数据挖掘平台介绍

19款最好用的免费数据挖掘工具大汇总

数据在当今世界意味着金钱。随着向基于app的世界的过渡，数据呈指数增长。然而，大多数数据是非结构化的，因此需要一个过程和方法从数据中提取有用的信息，并将其转换为可理解的和可用的形式。 数据挖掘或“数据库中的知识发现”是通过人工智能、机器学习、统计和数据库系统发现大数据集中的模式的过程。 免费的数据挖掘工具包括从完整的模型开发环境如Knime和Orange，到各种用Java、c++编写的库，最常见的是Python。数据挖掘中通常涉及到四种任务: 分类:将熟悉的结构概括为新数据的任务 聚类:在数据中以某种方式查找组和结构的任务，而不需要在数据中使用已注意的结构。 关联规则学习:查找变量之间的关系 回归:旨在找到一个函数，用最小的错误来模拟数据。 下面列出了用于数据挖掘的免费软件工具 数据挖掘工具 1.Rapid Miner

Rapid Miner，原名YALE又一个学习环境，是一个用于机器学习和数据挖掘实验的环境，用 于研究和实际的数据挖掘任务。毫无疑问，这是世界领先的数据挖掘开源系统。该工具以Java编程语言编写，通过基于模板的框架提供高级分析。 它使得实验可以由大量的可任意嵌套的操作符组成，这些操作符在xmxxxxl文件中是详细的，并且是由快速的Miner的图形用户界面完成的。最好的是用户不需要编写代码。它已经有许 多模板和其他工具，让我们可以轻松地分析数据。 2. IBM SPSS Modeler

IBM SPSS Modeler工具工作台最适合处理文本分析等大型项目，其可视化界面非常有价值。它允许您在不编程的情况下生成各种数据挖掘算法。它也可以用于异常检测、贝叶斯网络、CARMA、Cox回归以及使用多层感知器进行反向传播学习的基本神经网络。 3.Oracle Data Mining

互联网数据挖掘期末考试论述题

1、 阐述互联网搜索系统的基本框架，比较当前主流中文互联网搜索系统的优缺点，并讨论如何改善现有中文搜索引擎。 简单地说，搜索引擎由抓取器、索引器、排序器、用户界面组成。抓取器从互联网上抓取网页，将垃圾网页过滤；索引器分析网页的内容，计算网页的重要度，将网页索引；用户界面接受查询语句，分析查询语句的内容；排序器从索引中检索出含有查询词的网页，实行查询语句与网页的匹配，将网页按相关度、重要度等进行排序；用户界面将排序结果展示给用户，同时收集用户搜索行为数据。 百度的优点： 1、对于中国人的阅读和浏览更为熟悉，服务更加本土化 2、提供RSS新闻订阅服务 3、提供历史和各省市新闻查阅 百度的缺点： 1、页面布局不合理页面没有充分利用 2、更新时间迅速的优势没有充分发挥 3、商业味太重，你搜索的关键字的首页基本都价排名出价高的企业占据了，很难找到你需要的真正自然搜索的结果，百度的搜索排名技术不够权威； 4、搜索结果中广告、垃圾网站和死链比较多 Google的优点： 1、容量大和范围广：其数据库如今是最大的，包括了PDF、DOC、PS及其他许多文件类型。 2、易用性较强。 3、根据站点的链接数和权威性进行相关性排序。 4、网页缓存归档，浏览过的网页被编入索引。 Google的缺点： 1、搜索特性有限，没有嵌套搜索，没有截词搜索,不支持全部的布尔逻辑检索。 2、链接搜索必须准确，而且不完整。 3、只能把网页的前101KB和PDF的大约前120KB编入索引。可能会在不告诉你的情况下，检索复数/单数、同义词和语法变体。

4、死链率比较高，中文网站检索的更新频率不够高，不能及时淘汰过时的链接。 雅虎的优点： 1、搜索引擎数据库庞大而且新颖。 2、包括页面的缓存拷贝。 3、也包括指向雅虎目录的链接。 4、支持全部的布尔逻辑检索。 雅虎的缺点： 1、缺少某些高级的搜索特性，譬如截词搜索。 2、只能把网页的前500KB（不过仍超过Google的101KB）编入索引。 3、连接搜索需要加入http://。包括有些付费才能加入的站点。 4、死链率较高而且缺少一些应有的高级搜索功能。 5、搜索结果的描述和在用户搜索过程中的提示说明也不太清晰、明了，搜索的易用性稍差。 1“百度”全球最大的中文搜索引擎，也是人们最常用的搜索引擎之一，常用于搜索网页、图片和mp3。搜索结果中广告、垃圾网站和死链比较多。 2、“Google”是功能强大，易用性最强的搜索网站，搜索速度快而且提供了最丰富的高级搜索功能。死链率比较高是Google最大的问题，中文网站检索的更新频率不够高，不能及时淘汰已经过时的链接。虽然通过“网页快照”功能，可以减少目标页面不存在的现象，但Google的“网页快照”功能在国内经常出现不可访问的问题，令用户无所适从。 3、“ 雅虎”中规中矩，网页搜索表现不错，但死链率较高而且缺少一些应有的高级搜索功能。 3．1．1增加标引的深度 目前的网络信息挖掘是基于形式的，如关键词、标题和URL等，所获得的信息与设定的要求只是简单的匹配，对于中文搜索引擎，要运用网络的数据挖掘和知识发现来分析信息的内容及其关系，增加标引的深度，以提高用户的检准率。3．1．2开发中文元搜索引擎 元搜索引擎由多个独立搜索引擎汇集而成，通常以一个统一的界面向用户开放，用户只需要进行一次提问，元搜索引擎便可将提问转给不同的搜索引擎，甚至可以对结果进一步处理，将重复结果删除后再输出。元搜索引擎的技术重心在于查询前的处理和结果的集成。元搜索引擎可以灵活选择所要采用的独立搜索引擎，一般都是选择那些比较典型的性能优异的独立搜索引擎，这种强强联合的结果保证了搜索结果的权威性和可靠性，它还可以充分发挥各个独立搜索引擎在某个搜索领域的功能，弥补独立搜索引擎信息覆盖面的局限性。 3．1．3改善检索性能 评价检索性能的指标有查全率、查准率、响应时间和检索结果输出格式等，可以从这些方面入手，有针对性地加强各个环节，改善检索性能。首先，要充分考虑各层次用户的水平，网络用户大多未经过网络检索的培训，对搜索引擎设置的各

数据清洗数据分析数据挖掘

数据清洗 1.基本概念 数据清洗从名字上也看的出就是把"脏"的"洗掉"，指发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序，包括检查数据一致性，处理无效值和缺失值等。因为数据仓库中的数据是面向某一主题的数据的集合，这些数据从多个业务系统中抽取而来而且包含历史数据，这样就避免不了有的数据是错误数据、有的数据相互之间有冲突，这些错误的或有冲突的数据显然是我们不想要的，称为"脏数据"。我们要按照一定的规则把"脏数据""洗掉"，这就是数据清洗。而数据清洗的任务是过滤那些不符合要求的数据，将过滤的结果交给业务主管部门，确认是否过滤掉还是由业务单位修正之后再进行抽取。不符合要求的数据主要是有不完整的数据、错误的数据、重复的数据三大类。数据清洗是与问卷审核不同，录入后的数据清理一般是由计算机而不是人工完成。 主要类型 残缺数据 这一类数据主要是一些应该有的信息缺失，如供应商的名称、分公司的名称、客户的区域信息缺失、业务系统中主表与明细表不能匹配等。对于这一类数据过滤出来，按缺失的内容分别写入不同Excel文件向客户提交，要求在规定的时间内补全。补全后才写入数据仓库。 折叠错误数据

这一类错误产生的原因是业务系统不够健全，在接收输入后没有进行判断直接写入后台数据库造成的，比如数值数据输成全角数字字符、字符串数据后面有一个回车操作、日期格式不正确、日期越界等。这一类数据也要分类，对于类似于全角字符、数据前后有不可见字符的问题，只能通过写SQL语句的方式找出来，然后要求客户在业务系统修正之后抽取。日期格式不正确的或者是日期越界的这一类错误会导致ETL运行失败，这一类错误需要去业务系统数据库用SQL 的方式挑出来，交给业务主管部门要求限期修正，修正之后再抽取。 折叠重复数据 对于这一类数据--特别是维表中会出现这种情况--将重复数据记录的所有字段导出来，让客户确认并整理。 数据清洗是一个反复的过程，不可能在几天内完成，只有不断的发现问题，解决问题。对于是否过滤，是否修正一般要求客户确认，对于过滤掉的数据，写入Excel文件或者将过滤数据写入数据表，在ETL开发的初期可以每天向业务单位发送过滤数据的邮件，促使他们尽快地修正错误,同时也可以做为将来验证数据的依据。数据清洗需要注意的是不要将有用的数据过滤掉，对于每个过滤规则认真进行验证，并要用户确认。 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。

数据挖掘工具应用及前景分析

数据挖掘工具应用及前景

介绍以下数据挖掘工具分别为： 1、 Intelligent Miner 2、 SAS Enterpreise Miner 3、SPSS Clementine 4、马克威分析系统 5、GDM Intelligent Miner 一、综述：IBM的Exterprise Miner简单易用，是理解数据挖掘的好的开始。能处理大数据量的挖掘，功能一般，可能仅满足要求．没有数据探索功能。与其他软件接口差，只能用DB2，连接DB2以外的数据库时，如Oracle, SAS, SPSS需要安装DataJoiner作为中间软件。难以发布。结果美观，但同样不好理解。 二、基本内容：一个挖掘项目可有多个发掘库组成；每个发掘库包含多个对象和函数对象： 数据:由函数使用的输入数据的名称和位置。 离散化:将记录分至明显可识别的组中的分发操作。 名称映射:映射至类别字段名的值的规范。 结果:由函数创建的结果的名称和位置。 分类:在一个项目的不同类别之间的关联层次或点阵。 值映射:映射至其它值的规范。 函数： 发掘:单个发掘函数的参数。 预处理:单个预处理函数的参数。 序列:可以在指定序列中启动的几个函数的规范。 统计:单个统计函数的参数。 统计方法和挖掘算法：单变量曲线，双变量统计，线性回归，因子分析，主变量分析，分类，分群，关联，相似序列，序列模式，预测等。 处理的数据类型：结构化数据(如：数据库表，数据库视图，平面文件) 和半结构化或非结构化数据(如：顾客信件，在线服务，传真，电子邮件，网页等) 。 架构：它采取客户/服务器（C/S）架构，并且它的API提供了C++类和方法 Intelligent Miner通过其独有的世界领先技术，例如自动生成典型数据集、发现关联、发现序列规律、概念性分类和可视化呈现，可以自动实现数据选择、数据转换、数据挖掘和结果呈现这一整套数据挖掘操作。若有必要，对结果数据集还可以重复这一过程，直至得到满意结果为止。 三、现状：现在，IBM的Intelligent Miner已形成系列，它帮助用户从企业数据资产中 识别和提炼有价值的信息。它包括分析软件工具——Intelligent Miner for Data和IBM Intelligent Miner forText ，帮助企业选取以前未知的、有效的、可行的业务知识——

数据挖掘研究现状及发展趋势

数据挖掘研究现状及发展趋势摘要：从数据挖掘的定义出发，介绍了数据挖掘的神经网络法、决策树法、遗传算法、粗糙集法、模糊集法和关联规则法等概念及其各自的优缺点；详细总结了国内外数据挖掘的研究现状及研究热点，指出了数据挖掘的发展趋势。 关键词：数据挖掘；挖掘算法；神经网络；决策树；粗糙集；模糊集；研究现状；发展趋势 Abstract：From the definition of data mining，the paper introduced concepts and advantages and disadvantages of neural network algorithm，decision tree algorithm，genetic algorithm，rough set method，fuzzy set method and association rule method of data mining，summarized domestic and international research situation and focus of data mining in details，and pointed out the development trend of data mining. Key words：data mining，algorithm of data mining，neural network，decision tree，rough set，fuzzy set，research situation，development tendency 1引言 随着信息技术的迅猛发展，许多行业如商业、企业、科研机构和政府部门等都积累了海量的、不同形式存储的数据资料[1]。这些海量数据中往往隐含着各种各样有用的信息，仅仅依靠数据库的查询检索机制和统计学方法很难获得这些信息，迫切需要能自动地、智能地将待处理的数据转化为有价值的信息，从而达到为决策服务的目的。在这种情况下，一个新的技术———数据挖掘(Data Mining，DM)技术应运而生[2]。 数据挖掘是一个多学科领域，它融合了数据库技术、人工智能、机器学习、统计学、知识工程、信息检索等最新技术的研究成果，其应用非常广泛。只要是有分析价值的数据库，都可以利用数据挖掘工具来挖掘有用的信息。数据挖掘典型的应用领域包括市场、工业生产、金融、医学、科学研究、工程诊断等。本文主要介绍数据挖掘的主要算法及其各自的优缺点，并对国内外的研究现状及研究热点进行了详细的总结，最后指出其发展趋势及问题所在。 江西理工大学

数据挖掘与分析心得体会

正如柏拉图所说：需要是发明之母。随着信息时代的步伐不断迈进，大量数据日积月累。我们迫切需要一种工具来满足从数据中发现知识的需求！而数据挖掘便应运而生了。正如书中所说：数据挖掘已经并且将继续在我们从数据时代大步跨入信息时代的历程中做出贡献。 1、数据挖掘 数据挖掘应当更正确的命名为：“从数据中挖掘知识”，不过后者显得过长了些。而“挖掘”一词确是生动形象的！人们把数据挖掘视为“数据中的知识发现（KDD）”的同义词，而另一些人只是把数据挖掘视为知识发现过程的一个基本步骤！ 由此而产生数据挖掘的定义：从大量数据中挖掘有趣模式和知识的过程！数据源包括数据库、数据仓库、Web、其他信息存储库或动态地流入系统的数据。作为知识发现过程，它通常包括数据清理、数据集成、数据变换、模式发现、模式评估和知识表示六个步骤。 数据挖掘处理数据之多，挖掘模式之有趣，使用技术之大量，应用范围之广泛都将会是前所未有的；而数据挖掘任务之重也一直并存。这些问题将继续激励数据挖掘的进一步研究与改进！ 2、数据分析 数据分析是指用适当的统计方法对收集来的大量第一手资料和第二手资料进行分析，以求最大化地开发数据资料的功能，发挥数据的作用。是为了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。 数据分析有极广泛的应用范围。典型的数据分析可能包含以下三个步： 1、探索性数据分析：当数据刚取得时，可能杂乱无章，看不出规律，通过作图、造表、用各种形式的方程拟合，计算某些特征量等手段探索规律性的可能形式，即往什么方向和用何种方式去寻找和揭示隐含在数据中的规律性。 2、模型选定分析，在探索性分析的基础上提出一类或几类可能的模型，然后通过进一步的分析从中挑选一定的模型。 3、推断分析：通常使用数理统计方法对所定模型或估计的可靠程度和精确程度作出推断。 数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来，以找出所研究对象的内在规律。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。数据分析是组织有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。这一过程是质量管理体系的支持过程。在产品的整个寿命周期，包括从市场调研到售后服务和最终处置的各

基于数据挖掘技术的学生成绩分析系统

本科毕业设计（论文） 题目: 基于数据挖掘技术的学生成绩分析系统的设计与实现 姓名张宇恒 学院软件学院 专业软件工程 班级2010211503 学号10212099 班内序号01 指导教师牛琨 2014年5月

基于数据挖掘技术的学生成绩分析系统的设计与实现 摘要 随着科技的不断发展和中国教育制度的日趋完善，各大高校对教务管理工作提出了越来越高的要求。各大高校不再满足于传统的成绩管理方式，开始运用数据挖掘领域的先进方法对学生成绩进行分析和研究。教务工作人员使用关联规则挖掘算法分析课程间的内在联系，可为学校的改进教学工作提供依据，并为学生的选课和学业规划提供指导；对学生进行分类，让学生能够对自己在校期间所学课程的成绩有一个全面而清晰的了解，方便学生扬长避短选择选修课程，及时对可能在学习上遇到困难的学生进行预警；运用聚类算法对学生进行聚类，找出具有共同特征的学生，并对不同学生群体分别采取不同的教学方法，初步体现因材施教的教育理念，最终探索出适合中国国情和教育制度的个性化培养模式。 本系统采用Eclipse作为开发平台，以Java作为开发语言。通过对高校学生成绩分析系统的需求分析，本系统设计实现了可以使用关联规则挖掘算法分析课程间的内在联系，使用分类算法对学生进行分类，使用聚类算法对学生进行聚类。希望本系统能对今后高校学生成绩分析系统的开发提供一定的参考价值。 关键词成绩分析关联规则分类聚类

Design and implementation of student achievement analysis system based on data mining technology ABSTRACT With the continuous development of technology and the Chinese education system maturing, Universities have put higher requirements to their academic administration. Universities are no longer satisfied with traditional performance management, began to apply advanced data mining methods to analyze and study students’ achievement. Staff of academic affairs use association rule mining algorithm to analysis intrinsic link between courses, which can provide the basis for improving the teaching of the school and guidance for the student's enrollment and academic planning. Using classification algorithm to classify the students, so that students can have a clear understanding in their academic performance, and facilitate students in selecting courses. Warning students who probably face difficulties in the academic. Using clustering algorithm to cluster the students to identify students with common characteristics, so that teachers can teach different students in different way, embodies the concept of individualized education, finally discover a personalized education model, which is suitable for China's national conditions and education system. The system was developed in Eclipse, with java as a development language. By analyzing the need of student achievement analysis system, this system uses association rule mining algorithm to analysis intrinsic link between courses, uses classification algorithm to classify the students, uses clustering algorithm to cluster the students to identify students.I hope this system can provide some reference value to the future development of college student s’ achievement analysis system. KEY WORDS achievement analysis association rules classification clustering

快速数据挖掘平台RapidMiner

快速数据挖掘平台RapidMiner 作为一门学科，数据挖掘对于世人来说在很大程度上是透明的。我们在大多数时间都从未注意到它的发生。但每当我们办理商店购物卡、使用信用卡购物或在网上冲浪时，都在创建数据。这些数据以大数据集形式存储在我们每天与之打交道的公司所拥有的功能强大的计算机上。存在于这些数据集之内的便是模式 - 表明我们的兴趣、习惯和行为。数据挖掘可让人们找到并解读这些模式，从而帮助人们做出更明智的决策，并更好地为客户服务。 本培训旨在向您介绍数据挖掘方面的常见概念和做法。主要目标读者除了大学生之外，还有希望通过挖掘数据，使用信息系统和技术解决业务问题，但在计算机科学方面没有正式相关背景或教育经历的业务专家。尽管数据挖掘融合了应用统计、逻辑、人工智能、机器学习和数据管理系统，但您不需要在这些领域具有很强的背景即可参加本次培训，来学会使用RapidMiner。虽然学过统计学和数据库方面的初级大学课程将会有所帮助，但本培训中对成功学习如何挖掘数据需要了解的概念和技术进行了解释。 RapidMiner原名Yale，它是用于数据挖掘、机器学习、商业预测分析的开源计算环境。根据KDnuggets在2013年的一次投票显示，从使用率来看该软件比之R语言还要略胜一筹。因为其具备GUI特性，所以很适合于数据挖掘的初学者入门。投票信息： https://www.360docs.net/doc/3b6571128.html,/polls/2013/analytics-big-data-mining-data-sc ience-software.html

《快速数据挖掘平台RapidMiner》课程内容： 第一课：数据挖掘基本知识RapidMiner工具介绍 第二课：数据准备：导入、预处理、导出 第三课：数据挖掘模型和方法 第四课：K-Means 聚类与辨别分析 第五课：线性回归与逻辑回归 第六课：决策树与神经网络 第七课：文本挖掘 第八课：WEB挖掘 第九课：协同过滤、推荐 第十课：时间序列分析 第十一课：离群点分析 第十二课：模型评估-交叉验证与模型优化化 第十三课：过程控制 第十四课：数据转换与执行命令 本课程各章节围绕实际挖掘分析业务需求，对挖掘工作中常用的各种算法应用方式、过程都做了阐述，各章节所需试验数据也专门打包，可供读者下载使用。 授课对象： 本课程适合已经有一定的IT基础，但对数据挖掘领域尚不了解的朋友进修学习。如果您具备统计学和数据库方面的初级基础技能会更好。课程同样适用于数据分析师、IT系统架构设计及研发人员，通过简单灵活的挖掘模型定制，带领您探索发现隐藏在海量数据背后的新知识。 学习收获预期： 算法有一定的了解，有一定的使用RapidMiner工具解决问题的能力，能够熟练地使用RapidMiner提供的典型挖掘算法进行挖掘分析。 授课讲师： TEKKEN，从事IT行业十余年，有丰富的数据分析挖掘领域知识经验。对数据清

数据挖掘在互联网金融客户关系管理中的应用分析

数据挖掘在互联网金融客户关系管理中的应用分析 This model paper was revised by the Standardization Office on December 10, 2020

数据挖掘在零售银行客户关系管理中的应用分析 蔡洋萍1 （湖南农业大学经济学院湖南长沙 410128） 摘要：银行传统的商业模式发生了巨大变化，银行之间的竞争也日趋激烈。其竞争焦点由产品的竞争转变为争夺客户的竞争，拥有客户也就意味着拥有了市场，就能在激烈的竞争中取胜。因此，客户关系管理正越来越受到银行的重视。商业银行要获取客户，就需要深入了解客户的偏好，明晰客户需求。数据挖掘正是达到这一目的实现有效客户关系管理的关键技术。研究分析大数据时代零售银行客户关系管理，重点分析大数据技术在零售银行客户获取、客户情绪分析、客户行为预测、客户市场细分当中的应用。 关键词：数据挖掘零售银行客户关系管理 在我国利率市场化进程不断推进的背景下，长期以往以经营传统对公存贷业务为重心的商业银行利润空间将因利差收益缩窄而营收面临考验，商业银行不得不从新思索新的经营方向与营收来源。从国际商业银行的发展历程演变看，零售银行业务将是我国商业银行新的利润增长点。但是，随着我国互联网金融在“草根”阶层的深化，商业银行面临来自利率市场化与互联网企业跨界开展金融业务的双重挑战。因此，长期以来粗放式经营零售业务的商业银行不得不开始思索其零售银行业务如何转型与发展。当前，尽管商业银行 1基金项目：湖南省社科基金项目“我国村镇银行风险控制问题研究（13YBB102）”阶段性研究成果。 作者简介：蔡洋萍（1982-），女，汉族，江西宜春人，金融学博士，湖南农业大学经济学院讲师，研究方向：中小企业融资、农村金融。 联系方式：，E－mail，地址：长沙市芙蓉区湖南农业大学经济学院 410128。

数据清洗数据分析数据挖掘

数据清洗1.基本概念 数据清洗从名字上也看的出就是把"脏"的"洗掉"，指发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序，包括检查数据一致性，处理无效值和缺失值等。因为中的数据是面向某一主题的数据的集合，这些数据从多个业务系统中抽取而来而且包含历史数据，这样就避免不了有的数据是错误数据、有的数据相互之间有冲突，这些错误的或有冲突的数据显然是我们不想要的，称为""。我们要按照一定的规则把"""洗掉"，这就是数据清洗。而数据清洗的任务是过滤那些不符合要求的数据，将过滤的结果交给业务主管部门，确认是否过滤掉还是由业务单位修正之后再进行抽取。不符合要求的数据主要是有不完整的数据、错误的数据、重复的数据三大类。数据清洗是与问卷审核不同，录入后的数据清理一般是由计算机而不是人工完成。 主要类型 残缺数据 这一类数据主要是一些应该有的信息缺失，如的名称、分公司的名称、客户的区域信息缺失、业务系统中主表与明细表不能匹配等。对于这一类数据过滤出来，按缺失的内容分别写入不同Excel文件向客户提交，要求在规定的时间内补全。补全后才写入。 错误数据 这一类错误产生的原因是业务系统不够健全，在接收输入后没有进行判断直接写入造成的，比如数值数据输成全角数字、字符串数据后面有一个回车操作、日期格式不正确、日期越界等。这一类数据也要分类，对于类似于、数据前后有

不可见字符的问题，只能通过写语句的方式找出来，然后要求客户在业务系统修正之后抽取。日期格式不正确的或者是日期越界的这一类错误会导致ETL运行失败，这一类错误需要去业务用SQL的方式挑出来，交给业务主管部门要求限期修正，修正之后再抽取。 重复数据 对于这一类数据--特别是维表中会出现这种情况--将重复数据记录的所有字段导出来，让客户确认并整理。 数据清洗是一个反复的过程，不可能在几天内完成，只有不断的发现问题，解决问题。对于是否过滤，是否修正一般要求客户确认，对于过滤掉的数据，写入Excel文件或者将过滤数据写入数据表，在ETL开发的初期可以每天向业务单位发送过滤数据的邮件，促使他们尽快地修正错误,同时也可以做为将来验证数据的依据。数据清洗需要注意的是不要将有用的数据过滤掉，对于每个过滤规则认真进行验证，并要用户确认。 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。 类型 在统计学领域，有些人将数据分析划分为描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性数据分析;其中，探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征，而验证性数据分析则侧重于已有假设的证实或证伪。 探索性数据分析是指为了形成值得假设的检验而对数据进行分析的一种方法，是对传统统计学假设检验手段的补充。该方法由美国着名统计学家约翰·图基(John Tukey)命名。

5种数据挖掘工具分析比较

数据挖掘工具调查与研究 姓名：马蕾 学号：18082703

5种数据挖掘工具分别为： 1、 Intelligent Miner 2、 SAS Enterpreise Miner 3、SPSS Clementine 4、马克威分析系统 5、GDM Intelligent Miner 一、综述：IBM的Exterprise Miner简单易用，是理解数据挖掘的好的开始。能处理大数据量的挖掘，功能一般，可能仅满足要求．没有数据探索功能。与其他软件接口差，只能用DB2，连接DB2以外的数据库时，如Oracle, SAS, SPSS需要安装DataJoiner作为中间软件。难以发布。结果美观，但同样不好理解。 二、基本内容：一个挖掘项目可有多个发掘库组成；每个发掘库包含多个对象和函数对象： 数据:由函数使用的输入数据的名称和位置。 离散化:将记录分至明显可识别的组中的分发操作。 名称映射:映射至类别字段名的值的规范。 结果:由函数创建的结果的名称和位置。 分类:在一个项目的不同类别之间的关联层次或点阵。 值映射:映射至其它值的规范。 函数： 发掘:单个发掘函数的参数。 预处理:单个预处理函数的参数。 序列:可以在指定序列中启动的几个函数的规范。 统计:单个统计函数的参数。 统计方法和挖掘算法：单变量曲线，双变量统计，线性回归，因子分析，主变量分析，分类，分群，关联，相似序列，序列模式，预测等。 处理的数据类型：结构化数据(如：数据库表，数据库视图，平面文件) 和半结构化或非结构化数据(如：顾客信件，在线服务，传真，电子邮件，网页等) 。 架构：它采取客户/服务器（C/S）架构，并且它的API提供了C++类和方法 Intelligent Miner通过其独有的世界领先技术，例如自动生成典型数据集、发现关联、发现序列规律、概念性分类和可视化呈现，可以自动实现数据选择、数据转换、数据挖掘和结果呈现这一整套数据挖掘操作。若有必要，对结果数据集还可以重复这一过程，直至得到满意结果为止。 三、现状：现在，IBM的Intelligent Miner已形成系列，它帮助用户从企业数据资产中 识别和提炼有价值的信息。它包括分析软件工具——Intelligent Miner for Data和IBM Intelligent Miner forText ，帮助企业选取以前未知的、有效的、可行的业务知识——

数据挖掘复习知识点整理超详细

必考知识点： 信息增益算法/ ID3决策树(计算) (详细见教材) 使用朴素贝叶斯分类预测类标号(计算) FP-TREE(问答) (详细见教材) 数据仓库的设计(详见第二章)(问答) (见PPT) 数值规约Equi-depth、equi-width、v-optimal、maxdiff(问答) (详细见教材) BUC (这个也要考，但不记得怎么考的了) 后向传播神经网络(名词解释) K-平均，K-中心点，DBSCAN 解析特征化(这个也要考) 总论 数据挖掘：是从大量数据中发现有趣（非平凡的、隐含的、先前未知、潜在有用）模式，这些数据可以存放在数据库，数据仓库或其他信息存储中。 挖掘流程： (1)学习应用域（2）目标数据创建集（3）数据清洗和预处理（4）数据规约和转换（5）选择数据挖掘函数（总结、分类、回归、关联、分类）（6）选择挖掘算法（7）找寻兴趣度模式（8）模式评估和知识展示（9）使用挖掘的知识 概念/类描述：一种数据泛化形式，用汇总的、简洁的和精确的方法描述各个类和概念，通过（1）数据特征化：目标类数据的一般特性或特征的汇总；（2）数据区分：将目标类数据的一般特性与一个或多个可比较类进行比较；（3）数据特征化和比较来得到。 关联分析：发现关联规则，这些规则展示属性-值频繁地在给定数据集中一起出现的条件，通常要满足最小支持度阈值和最小置信度阈值。 分类：找出能够描述和区分数据类或概念的模型，以便能够使用模型预测类标号未知的对象类，导出的模型是基于训练集的分析。导出模型的算法：决策树、神经网络、贝叶斯、（遗传、粗糙集、模糊集）。 预测：建立连续值函数模型，预测空缺的或不知道的数值数据集。 孤立点：与数据的一般行为或模型不一致的数据对象。 聚类：分析数据对象，而不考虑已知的类标记。训练数据中不提供类标记，对象根据最大化类内的相似性和最小化类间的原则进行聚类或分组，从而产生类标号。 第二章数据仓库 数据仓库是一个面向主题的、集成的、时变的、非易失的数据集合，支持管理部门的决策过程。从一个或多个数据源收集信息，存放在一个一致的模式下，并且通常驻留在单个站点。数据仓库通过数据清理、变换、继承、装入和定期刷新过程来构造。面向主题：排除无用数据，提供特定主题的简明视图。集成的：多个异构数据源。时变的：从历史角度提供信息，隐含时间信息。非易失的：和操作数据的分离，只提供初始装入和访问。 联机事务处理OLTP：主要任务是执行联机事务和查询处理。 联系分析处理OLAP：数据仓库系统在数据分析和决策方面为用户或‘知识工人’提供服务。这种系统可以用不同的格式和组织提供数据。OLAP是一种分析技术，具有汇总、合并和聚集功能，以及从不同的角度观察信息的能力。

数据挖掘系统设计技术分析

数据挖掘系统设计技术分析 【摘要】数据挖掘技术则是商业智能（Business Intelligence）中最高端的，最具商业价值的技术。数据挖掘是统计学、机器学习、数据库、模式识别、人工智能等学科的交叉，随着海量数据搜集、强大的多处理器计算机和数据挖掘算法等基础技术的成熟，数据挖掘技术高速发展，成为21世纪商业领域最核心竞争力之一。本文从设计思路、系统架构、模块规划等方面分析了数据挖掘系统设计技术。 【关键词】数据挖掘；商业智能；技术分析 引言 数据挖掘是适应信息社会从海量的数据库中提取信息的需要而产生的新学科。它可广泛应用于电信、金融、银行、零售与批发、制造、保险、公共设施、政府、教育、远程通讯、软件开发、运输等各个企事业单位及国防科研上。数据挖掘应用的领域非常广阔，广阔的应用领域使用数据挖掘的应用前景相当光明。我们相信，随着数据挖掘技术的不断改进和日益成熟，它必将被更多的用户采用，使企业管理者得到更多的商务智能。 1、参考标准 1.1挖掘过程标准：CRISP-DM CRISP-DM全称是跨行业数据挖掘过程标准。它由SPSS、NCR、以及DaimlerChrysler三个公司在1996开始提出，是数据挖掘公司和使用数据挖掘软件的企业一起制定的数据挖掘过程的标准。这套标准被各个数据挖掘软件商用来指导其开发数据挖掘软件，同时也是开发数据挖掘项目的过程的标准方法。挖掘系统应符合CRISP-DM的概念和过程。 1.2ole for dm ole for dm是微软于2000年提出的数据挖掘标准，主要是在微软的SQL SERVER软件中实现。这个标准主要是定义了一种SQL扩展语言：DMX。也就是挖掘系统使用的语言。标准定义了许多重要的数据挖掘模型定义和使用的操作原语。相当于为软件提供商和开发人员之间提供了一个接口，使得数据挖掘系统能与现有的技术和商业应用有效的集成。我们在实现过程中发现这个标准有很多很好的概念，但也有一些是勉为其难的，原因主要是挖掘系统的整体概念并不是非常单纯，而是像一个发掘信息的方法集，所以任何概念并不一定符合所有的情况，也有一些需要不断完善和发展中的东西。 1.3PMML

【最全最详细】数据分析与挖掘实验报告

《数据挖掘》实验报告 目录 1.关联规则的基本概念和方法 (2) 1.1数据挖掘 (2) 1.1.1数据挖掘的概念 (2) 1.1.2数据挖掘的方法与技术 (2) 1.2关联规则 (3) 1.2.1关联规则的概念 (3) 1.2.2关联规则的实现——Apriori算法 (4) 2.用Matlab实现关联规则 (6) 2.1Matlab概述 (6) 2.2基于Matlab的Apriori算法 (7) 3.用java实现关联规则 (11) 3.1java界面描述 (11) 3.2java关键代码描述 (14) 4、实验总结 (19) 4.1实验的不足和改进 (19) 4.2实验心得 (20)

1.关联规则的基本概念和方法 1.1数据挖掘 1.1.1数据挖掘的概念 计算机技术和通信技术的迅猛发展将人类社会带入到了信息时代。在最近十几年里，数据库中存储的数据急剧增大。数据挖掘就是信息技术自然进化的结果。数据挖掘可以从大量的、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。 许多人将数据挖掘视为另一个流行词汇数据中的知识发现（KDD）的同义词，而另一些人只是把数据挖掘视为知识发现过程的一个基本步骤。知识发现过程如下：·数据清理（消除噪声和删除不一致的数据） ·数据集成（多种数据源可以组合在一起） ·数据转换（从数据库中提取和分析任务相关的数据） ·数据变换（从汇总或聚集操作，把数据变换和统一成适合挖掘的形式） ·数据挖掘（基本步骤，使用智能方法提取数据模式） ·模式评估（根据某种兴趣度度量，识别代表知识的真正有趣的模式） ·知识表示（使用可视化和知识表示技术，向用户提供挖掘的知识）。 1.1.2数据挖掘的方法与技术 数据挖掘吸纳了诸如数据库和数据仓库技术、统计学、机器学习、高性能计算、模式识别、神经网络、数据可视化、信息检索、图像和信号处理以及空间数据分析技术的集成等许多应用领域的大量技术。数据挖掘主要包括以下方法。 神经网络方法：神经网络由于本身良好的鲁棒性、自组织自适应性、并行处理、分布存储和高度容错等特性非常适合解决数据挖掘的问题，因此近年来越来越受到人们的关注。典型的神经网络模型主要分3大类：以感知机、bp反向传播模型、函数型网络为代表的，用于分类、预测和模式识别的前馈式神经网络模型；以hopfield的离散模型和连续模型为代表的，分别用于联想记忆和优化计算的反馈式神经网络模型；以art模型、koholon模型为代表的，用于聚类的自组织映射方法。神经网络方法的缺点是"黑箱"性，人们难以理解网络的学习和决策过程。 遗传算法：遗传算法是一种基于生物自然选择与遗传机理的随机搜索算法，是一种仿生全局优化方法。遗传算法具有的隐含并行性、易于和其它模型结合等性质使得它在数据挖掘中被加以应用。sunil已成功地开发了一个基于遗传算法的数据挖掘工具，利用该工具对两个飞机失事的真实数据库进行了数据挖掘实验，结果表明遗传算法是进行数据挖掘的有效方法之一。遗传算法的应用还体现在与神经网络、粗糙集等技术的结合上。如利用遗传算法优化神经网络结构，在不增加错误率的前提下，删除多余的连接和隐层单元；用遗传算法和bp算法结合训练神经网络，然后从网络提取规则等。但遗传算法的算法较复杂，收敛于局部极小的较早收敛问题尚未解决。 决策树方法：决策树是一种常用于预测模型的算法，它通过将大量数据有目的分类，从

基于HADOOP的数据挖掘平台分析与设计

基于HADOOP的数据挖掘平台分析与设计 【摘要】云计算技术的出现为数据挖掘技术的发展带来了新的机遇。云计算技术通过使存储和计算能力均匀的分布到集群中的多个存储和计算节点上，从而实现了对超大数据集的巨大的存储和计算能力。HADOOP是一个用于构建云平台的Apache开源项目。使用HADOOP框架有利于我们方便、快速的实现计算机集群。在HADOOP平台上，采用了HDFS（分布式文件系统）来实现超大文件的存储和容错，而使用了MapReduce的编程模式来进行计算。 【关键词】HADOOP；数据挖掘；平台；分析；设计 一、数据挖掘技术概述 作为一门快速发展的技术，数据挖掘引起了信息产业界和社会的广泛关注。数据挖掘技术跨越多个学科，无论是数据库技术、机器学习、统计学、模式识别，还是神经网络，还是人工智能，数据挖掘都能从中吸取营养，不断发展。如今，随着云计算的出现和发展，数据挖掘技术迎来了新的机遇和挑战。 1.数据挖掘发展历程与分类 数据挖掘由单个算法，单个系统到并行数据挖掘与服务的模式，经历了数据挖掘软件开始和数据库结合、多种数据类型融合、分布式挖掘等多个过程。到今天，数据挖掘软件发展的历程，可以说是进入基于云计算的数据挖掘。 由于数据挖掘是一个交叉学科领域，是在包括机器学习，模式识别等多个学科的基础上发展而来。依赖于我们所用的数据挖掘方法，我们又可以使用其他学科的多种技术，如神经网络、模糊或粗糙集合论、知识表示等。所以，对数据挖掘的研究，我们会期望出现大量的各种类型的数据挖掘系统。这样，我们就需要对数据挖掘系统给出一个很清楚的分类。有了这种认识，我们才可以帮助用户根据其需求，确定最适合其需要的数据挖掘系统。 因此，数据挖掘的分类标准也必定会出现多样化。我们可以根据挖掘的数据库类型分类，或是技术类型分类，也可以根据运用的场景分类。但是大部分情况下，我们会根据挖掘产生的知识类型进行分类，也即是根据数据挖掘的功能进行分类。 2.数据挖掘流程 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，表现形式为规则、概念、规律及模式等。数据挖掘主要由以下步骤组成： ①数据预处理数据

互联网数据挖掘期末考试简答题

1、 简述自然语言处理领域的歧义现象 在分词，词形式上一样的一段字符串，在不同的场景或不同的语境下，可以理解成不同的词串、词组串等，并有不同的意义。 在分词，词性，句法，语义，语用方面有歧义

2、 简述布尔检索的优缺点 布尔模型的优点 简单 对查询严格掌控 布尔模型的缺点 1、一般用户难以构造布尔查询，耗时耗力 ? 例如：早期文献检索要依赖检索专家 2、检索结果文档无法排序 ? 匹配或不匹配 3、根据布尔运算进行严格匹配，导致过少或过多的检索结果 3、 简述PageRank算法的基本思想 ？出度是指页面的超链接数 pagerank是标识网页的等级/重要性的方法。 一个网页的pagerank值由所有链向它的网页决定。链向该网页的网页越多则该网页等级越高；反之越低。 比如A网页链向B网页，则A的所有者认为B比较重要，就把A的一部分重要性得分赋予B，该重要性得分是pagerank(A)/outlinks(A)，也就是A的pagerank值除以A的出度。A的pagerank值是所有链向它的网页的重要性得分的总和。

4、 简述倒排索引的构建过程与好处 倒排索引(inverted index) 以关键词为核心对文档迚行索引 帮劣快速地找到文档中所包含的关键词 可看作链表数组，每个链表的表头包含关键词，其后续单元则包括所有包括这个关键词的文档标号，以及一些其他信息，如该词的频率，该词的位置等 倒排文件的实现过程是：先得到顺排文件，然后根据顺排文件得到倒排文件，从而实现由关键字来索引网页。 假设有网页P1,P2,……,Pn，给每个网页文件赋予一个编号Pid，给每个关键字赋予一个编号keyi，假设key是网页文件中的一个关键字，ni表示该关键字在网页文件中出现的次数，表示该关键字在网页文件中的位置信息。首先将网页内容切分成一系列关键字：Pi={Key1,key2,…，keyn}。建立以下顺排文件： P1={[n1，Key1(hit1,hit2,…,hitn)],…,[nx，keyi（hit1,hit2,…,hitx）] } P2={[n1，Key1(hit1,hit2,…,hitn)],…,[nn，keyk（hit1,hit2,…,hitn）] } ………… Pn={[n1，Key1(hit1,hit2,…,hitn)],…,[ny，keyj（hit1,hit2,…,hity）] } 顺排文件是以网页来索引关键字的，即形式为（网页→关键字），不符合搜索引擎的需要。因此，需进行倒排处理，以关键字来索引网页，即形式为（关键字→网页）： Keyi→{[Pid1,ni1(hit1,hit2,…,hitni1)],…,[Pidn,nin(hit1,hit2,…,hitnin)]}