信息源选择与数据挖掘方法PPT(21张)
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数据挖掘算法的基础PPT适合入门PPT文档共92页
数据挖掘算法的基础PPT适 合入门
41、实际上，我们想要的不是针对犯 罪的法 律，而 是针对 疯狂的 法律。 ——马 克·吐温 42、法律的力量应当跟随着公民，就 像影子 跟随着 身体一 样。— —贝卡 利亚 43、法律和制度必须跟上人类思想进 步。— —杰弗 逊 44、人类受制于法律，法律受制于情 理。— —托·富 勒
51、 天 下 之 事 常成 于困约 ，而败 于奢靡 吸，生 命是活 动。——卢 梭
53、 伟 大 的 事 业，需 要决心 ，能力 ，组织 和责任 感。 ——易 卜 生 54、 唯 书 籍 不 朽。——乔 特
55、 为 中 华 之 崛起而 读书。 ——周 恩来
45、法律的制定是为了保证每一个人 自由发 挥自己 的才能 ，而不 是为了 束缚他 的才能 。—— 罗伯斯 庇尔
谢谢！
数据挖掘及应用数据挖掘概述ppt课件
Past KDD (Knowledge Discovery and Data Mining) Meetings
• KDD-2019, 13th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, San Jose,
《数据挖掘技术：市场营销、销售与客户关系管理领域的应用》 数据挖掘指的是一种态度，它表明商业活动应该基于认知，分析获得的决 策比没有任何分析所得的决策好得多，经过测算的结果更有利于商业盈利。
• SAS 软件研究所对数据挖掘所下的定义是：
数据挖掘是按照既定的业务目标， 对大量的企业数据进行探索、揭示隐 藏其中的规律性并进一步将之模型化的先进、有效的方法。
国内数据挖掘研究进展
• 1993年国家自然科学基金首次支持我们对该 领域的研究项目。
• 2019年度的国家社会科学基金在统计学类中
首次对该领域的研究予以支持。
• 全国数据库学术会议(NDBC，National DataBase Academic Conference)
• 重要的杂志有计算机学报、软件学报和计算机 研究与发展等。
• KDD-99, 5th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, August 15-18, 2019, San Diego, CA, USA.
• KDD-98, 4th International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, August 27-31, 2019, New York, NY, USA.
数据挖掘PPT
方法复杂； 应用领域十分广泛，只要与空间位置相关的数据，都可
对其进行挖掘； 挖掘方法和算法非常，而且大多数算法比较复杂，难度
大； 知识的表达方式多样，对知识的理解和评价依赖于对人
对客观世界的认知程度。ThFra biblioteknk You!
L/O/G/O
数据挖掘的概念
数据挖掘就是利用一系列相关算法和技术从大型数据库中 的数据中提取人们感兴趣的知识。它们隐藏在数据中，之 前不为人们所知但却是人们确实需要的有价值的潜在知识， 所提取到的知识表示形式可以为概念、模式、规律和规则 等；它可以通过对历史数据和当前数据的分析，帮助决策 人员提取隐藏在数据中的潜在关系与模式等，进而协助其 预测未来可能出现的状况和即将产生的结果。
数据挖掘在反洗钱系统中的应用
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；
序列模式与市场篮子分析相似，不过是用某时间点发现的 产品购买或其他行为模式来预测将来购买产品或服务类别 的概率；
聚类用于市场细分，将顾客按其行为或特征模式的相似性 划分为若干细分市场，以采取有针对性的营销策略；
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。
数 据 挖 掘 在 营 销 中
的 应
用 流
程
数据挖掘的应用领域—电信
数据挖掘技术在电信CRM系中的应用有以下几个方面: 客户获得 交叉销售 客户保持 一对一营销
数据挖掘的应用领域—工业生产
（1）数据源必须为大量的、真实的并且包含噪声的；
（2）挖掘到的新知识必须为用户需求的、感兴趣的；
对其进行挖掘； 挖掘方法和算法非常，而且大多数算法比较复杂，难度
大； 知识的表达方式多样，对知识的理解和评价依赖于对人
对客观世界的认知程度。ThFra biblioteknk You!
L/O/G/O
数据挖掘的概念
数据挖掘就是利用一系列相关算法和技术从大型数据库中 的数据中提取人们感兴趣的知识。它们隐藏在数据中，之 前不为人们所知但却是人们确实需要的有价值的潜在知识， 所提取到的知识表示形式可以为概念、模式、规律和规则 等；它可以通过对历史数据和当前数据的分析，帮助决策 人员提取隐藏在数据中的潜在关系与模式等，进而协助其 预测未来可能出现的状况和即将产生的结果。
数据挖掘在反洗钱系统中的应用
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；
序列模式与市场篮子分析相似，不过是用某时间点发现的 产品购买或其他行为模式来预测将来购买产品或服务类别 的概率；
聚类用于市场细分，将顾客按其行为或特征模式的相似性 划分为若干细分市场，以采取有针对性的营销策略；
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。
数 据 挖 掘 在 营 销 中
的 应
用 流
程
数据挖掘的应用领域—电信
数据挖掘技术在电信CRM系中的应用有以下几个方面: 客户获得 交叉销售 客户保持 一对一营销
数据挖掘的应用领域—工业生产
（1）数据源必须为大量的、真实的并且包含噪声的；
（2）挖掘到的新知识必须为用户需求的、感兴趣的；
《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。
数据挖掘算法介绍ppt课件
❖ 粗糙集对不精确概念的描述方法是：通过上近似概念和 下近似概念这两个精确概念来表示；一个概念（或集合 ）的下近似指的是其中的元素肯定属于该概念；一个概 念（或集合）的上近似指的是其中的元素可能属于该概 念。
❖ 粗糙集方法则有几个优点：不需要预先知道的额外信息 ，如统计中要求的先验概率和模糊集中要求的隶属度； 算法简单，易于操作。
❖ 国外现状：
成熟、 产品：SAS、CLEMENTINE、UNICA、各大数据库
❖ 国内现状：
起步 产品：大部分是实验室产品
数据挖掘分类
❖ 挖掘对象
▪ 基于数据库的挖掘 ▪ 基于web的挖掘 ▪ 基于文本的挖掘 ▪ 其他：音频、视频等多媒体数据库
数据挖掘分类
❖ 应用
▪ 响应模型 ▪ 交叉销售 ▪ 价值评估 ▪ 客户分群
遗传算法
❖ 遗传算法（Genetic Algoritms，简称GA ）是以自然选择和遗传理论为基础，将生 物进化过程中“适者生存”规则与群体内 部染色体的随机信息交换机制相结合的搜 索算法 ；
❖ 遗传算法主要组成部分包括编码方案、适 应度计算、父代选择、交换算子和变异算 子。
序列模式
❖ 是指在多个数据序列中发现共同的行为模 式。
谢谢
感谢亲观看此幻灯片，此课件部分内容来源于网络， 如有侵权请及时联系我们删除，谢谢配合！
Hale Waihona Puke 策树❖ 决策树学习是以实例为基础的归纳学习算 法,着眼于从一组无次序/无规则的事例中 推理出决策树表示形式的分类规则；
❖ 决策树基本算法是:贪心算法,它以自顶向 下递归、各个击破方式构造决策树.
关联规则
❖ 关联规则是形式如下的一种规则，“在购 买面包和黄油的顾客中，有90％的人同时 也买了牛奶”（面包＋黄油 → 牛奶）；
❖ 粗糙集方法则有几个优点：不需要预先知道的额外信息 ，如统计中要求的先验概率和模糊集中要求的隶属度； 算法简单，易于操作。
❖ 国外现状：
成熟、 产品：SAS、CLEMENTINE、UNICA、各大数据库
❖ 国内现状：
起步 产品：大部分是实验室产品
数据挖掘分类
❖ 挖掘对象
▪ 基于数据库的挖掘 ▪ 基于web的挖掘 ▪ 基于文本的挖掘 ▪ 其他：音频、视频等多媒体数据库
数据挖掘分类
❖ 应用
▪ 响应模型 ▪ 交叉销售 ▪ 价值评估 ▪ 客户分群
遗传算法
❖ 遗传算法（Genetic Algoritms，简称GA ）是以自然选择和遗传理论为基础，将生 物进化过程中“适者生存”规则与群体内 部染色体的随机信息交换机制相结合的搜 索算法 ；
❖ 遗传算法主要组成部分包括编码方案、适 应度计算、父代选择、交换算子和变异算 子。
序列模式
❖ 是指在多个数据序列中发现共同的行为模 式。
谢谢
感谢亲观看此幻灯片，此课件部分内容来源于网络， 如有侵权请及时联系我们删除，谢谢配合！
Hale Waihona Puke 策树❖ 决策树学习是以实例为基础的归纳学习算 法,着眼于从一组无次序/无规则的事例中 推理出决策树表示形式的分类规则；
❖ 决策树基本算法是:贪心算法,它以自顶向 下递归、各个击破方式构造决策树.
关联规则
❖ 关联规则是形式如下的一种规则，“在购 买面包和黄油的顾客中，有90％的人同时 也买了牛奶”（面包＋黄油 → 牛奶）；
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”？
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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。
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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：
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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
数据分析与数据挖掘PPT课件
第19页/共81页
（三）数据仓库和数据挖掘的结合
1 数据仓库和数据挖掘的区别与联系 2 基于数据仓库的决策支持系统
第20页/共81页
1 数据仓库和数据挖掘的区别与联系
（1）数据仓库与数据挖掘的区别 （2）数据仓库与数据挖掘的关系 （3）数据仓库中数据挖掘特点
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（1） 数据仓库与数据挖掘的区别
一、数据仓库与数据挖掘概述
（一）数据仓库的兴起 （二）数据挖掘的兴起 （三）数据仓库和数据挖掘的结合
第1页/共81页
（一） 数据仓库的兴起
1 从数据库到数据仓库 2 从OLTP到OLAP
第2页/共81页
1 从数据库到数据仓库
如何处理一下问题？ （1）“数据太多，信息不足” （2）异构环境的数据的转换和共享 （3）从进行数据处理发展为利用数据支持决策
可更新的 一次操作数据量小
面向应用 支持管理
数据仓库
综合或提炼的 代表过去的数据
不更新 一次操作数据量大
面向分析 支持决策
第6页/共81页
2 从OLTP到OLAP
(1) 联机事物处理（OLTP） (2) 联机分析处理（OLAP） (3) OLTP与OLAP的对比
第7页/共81页
(1) 联机事物处理（OLTP）
第18页/共81页
统计学与数据挖掘的比较
• 统计学主要是对数量数据（数值）或连续值数据（如年龄、工资等），进行数 值计算（如初等运算）的定量分析，得到数量信息。
• 数据挖掘主要对离散数据（如职称、病症等）进行定性分析（覆盖、归纳等）， 得到规则知识。
• 统计学与数据挖掘是有区别的。但是，它们之间是相互补充的。
• 联机事物处理（ On Line Transaction Processing ， OLTP）是在网络环境下的 事务处理工作，以快速的响应和频繁的数据修改为特征，使用户利用数据库能够快速 地处理具体的业务。
（三）数据仓库和数据挖掘的结合
1 数据仓库和数据挖掘的区别与联系 2 基于数据仓库的决策支持系统
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1 数据仓库和数据挖掘的区别与联系
（1）数据仓库与数据挖掘的区别 （2）数据仓库与数据挖掘的关系 （3）数据仓库中数据挖掘特点
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（1） 数据仓库与数据挖掘的区别
一、数据仓库与数据挖掘概述
（一）数据仓库的兴起 （二）数据挖掘的兴起 （三）数据仓库和数据挖掘的结合
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（一） 数据仓库的兴起
1 从数据库到数据仓库 2 从OLTP到OLAP
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1 从数据库到数据仓库
如何处理一下问题？ （1）“数据太多，信息不足” （2）异构环境的数据的转换和共享 （3）从进行数据处理发展为利用数据支持决策
可更新的 一次操作数据量小
面向应用 支持管理
数据仓库
综合或提炼的 代表过去的数据
不更新 一次操作数据量大
面向分析 支持决策
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2 从OLTP到OLAP
(1) 联机事物处理（OLTP） (2) 联机分析处理（OLAP） (3) OLTP与OLAP的对比
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(1) 联机事物处理（OLTP）
第18页/共81页
统计学与数据挖掘的比较
• 统计学主要是对数量数据（数值）或连续值数据（如年龄、工资等），进行数 值计算（如初等运算）的定量分析，得到数量信息。
• 数据挖掘主要对离散数据（如职称、病症等）进行定性分析（覆盖、归纳等）， 得到规则知识。
• 统计学与数据挖掘是有区别的。但是，它们之间是相互补充的。
• 联机事物处理（ On Line Transaction Processing ， OLTP）是在网络环境下的 事务处理工作，以快速的响应和频繁的数据修改为特征，使用户利用数据库能够快速 地处理具体的业务。
数据挖掘基础知识培训精品PPT课件
2020/10/13
7
数据挖掘系统的结构
智慧数据 财富未来
图形用户接口
模式评价 数据挖掘引擎
数据库或数据仓库服务器
数据清洗和集成
过滤
数据库
数据仓库
2020/10/13
知识库
8
数据挖掘标准流程
业务理解、数据预处理（数据理解和 数据准备）包含60%工作量；
60
CRISP-DM1999年欧盟机构联合起草. 通过近几年的 发展，在各种KDD过程模型中成为标准流程。
联机分析处理( OLAP) 对数据汇总、合并、聚集，验证假设
数据挖掘(DM，Data Mining) 数据建模、算法(非常规方法)
上世纪70年代以来,关系式数据库
上世纪80年代后期,数据仓库
1995年后,数据挖掘
数据挖掘是一门交叉学科，融合了数据库、人工智能、机器学习、统计学等多个领域的理论和技术。 知识发现(Knowledge Discovery in Database, KDD)
-美林数据挖掘研究中心
© 2011 MERIT. All Rights Reserved. MERIT & its logo, are trademarks of MERIT.
目录
2020/10/13
智慧数据 财富未来
1.数据挖掘基本原理 2.数据预处理技术 3.数据挖掘技术 4.最优化技术 5.文本挖掘技术 6.图像和视频分析技术 7.可视化技术
需要注意的是，以上6个步骤并非完全按照此顺序 来执行。在实际应用中，需要针对不同的应用环境 和实际情况作出必要的调整。
此外，一个数据挖掘项目通常并不是一次性地执行 了上述6个步骤就结束了，它往往是一个反复迭代、 不断完善的过程。
数据挖掘培训ppt课件
p.item(k-1)<q.item(k-1)
23
Prune算法：从C[k]中除去大小为k-1且不在 L[k-1]中的子集
(1) For all itemsets c∈C[k] do (2) For all (k-1)-subsets s of c do (3) if (sL[k-1]) (4) then delete c from C[k]
用户规定的关联规则必须满足的最小支持度。
最小可信度minconf
用户规定的关联规则必须满足的最小可信度。
大项集(大项集、大物品集largeitemset)
支持度不小于最小支持度minsup的物品集
18
关联规则发现任务
给定一个事务数据库D，求出所有满足最小支 持度和最小可信度的关联规则。该问题可以分解 为两个子问题： 1) 求出D中满足最小支持度的所有大项集； 2) 利用大项集生成满足最小可信度的所有关联规
模糊集(fuzzy set) Zadeh 1965 支持向量机(Support Vector Machine) Vapnik 90
年代初 粗糙集(Rough Set) Pawlak 80年代初
9
知识发现的方法(2)
机器学习：
规则归纳：AQ算法 决策树：ID3、C4.5 范例推理:CBR 遗传算法:GA 贝叶斯信念网络
41
数据仓库的相关概念
事实表（Fact）：存储用户需要查询分析的数据，事实表中 一般包含多个维（Dimension）和度量（Measurement）。 维：代表了用户观察数据的特定视角，如：时间维、地区维、 产品维等。每一个维可划分为不同的层次来取值，如时间维 的值可按年份、季度、月份来划分，描述了不同的查询层次。 度量：是数据的实际意义，描述数据“是什么”，即一个数 值的测量指标，如：人数、单价、销售量等。
23
Prune算法：从C[k]中除去大小为k-1且不在 L[k-1]中的子集
(1) For all itemsets c∈C[k] do (2) For all (k-1)-subsets s of c do (3) if (sL[k-1]) (4) then delete c from C[k]
用户规定的关联规则必须满足的最小支持度。
最小可信度minconf
用户规定的关联规则必须满足的最小可信度。
大项集(大项集、大物品集largeitemset)
支持度不小于最小支持度minsup的物品集
18
关联规则发现任务
给定一个事务数据库D，求出所有满足最小支 持度和最小可信度的关联规则。该问题可以分解 为两个子问题： 1) 求出D中满足最小支持度的所有大项集； 2) 利用大项集生成满足最小可信度的所有关联规
模糊集(fuzzy set) Zadeh 1965 支持向量机(Support Vector Machine) Vapnik 90
年代初 粗糙集(Rough Set) Pawlak 80年代初
9
知识发现的方法(2)
机器学习：
规则归纳：AQ算法 决策树：ID3、C4.5 范例推理:CBR 遗传算法:GA 贝叶斯信念网络
41
数据仓库的相关概念
事实表（Fact）：存储用户需要查询分析的数据，事实表中 一般包含多个维（Dimension）和度量（Measurement）。 维：代表了用户观察数据的特定视角，如：时间维、地区维、 产品维等。每一个维可划分为不同的层次来取值，如时间维 的值可按年份、季度、月份来划分，描述了不同的查询层次。 度量：是数据的实际意义，描述数据“是什么”，即一个数 值的测量指标，如：人数、单价、销售量等。
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所以报告和数据选择和使用，解读和判断上 也需要一定的经验和专业技能，引用臆断的行业 报告和数据的结论来做出判断，研究结论的准确 性与科学性将受到影响。
寻本溯源，洞悉万象
2020/9/2
数据挖掘方法使用注意事项
寻本溯源，洞悉万象
通常作为与数据仓库和分析相关的技术，数据挖掘处于 它们的中间。然而，有时还会出现十分可笑的应用，例如发 掘出不存在但看起来振奋人心的模式（特别的因果关系）， 这些根本不相关的、甚至引人误入歧途的、或是毫无价值的 关系，在统计学文献里通常被戏称为“数据捕捞”。数据挖 掘意味着扫描可能存在任何关系的数据，然后筛选出符合的 模式。大量的数据集中总会有碰巧或特定的数据，有着“令 人振奋的关系”，因此要注意伪相关，即相关不一定存在因 果关系。在得出结论之前，没有将所有这些影响因素都考虑 进去的话，得出的因果关系都是不成立的。
采集推特、脸谱等社交网络数据的社会媒体视角引擎，可进行 交互分析并将结果以可视化形式展现。
Soukey采摘网站数据采集软件是一款基于.Net平台的开源软件， 也是网站数据采集软件类型中唯一一款开源软件。尽管Soukey 采摘开源，但并不会影响软件功能的提供，甚至要比一些商用 软件的功能还要丰富。
功能丰富，毫不逊色于商业软件
信息源选择与数据挖掘方法
大纲
▪ 一、信息获取渠道 ▪ 二、数据挖掘方法 ▪ 三、注意事项
寻本溯源，洞悉万象
2020/9/2
一、信息获取渠道：学术信息获取
▪ 学术国知网，万方，维普， Web of science，Emerald（爱墨瑞得） 管理学、经济学、工学术期刊
Spiderman 是一个基于微内核+插件式架构的网络蜘蛛，它的目 标是通过简单的方法就能将复杂的目标网页信息抓取并解析为 自己所需要的业务数据。
微型爬虫框架，含有一个小型HTML解析器
灵活、扩展性强，微内核+插件式架构，通过简单的配置就可 以完成数据抓取，无需编写一句代码
ThinkUp 是一个可以采集推特、facebook等社交网络数据的社 会媒体视角引擎。通过采集个人的社交网络账号中的数据，对 其存档以及处理的交互分析工具，并将数据图形化以便更直观 的查看。
快速地进行生成，过滤，转换等操作。其功能最适合的领域， 是爬虫和数据清洗。
其前端界面使用WPF开发，支持插件扩展。通过图形化操作， 能够快速建立解决方案。
2020/9/2
二、数据挖掘方法——数据分析举例
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2020/9/2
报告和数据使用注意事项
行业报告和各类网站数据良莠不齐，需要有 一定的经验和对行业的理解来判断，而且不同行 业报告的口径不一致，可能导致结论对接不上。 一般来说，可信度：政府>企业>个人。
2020/9/2
1.国内咨询机构网站数据报告列表
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2020/9/2
2.国内互联网公司数据报告网站列表
寻本溯源，洞悉万象
2020/9/2
企鹅智酷_腾讯网-腾讯出品行业报告
寻本溯源，洞悉万象
2020/9/2
举例：企鹅智酷：抖音&快手用户研究报告
2018年3月，对全 国范围的网民进
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2020/9/2
5.企业信息报告
寻本溯源，洞悉万象
2020/9/2
6.投资机构的统计网站
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2020/9/2
6.政府统计类网站/数据库
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2020/9/2
7.法律规章
法律类数据库：北大法宝、汤森路透的万 律数据库等。
举例：与个人信息安全相关： 中国《中华人民共和国网络安全法》； 欧盟《一般数据保护条例》； 英国《数据保护法案》； 美国《网络空间安全信息共享法》； 《隐私法案》；
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2020/9/2
二、数据挖掘方法—学习渠道
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2020/9/2
二、数据挖掘方法-数据爬虫工具举例
数据爬虫工具
Arachnid
Spiderman ThinkUp
网络矿工
应用
优点
Arachnid是一个基于Java的web spider框架.它包含一个简单的 HTML剖析器能够分析包含HTML内容的输入流.通过实现 Arachnid的子类就能够开发一个简单的Web spiders并能够在 Web站上的每个页面被解析之后增加几行代码调用。 Arachnid 的下载包中包含两个spider应用程序例子用于演示如何使用该 框架。
行了广泛调研，
筛选出快手现有 用户1080名，抖 音现有用户1104名， 两者重合现有用 户630名，并结合 QuestMobile的大 数据监测，最终
研究发布了《快 手&抖音用户研究 报告》。
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2020/9/2
3.国外咨询机构网站数据报告列表（1）
寻本溯源，洞悉万象
2020/9/2
3.国外咨询机构网站数据报告列表（2）
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2020/9/2
4.各大公司不定期发布的报告
1、高德地图：2015年度中国主要城市交通分析报告 2、微信城市服务发布《微信政务民生白皮书》 3、淘宝：发布中国消费趋势数据 4、互联网增长的第一本数据分析手册-Growing IO的公开手册 5、移动游戏运营数据分析指标白皮书…………
▪ 其他的网站
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2020/9/2
一、信息获取渠道：市场信息获取
▪ 1.国内咨询机构网站数据报告 ▪ 2.国内互联网公司数据报告网站 ▪ 3.国外咨询机构网站数据报告 ▪ 4.各大公司不定期发布的报告 ▪ 5.企业信息报告 ▪ 6.政府统计类网站/数据库 ▪ 7.法律规章
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……
Sinawler
Hawk
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国内第一个针对微博数据的爬虫程序。原名“新浪微博爬虫”。 登录后，可以指定用户为起点，以该用户的关注人、粉丝为线 索，延人脉关系搜集用户基本信微博相关的研发等的数据 支持，但由于新浪微博API的限制，爬取的数据可能不够完整 （如获取粉丝数量的限制、获取微博数量的限制等）
1、6个后台工作线程，最大限度挖掘爬虫性能潜力 2、界面提供参数设置，灵活方便 3、抛弃app.config配置文件，自己实现配置信息的加密存储， 保护数据库帐号信息
4、自动调整请求频率，防止超限，也避免过慢，降低效率 5、任意对爬虫控制，可随时暂停、继续、停止爬虫 6、良好的用户体验
HAWK是一种数据采集和清洗工具，依据GPL协议开源，能够 灵活，有效地采集来自网页，数据库，文件， 并通过可视化地 拖拽，
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数据挖掘方法使用注意事项
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通常作为与数据仓库和分析相关的技术，数据挖掘处于 它们的中间。然而，有时还会出现十分可笑的应用，例如发 掘出不存在但看起来振奋人心的模式（特别的因果关系）， 这些根本不相关的、甚至引人误入歧途的、或是毫无价值的 关系，在统计学文献里通常被戏称为“数据捕捞”。数据挖 掘意味着扫描可能存在任何关系的数据，然后筛选出符合的 模式。大量的数据集中总会有碰巧或特定的数据，有着“令 人振奋的关系”，因此要注意伪相关，即相关不一定存在因 果关系。在得出结论之前，没有将所有这些影响因素都考虑 进去的话，得出的因果关系都是不成立的。
采集推特、脸谱等社交网络数据的社会媒体视角引擎，可进行 交互分析并将结果以可视化形式展现。
Soukey采摘网站数据采集软件是一款基于.Net平台的开源软件， 也是网站数据采集软件类型中唯一一款开源软件。尽管Soukey 采摘开源，但并不会影响软件功能的提供，甚至要比一些商用 软件的功能还要丰富。
功能丰富，毫不逊色于商业软件
信息源选择与数据挖掘方法
大纲
▪ 一、信息获取渠道 ▪ 二、数据挖掘方法 ▪ 三、注意事项
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一、信息获取渠道：学术信息获取
▪ 学术国知网，万方，维普， Web of science，Emerald（爱墨瑞得） 管理学、经济学、工学术期刊
Spiderman 是一个基于微内核+插件式架构的网络蜘蛛，它的目 标是通过简单的方法就能将复杂的目标网页信息抓取并解析为 自己所需要的业务数据。
微型爬虫框架，含有一个小型HTML解析器
灵活、扩展性强，微内核+插件式架构，通过简单的配置就可 以完成数据抓取，无需编写一句代码
ThinkUp 是一个可以采集推特、facebook等社交网络数据的社 会媒体视角引擎。通过采集个人的社交网络账号中的数据，对 其存档以及处理的交互分析工具，并将数据图形化以便更直观 的查看。
快速地进行生成，过滤，转换等操作。其功能最适合的领域， 是爬虫和数据清洗。
其前端界面使用WPF开发，支持插件扩展。通过图形化操作， 能够快速建立解决方案。
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二、数据挖掘方法——数据分析举例
寻本溯源，洞悉万象
2020/9/2
报告和数据使用注意事项
行业报告和各类网站数据良莠不齐，需要有 一定的经验和对行业的理解来判断，而且不同行 业报告的口径不一致，可能导致结论对接不上。 一般来说，可信度：政府>企业>个人。
2020/9/2
1.国内咨询机构网站数据报告列表
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2.国内互联网公司数据报告网站列表
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企鹅智酷_腾讯网-腾讯出品行业报告
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举例：企鹅智酷：抖音&快手用户研究报告
2018年3月，对全 国范围的网民进
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5.企业信息报告
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6.投资机构的统计网站
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6.政府统计类网站/数据库
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7.法律规章
法律类数据库：北大法宝、汤森路透的万 律数据库等。
举例：与个人信息安全相关： 中国《中华人民共和国网络安全法》； 欧盟《一般数据保护条例》； 英国《数据保护法案》； 美国《网络空间安全信息共享法》； 《隐私法案》；
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二、数据挖掘方法—学习渠道
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二、数据挖掘方法-数据爬虫工具举例
数据爬虫工具
Arachnid
Spiderman ThinkUp
网络矿工
应用
优点
Arachnid是一个基于Java的web spider框架.它包含一个简单的 HTML剖析器能够分析包含HTML内容的输入流.通过实现 Arachnid的子类就能够开发一个简单的Web spiders并能够在 Web站上的每个页面被解析之后增加几行代码调用。 Arachnid 的下载包中包含两个spider应用程序例子用于演示如何使用该 框架。
行了广泛调研，
筛选出快手现有 用户1080名，抖 音现有用户1104名， 两者重合现有用 户630名，并结合 QuestMobile的大 数据监测，最终
研究发布了《快 手&抖音用户研究 报告》。
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3.国外咨询机构网站数据报告列表（1）
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3.国外咨询机构网站数据报告列表（2）
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4.各大公司不定期发布的报告
1、高德地图：2015年度中国主要城市交通分析报告 2、微信城市服务发布《微信政务民生白皮书》 3、淘宝：发布中国消费趋势数据 4、互联网增长的第一本数据分析手册-Growing IO的公开手册 5、移动游戏运营数据分析指标白皮书…………
▪ 其他的网站
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一、信息获取渠道：市场信息获取
▪ 1.国内咨询机构网站数据报告 ▪ 2.国内互联网公司数据报告网站 ▪ 3.国外咨询机构网站数据报告 ▪ 4.各大公司不定期发布的报告 ▪ 5.企业信息报告 ▪ 6.政府统计类网站/数据库 ▪ 7.法律规章
寻本溯源，洞悉万象
……
Sinawler
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国内第一个针对微博数据的爬虫程序。原名“新浪微博爬虫”。 登录后，可以指定用户为起点，以该用户的关注人、粉丝为线 索，延人脉关系搜集用户基本信微博相关的研发等的数据 支持，但由于新浪微博API的限制，爬取的数据可能不够完整 （如获取粉丝数量的限制、获取微博数量的限制等）
1、6个后台工作线程，最大限度挖掘爬虫性能潜力 2、界面提供参数设置，灵活方便 3、抛弃app.config配置文件，自己实现配置信息的加密存储， 保护数据库帐号信息
4、自动调整请求频率，防止超限，也避免过慢，降低效率 5、任意对爬虫控制，可随时暂停、继续、停止爬虫 6、良好的用户体验
HAWK是一种数据采集和清洗工具，依据GPL协议开源，能够 灵活，有效地采集来自网页，数据库，文件， 并通过可视化地 拖拽，