数据挖掘的标准流程与工具
CRISP-DM
tCitRleISP-DM参考模型的六阶段
CRISP-DM参考模型的各个阶段
1 商业理解
2 数据理解
6 发布
数据
5 评估
3 数据准备
4 建模
• 外层循环表示数据挖掘本身的循环特征。 • 内层循环是数据挖掘项目的常规阶段。
1
商业理解
CRISP-DM参考模型各阶段的主要任务
从商业角度理解项目的目标和要求，把理解转化为数据挖掘的定义和实现 目标的初步计划。
彻底地评估模型和检查建立模型的各个步骤，确保它真正达到了商业目标。
6
发布
发布过程可以是报告的形式，也可以复杂到在企业中执行一个可重复的数 据挖掘过程。多数情况下，由客户来实施发布，而非数据分析师。
• 每个阶段的顺序不是固定不变
tCitRleISP-DM的实施过程需要不同角色团队协同完成
角色在各阶段的任务
商业理解
数据理解
数据准备
建模
评估
发布
确定商业目标
商业背景
评估形势
资源清单
确定数据 挖掘目标
制定项目计划
任务
确定数据 挖掘目标
项目计划
商业目标
商业成功准则
要求、假定 和限制
风险和偶然性
专业术语
成本和收益
数据挖掘 成功标准
工具方法的 初始评估
需要通过了解业务需求和相关业务数据来定 义项目的目标。
一般任务的分解
Tom 方 Khabaza 法
论
……
CRISP-DM数据挖掘方法论采用层次过程模型描述
阶段 一般任务 具体任务 过程实例
CRISP-DM具备广泛的适用性和实用性
不限技术工具
关注商业目标
!!!使用Weka进行数据挖掘
1.简介数据挖掘、机器学习这些字眼，在一些人看来，是门槛很高的东西。
诚然，如果做算法实现甚至算法优化，确实需要很多背景知识。
但事实是，绝大多数数据挖掘工程师，不需要去做算法层面的东西。
他们的精力，集中在特征提取，算法选择和参数调优上。
那么，一个可以方便地提供这些功能的工具，便是十分必要的了。
而weka，便是数据挖掘工具中的佼佼者。
Weka的全名是怀卡托智能分析环境（Waikato Environment for Knowledge Analysis），是一款免费的，非商业化的，基于JA V A环境下开源的机器学习以及数据挖掘软件。
它和它的源代码可在其官方网站下载。
有趣的是，该软件的缩写WEKA也是New Zealand独有的一种鸟名，而Weka的主要开发者同时恰好来自新西兰的the University of Waikato。
（本段摘自百度百科）。
Weka提供的功能有数据处理，特征选择、分类、回归、聚类、关联规则、可视化等。
本文将对Weka的使用做一个简单的介绍，并通过简单的示例，使大家了解使用weka的流程。
本文将仅对图形界面的操作做介绍，不涉及命令行和代码层面的东西。
2.安装Weka的官方地址是/ml/weka/。
点开左侧download栏，可以进入下载页面，里面有windows，mac os，linux等平台下的版本，我们以windows系统作为示例。
目前稳定的版本是3.6。
如果本机没有安装java，可以选择带有jre的版本。
下载后是一个exe的可执行文件，双击进行安装即可。
安装完毕，打开启动weka的快捷方式，如果可以看到下面的界面，那么恭喜，安装成功了。
图2.1 weka启动界面窗口右侧共有4个应用，分别是1）Explorer用来进行数据实验、挖掘的环境，它提供了分类，聚类，关联规则，特征选择，数据可视化的功能。
（An environment for exploring data with WEKA）2）Experimentor用来进行实验，对不同学习方案进行数据测试的环境。
使用Python进行数据挖掘和分析
使用Python进行数据挖掘和分析第一章：数据挖掘与分析的基础数据挖掘和分析是通过运用统计、数学和机器学习等方法，从大量数据中发现有用的信息和模式，以支持决策和洞察业务问题。
Python是一种高级编程语言，具有丰富的数据处理、数据分析和可视化工具，成为数据科学家的首选语言。
1.1 Python的优势Python有着广泛的库和包，如NumPy、Pandas、Scikit-learn等，提供了强大的数值计算和数据处理能力。
此外，Python还有简洁易读的语法和丰富的社区支持，为数据挖掘和分析提供了便利。
1.2 数据挖掘与分析的流程数据挖掘与分析可以分为数据预处理、特征工程、模型选择和评估等不同阶段。
在Python中，我们可以使用相应的库和工具来完成每个阶段的任务。
第二章：数据预处理2.1 数据加载和清洗Python的Pandas库提供了强大的数据结构和数据分析工具，可以方便地加载和处理各种格式的数据，如CSV、Excel、JSON等。
同时，我们可以使用Pandas中的函数和方法来进行数据清洗，包括数据去重、处理缺失值、异常值等。
2.2 数据转换和规范化在数据预处理过程中，我们通常需要对数据进行转换和规范化，使其适合后续的分析和建模。
Python的Scikit-learn库提供了多种数据转换的方法和函数，如标准化、归一化、one-hot编码等，可根据需求进行选择。
第三章：特征工程3.1 特征选择特征选择是在特征工程中的重要一环，通过选择最相关的特征，可以提高模型的准确性和解释性。
Python的Scikit-learn库提供了多种特征选择的方法和函数，包括相关性分析、卡方检验、递归特征消除等。
3.2 特征构建除了选择已有的特征，我们还可以通过构建新的特征来提升模型的性能。
Python的Pandas库提供了强大的数据处理和处理函数，可以根据需求进行特征的组合、分割、离散化等操作。
第四章：模型选择和评估4.1 建立模型在进行数据挖掘和分析时，我们通常需要选择合适的模型来解决问题。
数据挖掘的基本流程
数据挖掘的基本流程数据挖掘是一种从大量数据中提取实用信息的过程，通过应用各种技术和算法，可以发现隐藏在数据暗地里的模式、关联和趋势。
数据挖掘的基本流程包括数据采集、数据预处理、特征选择、模型构建和模型评估等步骤。
1. 数据采集数据挖掘的第一步是采集需要分析的数据。
数据可以来自各种来源，包括数据库、日志文件、传感器等。
采集到的数据应该具有代表性，涵盖各种情况和场景。
2. 数据预处理在进行数据挖掘之前，需要对采集到的数据进行预处理。
预处理包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等步骤。
- 数据清洗：去除噪声、处理缺失值和异常值等。
- 数据集成：将多个数据源的数据进行整合和合并。
- 数据转换：将数据转换为适合挖掘的形式，如数值化、标准化等。
- 数据规约：通过抽样、聚类等方法降低数据量，提高挖掘效率。
3. 特征选择在进行数据挖掘之前，需要选择合适的特征用于建模和分析。
特征选择可以提高模型的准确性和可解释性，减少计算复杂度。
- 过滤式特征选择：根据特征与目标变量之间的相关性进行选择。
- 封装式特征选择：使用机器学习算法进行特征选择。
- 嵌入式特征选择：将特征选择嵌入到模型训练过程中。
4. 模型构建在进行数据挖掘之前，需要选择合适的模型进行建模和分析。
常用的模型包括决策树、神经网络、支持向量机等。
- 决策树：通过构建树形结构进行分类和预测。
- 神经网络：摹拟人脑神经元之间的连接和传递过程。
- 支持向量机：通过构建超平面进行分类和回归。
5. 模型评估在进行数据挖掘之后，需要对模型进行评估和验证。
评估模型的性能和准确性可以匡助我们了解模型的优劣，从而进行模型调整和改进。
- 准确率：模型预测结果与实际结果的一致性。
- 召回率：模型正确预测的正例占所有实际正例的比例。
- F1值：准确率和召回率的综合评估指标。
通过以上的基本流程，我们可以从大量的数据中挖掘出实用的信息和知识，匡助我们做出更准确的决策和预测。
数据挖掘在各个领域都有广泛的应用，如市场营销、金融风险评估、医疗诊断等。
数据挖掘解决方案
数据挖掘解决方案数据挖掘是一种从大量数据中提取潜在信息的技术，已经成为许多领域中重要的工具。
在这篇文章中，我们将探讨数据挖掘的概念、应用领域以及基本的解决方案。
一、概念介绍数据挖掘是指通过分析数据集中的模式、关联和趋势等信息来揭示隐藏在数据中的有价值的知识。
它是从数据仓库中获取信息的一个过程，可以帮助机构做出更明智的决策和预测。
数据挖掘可以分为三个主要的任务：1. 描述性数据挖掘：描述性数据挖掘是通过对数据集进行统计分析和汇总来描述数据的基本特征。
这些特征包括频率，均值，标准差等，帮助我们从数量上了解数据的分布情况。
2. 预测性数据挖掘：预测性数据挖掘是通过建立预测模型来预测未来事件的发生概率。
这些模型可以根据历史数据的模式和趋势进行训练，并用于预测未来可能的结果。
3. 关联规则挖掘：关联规则挖掘是用于发现数据中的相关性和关联关系。
通过分析数据集中的项集，我们可以揭示出一些有意义的关联规则，帮助机构发现产品组合、市场营销策略等方面的潜在机会。
二、应用领域数据挖掘在各个领域都有广泛的应用。
以下是一些常见的应用领域：1. 零售业：数据挖掘可以帮助零售商分析消费者的购物习惯，预测产品需求，并制定更有效的促销策略。
2. 金融业：数据挖掘可用于欺诈检测、信用评分、投资组合优化等方面，帮助金融机构减少风险和提高效率。
3. 医疗保健：数据挖掘可以用于分析病人的病史和症状，辅助医生进行疾病诊断和治疗方案选择。
4. 社交媒体：数据挖掘可用于分析用户行为、提供个性化推荐等，帮助社交媒体平台提供更好的用户体验。
三、解决方案在进行数据挖掘时，我们需要遵循一系列的步骤和方法来确保准确和有效的结果。
以下是一个基本的解决方案流程：1. 定义问题：首先明确目标，确定需要解决的问题，并明确所需的数据类型和规模。
2. 数据收集：收集与问题相关的数据，并确保数据的质量和完整性。
3. 数据预处理：对数据进行清洗、去除噪声、处理缺失值和异常值等，以确保数据的可用性。
数据挖掘实验报告
数据挖掘实验报告一、实验背景随着信息技术的飞速发展，数据呈爆炸式增长，如何从海量的数据中提取有价值的信息成为了一个重要的问题。
数据挖掘作为一种有效的数据分析手段，能够帮助我们发现数据中的隐藏模式、关系和趋势，为决策提供支持。
本次实验旨在通过实际操作，深入了解数据挖掘的基本原理和方法，并应用于具体的数据集进行分析。
二、实验目的1、熟悉数据挖掘的基本流程和常用技术。
2、掌握数据预处理、数据建模和模型评估的方法。
3、能够运用数据挖掘工具对实际数据集进行分析，并得出有意义的结论。
三、实验环境1、操作系统：Windows 102、数据挖掘工具：Python 中的 sklearn 库3、数据集：具体数据集名称四、实验步骤1、数据收集从数据源获取了实验所需的数据集，该数据集包含了数据的相关描述，如字段、记录数量等。
2、数据预处理数据清洗：检查数据中是否存在缺失值、异常值和重复值。
对于缺失值，根据数据特点采用了均值填充或删除的方法；对于异常值，通过数据可视化和统计分析进行识别，并进行了适当的处理；对于重复值，直接删除。
数据标准化：为了消除不同特征之间的量纲差异，对数据进行了标准化处理，使用了 sklearn 库中的 StandardScaler 类。
3、特征工程特征选择：通过相关性分析和特征重要性评估，选择了对目标变量有显著影响的特征。
特征提取：对于一些复杂的特征，采用了主成分分析（PCA）方法进行降维，减少了数据的维度，同时保留了主要的信息。
4、数据建模选择了具体的模型，如决策树、随机森林、逻辑回归等作为本次实验的建模方法。
使用训练集对模型进行训练，并调整模型的参数，以获得最佳的性能。
5、模型评估使用测试集对训练好的模型进行评估，采用了准确率、召回率、F1 值等指标来衡量模型的性能。
通过对不同模型的评估结果进行比较，选择性能最优的模型作为最终的模型。
五、实验结果与分析1、不同模型的性能比较列出了不同模型在测试集上的准确率、召回率和 F1 值，如下表所示：｜模型|准确率|召回率|F1 值|｜｜｜｜｜｜决策树|＿____|＿____|＿____|｜随机森林|＿____|＿____|＿____|｜逻辑回归|＿____|＿____|＿____|从结果可以看出，随机森林模型在准确率和 F1 值上表现最优，因此选择随机森林模型作为最终的模型。
大数据应用基础-数据挖掘流程
缺失值的处理方法
– 对缺失值进行赋值（Imputation）。此法通过回 归模型、决策树、贝叶斯定理等去预测缺失值 的最近似的替代值。也就是把缺失数据所对应 的变量当做目标变量，把其他的输入变量作为 自变量，为每个有缺失值的字段分别建立预测 模型。这种方法最严谨，但是成本较高。
– 还有一种办法，是在不同的数据上建立多个模 型。例如，对某几个变量没缺失值的客户建立 一个模型，而对这几个变量有缺失值的客户建 立另一个模型。
• 表格中的列：属性=特征=字段=维度=预测变量 =自变量
数据预处理
数据预处理的步骤
• 主要包括： –数据集成 –数据清理 –数据归约（抽样和属性筛选） –数据变换。
数据质量有很多方面问题
数据准备
• 在数据挖掘过程中，数据准备工作占用的 时间往往在一半甚至60%以上！
• 这些工作对提高数据挖掘结果的准确性是 必不可少的。因为，没有高质量的数据， 就没有高质量的挖掘结果。 • 数据挖掘出现错误结果多半是由数据源的 质量引起的。因此应该重视原始数据的质 量，从源头上减少错误和误差，尤其是减 少人为误差。
• 怎样能知道数据的质量呢？你需要把自 己沉浸在数据中，进行数据探索，从而 了解数据质量。
数据探索的方法
• 在R中的summary(变量名)这种指令（在其他 软件中有类似指令）能提供诸多基本统计信 息。比如：
– 每个变量的值域区间（最大值和最小值）是 否合理？所有的值都落在期望的区间内吗？ – 平均值与中位数是相等的还是差别很大（这 有助于说明变量是否符合正态分布）？数据 是对称的还是倾斜的。 – 每个变量的标准差是多少？（远离属性的均 值超过两个或三个标准差的值可能是离群点） – 有多少缺失值？
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
数据挖掘流程图
数据挖掘流程图数据挖掘是一种通过发掘数据集中的潜在模式、关联和趋势来获取有价值信息的过程。
在进行数据挖掘之前，需要有一个清晰的流程图来指导工作的进行。
下面是一个简单的数据挖掘流程图：1. 确定问题和目标：在进行数据挖掘之前，我们需要明确我们要解决的问题和我们要达到的目标。
例如，我们想预测一家公司的销售额，我们的目标可能是开发一个能够准确预测销售额的模型。
2. 收集数据：在进行数据挖掘之前，我们需要收集相关的数据。
这些数据可以是来自数据库、网站、传感器或其他渠道。
收集数据的过程中需要注意数据的质量和完整性，确保数据的准确性和可靠性。
3. 数据理解：在收集到数据后，我们需要对数据进行理解。
这包括对数据的基本统计特征进行分析，例如平均值、标准差、最小值和最大值等。
同时，我们还可以使用可视化工具对数据进行可视化，以帮助我们更好地理解数据。
4. 数据清洗：数据往往包含一些错误、缺失值和异常值。
在进行数据挖掘之前，我们需要对数据进行清洗。
清洗数据的过程包括去除重复值、处理缺失值、修复错误值和处理异常值等。
5. 特征选择：在进行数据挖掘之前，我们需要选择合适的特征来训练模型。
特征选择的目标是从所有可能的特征中选择出对问题解决有用的特征。
通常情况下，我们会使用统计方法或机器学习方法来选择特征。
6. 数据转换：在进行数据挖掘之前，我们通常需要对数据进行转换。
数据转换的目的是将数据转换成适合于算法使用的形式。
例如，我们可能需要将数据进行标准化、归一化或进行离散化等。
7. 模型选择和训练：在进行数据挖掘之前，我们需要选择合适的模型来训练。
模型选择的目标是选择一种适合解决我们问题的模型。
常见的模型包括决策树、支持向量机、神经网络等。
选择模型后，我们需要使用训练数据来训练模型。
8. 模型评估：在完成模型训练之后，我们需要对模型进行评估。
模型评估的目标是评估模型的预测性能。
我们可以使用各种评估指标来评估模型，例如准确率、召回率、F1得分等。
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数据挖掘以 后 750,000 $750,000 9,000 $125
$1,125,000 $375,000 40,000 $335,000
差别
(250,000) ($250,000)
(1,000) $0
($125,000) $125,000 $40,000 $85,000
第二部分：数据挖掘标准流程 ——CRISP-DM
• 20世纪中后期开始出现数据仓库思想的
萌芽ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
• 1992年W.H.Inmon在Building the Data
Warehouse一书中提出数据仓库的概念。
• 1992年，E.F.Codd提出数据仓库多维分
析的概念，和12条OLAP的准则
• 各大数据库厂商纷纷推出自己的产品
– IBM
– Oracle
CRISP－DM简介
• CRISP－DM是CRoss-Industry Standard Process－Data Mining的缩写 • 由SPSS、NCR、Daimler-Benz在1996年制定 • CRISP是当今数据挖掘业界通用流行的标准之一 • 它强调数据挖掘在商业中的应用，解决商业中存 在的问题，而不是把数据挖掘局限在研究领域
• 反映一个部门内数据的动态特征，即表达
数据流程
• 数据库中的数据模式与实际业务中的数据
有很好的对应关系
• 数据的组织方式没有体现数据库的原本意
图——数据与处理的分离。
面向主题的数据组织
• 抽取主题 • 确定每个主题所应包含的数据内容。
大纲
• 什么是数据挖掘
• 数据挖掘的标准流程：CRISP－DM • 数据挖掘工具——SPSS Clementine简 介
数据挖掘的标准流程与工具
路漫漫其悠远
少壮不努力，老大徒悲伤
从数据库到数据仓库
• 传统的数据库技术——以单一的数据资源为中心，着
重事务处理，
• 竞争环境要求科学、准确、快速的决策。 • 传统数据库不适宜DSS：
– 处理的性能特性不同 • 事务处理：数据的存取操作频繁，响应要求高、并发性好 • 分析处理：占用系统资源多，运行速度慢，用户少
CRISP－DM
• 商业理解 • 数据理解 • 数据准备 • 建立模型 • 模型评估 • 模型发布
第一部分：什么是数据挖掘？
数据挖掘都干了些什么？
英国电信需要发布一种新的产品 ，需要通过直邮的方式向客户推 荐这种产品。。。。。。
使直邮的回应率提高了100％
数据挖掘都干了些什么？
GUS日用品零售商店需要准确 的预测未来的商品销售量，降 低库存成本。。。。。。
通过数据挖掘的方法使库存成本比原 来减少了3.8%
– 数据集成问题 • 事务处理：只需与自己相关的数据 • 分析处理：要求数据全面
– 数据动态集成问题 • 分析处理：需要数据动态集成 • 事务处理：只具备静态集成、无法动态集成
– 历史数据问题 • 事务处理：只处理当前数据 • 分析处理：必须对历史数据进行详细分析
– 数据的综合问题
从数据库到数据仓库
数据挖掘都干了些什么？
汇丰银行需要对不断增长的 客户群进行分类，对每种产 品找出最有价值的客户。。 。。。。
营销费用减少了30％
数据挖掘都干了些什么？
美国国防财务部需要从每年上 百万比的军火交易中发现可能 存在的欺诈现象。。。。。。
发现可能存在欺诈的交易，进行深 入调查，节约了大量的调查成本
数据挖掘都干了些什么？
– Informix
– Sybase
什么是数据仓库
• “数据仓库是作为DSS服务基础的分析型
DB，用于存放大容量的只读数据，为制定 决策提供所需的信息”
• “数据仓库是与操作型系统相分离的、基
于标准企业模型集成的、带有时间属性的、 面向主题及不可更新的数据集合。”
• 数据仓库将分布在企业网络中不同信息岛
上的业务数据集成到一起，存储在一个单 一的集成关系型数据库中，利用这种集成 信息，可方便用户对信息的访问，更可使 决策人员对一段时间内的历史数据进行分 析，研究事物发展走势
操作型数据与分析型数据的区别
操作型数据
分析型数据
细节的
综合的、或提炼的
在存取瞬间是准确的 代表过去的数据
可更新
不可更新
预先知道操作需求 预先不知道
– 面向主题的数据组织方式（是在较高层次上对 分析对象的数据的完整、一致的描述，能完整、 统一地刻画各个分析对象所涉及地企业的各项 数据以及数据之间的联系）
• 数据是集成的 • 数据不可更新 • 数据随时间不断变化
面向应用进行数据组织的特点
• 对相关组织、部门进行调查，收集数据库
的基础数据及其处理过程，重点在于数据 和处理
美国国内税务局需要提高对 纳税人的服务水平。。。。 。。
合理安排税务官的工作，为纳税人提供 更迅捷、更准确的服务
通过数据挖掘您可以
发现最有价值 的客户
通过数据挖掘您可以
使组合销售更 有效率
通过数据挖掘您可以
留住那些最有 价值的客户
通过数据挖掘您可以
用更小的成本 发现欺诈现象
什么是数据挖掘
•通过采用自动或半自动的手段，在海量数据中发现 有意义的行为和规则的探测和分析活动。 •数据挖掘能够帮助你选择正确瞄准潜在目标，向现 有的客户提供额外的产品，识别那些准备离开的好 客户。
数据挖掘应用领域
•电信 ：流失 •银行：聚类（细分）, 交叉销售 •百货公司/超市：购物篮分析 （关联规则） •保险：细分，交叉销售，流失（原因分析） •信用卡： 欺诈探测，细分 •电子商务： 网站日志分析 •税务部门：偷漏税行为探测 •警察机关：犯罪行为分析 •医学： 医疗保健
数据挖掘效益分析(直邮）
生命周期符合SDLC 声明周期不同
对性能要求高
对性能要求宽松
一个时刻操作一单元 一个时刻操作一集合
事务驱动
分析驱动
面向应用
面向分析
一次操作数据量小 一次操作数据量大
支持日常操作
支持管理需求
数据仓库的四个基本特征
• 数据是面向主题的
– 什么是主题（是在较高层次上将企业信息系统 中的数据综合、归类并进行分析利用的抽象）
(Big Bank & Credit Card Company)
目的：发现新客户
发信的数量 成本 响应的数量 每个响应的毛利 总毛利 净利润 建模的费用 最终的利润
数据挖掘以 前
1,000,000 $1,000,000
10,000 $125
$1,250,000 $250,000 0 $250,000