数据挖掘概述课件
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数据挖掘概念与技术第一章PPT课件
数据利用
数据淹没,但却缺乏知识
信息技术的进化
···
数据挖掘的自动化分析的海量数据集 文件处理->数据库管理系统->高级数据库:系统高级数据分析
2021
3
定义：从大量的数据中提取有趣的（非平凡的，隐 含的，以前未知的和潜在有用的）模式或知识。
“数据中发现知识”（KDD）
2021
4
选择和变换
评估和表示
第一章 引论
2021
1
1.1 为什么进行数据挖掘 1.2 什么是数据挖掘 1.3 可以挖掘什么类型的数据 1.4 可以挖掘什么类型的模式 1.5 使用什么技术 1.6 面向什么类型的应用 1.7 数据挖掘的主要问题 1.8 小结
2021
2
数据爆炸
海量数据，爆炸式增长
来源：网络，电子商务，个人 类型：图像，文本···
设想网上购物的一次交易，其付款过程至少包括以下几步数据库操作：
一、更新客户所购商品的库存信息 二、保存客户付款信息--可能包括与银行系统的交互 三、生成订单并且保存到数据库中 四、更新用户相关信息，例如购物数量等等
2021
9
其他类型的数据
股票交易数据 文本 图像 音频视频 未知的
2021
10
1.4.1 类/概念描述：特征化与区分
类/概念
数据特征化
目标数据的一般特性或特征汇总
数据区分
将目标类数据对象的一般性与一个或多个 对比类对象的一般特性进行比较
特征化和区分
2021
11
1.4.2 挖掘频繁模式、关联和相关性
频繁模式是在数据中频繁出现的模式
1.频繁项集、频繁子序列、频繁子结构 2.挖掘频繁模式可以发现数据中的关联和相关性 例如：单维与多维关联
数据淹没,但却缺乏知识
信息技术的进化
···
数据挖掘的自动化分析的海量数据集 文件处理->数据库管理系统->高级数据库:系统高级数据分析
2021
3
定义：从大量的数据中提取有趣的（非平凡的，隐 含的，以前未知的和潜在有用的）模式或知识。
“数据中发现知识”（KDD）
2021
4
选择和变换
评估和表示
第一章 引论
2021
1
1.1 为什么进行数据挖掘 1.2 什么是数据挖掘 1.3 可以挖掘什么类型的数据 1.4 可以挖掘什么类型的模式 1.5 使用什么技术 1.6 面向什么类型的应用 1.7 数据挖掘的主要问题 1.8 小结
2021
2
数据爆炸
海量数据，爆炸式增长
来源：网络，电子商务，个人 类型：图像，文本···
设想网上购物的一次交易，其付款过程至少包括以下几步数据库操作：
一、更新客户所购商品的库存信息 二、保存客户付款信息--可能包括与银行系统的交互 三、生成订单并且保存到数据库中 四、更新用户相关信息，例如购物数量等等
2021
9
其他类型的数据
股票交易数据 文本 图像 音频视频 未知的
2021
10
1.4.1 类/概念描述：特征化与区分
类/概念
数据特征化
目标数据的一般特性或特征汇总
数据区分
将目标类数据对象的一般性与一个或多个 对比类对象的一般特性进行比较
特征化和区分
2021
11
1.4.2 挖掘频繁模式、关联和相关性
频繁模式是在数据中频繁出现的模式
1.频繁项集、频繁子序列、频繁子结构 2.挖掘频繁模式可以发现数据中的关联和相关性 例如：单维与多维关联
数据挖掘概念与技术ppt课件
用户 GUI API 数据立方体 API
挖掘结果
第4层 用户界面
OLAP 引擎
第3层 OLAP/OLAM
21.05.2020
.
17
KDD过程的步骤(续)
选择挖掘算法 数据挖掘: 搜索有趣的模式 模式评估和知识表示
可视化, 变换, 删除冗余模式, 等.
发现知识的使用
21.05.2020
.
18
数据挖掘和商务智能
提高支持商务决策的潜能
制定决策
数据表示 可视化技术
数据挖掘 信息发现
21.05.2020
我们正被数据淹没,但却缺乏知识 解决办法: 数据仓库与数据挖掘
数据仓库与联机分析处理(OLAP) 从大型数据库的数据中提取有趣的知识(规则, 规律性, 模
式, 限制等)
21.05.2020
.
6
数据处理技术的演进
1960s: 数据收集, 数据库创建, IMS 和网状 DBMS
1970s: 关系数据库模型, 关系 DBMS 实现
顾客分类(Customer profiling)
数据挖掘能够告诉我们什么样的顾客买什么产品(聚类或分类)
识别顾客需求
对不同的顾客识别最好的产品 使用预测发现什么因素影响新顾客
提供汇总信息
各种多维汇总报告 统计的汇总信息 (数据的中心趋势和方差)
21.05.2020
.
11
法人分析和风险管理
搜索有趣的模式可视化变换删除冗余模式发现知识的使用2105202019提高支持商务决策的潜能最终用户商务分析人员数据分析人员dba制定决策数据表示可视化技术数据挖掘信息发现数据探查olapmda统计分析查询和报告数据仓库数据集市数据源文字记录文件信息提供者数据库系统oltp系统2105202020数据仓库数据清理数据集成过滤数据库数据库或数据仓库数据挖掘引擎模式评估图形用户界面知识库21052020www21052020概念描述
数据挖掘入门ppt课件
15.05.2021
数据库
数据仓库
精选编辑ppt
知识库
14
三、数据挖掘方法
3.1 可以分别按挖掘任务、挖掘对象和挖掘方法来分 类。
1. 按挖掘任务分类：包括分类或预测知识模型发 现，数据总结，数据聚类，关联规则发现，时 序模式发现，依赖关系或依赖模型发现，异常 和趋势发现等。
2. 按挖掘对象分类：包括关系数据库，面向对象 数据库，空间数据库，时态数据库，文本数据 库，多媒体数据库，异构数据库，数据仓库， 演绎数据库和Web数据库等。
8. 模式解释：对在数据挖掘步骤中发现的模式 （知识）进行解释。通过机器评估剔除冗余或 无关模式，若模式不满足，再返回到前面某些 处理步骤中反复提取。
9. 知识评价：将发现的知识以用户能了解的方式 呈现给用户。其中也包括对知识一致性的检查， 以确信本次发现的知识不会与以前发现的知识 相抵触。
15.05.2021
2.1 KDD定义 人们给KDD下过很多定义，内涵也各不
相同，目前公认的定义是由Fayyad等人提出 的。
所谓基于数据库的知识发现(KDD)是指 从大量数据中提取有效的、新颖的、潜在 有用的、最终可被理解的模式的非平凡过 程。
15.05.2021
精选编辑ppt
5
2.2 KDD过程
KDD是一个人机交互处理过程。该过程 需要经历多个步骤，并且很多决策需要由 用户提供。从宏观上看，KDD过程主要经 由三个部分组成，即数据整理、数据挖掘 和结果的解释评估。
15.05.2021
精选编辑ppt
6
知识发现（KDD）的过程
解释/评估
数据挖掘
预处理 及变换
变换后的数据
数据清理筛选 目标数据
《数据挖掘技术》课件
拆分时间序列成趋势、周期和随机成分，了解时间序列的特征。
2
时间序列预测
通过历史数据建模和预测，预测未来时间点的趋势和模式。
3
金融市场预测
应用时间序列挖掘来预测股票价格、汇率等金融指标。
大数据时代下的挖掘技术发展趋势
人工智能
深度学习、自然语言处理等在数 据挖掘中的应用。
云计算
通过弹性计算和分布式存储实现 大规模数据挖掘。
医疗诊断
利用医疗数据挖掘技术来辅助医生进行疾病诊断。
社交网络分析
挖掘社交网络中的关系和用户行为模式。
数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约。
特征选择
评估特征的重要性，剔除冗余和无关特征，提高模型准确性。
数据质量
解决数据缺失、异常数据和噪声数据，保证数据的准确性和完整性。
聚类算法与分类算法
聚类算法
基于距离或相似性将数据划分为 不同的群集，发现数据的内在结 构。
分类算法
通过训练数据构建决策树，对新 的未知数据进行分类或预测。
物联网
连接设备和传感器的数据挖掘和 分析。
数据可视化技术与数据分析
可视化工具
使用图表、地图和仪表盘等可视化工具
数据分析
2
来展现数据。
通过统计分析和交互式探索来发现数据
的隐藏关系。
3
故事呈现
通过数据可视化技术将数据转化为有意 义的故事。
数据挖掘案例分析和应用实践
市场营销
通过分析客户购买数据来制定营销策略。
支持向量机
通过在特征空间中创建超平面将 不同类别的数据分隔开。
关联规则挖掘及其应用
1 频繁项集
发现同时出现频率较高的 商品或事物组合。
医学科研数据挖掘概述ppt课件
6. 偏差分析(deviation)
在偏差中包括很多有用的知识，数据库中的数据 存在很多异常情况，发现数据库中数据存在的异常情 况是非常重要的。偏差检验的基本方法就是寻找观察 结果与参照之间的差别。
六、挖掘方法
1. 关联分析法 2. 决策树 3. 人工神经网络 4. 遗传算法 5. 聚类分析 6. 序列模式分析
1. 关联分析(association analysis)
关联规则挖掘是由rakesh apwal等人首先提出。 两个或两个以上变量的取值之间存在某种规律性， 就称为关联。数据关联是数据库中存在的一类重 要的、可被发现的知识。关联分为简单关联、时 序关联和因果关联。关联分析的目的是找出数据 库中隐藏的关联网。一般用支持度和可信度两个 阀值来度量关联规则的相关性，还不断引入兴趣 度、相关性等参数，使得所挖掘的规则更符合需 求。
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。
数据挖掘：对所得到的经过转换的数据进行挖掘。 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。 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. 聚集分析（Cluster analysis ，CA）
聚集是把整个数据库分成不同的群组。它的 目的是要群与群之间差别很明显, 而同一个群之 间的数据尽量相似。此外聚类分析可以作为其他 算法( 如特征和分类等) 的预处理步骤, 之后这些 算法再在生成的簇上进行处理。与分类不同, 在 开始聚集之前不知道要把数据分成几组, 也不知 道怎么分( 依照哪几个变量) 。因此在聚集之后要 有一个对业务很熟悉的人来解释这样分群的意义 。很多情况下一次聚集得到的分群对某个业务来 说可能并不好, 这时就需要删除或增加变量以影 响分群的方式, 经过几次反复之后才能最终得到 一个理想的结果。聚类方法主要有两类: 统计方 法和神经网络方法。
在偏差中包括很多有用的知识，数据库中的数据 存在很多异常情况，发现数据库中数据存在的异常情 况是非常重要的。偏差检验的基本方法就是寻找观察 结果与参照之间的差别。
六、挖掘方法
1. 关联分析法 2. 决策树 3. 人工神经网络 4. 遗传算法 5. 聚类分析 6. 序列模式分析
1. 关联分析(association analysis)
关联规则挖掘是由rakesh apwal等人首先提出。 两个或两个以上变量的取值之间存在某种规律性， 就称为关联。数据关联是数据库中存在的一类重 要的、可被发现的知识。关联分为简单关联、时 序关联和因果关联。关联分析的目的是找出数据 库中隐藏的关联网。一般用支持度和可信度两个 阀值来度量关联规则的相关性，还不断引入兴趣 度、相关性等参数，使得所挖掘的规则更符合需 求。
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。
数据挖掘：对所得到的经过转换的数据进行挖掘。 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。 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. 聚集分析（Cluster analysis ，CA）
聚集是把整个数据库分成不同的群组。它的 目的是要群与群之间差别很明显, 而同一个群之 间的数据尽量相似。此外聚类分析可以作为其他 算法( 如特征和分类等) 的预处理步骤, 之后这些 算法再在生成的簇上进行处理。与分类不同, 在 开始聚集之前不知道要把数据分成几组, 也不知 道怎么分( 依照哪几个变量) 。因此在聚集之后要 有一个对业务很熟悉的人来解释这样分群的意义 。很多情况下一次聚集得到的分群对某个业务来 说可能并不好, 这时就需要删除或增加变量以影 响分群的方式, 经过几次反复之后才能最终得到 一个理想的结果。聚类方法主要有两类: 统计方 法和神经网络方法。
数据挖掘精品PPT课件
ห้องสมุดไป่ตู้
（2）聚类分析 物以类聚，人以群分，聚类分析技术试图找出数据 集中的数据的共性和差异，并将具有共性对象聚合 在相应的簇中。聚类分析已广泛应用与客户细分、 定向营销、信息检索等领域。 聚类与分类是容易混淆的两个概念。聚类是一种无 指导的观察式学习，没有预先定义的类。 （3）关联分析 关联分析是发现特征之间的相互依赖关系，通常是 在给定的数据集中发现频繁出现的模式知识（又称 关联规则）。关联规则广泛用于市场营销、事务分 析等领域。
数据挖掘概念首次出现在1989年举行的第十一届 国际联合人工智能学术会议上，其思想主要来自 于机器学习、模式识别、统计和数据库系统。国 内对数据挖掘的研究起步较晚，1993年国家自然 科学基金首次支持该领域的研究。此后，国家、 各省自然科学基金委，国家社科基金，“863”、 “973”项目，国家、各省的科技计划，每年都 有相关项目支持。众多研究机构和大学都成立专 门的项目组。从事数据挖掘研究与应用的人员越 来越多。现今，数据挖掘的基本理论问题逐步得 到了解决，现在更多的是数据挖掘的应用。
7.2.2 基于规则的分类器 基于规则的分类器是使用一组“if...then...” 规则来对记录进行分类的技术。为了建立基于规则 的分类器，需要提取一组规则来识别数据集的属性 和类标号之间的关键联系。提取分类规则的方法有 两大类，直接方法和间接方法。直接方法是直接从 数据中提取分类规则，间接方法是从其他分类模型 中提取分类规则。
7.2 分类 分类任务就是确定对象属于哪个预定义的目标类。 分类问题是一个普遍存在的问题，有许多不同的 应用。例如，根据电子邮件的标题和内容检查出 垃圾邮件，对一大堆照片区分出哪些是猫哪些是 狗。分类任务就是通过学习得到一个目标函数， 把每个属性集x映射到一个预先定义的类标号y。 目标函数也称分类模型。
（2）聚类分析 物以类聚，人以群分，聚类分析技术试图找出数据 集中的数据的共性和差异，并将具有共性对象聚合 在相应的簇中。聚类分析已广泛应用与客户细分、 定向营销、信息检索等领域。 聚类与分类是容易混淆的两个概念。聚类是一种无 指导的观察式学习，没有预先定义的类。 （3）关联分析 关联分析是发现特征之间的相互依赖关系，通常是 在给定的数据集中发现频繁出现的模式知识（又称 关联规则）。关联规则广泛用于市场营销、事务分 析等领域。
数据挖掘概念首次出现在1989年举行的第十一届 国际联合人工智能学术会议上，其思想主要来自 于机器学习、模式识别、统计和数据库系统。国 内对数据挖掘的研究起步较晚，1993年国家自然 科学基金首次支持该领域的研究。此后，国家、 各省自然科学基金委，国家社科基金，“863”、 “973”项目，国家、各省的科技计划，每年都 有相关项目支持。众多研究机构和大学都成立专 门的项目组。从事数据挖掘研究与应用的人员越 来越多。现今，数据挖掘的基本理论问题逐步得 到了解决，现在更多的是数据挖掘的应用。
7.2.2 基于规则的分类器 基于规则的分类器是使用一组“if...then...” 规则来对记录进行分类的技术。为了建立基于规则 的分类器，需要提取一组规则来识别数据集的属性 和类标号之间的关键联系。提取分类规则的方法有 两大类，直接方法和间接方法。直接方法是直接从 数据中提取分类规则，间接方法是从其他分类模型 中提取分类规则。
7.2 分类 分类任务就是确定对象属于哪个预定义的目标类。 分类问题是一个普遍存在的问题，有许多不同的 应用。例如，根据电子邮件的标题和内容检查出 垃圾邮件，对一大堆照片区分出哪些是猫哪些是 狗。分类任务就是通过学习得到一个目标函数， 把每个属性集x映射到一个预先定义的类标号y。 目标函数也称分类模型。
《数据挖掘》PPT课件
➢ 数据挖掘应用系统开发 ➢ 数据挖掘技术的新应用 ➢ 数据挖掘软件发展
2020/12/9
数据库研究所
9
高级数据挖掘
课程的教学目的
➢ 让学生掌握数据挖掘的基本概念、算法和高级技术； ➢ 将这些概念、算法和技术应用于实际问题。
复旦大学计算机科学技术学 院基本情况
➢ 主要研究方向
▪ 媒体计算 ▪ 数据库与数据科学 ▪ 网络与信息安全 ▪ 智能信息处理 ▪ 人机接口和服务计算 ▪ 理论计算机科学 ▪ 软件工程与系统软件
2020/12/9
数据库研究所
6
复旦大学数据挖掘课程的设置
总体目标
➢ 掌握大规模数据挖掘与分析的基本流程 ➢ 掌握数据挖掘的基本算法 ➢ 掌握对实际数据集进行挖掘的系统能力
数据仓库与数据挖掘
数据库系统
2020/12/9
数据库研究所
8
数据仓库与数据挖掘
课程的教学目的
➢ 掌握数据仓库数据挖掘原理、技术和方法，掌握建立数据挖掘应用 系统的方法，了解相关前沿的研究。
教学内容
➢ 数据挖掘、数据仓库的基本概念
▪ 数据仓库设计和应用 ▪ 数据挖掘的基本技术
• 关联分析、分类分析、聚类分析、异常分析和演化分析等；联机分析处理OLAP技术；
➢ involving methods at the intersection of artificial intelligence, machine learning, statistics, and database systems.
➢ The overall goal of the data mining process is to extract information from a data set and transform it into an understandable structure for further use.
2020/12/9
数据库研究所
9
高级数据挖掘
课程的教学目的
➢ 让学生掌握数据挖掘的基本概念、算法和高级技术； ➢ 将这些概念、算法和技术应用于实际问题。
复旦大学计算机科学技术学 院基本情况
➢ 主要研究方向
▪ 媒体计算 ▪ 数据库与数据科学 ▪ 网络与信息安全 ▪ 智能信息处理 ▪ 人机接口和服务计算 ▪ 理论计算机科学 ▪ 软件工程与系统软件
2020/12/9
数据库研究所
6
复旦大学数据挖掘课程的设置
总体目标
➢ 掌握大规模数据挖掘与分析的基本流程 ➢ 掌握数据挖掘的基本算法 ➢ 掌握对实际数据集进行挖掘的系统能力
数据仓库与数据挖掘
数据库系统
2020/12/9
数据库研究所
8
数据仓库与数据挖掘
课程的教学目的
➢ 掌握数据仓库数据挖掘原理、技术和方法，掌握建立数据挖掘应用 系统的方法，了解相关前沿的研究。
教学内容
➢ 数据挖掘、数据仓库的基本概念
▪ 数据仓库设计和应用 ▪ 数据挖掘的基本技术
• 关联分析、分类分析、聚类分析、异常分析和演化分析等；联机分析处理OLAP技术；
➢ involving methods at the intersection of artificial intelligence, machine learning, statistics, and database systems.
➢ The overall goal of the data mining process is to extract information from a data set and transform it into an understandable structure for further use.
《数据挖掘应用》课件
《数据挖掘应用》PPT课 件
欢迎来到《数据挖掘应用》PPT课件！本课程将介绍数据挖掘的概念、任务、 流程、算法以及应用实例，并展望其发展趋势和应用前景。让我们一起深入 探索数据挖掘的奥秘。
一、介绍数据挖掘的定义
数据挖掘是指从大量数据中发现隐藏在其中有价值的信息和模式的过程。了解数据挖掘的基本概念、优势和局 限性。
二、数据挖掘的主要任务
数据挖掘可以分为不同的任务，例如关联规则挖掘、分类算法、聚类算法以及异常检测算法。了解这些任务及 其应用。
三、数据挖掘的流程
数据挖掘的流程包括数据预处理、数据选择和变换、模型选择和建模以及模型评价和应用。了解每个步骤的重 要性和操作方法。
四、常见的数据挖掘算法
掌握一些常见的数据挖掘算法，例如关联规则挖掘、分类算法、聚类算法和 异常检测算法。了解它们的原理和适用场景。五、Fra bibliotek据挖掘的应用实例
数据挖掘在各个领域都有广泛的应用，包括金融、零售、健康管理等。了解 这些实际应用案例，展示数据挖掘的价值。
六、总结与展望
数据挖掘正处于不断发展的阶段，了解数据挖掘的现状和发展趋势，以及其在未来的应用前景。
致谢
感谢您聆听和支持《数据挖掘应用》PPT课件。希望本课程对您有所启发，祝您在数据挖掘的领域取得巨大成 功！ +