数据挖掘方法论
数据挖掘方法论(SEMMA).
SAS数据挖掘方法论─ SEMMA (2009-07-20 21:15:48 Sample ─数据取样 Explore ─数据特征探索、分析和予处理 Modify ─问题明确化、数据调整和技术选择 Model ─模型的研发、知识的发现 Assess ─模型和知识的综合解释和评价 Sample──数据取样 当进行数据挖掘时,首先要从企业大量数据中取出一个与你要探索问题相关的样板数据子集,而不是动用全部企业数据。这就象在对开采出来矿石首先要进行选矿一样。通过数据样本的精选,不仅能减少数据处理量,节省系统资源,而且能通过数据的筛选,使你想要它反映的规律性更加凸现出来。 通过数据取样,要把好数据的质量关。在任何时候都不要忽视数据的质量,即使你是从一个数据仓库中进行数据取样,也不要忘记检查其质量如何。因为通过数据挖掘是要探索企业运作的规律性的,原始数据有误,还谈什么从中探索规律性。若你真的从中还探索出来了什么“规律性”,再依此去指导工作,则很可能是在进行误导。若你是从正在运行着的系统中进行数据取样,则更要注意数据的完整性和有效性。再次提醒你在任何时候都不要忽视数据的质量,慎之又慎! 从巨大的企业数据母体中取出哪些数据作为样本数据呢?这要依你所要达到的目标来区分采用不同的办法:如果你是要进行过程的观察、控制,这时你可进行随机取样,然后根据样本数据对企业或其中某个过程的状况作出估计。SAS不仅支持这一取样过程,而且可对所取出的样本数据进行各种例行的检验。若你想通过数据挖掘得出企业或其某个过程的全面规律性时,必须获得在足够广泛范围变化的数据,以
使其有代表性。你还应当从实验设计的要求来考察所取样数据的代表性。唯此,才能通过此后的分析研究得出反映本质规律性的结果。利用它支持你进行决策才是真正有效的,并能使企业进一步获得技术、经济效益。 Explore──数据特征探索、分析和予处理 前面所叙述的数据取样,多少是带着人们对如何达到数据挖掘目的的先验的认识进行操作的。当我们拿到了一个样本数据集后,它是否达到我们原来设想的要求;其中有没有什么明显的规律和趋势;有没有出现你所从未设想过的数据状态;因素之间有什么相关性;它们可区分成怎样一些类别……这都是要首先探索的内容。 进行数据特征的探索、分析,最好是能进行可视化的操作。SAS 有:SAS/INSIGHT和SAS/SPECTRA VIEW两个产品给你提供了可视化数据操作的最强有力的工具、方法和图形。它们不仅能做各种不同类型统计分析显示,而且可做多维、动态、甚至旋转的显示。 这里的数据探索,就是我们通常所进行的深入调查的过程。你最终要达到的目的可能是要搞清多因素相互影响的,十分复杂的关系。但是,这种复杂的关系不可能一下子建立起来。一开始,可以先观察众多因素之间的相关性;再按其相关的程度,以了解它们之间相互作用的情况。这些探索、分析,并没有一成不变操作规律性;相反,是要有耐心的反复的试探,仔细的观察。在此过程中,你原来的专业技术知识是非常有用的,它会帮助你进行有效的观察。但是,你也要注意,不要让你的专业知识束缚了你对数据特征观察的敏锐性。可能实际存在着你的先验知识认为不存在的关系。假如你的数据是真实可靠的话,那末你绝对不要轻易地否定数据呈现给你的新关系。很可能这里就是发现的新知识!有了它,也许会导引你在此后的分析中,得出比你原有的认识更加符合实际的规律性知识。假如在你的操作中出现了这种情况,应当说,你的数据挖掘已挖到了有效的矿脉。 在这里要提醒你的是要有耐心,做几种分析,就发现重大成果是不大可能的。所幸的是SAS 向你提供了强有力的工具,它可跟随你的思维,可视化、快速的作出反应。免除了数学的复杂运算过程和编制结果展现程序的烦恼和对你思维的干扰。这
大数据时代下的数据挖掘试题和答案及解析
《海量数据挖掘技术及工程实践》题目 一、单选题（共80题） 1)( D )的目的缩小数据的取值范围，使其更适合于数据挖掘算法的需要，并且能够得到 和原始数据相同的分析结果。 A.数据清洗 B.数据集成 C.数据变换 D.数据归约 2)某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖 掘的哪类问题(A) A. 关联规则发现 B. 聚类 C. 分类 D. 自然语言处理 3)以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准 (A) (a)警察抓小偷，描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。 (b)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。 A. Precision,Recall B. Recall,Precision A. Precision,ROC D. Recall,ROC 4)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 5)当不知道数据所带标签时，可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数 据相分离(B) A. 分类 B. 聚类 C. 关联分析 D. 隐马尔可夫链 6)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 7)下面哪种不属于数据预处理的方法 (D) A.变量代换 B.离散化
C.聚集 D.估计遗漏值 8)假设12个销售价格记录组已经排序如下：5, 10, 11, 13, 15, 35, 50, 55, 72, 92, 204, 215 使用如下每种方法将它们划分成四个箱。等频（等深）划分时，15在第几个箱子内 (B) A.第一个 B.第二个 C.第三个 D.第四个 9)下面哪个不属于数据的属性类型：(D) A.标称 B.序数 C.区间 D.相异 10)只有非零值才重要的二元属性被称作：( C ) A.计数属性 B.离散属性 C.非对称的二元属性 D.对称属性 11)以下哪种方法不属于特征选择的标准方法： (D) A.嵌入 B.过滤 C.包装 D.抽样 12)下面不属于创建新属性的相关方法的是： (B) A.特征提取 B.特征修改 C.映射数据到新的空间 D.特征构造 13)下面哪个属于映射数据到新的空间的方法 (A) A.傅立叶变换 B.特征加权 C.渐进抽样 D.维归约 14)假设属性income的最大最小值分别是12000元和98000元。利用最大最小规范化的方 法将属性的值映射到0至1的范围内。对属性income的73600元将被转化为：(D) 15)一所大学内的各年纪人数分别为：一年级200人，二年级160人，三年级130人，四年 级110人。则年级属性的众数是： (A) A.一年级 B.二年级 C.三年级 D.四年级
数据挖掘
一、数据挖掘概述 1、数据挖掘 定义：通过自动或半自动化的工具对大量的数据进行探索和分析的过程，其目的是发现其中有意义的模式和规律。 ——数据挖掘是一门技能，不是一种现成的产品。 2、数据挖掘能做什么 6种方法：分类（classification）、估计（estimation）、预测（prediction）、组合或关联法则（affinity grouping or association rules）、聚类（clustering）、描述与可视化（description and visualization） 前三种方法属于直接的数据挖掘，目标是应用可得到的数据建立模型，用其他可得到的数据来描述我们感兴趣某一变量。 后三种方法属于间接的数据挖掘，没有单一的目标变量，目标是在所有变量中发现某些联系。 1）分类：其特点是先对不同的类别加以定义，并由预先分类的样本构成训练集。任务是建立一个模型并应用这一模型对未分类数据进行分类。分类处理的是离散的结果。 2）估计处理的是连续的结果。 3）组合法的任务是确认哪些事物会一起出现。 4）聚类的任务是将相似的事物分成一类，差异较大的事物分在不同的类中。聚类与分类的区别是聚类并不依赖于事先确定好的组别。 3、技术层面的数据挖掘 1）算法与技巧 2）数据 3）建模实践 二、数据挖掘方法论：互动循环系统 1、数据挖掘的两种类型 一种是自上而下的方法，称之为有监督的数据挖掘方法，当明确知道要搜索的目标时，可以是用这种方法。 一种是自下而上的方法，称之为无监督的数据挖掘方法，实际就是让数据解释自己。此方法是在数据中寻找模式，然后把产生的结果留给使用者去判断其中哪些模式重要。 数据挖掘的结果通常是这两种方法的结合。 1）有监督的数据挖掘 黑匣子模型：使用一个或多个输入值产生一个输出的模型。我们并不关心模型如何运作，那只是黑盒子，我们只关心可能的最优结果。 我们根据已知事例，分析其相关资料，将分析结果用在从未联络的潜在客户，这样的模型称之为预测模型。预测模型使用历史记录来计算某些相应结果中的得分。成功预测的要领之一是拥有足够支持结果的数据来训练模型。 2）无监督的数据挖掘 半透明模型：有时需要使用模型能够得到与数据相关的重要信息，我们也需要了解模型的运作细节，这就好比一组半透明的盒子。 2、数据挖掘的互动循环过程 数据挖掘的互动过程是一种高层次的流程，由四个重要的业务过程所构成： 理解业务问题； 将数据转换成可执行的结果；
数据挖掘算法综述
数据挖掘方法综述 [摘要]数据挖掘（DM，DataMining）又被称为数据库知识发现（KDD,Knowledge Discovery in Databases）,它的主要挖掘方法有分类、聚类、关联规则挖掘和序列模式挖掘等。 [关键词]数据挖掘分类聚类关联规则序列模式 1、数据挖掘的基本概念 数据挖掘从技术上说是从大量的、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、但又是潜在的有用的信息和知识的过程。这个定义包括好几层含义: 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, 并不要求发现放之四海皆准的知识, 仅支持特定的发现问题, 数据挖掘技术能从中自动分析数据进行归纳性推理从中发掘出潜在的数据模式或进行预测, 建立新的业务模型帮助决策者调整策略做出正确的决策。数据挖掘是是运用统计学、人工智能、机器学习、数据库技术等方法发现数据的模型和结构、发现有价值的关系或知识的一门交叉学科。数据挖掘的主要方法有分类、聚类和关联规则挖掘等 2、分类 分类（Classification）又称监督学习（Supervised Learning）。监
督学习的定义是：给出一个数据集D，监督学习的目标是产生一个联系属性值集合A和类标（一个类属性值称为一个类标）集合C的分类/预测函数，这个函数可以用于预测新的属性集合（数据实例）的类标。这个函数就被称为分类模型（Classification Model），或者是分类器（Classifier）。分类的主要算法有：决策树算法、规则推理、朴素贝叶斯分类、支持向量机等算法。 决策树算法的核心是Divide-and-Conquer的策略，即采用自顶向下的递归方式构造决策树。在每一步中，决策树评估所有的属性然后选择一个属性把数据分为m个不相交的子集，其中m是被选中的属性的不同值的数目。一棵决策树可以被转化成一个规则集，规则集用来分类。 规则推理算法则直接产生规则集合，规则推理算法的核心是Separate-and-Conquer的策略，它评估所有的属性-值对（条件），然后选择一个。因此，在一步中，Divide-and-Conquer策略产生m条规则，而Separate-and-Conquer策略只产生1条规则，效率比决策树要高得多，但就基本的思想而言，两者是相同的。 朴素贝叶斯分类的基本思想是：分类的任务可以被看作是给定一个测试样例d后估计它的后验概率，即Pr（C=c j︱d），然后我们考察哪个类c j对应概率最大，便将那个类别赋予样例d。构造朴素贝叶斯分类器所需要的概率值可以经过一次扫描数据得到，所以算法相对训练样本的数量是线性的，效率很高，就分类的准确性而言，尽管算法做出了很强的条件独立假设，但经过实际检验证明，分类的效果还是
浅谈大数据时代的数据分析与挖掘
龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/2d14566991.html, 浅谈大数据时代的数据分析与挖掘 作者：单海波 来源：《科技创新与应用》2016年第24期 摘要：随着改革开放的进一步深化，以及经济全球化的快速发展，我国各行各业都有了 质的飞跃，发展方向更加全面。特别是近年来科学技术的发展和普及，更是促进了各领域的不断发展，各学科均出现了科技交融。在这种社会背景下，数据形式和规模不断向着更加快速、精准的方向发展，促使经济社会发生了翻天覆地的变化，同时也意味着大数据时代即将来临。就目前而言，数据已经改变传统的结构模式，在时代的发展推动下积极向着结构化、半结构化，以及非结构化的数据模式方向转换，改变了以往的只是单一地作为简单的工具的现象，逐渐发展成为具有基础性质的资源。文章主要针对大数据时代下的数据分析与挖掘进行了分析和讨论，并论述了建设数据分析与挖掘体系的原则，希望可以为从事数据挖掘技术的分析人员提供一定的帮助和理论启示，仅供参考。 关键词：大数据；数据分析；数据挖掘；体系建设 引言 进入21世纪以来，随着高新科技的迅猛发展和经济全球化发展的趋势，我国国民经济迅速增长，各行业、领域的发展也颇为迅猛，人们生活水平与日俱增，在物质生活得到极大满足的前提下，更加追求精神层面以及视觉上的享受，这就涉及到数据信息方面的内容。在经济全球化、科技一体化、文化多元化的时代，数据信息的作用和地位是不可小觑的，处理和归类数据信息是达到信息传递的基础条件，是发展各学科科技交融的前提。 然而，世界上的一切事物都包含着两个方面，这两个方面既相互对立，又相互统一。矛盾即对立统一。矛盾具有斗争性和同一性两种基本属性，我们必须用一分为二的观点、全面的观点看问题。同时要积极创造条件，促进矛盾双方的相互转变。数据信息在带给人们生产生活极大便利的同时，还会被诸多社会数据信息所困扰。为了使广大人民群众的日常生活更加便捷，需要其客观、正确地使用、处理数据信息，完善和健全数据分析技术和数据挖掘手段，通过各种切实可行的数据分析方法科学合理地分析大数据时代下的数据，做好数据挖掘技术工作。 1 实施数据分析的方法 在经济社会快速发展的背景下，我国在科学信息技术领域取得长足进步。科技信息的发展在极大程度上促进了各行各业的繁荣发展和长久进步，使其发展更加全面化、科学化、专业化，切实提升了我国经济的迅猛发展，从而形成了一个最佳的良性循环，我国也由此进入了大数据时代。对于大数据时代而言，数据分析环节是必不可少的组成部分，只有科学准确地对信息量极大的数据进行处理、筛选，才能使其更好地服务于社会，服务于广大人民群众。正确处理数据进行分析过程是大数据时代下数据分析的至关重要的环节。众所周知，大数据具有明显
数据挖掘十大算法
数据挖掘十大算法 数据挖掘十大算法—K 近邻算法 k -近邻算法是基于实例的学习方法中最基本的，先介绍基于实例学习的相关概念。 一、基于实例的学习。 1、已知一系列的训练样例，很多学习方法为目标函数建立起明确的一般化描述；但与此不同，基于实例的学习方法只是简单地把训练样例存储起来。 从这些实例中泛化的工作被推迟到必须分类新的实例时。每当学习器遇到一个新的查询实例，它分析这个新实例与以前存储的实例的关系，并据此把一个目标函数值赋给新实例。 2、基于实例的方法可以为不同的待分类查询实例建立不同的目标函数逼近。事实上，很多技术只建立目标函数的局部逼近，将其应用于与新查询实例邻近的实例，而从不建立在整个实例空间上都表现良好的逼近。当目标函数很复杂，但它可用不太复杂的局部逼近描述时，这样做有显著的优势。 3、基于实例方法的不足： （1）分类新实例的开销可能很大。这是因为几乎所有的计算都发生在分类时，而不是在第一次遇到训练样例时。所以，如何有效地索引训练样例，以减少查询时所需计算是一个重要的实践问题。（2）当从存储器中检索相似的训练样例时，它们一般考虑实例的所有属性。如果目标概念仅依赖于很多属性中的几个时，那么真正最“相似”的实例之间很可能相距甚远。 二、k-近邻法基于实例的学习方法中最基本的是k -近邻算法。这个算法假定所有的实例对应于n 维欧氏空间?n 中的点。一个实例的最近邻是根据标准欧氏距离定义的。更精确地讲，把任意的实例x 表示为下面的特征向量：其中a r (x ) 表示实例x 的第r 个属性值。那么两个实例x i 和x j 间的距离定义为d (x i , x j ) ，其中： 说明： 1、在最近邻学习中，目标函数值可以为离散值也可以为实值。 2、我们先考虑学习以下形式的离散目标函数。其中V 是有限集合 {v 1，... v s }。下表给出了逼近离散目标函数的k-近邻算法。 3、正如下表中所指出的，这个算法的返回值f' (x q ) 为对f (x q ) 的估计，它就是距离x q 最近的k 个训练样例中最普遍的f 值。 4、如果我们选择k =1，那么“1-近邻算法”
数据挖掘现状
数据挖掘：中国互联网未来的十年 门户解决了web0.5时代的信息匮乏；Google解决了web1.0时代的信息泛滥；Fackbook 解决了web2.0时代的社交需求；未来是谁的十年？展望web3.0时代，当高效的社交网络趋于信息量爆炸，我们庞大的社交关系也需要一个"Google"来处理，那就是下一个十年，数据挖掘的十年，网络智能的十年。 数据挖掘：互联网阶段性产物 数据挖掘之所以在近几年颇受关注与互联网发展的阶段有关。随着网页的增多，用户量达到一定规模，就产生了大量用户和网页应用交互的行为，这些数据实际上非常有意义。互联网也因此形成了两条主线结构。一种是以信息为对象的，还有一种是以人为对象。但是人与信息之间不是割裂的，而是时时刻刻交织在一起，而且信息是通过人流动的，人也在流动的信息中构建新的关系，这催生了如Facebook这样类型的网站。数据挖掘被频频提及，并不是资本操作的结果，而是随着互联网发展的进一步深化，原本被大家忽略的数据挖掘的价值逐渐凸显，如何使广告投放更加有效，增加广告投放ROI，如何提高网站的转化率以及用户再次购买的能力，这些都需要数据挖掘在背后做支撑，因此这个领域逐渐被大家重视。 国外数据挖掘的发展要成熟许多。基于历史悠久的邮购业务，国外公司具备目录式的用户库，可以进行数据挖掘。随着互联网的出现，又自然而然过度到网络数据挖掘的阶段。但是中国在互联网出现之前，没有相应的用户库基础，大家对它还没有形成清晰明确的认识，专业人才匮乏，大学里也没有开设数据挖掘的专业。 从事数据挖掘的人员，我个人认为要备有一定的统计学、社会调查等方面的基本素质，而且要充满好奇心。获取数据并不困难，关键是要具有能挑出金子的能力。比如像微博，通过用户大量的互动行为，产生人与信息的交流，交织，不断变化着向前推进。我发一条微博，被评论，然后被转发，再次被转发，有时候会产生类似蝴蝶效应的情况。数据挖掘可能帮助企业更好的预测信息，甚至还有人在互联网上通过数据挖掘，得出2012要毁灭的结论。 数据挖掘：从垃圾里捡金子 数据挖掘的前提是数据量足够庞大。这种大数据是非常诱人的，通过分析可以发现许多含金量很高的信息和趋势。 目前获得用户数据的方式大致有两种。一种是通过和电信运营商合作，在路由器上截取全网数据。这种方式能够在最大限度上掌握用户数据，但是这种全样本在操作上存在问题，国外一般采用以抽样小样本数据推向全局的做法。另一种方法是以cookie的方式植入到用户的机器里，通过连续性的跟踪，生成用户行为的信息流，经过对这些信息的分析，将有效的广告推送给用户。这种方法的技术不断提高，从文本到动画，越来越难被用户清除，因此可以更加完整地呈现用户在互联网上的行为。 这两种不同的获取数据的方法并没有优劣之分，抽样数据对于一些现象或者结果的预测并不一定低于全样本数据。获得全样本数据的代价非常大，如果全样本数据没有进行很好的分解，那么就是垃圾数据而已。 在数据分析结果与预期不符合的情况下，首先要看模型是否设计得合理。比如我经常会遇到自身网站的排名和第三方检测的排名很不一样，这其中有很大程度是因为数据筛选过滤以及模型的差异。通过不同的方法获得的数据结果会有不同，算法不同，实现方法也都会导致数据结果的差异性。 针对两种不同的数据获取方式的数据分解，采用cookie的会更加容易。特别是对于像Baidu这类公司，用户的行为基本覆盖了它的网络广告范围，因此更容易形成对用户的连续
数据挖掘算法
数据挖掘的10大经典算法 国际权威的学术组织the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法：C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, Naive Bayes, and CART. 不仅仅是选中的十大算法，其实参加评选的18种算法，实际上随便拿出一种来都可以称得上是经典算法，它们在数据挖掘领域都产生了极为深远的影响。 1. C4.5 C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3算法. C4.5算法继承了ID3算法的优点，并在以下几方面对ID3算法进行了改进： 1) 用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足； 2) 在树构造过程中进行剪枝； 3) 能够完成对连续属性的离散化处理； 4) 能够对不完整数据进行处理。 C4.5算法有如下优点：产生的分类规则易于理解，准确率较高。其缺点是：在 构造树的过程中，需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序，因而导致算法的低效。 2. The k-means algorithm 即K-Means算法 k-means algorithm算法是一个聚类算法，把n的对象根据他们的属性分为k个分割，k < n。它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似，因为他们都试图找到数据中自然聚类的中心。它假设对象属性来自于空间向量，并且目标是使各个群组内部的均方误差总和最小。 3. Support vector machines 支持向量机，英文为Support Vector Machine，简称SV机（论文中一般简称SVM）。它是一种監督式學習的方法，它广泛的应用于统计分类以及回归分析中。支持向量机将向量映射到一个更高维的空间里，在这个空间里建立有一个最大间隔超平面。在分开数据的超平面的两边建有两个互相平行的超平面。分隔超平面使两个平行超平面的距离最大化。假定平行超平面间的距离或差距越大，分类器的总误差越小。一个极好的指南是C.J.C Burges的《模式识别支持向量机指南》。van der Walt 和 Barnard 将支持向量机和其他分类器进行了比较。 4. The Apriori algorithm
大数据、数据分析和数据挖掘的区别
大数据、数据分析和数据挖掘的区别 大数据、数据分析、数据挖掘的区别是，大数据是互联网的海量数据挖掘，而数据挖掘更多是针对内部企业行业小众化的数据挖掘，数据分析就是进行做出针对性的分析和诊断，大数据需要分析的是趋势和发展，数据挖掘主要发现的是问题和诊断。具体分析如下： 1、大数据(big data)： 指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产; 在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点(IBM提出)：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值)Veracity(真实性) 。 2、数据分析：
是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。 数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能，并使得数据分析得以推广。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。 3、数据挖掘(英语：Data mining)： 又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现(英语：Knowledge-Discovery in Databases，简称：KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统(依靠过去的经验法则)和模式识别等诸多方法来实现上述目标。 简而言之： 大数据是范围比较广的数据分析和数据挖掘。 按照数据分析的流程来说，数据挖掘工作较数据分析工作靠前些，二者又有重合的地方，数据挖掘侧重数据的清洗和梳理。 数据分析处于数据处理的末端，是最后阶段。 数据分析和数据挖掘的分界、概念比较模糊，模糊的意思是二者很难区分。 大数据概念更为广泛，是把创新的思维、信息技术、统计学等等技术的综合体，每个人限于学术背景、技术背景，概述的都不一样。
大数据下数据挖掘技术的算法word版
大数据下数据挖掘技术的算法 在大数据背景下，许多传统科学技术的发展达到了新的高度，同时也衍生 出一些新兴技术，这些推动着互联网行业的前行。新技术的发展也伴随着新问 题的产生，现有的数据处理技术难以满足大数据发展的需要，在数据保护等方 面依旧存在着一定的风险。因此，进一步完善大数据技术是当下需要攻克的难题。本文主要进行了大数据的简单引入，介绍数据挖掘技术及其应用，分析了 当下的发展进度和面临的困难。 1大数据的相关引入 1.1大数据的概念。大数据主要指传统数据处理软件无法处理的数据集，大 数据有海量、多样、高速和易变四大特点，通过大数据的使用，可以催生出新 的信息处理形式，实现信息挖掘的有效性。大数据技术存在的意义不仅在于收 集海量的信息，更在于专业化的处理和分析，将信息转化为数据，从数据中提 取有价值的知识。大数据分析与云计算关系密切，数据分析必须依托于云计算 的分布式处理、分布式数据库等。1.2大数据的特点。伴随着越来越多的学者投 入到对大数据的研究当中，其特点也逐渐明晰，都广泛的提及了这四个特点。（1）海量的数据规模，信息的数据体量明显区别于以往的GB、TB等计量单位，在大数据领域主要指可以突破IZP的数量级。（2）快速的数据流转，大数据作用的领域时刻处在数据更新的环境下，高效快速的分析数据是保证信息处理有效 的前提。（3）多样的数据类型，广泛的数据来源催生出更加多样的数据结构。（4）价值低密度，也是大数据的核心特征，相较于传统数据，大数据更加多变、模糊，给数据分析带来困扰，从而难以从中高密度的取得有价值的信息。1.3大 数据的结构。大数据主要分为结构化、半结构化和非结构化三种数据结构。结 构化一般指类似于数据库的数据管理模式。半结构化具有一定的结构性，但相 比结构化来说更加灵活多变。目前非结构化数据占据所有数据的70%-80%，原
数据挖掘中十大经典算法
数据挖掘十大经典算法 国际权威的学术组织the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法：C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, Naive Bayes, and CART. 不仅仅是选中的十大算法，其实参加评选的18种算法，实际上随便拿出一种来都可以称得上是经典算法，它们在数据挖掘领域都产生了极为深远的影响。 1. C4.5 C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3算法. C4.5算法继承了ID3算法的优点，并在以下几方面对ID3算法进行了改进： 1) 用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足； 2) 在树构造过程中进行剪枝； 3) 能够完成对连续属性的离散化处理； 4) 能够对不完整数据进行处理。 C4.5算法有如下优点：产生的分类规则易于理解，准确率较高。其缺点是：在构造树的过程中，需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序，因而导致算法的低效。 2. The k-means algorithm 即K-Means算法 k-means algorithm算法是一个聚类算法，把n的对象根据他们的属性分为k个分割，k < n。它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似，因为他们都试图找到数据中自然聚类的中心。它假设对象属性来自于空间向量，并且目标是使各个群组内部的均方误差总和最小。 3. Support vector machines 支持向量机，英文为Support Vector Machine，简称SV机（论文中一般简称SVM）。它是一种監督式學習的方法，它广泛的应用于统计分类以及回归分析中。支持向量机将向量映射到一个更高维的空间里，在这个空间里建立有一个最大间隔超平面。在分开数据的超平面的两边建有两个互相平行的超平面。分隔超平面使两个平行超平面的距离最大化。假定平行超平面间的距离或差距越大，分类器的总误差越小。一个极好的指南是C.J.C Burges的《模式识别支持向量机指南》。van der Walt 和Barnard 将支持向量机和其他分类器进行了比较。 4. The Apriori algorithm Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。其核心是基于两阶段频集思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、单层、布尔关联规则。在这里，所有支持度大于最小支持度的项集称为频繁项集，简称频集。 5. 最大期望(EM)算法 在统计计算中，最大期望（EM，Expectation–Maximization）算法是在概率（probabilistic）模型中寻找参数最大似然估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量（Latent Variabl）。最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据集聚（Data Clustering）领域。 6. PageRank PageRank是Google算法的重要内容。2001年9月被授予美国专利，专利人是Google创始人之一拉里?佩奇（Larry Page）。因此，PageRank里的page不是指网页，而是指佩奇，即这个
数据挖掘考试题库1
1.何谓数据挖掘？它有哪些方面的功能？ 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称为数据挖掘。相关的名称有知识发现、数据分析、数据融合、决策支持等。 数据挖掘的功能包括：概念描述、关联分析、分类与预测、聚类分析、趋势分析、孤立点分析以及偏差分析等。 2.何谓粒度？它对数据仓库有什么影响？按粒度组织数据的方式有哪些？ 粒度是指数据仓库的数据单位中保存数据细化或综合程度的级别。粒度影响存放在数据仓库中的数据量的大小，同时影响数据仓库所能回答查询问题的细节程度。按粒度组织数据的方式主要有： ①简单堆积结构 ②轮转综合结构 ③简单直接结构 ④连续结构 3.简述数据仓库设计的三级模型及其基本内容。 概念模型设计是在较高的抽象层次上的设计，其主要内容包括：界定系统边界和确定主要的主题域。 逻辑模型设计的主要内容包括：分析主题域、确定粒度层次划分、确定数据分割策略、定义关系模式、定义记录系统。 物理数据模型设计的主要内容包括：确定数据存储结构、确定数据存放位置、确定存储分配以及确定索引策略等。在物理数据模型设计时主要考虑的因素有: I/O存取时间、空间利用率和维护代价等。 提高性能的主要措施有划分粒度、数据分割、合并表、建立数据序列、引入冗余、生成导出数据、建立广义索引等。 4.在数据挖掘之前为什么要对原始数据进行预处理？ 原始业务数据来自多个数据库或数据仓库，它们的结构和规则可能是不同的，这将导致原始数据非常的杂乱、不可用，即使在同一个数据库中，也可能存在重复的和不完整的数据信息，为了使这些数据能够符合数据挖掘的要求，提高效率和得到清晰的结果，必须进行数据的预处理。 为数据挖掘算法提供完整、干净、准确、有针对性的数据，减少算法的计算量，提高挖掘效率和准确程度。 5.简述数据预处理方法和内容。 ①数据清洗：包括填充空缺值，识别孤立点，去掉噪声和无关数据。 ②数据集成：将多个数据源中的数据结合起来存放在一个一致的数据存储中。需要注意不同数据源的数据匹配问题、数值冲 突问题和冗余问题等。 ③数据变换：将原始数据转换成为适合数据挖掘的形式。包括对数据的汇总、聚集、概化、规范化，还可能需要进行属性的 重构。 ④数据归约：缩小数据的取值范围，使其更适合于数据挖掘算法的需要，并且能够得到和原始数据相同的分析结果。 6.简述数据清理的基本内容。 ①尽可能赋予属性名和属性值明确的含义； ②统一多数据源的属性值编码； ③去除无用的惟一属性或键值(如自动增长的id)； ④去除重复属性(在某些分析中，年龄和出生日期可能就是重复的属性，但在某些时候它们可能又是同时需要的) ⑤去除可忽略字段(大部分为空值的属性一般是没有什么价值的，如果不去除可能造成错误的数据挖掘结果) ⑥合理选择关联字段(对于多个关联性较强的属性，重复无益，只需选择其中的部分用于数据挖掘即可，如价格、数据、金额) ⑦去掉数据中的噪音、填充空值、丢失值和处理不一致数据。 7.简述处理空缺值的方法。 ①忽略该记录； ②去掉属性； ③手工填写空缺值； ④使用默认值； ⑤使用属性平均值； ⑥使用同类样本平均值； ⑦预测最可能的值。 8.常见的分箱方法有哪些？数据平滑处理的方法有哪些？ 分箱的方法主要有： ①统一权重法(又称等深分箱法) ②统一区间法(又称等宽分箱法) ③最小熵法 ④自定义区间法
数据挖掘主要算法
朴素贝叶斯： 有以下几个地方需要注意： 1. 如果给出的特征向量长度可能不同，这是需要归一化为通长度的向量（这里以文本分类为例），比如说是句子单词的话，则长度为整个词汇量的长度，对应位置是该单词出现的次数。 2. 计算公式如下： 其中一项条件概率可以通过朴素贝叶斯条件独立展开。要注意一点就是的计算方法，而由朴素贝叶斯的前提假设可知， = ，因此一般有两种，一种是在类别为ci的那些样本集中，找到wj出现次数的总和，然后除以该样本的总和；第二种方法是类别为ci的那些样本集中，找到wj出现次数的总和，然后除以该样本中所有特征出现次数的总和。 3. 如果中的某一项为0，则其联合概率的乘积也可能为0，即2中公式的分子为0，为了避免这种现象出现，一般情况下会将这一项初始化为1，当然为了保证概率相等，分母应对应初始化为2（这里因为是2类，所以加2，如果是k类就需要加k，术语上叫做laplace 光滑, 分母加k的原因是使之满足全概率公式）。 朴素贝叶斯的优点： 对小规模的数据表现很好，适合多分类任务，适合增量式训练。 缺点： 对输入数据的表达形式很敏感。 决策树： 决策树中很重要的一点就是选择一个属性进行分枝，因此要注意一下信息增益的计算公式，并深入理解它。 信息熵的计算公式如下:
其中的n代表有n个分类类别（比如假设是2类问题，那么n=2）。分别计算这2类样本在总样本中出现的概率p1和p2，这样就可以计算出未选中属性分枝前的信息熵。 现在选中一个属性xi用来进行分枝，此时分枝规则是：如果xi=vx的话，将样本分到树的一个分支；如果不相等则进入另一个分支。很显然，分支中的样本很有可能包括2个类别，分别计算这2个分支的熵H1和H2,计算出分枝后的总信息熵H’=p1*H1+p2*H2.，则此时的信息增益ΔH=H-H’。以信息增益为原则，把所有的属性都测试一边，选择一个使增益最大的属性作为本次分枝属性。 决策树的优点： 计算量简单，可解释性强，比较适合处理有缺失属性值的样本，能够处理不相关的特征； 缺点： 容易过拟合（后续出现了随机森林，减小了过拟合现象）； Logistic回归： Logistic是用来分类的，是一种线性分类器，需要注意的地方有： 1. logistic函数表达式为： 其导数形式为： 2. logsitc回归方法主要是用最大似然估计来学习的，所以单个样本的后验概率为： 到整个样本的后验概率：
方向论证--大数据分析与挖掘
信息工程学院“计算机技术工程”专业硕士点论证 《大数据分析与挖掘》方向： --团队 --近5年发表论文 --近5年获得的代表性科研项目、课题情况 --本研究方向的特色、定位、作用和意义 --培养方案 --人才需求与培养目标 --实践基地与培养模式 1.团队： 2.近5年发表论文： 研究方向 姓 名 出生年月 职 称 学历/学位 备 注 大数据分析与挖掘 邵艳华 1975.03 教授 研究生/博士 学科带头人 张儒良 1963.06 教授 研究生/硕士 学术带头人 曹俊英 1981.05 教授 研究生/博士 学术骨干 夏大文 1982.09 副教授 研究生/博士生 学术骨干 李小武 1966.11 副教授 研究生/博士 学术后备人才 龙 飞 1978.03 副教授 研究生/硕士 学术后备人才 吴有富 1966.04 教授 研究生/博士 兼职 吴茂念 1974.02 教授 研究生/博士 兼职 刘运强 1984.07 高级工程师 研究生/硕士 兼职
本学科方向近5年发表论文情况 序 号 论文名称作者（*）发表时间发表刊物、会议名称或ISSN、检索号 1 Research about Model and Simulation of Enterprise Evolution Based on Agent 邵艳华 （1/？） 2012.10, 3114-3117 ICECC 2012 2 一类复杂适应系统的建模研究 邵艳华 （1/？） 2012, 38(1), 253-255 计算机工程 3 Modeling and simulation of agent decision based on prospect theory. 邵艳华 （1/？） 2014.12 ICFEEE 2014 4 Application of Modeling and Simulation Based on Agent 邵艳华 （1/？） 2014.11, 939-942 ICMECS 2014 5 A Method of Slant Correction of Vehicle License Plate Based on Watershed Algorithm 张儒良 (1/2) 2010.02 Robotics and Automation，2010 (2) 95-98 6 A Method of Slant Correction of Vehicle License Plate Based on Watershed Algorithm 张儒良 (1/2) 2010.02 Robotics and Automation，2010 (2) 95-98 7 Car Number Plate Detection Using https://www.360docs.net/doc/2d14566991.html,yer Weak Filter 张儒良 (1/2) 2009.07 Business Intelligence (EI收录) IEEE Computer Society, ISBN: 978-0-7695-3705-4 检索号:20094712459305 8 A high order schema for the numerical solution of the fractional ordinary differential equations 曹俊英 （1/2） 2013(4):15 4-168 J. Comput. Physics 9 A high order schema for the numerical solution of ordinary fractional differential equations 曹俊英 （1/2） 2013(586):9 3-103 Contemporary Mathematics 10 Hadoop关键技术的研究与应用 夏大文 （1/？） 2013计算机与现代化 11 A Novel Parallel Algorithm for Frequent Itemsets Mining in Massive Small Files Datasets 夏大文 （1/？） 2014 ICIC Express Letters, Part B: Applications 12 Discovery and Analysis of Usage Data Based on Hadoop for Personalized Information Access 夏大文 （1/？） 2013BDSE’13 13 A geometric strategy for computing intersections of two spatial parametric curves(SCI) 李小武 （1/？） 2013The Visual Computer，29，1151-1158 14 On a family of trimodal distributions, Communications in Statistics - Theory and Methods(SCI) 李小武 （1/？） 2014 Communications in Statistics - Theory and Methods, 43(14),2886–2896. 15 基于开源少民信息资源保存系统设计 研究 龙飞 （1/？） 2011 计算机技术与发展 3. 近5年获得的代表性科研项目、课题情况
数据挖掘的价值
数据挖掘的价值：寿险行业数据挖掘应用分析 寿险是保险行业的一个重要分支，具有巨大的市场发展空间，因此，随着寿险市场的开放、外资公司的介入，竞争逐步升级，群雄逐鹿已成定局。如何保持自身的核心竞争力，使自己始终立于不败之地，是每个企业必须面对的问题。信息技术的应用无疑是提高企业竞争力的有效手段之一。寿险信息系统经过了多年的发展，已逐步成熟完善，并积累了相当数量的数据资源，为数据挖掘提供了坚实的基础，而通过数据挖掘发现知识，并用于科学决策越来越普遍受到寿险公司的重视。 数据挖掘 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。 目前业内已有很多成熟的数据挖掘方法论，为实际应用提供了理想的指导模型。 CRISP-DM( Cross-1 ndustry Sta ndard Process for Data Mining )就是公认的、较有影响的方法论之一。CRISP-DMS调，DM不单是数据的组织或者呈现，也不仅是数据分析和统计建模，而是一个从理解业务需求、寻求解决方案到接受实践检验的完整过程。CRISP-DM将整个挖掘过程分为以下六个阶段：商业理解 (Business Understanding)，数据理解(Data Understanding)，数据准备(Data Preparation)，建模(Modeling)，评估(Evaluation) 和发布(Deployment)。 商业理解就是对企业运作、业务流程和行业背景的了解；数据理解是对现有企业应用系统的了解；数据准备就是从企业大量数据中取出一个与要探索问题相关的样板数据子集。建模是根据对业务问题的理解，在数据准备的基础上，选择一种 更为实用的挖掘模型，形成挖掘的结论。评估就是在实际中检验挖掘的结论，如果达到