数据挖掘-决策分析
实验报告一：决策树方法
实验目的：
使用SQL Server Business Intelligence Development Studio 对上述数据建立数据立方体，并进行数据挖掘分析，挖掘的知识类型不限，将挖掘过程和结果形成实验报告。
实验内容：
(1) 利用给定的数据库，新建一个数据挖掘项目；
(2) 依次建立数据源，数据源视图，维度，多维度数据集，挖掘机构；
(3) 选择不同的算法对挖掘的结果进行分析，预测.
(4) 根据以上分析，提出可以执行的决策
实验步骤：
创建Analysis Services 项目
更改存储数据挖掘对象的实例
创建数据源视图
创建用于目标邮件方案的挖掘结构
创建目标邮件方案的第一步是使用Business Intelligence Development Studio 中的数据挖掘向导创建新的挖掘结构和决策树挖掘模型。
在本任务中，您将基于Microsoft 决策树算法创建初始挖掘结构。若要创建此结构，需要首先选择表和视图，然后标识将用于定型的列和将用于测试的列
1.在解决方案资源管理器中，右键单击“挖掘结构”并选择“新建挖掘结
构”启动数据挖掘向导。
2.在“欢迎使用数据挖掘向导”页上，单击“下一步”。
3.在“选择定义方法”页上，确保已选中“从现有关系数据库或数据仓
库”，再单击“下一步”。
4.在“创建数据挖掘结构”页的“您要使用何种数据挖掘技术？”下，选
择“Microsoft 决策树”。
5.单击“下一步”。
6.在“选择数据源视图”页上的“可用数据源视图”窗格中，选择
Targeted Mailing。可单击“浏览”查看数据源视图中的各表，然后单击“关闭”返回该向导。
7.单击“下一步”。
8.在“指定表类型”页上，选中vTargetMail 的“事例”列中的复选框
以将其用作事例表，然后单击“下一步”。稍后您将使用
ProspectiveBuyer 表进行测试，不过现在可以忽略它。
9.在“指定定型数据”页上，您将为模型至少标识一个可预测列、一个
键列以及一个输入列。选中BikeBuyer行中的“可预测”列中的复选框。
10.单击“建议”打开“提供相关列建议”对话框。
只要选中至少一个可预测属性，即可启用“建议”按钮。“提供相关列建议”对话框将列出与可预测列关联最密切的列，并按照与可预测属性的相互关系对属性进行排序。显著相关的列（置信度高于
95%）将被自动选中以添加到模型中。
查看建议，然后单击“取消”忽略建议。
11.确认在CustomerKey行中已选中“键”列中的复选框。
12.选中以下行中“输入”列中的复选框。可通过下面的方法来同时
选中多个列：突出显示一系列单元格，然后在按住Ctrl 的同时选中一个复选框。
1.Age
https://www.360docs.net/doc/a11377870.html,muteDistance
3.EnglishEducation
4.EnglishOccupation
5.Gender
6.GeographyKey
7.HouseOwnerFlag
8.MaritalStatus
9.NumberCarsOwned
10.NumberChildrenAtHome
11.Region
12.TotalChildren
13.YearlyIncome
13.在该页的最左侧的列中，选中以下行中的复选框。
1.AddressLine1
2.AddressLine2
3.DateFirstPurchase
4.EmailAddress
5.FirstName
https://www.360docs.net/doc/a11377870.html,stName
确保这些行仅选择了左侧列中的复选标记。这些列将添加到结构中，但不会包含在模型中。但是，模型生成后，它们将可用于钻取和测试。有关钻取的详细信息，请参阅针对挖掘模型和挖掘结构使用钻取（Analysis Services –数据挖掘）。
14.单击“下一步”。
检查和修改每列的内容类型和数据类型
15.在“指定列的内容和数据类型”页上，单击“检测”运行用来确定
每列的默认数据类型和内容类型的算法。
16.查看“内容类型”和“数据类型”列中的各项；如有必要，请进行
更改，以确保设置与下表所示一致。
通常，向导会检测数值，并分配相应的数值数据类型；但有些情况下，您可能想要将数值作为文本处理。例如，GeographyKey应作为文本处理，因为对此标识符进行数学运算是不对的。
17.单击“下一步”。
指定测试集
1.在“创建测试集”页上，将“测试数据百分比”保留其默认值：30。
2.对于“测试数据集中的最大事例数”，请键入1000。
3.单击“下一步”。
指定钻取
可以针对模型和结构启用钻取。该窗口中的复选框针对命名模型启用钻取，并允许您从用来为模型定型的模型事例检索详细信息。
如果基础挖掘结构也已经配置为允许进行钻取，则可以从模型事例和挖掘结构返回详细信息（其中包括挖掘模型中所不包含的列）。有关详细信息，请参阅针对挖掘模型和挖掘结构使用钻取（Analysis Services –数据挖掘）
命名模型和结构并指定钻取
1.在“完成向导”页上的“挖掘结构名称”中，键入Targeted
Mailing。
2.在“挖掘模型名称”中，键入TM_Decision_Tree。
3.选中“允许钻取”复选框。
4.查看“预览”窗格。请注意，仅显示出那些选作“键”、“输入”或“可
预测”的列。您选择的其他列（例如，AddressLine1）不能用于生成模型，但是将在基础结构中可用，您可以在处理和部署模型之后查询这些列。
创建聚类分析挖掘模型
1.切换到Business Intelligence Development Studio 中数据
挖掘设计器的“挖掘模型”选项卡。
请注意，设计器显示两列，一列是挖掘结构，另一列是在前一课中创建的TM_Decision_Tree挖掘模型。
2.右键单击“结构”列，选择“新建挖掘模型”。
3.在“新建挖掘模型”对话框中的“模型名称”中，键入
TM_Clustering。
4.在“算法名称”中，选择“Microsoft 聚类分析”。
5.单击“确定”。
新模型现在显示在数据挖掘设计器的“挖掘模型”选项卡中。此模型是用Microsoft 聚类分析算法生成的，它将具有相似特征的客户进行分类并预测每个分类的自行车购买行为。虽然您可以修改新模型的列用法和属性，但在本教程中不需要对TM_Clustering模型进行任何更改。创建Naive Bayes 挖掘模型
1.在数据挖掘设计器的“挖掘模型”选项卡中，右键单击“结构”列，
并选择“新建挖掘模型”。
2.在“新建挖掘模型”对话框中的“模型名称”下，键入
TM_NaiveBayes。
3.在“算法名称”中，选择Microsoft Naive Bayes，再单击“确
定”。
此时将显示一条消息，说明Microsoft Naive Bayes 算法不支持Age和Yearly Income列，这些都是连续列。
4.单击“是”，以确认此消息并继续下面的操作。
设置HoldoutSeed
1.在Business Intelligence Development Studio 的数据挖掘
设计器中，单击“挖掘结构”选项卡或“挖掘模型”选项卡。
Targeted Mailing MiningStructure 显示在“属性”窗格中。
2.确保按F4可以打开“属性”窗格。
3.确保CacheMode已设置为KeepTrainingCases。
4.为HoldoutSeed输入12。
部署并处理模型
在数据挖掘设计器中，可以处理挖掘结构、与挖掘结构关联的特定挖掘模型，或者结构以及与该结构关联的所有模型。在本任务中，我们将同时处理结构和所有模型。
部署项目并处理所有挖掘模型
1.在“挖掘模型”菜单上选择“处理挖掘结构和所有模型”。
如果更改了结构，系统将提示您在处理模型之前生成和部署项目。
单击“是”。
2.在“处理挖掘结构- Targeted Mailing”对话框中单击“运
行”。
“处理进度”对话框将打开以显示有关模型处理的详细信息。模型处理可能需要一些时间，具体取决于您的计算机。
3.模型处理完成后，在“处理进度”对话框中单击“关闭”。
4.在“处理挖掘结构- <结构>”对话框中单击“关闭”。
在“决策树”选项卡中浏览模型
1.在“数据挖掘设计器”中，选择“挖掘模型查看器”选项卡。
默认情况下，设计器将打开添加到结构中的第一个模型（在本例中为TM_Decision_Tree）。
2.使用放大镜按钮调整树的显示大小。
默认情况下，Microsoft 树查看器仅显示树的前三个级别。如果树级别不到三个，则查看器仅显示现有级别。可以使用“显示级别”滑块或“默认扩展”列表查看更多级别。
3.将“显示级别”滑到第四条。
4.将“背景”值更改为1。
通过更改“背景”设置，可以迅速查看每个节点中[Bike Buyer] 的目标值为1的事例的数量。请注意，在这种特定的情况下，每个事例均表示一个客户。值1指示该客户之前购买了自行车；值0指示该客户尚未购买自行车。节点的底纹颜色越深，节点中具有目标值的事例所占的百分比越大。
5.将光标放在标记为“全部”的节点上。将出现显示以下信息的工具
提示：
?事例总数
?非自行车购买者事例的数量
?自行车购买者事例的数量
?缺少[Bike Buyer] 值的事例的数量
或者，将光标放在树中的任何节点上，查看从上级节点到达该节点所需的条件。还可以在“挖掘图例”中查看同样的信息。
6.单击“Age >=34 且< 41”的节点。直方图将显示为一个穿过
该节点的窄水平条，并表示此年龄范围中以前买过自行车的客户（粉色）和没有买过自行车的客户（蓝色）的分布情况。查看器显示：没有汽车或者有一辆汽车、年龄在34 到40 的客户有可能购买自
行车。再进一步考察发现，实际年龄在38 到40 的客户购买自行车的可能性会增加。
由于您在创建结构和模型时启用了钻取，因此，可以从模型事例和挖掘结构中检索详细的信息，其中包括挖掘模型中所不包含的列（例如，emailAddress 和FirstName）。
有关详细信息，请参阅针对挖掘模型和挖掘结构使用钻取（Analysis Services –数据挖掘）。
钻取到事例数据
1.右键单击某个节点，然后依次选择“钻取”和“仅限模型列”。
每个定型事例的详细信息将以电子表格方式显示。这些详细信息来自您在生成挖掘结构时选作事例表的vTargetMail 视图。
2.右键单击某个节点，然后依次选择“钻取”和“模型和结构列”。
将显示同一个电子表格，并在末尾处附加结构列。
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“依赖关系网络”选项卡
“依赖关系网络”选项卡显示决定挖掘模型预测能力的各个属性之间的关系。依赖关系网络查看器进一步证实了我们的发现：年龄和地区是预测自行车购买行为的重要因素。
在“依赖关系网络”选项卡中浏览模型
1.单击Bike Buyer节点以确定它的依赖关系。
依赖关系网络的中间节点(Bike Buyer) 表示挖掘模型中的可预测属性。粉色阴影指示所有属性都会对自行车购买行为产生影响。
2.调整“所有链接”滑块可确定影响最大的属性。
向下滑动滑块时，将只保留对[Bike Buyer] 列影响最大的属性。
通过调整滑块，可以发现年龄和地区是预测个人自行车购买行为的最主要因素
Microsoft 聚类分析算法将事例分组为包含类似特征的分类。在浏览数据、标识数据中的异常及创建预测时，这些分组十分有用。Microsoft 分类查看器提供了以下选项卡，用于浏览聚类分析挖掘模型：
分类关系图
分类剖面图
分类特征
分类对比
以下部分介绍如何选择适当的查看器以及如何浏览其他挖掘模型。
?浏览决策树模型（数据挖掘基础教程）
?浏览Naive Bayes 模型（数据挖掘基础教程）
“分类关系图”选项卡
“分类关系图”选项卡显示挖掘模型中的所有分类。分类之间的线条表示“接近程度”，其明暗度取决于分类之间的相似程度。每个分类的实际颜色表示分类中变量和状态的出现频率。
在“分类关系图”选项卡中浏览模型
1.使用“挖掘模型查看器”选项卡顶部的“挖掘模型”列表，可切换到
TM_Clustering模型。
2.在“查看器”列表中，选择“Microsoft 分类查看器”。
3.在“明暗度变量”框中，选择Bike Buyer。
默认变量是Population，但可将其更改为模型中的任意属性，以发现其包含的成员具有所需属性的分类。
4.在“状态”框中选择1，可以浏览那些购买自行车的事例。
“密度”图例描述了在“明暗度变量”和“状态”中选定的属性状态对的密度。在此示例中，明暗度最深的分类就是自行车购买者百分比最高的分类。
5.将鼠标悬停在明暗度最深的分类上。
工具提示将显示具有Bike Buyer = 1属性的事例所占的百分比。
6.选择密度最高的分类，右键单击该分类，然后选择“重命名分类”
并键入Bike Buyers High以用作日后标识。单击“确定”。
7.查找明暗度最浅（也就是密度最低）的分类。右键单击该分类，
然后选择“重命名分类”并键入Bike Buyers Low。单击“确定”。
8.单击Bike Buyers High分类，并将其拖到窗格的适当区域，
以便清楚地查看它与其他分类的连接。
选择某个分类时，将此分类连接到其他分类的线条将突出显示，以便您方便地查看此分类的所有关系。如果该分类处于未选定状态，则可以通过线条的暗度来确定关系图中所有分类之间关系的紧密程度。如果明暗度较浅或无明暗度，则表示分类的相似程度较低。
9.使用网络左侧的滑块，可筛选掉强度较低的链接，找出关系最接
近的分类。Adventure Works Cycles 市场部可能希望将相似的分类组合在一起，以便确定提供目标邮件的最佳方法。
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“分类剖面图”选项卡
“分类剖面图”选项卡提供TM_Clustering模型的总体视图。“分类剖面图”选项卡对于模型中的每个分类都包含一列。第一列列出至少与一个分类关联的属性。查看器的其余部分包含每个分类的某个属性的状态分布。离散变量的分布以彩色条显示，最大条数在“直方图条”列表中显示。连续属性以菱形图显示，表示每个分类中的平均偏差和标准偏差。在“分类剖面图”选项卡中浏览模型
1.将“直方图”条数设置为5。
在我们的模型中，任意一个变量的最大状态数均为5。
2.如果“挖掘图例”妨碍了“属性配置文件”的显示，请移开图例。
3.选择Bike Buyers High列，并将其拖到Population列
的右侧。
4.选择Bike Buyers Low列，并将其拖到
Bike Buyers High列的右侧。
5.单击Bike Buyers High列。
“变量”列按照其对该分类的重要性来进行排序。滚动浏览该列，查看Bike Buyer High 分类的特征。例如，他们上下班路程较短的可能性较大。
6.双击Bike Buyers High列中的Age单元格。
“挖掘图例”显示更详细的视图，您可以看到这些客户的年龄范围，也可以看到他们的平均年龄。
7.右键单击Bike Buyers Low列并选择“隐藏列”。
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“分类特征”选项卡
使用“分类特征”选项卡，您可以更加详细地检查组成分类的特征。您可以一次浏览一个分类，而不是比较所有分类的特征（就像在“分类剖面图”选项卡中那样）。例如，如果从“分类”列表中选择
Bike Buyers High，则可以看到此分类中的客户的特征。尽管显示方式与分类剖面图查看器不同，但查找结果却是相同的。
注意：
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“分类对比”选项卡
使用“分类对比”选项卡，可以浏览区分分类的特征。当您从“分类1”和“分类2”列表中各选择一个分类后，查看器会计算这两个分类之间的区别，并显示各分类最独特的属性的列表。
在“分类对比”选项卡中浏览模型
1.在“分类1”框中，选择Bike Buyers High。
2.在“分类2”框中，选择Bike Buyers Low。
3.单击“变量”按字母顺序排序。
Bike Buyers Low和Bike Buyers High分类中的客户之间的其他一些显著差异包括年龄、汽车拥有情况、子女数量和所在地区。
依赖关系网络
“依赖关系网络”选项卡的工作方式与Microsoft 树查看器的“依赖关系网络”选项卡的工作方式相同。查看器中的每个节点代表一个属性，而节点之间的线条代表关系。在查看器中，您可以查看影响可预测属性Bike Buyer 的状态的所有属性。
在“依赖关系网络”选项卡中浏览模型
1.使用“挖掘模型查看器”选项卡顶部的“挖掘模型”列表切换到
TM_NaiveBayes模型。
2.使用“查看器”列表切换到“Microsoft Naive Bayes 查看
器”。
3.单击Bike Buyer节点以确定它的依赖关系。
粉色阴影指示所有属性都会对自行车购买行为产生影响。
4.调整滑块可标识影响最大的属性。
向下滑动滑块时，将只保留对[Bike Buyer] 列影响最大的属性。
通过调整滑块，可以发现影响最大的几个属性为：拥有汽车的数量、通勤距离以及子女总数。
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属性配置文件
“属性配置文件”选项卡说明输入属性的不同状态如何影响可预测属性的结果。
在“属性配置文件”选项卡中浏览模型
1.在“可预测”框中，确认已选中Bike Buyer。
2.如果“挖掘图例”妨碍“属性配置文件”的显示，请将它移开。
3.在“直方图”条框中，选择5。
在我们的模型中，任意一个变量的最大状态数均为5。
系统会列出影响该可预测属性的状态的属性以及输入属性的每个状态的值及其在该可预测属性的每个状态中的分布。
4.在“属性”列中，查找Number Cars Owned。请注意，自行
车购买者（标为1 的列）与非自行车购买者（标为0 的列）的直方图的差异。如果一个人拥有的汽车数量为0 或1，则此人很有可能会购买自行车。
5.双击自行车购买者（标为1 的列）列中的Number Cars
Owned单元格。
“挖掘图例”将显示一个更为详细的视图。
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属性特征
使用“属性特征”选项卡，可以选择属性和值，以查看所选值事例中出现其他属性值的频率。
在“属性特征”选项卡中浏览模型
1.在“属性”列表中，确认已选中Bike Buyer。
2.将“值”设置为1。
在查看器中，您将看到，家中无子女、通勤距离较近和居住在北美洲地区的客户更有可能购买自行车。
属性对比
使用“属性对比”选项卡，可以调查自行车购买的两个离散值与其他属性值之间的关系。由于TM_NaiveBayes模型只有1 和0 两个状态，因此您无需对查看器进行任何更改。
在查看器中，您会看到，没有汽车的人一般会购买自行车，而有两辆汽车的人一般不会购买自行车。
选择输入数据
测试挖掘模型准确性的第一步是选择将用于测试的数据源。您将根据测试数据测试模型的准确性，然后将它们与外部数据一起使用。
选择数据集
1.切换到Business Intelligence Development Studio 中的数
据挖掘设计器的“挖掘准确性图表”选项卡，并选择“输入选择”选项卡。
2.在“选择要用于准确性图表的数据集”组框中，选择“使用挖掘结
构测试事例”，以便使用您在创建挖掘结构时保留的测试数据来测试模型。
有关其他选项的详细信息，请参阅测量挖掘模型准确性（Analysis Services - 数据挖掘）。
选择模型、可预测列和值
下一步是选择要包含在提升图中的模型、用于比较模型的可预测列以及要预测的值。
注意：
显示模型的提升
1.在数据挖掘设计器的“输入选择”选项卡上，在“选择要在提升图
中显示的可预测的挖掘模型列”下选中“同步预测列和值”复选框。
2.在“可预测列名称”列中，确认为每个模型都选择了Bike
Buyer。
3.在“显示”列中，选择每个模型。
默认情况下，系统会选中挖掘结构中的所有模型。可以决定不包含某一模型，但对于本教程，请选中所有模型。
4.在“预测值”列中，选择1。对于具有相同可预测列的每个模型，
将自动填充相同的值。
5.选择“提升图”选项卡以显示提升图。
当您单击该选项卡时，便会对服务器和数据库的挖掘结构和输入表或测试数据运行预测查询。结果将绘制在图上。
输入“预测值”时，提示图会绘制随机推测模型和理想模型。您创建的挖掘模型将处于这两种极限情况之间，即介于随机推测模型和精确无误的预测模型之间。与随机推测相比，任何提高均被视为“提升”。
6.使用图例可以查找表示理想模型和随机推测模型的彩色线。
您将注意到TM_Decision_Tree模型提供最大的提升，其表现优于聚类分析模型和Naive Bayes 模型。
使用筛选器
通过筛选，您可以轻松地创建基于数据子集生成的模型。筛选器只应用于该模型，而且不会更改基础数据源。有关如何将筛选器应用于嵌套表的信息，请参阅数据挖掘中级教程（Analysis Services - 数据挖掘）。事例表的筛选器
首先，您将复制TM_Decision_Tree模型。
复制决策树模型
1.在Business Intelligence Development Studio 中，在解决
方案资源管理器中选择ASDataMining2008。
2.单击“挖掘模型”选项卡。
3.右键单击TM_Decision_Tree模型，然后选择“新建挖掘模
型”。
4.在“模型名称”字段中，键入TM_Decision_Tree_Male。
5.单击“确定”。
然后为模型创建一个筛选器，用于根据客户的性别选择客户。
创建挖掘模型的事例筛选器
1.右键单击TM_Decision_Tree_Male挖掘模型以打开快捷
菜单。
- 或-
选择该模型。在“挖掘模型”菜单上，选择“设置模型筛选器”。2.在“模型筛选器”对话框的“挖掘结构列”文本框中，单击网格中的
第一行。
下拉列表只显示该表中列的名称。
3.在“挖掘结构列”文本框中，选择“性别”。
文本框左侧的图标会发生改变，以指示所选项是表还是列。
4.单击“运算符”文本框，并从列表中选择等于(=) 运算符。
5.单击“值”文本框，然后键入M。
6.单击网格中的下一行。
7.单击“确定”关闭模型筛选器。
筛选器显示在“属性”窗口中。或者，您也可以从“属性”窗口启动“模型筛选器”对话框。
8.重复上述步骤，但这次应将模型命名为
TM_Decision_Tree_Female，并在“值”文本框中键入F。现在，“挖掘模型”选项卡中会显示两个新模型。
处理筛选后的模型
模型经过部署和处理后才能使用。有关处理模型的详细信息，请参阅处理Targeted Mailing 结构中的模型（数据挖掘基础教程）。
大大数据概念、技术、特点、应用与案例
大数据 目录 一、大数据概念 (1) 二、大数据分析 (2) 三、大数据技术 (3) 四、大数据特点 (4) 五、大数据处理 (4) 六、大数据应用与案例分析 (6) 一、大数据概念 "大数据"是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。"大数据"首先是指数据体量(volumes)?大，指代大型数据集，一般在10TB?规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次是指数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度（Velocity）快，在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性（Veracity）高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。 "大数据"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。从数据的类别上看，"大数据"
指的是无法使用传统流程或工具处理或分析的信息。它定义了那些超出正常处理范围和大小、迫使用户采用非传统处理方法的数据集。亚马逊网络服务（AWS）、大数据科学家JohnRauser提到一个简单的定义：大数据就是任何超过了一台计算机处理能力的庞大数据量。研发小组对大数据的定义："大数据是最大的宣传技术、是最时髦的技术，当这种现象出现时，定义就变得很混乱。" Kelly说："大数据是可能不包含所有的信息，但我觉得大部分是正确的。对大数据的一部分认知在于，它是如此之大，分析它需要多个工作负载，这是AWS的定义。当你的技术达到极限时，也就是数据的极限"。大数据不是关于如何定义，最重要的是如何使用。最大的挑战在于哪些技术能更好的使用数据以及大数据的应用情况如何。这与传统的数据库相比，开源的大数据分析工具的如Hadoop的崛起，这些非结构化的数据服务的价值在哪里。 二、大数据分析 从所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识，大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢？ 1、可视化分析 大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了 2、数据挖掘算法 大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，
数据挖掘与预测分析
数据挖掘是一个多学科交叉研究领域，它融合了数据库技术、人工智能、机器学习、统计学、知识工程、面向对象方法、信息检索、高性能计算以及数据可视化等最新技术的研究成果。数据挖掘是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。数据挖掘是一种决策支持过程，高度自动化地分析企业的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。预测分析是一种统计或数据挖掘解决方案，包含可在结构化和非结构化数据中使用以确定未来结果的算法和技术。可为预测、优化、预报和模拟等许多其他用途而部署。预测分析可帮助用户评审和权衡潜在决策的影响力。可用来分析历史模式和概率，预测未来业绩并采取预防措施。 数据挖掘的含义是广泛的，每个人有每个人不同的体会，每个人有每个人的见解。但这些体会、见解是有许多共通之处的，从而可以归纳出数据挖掘的技术定义以及商业定义：从技术角度，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。它是涉及机器学习、模式识别、统计学、人工智能、数据库管理及数据可视化等学科的边缘学科。由于每个人的思维方式不同，这个定义可以被解读为以下几个层次：①数据源必须是真实的、大量的、含噪声的；②发现的是用户感兴趣的知识；③发现的知识要可接受、可理解、可运用；④这些知识是相对的，是有特定前提和约束条件的，在特定领域中具有实际应用价值。 预测是大数据的核心，数据挖掘之后的预测分析无疑成为开拓市场的重要环节。预测分析是一种统计或数据挖掘解决方案，包含可在结构化和非结构化数据中使用以确定未来结果的算法和技术。可为预测、优化、预报和模拟等许多其他用途而部署。预测分析和假设情况分析可帮助用户评审和权衡潜在决策的影响力。可用来分析历史模式和概率，以预测未来业绩并采取预防措施。这种级别的分析可以为规划流程提供各种信息，并对企业未来提供关键洞察。不仅可提供预测分析，使用户可以执行高级分析、发布并与更广泛的用户群交流。还可以提供
中国平安保险电子商务案例分析报告
传统与新兴的融合——平安保险电子商务之路摘要： 本案例分析分三部分展开对中国平安保险有限公司电子商务的研究，第一部分介绍平安保险的概况和开展电子商务的背景，第二部分具体介绍平安保险的电子商务模式，第三部分从三个角度对平安保险的案例进行评析，包括开展电子商务的益处，存在的问题及启示。关键词：保险电子商务，流程模式，KPI管理，BCC,CRM 一、平安保险概况和开展电子商务的背景 1.1概况 ?中国平安保险(集团)股份有限公司是中国第一家以保险为核心的，融证券、信托、银行、资产管理、企业年金等多元金融业务为一体的紧密、高效、多元的综合金融服务集团。是中国第一家股份制保险公司，也是中国第一家有外资参股的全国性保险公司。公司成立于1988年，总部位于深圳。2003年2月，经国务院批准，公司完成分业重组，更名为现名。经营理念“差异、专业、领先、长远”。 1.2公司历程 ?1988年3月21日成为我国第一家股份制、地方性的保险企业 ?1992年9月29日平安保险公司更名为中国平安保险公司 ?1995年实行了产险、寿险、证券、投资四大业务的统一管理、分业经营。总公司成立电脑工作委员会
?1996年平安信托投资公司和中国平安保险海外公司成立 ?1998年麦肯锡改革方案全面推出 ?1998年10月中旬，中国第一家全国性电话咨询中心—平安Call Center 项目将全面提升平安服务、销售和信息管理的手段和水平。同时电子商务项目也开始起步?2000年平安3A客户服务体系初步建成。7月18日，平安全国电话中心95511在苏州开通，并力争三年内建成亚洲最大的企业电话中心；8月18日，一站式综合理财网站PA18正式启用，平安大步进入电子商务 ?2002年6月27日引进礼贤业务员甄选系统（LASS系统） ?2003年更名为中国平安保险股份有限公司。国内首次实现特服号码海外直拨 ?2004年11月10日平安人寿行销支援管理系统正式投入使用 ?2006年8月成功收购深圳商业银行89.24％股权，取得一张全国性的中资银行牌照。 ?2007年，在上海证券交易所挂牌上市，证券简称为“中国平安” ?2008年，发布公告，公开发行不超过12亿股的A股和412亿元分离交易可转债，其融资总额将近1600亿元。 1.3开展电子商务的背景 ?开展电子商务的必然性： 1.我国加入WTO，由“保险+电子商务”组成的服务则是国内保险公司与国外保险公司竞争的有力武器。 2.随着网络的普及，通过网络对保险业的需求业迅速增长
《数据挖掘》试题与答案
一、解答题（满分30分，每小题5分） 1. 怎样理解数据挖掘和知识发现的关系？请详细阐述之 首先从数据源中抽取感兴趣的数据，并把它组织成适合挖掘的数据组织形式；然后，调用相应的算法生成所需的知识；最后对生成的知识模式进行评估，并把有价值的知识集成到企业的智能系统中。 知识发现是一个指出数据中有效、崭新、潜在的、有价值的、一个不可忽视的流程，其最终目标是掌握数据的模式。流程步骤：先理解要应用的领域、熟悉相关知识，接着建立目标数据集，并专注所选择的数据子集；再作数据预处理，剔除错误或不一致的数据；然后进行数据简化与转换工作；再通过数据挖掘的技术程序成为模式、做回归分析或找出分类模型；最后经过解释和评价成为有用的信息。 2. 时间序列数据挖掘的方法有哪些，请详细阐述之 时间序列数据挖掘的方法有： 1）、确定性时间序列预测方法:对于平稳变化特征的时间序列来说，假设未来行为与现在的行为有关，利用属性现在的值预测将来的值是可行的。例如，要预测下周某种商品的销售额，可以用最近一段时间的实际销售量来建立预测模型。 2）、随机时间序列预测方法:通过建立随机模型，对随机时间序列进行分析，可以预测未来值。若时间序列是平稳的，可以用自回归(Auto Regressive，简称AR)模型、移动回归模型(Moving Average，简称MA)或自回归移动平均(Auto Regressive Moving Average，简称ARMA)模型进行分析预测。 3）、其他方法:可用于时间序列预测的方法很多，其中比较成功的是神经网络。由于大量的时间序列是非平稳的，因此特征参数和数据分布随着时间的推移而变化。假如通过对某段历史数据的训练，通过数学统计模型估计神经网络的各层权重参数初值，就可能建立神经网络预测模型，用于时间序列的预测。
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
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。
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。 ?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。 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
分析报告、统计分析和数据挖掘的区别
分析报告、统计分析和数据挖掘的区别 关于数据挖掘的作用，Berry and Linoff的定义尽管有些言过其实，但清晰的描述了数据挖掘的作用。“分析报告给你后见之明 (hindsight)；统计分析给你先机 (foresight)；数据挖掘给你洞察力(insight)”。 举个例子说。 你看到孙悟空跟二郎神打仗，然后写了个分析报告，说孙悟空在柔韧性上优势明显，二郎神在力气上出类拔萃，所以刚开始不相上下；结果两个人跑到竹林里，在竹子上面打，孙悟空的优势发挥出来，所以孙悟空赢了。这叫分析报告。 孙悟空要跟二郎神打架了，有个赌徒找你预测。你做了个统计，发现两人斗争4567次，其中孙悟空赢3456次。另外，孙悟空斗牛魔王，胜率是89%，二郎神斗牛魔王胜率是71%。你得出趋势是孙悟空赢。因为你假设了这次胜利跟历史的关系，根据经验作了一个假设。这叫统计分析。 你什么都没做，让计算机自己做关联分析，自动找到了出身、教育、经验、单身四个因素。得出结论是孙悟空赢。计算机通过分析发现贫苦出身的孩子一般比皇亲国戚功夫练得刻苦；打架经验丰富的人因为擅长利用环境而机会更多；在都遇得到明师的情况下，贫苦出身的孩子功夫可能会高些；单身的人功夫总比同样环境非单身的高。孙悟空遇到的名师不亚于二郎神，而打架经验绝对丰富，并且单身，所以这次打头，孙悟空赢。这叫数据挖掘。 数据挖掘跟LOAP的区别在于它没有假设，让计算机找出这种背后的关系，而这种关系可能是你所想得到的，也可能是所想不到的。比如数据挖掘找出的结果发现在2亿条打斗记录中，姓孙的跟姓杨的打，总是姓孙的胜利，孙悟空姓孙，所以，悟空胜利。 用在现实中，我们举个例子来说，做OLAP分析，我们找找哪些人总是不及时向电信运营商缴钱，一般会分析收入低的人往往会缴费不及时。通过分析，发现不及时缴钱的穷人占71%。而数据挖掘则不同，它自己去分析原因。原因可能是，家住在五环以外的人，不及时缴钱。这些结论对推进工作有很深的价值，比如在五环外作市场调研，发现需要建立更多的合作渠道以方便缴费。这是数据挖掘的价值。
知识发现与数据挖掘
知识发现与数据挖掘 https://www.360docs.net/doc/a11377870.html, 2007-6-12 宋利 【摘要】本文介绍了知识发现及其数据挖掘的发展历史，数据挖掘常用技术及应用。 【关键词】知识发现，数据挖掘 １、引言 随着数据库技术的成熟和数据应用的普及，人类积累的数据量正在以指数速度迅速增长。进入九十年代，伴随着因特网（Internet）的出现和发展，以及随之而来的企业内部网（Intranet）和企业外部网（Extranet）以及虚拟私有网（VPNVirtualPrivatenetwork）的产生和应用，将整个世界联成一个小小的地球村，人们可以跨越时空地在网上交换数据信息和协同工作。这样，展现在人们面前的已不是局限于本部门，本单位和本行业的庞大数据库，而是浩瀚无垠的信息海洋,数据洪水正向人们滚滚涌来。当数据量极度增长时,如果没有有效的方法,由计算机及信息技术来提取有用信息和知识，人们也会感到面对信息海洋像大海捞针一样束手无策。据估计，一个大型企业数据库中数据，只有百分之七得到很好应用。这样，相对于“数据过剩”和“信息爆炸”,人们又感到“信息贫乏”（Informationpoor）和数据关在牢笼中”(datainjail)，奈斯伯特(JohnNaisbett)惊呼“Wearedrowningininformation，butstarvingforknowledge”（人类正被数据淹没，却饥渴于知识）。 面临浩渺无际的数据，人们呼唤从数据汪洋中来一个去粗存精、去伪存真的技术。从数据库中发现知识(KDD)及其核心技术——数据采掘(DM)便应运而生了。 ２、知识发现过程 知识发现（KDD）是从数据中发现有用知识的整个过程；数据开采（DM）是KDD过程中的一个特定步骤，它用专门算法从数据中抽取模式（patterns）。1996年，Fayyad、PiatetskyShapiror和Smyth将KDD过程定义为：从数据中鉴别出有效模式的非平凡过程，该模式是新的、可能有用的和最终可理解的。 KDD过程是多个步骤相互连接、反复进行人机交互的过程。具体包括： ①学习某个应用领域：包括应用中的预先知识和目标。
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
数据分析与挖掘在金融方面的应用
数据挖掘在操作风险的量化和管理中的应用 根据《新巴塞尔资本协议》（）给出的定义，“操作风险是指由于不正确的内部操作流程、人员、系统或外部事件所导致的直接或间接损失的风险。”这一定义侧重于从操作风险的成因包括法律方面的风险，但将策略风险和声誉风险排除在外。随着世界经济和银行业的发展，多种可供分析的操作风险管理方法正在逐渐的形成，商业银行多年来一直试图对它进行一定程度的控制，定性并尝试测量这一风险，作为非金融机构的财务公司也不例外。在量化模型技术的推动下，操作风险量化测评和管理的技术获得了相当大的发展。操作风险管理能通过减少风险、改善服务质量和降低经营成本，从而形成一种竞争优势并在股东价值中得到相应体现。本文拟从数据分析与挖掘角度入手，对财务公司操作风险的量化测评和管理进行初步探讨和简要分析。 一、解决问题的整体思路 财务公司要实现科学且合理的对操作风险进行量化测评与管理，一般要进行以下几个步骤的工作：数据挖掘→数据分析→模型构建→模型检验。其具体思路如下图所示： 图：操作风险量化测评和管理的整体思路
分类梳理，明确其业务流程，找出关键节点，并在关键节点处科学设置风险监测指标，通过对风险监测指标的观测来纵向监控各业务模块的操作风险。需要注意的是，依据对操作风险模型构建的要求，财务公司在设置风险检测指标时，将这些指标划分为操作风险事件发生频率指标（以下简称为“频率指标”）和操作风险事件损失指标（以下简称为“损失指标”）。在完成风险指标设置的工作后，财务公司对上述指标进行横向分类，即按照人员、系统、流程和外部事件所引发的四类风险，将上述风险监测指标分别归类于七种表现形式：内部欺诈，外部欺诈，聘用员工做法和工作场所安全性，客户、产品及业务做法，实物资产损坏，业务中断和系统失灵，交割及流程管理。财务公司通
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
数据挖掘和知识工程
1、给出KDD的定义和处理过程。 答：KDD的定义是：从大量数据中提取出可信的、新颖的、有用的且可以被人理解的模式的高级处理过程。因此，KDD是一个高级的处理过程，它从数据集中识别出以模式形式表示的知识。这里的"模式"可以看成知识的雏形，经过验证、完善后形成知识："高级的处理过程"是指一个多步骤的处理过程，多步骤之间相互影响反复调整，形成一种螺旋式上升的过程。 KDD的全过程有五个步骤：1、数据选择：确定发现任务的操作对象，即目标数据，它是根据用户的需要从原始数据库中抽取的一组数据；2、数据预处理：一般可能包括消除噪声、推到技术却只数据、消除重复记录、完成数据类型转换等；3、数据转换：其主要目的是消减数据维数或降维，即从初始特征中找出真正有用的特征以减少数据开采时要考虑的特征或变量个数；4、数据挖掘：这一阶段包括确定挖掘任务/目的、选择挖掘方法、实施数据挖掘；5、模式解释/评价：数据挖掘阶段发现出来的模式，经过用户或机器的评价，可能存在冗余或无关的模式，需要剔除；也有可能模式不满足用户的要求，需要退回到整个发现阶段之前，重新进行KDD过程。 2、阐述数据挖掘产生的背景和意义。 答：数据挖掘产生的背景：随着信息科技的进步以及电子化时代的到来，人们以更快捷、更容易、更廉价的方式获取和存储数据，使得数据及信息量以指数方式增长。据粗略估计，一个中等规模企业每天要产生100MB以上的商业数据。而电信、银行、大型零售业每天产生的数据量以TB来计算。人们搜集的数据越来越多，剧增的数据背后隐藏着许多重要的信息，人们希望对其进行更高层次的分析，以便更好的利用这些数据。先前的数据库系统可以高效的实现数据的录入、查询、统计等功能，但无法发现数据中存在的关系与规则，无法根据现有的数据来预测未来的发展趋势。缺乏挖掘数据背后隐藏的知识的手段。导致了"数据爆炸但知识贫乏"的现象。于是人们开始提出"要学会选择、提取、抛弃信息"，并且开始考虑：如何才能不被信息淹没？如何从中及时发现有用的知识、提高信息利用率？如何从浩瀚如烟海的资料中选择性的搜集他们认为有用的信息？这给我们带来了另一些头头疼的问题：第一是信息过量，难以消化；第二是信息真假难以辨别；第三是信息安全难以保证；第四是信息形式不一致，难以统一处理。面对这一挑战，面对数量很大而有意义的信息很难得到的状况面对大量繁杂而分散的数据资源，随着计算机数据仓库技术的不断成熟，从数据中发现知识（Knowledge Discovery in Database）及其核心技术--数据挖掘（Data Mining）便应运而生，并得以蓬勃发展，越来越显示出其强大的生命力。 数据挖掘的意义：数据挖掘之所以被称为未来信息处理的骨干技术之一，主要在于它正以一种全新的概念改变着人类利用数据的方式。在20世纪，数据库技术取得了重大的成果并且得到了广泛的应用。但是，数据库技术作为一种基本的信息储存和管理方式，仍然是以联机事务处理为核心应用，缺少对决策、分析、预测等高级功能的支持机制。众所周知，随着硬盘存储容量及的激增以及磁盘阵列的普及，数据库容量增长迅速，数据仓库以及Web 等新型数据源出现，联机分析处理、决策支持以及分类、聚类等复杂应用成为必然。面对这样的挑战，数据挖掘和知识发现技术应运而生，并显现出强大的生命力。数据挖掘和知识发现使数据处理技术进入了一个更加高级的阶段。它不仅能对过去的数据进行查询，而且能够找出过去数据之间的潜在联系，进行更高层次的分析，以便更好地作出决策、预测未来的发展趋势等等。通过数据挖掘，有价值的知识、规则或更高层次的信息就能够从数据库的相关数据集合中抽取出来，从而使大型数据库作为一个丰富、可靠的资源为知识的提取服务。3、给出一种关联规则的算法描述，并举例说明。
数据挖掘相关论文
数据挖掘论文 题目：数据挖掘技术在电子商务中的应用系别：计算机学院 专业：11网络工程1班 学生姓名：黄坤 学号：1110322111 指导教师：江南 2014年11月06 日
数据挖掘技术在电子商务中的应用 一、研究原因 电子商务在现代商务活动中的正变得日趋重要，随着大数据时代的到来，商务信息显得尤为重要，在电子商务中谁掌握了有利的市场信息，谁就能在这个竞争激烈电商行业中占据绝对的优势。而数据挖掘技术是获取信息的最有效的技术工具。本文讨论了数据挖掘的主要方法，具体阐述了数据挖掘技术在电子商务中的作用及应用。 在信息经济时代，对企业来说，谁对市场变化反应速度快，谁将在激烈的市场竞争中占据有利的地位，竞争的结果最终将促使企业价值从市场竞争输家转移到赢家，这样就使企业面临一个问题：如何才能把大量的数据资源，转化成自身价值呢？要想使数据真正成为一个公司的资源，只有充分利用它为公司自身的业务决策和战略发展服务才行，否则大量的数据可能成为包袱，甚至成为垃圾。因此，面对“人们被数据淹没，人们却饥饿于知识”的挑战，数据挖掘和知识发现(DMKD)技术应运而生，并得以蓬勃发展，越来越显示出其强大的生命力。 二、2.1国内研究现状 KDD（从数据库中发现知识）一词首次出现在1989年8月举行的第11届国际联合人工智能学术会议上。迄今为止,由美国人工智能协会主办的KDD已经召开了7次,规模由原来的专题讨论会发展到国际学术大会,人数由二三十人到七八百人,论文收录比例从2X1到6X1,研究重点也逐渐从发现方法转向系统应用,并且注重多种发现策略和技术的集成,以及多种学科之间的相互渗透。其他内容的专题会议也把数据挖掘和知识发现列为议题之一,成为当前计算机科学界的一大热点。此外,数据库、人工智能、信息处理、知识工程等领域的国际学术刊物也纷纷开辟了KDD专题或专刊。IEEE的Knowledge and Data Engineering 会刊领先在1993年出版了KDD技术专刊,所发表的5篇论文代表了当时KDD研究的最新成果和动态,较全面地论述了KDD 系统方法论、发现结果的评价、KDD系统设计的逻辑方法,集中讨论了鉴于数据库的动态性冗余、高噪声和不确定性、空值等问题,KDD系统与其它传统的机器学习、专家系统、人工神经网络、数理统计分析系统的联系和区别,以及相应的基本对策。6篇论文摘要展示了KDD在从建
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。
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。
基于知识工程的工程设计
基于知识工程的工程设计 摘要介绍了一种新型的工程设计方法—基于知识的工程，并对这一新型设计系统的定义，研究和现状、关键技术以及生产中的应用作了分析和介绍。 关键词工程设计；KBE 1，知识工程（KBE）的概述 1.1 知识工程的定义 知识工程（Knowledge Engineering）是美国Stanford大学的E. A. Feigenbaum教授于1977年在第五届国际人工智能会议上提出的。他认为:“知识工程是人工智能的一种技艺。他运用人工智能的运力和方法对那些需要专家知识才能解决的应用难题提供求解手段。恰当地运用专家知识的获取、表达和推理过程的构成与解释，是设计基于知识系统的重要技术问题"。KE概念的提出，使AI从学科研究走向实际应用。20世纪90年代开始，以CAD/CAE/CAM /PDM /A I技术的集成作为典型特征的知识工程( Knowledge Based Engineering)技术开始在工业领域广泛应用.知识工程的主要内容是知识的获取、推理机制和知识库。 1.2 知识工程的内涵 知识工程（简称KBE)的本质就是知识的再利用.即工业产品在其生命开发周期的每个阶段.是否能够充分利用各种实践经验、专家知识及其它有关信息，它是一种存储并处理与产品模型有关的知识.且基于产品模型的计算机软件系统。上海交通大学提出:KBE是通过知识驱动和繁衍.对工程问题提供最佳解决方案的计算机集成处理技术.是领域专家知识的继承、集成、创新和管理，是CAX技术与AI技术的集成。 2，知识工程的研究和应用现状 2.1 知识工程在国外的发展 自从KBE的概念提出之后，工业化国家在工业领域内广泛引人了KBE技术，美国、日本和欧洲各国政府在KBE技术的开发与应用方面给予了有力的支持，将其列为国家未来发展战略的重要核心技术。许多跨国公司和著名大学也纷纷开展研究，以提高企业产品开发的创新能力，美国福特汽车公司，英国空中客车公司，日本Hitachi, Mazda, Honda等公司普遍在计算机辅助产品设计和辅助制造中引人了KBE技术，取得了很好的效果。面对KBE领域的潜在市场，国外著名的CAD/CAM系统开发商，如EDS, DASSAULT(CATIA )等均开展了基于知识的工程设计系统的开发，主要在于建立基于产品的几何和非几何特征的模型，使工程师在设计时能得到基于产品领域知识的帮助，从而提高产品的创新设计能力。 福特汽车公司的A.L.Clark提出了KBE技术应用的实体模型服务体系；G.E.Kaiser等人提出了KBE环境下的数据库支持系统；R.E.Phillip应用KBE技术，用动态对象模型快速建立工程自动化系统，实现了企业间工程知识的共享; W.Y.Zhang等人建立了基于知识的功能设计专家系统，该系统基于柔性的、分级的功能模型框架，借助于基于知识的功能模型推理方式，实现了工程系统功能设计的智能化; M.Pinfold和C.Chap利用KBE技术组织数据流的能力获取产品和流程信息，使有限元模型创建过程实现了自动化。 2.2 知识工程在国内的发展 国内对KBE技术的研究刚刚起步，许多院校和科研院所投人到KBE研究中。上海交通大学模具CAD国家工程研究中心开发模具设计KBE系统，取得了一系列的进展。如基于对注塑模设计过程的分析，将KBE技术应用于能有效提高模具设计效率的模架设计中，给出了模架设计KBE系统的数据流图和基本框架，由于该系统结合了模架设计的领域知识，在实际应用中有效地提高了设计效率；另外提出了基于KBE技术的常规战斗部设计方案，该系统可模仿人类的设计思想和设计方法，构造基于知识的辅助设计环境，根据输人的战斗