数据挖掘以及流程超详细

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

SAS数据挖掘流程

SAS数据挖掘的流程 一、数据挖掘的一般流程 数据挖掘是指一个完整的过程,该过程从大型数据库中挖掘先前未知的,有效的,可实用的信息,并使用这些信息做出决策或丰富知识. 数据挖掘过程图如下所示，它描述了数据挖掘的基本过程和主要步骤 图1.数据挖掘过程图 数据挖掘过程中各步骤的大体内容如下 1. 确定业务对象 清晰地定义出业务问题,认清数据挖掘的目的是数据挖掘的重要一步.挖掘的最后结构是不可预测的,但要探索的问题应是有预见的,为了数据挖掘而数据挖掘则带有盲目性,是不会成功的. 2. 数据准备 1) 数据的选择 搜索所有与业务对象有关的内部和外部数据信息,并从中选择出适用于数据挖掘应用的数据. 2) 数据的预处理 研究数据的质量,为进一步的分析作准备.并确定将要进行的挖掘操作的类型. 3) 数据的转换 将数据转换成一个分析模型.这个分析模型是针对挖掘算法建立的.建立一个真正适合挖掘算法的分析模型是数据挖掘成功的关键. 3. 数据挖掘 对所得到的经过转换的数据进行挖掘.除了完善从选择合适的挖掘算法外,其余一切工作都能自动地完成. 4. 结果分析 解释并评估结果.其使用的分析方法一般应作数据挖掘操作而定,通常会用到可视化技术. 5. 知识的同化 将分析所得到的知识集成到业务信息系统的组织结构中去. 二、SAS数据挖掘的方法(SEMMA) 作为智能型的数据挖掘集成工具，SAS/EM的图形化界面、可视化操作可引导用户（即使是数理统计经验不太多的用户）按SEMMA原则成功地进行数据挖掘，用户只要将数据输入，经过SAS/EM运行，即可得到一些分析结果。有经验的专家还可通过修改数据调整分析处理过程。 SAS/EM可实现同数据仓库和数据集市、商务智能及报表工具的无缝集成，它内含完整的数据获取工具、数据取样工具、数据筛选工具、数据变量转换工具、数据挖掘数据库、数据挖掘过程以及数据挖掘评价工具。

数据挖掘流程模型CRISP-DM

CRISP-DM 1.0 数据挖掘方法论指南 Pete Chapman (NCR), Julian Clinton (SPSS), Randy Kerber (NCR), Thomas Khabaza (SPSS), Thomas Reinartz (DaimlerChrysler), Colin Shearer (SPSS) and Rüdiger Wirth (DaimlerChrysler)

该手册描述了CRISP-DM（跨行业数据挖掘标准流程）过程模型，包括CRISP-DM的方法论、相关模型、用户指南、报告介绍，以及一个含有其他相关信息的附录。 本手册和此处的信息均为CRISP-DM协会以下成员的专利：NCR Systems Engineering Copenhagen (USA and Denmark), DaimlerChrysler AG (Germany), SPSS Inc. (USA) and OHRA Verzekeringen en Bank Groep B.V (The Netherlands)。 著作权? 1999, 2000 本手册中所有商标和服务标记均为它们各自所有者的标记，并且为CRISP-DM协会的成员所公认。

前言 1996年下半年，数据挖掘市场尚处于萌芽状态，CRISP-DM率先由三家资深公司共同提出。DaimlerChrysler (即后来的Daimler-Benz) 在其商业运营中运用数据挖掘的经验颇为丰富，远远领先于其他大多数商业组织。SPSS（即后来的ISL）自1990年以来一直致力于提供基于数据挖掘的服务，并于1994年推出了第一个商业数据挖掘平台——Clementine。至于NCR，作为对其Teradata数据仓库客户增值目标的一部分，它已经建立了数据挖掘顾问和技术专家队伍以满足其客户的需要。 当时，数据挖掘所引起的市场关注开始表明其进入爆炸式增长和广泛应用的迹象。这既令人兴奋又使人害怕。随着我们在这条路上不断走下去，所有人都不断研究和发展数据挖掘方法。可是我们做的是否正确?是否每一个数据挖掘的新使用者都必须像我们当初一样经历反复试验和学习？此外，从供应商的角度来看，我们怎样向潜在客户证明数据挖掘技术已足够成熟到可以作为它们商业流程的一个关键部分？ 在这种情况下，我们认为急需一个标准的流程模型——非私人所有并可以免费获取——向我们和所有的从业者很好的回答这些问题。 一年后我们组建了联盟，名字CRISP-DM取自CRoss-Industry Standard Process for Data Mining的缩写，由欧洲委员会提供资助，开始实施我们最初的想法。因为CRISP-DM的定位是面向行业、工具导向和面向应用的，所以我们明白必须“海纳百川，博采众家之长”，必须在一个尽可能宽的范围内吸引人们的兴趣（比如数据仓库制造商和管理咨询顾问）。于是我们决定成立CRISP-DM 专门兴趣小组（即大家所知道的“The SIG”）。我们邀请所有感兴趣的团体和个人到阿姆斯特丹参加为期一天的工作会议，讨论并正式成立SIG组织：我们观念共享，鼓励与会者畅所欲言，为发展CRISP-DM共商大计。 当天每个协会成员都心怀惴惴，会不会没有人对CRISP-DM有足够的兴趣？即使有，那他们是否认为实际上并未看到一种对标准化流程的迫切需求？或者我们的想法迄今为止与别人的步调不一致，任何标准化的念头只是不切实际的白日梦？ 事实上，讨论的结果大大超出了我们的期望。下面三点最为突出： 当天的与会人数是我们原先期望的两倍 行业需要而且现在就需要一个标准化流程——大家压倒性的一致同意 每个出席者从他们的项目经验出发陈述了自己关于数据挖掘的看法，这使我们越来越清晰地看到：尽管表述上有些区别——主要是在阶段的划分和术语方面，但在如何看待数据挖掘流程上大家具有极大的相似之处。 在工作组结束的时候，我们充满了自信，受SIG的启发和批评，我们能够建成一个标准化流程模型，为数据挖掘事业作出贡献。 接下来的两年半里，我们努力工作来完善和提炼CRISP-DM。我们不断地在Mercedes-Benz、保险部门的伙伴及OHRA的实际大型数据挖掘项目中进行尝试。同时也运用商业数据挖掘工具来整合CRISP-DM。SIG证明了是无价的，其成员增长到200多，并且在伦敦、纽约和布鲁塞尔都拥有工作组。 到该项目的欧洲委员会支持基金部分结束时——1999年年中，我们提出了自己觉得质量优良的流程模型草案。熟悉这一草案的人将会发现，一年以来，尽管现在的CRISP-DM1.0更完整更好，但从根本上讲并没有什么本质不同。我们强烈地意识到：在整个项目中，流程模型仍然是一个持续进行的工作；CRISP-DM还只是在一系列有限的项目中得到证实。过去的一年里，DaimlerChrysler有机会把CRISP-DM运用于更为广阔的范围。SPSS和NCR的专业服务团体采纳了CRISP-DM，而且用之成功地完成了无数客户委托，包括许多工业和商业的问题。这段时间以来，我们看到协会外部的服务供应商也采用了CRISP-DM；分析家不断重复地提及CRISP-DM

数据挖掘过程说明文档

生产再生钢的过程如下：组合后的废钢通过炉门送入炉子，电流通过悬浮在炉内的电极输送到熔化的废钢中。提供给这些电极的高电流通过电弧传输到内部的金属废料，对其加热并产生超过3000°C的温度。 通过添加各种活性气体和惰性气体以及固体物质来维持和优化炉内条件。然后，钢水从熔炉中流出，进入移动坩埚，并浇铸到钢坯中。 你将得到一个数据集，代表从各种金属废料lypes生产回收钢坯的过程。Hie数据集包含大 ?这是一个基于团队的项目。你需要组成一个小组，由三名（或两名）组员来完成这项练习。?您可以使用Weka或任何其他可用的数据挖掘资源和软件包来帮助您制定问题、计算、评

估等。 ?您的团队绩效将完全根据团队的结果和您的报告进行评估。 ?作为一个团队，您需要决定给定问题的性质；什么类型的数据挖掘问题公式适合解决此类问题；您的团队可以遵循什么样的基本数据挖掘过程；您的团队希望尝试什么类型的算法；以何种方式，您可以进一步利用或最大化您的性能，等等。 ?您的团队应致力于涵盖讲座、教程中包含的领域，考虑预处理、特征选择、各种算法、验证、测试和性能评估方法。 ?对于性能基准，建议您使用准确度和/或错误率作为评估指标。 ?表现最好的球队将被宣布为本次迷你KDD杯冠军，并将获得10%的加分，最高100%满分。 数据挖掘流程： 一、数据建模 1. 数据获取 2. 数据分析 3. 数据预处理 二、算法建模 1. 模型构建 2. 模型检验 三、评估 一、数据建模 1.数据获取及分析 数据集：EAF_process_dataqqq.csv 根据《assignment 2》中，数据集的说明，可知：

数据挖掘的流程及应用

数据挖掘的流程 （1）确定业务对象 清晰地定义出业务问题，认清数据挖掘的目的是数据挖掘的重要一步。挖掘的最后结构是不可预测的，但要探索的问题应是有预见的，为了数据挖掘而数据挖掘则带有盲目性，是不会成功的。 （2）数据准备 数据的选择：搜索所有与业务对象有关的内部和外部数据信息，并从中选择出适用于数据挖掘应用的数据。 数据的预处理：研究数据的质量，为进一步的分析作准备.并确定将要进行的挖掘操作的类型。 数据的转换：将数据转换成一个分析模型.这个分析模型是针对挖掘算法建立的.建立一个真正适合挖掘算法的分析模型是数据挖掘成功的关键。 （3）数据挖掘 对所得到的经过转换的数据进行挖掘.除了完善从选择合适的挖掘算法外，其余一切工作都能自动地完成。 （4）分析和同化 结果分析：解释并评估结果，其使用的分析方法一般应作数据挖掘操作而定，通常会用到可视化技术。 知识的同化：将分析所得到的知识集成到业务信息系统的组织结构中去。 5）数据挖掘在CRM中的应用 从客户生命周期角度分析数据挖掘技术的应用 从行业角度分析数据挖掘技术的应用 （1）从客户生命周期角度分析数据挖掘技术的应用 在客户生命周期的过程中，各个不同的阶段包含了许多重要的事件。数据挖掘技术可以应用于客户生命周期的各个阶段提高企业客户关系管理能力，包括争取新的客户，让已有的客户创造更多的利润、保持住有价值的客户等等。 a 潜在客户期市场活动及数据挖掘应用 潜在客户获得活动是针对目标市场的营销活动，寻找对企业产品或服务感兴趣的人。值得注意的是，在这个阶段缺乏客户数据。数据挖掘可以把以前的客户对类似活动的响应进行挖掘，从而把市场活动重点锁定在以前的响应者身上。一个更好的方法就是寻找和高价值的客户类似的潜在客户——只要一次就获得正确的客户。通常，获得活动使用广告和其它

数据挖掘的基本步骤

卜庆峰《网络营销》 数据挖掘的基本步骤 数据挖掘的步骤会随不同领域的应用而有所变化，每一种数据挖掘技术也会有各自的特性和使用步骤，针对不同问题和需求所制定的数据挖掘过程也会存在差异。此外，数据的完整程度、专业人员的支持程度等都会对建立数据挖掘过程有所影响。这些因素造成了数据挖掘在各不同领域中的运用、策划，以及流程的差异性，即使同一产业，也会因为分析技术和专业知识的摄入程度不同而不同，因此对于数据挖掘的系统化、标准化就显得格外重要。如此一来，不仅可以较容易的跨领域应用，也可以结合不同的专业知识，发挥数据挖掘的真正精神。数据挖掘完整的步骤如下： （1) 理解数据和数据局的来源（Understanding) （2) 获取相关知识与技术（Acquisition) （3) 整合与检查数据（Integration and Checking) （4) 去除错误或不一样的数据（Data Cleaning) （5) 建立模型与假设（Model and Hypothesis Development) （6) 实际数据挖掘工作（Data Mining） （7) 测试和验证挖掘结果（Testing and Verification) （8) 解释和应用（Interpretation and Use) 由上述步骤可以看出，数据挖掘牵涉了大量的准备工作和规划工作，事实上许多专家都认为在整套数据挖掘的过程中，有80%的时间和精力是花费在数据预处理阶段的，其中包括数据的净化、数据格式转换、变量整合，以及数据表的链接。可见，在进行数据挖掘技术的分析之前，还有许多准备工作要完成。 参考文献：卜庆峰《网络营销》 130401101刘超 130401101刘超

数据挖掘工具(一)Clementine

数据挖掘工具（一）SPSS Clementine 18082607 洪丹 Clementine是ISL(Integral Solutions Limited)公司开发的数据挖掘工具平台。1999年SPSS公司收购了ISL公司，对Clementine产品进行重新整合和开发，现在Clementine已经成为SPSS公司的又一亮点。 作为一个数据挖掘平台， Clementine结合商业技术可以快速建立预测性模型，进而应用到商业活动中，帮助人们改进决策过程。强大的数据挖掘功能和显著的投资回报率使得Clementine在业界久负盛誉。同那些仅仅着重于模型的外在表现而忽略了数据挖掘在整个业务流程中的应用价值的其它数据挖掘工具相比， Clementine其功能强大的数据挖掘算法，使数据挖掘贯穿业务流程的始终，在缩短投资回报周期的同时极大提高了投资回 报率。 近年来,数据挖掘技术越来越多的投入工程统计和商业运筹,国外各大数据开发公司陆续推出了一些先进的挖掘工具,其中spss公司的Clementine软件以其简单的操作,强大的算法库和完善的操作流程成为了市场占有率最高的通用数据挖掘软件。本文通过对其界面、算法、操作流程的介绍，具体实例解析以及与同类软件的比较测评来解析该数据挖掘软件。 1.1 关于数据挖掘 数据挖掘有很多种定义与解释，例如“识别出巨量数据中有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程。” 1、大体上看，数据挖掘可以视为机器学习和数据库的交叉，它主要利用机器学习界提供的技术来分析海量数据，利用数据库界提供的技术来管理海量数据。2、数据挖掘的意义却不限于此，尽管数据挖掘技术的诞生源于对数据库管理的优化和改进，但时至今日数据挖掘技术已成为了一门独立学科，过多的依赖数据库存储信息，以数据库已有数据为研究主体，尝试寻找算法挖掘其中的数据关系严重影响了数据挖掘技术的发展和创新。尽管有了数据仓库的存在可以分析整理出已有数据中的敏感数据为数据挖掘所用，但数据挖掘技术却仍然没有完全舒展开拳脚，释放出其巨大的能量，可怜的数据适用率（即可用于数据挖掘的数据占数据库总数据的比率）导致了数据挖掘预测准确率与实用性的下降。所以，我心中的数据挖掘技术的未来（一种幼稚的想法）是以挖掘算法为主体，专门搜集和记录满足算法需求的数据构建特有的数据库为其服务，这是一个从面向过程到面向对象的转变。 1.2 数据挖掘工具的重要性 如果通过传统的编程实现数据挖掘，不但费时费力，其性能也无法做到完整和稳定。而数据挖掘商业工具的诞生，不但创造出了又一个巨大的市场，而且随

数据挖掘的基本流程

数据挖掘的基本流程-标准化文件发布号：（9456-EUATWK-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KII

数据挖掘的基本流程 数据挖掘有很多不同的实施方法，如果只是把数据拉到Excel表格中计算一下，那只是数据分析，不是数据挖掘。本节主要讲解数据挖掘的基本规范流程。CRISP-DM和SEMMA是两种常用的数据挖掘流程。 2.5.1数据挖掘的一般步骤 从数据本身来考虑，数据挖掘通常需要有信息收集、数据集成、数据规约、数据清理、数据变换、数据挖掘实施过程、模式评估和知识表示8个步骤。 步骤（1）信息收集：根据确定的数据分析对象，抽象出在数据分析中所需要的特征信息，然后选择合适的信息收集方法，将收集到的信息存入数据库。对于海量数据，选择一个合适的数据存储和管理的数据仓库是至关重要的。 步骤（2）数据集成：把不同来源、格式、特点性质的数据在逻辑上或物理上有机地集中，从而为企业提供全面的数据共享。 步骤（3）数据规约：如果执行多数的数据挖掘算法，即使是在少量数据上也需要很长的时间，而做商业运营数据挖掘时数据量往往非常大。数据规约技术可以用来得到数据集的规约表示，它小得多，但仍然接近于保持原数据的完整性，并且规约后执行数据挖掘结果与规约前执行结果相同或几乎相同。 步骤（4）数据清理：在数据库中的数据有一些是不完整的（有些感兴趣的属性缺少属性值）、含噪声的（包含错误的属性值），并且是不一致的（同样的信息不同的表示方式），因此需要进行数据清理，将完整、正确、一致的数据信息存入数据仓库中。不然，挖掘的结果会差强人意。 步骤（5）数据变换：通过平滑聚集、数据概化、规范化等方式将数据转换成适用于数据挖掘的形式。对于有些实数型数据，通过概念分层和数据的离散化来转换数据也是重要的一步。 步骤（6）数据挖掘过程：根据数据仓库中的数据信息，选择合适的分析工具，应用统计方法、事例推理、决策树、规则推理、模糊集，甚至神经网络、遗传算法的方法处理信息，得出有用的分析信息。 步骤（7）模式评估：从商业角度，由行业专家来验证数据挖掘结果的正确性。 步骤（8）知识表示：将数据挖掘所得到的分析信息以可视化的方式呈现给用户，或作为新的知识存放在知识库中，供其他应用程序使用。

(完整word版)数据挖掘数据清洗

数据预处理 1数据清理 数据清洗是清除错误和不一致数据的过程，当然，数据清洗不是简单的用更新数据记录，在数据挖掘过程中，数据清洗是第一步骤，即对数据进行预处理的过程。数据清洗的任务是过滤或者修改那些不符合要求的数据。不符合要求的数据主要有不完整的数据、错误的数据和重复的数据3大类。 各种不同的挖掘系统都是针对特定的应用领域进行数据清洗的。包括： 1)检测并消除数据异常 2)检测并消除近似重复记录 3)数据的集成 4)特定领域的数据清洗 项目中的数据来源于数据仓库，其中数据是不完整的、有噪声和不一致的。数据清理过程试图填充缺失的值，光滑噪声并识别离群点，并纠正数据中的不一致。数据清洗的目的是为挖掘提供准确而有效的数据，提高挖掘效率。下面介绍数据清理的过程，该过程依照云平台的处理流程。 2缺失值处理 对于数据集中的数据，存在有这样两种情况： 1)数据中有大量缺失值的属性，我们通常采取的措施是直接删除，但是在有些系统进行ETL处理时，不能直接处理大量的缺失值。 2)对于比较重要的属性，也会存在少量缺失值，需要将数据补充完整后进行一系列的数据挖掘。 针对这两种不完整的数据特征，在数据清洗时采取了以下两种方式对数据填补： 1)将缺失的属性值用同一个常数替换，如“Unknown”。这种方式用于处理上述的第一种数据特征的数据，先用一个替换值将空值进行约束替换。处理后的数据对后期挖掘工作没有价值会选择删除。 2)利用该属性的最可能的值填充缺失值。对于第二种数据特征的数据，事先对每个属性进行值统计，统计其值的分布状态和频率，对该属性的所有遗漏的值均利用出现频率最高的那个值来填补。 对缺失数据进行填补后，填入的值可能不正确，数据可能会存在偏置，并不是十分可靠的。然而，该方法使用了该属性已有数据的大部分信息来预测缺失值。在估计缺失值时，通过考虑该属性的值的整体分布与频率，保持该属性的整体分布状态。

数据挖掘的基本流程

CRISP-DM (cross-industry standard process for data mining), 即为"跨行业数据挖掘过程标准". 此KDD过程模型于1999年欧盟机构联合起草. 通过近几年的发展,CRISP-DM 模型在各种KDD过程模型中占据领先位置,采用量达到近60%.(数据引自Cios and Kurgan于2005年合著的论文trands in data mining and knowledge discovery中) 在1996年，当时数据挖掘市场是年轻而不成熟的，但是这个市场显示了爆炸式的增长。三个在这方面经验丰富的公司DaimlerChrysler、SPSS、NCR发起建立一个社团，目的建立数据挖掘方法和过程的标准。在获得了EC （European Commission）的资助后，他们开始实现他们的目标。为了征集业界广泛的意见共享知识，他们创建了CRISP-DM Special Interest Group（简称为SIG）。 大概在1999年，SIG（CRISP-DM Special Interest Group）组织开发并提炼出CRISP-DM，同时在Mercedes-Benz和OHRA（保险领域）企业进行了大规模数据挖掘项目的实际试用。SIG还将CRISP-DM和商业数据挖掘工具集成起来。SIG组织目前在伦敦、纽约、布鲁塞尔已经发展到200多个成员。2000年，CRISP-DM 1.0版正式推出，应该说CRISP-DM是实际项目的经验总结和理论抽象。CRISP-DM 强调，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的六个阶段 CRISP-DM过程描述 CRISP-DM 模型为一个KDD工程提供了一个完整的过程描述。一个数据挖掘项目的生命周期包含六个阶段。这六个阶段的顺序是不固定的，我们经常需要前后调整这些阶段。这依赖每个阶段或是阶段中特定任务的产出物是否是下一个阶段必须的输入。上图中箭头指出了最重要的和依赖度高的阶段关系。 上图的外圈象征数据挖掘自身的循环本质――在一个解决方案发布之后一个数据挖掘的过程才可以继续。在这个过程中得到的知识可以触发新的，经常是更聚焦的商业问题。后续的过程可以从前一个过程得到益处。 业务理解（Business Understanding）

数据挖掘的基本流程

数据挖掘的基本流程 数据挖掘有很多不同的实施方法，如果只是把数据拉到Excel表格中计算一下，那只是数据分析，不是数据挖掘。本节主要讲解数据挖掘的基本规范流程。CRISP-DM和SEMMA是两种常用的数据挖掘流程。 数据挖掘的一般步骤 从数据本身来考虑，数据挖掘通常需要有信息收集、数据集成、数据规约、数据清理、数据变换、数据挖掘实施过程、模式评估和知识表示8个步骤。 步骤（1）信息收集：根据确定的数据分析对象，抽象出在数据分析中所需要的特征信息，然后选择合适的信息收集方法，将收集到的信息存入数据库。对于海量数据，选择一个合适的数据存储和管理的数据仓库是至关重要的。 步骤（2）数据集成：把不同来源、格式、特点性质的数据在逻辑上或物理上有机地集中，从而为企业提供全面的数据共享。 步骤（3）数据规约：如果执行多数的数据挖掘算法，即使是在少量数据上也需要很长的时间，而做商业运营数据挖掘时数据量往往非常大。数据规约技术可以用来得到数据集的规约表示，它小得多，但仍然接近于保持原数据的完整性，并且规约后执行数据挖掘结果与规约前执行结果相同或几乎相同。 步骤（4）数据清理：在数据库中的数据有一些是不完整的（有些感兴趣的属性缺少属性值）、含噪声的（包含错误的属性值），并且是不一致的（同样的信息不同的表示方式），因此需要进行数据清理，将完整、正确、一致的数据信息存入数据仓库中。不然，挖掘的结果会差强人意。 步骤（5）数据变换：通过平滑聚集、数据概化、规范化等方式将数据转换成适用于数据挖掘的形式。对于有些实数型数据，通过概念分层和数据的离散化来转换数据也是重要的一步。 步骤（6）数据挖掘过程：根据数据仓库中的数据信息，选择合适的分析工具，应用统计方法、事例推理、决策树、规则推理、模糊集，甚至神经网络、遗传算法的方法处理信息，得出有用的分析信息。 步骤（7）模式评估：从商业角度，由行业专家来验证数据挖掘结果的正确性。 步骤（8）知识表示：将数据挖掘所得到的分析信息以可视化的方式呈现给用户，或作为新的知识存放在知识库中，供其他应用程序使用。

数据挖掘主要算法及流程说明

数据挖掘主要算法及流程说明 1 贝叶斯概率算法 1） 贝叶斯概率算法主要应用于离散分类应用中，其要求属性集保持相对独立性或者具有弱关联关系。 2） 贝叶斯概率算法主要是适用于分类问题，进行所属类型的判定；通过对各种属性及概率的最大似然估计判断，得到最终分类结果。 3） 贝叶斯分类算法的决策依据（以二分类为例）：○1最小误差分类，即()()X y P X y P ||21 ，则将X 分到类别y 1，否则为y 2，其相应错误分类概率为() ()()???=1 22 1如果判定为,|如果判定为,||y X y P y X y P X errot P 。○2最小风险分类：通过错误代价矩阵判定应该归属类，其代价矩阵为 {}{}()1,0,，中类的样本分到把一个|∈=j i y y C C i j ij ，风险矩阵值 通过给定风险函数确定，风险函数为： ()()() ()()() ?? ?+=+=X y P c X y P c X y R X y P c X y P c X y R ||||||22212122121111，若 ()()X y R X y R ||21 ，则将X 分到类y 1中，否则分到类别y 2中。 4） 在判定中，习惯于选择正态密度函数作为数据分布的假设，计算变量X 的最终所属分类 为便于描述，X 表示属性集，Y 表示类变量。贝叶斯概率算法的主要步骤可 以分成两大步：○ 1创建网络拓扑结构○2估计每一个属性的概率表中的概率值。 其中，网络拓扑结构（有向无环图）生成，是简化贝叶斯概率算法复杂度的一个重要步骤。网络拓扑结构可以通过对主观的领域专家知识编码进行获得，其主要流程处理如下： a) 假设),,,(21d X X X T =表示变量的全序 b) For j=1,2,……,d do c) 令()j T X 表示T 中第j 个次序最高的变量

数据挖掘复习题

第一章 1.数据挖掘的定义？ 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。 2.数据挖掘的源是否必须是数据仓库的数据？可以有哪些来源？ 关系数据库 数据仓库 事务数据库 高级数据 3.数据挖掘的常用方法？ 聚类分析 决策树 人工神经网络 粗糙集 关联规则挖掘 统计分析 4.数据挖掘的过程包括哪些步骤，每一步具体包括哪些内容？ 5.数据挖掘与数据仓库的关系？（联系和区别） 联系： 数据仓库为数据挖掘提供了更好的、更广泛的数据源； 数据仓库为数据挖掘提供了新的支持平台； 数据仓库为更好地使用数据挖掘工具提供了方便； 数据挖掘为数据仓库提供了更好的决策支持； 数据挖掘对数据仓库的数据组织提出了更高的要求； 数据挖掘为数据仓库提供了广泛的技术支持。 区别： 数据仓库是存数据，数据挖掘是用数据。 第二章 1.数据仓库的定义 数据仓库是一个面向主题的、集成的、随时间而变化的、不容易丢失的数据集合，支持管理部门的决策制定过程 2.数据仓库数据的四大基本特征： 面向主题的 集成的 不可更新的 随时间变化的 3.数据仓库体系结构有3个独立的数据层次：

信息获取层、信息存储层、信息传递层 4.粒度的定义？它对数据仓库有什么影响？ （1）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。粒度越小，细节程度越高，综合程度越低，回答查询的种类就越多； (2) 影响存放在数据仓库中的数据量大小； 影响数据仓库所能回答查询问题的细节程度。 5.在数据仓库中，数据按照粒度从小到大可分为死哥级别： 早期细节级、当前细节级、轻度细节级和高度细节级。 6.数据分割的标准：可按日期、地域、业务领域、或按多个分割标准的组合，但一般包括日期项。 7.数据仓库设计中，一般存在着三级数据模型：概念数据模型、逻辑数据模型、物理数据模型 8.数据仓库涉及步骤 概念模型设计、技术准备工作、逻辑模型设计、物理模型设计、数据仓库的生成、数据仓库的使用和维护 9.数据装入时，并不是一次就将准备装入的数据全部装入数据仓库，而是按照逻辑模型设计中所确定和分析的主题域，先装入并生成某一主题域。 10.建立数据仓库的步骤并不是一成不变的，但最终应该满足用户的分析需求。 第三章 1.联机事务处理与联机分析处理的区别？ 联机事务处理(On-Line Transaction Processing，OLTP) 作为数据管理手段，主要用于事务处理，但它对分析处理一直不能令人满意。 联机分析处理(On-Line Analytical Processing，OLAP) 是决策支持系统的有机组成部分，利用存储在数据仓库中的数据完成各种分析操作，并以直观易懂的形式将分析结果返回给决策分析人员。 2．OLAP的主要特征 快速性、可分析性、多维性、信息性。 3. 钻取Drill/Roll up , Drill down 改变维的层次，变换分析的粒度。 分向上钻取和向下钻取。 向上钻取：在某一维上将低层次的细节数据概括到高层次的汇总数据，或者减少维数。 向下钻取：从汇总数据深入到细节数据进行观察或增加新维。 4.ROLAP是基于关系数据库的OLAP实现，而MOLAP是基于多为数据结构组织的OLAP实现。 5.OLAP根据其数据存储格式可分为三类： 关系OLAP、多维OLAP、混合OLAP 6．雪花型模式是对星型模式维表的进一步层次化和规范化来消除冗余 的数据。 7.OLAP的衡量标准 （1）透明性准则 OLAP在体系结构中的位置和数据源对用户是透明的。 （2）动态的稀疏矩阵处理准则 对任意给定的稀疏矩阵，存在且仅存在一个最优的物理视图； （3）维的等同性准则 每一数据维在数据结构和操作能力上都是等同的。