数据挖掘技术概述(PPT 145页)
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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
.
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
.
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
.
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
.
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
《数据挖掘技术》课件
拆分时间序列成趋势、周期和随机成分，了解时间序列的特征。
2
时间序列预测
通过历史数据建模和预测，预测未来时间点的趋势和模式。
3
金融市场预测
应用时间序列挖掘来预测股票价格、汇率等金融指标。
大数据时代下的挖掘技术发展趋势
人工智能
深度学习、自然语言处理等在数 据挖掘中的应用。
云计算
通过弹性计算和分布式存储实现 大规模数据挖掘。
医疗诊断
利用医疗数据挖掘技术来辅助医生进行疾病诊断。
社交网络分析
挖掘社交网络中的关系和用户行为模式。
数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约。
特征选择
评估特征的重要性，剔除冗余和无关特征，提高模型准确性。
数据质量
解决数据缺失、异常数据和噪声数据，保证数据的准确性和完整性。
聚类算法与分类算法
聚类算法
基于距离或相似性将数据划分为 不同的群集，发现数据的内在结 构。
分类算法
通过训练数据构建决策树，对新 的未知数据进行分类或预测。
物联网
连接设备和传感器的数据挖掘和 分析。
数据可视化技术与数据分析
可视化工具
使用图表、地图和仪表盘等可视化工具
数据分析
2
来展现数据。
通过统计分析和交互式探索来发现数据
的隐藏关系。
3
故事呈现
通过数据可视化技术将数据转化为有意 义的故事。
数据挖掘案例分析和应用实践
市场营销
通过分析客户购买数据来制定营销策略。
支持向量机
通过在特征空间中创建超平面将 不同类别的数据分隔开。
关联规则挖掘及其应用
1 频繁项集
发现同时出现频率较高的 商品或事物组合。
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
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
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)
清华大学大数据课程数据挖掘技术PPT课件
什么是数据挖掘（Data Mining）？
Extraction of interesting (non-trivial, implicit, previously unknown and potentially useful) patterns or knowledge from huge amount of data
空缺值要经过推断而补上
第14页/共145页
如何补充缺失值
忽略元组：当类标号缺少时通常这么做（假定挖掘任务设计分类或描述），当每个属 性缺少值的百分比变化很大时，它的效果非常差。 人工填写空缺值：工作量大，可行性低
使用一个全局变量填充空缺值：比如使用unknown或-∞ 使用属性的平均值填充空缺值
使用与给定元组属同一类的所有样本的平均值 使用最可能的值填充空缺值：使用像Bayesian公式或判定树这样的基于推断的方法
第11页/共145页
数据挖掘预处理的主要任务
数据清理
填写空缺的值，平滑噪声数据，识别、删除孤立点，解决 不一致性
数据集成
集成多个数据库、数据立方体或文件
数据变换
规范化和聚集
数据归约
得到数据集的压缩表示，它小得多，但可以得到相同或相 近的结果
数据离散化
数据归约的一部分，通过概念分层和数据的离散化来规约 数据，对数字型数据特别重要
第12页/共145页
数据清洗
脏数据：例如设备错误，人或者机器错误，传输错误等
不完整性：属性值缺失或者只有聚集数据 例如：phone=“”;
噪音：包含噪声、错误或者异常值 例如：salary=-10
不一致性: 例如：age=42，birthday=03-07-2010
假值： 例如：使用某一值填补缺失属性
《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
大数据挖掘相关技术介绍课件
时间序列分析算法：用 于分析时间序列数据， 如ARIMA模型、指数平 滑模型等
聚类算法：用于将数据 划分为不同的群组，如 K-means、层次聚类等
回归分析算法：用于建 立变量之间的定量关系， 如线性回归、多元回归 等
文本挖掘算法：用于从 文本数据中提取有用信 息，如TF-IDF、词袋模 型等
数据可视化技术
4
大数据挖掘技术广泛应用于各个行业， 如金融、医疗、零售、交通等。
技术应用领域
医疗领域：疾病预测、药 物研发、患者管理
A
零售领域：商品推荐、库 存管理、客户关系管理
C
B
金融领域：风险评估、信 贷评估、投资决策
D
交通领域：交通流量预测、 路线规划、自动驾驶技术
技术发展历程
1990年代：数据挖掘技术开始出现，主要用于 商业领域
1
数据可视化是将数据转化为图表、 图形等形式，以便于理解和分析
2
数据可视化技术包括：柱状图、折 线图、饼图、散点图、地图等
3
数据可视化可以帮助用户更好地理 解数据，发现数据中的模式和趋势
4
数据可视化技术可以应用于各种领 域，如商业、教育、科研等
大数据挖掘技术应 用案例
电商推荐系统
基于用户购 买历史和行
计算资源需求大： 需要更高效的分 布式计算技术
数据质量参差不 齐：需要更精确 的数据清洗和预 处理技术
结果可解释性： 需要更直观的数 据可视化技术
谢谢
C
数据离散化：将连续数 据转换为离散数据
E
B
数据集成：将多个数据 源的数据整合在一起
D
数据归约：降低数据规 模，提高挖掘效率
F
数据标准化：将数据转 换为统一的尺度
聚类算法：用于将数据 划分为不同的群组，如 K-means、层次聚类等
回归分析算法：用于建 立变量之间的定量关系， 如线性回归、多元回归 等
文本挖掘算法：用于从 文本数据中提取有用信 息，如TF-IDF、词袋模 型等
数据可视化技术
4
大数据挖掘技术广泛应用于各个行业， 如金融、医疗、零售、交通等。
技术应用领域
医疗领域：疾病预测、药 物研发、患者管理
A
零售领域：商品推荐、库 存管理、客户关系管理
C
B
金融领域：风险评估、信 贷评估、投资决策
D
交通领域：交通流量预测、 路线规划、自动驾驶技术
技术发展历程
1990年代：数据挖掘技术开始出现，主要用于 商业领域
1
数据可视化是将数据转化为图表、 图形等形式，以便于理解和分析
2
数据可视化技术包括：柱状图、折 线图、饼图、散点图、地图等
3
数据可视化可以帮助用户更好地理 解数据，发现数据中的模式和趋势
4
数据可视化技术可以应用于各种领 域，如商业、教育、科研等
大数据挖掘技术应 用案例
电商推荐系统
基于用户购 买历史和行
计算资源需求大： 需要更高效的分 布式计算技术
数据质量参差不 齐：需要更精确 的数据清洗和预 处理技术
结果可解释性： 需要更直观的数 据可视化技术
谢谢
C
数据离散化：将连续数 据转换为离散数据
E
B
数据集成：将多个数据 源的数据整合在一起
D
数据归约：降低数据规 模，提高挖掘效率
F
数据标准化：将数据转 换为统一的尺度
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✓数据挖掘的动机
➢How?
✓哪些数据可以用来挖掘？ ✓数据挖掘的主要内容
数据挖掘定义
➢ 什么是数据挖掘（Data Mining）？
Extraction of interesting (non-trivial, implicit, previously unknown and potentially useful) patterns or knowledge from huge amount of data
大数据分析和内存计算
第4讲 数据挖掘技术概述
李国良 清华大学计算机系
提纲
➢数据挖掘概览 ➢数据预处理 ➢分类（Classification） ➢聚类（Cluster） ➢关联规则（Association Rule） ➢回归（Regression）
数据挖掘概览
➢What?
✓数据挖掘的定义
➢Why?
raw data
Data preprocessing
Data mining
postprocessing
knowledge
Feature selection Dimension reduction Normalization Data subsetting
Filtering patterns Visuaralization Pattern interpretation
电信 ➢ 欺诈甄别；客户流失…
保险、零售
数据挖掘应用
决策树 Decision Trees
Income>$40K • 倾向性分析
Yes
NO
Debt<10% of Income
Yes
NO
Debt=0% NO Yes
Good Credit Risks
Bad Credit Risks
Good Credit Risks
➢ 数据挖掘算法（使用智能方法提取数据模式） ✓分类、聚类、关联分析、回归预测、文本挖掘
➢ 质量评估（识别提供知识的真正有趣模式） ➢ 知识表示（可视化和知识表示技术）
数据质量：为何需要数据预处理？
➢数据质量衡量：
✓准确度:correct or wrong, accurate or not ✓完整度:not recorded unavailable ✓一致性:some modified but some not, dangling ✓时效性:timely update? ✓可信度:how trustable the data are correct? ✓可解释性:how easily the data can be understood?
银行 ➢ 美国银行家协会(ABA)预测数据仓库和数据挖掘技术在 美国商业银行的应用增长率是14.9％。 ➢ 分析客户使用分销渠道的情况和分销渠道的容量 ；建 立利润评测模型；客户关系优化；风险控制等
电子商务 ➢ 网上商品推荐；个性化网页；自适应网站…
生物制药、基因研究 ➢ DNA序列查询和匹配；识别基因序列的共发生性 …
序列分析 Sequence Analysis
Open Accn’t
Add New Product
Decrease Usage
???
Time
• 客户保留 • 客户生命周期管理 • 目标市场 • 价格弹性分析
聚类分析 Clustering
• 客户细分 • 市场细分
关联分析 Association
• 市场组合分析 • 套装产品分析 • 目录设计 • 交叉销售
为何需要数据挖掘？
1. 数据量大 2. 缺乏理论知识 3. 数据挖掘可以帮助
产生新的假说或者 使数据变得有意义
为何需要数据挖掘？
➢ We are drowning in data, but starving in knowledge
✓ Data explosion: Automated data collection tools and mature database technology lead to tremendous amounts of data accumulated and/or to be analyzed in databases, data warehouses, and other information repositories.
Data Mining Process
模式有ciation) rule length, (decision) tree size
➢ Certainty
✓ E.g., confidence, P(A|B) = #(A and B)/ #(B), classification reliability or accuracy, rule strength, etc.
神经网络 Neural Networks
Q5 Q6 Q3 Q4
• 倾向性分析 • 客户保留 • 目标市场 • 欺诈检测
I1
I2 factor n
factor 1 factor 2
数据挖掘步骤
➢ 数据预处理 ✓数据清理（消除噪音或不一致数据，补缺） ✓数据集成（多种数据源可以组合在一起） ✓数据变换（规范化） ✓数据规约（数据简化）
➢ Utility
✓ Potential usefulness, e.g., support (association), noise threshold (description)
➢ Novelty
✓ Not previously known, surprising (used to remove redundant rules)
其他称谓：
Knowledge discovery(mining) in database(KDD), data/pattern analysis, business intelligence, decision-support system, knowledge extraction, data archeology, data dredging and information harvesting etc.
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 人口统计 生命周期
模式 趋势 事实 关系 模型 关联规则 序列
目标市场 资金分配 贸易选择 在哪儿做广告 销售的地理位置
数据挖掘的意义
辅助社 会管理
推动科 技进步
股票趋势分析
数据挖掘
支持商 业决策
促进民 生改善
智能交通
数据挖掘应用
➢How?
✓哪些数据可以用来挖掘？ ✓数据挖掘的主要内容
数据挖掘定义
➢ 什么是数据挖掘（Data Mining）？
Extraction of interesting (non-trivial, implicit, previously unknown and potentially useful) patterns or knowledge from huge amount of data
大数据分析和内存计算
第4讲 数据挖掘技术概述
李国良 清华大学计算机系
提纲
➢数据挖掘概览 ➢数据预处理 ➢分类（Classification） ➢聚类（Cluster） ➢关联规则（Association Rule） ➢回归（Regression）
数据挖掘概览
➢What?
✓数据挖掘的定义
➢Why?
raw data
Data preprocessing
Data mining
postprocessing
knowledge
Feature selection Dimension reduction Normalization Data subsetting
Filtering patterns Visuaralization Pattern interpretation
电信 ➢ 欺诈甄别；客户流失…
保险、零售
数据挖掘应用
决策树 Decision Trees
Income>$40K • 倾向性分析
Yes
NO
Debt<10% of Income
Yes
NO
Debt=0% NO Yes
Good Credit Risks
Bad Credit Risks
Good Credit Risks
➢ 数据挖掘算法（使用智能方法提取数据模式） ✓分类、聚类、关联分析、回归预测、文本挖掘
➢ 质量评估（识别提供知识的真正有趣模式） ➢ 知识表示（可视化和知识表示技术）
数据质量：为何需要数据预处理？
➢数据质量衡量：
✓准确度:correct or wrong, accurate or not ✓完整度:not recorded unavailable ✓一致性:some modified but some not, dangling ✓时效性:timely update? ✓可信度:how trustable the data are correct? ✓可解释性:how easily the data can be understood?
银行 ➢ 美国银行家协会(ABA)预测数据仓库和数据挖掘技术在 美国商业银行的应用增长率是14.9％。 ➢ 分析客户使用分销渠道的情况和分销渠道的容量 ；建 立利润评测模型；客户关系优化；风险控制等
电子商务 ➢ 网上商品推荐；个性化网页；自适应网站…
生物制药、基因研究 ➢ DNA序列查询和匹配；识别基因序列的共发生性 …
序列分析 Sequence Analysis
Open Accn’t
Add New Product
Decrease Usage
???
Time
• 客户保留 • 客户生命周期管理 • 目标市场 • 价格弹性分析
聚类分析 Clustering
• 客户细分 • 市场细分
关联分析 Association
• 市场组合分析 • 套装产品分析 • 目录设计 • 交叉销售
为何需要数据挖掘？
1. 数据量大 2. 缺乏理论知识 3. 数据挖掘可以帮助
产生新的假说或者 使数据变得有意义
为何需要数据挖掘？
➢ We are drowning in data, but starving in knowledge
✓ Data explosion: Automated data collection tools and mature database technology lead to tremendous amounts of data accumulated and/or to be analyzed in databases, data warehouses, and other information repositories.
Data Mining Process
模式有ciation) rule length, (decision) tree size
➢ Certainty
✓ E.g., confidence, P(A|B) = #(A and B)/ #(B), classification reliability or accuracy, rule strength, etc.
神经网络 Neural Networks
Q5 Q6 Q3 Q4
• 倾向性分析 • 客户保留 • 目标市场 • 欺诈检测
I1
I2 factor n
factor 1 factor 2
数据挖掘步骤
➢ 数据预处理 ✓数据清理（消除噪音或不一致数据，补缺） ✓数据集成（多种数据源可以组合在一起） ✓数据变换（规范化） ✓数据规约（数据简化）
➢ Utility
✓ Potential usefulness, e.g., support (association), noise threshold (description)
➢ Novelty
✓ Not previously known, surprising (used to remove redundant rules)
其他称谓：
Knowledge discovery(mining) in database(KDD), data/pattern analysis, business intelligence, decision-support system, knowledge extraction, data archeology, data dredging and information harvesting etc.
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 人口统计 生命周期
模式 趋势 事实 关系 模型 关联规则 序列
目标市场 资金分配 贸易选择 在哪儿做广告 销售的地理位置
数据挖掘的意义
辅助社 会管理
推动科 技进步
股票趋势分析
数据挖掘
支持商 业决策
促进民 生改善
智能交通
数据挖掘应用