据挖掘应用
总结词
金融行业是数据仓库和数据挖掘应用的重要领域，通过对 大量数据的分析和挖掘，可以提供风险控制、客户细分、 投资决策等方面的支持。
风险控制
金融机构可以利用数据仓库和数据挖掘技术，对海量的交 易数据进行实时监控和异常检测，及时发现和预防潜在的 金融风险。
数据挖掘的基础知识和方法
数据挖掘的基础知识和方法数据挖掘是一种从大量数据中提取出有价值信息的技术和过程，它涉及到多个学科领域，包括统计学、机器学习、模式识别等。
在当今信息化时代，数据挖掘在各个领域中被广泛应用，能够帮助人们发现隐藏在大数据背后的规律和趋势，为决策提供支持。
本文将介绍数据挖掘的基础知识和常用方法。
一、数据挖掘的基础知识1. 数据集数据挖掘的第一步是获取数据集，数据集是指从现实世界中收集到的一组相关数据。
数据集可以包括数值、文本、图像等多种类型的数据。
2. 数据预处理数据预处理是数据挖掘中的重要一环，它包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等步骤。
数据清洗是指去除数据集中的异常值、噪声和缺失值，以保证数据的质量。
数据集成是指将多个数据源的数据整合到一个数据集中。
数据变换是指将原始数据转化为适合挖掘的形式，例如将文本数据转化为向量表示。
数据规约是指通过选择、抽样、聚类等方法减少数据集的规模。
3. 数据可视化数据可视化是将数据通过图表、图像等形式展现出来，以便人们更直观地理解数据。
数据可视化可以帮助发现数据之间的关系、趋势和异常。
二、数据挖掘的常用方法1. 分类与预测分类与预测是数据挖掘中的核心任务之一，它用于根据已有的数据样本来预测未知样本的类别或值。
常用的分类与预测方法包括决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等。
2. 聚类分析聚类分析是将数据集中的样本按照相似性进行分组的方法。
聚类分析可以帮助发现数据中的潜在类别和结构。
常用的聚类方法包括K均值聚类、层次聚类、DBSCAN等。
3. 关联规则挖掘关联规则挖掘是发现数据中的频繁项集和关联规则的方法。
关联规则是指数据中的项之间的关联关系，例如购物篮分析中的商品组合。
常用的关联规则挖掘算法包括Apriori算法和FP-growth算法。
4. 时序分析时序分析是分析数据随时间变化的规律和趋势的方法。
时序分析可以应用于预测、异常检测等场景。
常用的时序分析方法包括时间序列模型、循环神经网络等。
数据挖掘的基础原理与方法
数据挖掘的基础原理与方法数据挖掘是一种从大量数据中发掘出隐含的、以前未知的、有用的信息和模式的过程。
它是通过应用统计学、机器学习、人工智能等相关领域的方法和算法，从大数据集中挖掘出有价值的知识。
在今天的大数据时代，数据挖掘成为许多领域中不可或缺的技术手段。
本文将介绍数据挖掘的基础原理与方法。
一、数据挖掘的定义与目标数据挖掘是指通过挖掘数据背后的特征和模式，发掘出对决策和行动具有积极影响的知识。
其目标包括但不限于预测、分类、聚类、关联规则挖掘等。
数据挖掘的过程主要包括数据的采集、数据的预处理、特征选择与提取、模型建立和评估等几个基本步骤。
二、数据挖掘的基础原理1. 统计学基础统计学是数据挖掘的基础，它提供了对数据进行描述、分析和预测的方法和技术。
常用的统计学方法包括概率论、假设检验、回归分析等，这些方法可以对数据进行描述和区分，帮助我们理解数据的特点和规律。
2. 机器学习基础机器学习是数据挖掘的核心技术之一，它通过构建模型和算法，自动地从数据中学习规律和知识。
常用的机器学习算法有决策树、支持向量机、神经网络等。
机器学习可以根据样本数据自动地进行模式识别和预测，为数据挖掘提供了有效的工具。
三、数据挖掘的方法1. 预测与分类预测是指根据已有数据的特征和模式，推测未来或未知数据的特征和模式。
而分类是预测的一种特殊形式，它将数据集划分为不同的类别。
预测和分类常用的方法包括决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等。
2. 聚类聚类是将数据集中的个体或对象，按照相似性进行分组或分类的过程。
聚类的目标是使得组内的个体或对象尽量相似，组间的个体或对象尽量不相似。
常用的聚类方法包括K-means聚类、层次聚类等。
3. 关联规则挖掘关联规则挖掘是通过分析数据集中的项集和关联规则，发现事物之间的关联性和依赖性。
关联规则挖掘常用的方法有Apriori算法、FP-growth算法等。
四、数据挖掘的应用领域数据挖掘在众多领域中得到了广泛的应用。
数据挖掘的技术基础
数据挖掘的技术基础数据挖掘是一种从大量数据中提取出有价值的信息和知识的技术。
它基于统计学、机器学习和数据库技术，通过各种算法和方法，对数据进行分析、处理和解释，以发现数据中隐藏的模式、关系和规律。
数据挖掘技术的基础主要包括数据预处理、特征选择、算法选择和模型评估等方面。
数据预处理是数据挖掘的第一步，它主要包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约。
数据清洗是指对数据中的错误、缺失和异常值进行处理，以确保数据的准确性和完整性。
数据集成是将来自不同数据源的数据进行整合，消除重复和冗余的信息。
数据变换是对数据进行转换，使其适合于后续的分析和挖掘。
数据规约是通过抽样、聚集和压缩等方法，减少数据量，提高计算效率。
特征选择是数据挖掘中的关键步骤，它主要目的是从大量的特征中选择出对于挖掘任务最有用的特征。
特征选择可以减少数据维度，提高模型的可解释性和泛化能力。
常用的特征选择方法包括过滤式、包裹式和嵌入式等。
过滤式方法通过对特征进行评估和排序，选择出与目标变量相关性较高的特征。
包裹式方法则通过搜索算法，选择出最优的特征子集。
嵌入式方法将特征选择与模型训练过程相结合，选择出对于模型性能最优的特征。
算法选择是数据挖掘中的核心问题，它决定了数据挖掘的效果和结果。
不同的挖掘任务需要选择不同的算法。
常用的数据挖掘算法包括决策树、神经网络、支持向量机、聚类分析和关联规则挖掘等。
决策树算法基于树形结构对数据进行分类和预测，具有可解释性强的优点。
神经网络算法模拟人脑神经元的工作原理，适用于处理非线性和复杂关系的数据。
支持向量机算法通过寻找最优超平面，对数据进行分类和回归。
聚类分析算法将相似的数据对象划分为不同的簇，用于数据分类和分组。
关联规则挖掘算法发现数据中的频繁项集和关联规则，用于市场篮子分析和推荐系统等领域。
模型评估是数据挖掘的最后一步，它用于评估挖掘模型的性能和效果。
常用的模型评估指标包括准确率、召回率、精确率、F1值和AUC等。
学习数据挖掘的基本知识
学习数据挖掘的基本知识第一章：数据挖掘的定义和概念数据挖掘是指通过使用计算机技术和算法，从大量数据中自动发掘并提取出有价值的信息和知识的过程。
它可以帮助人们发现隐藏在数据背后的模式、关联和趋势，以辅助决策和预测未来的趋势。
在数据挖掘中，需要重点关注几个基本概念。
首先是数据采集，它包括从各种来源获取数据的过程，如数据库、互联网、传感器等。
其次是数据预处理，即对原始数据进行清洗和整理，以去除噪声、缺失值和异常样本，并进行归一化、编码等处理。
接下来是特征选择和转换，通过选择最具代表性的特征和将数据转换到合适的表示形式，以提高挖掘的精度和效率。
最后是模型构建和评估，选择适当的挖掘算法和模型进行训练和测试，并通过评估指标来评价挖掘结果的质量。
第二章：常用的数据挖掘技术和算法数据挖掘涵盖了多个技术和算法，下面介绍几种常用的技术和算法。
1. 关联规则挖掘：通过挖掘不同项之间的关联关系，发现在一个项集中某些项的出现往往导致了另一些项的出现。
例如，购买尿布的人也往往同时购买啤酒。
2. 分类和预测：通过对已有数据的特征和标签进行训练，构建分类模型或预测模型，用于对新数据进行分类或预测。
例如，通过分析患者的病历数据和疾病结果，建立疾病预测模型。
3. 聚类分析：将数据集中的对象按照相似性进行分组，使得组内的对象相似度高，组间的相似度低。
例如，将顾客按购买行为进行分组，以便进行精准推荐。
4. 时间序列分析：对具有时间属性的数据进行分析和预测，揭示数据随时间变化的规律。
例如，通过分析过去几年的销售数据，预测未来几个季度的销售趋势。
第三章：数据挖掘过程中的常见问题和挑战在进行数据挖掘的过程中，可能会遇到一些常见问题和挑战。
1. 维度灾难：随着数据维度的增加，计算和存储的成本呈指数级增长。
因此，如何进行特征选择和降维是一个关键问题。
2. 数据质量：原始数据中可能包含噪声、缺失值和异常样本，这会对数据挖掘结果的准确性造成影响。
如何进行数据清洗和整理是一个必须解决的问题。
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类4
数据挖掘算法的特征
构成数据挖掘算法的三要素
模式记述语言：反映了算法可以发现什么样的知 识 模式评价：反映了什么样的模式可以称为知识 模式探索：包括针对某一特定模式对参数空间的 探索和对模式空间的探索
工业控制技术研究所
数据挖掘的主要方法
分类（Classification） 聚类(Clustering)
多个算法
多个算法
第四代
普遍存在 的计算模 型
工业控制技术研究所
数据挖掘系统
第一代数据挖掘系统
支持一个或少数几个数据挖掘算法，这些算法设计用 来挖掘向量数据（vector-valued data ），这些数据 模型在挖掘时候，一般一次性调进内存进行处理。许 多这样的系统已经商业化。
第二代数据挖掘系统
相关规则(Association Rule)
回归(Regression)
其他
工业控制技术研究所
数据挖掘系统
代 特征 数据挖掘算法
集成 独立的系 统
数据管理系 统，包括数 据库和数据 仓库 数据管理和 预言模型系 统 数据管理、 预言模型、 移动系统
分布计算 模型
数据模型
第一代
数据挖掘作为 一个独立的应 用 和数据库以及 数据仓库集成
现行的知识发现系统只能发现特定模式的知识
规则
分类
关联
工业控制技术研究所
知识表示：规则
IF 条件 THEN 结论 条件和结论的粒度（抽象度）可以有多种
单值 区间 模糊值
规则可以有确信度
精确规则 概率规则
工业控制技术研究所
知识表示：分类树
分类条件1 分类条件2 类1 分类条件3 类2 类3
噪声数据
如何平滑数据，去掉噪声 数据平滑技术
分箱 聚类 计算机和人工检查相结合 回归
工业控制技术研究所
分箱
箱的深度：表示不同的箱里有相同个数的数据。 箱的宽度：每个箱值的取值区间是个常数。 平滑方法:
按箱平均值平滑 按箱中值平滑 按箱边界值平滑
工业控制技术研究所
选样
简单选择n个样本，不放回 简单选择n个样本，放回 聚类选样 分层选样
离散化和概念分层
离散化技术用来减少给定连续属性的个数 通常是递归的。 大量时间花在排序上。 对于给定的数值属性，概念分层定义了该属性的 一个离散化的值。 分箱 直方图分析
数值数据离散化
工业控制技术研究所
异常检测方法的分类
基于统计（statistical-based)的方法 基于距离 (distance-based)的方法 基于偏差(deviation-based)的方法 基于密度(density-based)的方法 高维数据的异常探测
工业控制技术研究所
数据挖掘系统的特征
将数据向量D转换成为数值上不同的小波系数的向量 D’. 对D’进行剪裁，保留小波系数最强的部分。
主要成分分析
数值规约
回归和对数线形模型
线形回归 对数线形模型
直方图
等宽 等深 V-最优 maxDiff
数值规约
聚类
多维索引树 ： 对于给定的数据集合，索引树动态的 划分多维空间。
第四讲 数据挖掘技术及其应用
主要内容
数据挖掘概述 数据预处理 数据挖掘算法－分类与预测 数据挖掘算法－聚类 数据挖掘算法－关联分析 序列模式挖掘 数据挖掘软件 数据挖掘应用
一、数据挖掘概述
数据挖掘概念
数据挖掘--从大量数据中寻找其规律的技 术，是统计学、数据库技术和人工智能技 术的综合。
Journal of Data Mining and Knowledge Discovery (1997)
1998 ACM SIGKDD, SIGKDD’1999-2002 会议,以及SIGKDD Explorations 数据挖掘方面更多的国际会议
PAKDD, PKDD, SIAM-Data Mining, (IEEE) ICDM, DaWaK, SPIE-DM, etc.
聚类分析 基于熵的离散化 通过自然划分分段 3-4-5规则
如果一个区间最高有效位上包括3 6 9 个不同的值，划 分为3个等宽区间。 7个不同值，按2-3-3划分为3个区 间 最高位包含2，4，8个不同值，划分为4个等宽区间 最高位包含1 ，5，10个不同值，划分为5个等宽区间 最高分层一般在第5个百分位到第95个百分位上进行
数据挖掘是从数据中自动地抽取模式、关联、变 化、异常和有意义的结构； 数据挖掘大部分的价值在于利用数据挖掘技术改 善预测模型。
数据挖掘与KDD
数据挖掘与KDD
知识发现（KD）
输出的是规则
数据挖掘（DM）
输出的是模型
共同点
两种方法输入的都是学习集（learning sets） 目的都是尽可能多的自动化数据挖掘过程 数据挖掘过程并不能完全自动化，只能半自动化
工业控制技术研究所
系统的特征
知识发现系统需要一个前处理过程
• 数据抽取 • 数据清洗
• 数据选择
• 数据转换
知识发现系统是一个自动/半自动过程 知识发现系统要有很好的性能
工业控制技术研究所
知识（模式）的特征
知识发现系统能够发现什么知识？
计算学习理论COLT（Computational Learning Theory） 以FOL为基础的以发现关系为目的的归纳逻辑程序设计
支持一个或者 多个算法
多个算法：能够 挖掘一次不能放 进内存的数据
单个机 器 同质/局 部区域 的计算 机群集
intranet/e xtranet 网 络计算 移动和各 种计算设 备
向量数据
第二代
有些系统支 持对象、文 本、和连续 的媒体数据 支持半结构 化 数 据 和 web数据
第三代
和预言模型 系统集成 和移动数据/ 各种计算数 据联合
将多个数据源中的数据结合起来存放在一个一直得数据存 贮中。 实体识别 实体和模式的匹配 冗余：某个属性可以由别的属性推出。 相关分析 相关性rA,B . rA,B>0,正相关。A随B的值得增大而增大 rA,B>0,正相关。AB无关 rA,B>0,正相关。A随B的值得增大而减少 重复 同一数据存储多次 数据值冲突的检测和处理
目前的研究，是改善第一代数据挖掘系统，开发第二 代数据挖掘系统。第二代数据挖掘系统支持数据库和 数据仓库，和它们具有高性能的接口，具有高的可扩 展性。例如，第二代系统能够挖掘大数据集、更复杂 的数据集、以及高维数据。这一代系统通过支持数据 挖掘模式（data mining schema）和数据挖掘查询语 言（DMQL）增加系统的灵活性。
数据挖掘的社会需求 国民经济和社会的信息化
• 社会信息化后，社会的运转是软件的运转
• 社会信息化后，社会的历史是数据的历史
数据挖掘的社会需求
数据库越来越大 数据挖掘
可怕的数据
有价值的知识
数据挖掘的社会需求
苦恼: 淹没在数据中 ; 不能制定合适的决策!
数据
知识
决策
金融 经济 政府 POS. 人口统计 生命周期
第四代数据挖掘系统
第四代数据挖掘系统能够挖掘嵌入式系统、移动系统、 和普遍存在（ubiquitous）计算设备产生的各种类型 的数据 。
工业控制技术研究所
二、数据预处理
工业控制技术研究所
为什么需要预处理
数据
不完整 含观测噪声 不一致 包含其它不希望的成分
数据清理通过填写空缺值，平滑噪声数据，识别 删除孤立点，并解决不一致来清理数据。
工业控制技术研究所
污染数据形成的原因
滥用缩写词 数据输入错误 数据中的内嵌控制信息 不同的惯用语 重复记录 丢失值 拼写变化 不同的计量单位 过时的编码 含有各种噪声
工业控制技术研究所
数据清理的重要性
1. 污染数据的普遍存在，使得在大型数据库 中维护数据的正确性和一致性成为一个及 其困难的任务。 2. 垃圾进、垃圾出
工业控制技术研究所
数据挖掘系统
第三代数据挖掘系统
第三代的特征是能够挖掘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。这一代数据挖掘系统关键的技术之一是提供对建 立在异质系统上的多个预言模型以及管理这些预言模 型的元数据提供第一级别（first class）的支持。
电信和信用卡欺骗 贷款审批 药物研究 气象预报 金融领域 客户分类 网络入侵检测 故障检测与诊断等
工业控制技术研究所
什么是异常（outlier）？
Hawkins(1980)给出了异常的本质性的定义：异常是在 数据集中与众不同的数据，使人怀疑这些数据并非随机 偏差，而是产生于完全不同的机制。 聚类算法对异常的定义：异常是聚类嵌于其中的背景噪 声。 异常检测算法对异常的定义：异常是既不属于聚类也不 属于背景噪声的点。他们的行为与正常的行为有很大不 同。
工业控制技术研究所
数据变换
平滑 聚集 数据概化 规范化 属性构造(特征构造)
工业控制技术研究所
规范化
最小 最大规范化
小数定标规范化
属性构造
由给定的属性构造和添加新的属性，以帮助提高精 度和对高维数据结构的理解
工业控制技术研究所
数据立方体聚集
寻找感兴趣的维度进行再聚集
工业控制技术研究所
维规约
删除不相关的属性（维）来减少数据量。 属性子集选择 找出最小属性集合，使得数据类的概率分布 尽可能地接近使用所有属性的原分布 如何选取？