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
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数据挖掘课件汇总
发现知识的使用
有些人将数据挖掘视为数据库中知识发现的一 个基本步骤，如图
Data
mining: 知识 发现过程的核心过 程.
Task-relevant Data Data Warehouse
Pattern Evaluation
Data Mining
Selection
Data Cleaning Data Integration Databases
天文学
类星体
Web应用
通过分析web访问日志，发现客户的偏好和行为模式，
分析网上市场的效果，改进网站的组织。
Data Mining: Concepts and Techniques
一些具体例子
Data Mining: Concepts and Techniques
一些具体例子
例1：医生给一个病人看病（模式识别的完 整过程）。 测量病人的体温和血压，化验血沉，询问 临床表现； 通过综合分析，抓住主要病症； 医生运用自己的知识，根据主要病症，作 出正确的诊断。
Data Mining: Concepts and Techniques
典型数据挖掘系统的结构
Graphical user interface
Pattern evaluation Data mining engine
Database or data warehouse server
Data cleaning & data integration
发现有用特征, 维和变量约简.转化成适合挖掘的形式 摘要, 分类, regression(回归）, 关联, 聚类.
数据挖掘功能选择
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。
21 of 43
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。
12 of 43
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：
数据挖掘概念与技术第一章PPT课件
数据利用
数据淹没,但却缺乏知识
信息技术的进化
···
数据挖掘的自动化分析的海量数据集 文件处理->数据库管理系统->高级数据库:系统高级数据分析
2021
3
定义：从大量的数据中提取有趣的（非平凡的，隐 含的，以前未知的和潜在有用的）模式或知识。
“数据中发现知识”（KDD）
2021
4
选择和变换
评估和表示
第一章 引论
2021
1
1.1 为什么进行数据挖掘 1.2 什么是数据挖掘 1.3 可以挖掘什么类型的数据 1.4 可以挖掘什么类型的模式 1.5 使用什么技术 1.6 面向什么类型的应用 1.7 数据挖掘的主要问题 1.8 小结
2021
2
数据爆炸
海量数据，爆炸式增长
来源：网络，电子商务，个人 类型：图像，文本···
设想网上购物的一次交易，其付款过程至少包括以下几步数据库操作：
一、更新客户所购商品的库存信息 二、保存客户付款信息--可能包括与银行系统的交互 三、生成订单并且保存到数据库中 四、更新用户相关信息，例如购物数量等等
2021
9
其他类型的数据
股票交易数据 文本 图像 音频视频 未知的
2021
10
1.4.1 类/概念描述：特征化与区分
类/概念
数据特征化
目标数据的一般特性或特征汇总
数据区分
将目标类数据对象的一般性与一个或多个 对比类对象的一般特性进行比较
特征化和区分
2021
11
1.4.2 挖掘频繁模式、关联和相关性
频繁模式是在数据中频繁出现的模式
1.频繁项集、频繁子序列、频繁子结构 2.挖掘频繁模式可以发现数据中的关联和相关性 例如：单维与多维关联
数据淹没,但却缺乏知识
信息技术的进化
···
数据挖掘的自动化分析的海量数据集 文件处理->数据库管理系统->高级数据库:系统高级数据分析
2021
3
定义：从大量的数据中提取有趣的（非平凡的，隐 含的，以前未知的和潜在有用的）模式或知识。
“数据中发现知识”（KDD）
2021
4
选择和变换
评估和表示
第一章 引论
2021
1
1.1 为什么进行数据挖掘 1.2 什么是数据挖掘 1.3 可以挖掘什么类型的数据 1.4 可以挖掘什么类型的模式 1.5 使用什么技术 1.6 面向什么类型的应用 1.7 数据挖掘的主要问题 1.8 小结
2021
2
数据爆炸
海量数据，爆炸式增长
来源：网络，电子商务，个人 类型：图像，文本···
设想网上购物的一次交易，其付款过程至少包括以下几步数据库操作：
一、更新客户所购商品的库存信息 二、保存客户付款信息--可能包括与银行系统的交互 三、生成订单并且保存到数据库中 四、更新用户相关信息，例如购物数量等等
2021
9
其他类型的数据
股票交易数据 文本 图像 音频视频 未知的
2021
10
1.4.1 类/概念描述：特征化与区分
类/概念
数据特征化
目标数据的一般特性或特征汇总
数据区分
将目标类数据对象的一般性与一个或多个 对比类对象的一般特性进行比较
特征化和区分
2021
11
1.4.2 挖掘频繁模式、关联和相关性
频繁模式是在数据中频繁出现的模式
1.频繁项集、频繁子序列、频繁子结构 2.挖掘频繁模式可以发现数据中的关联和相关性 例如：单维与多维关联
数据挖掘导论教材配套教学PPT——认识数据挖掘
2022年3月23日星期三
第7页，共65页
1.2.1 概念学习
清华大学出版社
1、传统角度（Classical View）
– 所有概念都有明确的定义。
2、概率角度（Probabilistic View）
– 对个别样本实例进行概括性描述，概括性说明构成了概率角度 中的概念。
3、样本角度（Exemplar View）
Yes
No
Yes
Yes
Yes
Yes
Yes
No
No
Good
Yes
Viral
Yes
Not good
Yes
Bacterial
Yes
Good
Yes
Viral
No
Unknown
No
Viral
Yes
Unknown
No
Bacterial
Yes
Not good
No
Bacterial
Yes
Not good
No
Viral
– 样本角度中的概念是将某个概念中的典型实例组成一个集合， 使用该集合来描述概念定义。
2022年3月23日星期三
第8页，共65页
清华大学出版社
1.2.2 归纳学习（Induction-Based Learning）
• 基于归纳的学习
– 机器学习方式 – 人类学习最重要方式之一
• 人类通过对事物的特定实例的观察，对所掌握的已有 经验材料研究。
2022年3月23日星期三
第5页，共65页
1.2 机器学习
1.2.1 概念学习
清华大学出版社
• 通过对大量实例进行训练，从中发现经验化规律的过程。 • 机器学习结果的通常表现形式为概念。 • 机器最擅长的是学习概念。 • 概念（Concept）
数据挖掘第一与第二章PPT课件
散的目标变量；回归，用于预测连续的目标变 量。
预测建模可以用来确定顾客对产品促销活 动的反应，预测地球生态系统的扰动，或根据 检查结果判断病人是否患有某种疾病。
14
数据挖掘任务
• 关联分析 用来描述数据中强关联特征的模式。 关联分析的应用包括找出具有相关功
能的基因组、识别用户一起访问的Web页面、 理解地球气候系统不同元素之间的联系等。
12
数据挖掘任务
• 预测vs.描述 • 预测(Prediction)
– 根据其他属性的值，预测特定属性的值 • 描述(Description)
– 导出概括数据中潜在联系的模式
2020年9月29日星期二
13
数据挖掘任务
• 预测建模 涉及以说明自变量函数的方式为目标变量
建立模型。 有两类预测建模任务：分类，用于预测离
– 使用抽样技术或开发并行和分布算法也可以提高可 伸缩程度
2020年9月29日星期二
7
挑战2
• 高维性
– 具有数以百计或数以千计属性的数据集
• 生物信息学：涉及数千特征的基因表达数据 • 不同地区温度测量：如果在一个相当长的时间周期内进
行测量，维度（特征数）的增长正比于测量的次数
– 为低维数据开发的数据分析技术不能很好地处理高 维数据
异常检测的应用包括检测欺诈、网络攻 击、疾病的不寻常模式、生态系统扰动等。
– Jiawei Han的定义
• 从大型数据集中提取有趣的 (非平凡的, 蕴涵的, 先前未知的并且是潜在有用的) 信息或模式
4
数据挖掘技术的定义
• 定义：数据挖掘就是从大量的、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的过程.
预测建模可以用来确定顾客对产品促销活 动的反应，预测地球生态系统的扰动，或根据 检查结果判断病人是否患有某种疾病。
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数据挖掘任务
• 关联分析 用来描述数据中强关联特征的模式。 关联分析的应用包括找出具有相关功
能的基因组、识别用户一起访问的Web页面、 理解地球气候系统不同元素之间的联系等。
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数据挖掘任务
• 预测vs.描述 • 预测(Prediction)
– 根据其他属性的值，预测特定属性的值 • 描述(Description)
– 导出概括数据中潜在联系的模式
2020年9月29日星期二
13
数据挖掘任务
• 预测建模 涉及以说明自变量函数的方式为目标变量
建立模型。 有两类预测建模任务：分类，用于预测离
– 使用抽样技术或开发并行和分布算法也可以提高可 伸缩程度
2020年9月29日星期二
7
挑战2
• 高维性
– 具有数以百计或数以千计属性的数据集
• 生物信息学：涉及数千特征的基因表达数据 • 不同地区温度测量：如果在一个相当长的时间周期内进
行测量，维度（特征数）的增长正比于测量的次数
– 为低维数据开发的数据分析技术不能很好地处理高 维数据
异常检测的应用包括检测欺诈、网络攻 击、疾病的不寻常模式、生态系统扰动等。
– Jiawei Han的定义
• 从大型数据集中提取有趣的 (非平凡的, 蕴涵的, 先前未知的并且是潜在有用的) 信息或模式
4
数据挖掘技术的定义
• 定义：数据挖掘就是从大量的、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的过程.
《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
数据挖掘概述课件
（5）建立模型
对建立模型来说要记住的最重要的事是它是一个反复的过程。需要仔细考 察不同的模型以判断哪个模型对你的商业问题最有用。
为了保证得到的模型具有较好的精确度和健壮性，需要一个定义完善的 “训练—验证”协议。有时也称此协议为带指导的学习。验证方法主要分为:
技术上的定义
数据挖掘（Data Mining）就是从大量 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的过程。
商业角度的定义
数据挖掘是一种新的商业信息处理 技术, 其主要特点是对商业数据库 中的大量业务数据进行抽取、转换、 分析和其他模型化处理, 从中提取 辅助商业决策的关键性数据。
英国电信需要发布一种新的产品, 需要通过直邮的方式向客户推荐 这种产品。。。。。。
使直邮的回应率提高了100％
零售商店
GUS日用品零售商店需要准确 的预测未来的商品销售量, 降低 库存成本。。。。。。
通过数据挖掘的方法使库存成本比原 来减少了3.8%
税务局
美国国内税务局需要提高对 纳税人的服务水平。。。。 。。
在记录级提供历史 性的、动态数据信
息
Pilot Comshare
Arbor Cognos Microstrategy
在各种层次上提供 回溯的、动态的数
据信息
Pilot Lockheed
IBM SGI 其他初创公司
提供预测性的信息
数据挖掘是多学科的产物
数据库技术
统计学
机器学习
数据挖掘
可视化
人工智能
高性能计算
数据挖掘就是充分利用了统计学和人工智能技术的应用程 序, 并把这些高深复杂的技术封装起来, 使人们不用自己掌 握这些技术也能完成同样的功能, 并且更专注于自己所要 解决的问题。
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
• 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
韩家炜-数据挖掘：概念与技术-第1章PPT课件
• 数据挖掘任务可以被归类为两种类别：描 述性的和预测性的。
• 描述性的挖掘任务是描述目标数据集的数 据属性。
• 预测性的挖掘任务是归纳现有数据以用来 做预测。
2021
20
1.4.1 类别/概念描述：特征化和区
分
对于一个电商企业，销售商品可分为计算机和 打印机，客户可分为大客户和节约型客户。对这些 单个的类别和概念使用总结、概要或者精确的术语 进行描述非常有用。这种对类别或者概念的描述称 为类别/概念描述。 描述可以通过：
2021
22
举例如，总结每年在AllElectronics 花掉 5000美元以上的客户特征。
描述结果可能是这些客户的一般信息， 如他们是40-50岁之间的，有工作的，有很高 信用度的。
2021
23
数据区分
数据区分是比较目标类别数据对象和一个或者一 组对象的一般特征。
举例如，用户想比较去年的销售额增长了10%的 软件产品和销售额下降了30%的产品的一般特征。
2021
11
• 1.1 Why Data Mining? • 1.2 What is Data Mining? • 1.3 What kinds of Data Can be Mined?
– 1.3.1 Database Data – 1.3.2 Data Warehouse – 1.3.3 Transactional Data – 1.3.4 Other Kinds of Data
– 举个例子，谷歌的Flu Trends使用一些特定的词语作为流 感的指示器。它能够发现搜索流感信息的人群的数量与真 正有流感症状的人群的数量之间的紧密关系。当所有的关 于流感的信息聚集在一起时，就能呈现某种模式。使用聚 集的谷歌搜索数据，Flu Trends能比传统系统提早两周估 计到流感的发生。
• 描述性的挖掘任务是描述目标数据集的数 据属性。
• 预测性的挖掘任务是归纳现有数据以用来 做预测。
2021
20
1.4.1 类别/概念描述：特征化和区
分
对于一个电商企业，销售商品可分为计算机和 打印机，客户可分为大客户和节约型客户。对这些 单个的类别和概念使用总结、概要或者精确的术语 进行描述非常有用。这种对类别或者概念的描述称 为类别/概念描述。 描述可以通过：
2021
22
举例如，总结每年在AllElectronics 花掉 5000美元以上的客户特征。
描述结果可能是这些客户的一般信息， 如他们是40-50岁之间的，有工作的，有很高 信用度的。
2021
23
数据区分
数据区分是比较目标类别数据对象和一个或者一 组对象的一般特征。
举例如，用户想比较去年的销售额增长了10%的 软件产品和销售额下降了30%的产品的一般特征。
2021
11
• 1.1 Why Data Mining? • 1.2 What is Data Mining? • 1.3 What kinds of Data Can be Mined?
– 1.3.1 Database Data – 1.3.2 Data Warehouse – 1.3.3 Transactional Data – 1.3.4 Other Kinds of Data
– 举个例子，谷歌的Flu Trends使用一些特定的词语作为流 感的指示器。它能够发现搜索流感信息的人群的数量与真 正有流感症状的人群的数量之间的紧密关系。当所有的关 于流感的信息聚集在一起时，就能呈现某种模式。使用聚 集的谷歌搜索数据，Flu Trends能比传统系统提早两周估 计到流感的发生。
数据挖掘章引言-PPT文档资料
6
数据仓库的我国的发展
前景：随着计算机技术的发展，尤其是分布式技术 的发展， 数据仓库在我国有着广阔的发展空间和良 好的发展前景。例如：
由于银行商业化的步伐正在加大，各大中型银行在入世的 机遇和挑战下，开始重新考虑自身的业务，特别是信贷风 险管理方面特别注意，因而有关信贷风险管理和风险规章 的基于数据仓库的决策支持系统的需求逐渐增多； 由于电子商务的迅速发展，越来越多的电子商务网站，开 始考虑如何将数据仓库应用于商品销售分析、顾客的诚信 度分析等，为客户提供更进一步的个性化服务； 如移动通信等各大型企业也开始考虑着手进行决策支持以 及数据仓库规划。
5
数据仓库的我国的发展
现状：数据仓库的概念已经被国内用户接受多年， 但在应用方面的收效不理想 原因：
现有的数据库系统不健全，数据积累还不够，无法提 出决策支持需求； 缺乏能够担负规划、设计、构建和维护数据仓库的重 任的复合型人才； 没很好使用数据仓库前端工具（如OLAP工具、数据 挖掘工具等）。
数据仓库的适用范围
信息源中的数据变化稳定 或可预测应用不需要最新的数据 或允许有延迟 应用要求有较高的查询性能 而降低精度要求
9
支持管理决策
数据仓库支持OLAP（联机分析处理）、数据挖掘和 决策分析。 OLAP从数据仓库中的综合数据出发，提供面向分析 的多维模型，并使用多维分析的方法从多个角度、多 个层次对多维数据进行分析，使决策者能够以更加自 然的方式来分析数据。 数据挖掘则以数据仓库和多维数据库中的数据为基础， 发现数据中的潜在模式和进行预测。 因此，数据仓库的功能是支持管理层进行科学决策， 而不是事务处理。 10
《数据挖掘导论》教材配套教学PPT——第1章 认识数据挖掘
• 数据实例（Instance）
– 用于有指导学习的样本数据
• 训练实例（Training Instance）
– 用于训练的实例
• 检验实例（Test Instance）
– 分类模型建立完成后，经过检验实例进行检验，判断模型是否 能够很好地应用在未知实例的分类或预测中。
2022年3月23日星期三
第10页，共65页
Knowledge）
2022年3月23日星期三
第21页，共65页
1.4 专家系统
清华大学出版社
专家系统（Expert System）
• 一种具有“智能”的计算机软件系统。 • 能够模拟某个领域的人类专家的决策过程，解决那些需要人类专家
处理的复杂问题。 • 一般包含以规则形式表示的领域专家的知识和经验，系统就是利用
• 决策树有很多算法（第2章）
Sore-throat Yes Cooling-effect
Not good
Unknown Good
No
Cold Type=Viral (3/0)
Cold Type=Bacterial (4/1)
Cold Type=Viral (2/0)
Cold Type=Bacterial (1/0)
Sore-
throat 咽痛
Cooling-
effect 退热效果
Group 群体发病
Cold-type 感冒类型
1
Yes
2
No
3
Yes
4
Yes
5
No
6
No
7
No
8
Yes
9
Yes
10
Yes
No
Yes
大数据本科系列教材PPT课件之《数据挖掘》：第1章 绪论
1.3.1 商用工具
• SAS Enterprise Miner Enterprise Miner是一种通用的数据挖掘工具，按照“抽样-探索-修改-建模-评价”的方 法进行数据挖掘，它把统计分析系统和图形用户界面(GUI)集成起来，为用户提供了用 于建模的图形化流程处理环境。
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1.3数据挖掘常用工具
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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
数据挖掘的定义
• 数据挖掘（Data Mining，DM），是从大量的、有噪声的、不完全的、模糊和随机 的数据中，提取出隐含在其中的、人们事先不知道的、具有潜在利用价值的信息和 知识的过程。
• 这个定义包含以下几层含义： ✓ 数据源必须是真实的、大量的、含噪声的； ✓ 发现的是用户感兴趣的知识； ✓ 发现的知识要可接受、可理解、可运用； ✓ 不要求发现放之四海皆准的知识，仅支持特定的问题
•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。
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1.1数据挖掘基本概念
第一章 绪论
1.1.3 大数据挖掘的特性
• 在大数据时代，数据的产生和收集是基础，数据挖掘是关键，即数据挖掘是大数据 中最关键、最有价值的工作。
大数据挖掘的特性：
• 应用性 • 工程性 • 集合性
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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
1.商业数据挖掘应用场景 2.智慧交通数据挖掘应用场景 3.金融行业数据挖掘应用场景 4.医疗行业数据挖掘应用场景 5.农业数据挖掘应用场景 6.气象数据挖掘应用场景
第一章 数据挖掘概念
1.3 数据挖掘的应用
数据挖掘的应用场景
对应应用场景 商业数据挖掘应用场景 智慧交通数据挖掘应用场景 金融行业数据挖掘应用场景 医疗行业数据挖掘应用场景 农业数据挖掘应用场景
预测建模 新药物研发阶段的医药公司，通过数据建模、 分析，找到最有效的投入产出比例，使资源获得最佳组合
数据挖掘时代，农民也在使用移动设备管理农场，以方便 掌握实时的土壤、温度、作物状况等信息，提高了农场管 理的精确性 通过对气象数据挖掘，天气预报的准确性、时效性都有了 极大的提高，同时对重大自然灾害的预警及精确掌握了解 危害等级等等，这些都能帮助人们最大限度的减少自然灾 害带来的危害
深度学习世界
微信号：dl-world
云创大数据订阅号
微信号：cStor_cn
5. 离群点 离群点又称歧义值或异常值，离群点从数理统计角度是指一个时间序列中，远离序列的
一般水平的极端大值和极端小值。 6. 重复数据 时效性 相关性
1.2 数据探索
1.2.3 数据预处理
1. 聚集 聚集是将两个或多个对象合并成单个对象。 2. 抽样 抽样方法 渐进抽样 3. 维归约 4．维灾难 5．维归约的线性代数技术
大数据应用人才培养系列教材
第一章 数据挖掘概念
1.1 数据挖掘概述 1.2 数据探索 1.3 数据挖掘的应用 习题
1.2 数据探索
1.2.1 数据概述
第一章 数据挖掘概念
数据挖掘质量的高低与数据有着密切的关系，本节主要探索性学习一些数据相关 的知识。
数据类型、数据质量、 数据挖掘前预处理、数据分析 数据集是数据对象的集合。数据对象又叫做点、记录、向量、事件、案例、样本、 模式、观测或实体。数据对象用一组刻画对象基本特性（如物体质量或事件发生时 间）的属性描述。属性又称为维度、变量、特性、字段、特征等。
数据挖掘的数据源包括数据库、数据仓库、Web或其他数据存储库。
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。
据挖掘工具，可以扩展使用Weka中的数据挖掘算法。和Clementine类似，KNIME 使用类似数据流的方式实现数据挖掘过程，挖掘流程由一系列功能节点组成，每个 节点有输入、输出端口，用于接收数据或模型、导出结果。
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
KNIME软件案例图
第一章 数据挖掘概念
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第一章 数据挖掘概念
1.1 数据挖掘概述 1.2 数据探索 1.3 数据挖掘的应用 习题
1.3 数据挖掘的应用
1.3.1 数据挖掘现状及发展趋势
第一章 数据挖掘概念
就目前而言，大数据的来源是通过各种数据采集器、数据库、开源的数据发布、 GPS信息、网络痕迹（搜索记录、购物等）、传感器收集、用户保存等等结构化、 半结构化、非结构化的数据。
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
第一章 数据挖掘概念
1.1 数据挖掘概述 1.2 数据探索 1.3 数据挖掘的应用 习题
1.1 数据挖掘概述
第一章 数据挖掘概念
1.1.1 什么是数据挖掘
数据挖掘(Data Mining)，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。
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
Clementine(SPSS)案例图
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
3. KNIME软件 KNIME (Konstanz InformationMiner) 是基于Eclipse开发环境来精心开发的数
气象数据挖掘应用场景
第一章 数据挖掘概念
模式
在销售策略制定中，可以通过数据挖掘产品之间的关联性， 从中发现产品销售中预期不到的模式
电子地图导航应用。将用户出行数据进行分析，从而可以 预测不同城市之间的人口迁移情况，或者某个城市内群体 出行的态势
金融行业是一个数据挖掘应用凸显经济价值的领域，数据 挖掘的应用能帮助金融行业突破其传统模式的弊端
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
4. RapidMiner软件 RapidMiner在2015年KDnuggets 举办的第16届国际数据挖掘暨分析软件投票
中位居第2，仅次于R语言。RapidMiner具有丰富的数据挖掘分析和算法功能，常用 与解决各种商业关键问题，如：资源规划、营销响应率等等典型商业案例。 RapidMiner提供解决方案涉及多个行业、领域，如：生命科学、制造业、石油、保 险、汽车、银行通讯等等。不过，它不支持分析流程图方式。
1.1 数据挖掘概述
第一章 数据挖掘概念
1.1.2 数据挖掘常用算法概述
2. 聚类算法 聚类算法不同于分类算法，不会考虑类标号，这是因为在很多情况下，开始并
不存在类标号。聚类算法可以根据最大化类内相似性、最小化类间相似性的原则进 行聚类或分组，这样就形成了对象的簇，同一个簇内的数据具有较高的相似性，不 同簇之间的数据具有较低的相似性。常见的分类算法有K-MEANS算法、KMEDOIDS算法等。 3. 关联规则 关联规则是形如X→Y的蕴涵式，X和Y分别称为关联规则的先导和后继。
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。
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第1章 数据挖掘概念
1.1 数据挖掘概述 1.2 数据探索 1.3 数据挖掘的应用 习题
习题：
下例每项活动是否是数据挖掘任务？ 1．根据性别划分公司的顾客。 2．根据可盈利性划分公司的顾客。 3．计算公司的总销售额。 4．按学生的标识号对学生数据库排序。 5．预测掷一对骰子的结果。 6．使用历史记录预测某公司未来的股价价格。
3. 多种同类型属性的数据集，或者是连续的，或者是分类的。
4. 数据的所有权与分布
现在经常会有这样的状况，需要分析的数据并非存放在一个站点，或归属一个机构，而是地理或空间 分布在属于多个机构的资源中。
5. 非传统的分析
统计方法的传统方法是基于先提出一种假设然后检验，即提出一种假设，再设计实验来收集数据，然后 以假设为基础分析数据。
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