30数据挖掘技术与应用(概论)
大数据分析和数据挖掘的技术与应用
大数据分析和数据挖掘的技术与应用随着互联网的发展和普及，数据的规模与数量呈现爆炸式增长。
从数百万条到上亿甚至上千亿条的数据已经成为常态。
在这些数据中，蕴含着很多有价值的信息。
但是由于数据的规模庞大，很难手动筛选出有用的内容。
因此，大数据分析和数据挖掘这两种技术应运而生。
大数据分析是指通过对海量数据的收集、存储、处理、分析和应用，以找出隐藏在数据内部的规律、趋势和机会的过程。
从原始数据到有效洞察的转化需要使用数据科学技术。
大数据分析已经被广泛应用于金融、医疗、电商、社交等不同领域，发挥了愈加重要的作用。
数据挖掘是一项从数据中提取出潜在信息、模式和关系的过程。
是从庞大数据中自动搜索存在于其中的关系和模式的过程。
数据挖掘基于大量的数据源，采用一系列计算机科学技术，提取和鉴别数据内部隐藏的模式、关系、趋势和规律等信息，从而发现各种潜在的问题。
大数据分析和数据挖掘的工作方式其实很类似。
但是其主要区别在于：·数据收集：大数据分析侧重于对所有相关数据收集，包括非结构化数据和结构化数据，而数据挖掘只收集特定数据源。
·数据分析目标：大数据分析需要事前确定分析目标，再收集数据分析。
数据挖掘则是在数据挖掘过程中随时调整分析目标。
·数据处理和分析：大数据分析需要面向各种处理工具和技术，最终呈现出来的是可视化和可交互的结果，以更好的展示数据内涵。
数据挖掘则是依靠算法对数据进行处理和分析。
最终生成统计模型或是数据集群。
大数据分析和数据挖掘价值不言而喻。
首先，通过这两种技术，可以快速精准的发现数据中的模式、规律、趋势和机遇，以制定更有效的应对策略。
在电子商务行业，通过数据分析和挖掘，商家可以迅速获得用户的消费行为，偏好以及产品评价等信息，从而实现“精准营销”，使广告成本更低、转化率更高，增加销售额。
在金融行业，通过机器学习，可以在客户还没有意识到自己有意向时，推荐相关的产品或教育他们更好的理财方式，此外也可以有效预防欺诈行为发生。
商业智能与数据挖掘的技术与应用
商业智能与数据挖掘的技术与应用商业智能（Business Intelligence, BI）和数据挖掘（Data Mining）是当前流行的两种技术，它们可以帮助企业从海量数据中获取有价值的信息。
商业智能是一种帮助企业进行业务决策的技术，而数据挖掘则是一种从数据中自动发现模式的技术。
这两种技术一起使用，可以让企业更有效地管理业务和增加收益。
本文将从技术和应用角度，探讨商业智能与数据挖掘的技术原理和实际应用。
一、商业智能的技术原理商业智能是一种针对企业的决策支持和管理的技术，它可以帮助企业在决策和管理过程中更好地利用数据。
商业智能系统通常包括以下组件：数据仓库（Data Warehouse）、数据挖掘工具、报表工具、分析工具等。
数据仓库是一个高效存储业务和交易数据的大型数据库，它可以将企业的各个部门的数据统一存储，精简数据、汇总数据、并消除数据矛盾问题，形成一份统一的逻辑义务数据，为分析工具和报表工具提供基础数据。
数据挖掘是商业智能系统的核心技术。
数据挖掘是指从海量数据中发掘有用的模式，并使用这些模式来预测未来的趋势和结果。
数据挖掘是企业通过分析大量数据来决策和管理的关键。
数据挖掘的主要任务包括分类、聚类、预测、关联等。
在商业智能系统中，有三种较为常用的数据挖掘技术：决策树、关联分析和聚类。
决策树是一种预测模型技术，它是按照树形结构对数据进行分类的。
关联分析是一种挖掘关键因素的技术，它可以识别出属性之间的相关性，并根据这些相关性来预测未来业务的趋势。
聚类是一种将数据进行分组的技术，它可以将数据分成不同的组，而且每组之间的相似度要比不同组之间的相异度小。
二、数据挖掘的技术原理数据挖掘是在商业智能系统中的重要一环，它可以从大量数据中挖掘出潜在的有用知识。
在数据挖掘领域，有很多算法和模型，它们都是根据数据的不同特点设计的，用于挖掘不同类型的数据模式。
在数据挖掘中，数据的预处理是非常重要的，因为海量数据中可能包含噪声和无效数据，如果不进行处理，就会影响数据挖掘的效果。
数据挖掘原理与应用---试题及答案试卷十二答案精选全文完整版
数据挖掘原理与应用 试题及答案试卷一、（30分，总共30题，每题答对得1分，答错得0分）单选题1、在ID3算法中信息增益是指（ D ）A、信息的溢出程度B、信息的增加效益C、熵增加的程度最大D、熵减少的程度最大2、下面哪种情况不会影响K-means聚类的效果？（ B ）A、数据点密度分布不均B、数据点呈圆形状分布C、数据中有异常点存在D、数据点呈非凸形状分布3、下列哪个不是数据对象的别名 ( C )A、样品B、实例C、维度D、元组4、人从出生到长大的过程中，是如何认识事物的？ ( D )A、聚类过程B、分类过程C、先分类，后聚类D、先聚类，后分类5、决策树模型中应如何妥善处理连续型属性：（ C ）A、直接忽略B、利用固定阈值进行离散化C、根据信息增益选择阈值进行离散化D、随机选择数据标签发生变化的位置进行离散化6、假定用于分析的数据包含属性age。
数据元组中age的值如下（按递增序）：13，15，16，16，19，20，20，21，22，22，25，25，25，30，33，33，35，35，36，40，45，46，52，70。
问题：使用按箱平均值平滑方法对上述数据进行平滑，箱的深度为3。
第二个箱子值为：( A )A、18.3B、22.6C、26.8D、27.97、建立一个模型，通过这个模型根据已知的变量值来预测其他某个变量值属于数据挖掘的哪一类任务？( C )A、根据内容检索B、建模描述C、预测建模D、寻找模式和规则8、如果现在需要对一组数据进行样本个体或指标变量按其具有的特性进行分类，寻找合理的度量事物相似性的统计量，应该采取（ A ）A、聚类分析B、回归分析C、相关分析D、判别分析9、时间序列数据更适合用（ A ）做数据规约。
A、小波变换B、主成分分析C、决策树D、直方图10、下面哪些场景合适使用PCA？（ A ）A、降低数据的维度，节约内存和存储空间B、降低数据维度，并作为其它有监督学习的输入C、获得更多的特征D、替代线性回归11、数字图像处理中常使用主成分分析（PCA）来对数据进行降维，下列关于PCA算法错误的是：（ C ）A、PCA算法是用较少数量的特征对样本进行描述以达到降低特征空间维数的方法；B、PCA本质是KL-变换；C、PCA是最小绝对值误差意义下的最优正交变换；D、PCA算法通过对协方差矩阵做特征分解获得最优投影子空间，来消除模式特征之间的相关性、突出差异性；12、将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务？（ C ）A、频繁模式挖掘B、分类和预测C、数据预处理D、数据流挖掘13、假设使用维数降低作为预处理技术，使用PCA将数据减少到k维度。
数据挖掘概论
1970s
层次数据库 网状数据库
1980s晚期
高级数据库系统 【扩展的关系数据库】 【面向对象数据库】
2000s
流数据管理和挖掘 基于应用的数据挖掘
XML数据库
3
三、什么是数据挖掘
• 数据挖掘 （从数据中发现知识)
• 从大量的数据中挖掘那些令人感兴趣的、有用的、隐含的、先前未知的和可能 有用的模式或知识
• 例：
age (X , "30...39") income (X , &#uter") [sup port 20%,confidence 70%]
9
四、挖掘的数据类型
• 分类和预测
• 根据训练集中的数据属性和类标号，构建模型来分类现有数据，并用来分类新数据， 或预测类型标志未知的对象类
• 区分：提供两个或多个数据集的比较描述
• 例：
Status Graduate Undergraduate
Birth_country Canada Canada
Age_range 25-30 25-30
Gpa Good Good
Count 90 210
8
四、挖掘的数据类型
• 关联规则挖掘
从事务数据库、关系数据库和其他信息存储中的大量数据的项集之间发现有趣的、 频繁出现的模式、关联和相关性
• 数据挖掘的替换词
• 数据库中的知识挖掘（KDD） • 知识提炼 • 数据/模式分析 • 数据考古 • 数据捕捞
4
三、什么是数据挖掘
• 数据库中的知识挖掘（KDD）
模式评估
数据挖掘
任务相关数据
数据仓库
选择
数据清理 数据集成
数据库
5
数据挖掘技术与应用
数据挖掘技术与应用在信息时代的背景下，数据量的爆炸式增长给人们的生活和工作带来了巨大的挑战和机遇。
在这个过程中，数据挖掘技术逐渐崭露头角并成为了一项重要的技术。
本文将重点探讨数据挖掘技术的定义、原理、方法以及在各个领域中的应用。
一、数据挖掘技术的定义和原理数据挖掘技术是从大量数据中抽取出有用模式和信息的一种方法。
其原理基于机器学习、人工智能等学科，并运用统计学、数据分析等方法，通过对数据的深入挖掘和分析，发现其中隐藏的模式、规律和知识。
在数据挖掘的过程中，主要包括以下几个步骤：1. 数据预处理：包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等步骤，目的是保证数据的质量和可用性。
2. 特征选择：从海量的数据中选择对问题解决有重要影响的特征，提高模型的准确性和可解释性。
3. 模型构建：根据问题的特点选择适合的模型，如分类、聚类、关联规则挖掘等，通过训练数据构建模型。
4. 模型评估：通过测试数据对构建的模型进行评估，评估模型的准确性和可靠性。
5. 模型应用：将构建好的模型运用到实际问题中，进行预测、诊断或决策等工作。
二、数据挖掘技术的方法数据挖掘技术主要有以下几种方法：1. 分类：通过研究已知类别的样本，构建一个分类模型，对未知类别的数据进行分类预测。
2. 聚类：将数据集中的对象划分为若干个不相交的子集，使得同一子集中的对象相似度较高，不同子集中的对象相似度较低。
3. 关联规则挖掘：寻找数据中的频繁项集和关联规则，用于发现数据之间的关系和模式。
4. 预测：通过对已知数据的观察和分析，预测未来的趋势和结果。
5. 异常检测：发现与正常模式不符的数据，如欺诈、故障等。
6. 文本挖掘：从大量文本数据中提取出有用的信息和模式。
三、数据挖掘技术在各个领域中的应用数据挖掘技术已经广泛应用于众多领域，如金融、医疗、电商等。
以下分别介绍其应用情况：1. 金融领域：通过数据挖掘技术，可以对客户的信用评级、风险预测、交易欺诈等进行分析和预测，提高金融机构的风险控制和利润。
空间数据挖掘及技术(综述)
01
水质监测
通过挖掘水质监测数据，评估水体质量 状况，为水环境治理和水资源保护提供 依据。
02
03
土壤质量监测
利用空间数据挖掘技术，监测土壤质 量状况，为土地资源保护和农业可持 续发展提供支持。
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空间聚类分析
将相似的空间对象归为同一类。
空间分类模型
根据已知的空间数据对新的空间对象进行分 类。
空间数据可视化
地图可视化
将空间数据以地图的形式呈现，便于理解和 分析。
三维可视化
利用三维图形技术展示空间数据，提供更直 观的视角。
可视化交互
允许用户通过交互操作来探索和查询空间数 据。
可视化分析工具
提供专业的可视化分析功能，帮助用户深入 挖掘空间数据的价值。
可解释性机器学习
研究如何让机器学习模型产生的结果更容易被人类理解和接受。
数据隐私保护
在空间数据挖掘过程中，保护用户隐私和数据安全是重要的问题，需 要研究如何在保证隐私的前提下进行有效的数据挖掘。
05
空间数据挖掘案例研究
城市规划中的空间数据挖掘应用
城市用地适宜性评价
利用空间数据挖掘技术，对城市用地进行适 宜性评价，为城市规划提供科学依据。
人工智能与机器学习在空间数据挖掘中的应用
深度学习
利用神经网络模型对空间数据进行特征提取和 模式识别，提高挖掘精度和效率。
强化学习
通过与环境的交互学习，自动优化空间数据挖 掘任务中的参数和策略。
迁移学习
将在一个任务上学到的知识应用于其他相关任务，减少重新训练模型的时间和 成本。
空间数据挖掘与其他领域的交叉研究
2
通过空间数据挖掘，可以发现隐藏在空间数据中 的知识，揭示出地理现象的内在规律，为解决实 际问题提供科学依据。
数据分析与数据挖掘技术考试
数据分析与数据挖掘技术考试（答案见尾页）一、选择题1. 数据分析的主要目的是什么？A. 提取数据中的有用信息B. 存储和管理数据C. 改进数据挖掘算法D. 预测未来趋势2. 在进行数据分析时，以下哪个步骤不是必须的？A. 数据收集B. 数据清洗C. 数据转换D. 数据可视化3. 数据挖掘中常用的聚类算法有（多选）？A. K-meansB. DBSCANC. 线性回归D. 决策树4. 以下哪种数据格式通常用于数据挖掘项目？A. 文本文件B. Excel表格C. JSOND. SQL数据库5. 在数据挖掘中，用于评估模型性能的指标有（多选）？A. 准确率B. 召回率C. F1分数D. 平均绝对误差6. 数据挖掘过程中，如何确定哪些特征对预测目标变量最重要？A. 人工检查B. 使用统计方法C. 自动化特征选择算法D. 专家经验7. 在数据挖掘中，处理缺失值的方法有（多选）？A. 删除含有缺失值的记录B. 填充缺失值C. 使用均值、中位数等统计量填充D. 对缺失值进行建模预测8. 以下哪种图形工具常用于数据挖掘结果的展示？A. 折线图B. 柱状图C. 散点图D. 饼图9. 在数据挖掘中，分类算法的类型有（多选）？A. 决策树B. 支持向量机C. 随机森林D. 神经网络10. 数据挖掘项目完成后，通常需要进行哪些步骤来确保成果的可复现性和可扩展性？A. 代码备份B. 文档编写C. 数据备份D. 版本控制11. 数据分析的目的是什么？A. 提供决策支持B. 改进数据存储C. 增强数据安全性D. 优化数据传输速度12. 数据挖掘技术中，以下哪种技术主要用于发现数据中的关联规则？A. 分类和预测B. 聚类分析C. 关联规则挖掘D. 回归分析13. 在聚类分析中，以下哪个指标是用来衡量聚类效果的？A. 误差平方和 (SSE)B. R方值 (R^2)C. K-means 距离D. DBSCAN 簇类中心14. 以下哪种方法通常用于数据预处理？A. 特征选择B. 数据降维C. 异常值检测D. 数据转换15. 在数据可视化中，以下哪种图表最适合展示分类数据的分布？A. 条形图B. 折线图C. 饼图D. 散点图16. 在数据挖掘中，以下哪个算法主要用于预测模型？A. KNN (K-最近邻)B. 决策树C. 聚类分析D. 关联规则挖掘17. 在进行回归分析时，以下哪个指标是用来衡量模型拟合优度的？A. R方值 (R^2)B. 模型复杂度C. 均方误差 (MSE)D. 平均绝对误差 (MAE)18. 在数据挖掘中，以下哪个技术可以用于发现数据中的异常或离群点？A. 分类和预测B. 聚类分析C. 关联规则挖掘D. 异常值检测19. 在数据可视化中，以下哪种图表可以帮助我们理解数据的趋势和模式？A. 条形图B. 折线图C. 饼图D. 散点图20. 数据挖掘主要依赖于哪种技术？A. 统计学B. 机器学习C. 数据库管理D. 计算机编程21. 在进行数据分析时，通常首先会进行哪种操作？A. 数据清洗B. 数据转换C. 数据可视化D. 数据挖掘22. 下列哪个工具不是常用的数据挖掘工具？A. ExcelB. PythonC. RD. SPSS23. 数据挖掘过程中，经常使用的算法类型有哪些？A. 分类和聚类B. 回归和关联规则学习C. 时间序列分析和异常检测D. 以上全部24. 在数据挖掘中，用于发现数据间潜在关系的方法有哪几种？A. 基于距离的方法B. 基于密度的方法C. 基于聚类的方法D. 基于关联规则的方法25. 数据挖掘中，评估模型性能的常用指标有哪些？A. 准确率B. 召回率C. F1分数D. 以上全部26. 在构建数据挖掘模型时，通常会使用哪种技术来减小过拟合的风险？A. 特征选择B. 正则化C. 数据降维D. 数据集成27. 数据挖掘中的特征工程包括哪些步骤？A. 特征提取B. 特征筛选C. 特征转换D. 特征规范化28. 在实际应用中，如何确定哪些特征对预测目标变量最重要？A. 使用统计测试B. 利用特征重要性评分C. 通过领域专家经验判断D. 以上全部29. 下列哪个过程属于数据分析？A. 数据清洗B. 数据转换C. 数据建模D. 数据存储30. 数据挖掘通常涉及哪些步骤？A. 数据收集B. 特征选择C. 模型训练D. 评估模型31. 在数据挖掘中，什么是关联规则？A. 两个或多个变量之间的关系B. 一组数据的统计特性C. 数据的分组D. 数据的聚合32. 以下哪种算法常用于聚类分析？A. 决策树B. 线性回归C. K-均值算法D. 支持向量机33. 数据可视化工具通常用于展示什么？A. 数据集的大小B. 数据的分布情况C. 数据的关系D. 数据的统计特性34. 在数据挖掘中，什么是分类算法？A. 用于预测离散值（如类别）的算法B. 用于预测连续值（如价格）的算法C. 用于发现数据中的模式和趋势的算法D. 用于数据清洗和预处理的算法35. 关联规则学习中的“支持度”是什么？A. 一组数据项在数据集中出现的频率B. 一组数据项之间的相关性C. 一组数据项之间的差异度D. 一组数据项的置信度36. 在聚类分析中，K-均值算法的目标是什么？A. 最小化所有数据点到其所属簇质心的距离之和B. 最大化所有数据点到其所属簇质心的距离之和C. 最小化所有数据点与其所属簇平均距离之和D. 最大化所有数据点与其所属簇平均距离之和37. 数据挖掘中常用的评估指标有哪些？A. 准确率B. 召回率C. F1分数D. 均方误差38. 在数据挖掘中，以下哪个过程是用来发现数据中的模式或关联的？A. 数据清理B. 数据集成C. 数据挖掘39. 数据挖掘任务通常不包括以下哪项？A.分类B.聚类C.回归D.数据合并40. 以下哪种图形工具常用于数据挖掘过程中的数据可视化？A. 折线图B. 柱状图C. 饼图D. 网络图41. 在数据挖掘中，聚类分析可以用于：A. 发现不同客户群体的特征B. 优化业务流程C. 预测股票价格D. 评估数据质量42. 数据分析中的“描述性统计”主要关注什么？A. 数据的分布情况B. 数据的极值C. 数据的复杂性D. 数据的生成过程43. 在数据挖掘中，决策树是一种常用的算法，它的基本思想是什么？A. 通过一系列规则对数据进行分类B. 通过逐步消除变量来简化数据集C. 通过计算数据的方差来评估数据质量D. 通过建立数据模型来预测未来44. 数据库系统工程师在数据分析与数据挖掘项目中主要负责哪些工作？B. 数据清洗C. 数据分析D. 数据可视化45. 数据挖掘中的“关联规则学习”主要用于发现数据项之间的什么关系？A. 对立关系B. 包容关系C. 依赖关系D. 无关关系二、问答题1. 什么是数据挖掘？请简要描述其过程。
数据挖掘技术与应用实验报告
数据挖掘技术与应用 实 验 报 告专业：_______________________班级：_______________________学号：_______________________姓名：_______________________2012-2013学年 第二学期经济与管理学院实验名称：SPSS Clementine 软件安装、功能演练指导教师: 实验日期: 成绩:实验目的1、熟悉SPSS Clementine 软件安装、功能和操作特点。
2、了解SPSS Clementine 软件的各选项面板和操作方法。
3、熟练掌握SPSS Clementine 工作流程。
实验内容1、打开SPSS Clementine 软件，逐一操作各选项，熟悉软件功能。
2、打开一有数据库、或新建数据文件，读入SPSS Clementine，并使用各种输出节点，熟悉数据输入输出。
(要求：至少做access数据库文件、excel文件、txt文件、可变文件的导入、导出)实验步骤一 实验前准备：1.下载SPSS Clementine 软件安装包和一个虚拟光驱。
2.选择任意盘区安装虚拟光驱，并把下载的安装包的文件（后缀名bin）添加到虚拟光驱上，然后双击运行。
3.运行安装完成后，把虚拟光驱中CYGiSO文件中的lservrc文件和PlatformSPSSLic7.dll文件复制替换到安装完成后的bin文件中，完成破解，获得永久免费使用权。
4.运行中文破解程序，对SPSS Clementine 软件进行汉化。
二 实验操作：从 Windows 的“开始”菜单中选择：所有程序/SPSS 1、启动 Clementine:Clementine 12.0/SPSS Clementine client 12.02、Clementine窗口当第一次启动 Clementine 时，工作区将以默认视图打开。
中中，这将是用来工作的主要区域。
间的区域称作流工作区。
数据挖掘技术与应用：提取时间序列数据信息
[10, 10, 10, 10, 10]
In[6]:
ETUser2 = extract(Userupdate,'UserupdateInfo2')
print('每行的前五个数据：\n',ETUser2[0][0:5],ETUser2[1][0:5],ETUser2[2][0:5])
提取时间序列数据信息
1.前置步骤
（1）准备数据Training_LogInfo.csv，并将数据文件Training_LogInfo.csv放到Linux本地的/course/DataAnalyze/data目录。
（2）准备数据Training_Userupdate.csv，并将数据文件Training_Userupdate.csv放到Linux本地的/course/DataAnalyze/data目录
2.提取时间序列数据信息
结合Python列表推导式，可以实现对DataFrame某一列时间信息数据的提取。用户信息更新表和登录信息表时间的年份，月份，日期，周信息提取，如代码42所示。
代码42提取用户信息更新表和登录信息表中的时间信息
In[3]:
#定义一个提取用户信息的函数
def extract(file,time):
TUser1 = extract(Userupdate,'ListingInfo1')
print('每行的前五个数据：\n',ETUser1[0][0:5],ETUser1[1][0:5],ETUser1[2][0:5])
Out[5]:
每行的前五个数据：
[2014, 2014, 2014, 2014, 2014]
数据挖掘论文(最新范文6篇)
数据挖掘论文（最新范文6篇）数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际数据中，提取隐含在其中的、人们所不知道的、但又是潜在有用信息和知识的过程。
希望你在阅读了以下数据挖掘论文后对这个内容有更深入的了解。
数据挖掘论文一题目：基于数据挖掘的企业营销管理应用实证摘要：随着市场竞争的日益激烈，以及信息化、移动化和智能化时代的来临，越来越多的企业开始注重借助现代数据挖掘技术，提高企业的营销效果，降低营销成本，并提升企业在市场中的竞争力。
从数据挖掘与企业营销管理的关系入手，得出数据挖掘应用给现代企业营销管理带来的优势，然后构建精确营销平台，将其应用到电信业的营销管理中，以期为数据挖掘技术在现代企业营销中的具体应用提供参考。
关键词：数据挖掘；市场细分；竞争优势随着电子商务的不断发展，使得企业通过网络即可与来自全世界的企业进行商务活动。
而企业的大量交易，也给企业积累了很多业务数据，并以此使得企业的数据信息库越来越大。
而在这些数据中，清晰地记录了企业每年的运作及效益情况。
而要想让这些数据为企业未来的战略和决策服务，就需要充分加强对这些数据的规律、暴露出的问题的分析。
因此，数据挖掘技术进入了人们的视野，并成为人们关注的重点。
通过数据挖掘工具，可以对大量的数据进行分析，并提取其中有用的信息，为企业的决策提供参考，进而提升决策的正确率，达到提升竞争力的目的。
一、数据挖掘与企业营销管理的关系在生产销售中，生产者和消费者一般存在着单一的购买销售关系，而企业营销管理就是运用各种方法将上述单一关系转变为多重关系。
这样就在生产者和消费者之间加入营销者这一角色，三种角色之间也就必然会产生多种联系，这些关系往往牵涉众多，十分复杂。
要想处理好这些关系，就需要企业营销管理人员进行分析论证，找出可以联系的关键桥梁，也就是本文所介绍的"数据挖掘";.数据挖掘是企业营销管理中常用的一种方法，也越来越得到人们的认可。
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
数据挖掘技术的应用与发展
数据挖掘技术的应用与发展近年来，随着信息技术的快速发展，数据的存储、处理和分析的能力得到了极大的提升，从而进一步推动了数据挖掘技术的应用与发展。
数据挖掘技术是一个可以从大量数据中自动提取与发现潜在知识的过程，通过自动化地发掘数据内在的模式和规律，从而为生产、管理和科学研究提供了更有效的方法和手段。
一、数据挖掘技术的基本概念和分类数据挖掘技术的基本概念包括：数据预处理、数据挖掘算法、模型的评价和结果可视化等。
其中，数据预处理是指在数据挖掘过程中对数据集进行转换、清洗、集成和规约等处理操作，以便能够更好地分析和挖掘数据。
数据挖掘算法一般可分为分类、聚类、关联和预测等几类，这些算法可以用来解决不同类型的问题。
模型评价是指对数据挖掘算法得到的模型的准确性、稳定性和可扩展性等方面进行评估。
结果可视化是指将数据挖掘得到的结果以图表、图形和文字等形式展示出来，以便人们更好地理解和利用这些结果。
二、数据挖掘技术的应用领域数据挖掘技术的应用领域非常广泛，下面分几个方面进行详细阐述。
（一）商业与金融在商业与金融领域中，数据挖掘技术可以用于市场预测、消费者行为分析、信用风险评估、股票市场预测和保险行业等方面。
例如，通过对大量的市场数据进行分析，商业人员可以更好地了解市场需求和消费者行为，从而制定更准确的销售策略和营销方案。
同样，金融机构可以利用数据挖掘技术对大量的财务数据进行分析和挖掘，从而更好地评估风险和收益，并制定更有效的金融产品和服务。
（二）医疗和生物领域在医疗和生物领域中，数据挖掘技术可以用于基因序列分析、疾病预测和治疗、药物发现和疾病监测等方面。
例如，在对癌症的治疗方面，数据挖掘技术可以用来分析不同的治疗方案的效果，从而制定更有效的治疗计划和康复方案。
（三）政府与公共服务在政府与公共服务领域中，数据挖掘技术可以用于公共安全、社会福利、交通管理、环境保护等方面。
例如，在公共安全领域中，警方可以利用数据挖掘技术对犯罪数据进行分析和挖掘，从而更好地预测犯罪行为和制定更有效的预防措施。
数据挖掘技术的原理与应用
数据挖掘技术的原理与应用数据挖掘技术是指通过对大量数据进行分析、模式识别和预测，从而发现其中隐藏的有价值的信息和关联规律的一种技术手段。
它涉及统计学、机器学习、数据库管理等多个领域，近年来在各行各业得到了广泛的应用。
本文将介绍数据挖掘技术的原理和具体应用。
一、数据挖掘技术的原理数据挖掘的核心原理是通过建立合适的模型和算法，从大量的数据中发现隐藏的模式和关联规律。
具体来说，数据挖掘技术主要包括以下几个方面：1. 数据预处理数据预处理是数据挖掘的第一步，它包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等步骤。
通过数据预处理，可以去除噪声、处理缺失值、解决数据冗余等问题，提高数据的质量和准确性。
2. 特征选择特征选择是指从所有的特征变量中选择出最具有代表性和区分性的特征，以提高数据挖掘的效果和准确率。
常用的特征选择方法包括过滤法、包装法和嵌入法等。
3. 模式发现模式发现是数据挖掘的核心任务之一，它通过挖掘数据之间的关联规律和潜在模式，从而揭示隐藏在数据背后的真相。
常用的模式发现方法包括关联规则、聚类分析、分类与预测等。
4. 模型评估模型评估是对数据挖掘模型进行有效性和准确性的评估和验证。
通过模型评估，可以判断建立的模型是否具有一定的泛化能力和稳定性，以及对未知数据的预测能力。
二、数据挖掘技术的应用数据挖掘技术在各行各业都有广泛的应用，下面列举了几个典型的应用领域。
1. 金融行业数据挖掘技术在金融行业的应用非常广泛。
银行可以通过数据挖掘技术对大量的用户数据进行分析，提供个性化的金融产品和服务；保险公司可以通过数据挖掘技术对保险风险进行评估和预测，制定合理的保险策略。
2. 零售行业零售行业是数据挖掘技术的另一个重要应用领域。
通过对销售数据的挖掘，零售商可以了解消费者的购买行为和喜好，从而进行精准的市场定位和产品推荐。
3. 医疗健康医疗健康领域也是数据挖掘技术的重要应用领域之一。
通过对大量的医疗数据进行挖掘，可以提取出有价值的医疗知识和规律，辅助医生进行疾病诊断和治疗方案的制定。
数据仓库技术与数据挖掘的关联与应用(十)
数据仓库技术与数据挖掘的关联与应用随着信息时代的到来，大量的数据被不断产生和积累。
如何从这些海量数据中提取有价值的信息和知识，成为了当今社会互联网时代的一大挑战。
数据仓库技术和数据挖掘作为两个重要的信息技术领域，就应运而生并迅速发展起来。
一、数据仓库技术的概述数据仓库是指将各种各样的数据整合并存储在一个统一的数据库系统中，为用户提供方便快捷的查询和分析功能。
数据仓库技术包括数据提取、数据清洗、数据转换、数据集成等环节，通过建立多维度的数据模型和灵活的查询工具，数据仓库可以将分散的、异构的数据整合起来，形成一种以主题为中心的、面向用户的数据结构。
二、数据挖掘技术的概述数据挖掘是指从大量数据中发掘出有价值的信息和知识，为企业和组织的决策提供科学依据。
数据挖掘技术主要包括数据预处理、特征选择、模型建立、模型评估等环节，通过运用统计学、机器学习、人工智能等方法，数据挖掘可以提取数据中的隐藏模式和知识，进而发现数据背后的规律和趋势。
三、数据仓库技术与数据挖掘的关联数据仓库技术和数据挖掘技术是紧密关联的，二者相互依存、相辅相成，共同构建了一个完整的数据处理与分析体系。
首先，数据仓库技术为数据挖掘提供了可靠的数据源。
数据仓库通过清洗、转换和集成等过程，将数据整合在一个统一的平台上，为数据挖掘的输入提供了高质量的数据。
其次，数据仓库技术为数据挖掘提供了强大的查询和分析功能。
数据仓库通过建立多维度的数据模型和灵活的查询工具，可以实现对大规模数据的高效查询和多维分析，为数据挖掘算法提供了良好的工作环境和支持。
最后，数据挖掘技术通过对数据仓库中的数据进行深入挖掘，可以发现其中隐藏的模式、规律和趋势。
数据挖掘技术可以运用各种算法和模型，如关联规则、聚类分析、分类与预测等，从数据中自动发现有价值的信息和知识，帮助企业和组织做出更准确、更科学的决策。
四、数据仓库技术与数据挖掘的应用数据仓库技术和数据挖掘技术在各个行业和领域都有着广泛的应用。
大数据分析与挖掘ppt优质版(30张)
跨领域应用拓展
大数据将在更多领域得到应用拓展，如医疗、教育、金融等，推动这 些领域的数字化转型和创新发展。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
02
数据分析基础
数据类型及来源
01
02
03
04
结构化数据
如关系型数据库中的表格数据 ，具有固定的数据结构和类型
建立大数据创新团队
组建专门的大数据创新团队，负责大数据技术的研发和创新应用 ，推动企业大数据战略的实施。
07
总结回顾与展望未来发展 趋势
本次课程重点内容回顾
大数据分析基本概念及技术应 用领域
数据预处理、特征提取与降维 技术
深度学习在大数据分析中的应 用与挑战
数据挖掘过程、算法分类及其 应用场景
经典机器学习算法原理及实践 案例
型、类别型等。
数据归一化
消除数据间的量纲差异 ，使数据具有可比性。
特征选择
选择与分析目标相关的 特征，去除无关特征。
数据可视化呈现
图表类型选择
根据数据类型和分析目标选择 合适的图表类型，如柱状图、
折线图、散点图等。
数据可视化工具
如Excel、Tableau、Power BI 等，可实现数据的快速可视化 呈现。
建立数据集成与共享机制，实现企业内部不同系统之间的数据互通和共
享，提高数据利用效率。
培养和引进优秀人才团队
制定人才培养计划
针对企业内部员工，制定大数据人才培养计划，通过培训、实践 等方式提升员工的大数据技能。
引进外部优秀人才
积极招聘具有大数据技能和经验的优秀人才，为企业的大数据战 略提供有力的人才保障。
教育数据挖掘的技术与应用研究
教育数据挖掘的技术与应用研究在当今时代，数据挖掘技术已经被广泛应用于各个领域。
其中，教育数据挖掘作为一种新型的技术手段，正在逐渐受到人们的关注和重视。
本文将探讨教育数据挖掘的技术和应用研究。
一、教育数据挖掘技术的基本概念教育数据挖掘是指将大量教育数据集中存储、处理、分析并进行挖掘，从而得到新的知识和技术，在教育过程中为决策者提供支持，改善教育过程和教育质量的一种技术手段。
其主要的数据来源来自于学生的学习过程、学生的学习成绩、教师的作息、课程的安排等方面。
教育数据挖掘主要有以下几个基本概念：1. 数据源：教育数据挖掘的数据来源一般是机构内部的数据库和表格，如学生档案、学生绩点、教师档案、教育绩效评估等。
2. 数据清洗：教育数据挖掘的数据源数据经过必要的清洗，去除错误数据、异常数据和重复数据。
3. 数据预处理：教育数据挖掘的数据源数据还需要经过必要的预处理，如数据分离、标准化、归一化，去噪声等操作。
4. 数据挖掘：教育数据挖掘的核心是数据挖掘，即应用各种数据挖掘技术，如聚类、分类、关联规则挖掘、决策树等，从数据中发现隐藏的模式和知识，为教育实践提供支持。
5. 数据可视化：教育数据挖掘的结果需要进行可视化，以直观地给决策者带来想法和见解，帮助他们调整教育策略和实践策略。
二、教育数据挖掘技术的应用研究教育数据挖掘技术的应用研究主要涉及以下方面：1. 学生学习行为分析教育数据挖掘技术可以通过挖掘学生的学习行为，得到一些新的知识和技术，帮助教师和学生更好的开展教学和学习。
例如，可以对学生的网络教育行为进行分析，为教师和学生提供指导；还可以对学生逃课和迟到等行为进行分析，帮助教师采取合适的措施，提高学生的出勤率。
2. 学生成绩预测教育数据挖掘技术可以通过分析学生的学习过程、学生的背景信息等，预测学生的成绩，为教育决策者提供科学依据。
例如，在选课流程中，可以对学生的历史成绩进行分析，推荐学生最适合的课程；还可以通过学生的学习历史数据和管账状况，确定学生最擅长的学科。
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课程目标
数据挖掘课程目标： 数据挖掘的基本理论 数据挖掘的实现过程 常用的数据挖掘的算法 基于python的数据挖掘使用 数据挖掘方向的比赛 企业级的数据挖掘应用案例
课程介绍
教学计划： 32+32=64，理论+实践 为什么1：1
课程地位
专业方面： 最重要的课程之一，承接着整个大数据专业 我们学大数据是为了分析使用
1.3 数据挖掘的案例
例子 垃圾电子邮件的分类 思考：人是如何进行分类的呢？
1.3 数据挖掘的案例
例子 股价走势预测 思考：你是如何进行价格预测的呢？
1.3 数据挖掘的案例
例子 客户群体的划分，大数据杀熟 思考：你是如何进行区别对待的呢？
1.3 数据挖掘的案例
例子 推荐商品，JD 思考：你有过销
1.2 数据挖掘概念
数据挖掘要做什么 数据挖掘的两大基本目标是预测和描述数据 其中预测的计算机建模及实现过程通常被称为： 监督学习(supervised learning)：从标记的训练数据来
推断一个功能的机器学习任务。
1.2 数据挖掘概念
数据挖掘要做什么 数据挖掘的两大基本目标是预测和描述数据 描述的则通常被称为： 无监督学习(unsupervised learning)：根据类别未知
课程地位
国家政策： 《“十三五”国家信息化规划》两次提到大数据挖掘分析：
大数据挖掘分析等关键技术和核心软硬件上取得突破 2017年李总理的《政府工作报告》：一方面要加快培育新材
料、人工智能、集成电路、生物制药、第五代移动通信等新 兴产业，另一方面要应用大数据、云计算、物联网等技术加 快改造提升传统产业，把发展智能制造作为主攻方向。
(没有被标记)的训练样本解决模式识别中的各种问题。 往更细分，数据挖掘的目标可以划分为以下这些：
1.2 数据挖掘概念
数据挖掘要做什么 数据挖掘的两大基本目标是预测和描述数据
1.2 数据挖掘概念
预测与描述 监督学习主要包括： 分类 - 将样本划分到几个预定义类之一 回归 - 将样本映射到一个真实值预测变量上 无监督学习主要包括： 聚类 - 将样本划分为不同类(无预定义类) 关联规则发现 - 发现数据集中不同特征的相关性。
章次 第一章 第二章 第三章 第四章 第五章 第六章 第七章 第八章 第九章 第十章
各章标题名称 数据挖掘概述 pandas 机器学习 分类算法 回归算法 聚类算法 集成学习 推荐算法 图像数据分析 文本数据分析
合计
讲授学时 3 3 3 3 4 3 3 3 4 3 32
第一章 数据挖掘概论
报告人： 曙光瑞翼教育品牌部 时 间： 2018年8月16日
数据挖掘课程介绍
报告人： 曙光瑞翼教育品牌部 时 间： 2017年7月6日
课程介绍
数据挖掘的历史： 数据分析历史悠久，我们一直使用数据帮助我们 每一次信息的爆炸增长会带来巨大影响 过往的数据 如今的数据
课程介绍
数据挖掘课程： 这是一门什么样的的课程？——介绍数据分析方法 在这门课我们需要解决什么样的问题？ 我们要学习的工具
1.1 数据时代
马云在2017年中国国际大数据产业博览会的“机器智能” 高峰对话会上演讲 在大数据时代，未来30年将重新定义“变革”。 在大数据时代，人类获得数据能力远远超过大家想象，
我们对世界的认识要提升到新的高度。
1.1 数据时代
马云在2017年中国国际大数据产业博览 会的“机器智能”高峰对话会上演讲 你们知道购买最大的内衣罩杯的消费者
是在哪几个省？我这儿都有。最小的是 哪个省？
1.1 数据时代
数据挖掘发展的动力——需要 数据爆炸问题--数据采集工具和成熟的数据库技术使得
大量的数据被收集，存储在数据库数据仓库或其他信息 库中以待分析。 我们拥有丰富的数据，但是缺乏有用的信息
1.1 数据时代
数据挖掘的提出 数大批成熟的业务信息系统投入运行 信息系统多年运行，积累了海量的数据
数据挖掘技术背景
行业发展据挖掘的课程要求
先导知识： 有一定的统计学基础 有一定编程基础 有一定的自学能力
数据挖掘的课程要求
考核考勤和教材： 平时成绩+期末上机 数据挖掘概念与技术 数据挖掘导论
课程总体提纲和学时安排
目录
01
数据时代
02
数据挖掘概念
03
数据挖掘的案例
04
数据挖掘的应用
05
习题1Βιβλιοθήκη 1 数据时代ONE SECOND
会有60张照片上传到网络
ONE MINUTE
会有60小时视频上传到视频网站youtube
ONE DAY
在facebook有40亿的信息扩散 每个智能手机用户平均会安装65个应用 有2940亿封邮件发出，相当于美国两年的纸质信件数量 发出的社区帖子达200万个，相当于《时代》杂志770年的文字量 互联网产生的全部内容可以刻满1．68亿张DVD
售经验吗？
1.4 数据挖掘应用
数据挖掘的价值 沃尔玛基于每个月亿万的网络购物数据，并结合社交网
络上有关产品的评分，开发机器学习语义搜索引擎北极 星，方便浏览，在线购物者因此增加10%-15%，增加 销售十多亿美元
1.2 数据挖掘概念
数据挖掘技术 统计学 机器学习 统计学是关于认识客观现象总体数量特征和数量关系的
科学。它是通过搜集、整理、分析统计资料，认识客观 现象数量规律性的方法论科学。
1.2 数据挖掘概念
机器学习 人工智能棋手alphago先后战胜了两位顶尖围棋高手 九段李世乭以总比分1：4落败和九段棋手柯洁0：3落败 AlphaGo Fan AlphaGo Lee AlphaGo Master AlphaGo Zero
1.1 数据时代
数据挖掘的提出
1.2 数据挖掘概念
什么是数据挖掘 数据挖掘是从数据中，发现其有用的信息，从而帮助我
们做出决策（广义角度）
1.2 数据挖掘概念
什么是数据挖掘 数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、
随机的实际应用数据中，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，寻找其规律 的技术，结合统计学、机器学习和人工智能技术的综合 的过程（技术角度）