SAS+8.2+Enterprise+Miner数据挖掘实例
SAS 8.2 Enterprise Miner数据挖掘实例
目录
1.SAS 8.2 Enterprise Miner简介 (2)
2.EM工具具体使用说明 (2)
3.定义商业问题 (3)
4.创建一个工程 (4)
4.1调用EM (4)
4.2新建一个工程 (5)
4.3应用工作空间中的节点 (6)
5.数据挖掘工作流程 (6)
5.1定义数据源 (6)
5.2探索数据 (8)
5.2.1设置Insight节点 (8)
5.2.2察看Insight节点输出结果 (9)
5.3准备建模数据 (11)
5.3.1建立目标变量 (11)
5.3.2设置目标变量 (13)
5.3.3数据分割 (21)
5.3.4替换缺失值 (22)
5.4建模 (23)
5.4.1回归模型 (23)
5.4.2决策树模型 (25)
5.5评估模型 (28)
5.6应用模型 (30)
5.6.1抽取打分程序 (30)
5.6.2引入原始数据源 (31)
5.6.3查看结果 (32)
6.参考文献： (34)
1.SAS 8.2 Enterprise Miner简介
数据挖掘就是对观测到的庞大数据集进行分析，目的是发现未知的关系和以数据拥有者可以理解并对其有价值的新颖方式来总结数据。[1]
一个数据挖掘工程需要足够的软件来完成分析工作，为了计划、实现和成功建立一个数据挖掘工程，需要一个集成了所有分析阶段的软件解决方案，包括从数据抽样到分析和建模，最后公布结果信息。大部分专业统计数据分析软件只实现特定的数据挖掘技术，而SAS 8.2 Enterprise Miner是一个集成的数据挖掘系统，允许使用和比较不同的技术，同时还集成了复杂的数据库管理软件。SAS 8.2 Enterprise Miner把统计分析系统和图形用户界面（GUI）集成在一起，并与SAS协会定义的数据挖掘方法——SEMMA方法，即抽样（Sample）、探索（Explore）、修改（Modify）建模（Model）、评价（Assess）紧密结合，对用户友好、直观、灵活、适用方便，使对统计学无经验的用户也可以理解和使用。
Enterprise Miner简称EM，它的运行方式是通过在一个工作空间（workspace）中按照一定的顺序添加各种可以实现不同功能的节点，然后对不同节点进行相应的设置，最后运行整个工作流程(workflow)，便可以得到相应的结果。
2.EM工具具体使用说明
EM中工具分为七类：
?Sample类包含Input Data Source、Sampling、Data Partition
?Explore类包含Distribution Explorer、Multiplot、Insight、
Association、Variable Selection、Link Analysis
（Exp.）
?Modify类包含Data Set Attribute、Transform Variable、Filter
Outliers、Replacement、Clustering、SOM/Kohonen、
Time Series（Exp.）
?Medel类包括Regression、Tree、Neural Network、
Princomp/Dmneural、User Defined Model、Ensemble、
Memory-Based Reasoning、Two Stage Model
?Assess类包括Assessment、Reporter
?Scoring类包括Score、C*Score
?Utility类包括Group Processing、Data Mining Database、SAS
Code、Control point、Subdiagram
每个节点的具体使用方法可以在EM打开界面，选择SAS主菜单中帮助子菜单中的“EM参考资料”选项，进一步查看各个节点的具体使用方法。
下面我们将以客户商品信息为例来建立如下的工作流程，从而引导我们学会使用EM（Enterprise Miner）。
3.定义商业问题
假设有一家目录服务公司每个月都要向发出一份服饰用品和家用器皿的商品目录。为了更好的面对商品战，公司打算发出一张主要宣传厨房用品（dining），包括厨具（kitchenware）、器皿（dishes）和餐具（flatware）的目录。由于对所有的客户发送目录的成本是公司无法承受的，所以公司需要把目标锁定在那些有购买倾向的客户。我们可以通过EM来建立一个倾向模型来完成这个任务，从而得到一个邮寄对象列表。
要完成这个任务我们需要准备好关于客户购买产品记录的数据库表，表中应该包含近两年内客户是否购买了厨具（kitchenware）、器皿（dishes）和餐具（flatware）的数据，以及其他与客户购买倾向相关的变量。我们这里根据客户购买的历史数据建立起来了数据集（数据库表）CUSTDET1，它包含了49个变量。
上表中的Total Dining (kitch+dish+flat)变量是我们新建的变量，它的值等于Kitchen Product、Dishes Purchase和Flatware Purchase三个变量的值的和，这个变量可以用来预示客户购买厨房用品（dining）的倾向，同时也是建模的基础。
当建立好这个数据集以后，相当于我们已经为我们的挖掘准备好了数据源，接下来我们就可以在EM的工作空间（workspace）里建立我们的挖掘工作流程（workflow）了。
4.创建一个工程
4.1调用EM
启动SAS系统后，有两种方式调用EM，一种是通过菜单调用，一种是通过在命令窗口输入命令调用。
菜单方式
在SAS系统主菜单中选择“解决方案—〉分析—〉企业数据挖掘”
命令方式
在SAS命令窗口输入miner后按回车。
4.2新建一个工程
在EM窗口打开后，建立一个新数据挖掘工程的步骤如下：
（1）在SAS主菜单中选择“文件—〉新建—〉项目”，会出现建立新项目的对话框，在Create new project窗口中的Name域输入Dining List。
（2）单击Create按钮后，Dining List工程名将显示在EM窗口的左侧，下面是默认的工作流的名称Untitled,单击Untitled输入新的工作
流名称Propensity，如下图所示，则一个名为Propensity的工作流
程就建立起来了。
4.3应用工作空间中的节点
EM中的挖掘程序需要通过设置相应的节点的方式实现，节点是EM的一个重要组成部分，在EM中的挖掘任务都是通过拖拽、右单击、双击节点等操作实现的。
在图3中单击左下方的tools标签，所有可以使用的带名称的节点分组列表显示。
部分工具也可以通过EM窗口顶部的菜单栏来选择，将鼠标在相应的节点上停留1-2秒钟可以显示节点的名称。
5.数据挖掘工作流程
EM工作流程主要包括六个环节：定义数据源（Input Data Source）、探索数据（Explore data）、为建模准备数据（Prepare data for modeling）、建立模型（Build model）、评价模型（Evaluate model）和应用模型（Apply model），每个环节可能由一个或多个节点来完成。
5.1定义数据源
EM定义数据源的工具是Input Data Source节点，利用Input Data Source 节点引入一个数据源的过程如下：
（1）在名为Input Data Source的节点上按住鼠标左键，将其拖拽到EM 窗口右侧的空白工作区中释放，则工作区中会出现一个新的Input
Data Source节点。双击该节点会出现Input Data Source窗口
（2）单击select按钮，会出现SAS Data Set窗口，其中SASUSER为默认数据集库。tables下面是SASUSER库中所有可以选择的数据集，这里我们选择CUSTDET1作为我们的数据源。
（3）选择CUSTDET1后单击OK按钮可以返回到Input Data Source窗口
可以看到当选择完数据源以后，EM会自动创建节点输出数据和元数据样本。元数据样本的默认容量（size）是2000，当数据源的记录小于2000时，元数据容量会等于数据源的大小。如果需要改动元数据样本大小可以通过单击change 按钮实现。
（4）选择完数据源后关闭Input Data Source会弹出对话框，
（5）单击“是”按钮保存修改返回到EM工作区，EM会自动将Input Data Source节点名称改为所选数据集的名称。
5.2探索数据
数据源中的缺失值、边界值、不规则分布都可能会影响到挖掘得建模甚至歪曲挖掘得结果。所以，清楚的了解数据源的内容和结构对于建立一个数据挖掘项目来说是非常重要的。
5.2.1设置Insight节点
EM实现探索数据的步骤如下：
（1）将Insight节点拖拽到工作区中方在名为SASUSER.CUSTDET1的Input Data Source节点下方。
（2）连接Input Data Source节点和Insight节点：
A．单击空白工作区
B．将鼠标箭头移动到Input Data Source 节点边缘，使鼠标箭头变为十字形状
C．按住鼠标左键滑动到Insight节点后释放，单击空白工作
D．出现从Input Data Source到Insight的一个箭头
（3）双击Insight节点，出现Insight Settings窗口
由于不同的数据源的数据量可能不同，而且有些数据源的数据量可能是非常巨大的，所以Insight节点默认抽取2000条数据记录来探索数据源，当数据源的记录数小于2000时，可以选择Insight Based On设置中的Entire data set 来改变探索数据的样本数量。
（4）单击Entire data set后关闭Insight Settings窗口，在弹出对话框中单击“是”保存设置
5.2.2察看Insight节点输出结果
当设置完Insight节点之后，通过运行该节点可以查看探索数据的结果，其过程如下：
（1）右单击Insight节点，在弹出菜单中选择Run运行该节点，运行过程中节点的四周会变成绿色，运行完毕会有运行结果的提示对话框
（2）单击“是”可以察看运行结果。Insight运行结果将数据源以二维表视图的形式显示
（3）单击SAS主菜单中的“分析”，选择下拉菜单中的“分布”，将弹出选择察看分布的变量的窗口
（4）单击第一个变量PURCHASE后将滚动条拖到最后一个变量，按住Shift键单击最后一个变量SEX，当所有的变量都被选择上后单击“Y”按钮，然后确定，会出现所有变量的分布窗口。其中包括每个变量的分布图和一些重要的统计变量以及一组分位数。
在这个例子中我们重点要看的是DINING的分布。可以看到DINING的值从0到28，0值居多。那么我们要建立预测客户购买Dining产品倾向的模型，应该把目标锁定在目标变量Dining的值大于0的客户身上。
（5）数据探索完毕，关闭分布窗口和EMDATA.VIEW_QMY窗口返回到EM工作区。
5.3准备建模数据
此例将准备建模数据阶段分成了四个环节：建立目标变量、设置目标变量、数据分割和替换缺失值。
5.3.1建立目标变量
前面已经分析了我们的目标人群是Dining变量大于0的客户群，但是对于目前数据集SASUSER.CUSDET1中的Dining变量的值是从0到28的一个分布，而我们只关心Dining值大于或者小于0，所以这里要对Dining变量作个转换，让
大于0的Dining值为1。
EM中用来建立变量的工具是Transform Variables节点，步骤如下：
（1）将Transform Variables节点拖拽到工作区中Input Data Source 节点的右侧连接Input Data Source节点到Transform Variables
节点
（2）双击Transform Variables节点，出现Transform variables窗口
（3）单击工作区上方工具栏中的Create variable图标，出现Create Variable窗口
（4）在Name区域输入Dinebin，在Label区域输入Dining No/Yes （5）单击Define，出现Customize窗口
（6）在DINEBIN（N）=formula域中输入“dining〉0”
（7）单击OK按钮，关闭Transform Variable窗口，选择“是”保存修改，则DINEBIN即为我们建立好的目标变量。
5.3.2设置目标变量
EM实现对目标变量的设置使用的工具是Data Set Attributes节点
（1）将Data Set Attributes节点拖放到Transform Variable节点右侧（2）连接Transform Variable节点到Data Set Attributes节点
（3）双击Data Set Attributes节点，出现Data Set Attributes窗口（4）单击Variables标签
（5）找到DINEBIN变量，右单击DINEBIN变量的New Model Role属性（input值），选择弹出菜单中的Set New Model Role，选择target，
则原来的input值变为target值
在这个建立和设置目标变量的过程中隐藏着一个问题。DINEBIN的值是建立在DINING的基础上的，而DINGING的值又是建立在另外三个变量KITCHEN, DISHES和 FLATWARE的基础上的，这将导致目标变量与这四个预测变量之间的完全线性相关。这样就产生了一个逻辑循环，即输入导出的预测值是我们已知的，也就是说这种输入的结果是我们通过已知变量就可以知道的，而失去了预测的意义。所以，在我们建立预测模型时必须将形成目标变量的四个变量排除在外。
（6）在Data Set Attributes窗口中分别找到KITCHEN、DISHES、FLATWARE 和DINING变量，右键单击变量的New Model Role属性值，在弹出菜
单中选择Set New Model Role，选择rejected，即将KITCHEN、DISHES、
FLATWARE和DINING的New Model Role属性值改为rejected。
EM建立预测模型要求确定变量的数据类型。EM能够识别的数据类型有五种：unary——只有唯一值型、binary——只有两个值型、nominal——两个以上的无序非数字值型、 ordinal——多于两种情况的小于10的数值型和interval——大于10 的数值型，例如：
（7）在Data Set Attributes窗口，右键单击DINEBIN变量的New
Measurement属性值，在弹出菜单中选择Set New Measurement，选
择binary，则DINEBIN变量的New Measurement属性值被改为binary
在我们建模的时候，EM会默认目标事件为目标变量排序的第一个值，默认排序方法为升序。我们这里的目标变量DINEBIN只有０和１值，１值代表对厨房用品的购买。所以这里需要将目标变量按降序排列来锁定那些有购买倾向的客户群。
（8）在Data Set Attributes窗口，单击Class Variables标签，找到DINEBIN变量，右键单击变量的New Order属性值，选择Set New
Order，选择Descending
当设置好目标变量的元数据特征（包括数据类型，排序等）后，下一步我们要对目标变量的商业属性进行设置。由于我们对目标变量的预测值将涉及到我们的商业决策，而任何商业决策都要承担一定的成本。建立数据挖掘预测模型，明
确预测模型的隐含成本是非常重要的，因为错误的预测结果与真实结果巧合相同的概率太小了，我们更不应该存有这种侥幸心理。
在本例中，生产、印刷和邮寄一份宣传单的成本为$10；
每份宣传单的收入为$90；
这样的话，我们的预测将涉及到如下的产出：
正确的预测：发出目录，客户购买，平均利润为$80(90-10);
错误的预测：发出目录，客户没有购买，固定成本为$10;
任何模型的建立都必须考虑到正确的预测和错误的猜测所带来的不同结果，在应用一个预测模型之前，必须明确商业问题的成本结构及其对建模的含义。
EM提供了一种直接定义“收入—成本”矩阵的方法
（9）单击Data Set Attributes窗口的Variables标签，找到DINEBIN 变量，右键单击变量所在行的New Model Role属性，在弹出菜单中
选择Edit target profile，出现如下对话框，
选择“是”，将出现Target Profiles for DINEBIN窗口
其中，Profiles标签下面列出了每一个目标变量描述文件的简单描述和激活状态，当前的激活文件将在该文件前面的Use属性框中打“*”，当前只有一个默认的激活文件，名为Profile。
（10）单击Target标签，可以查看目标事件的定义，单击levels可以查看不同事件的分布
（11）单击Assessment Information标签，出现默认的决策矩阵
（12）在左边对话框的空白区域的单击鼠标右键，选择Add，出现新增的名为Profit matrix的新矩阵；单击该Profit matrix，在右侧的Name
域输入Dining matrix,替换Profit matrix。
（13）单击Edit Decisions按钮，出现Editing Decisions and Utilities 窗口
（14）选择Maximize profit with costs，将Decision为1的Cost值改为10；其他内容不变。关闭窗口，选择“是”保存修改。
此处修改Editing Decisions and Utilities的含义为：当DINEBIN值为1的时候，我们会发出邮件，那么我们的固定成本为$10;而当DINEBIN为0时，我们不发出邮件，那么成本为0。
当设置好成本矩阵后，我们接下来要做的是确定期望收入
在Target Profiles for DINEBIN窗口中，Name域下面的LEVEL矩阵中，行属性1代表有购买行为，0代表没有购买；列属性1代表有目录发出，0代表没有目录发出。所以，对于本例，LEVEL都为1时，表示有目录发出同时客户购买，那么按照前面我们分析过的目标变量的商业属性，此时将有$90的期望收入；当LEVEL的值都为0以及LEVEL行为0，列为1时，没有购买行为，所以将产生0收入；而LEVEL行为1，列为0时，表示没有订单发出却产生购买，这显然是个不合理的结论，所以保持它的值。
（15）将LEVEL都为1的矩阵框填入90，将LEVEL都为0的矩阵框中填入0，其他值保持0不变。
（16）右键单击Target Profit matrix列表中的Profit matrix，选择Set to use，在Profit matrix的前面将出现“*”
在Target Profiles for DINEBIN窗口中可能涉及到的最后一个设置是Prior标签。对于商业建模来说，我们要挖掘的数据量可能是非常巨大的，可能会涉及到抽样的过程，我们这里使用的CUSTDET1本身是对原有数据集的随机抽样，这种随机抽样可能会导致目标变量分布的改变。例如在本例中，总体数据中的目标变量占12%,而通过抽样得到的CUSDET1中，TARGET所占百分比达到了
数据挖掘案例分析--啤酒与尿布讲课稿
前言 “啤酒与尿布”的故事是营销届的神话，“啤酒”和“尿布”两个看上去没有关系的商品摆放在一起进行销售、并获得了很好的销售收益，这种现象就是卖场中商品之间的关联性，研究“啤酒与尿布”关联的方法就是购物篮分析，购物篮分析曾经是沃尔玛秘而不宣的独门武器，购物篮分析可以帮助我们在门店的销售过程中找到具有关联关系的商品，并以此获得销售收益的增长！ 商品相关性分析是购物篮分析中最重要的部分，购物篮分析英文名为market basket analysis(简称MBA，当然这可不是那个可以用来吓人的学位名称)。在数据分析行业，将购物篮的商品相关性分析称为“数据挖掘算法之王”，可见购物篮商品相关性算法吸引人的地方，这也正是我们小组乐此不疲的围绕着购物篮分析进行着研究和探索的根本原因。 购物篮分析的算法很多，比较常用的有A prior/ ?’ p r i ?/算法、FP-tree结构和相应的FP-growth算法等等，上次课我们组的邓斌同学已经详细的演示了购物篮分析的操作流程，因此在这里我不介绍具体的购物篮分析算法，而是在已经获得的结果的基础上剖析一下数据身后潜藏的商业信息。目前购物篮分析的计算方法都很成熟，在进入20世纪90年代后，很多分析软件均将一些成熟的购物篮分析算法打包在自己的软件产品中，成为了软件产品的组成部分，客户购买了这些软件产品后就等于有了购物篮分析的工具，比如我们正在使用的Clementine。 缘起 “啤酒与尿布”的故事可以说是营销界的经典段子，在打开Google搜索一下，你会发现很多人都在津津乐道于“啤酒与尿布”，可以说100个人就有100个版本的“啤酒与尿布”的故事。故事的时间跨度从上个世纪80年代到本世纪初，甚至连故事的主角和地点都会发生变化——从美国跨越到欧洲。认真地查了一下资料，我们发现沃尔玛的“啤酒与尿布”案例是正式刊登在1998年的《哈佛商业评论》上面的，这应该算是目前发现的最权威报道。 “啤酒与尿布”的故事产生于20世纪90年代的美国沃尔玛超市中，沃尔玛的超市管理人员分析销售数据时发现了一个令人难于理解的现象：在某些特定的情况下，“啤酒”与“尿布”两件看上去毫无关系的商品会经常出现在同一个购物篮中，这种独特的销售现象引起了管理人员的注意，经过后续调查发现，这种现象出现在年轻的父亲身上。 在美国有婴儿的家庭中，一般是母亲在家中照看婴儿，年轻的父亲前去超市购买尿布。父亲在购买尿布的同时，往往会顺便为自己购买啤酒，这样就会出现啤酒与尿布这两件看上去不相干的商品经常会出现在同一个购物篮的现象。如果这个年轻的父亲在卖场只能买到两件商品之一，则他很有可能会放弃购物而到另一家商店，直到可以一次同时买到啤酒与尿布为止。沃尔玛发现了这一独特的现象，开始在卖场尝试将啤酒与尿布摆放在相同的区域，让年轻的父亲可以同时找到这两件商品，并很快地完成购物；而沃尔玛超市也可以让这些客户一次购买两件商品、而不是一件，从而获得了很好的商品销售收入，这就是“啤酒与尿布”故事的由来。 当然“啤酒与尿布”的故事必须具有技术方面的支持。1993年美国学者Agrawal （个人翻译--艾格拉沃）提出通过分析购物篮中的商品集合，从而找出商品之间关联关系的关联算法，并根据商品之间的关系，找出客户的购买行为。艾格拉沃从数学及计算机算法角度提出了商品关联关系的计算方法——A prior算法。沃尔玛从上个世纪90年代尝试将A prior算法引入到POS机数据分析中，并获得了成功，于是产生了“啤酒与尿布”的故事。 “啤酒和尿布”的故事为什么产生于沃尔玛超市的卖场中
大数据挖掘商业案例
1.前言 随着中国加入WTO，国金融市场正在逐步对外开放，外资金融企业的进入在带来先进经营理念的同时，无疑也加剧了中国金融市场的竞争。金融业正在快速发生变化。合并、收购和相关法规的变化带来了空前的机会，也为金融用户提供了更多的选择。节约资金、更完善的服务诱使客户转投到竞争对手那里。即便是网上银行也面临着吸引客户的问题，最有价值的客户可能正离您而去，而您甚至还没有觉察。在这样一种复杂、激烈的竞争环境下，如何才能吸引、增加并保持最好的客户呢？ 数据挖掘、模式(Patterns>等形式。用统计分析和数据挖掘解决商务问题。 金融业分析方案可以帮助银行和保险业客户进行交叉销售来增加销售收入、对客户进行细分和细致的行为描述来有效挽留有价值客户、提高市场活动的响应效果、降低市场推广成本、达到有效增加客户数量的目的等。 客户细分―使客户收益最大化的同时最大程度降低风险 市场全球化和购并浪潮使市场竞争日趋激烈，新的管理需求迫切要求金融机构实现业务革新。为在激烈的竞争中脱颖而出，业界领先的金融服务机构正纷纷采用成熟的统计分析和数据挖掘技术，来获取有价值的客户，提高利润率。他们在分析客户特征和产品特征的同时，实现客户细分和市场细分。 数据挖掘实现客户价值的最大化和风险最小化。SPSS预测分析技术能够适应用于各种金融服务，采用实时的预测分析技术，分析来自各种不同数据源－来自ATM、交易、呼叫中心以及相关分支机构的客户数据。采用各种分析技术，发现数据中的潜在价值，使营销活动更具有针对性，提高营销活动的市场回应率，使营销费用优化配置。 客户流失―挽留有价值的客户 在银行业和保险业，客户流失也是一个很大的问题。例如，抵押放款公司希望知道，自己的哪些客户会因为竞争对手采用低息和较宽松条款的手段而流失；保险公司则希望知道如何才能减少取消保单的情况，降低承包成本。 为了留住最有价值的客户，您需要开展有效的保留活动。然而，首先您需要找出最有价值的客户，理解他们的行为。可以在整个客户群的很小一部分中尽可能多地找出潜在的流失者，从而进行有效的保留活动并降低成本。接着按照客户的价值和流失倾向给客户排序，找出最有价值的客户。 交叉销售 在客户关系管理中，交叉销售是一种有助于形成客户对企业忠诚关系的重要工具，有助于企业避开“挤奶式”的饱和竞争市场。由于客户从企业那里获得更多的产品和服务，客户与企业的接触点也就越多，企业就越有机会更深入地了解客户的偏好和购买行为，因此，企业提高满足客户需求的能力就比竞争对手更有效。 研究表明，银行客户关系的年限与其使用的服务数目、银行每个账户的利润率之间，存在着较强的正相关性。企业通过对现有客户进行交叉销售，客户使用企业的服务数目就会增多，客户使用银行服务的年限就会增大，每个客户的利润率也随着增大。 从客户的交易数据和客户的自然属性中寻找、选择最有可能捆绑在一起销售的产品和服务，发现有价值的产品和服务组合，从而有效地向客户提供额外的服务，提高活期收入并提升客户的收益率。
SAS+8.2+Enterprise+Miner数据挖掘实例
SAS 8.2 Enterprise Miner数据挖掘实例 目录 1.SAS 8.2 Enterprise Miner简介 (2) 2.EM工具具体使用说明 (2) 3.定义商业问题 (3) 4.创建一个工程 (4) 4.1调用EM (4) 4.2新建一个工程 (5) 4.3应用工作空间中的节点 (6) 5.数据挖掘工作流程 (6) 5.1定义数据源 (6) 5.2探索数据 (8) 5.2.1设置Insight节点 (8) 5.2.2察看Insight节点输出结果 (9) 5.3准备建模数据 (11) 5.3.1建立目标变量 (11) 5.3.2设置目标变量 (13) 5.3.3数据分割 (21) 5.3.4替换缺失值 (22) 5.4建模 (23) 5.4.1回归模型 (23) 5.4.2决策树模型 (25) 5.5评估模型 (28) 5.6应用模型 (30) 5.6.1抽取打分程序 (30) 5.6.2引入原始数据源 (31) 5.6.3查看结果 (32) 6.参考文献： (34)
1.SAS 8.2 Enterprise Miner简介 数据挖掘就是对观测到的庞大数据集进行分析，目的是发现未知的关系和以数据拥有者可以理解并对其有价值的新颖方式来总结数据。[1] 一个数据挖掘工程需要足够的软件来完成分析工作，为了计划、实现和成功建立一个数据挖掘工程，需要一个集成了所有分析阶段的软件解决方案，包括从数据抽样到分析和建模，最后公布结果信息。大部分专业统计数据分析软件只实现特定的数据挖掘技术，而SAS 8.2 Enterprise Miner是一个集成的数据挖掘系统，允许使用和比较不同的技术，同时还集成了复杂的数据库管理软件。SAS 8.2 Enterprise Miner把统计分析系统和图形用户界面（GUI）集成在一起，并与SAS协会定义的数据挖掘方法——SEMMA方法，即抽样（Sample）、探索（Explore）、修改（Modify）建模（Model）、评价（Assess）紧密结合，对用户友好、直观、灵活、适用方便，使对统计学无经验的用户也可以理解和使用。 Enterprise Miner简称EM，它的运行方式是通过在一个工作空间（workspace）中按照一定的顺序添加各种可以实现不同功能的节点，然后对不同节点进行相应的设置，最后运行整个工作流程(workflow)，便可以得到相应的结果。 2.EM工具具体使用说明 EM中工具分为七类： ?Sample类包含Input Data Source、Sampling、Data Partition ?Explore类包含Distribution Explorer、Multiplot、Insight、 Association、Variable Selection、Link Analysis （Exp.） ?Modify类包含Data Set Attribute、Transform Variable、Filter Outliers、Replacement、Clustering、SOM/Kohonen、 Time Series（Exp.） ?Medel类包括Regression、Tree、Neural Network、 Princomp/Dmneural、User Defined Model、Ensemble、 Memory-Based Reasoning、Two Stage Model ?Assess类包括Assessment、Reporter
大数据应用案例
四大经典大数据应用案例解析 什么是数据挖掘(Data Mining)?简而言之，就是有组织有目的地收集数据，通过分析数据使之成为信息，从而在大量数据中寻找潜在规律以形成规则或知识的技术。在本文中，我们从数据挖掘的实例出发，并以数据挖掘中比较经典的分类算法入手，给读者介绍我们怎样利用数据挖掘的技术解决现实中出现的问题。 数据挖掘是如何解决问题的? 本节通过几个数据挖掘实际案例来诠释如何通过数据挖掘解决商业中遇到的问题。下面关于“啤酒和尿不湿”的故事是数据挖掘中最经典的案例。而Target 公司通过“怀孕预测指数”来预测女顾客是否怀孕的案例也是近来为数据挖掘学者最津津乐道的一个话题。
一、尿不湿和啤酒 很多人会问，究竟数据挖掘能够为企业做些什么?下面我们通过一个在数据挖掘中最经典的案例来解释这个问题——一个关于尿不湿与啤酒的故事。超级商业零售连锁巨无霸沃尔玛公司(Wal Mart)拥有世上最大的数据仓库系统之一。为了能够准确了解顾客在其门店的购买习惯，沃尔玛对其顾客的购物行为进行了购物篮关联规则分析，从而知道顾客经常一起购买的商品有哪些。在沃尔玛庞大的数据仓库里集合了其所有门店的详细原始交易数据，在这些原始交易数据的基础上，沃尔玛利用数据挖掘工具对这些数据进行分析和挖掘。一个令人惊奇和意外的结果出现了：“跟尿不湿一起购买最多的商品竟是啤酒”!这是数据挖掘技术对历史数据进行分析的结果，反映的是数据的内在规律。那么这个结果符合现实情况吗?是否是一个有用的知识?是否有利用价值? 为了验证这一结果，沃尔玛派出市场调查人员和分析师对这一结果进行调查分析。经过大量实际调查和分析，他们揭示了一个隐藏在“尿不湿与啤酒”背后的美国消费者的一种行为模式： 在美国，到超市去买婴儿尿不湿是一些年轻的父亲下班后的日常工作，而他们中有30%～40%的人同时也会为自己买一些啤酒。产生这一现象的原因是：美国的太太们常叮嘱她们的丈夫不要忘了下班后为小孩买尿不湿，而丈夫们在买尿不湿后又随手带回了他们喜欢的啤酒。另一种情况是丈夫们在买啤酒时突然记起他们的责任，又去买了尿不湿。既然尿不湿与啤酒一起被购买的机会很多，那么沃尔玛就在他们所有的门店里将尿不湿与啤酒并排摆放在一起，结果是得到了尿不湿与啤酒的销售量双双增长。按常规思维，尿不湿与啤酒风马牛不相及，若不是
数据挖掘商业案例
金融行业应用 1.前言 随着中国加入WTO，国内金融市场正在逐步对外开放，外资金融企业的进入在带来先进经营理念的同时，无疑也加剧了中国金融市场的竞争。金融业正在快速发生变化。合并、收购和相关法规的变化带来了空前的机会，也为金融用户提供了更多的选择。节约资金、更完善的服务诱使客户转投到竞争对手那里。即便是网上银行也面临着吸引客户的问题，最有价值的客户可能正离您而去，而您甚至还没有觉察。在这样一种复杂、激烈的竞争环境下，如何才能吸引、增加并保持最好的客户呢？ 数据挖掘（Data Mining，DM）是指从大量不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、有用的信息和知识的过程。其表现形式为概念（Concepts）、规则(Rules)、模式(Patterns)等形式。用统计分析和数据挖掘解决商务问题。 金融业分析方案可以帮助银行和保险业客户进行交叉销售来增加销售收入、对客户进行细分和细致的行为描述来有效挽留有价值客户、提高市场活动的响应效果、降低市场推广成本、达到有效增加客户数量的目的等。 客户细分―使客户收益最大化的同时最大程度降低风险 市场全球化和购并浪潮使市场竞争日趋激烈，新的管理需求迫切要求金融机构实现业务革新。为在激烈的竞争中脱颖而出，业界领先的金融服务机构正纷纷采用成熟的统计分析和数据挖掘技术，来获取有价值的客户，提高利润率。他们在分析客户特征和产品特征的同时，实现客户细分和市场细分。 数据挖掘实现客户价值的最大化和风险最小化。SPSS预测分析技术能够适应用于各种金融服务，采用实时的预测分析技术，分析来自各种不同数据源－来自ATM、交易网站、呼叫中心以及相关分支机构的客户数据。采用各种分析技术，发现数据中的潜在价值，使营销活动更具有针对性，提高营销活动的市场回应率，使营销费用优化配置。 客户流失―挽留有价值的客户 在银行业和保险业，客户流失也是一个很大的问题。例如，抵押放款公司希望知道，自己的哪些客户会因为竞争对手采用低息和较宽松条款的手段而流失；保险公司则希望知道如何才能减少取消保单的情况，降低承包成本。 为了留住最有价值的客户，您需要开展有效的保留活动。然而，首先您需要找出最有价值的客户，理解他们的行为。可以在整个客户群的很小一部分中尽可能多地找出潜在的流失者，从而进行有效的保留活动并降低成本。接着按照客户的价值和流失倾向给客户排序，找出最有价值的客户。 交叉销售 在客户关系管理中，交叉销售是一种有助于形成客户对企业忠诚关系的重要工具，有助于企业避开“挤奶式”的饱和竞争市场。由于客户从企业那里获得更多的产品和服务，客户与企业的接触点也就越多，企业就越有机会更深入地了解客户的偏好和购买行为，因此，企业提高满足客户需求的能力就比竞争对手更有效。 研究表明，银行客户关系的年限与其使用的服务数目、银行每个账户的利润率之间，存在着较强的正相关性。企业通过对现有客户进行交叉销售，客户使用企业的服务数目就会增多，客户使用银行服务的年限就会增大，每个客户的利润率也随着增大。
数据挖掘实例
Apriori算法： 实例描述： 以下是用户访问WEB日志的事务数，通过Apriori算法发掘其中的关联关系。 (1)算法开始时，扫描事务数据库D,对组成每个事务的所有项进行累加计数，得到候选1_项集Ci，如表4-3所示。定义min_sup=2，删除支持计数小于2的项，可以得到频繁1一项集L1，如表4-4所示。 (2)为发现频繁2一项集集合1, 2，算法使用生成候选2一项集集合C2， (3)扫面事务数据库D，计算C2中每一个候选项集的支持度，将支持度小于2的候选2一项集删除，将得到频繁2一项集L2，如表4-6所示。
(3)使用频繁2一项集Lz来求候选3一项集，从连接步开始，首先令C3={{ABC}, {ABE}, fABF}, FACE}, fACF}, {AEF}}。由Apriori反单调性质，即频繁项集子项集也是频繁集的，即任何一个k一项集，只要它其中的任何一个(k-1)一项子集不属于频繁-项集，则说明这个k一项集也不是频繁的。所以，根据Apriori算法的剪枝步操作就不需要再把这条k一项集选到候选项集k一项集中。例如:由上面我们得到的ACF项集，有三个子集:AC，AF，CF。其中CF不属于L2中的频繁2一项集，所以通过剪枝步ACF就不是候选3一项集里的项。根据该方法，可以确定5个候选不可能是频繁的，因此，把它们从C3中删除，得到如表4-7所示的候选3一项集。然后，扫描事务数据库D计算C3中每个项的候选计数，得到频繁3一项集L}，如表4-8所示。 最后得到了频繁3一项集，由该频繁项集可以得到关联规则，并可对这些关联规则进行分析，得到事务数据集中相关事务间的信息。 支持度： 置信度： 最后得到关联规则：
数据挖掘应用案例：RFM模型分析与客户细分完整版
数据挖掘应用案例：R F M模型分析与客户 细分 HEN system office room 【HEN16H-HENS2AHENS8Q8-HENH1688】
数据挖掘应用案例：RFM模型分析与客户细分 分类：| 标签： 2012-01-21 21:39阅读(16854) 这里，我先给各位朋友拜年，祝大家新春快乐！ 兔年就要过去了，本命年的最后一天再不更新博客有点对不住大家！正好刚帮某电信行业完成一个数据挖掘工作，其中的RFM模型还是有一定代表性，就再把数据挖掘RFM模型的建模思路细节与大家分享一下吧！手机充值业务是一项主要电信业务形式，客户的充值行为记录正好满足RFM模型的交易数据要求。 根据美国数据库营销研究所Arthur Hughes的研究，客户数据库中有三个神奇的要素，这三个要素构成了数据分析最好的指标：最近一次消费(Recency)、消费频率(Frequency)、消费金额(Monetary)。 我早期两篇博文已详述了RFM思想和IBM Modeler操作过程，有兴趣的朋友可以阅读！ RFM模型：R(Recency)表示客户最近一次购买的时间有多远，F(Frequency)表示客户在最近一段时间内购买的次数，M (Monetary)表示客户在最近一段时间内购买的金额。一般原始数据为3个字段：客户ID、购买时间（日期格式）、购买金额，用数据挖掘软件处理，加权（考虑权重）得到RFM得分，进而可以进行客户细分，客户等级分类，Customer Level Value得分排序等，实现数据库营销！
这里再次借用@数据挖掘与数据分析的RFM客户RFM分类图。 本次分析用的的软件工具：IBM SPSS Statistics 19，IBM SPSS ，，EXCEL和PPT 因为RFM分析仅是项目的一个小部分分析，但也面临海量数据的处理能力，这一点对计算机的内存和硬盘容量都有要求。 先说说对海量数据挖掘和数据处理的一点体会：（仅指个人电脑操作平台而言） 一般我们拿到的数据都是压缩格式的文本文件，需要解压缩，都在G字节以上存储单位，一般最好在外置电源移动硬盘存储；如果客户不告知，你大概是不知道有多少记录和字段的； Modeler挖掘软件默认安装一般都需要与C盘进行数据交换，至少需要100G 空间预留，否则读取数据过程中将造成空间不足 海量数据处理要有耐心，等待30分钟以上运行出结果是常有的现象，特别 是在进行抽样、合并数据、数据重构、神经网络建模过程中，要有韧性，否则差一分钟中断就悲剧了，呵呵； 数据挖掘的准备阶段和数据预处理时间占整个项目的70%，我这里说如果是超大数据集可能时间要占到90%以上。一方面是处理费时，一方面可能就只能这台电脑处理，不能几台电脑同时操作； 多带来不同，这是我一直强调的体验。所以海量数据需要用到抽样技术，用来查看数据和预操作，记住：有时候即使样本数据正常，也可能全部数据有问题。建议数据分隔符采用“|”存储； 如何强调一个数据挖掘项目和挖掘工程师对行业的理解和业务的洞察都不为过，好的数据挖掘一定是市场导向的，当然也需要IT人员与市场人员有好 的沟通机制；
数据挖掘在实际生活中的应用
数据挖掘在学生学习成绩中的应用 小组成员： 说明 由于我们小组分析的是上一学年我们计商两个班级的学习成绩与奖学金获得情况，因此涉及到了学生的一些个人信息。我们小组全体成员一致承诺：我们获得的数据（通过辅导员老师获得）仅用于本门课程的数据分析所用，对大家的姓名、学号、成绩等敏感信息已做过处理，保证大家的隐私不被泄露。希望各位能够予以理解！ 选题背景 近年来，随着高校的不断扩招，学生人数大幅增加，给高校学生管理、教学工作带来了严峻考验。传统的教学管理手段已经不能满足高校的快速发展。现阶段许多高校对学生的成绩、学生的信息基本还停留在传统的、简单的数据库管理和查询阶段，不能发挥其应有的作用。就以学生成绩为例，教师对学生的成绩知识做一个简单的优、良、中、差的考核，并不考虑影响学生学习成绩的因素，有些可能是主观因素，有些可能是客观因素。如果某些客观因素比如学习环境、师资力量等不能很好地解决，将严重影响学生的学习成绩，制约学生的发展，而且严重阻碍了学校教育教学发展的脚步。因此，通过数据挖掘等技术理性的分析学生成绩等关键信息，提高教学质量与水平，是广大师生最关心的问题之一。 数据挖掘 数据挖掘又称为数据库中的知识发现（KDD），是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。数据挖掘的任务是从大量的数据中发现对决策有用的知识，发现数据特性以及数据之间的关系。 利用贝叶斯分类器分析奖学金概率问题 奖学金作为一种激励机制，在人才培养过程中发挥非常重要的导向作用，其目的是为了引导和鼓励学生刻苦学习、奋发向上，促进学生全面素质提高和个性健康发展。为了了解我们计商两个班级上一学年奖学金获得情况，进而考评上一学年我们电子商务系教学成果以及各位同学的学习成绩情况，我们小组利用贝
数据挖掘经典案例
数据挖掘经典案例 当前，市场竞争异常激烈，各商家企业为了能在竞争中占据优势，费劲心思。使用过OLAP技术的企业都知道，OLAP技术能给企业带来新的生机和活力。OLAP技术把企业大量的数据变成了客户需要的信息，把这些信息变成了价值，提高了企业的产值和效益，增强了客户自身的竞争实力。 “啤酒与尿布”的故事家喻户晓，在IT界里，几乎是数据挖掘的代名词，那么各商家企业受了多少启发，数据挖掘又给他们带来了多少价值呢？ 客户需求 客户面对大量的信息，用OLAP进行多维分析。如：一个网上书店，用OLAP技术可以浏览到什么时间，那个类别的客户买了多少书等信息，如果想动态的获得深层次的信息，比如：哪些书籍可以打包推荐，哪些书籍可以在销售中关联推出等等，就要用到数据挖掘技术了。 当客户在使用OLAＰ技术进行数据的多维分析的时候，联想到“啤酒与尿布”的故事，客户不禁会有疑问，能不能通过数据挖掘来对数据进行深层次的分析呢，能不能将数据挖掘和OLAP结合起来进行分析呢？ SQL Server 2005 数据挖掘： SQL Server 2005的Data Mining是SQL Server2005分析服务（Analysis Services）中的一部分。数据挖掘通常被称为“从大型数据库提取有效、可信和可行信息的过程”。换言之，数据挖掘派生数据中存在的模式和趋势。这些模式和趋势可以被收集在一起并定义为挖掘模型。挖掘模型可以应用于特定的业务方案，例如：预测销售额、向特定客户发送邮件、确定可能需要搭售的产品、查找客户将产品放入购物车的顺序序列。 Microsoft 决策树算法、Microsoft Naive Bayes 算法、Microsoft 聚类分析算法、Microsoft 神经网络算法 (SSAS)，可以预测离散属性，例如，预测目标邮件活动的收件人是否会购买某个产品。 Microsoft 决策树算法、Microsoft 时序算法可以预测连续属性，预测连续属性，例如，预测下一年的销量。 Microsoft 顺序分析和聚类分析算法预测顺序，例如，执行公司网站的点击流分析。 Microsoft 关联算法、Microsoft 决策树算法查找交易中的常见项的组，例如，使用市场篮分析来建议客户购买其他产品。 Microsoft 聚类分析算法、Microsoft 顺序分析和聚类分析算法，查找相似项的组，例如，将人口统计数据分割为组以便更好地理解属性之间的关系。 巅峰之旅之案例一：网上书店关联销售 提出问题 网上书店现在有了很强的市场和比较固定的大量的客户。为了促进网上书店的销售量的增长，各网上书店采取了各种方式，给客户提供更多更丰富的书籍，提供更优质服务，等方式吸引更多的读者。
数据挖掘应用案例
网上书店关联销售 应用背景： 网上书店现在有了很强的市场和比较固定的大量的客户。为了促进网上书店的销售量的增长，各网上书店采取了各种方式，给客户提供更多更丰富的书籍，提供更优质服务，等方式吸引更多的读者。但是这样还不足够，给众多网上书店的商家们提供一种非常好的促进销售量增长，吸引读者的方法，就是关联销售分析。这种方法就是给客户提供其他的相关书籍，也就是在客户购买了一种书籍之后，推荐给客户其他的相关的书籍。这种措施的运用给他们带来了可观的效益。 这里介绍的关联销售并不是，根据网上书店的销售记录进行的比例统计，也区别于简单的概率分析统计，是用的关联规则算法。“啤酒和尿布”的故事足以证明了该算法的强大功能和产生的震撼效果。 那么，怎么来实现这样一个效果呢？ 解决步骤： 首先，通过数据源，也就是销售记录。这里做数据挖掘模型，要用到两张表，一张表是会员，用会员ID号来代替；另一张表是那个会员买了什么书。应用SQL Server 2005的Data Mining工具，建立数据挖掘模型。 具体步骤如下： 第一步：定义数据源。选取的为网上书店的销售记录数据源（最主要的是User表和Sales表）。 第二步：定义数据源视图。在此建立好数据挖掘中事例表和嵌套表，并定义两者之间的关系，定义User为事例表（Case Table），Sales为嵌套表（Nested Table）。 第三步：选取Microsoft Association Rules（关联规则）算法，建立挖掘模型。 第四步：设置算法参数，部署挖掘模型。 第五步、浏览察看挖掘模型。对于关联规则算法来说，三个查看的选项卡。 A：项集：“项集”选项卡显示被模型识别为经常发现一起出现的项集的列表。在这里指的是经过关联规则算法处理后，发现关联在一起的书籍的集合。
《数据挖掘：你必须知道的32个经典案例》
第五章 经典的机器学习案例 机器学习是一门成熟的学科，它所能解决的问题涵盖多种行业。本章介绍了四种经典的机器学习算法，它们所关心的重点在于机器学习是如何将统计学和数据挖掘连接起来的。通过学习本章，读者可以见识到机器学习的特殊魅力，并明白机器学习与其他学科的异同。使读者可以熟练地应用机器学习算法来解决实际问题是本章的目标。 5.1 机器学习综述 在正式开始了解机器学习之前，我们首先要搞清楚这样一个问题：世界上是不是所有的问题都可以使用一行一行清楚无误的代码解决？举个例子，倘若我们想让一个机器人完成出门去超市买菜并回家这一任务，我们能不能在程序里详详细细地把机器人所有可能遇到的情况以及对策都写下来，好让机器人一条一条按着执行？ 答案是“很难”。机器人在路上可能遭遇塑料袋儿、石头、跑动的儿童等障碍物，在超市可能遇到菜卖完了、菜篮挪动了位置等问题，把这些问题全部罗列出来是不太可能的，因此我们就难以使用硬性的、固定的程序来命令机器人完成这件事，我们需要的是一种灵活的、可以变化的程序。就像你去买菜时不用你妈告诉你路上看见有人打架要躲开，你就知道要躲开一样（即便你以前从来没有遇见过这种情况），我们希望机器人也可以根据经验学习到正确的做法，而不是必须依赖程序员一条一条地输入“IF……THEN……”。 美国人塞缪尔设计的下棋程序是另一个的经典机器学习算法。塞缪尔设计了一个可以依靠经验积累概率知识的下棋程序，一开始这个程序毫无章法，但四年以后，它就能够打败塞缪尔了，又过了三年，它战胜了美国的围棋冠军。这个下棋程序进步的方式和人类学习下棋的过程非常类似，如何让机器像人类一样学习，正是机器学习关心的事情。 不难想象，机器学习是一门多领域交叉的学科，它主要依赖统计学、概率论、逼近论等数学学科，同时也依赖算法复杂度、编译原理等计算机学科。通俗的说，机器学习首先将统计学得到的统计理论拿来进一步研究，然后改造成适合编译成程序的机器学习算法，最终才会应用到实际中。但机器学习和统计学仍有不同的地方，这种差异主要在于统计学关心理论是否完美，而机器学习关心实际效果是否良好。同时，机器学习侧重于归纳和总结，而不是演绎。 机器学习将统计学的研究理论改造成能够移植在机器上的算法，数据挖掘将机器学习的成果直接拿来使用。从这一意义上来说，机器学习是统计学和数据挖掘之间的桥梁。机器学习也是人工智能的核心，机器学习算法普遍应用于人工智能的各个领域。此外，机器学习和模式识别具有并列的关系，它们一个注重模仿人类的学习方式，一个注重模仿人类认识世界的方式。因此机器学习、数据挖掘、人工智能和模式识别等本来就属于一个不可分的整体，离开其他学科的支持，任何学科都难以独立生存下去。 本章介绍了语义搜索、顺序分析、文本分析和协同过滤这四种经典的机器学习算法，它们不仅理论完善，同时也具有广泛的应用。通过本章的学习，读者将看到机器学习在各行各业中的神奇作用以及广阔前景，并学会如何使用机器学习算法来解决实际问题。
数据挖掘在Web中的应用案例分析
[数据挖掘在Web中的应用] 在竞争日益激烈的网络经济中，只有赢得用户才能最终赢得竞争的优势。作为一个网站，你知道用户都在你的网站上干什么吗？你知道你的网站哪些部分最为用户喜爱、哪些让用户感到厌烦？什么地方出了安全漏洞？什么样的改动带来了显著的用户满意度提高、什么样的改动反而丢失了用户？你怎样评价你的网站广告条的效率、你知道什么样的广告条点击率最高吗？“知己知彼，才能百战不殆”，你真的了解自己吗？挑战的背后机会仍存，所有客户行为的电子化（Click Stream），使得大量收集每个用户的每一个行为数据、深入研究客户行为成为可能。如何利用这个机会，从这些“无意义”的繁琐数据中得到大家都看得懂的、有价值的信息和知识是我们面临的问题。 [问题]： 1.根据你所学的知识，思考从网站中所获取的大量数据中，我们能做哪些有意义的数据分 析？ 基于WEB 使用的挖掘，也称为WEB 日志挖掘（Web Log Mining）。与前两种挖掘方式以网上的原始数据为挖掘对象不同，基于WEB 使用的挖掘面对的是在用户和网络交互的过程中抽取出来的第二手数据。这些数据包括：网络服务器访问记录、代理服务器日志记录、用户注册信息以及用户访问网站时的行为动作等等。WEB 使用挖掘将这些数据一一纪录到日志文件中，然后对积累起来的日志文件进行挖掘，从而了解用户的网络行为数据所具有的意义。我们前面所举的例子正属于这一种类型。 基于WEB 内容的挖掘：非结构化半结构化\文本文档超文本文档\Bag of words n-grams 词短语概念或实体关系型数据\TFIDF 和变体机器学习统计学(包括自然语言处理)\归类聚类发掘抽取规则发掘文本模式建立模式. 基于WEB 结构的挖掘:半结构化数据库形式的网站链接结构\超文本文档链接\边界标志图OEM 关系型数据图形\Proprietary 算法ILP (修改后)的关联规则\发掘高频的子结构发掘网站体系结构归类聚类. 基于WEB 使用的挖掘:交互形式\服务器日志记录浏览器日志记录\关系型表图形\Proprietary 算法机器学习统计学(修改后的）关联规则\站点建设改进与管理销建立用户模式. 2.根据你所学的数据挖掘知识，谈谈哪些数据挖掘技术可以应用于Web中，以这些数据挖 掘技术可以完成哪些功能？ Web Mining 技术已经应用于解决多方面的问题，比如基于WEB 内容和结构的挖掘极大的帮助了我们从浩瀚的网络资源中更加快速而准确的获取所需要的资料，而基于使用的数据挖掘之威力，更是在商业运作上发挥的淋漓尽致，具体表现在： （1）对网站的修改能有目的有依据稳步的提高用户满意度 发现系统性能瓶颈，找到安全漏洞，查看网站流量模式，找到网站最重要的部分，发现用户的需要和兴趣，对需求强烈的地方提供优化，根据用户访问模式修改网页之间的连接，把用户想要的东西以更快且有效的方式提供给用户，在正确的地方正确的时间把正确的信息提供给正确的人。 （2）测定投资回报率 测定广告和促销计划的成功度 找到最有价值的ISP 和搜索引擎 测定合作和结盟网站对自身的价值
数据挖掘weka数据分类实验报告
一、实验目的 使用数据挖掘中的分类算法，对数据集进行分类训练并测试。应用不同的分类算法， 比较他们之间的不同。与此同时了解Weka平台的基本功能与使用方法。 二、实验环境 实验采用Weka 平台，数据使用Weka安装目录下data文件夹下的默认数据集iris.arff。 Weka是怀卡托智能分析系统的缩写，该系统由新西兰怀卡托大学开发。Weka使用Java写成的，并且限制在GNU通用公共证书的条件下发布。它可以运行于几乎所有操作平台，是一款免费的，非商业化的机器学习以及数据挖掘软件。Weka提供了一个统一 界面，可结合预处理以及后处理方法，将许多不同的学习算法应用于任何所给的数据集，并评估由不同的学习方案所得出的结果。 三、数据预处理 Weka平台支持ARFF格式和CSV格式的数据。由于本次使用平台自带的ARFF格 式数据，所以不存在格式转换的过程。实验所用的ARFF格式数据集如图1 所示
对于iris 数据集，它包含了150个实例（每个分类包含50个实例），共有sepal length 、sepal width 、petal length 、petal width 和class 五种属性。期中前四种属 性为数值类型，class 属性为分类属性，表示实例所对应的的类别。该数据集中的全部实例共可分为三类：Iris Setosa 、Iris Versicolour 和Iris Virginica 。实验数据集中所有的数据都是实验所需的，因此不存在属性筛选的问题。若所采用的数据集中存在大量的与实验无关的属性，则需要使用weka 平台的Filter(过滤器)实现属性的筛选。 实验所需的训练集和测试集均为iris.arff 。四、实验过程及结果应用iris 数据集，分别采用LibSVM 、C4.5决策树分类器和朴素贝叶斯分类器进行测试和评价，分别在训练数据上训练出分类模型，找出各个模型最优的参数值，并对三个模型进行全面评价比较，得到一个最好的分类模型以及该模型所有设置的最优参数。最后使用这些参数以及训练集和校验集数据一起构造出一个最优分类器，并利用该分类器对测试数据进行预测。 1、LibSVM 分类Weka 平台内部没有集成libSVM 分类器，要使用该分类器，需要下载libsvm.jar 并导入到Weka 中。用“Explorer ”打开数据集“iris.arff ”，并在Explorer 中将功能面板切换到“Classify ”。点“Choose ”按钮选择“functions(weka.classifiers.functions.LibSVM)”，选择LibSVM 分类算法。 在Test Options 面板中选择Cross-Validatioin folds=10，即十折交叉验证。然后点击 “start ”按钮：使用LibSVM 分类算法训练数据集得出的结果 参数：–S 0 –K 2 –D 3 –G 0.0 –R 0.0 –N 0.5 –M 40.0 –C 1.0 –E 0.0010 –P 0.1通过管线敷设技术不仅可以解决吊顶层配置不规范高中资料试卷问题卷相互作用与相互关系，根据生产工艺高中资料试卷要求，对电气设备进行空载与带负荷下高中力保护装置调试技术，电力保护高中资料试卷配置技术是指机组在进行继电保护高中资料试卷总
多种数据挖掘技术相结合的应用实例分析_张如
第35卷第2期 唐山师范学院学报 2013年3月 Vol.35 No.2 Journal of Tangshan Teachers College Mar. 2013 ────────── 收稿日期：2012-10-30 作者简介：张如（1975-），女，福建福州人，硕士，讲师，研究方向为数据库、多媒体、网络。 -47- 多种数据挖掘技术相结合的应用实例分析 张 如 （福州职业技术学院 计算机系，福建 福州 350108） 摘 要：利用限制性关联规则挖掘技术与粗糙集理论挖掘技术相结合，挖掘教学信息表，去除无关联属性后，最终得出影响教师教学效果的各因素及其各自的影响程度。 关键词：教学评价；数据挖掘；关联规则；粗糙集 中图分类号：TP311.13 文献标识码： A 文章编号：1009-9115(2013)02-0047-03 DOI ：10.3969/j.issn.1009-9115.2013.02.016 Analysis of a Variety of Data Mining Technology Combined Application Instance ZHANG Ru (Department of Computer, Fuzhou V ocation Technology Institute, Fuzhou 350108, China) Abstract: The restrictive association rules and rough set theory was combined to analyze the teaching information table. After removing unrelated attributes, it eventually comes to the various factors affecting the effectiveness of teaching and their respective impact. Key Words: Teaching evaluation; Association rules; data mining; rough set 随着计算机相关技术的飞速发展和教育模式的改变，各高职院校纷纷采用了科技化的管理方式，而在各种管理工作中，教学管理无疑是重中之重。各高职院校都会有自身的初级数据管理系统，这些管理系统提供了大量数据的存储、查询和报表的统计功能。但面对如此丰富的数据，我们似乎只能基于表面的数据得到简单的结论，而不能从中得到更加有用的信息来促进教学管理的改革。 教师是教学工作的主要承接者，也是主导教学质量的最关键因素。能否运用教师的教学评价数据，通过数据挖掘技术找出教师的课堂教学效果与教师本人自身综合素质的关系。而通过所得到的挖掘信息，相关部门就可以得出相应的决策信息，在进行班级排课时充分考虑不同素质的教师在一个教学班级的配置情况。本课题正是基于数据挖掘技术挖掘教学管理系统中的数据，从而提取出有利的信息帮助管理决策层进行相应的教学管理改革。 1 问题的提出 随着高职院校信息化建设的逐步深入，传统教学与管理模式己经远远不能满足高职院校建设与发展需要，高职 教育的核心工作就是教学工作，而提高教学质量是促进院校进行改革与发展的关键，建立科学有效的教学质量评价体系是加强各院校教学管理和提高教学质量的重要举措。而利用数据挖掘技术为高职院校的教学管理与决策工作服务，是当今高职教学及管理改革的重要步骤。教学质量评价[1]是院校让学生共同参与教学管理监督的一种手段，让学生参与评价，能较公正地评价教师的教学能力。但学校对此评价结果的认识似乎还停留在评优评先的层面，这对于这些数据来说是大材小用了。学校的决策层远没有认识到其中隐藏的巨大的信息资源。 教师的教学效果与教师本身素质中哪些素质有关系？找出其中的规律，将有助于决策层在安排教学工作时能考虑到这些因素对于教师教学工作的影响，并促进教学安排工作事半功倍。研究教师教学效果与教师本身的综合素质中哪些素质有联系，联系程度又是如何，是本课题探讨的二个重要的问题。 2 解决方案的研究 2.1 解决思路的引入
数据挖掘应用案例集
数据挖掘应用案例集：NBA教练如何布阵以提升获胜机会 (2009-11-23 23:58:13) 转载 分类：技术 标签： 杂谈 数据挖掘应用目前在国内的基本结论是“大企业成功案例少，中小企业需求小”。但是对于市场来说，如果不是真的“没有人买”所以“没有人卖”，那一定是创新的机会所在。个人的判断是，一个数据库只要有几十万以上记录，就有数据挖掘的价值。 搜集以下案例，希望有一定的启发和学习价值。 1. 哪些商品放在一起比较好卖？ 这是沃尔玛的经典案例：一般看来，啤酒和尿布是顾客群完全不同的商品。但是沃尔玛一年内数据挖掘的结果显示，在居民区中尿布卖得好的店面啤酒也卖得很好。原因其实很简单，一般太太让先生下楼买尿布的时候，先生们一般都会犒劳自己两听啤酒。因此啤酒和尿布一起购买的机会是最多的。这是一个现代商场智能化信息分析系统发现的秘密。这个故事被公认是商业领域数据挖掘的诞生。 另外，大家都知道在沃尔玛牙膏的旁边通常配备牙刷，在货价上这样放置，牙膏和牙刷才能都卖的很好。 2. 库存预测 过去零售商依靠供应链软件、内部分析软件甚至直觉来预测库存需求。随着竞争压力的一天天增大，很多零售商（从主要财务主管到库存管理员）都开始致力于找到一些更准确的方法来预测其连锁商店应保有的库存。预测分析是一种解决方案。它能够准确预测哪些商店位置应该保持哪些产品。 使用Microsoft(R) SQL Server(TM) 2005 中的Analysis Services 以及SQL Server 数据仓库，采用数据挖掘技术可以为产品存储决策提供准确及时的信息。SQL Server 2005 Analysis Services 获得的数据挖掘模型可以预测在未来一周内一本书是否将脱销，准确性为98.52%。平均来说，预测该书是否将在未来两周内脱销的准确性为86.45%。详情见https://https://www.360docs.net/doc/1114707579.html,/china/technet/prodtechnol/sql/2005/ipmvssas.mspx
数据挖掘 应用案例
数据挖掘应用案例 1. 哪些商品放在一起比较好卖？ 这是沃尔玛的经典案例：一般看来，啤酒和尿布是顾客群完全不同的商品。但是沃尔玛一年内数据挖掘的结果显示，在居民区中尿布卖得好的店面啤酒也卖得很好。原因其实很简单，一般太太让先生下楼买尿布的时候，先生们一般都会犒劳自己两听啤酒。因此啤酒和尿布一起购买的机会是最多的。这是一个现代商场智能化信息分析系统发现的秘密。这个故事被公认是商业领域数据挖掘的诞生。 另外，大家都知道在沃尔玛牙膏的旁边通常配备牙刷，在货价上这样放置，牙膏和牙刷才能都卖的很好。 2. 库存预测 过去零售商依靠供应链软件、内部分析软件甚至直觉来预测库存需求。随着竞争压力的一天天增大，很多零售商（从主要财务主管到库存管理员）都开始致力于找到一些更准确的方法来预测其连锁商店应保有的库存。预测分析是一种解决方案。它能够准确预测哪些商店位置应该保持哪些产品。 使用Microsoft(R) SQL Server(TM) 2005 中的Analysis Services 以及SQL Server 数据仓库，采用数据挖掘技术可以为产品存储决策提供准确及时的信息。SQL Server 2005 Analysis Services 获得的数据挖掘模型可以预测在未来一周内一本书是否将脱销，准确性为98.52%。平均来说，预测该书是否将在未来两周内脱销的准确性为86.45%。详情见https://https://www.360docs.net/doc/1114707579.html,/china/technet/prodtechnol/sql/2005/ipmvssas.mspx 3. 股票预设 预测一支股票的走势几乎是不可能，但是通过相关分析，可以找出一支股票的走势与另一只股票走势的潜在规律，比如数据挖掘曾经得到过这个结论：“如果微软的股票下跌4%，那么IBM的股票将在两周内下跌5%”。 4. NBA教练如何布阵以提升获胜机会？ 美国著名的国家篮球队NBA的教练，利用IBM公司提供的数据挖掘工具临场决定替换队员。想象你是NBA的教练，你靠什么带领你的球队取得胜利呢？当然，最容易想到的是全场紧逼、交叉扯动和快速抢断等具体的战术和技术。但是今天，NBA的教练又有了他们的新式武器：数据挖掘。大约20个NBA球队使用了IBM公司开发的数据挖掘应用软件Advanced Scout系统来优化他们的战术组合。例如Scout就因为研究了魔术队队员不同的布阵安排，在与迈阿密热队的比赛中找到了获胜的机会。系统分析显示魔术队先发阵容中的两个后卫安佛尼.哈德卫(Anfernee Hardaway)和伯兰.绍(Brian Shaw)在前两场中被评为－17分,这意味着他俩在场上，本队输掉的分数比得到的分数多17分。然而，当哈德卫与替补后卫达利尔.阿姆斯创(Darrell Armstrong)组合时，魔术队得分为正14分。 在下一场中，魔术队增加了阿姆斯创的上场时间。此着果然见效：阿姆斯创得了21分，哈德卫得了42分，魔术队以88比79获胜。魔术队在第四场让阿姆斯创进入先发阵容，再一次打败了热队。在第五场比赛中，这个靠数据挖掘支持的阵容没能拖住热队，但Advanced Scout毕竟帮助了魔术队赢得了打满5场，直到最后才决出胜负的机会。 Advanced Scout是一个数据分析工具，教练可以用便携式电脑在家里或在路上挖掘存储在NBA中心的服务器上的数据。每一场比赛的事件都被统计分类，按得分、助攻、失误等等。时间标记让教练非常容易地通过搜索NBA比赛的录像来理解统计发现的含义。例如：教练通过Advanced Scout发现本队的球员在与对方一个球星对抗时有犯规纪录，他可以在对方球星与这个队员“头碰头”的瞬间分解双方接触的动作，进而设计合理的防守策