教材配套教学——基本数据挖掘技术
《数据挖掘导论》教材配套教学——熟悉数据挖掘
（1）判断学习是有指导的还是无指导的。 （2）数据集中的哪些实例和属性提交给数据挖掘工具；哪些数 据实例作为训练数据；哪些数据实例作为检验数据。 （3）如何设置数据挖掘算法的参数。
1.5.3 解释和评估结果
• 对数据挖掘的输出进行检查，评估其是否达到挖掘目 标，确定所发现的信息或知识是有价值的。
– IF 前提条件 THEN 结论
• 图1.1翻译为4条产生式规则
（1）IF Sore-throat = No THEN Cold-type = Viral （2）IF Sore-throat = Yes & Cooling-effect = Good THEN Cold-type = Viral （3）IF Sore-throat = Yes & Cooling-effect = Not good THEN Cold-type = Bacterial （4）IF Sore-throat = Yes & Cooling-effect = Unknown THEN Cold-type = Bacterial
– 自变量（Independent Variables）
• 相对的，输入属性被称为自变量
数据挖掘的作用
数据挖掘的作用
有指导的学习
无指导聚类
分类
估计
预测
图1.4数据挖掘的作用
关联关系分析
1.7 数据挖掘技术
数据挖掘技术（Data Mining Technique）
• 对一组数据应用一种数据挖掘方法。 • 一般由一个数据挖掘算法和一个相关的知识结
表1.1 感冒诊断假想数据集
表1.1 感冒诊断假想数据集
序号
Increased -lym 淋巴细胞升高
数据挖掘 教案
数据挖掘教案教案标题：数据挖掘教学目标：1. 了解数据挖掘的基本概念和应用领域。
2. 学习常见的数据挖掘技术和工具。
3. 掌握数据清洗、特征选择、模型建立和评估等数据挖掘过程中的关键步骤。
4. 能够应用所学的知识和技能解决实际问题。
教学重点：1. 数据挖掘的基本概念和应用。
2. 数据清洗和预处理的方法。
3. 特征选择和特征工程的技术。
4. 常见的数据挖掘算法和模型。
5. 数据挖掘结果的评估和解释。
教学难点：1. 数据挖掘算法的原理和实现。
2. 如何选择合适的特征和模型。
3. 如何评估和解释数据挖掘的结果。
教学准备：1. 电脑和投影仪。
2. 数据挖掘相关的软件和工具。
3. 实际数据集用于案例分析和实验练习。
教学过程：一、导入（5分钟）1. 向学生介绍数据挖掘的概念和应用领域。
2. 引导学生思考数据挖掘在日常生活和工作中的应用，激发学习兴趣。
二、理论讲解（30分钟）1. 介绍常见的数据挖掘技术和算法，如聚类、分类、关联规则、回归等。
2. 详细讲解数据清洗、特征选择、模型建立和评估等关键步骤。
3. 分析案例，讲解实际数据挖掘过程中的注意事项和挑战。
三、实践操作（60分钟）1. 学生分组进行数据挖掘实验，选择一个实际问题和相应数据集。
2. 引导学生进行数据清洗、特征选择、模型建立和评估等步骤。
3. 学生自主探索和实践，教师提供必要的指导和帮助。
四、成果展示与讨论（20分钟）1. 学生展示数据挖掘的结果和发现。
2. 学生互相评估和讨论各自的分析方法和结果。
3. 教师总结和点评学生的实践过程和成果，提出改进建议。
五、课堂小结与延伸（10分钟）1. 教师对本节课的重点内容进行总结。
2. 延伸讨论数据挖掘的发展趋势和应用前景。
3. 提供相关学习资源和扩展阅读推荐。
教学评估：1. 实践操作中学生的数据挖掘成果和解决问题的方法。
2. 学生参与讨论和评估的质量和深度。
3. 平时作业和实验报告的完成情况和质量。
教学建议：1. 鼓励学生多参与实际案例分析和实验练习，提高实践能力。
教材配套教学——基本数据挖掘技术共30页文档
61、奢侈是舒适的，否则就不是奢侈 。——CocoCha nel 62、少而好学，如日出之阳；壮而好学 ，如日 中之光 ；志而 好学， 如炳烛 之光。 ——刘 向 63、三军可夺帅也，匹夫不可夺志也。 ——孔 丘 64、人生就是学校。在那里，与其说好 的教师 是幸福 ，不如 说好的 教师是 不幸。 ——海 贝尔 65、接受挑战，就可以享受胜利的喜悦 。——杰纳勒 尔·乔治·S·巴顿
谢谢！Biblioteka 教材配套教学——基本 数据挖掘技术
6、纪律是自由的第一条件。——黑格 尔 7、纪律是集体的面貌，集体的声音， 集体的 动作， 集体的 表情， 集体的 信念。 ——马 卡连柯
8、我们现在必须完全保持党的纪律， 否则一 切都会 陷入污 泥中。 ——马 克思 9、学校没有纪律便如磨坊没有水。— —夸美 纽斯
数据挖掘入门教程
数据挖掘入门教程数据挖掘是一种通过发现、分析、解释和预测大量数据中的潜在模式和关联的方法。
在当前数字化时代，数据挖掘已经成为了我们解决各种问题和做出决策的重要工具。
本教程将为您介绍数据挖掘的基本概念、方法和应用，并帮助您入门和掌握数据挖掘技巧。
第一部分：数据挖掘概述在本部分中，我们将对数据挖掘的定义、目标和应用进行详细介绍。
您将了解到数据挖掘在商业、医疗、金融等领域的实际应用，以及数据挖掘与其他相关领域（如机器学习、人工智能）的关系。
第二部分：数据预处理数据预处理是数据挖掘过程中最重要的一步。
在本部分中，我们将介绍数据预处理的步骤和技术，包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约。
您将学习到如何处理数据中的噪声、缺失值和不一致性，以及如何选择和应用适当的数据变换和规约方法。
第三部分：数据挖掘算法在本部分中，我们将介绍常用的数据挖掘算法，包括分类、聚类、关联规则挖掘和异常检测等。
您将学习到算法的原理、优缺点以及如何应用这些算法来解决实际问题。
我们还将提供Python和R等常用工具的代码示例，帮助您理解和实践这些算法。
第四部分：模型评估与优化模型的评估和优化是数据挖掘过程中不可或缺的一环。
在本部分中，我们将介绍常用的模型评估指标和交叉验证方法，以及对模型进行优化的技巧和策略。
您将学习到如何选择适当的评估指标，如何使用交叉验证方法评估模型的性能，并通过调参和特征选择等方法提升模型的准确性和泛化能力。
第五部分：应用案例在本部分中，我们将分享一些数据挖掘在实际应用中的成功案例。
您将了解到数据挖掘在市场营销、客户关系管理、电子商务等领域的具体应用，并学习到如何在实际项目中运用数据挖掘技术解决问题。
结语通过本教程的学习，您将掌握数据挖掘的基本概念、方法和应用，并具备运用数据挖掘技术解决实际问题的能力。
希望本教程对您的学习和工作有所帮助，也欢迎您进一步深入学习和探索数据挖掘领域的各种方法和技术。
祝您在数据挖掘的世界中不断成长和进步！。
《数据挖掘技术》教学大纲模板
《数据挖掘技术》教学大纲（理论/实践类课程）一、课程基本信息课程编号）：0910617英文名称：The technology of data mining教材：《数据挖掘教程》邓纳姆（Dunham M.H.）著授课对象：软件工程专业学生开课学期：学分/学时：2.5学分/64课时先修课程：《数据库原理》、《概率论与数理统计》、《SAS软件基础》教学方式：理论+实践课程简介：数据挖掘是信息与计算科学专业的专业课程，本课程以数据挖掘为主要内容，讲述实现数据挖掘的各主要功能、挖掘算法和应用，并通过对实际数据的分析更加深入地理解常用的数据挖掘模型。
掌握大型数据挖掘软件SAS Enterprise Miner的使用，培养学生数据分析和处理的能力。
二、课程教学目的和要求通过《数据挖掘》课程的教学，使学生理解数据挖掘的基本概念和方法，学习和掌握SAS Enterprise Miner中的数据挖掘方法。
学生能够借助SAS Enterprise Miner软件工具进行具体数据的挖掘分析。
三、教学内容与学时分配（本部分请用文字表述，请勿使用表格）1．数据挖掘导论（8学时）重点内容：1)熟悉数据挖掘的基本概念和功能2)了解数据挖掘的系统分类教学方法：课后作业：2．数据预处理（6学时）重点内容：1)了解数据预处理的重要性2)熟悉数据预处理的方法教学方法：课后作业：3.分类和预测（12学时）重点内容：1)掌握和分类与预测基本知识2)了解各项分类和预测方法教学方法：课后作业：4.聚类分析（12学时）重点内容：1)掌握聚类分析基本概念2)了解聚类分析基本方法教学方法：课后作业：四、教学方法以多媒体教学手段为主要形式的课堂教学五、平时成绩的分配教师平时成绩占10%，月考成绩占30%，期末成绩占70%。
六、考核方式考核方式笔试加上机大作业，通过进度检查、报告评审的形式了解学生的设计水平，根据学生任务完成的情况，设计报告的质量，平时的学习态度、工作作风、思想表现全面准确评定成绩。
数据挖掘教学大纲
数据挖掘教学大纲标题：数据挖掘教学大纲引言概述：数据挖掘是一门涉及数据处理、分析和挖掘技术的重要学科，对于培养学生的数据分析能力和解决实际问题的能力具有重要意义。
因此，设计一份完善的数据挖掘教学大纲是非常必要的。
一、课程简介1.1 数据挖掘的定义和意义：介绍数据挖掘的概念及其在实际应用中的重要性。
1.2 课程目标：明确教学目标，包括培养学生的数据分析能力和解决实际问题的能力。
1.3 课程结构：概述课程的教学内容和安排，为学生提供清晰的学习路线。
二、基础知识2.1 数据预处理：介绍数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等基础知识。
2.2 数据挖掘算法：讲解常用的数据挖掘算法，如分类、聚类、关联规则挖掘等。
2.3 模型评估：介绍模型评估的方法和指标，如准确率、召回率、F1值等。
三、高级技术3.1 特征选择：讲解特征选择的方法和技巧，包括过滤式、包裹式和嵌入式特征选择。
3.2 集成学习：介绍集成学习的概念和常见方法，如Bagging、Boosting和随机森林等。
3.3 深度学习：简要介绍深度学习的原理和应用，包括神经网络、卷积神经网络和循环神经网络等。
四、实践案例4.1 数据挖掘工具：介绍常用的数据挖掘工具，如Weka、RapidMiner和Python 中的Scikit-learn等。
4.2 实际案例分析：通过真实数据集进行案例分析，让学生将理论知识应用到实际问题中。
4.3 课程项目：设计课程项目，让学生在实践中巩固所学知识，培养解决实际问题的能力。
五、评估与考核5.1 作业与考试：设计作业和考试，检验学生对数据挖掘知识的掌握程度。
5.2 课程评估：进行课程评估，采集学生反馈，不断改进教学内容和方法。
5.3 学习资源：提供学习资源和参考资料，匡助学生更好地学习和掌握数据挖掘知识。
结语：设计一份完善的数据挖掘教学大纲是为了匡助学生系统学习数据挖掘知识，培养其数据分析能力和解决实际问题的能力。
通过合理的课程设置和教学方法，可以提高学生的学习兴趣和学习效果，为他们未来的发展奠定良好的基础。
数据挖掘课件
数据挖掘课件一、教学内容本节课的教学内容选自人教版小学数学五年级上册第四章“数据收集与处理”中的第一节“数据收集”。
具体内容包括：数据的收集方法、数据的整理与表示、简单统计量的认识和应用。
通过本节课的学习，让学生掌握数据收集与处理的基本方法，能够运用简单的统计量对数据进行分析。
二、教学目标1. 让学生掌握数据收集的基本方法，能够运用简单的统计量对数据进行分析。
2. 培养学生的合作意识，提高学生的数据处理能力。
3. 培养学生的创新思维，激发学生对数学学科的兴趣。
三、教学难点与重点重点：数据的收集方法，简单统计量的认识和应用。
难点：如何对数据进行整理和表示，如何运用统计量对数据进行分析。
四、教具与学具准备教具：课件、黑板、粉笔。
学具：学生分组合作收集的数据、统计表、计算器。
五、教学过程1. 实践情景引入：以一次学校运动会为例，让学生回忆起当时自己参与的项目，以及自己和其他同学的成绩。
引导学生思考：如何对自己和他人的成绩进行比较和分析？2. 数据的收集：让学生分组合作，收集自己所在小组成员的成绩，包括跑步、跳远、投掷等项目。
3. 数据的整理与表示：引导学生如何将收集到的数据进行整理和表示，可以使用统计表、条形图、折线图等形式。
4. 简单统计量的认识：让学生了解众数、平均数、中位数等统计量的概念，并学会如何计算。
5. 例题讲解：以一组学绩为例，讲解如何运用众数、平均数、中位数等统计量对数据进行分析。
6. 随堂练习：让学生独立完成课后练习，运用所学知识对实际问题进行分析。
六、板书设计板书内容主要包括：数据收集与处理的方法、简单统计量的概念和计算方法，以及如何运用统计量对数据进行分析。
七、作业设计一组学生的身高数据：150cm、155cm、160cm、165cm、170cm。
2. 答案：众数：160cm平均数：158cm中位数：155cm八、课后反思及拓展延伸本节课通过实践情景引入，让学生了解数据收集与处理的重要性。
数据挖掘入门教程
数据挖掘入门教程数据挖掘是一门利用统计学、机器学习和人工智能等方法，从大量数据中提取出有用信息的技术。
在当今信息爆炸的时代，数据挖掘技术成为了解决实际问题和做出决策的重要工具。
本文将介绍数据挖掘的基本概念、常用算法和实践技巧，帮助读者入门数据挖掘领域。
一、数据挖掘的基本概念数据挖掘是从大量数据中发现隐藏的模式、规律和知识的过程。
它可以帮助我们理解数据背后的规律，预测未来的趋势，并支持决策和问题解决。
数据挖掘的过程包括数据预处理、特征选择、模型构建和模型评估等步骤。
数据预处理是数据挖掘的第一步，它包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约。
数据清洗是指处理数据中的噪声、缺失值和异常值，确保数据的质量。
数据集成是将来自不同数据源的数据进行整合，消除冗余和冲突。
数据转换是将原始数据转换为适合挖掘的格式，如将文本数据转换为数值型数据。
数据规约是减少数据集的规模，提高挖掘效率。
特征选择是从大量特征中选择出最相关的特征，以提高模型的准确性和可解释性。
常用的特征选择方法包括过滤式、包裹式和嵌入式方法。
过滤式方法通过统计指标或相关性分析选择特征，独立于具体的学习算法。
包裹式方法将特征选择看作是一个优化问题，通过搜索最优特征子集来选择特征。
嵌入式方法将特征选择与模型构建过程结合起来，通过学习算法自动选择特征。
模型构建是数据挖掘的核心步骤，它包括选择合适的算法、设置模型参数和训练模型。
常用的数据挖掘算法包括决策树、支持向量机、神经网络和聚类算法等。
不同的算法适用于不同的问题类型和数据特征。
在选择算法时，需要考虑算法的复杂度、准确性和可解释性等因素。
设置模型参数是调整算法的关键步骤，它会影响模型的性能和泛化能力。
训练模型是使用标记好的数据集来拟合模型，以学习模型的参数和结构。
模型评估是对构建好的模型进行性能评估，以选择最优的模型和调整模型参数。
常用的评估指标包括准确率、召回率、精确率和F1值等。
交叉验证是一种常用的评估方法，它将数据集划分为训练集和测试集，通过多次迭代来评估模型的性能。
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2018年10月5日星期五
第5页，共28页
【例2.1】
给定如表2.1所示的数据集T，建立一棵决策树，用于预测某个 学生是否决定去打篮球。
清华大学出版社
表2.1 一个假想的打篮球数据集
序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 Weather Sunny Sunny Rain Sunny Rain Sunny Sunny Rain Rain Sunny Rain Rain Sunny Sunny Rain Temperature/C 20~30 20~30 10~0 30~40 20~30 -10~0 -10~0 20~30 20~30 10~20 10~20 10~20 10~20 0~10 0~10 4 4 1 5 8 5 7 2 6 6 3 1 8 3 2 Courses Yes No Yes Yes No Yes No Yes Yes Yes No Yes Yes Yes Yes Partner Yes Yes Yes Yes No Yes No Yes No No No No No Yes No Play
• Info(I) 为当前数据集所有实例所表达的信息量
Info( I )
出现在i类中的实例个数 出现在 i类中的实例个数 log2 ( ) 所有实例总数 所有实例总数 i 1
n
• Info(I,A) 为根据属性 A 的 k 个可能取值分类 I 中实例之后所表达 的信息量
Info( I , A)
2018年10月5日星期五
第4页，共28页
清华大学出版社
2.1.1 决策树算法的一般过程（C4.5）
（1）给定一个表示为“属性-值”格式的数据集T。数据集由多个具有多个输 入属性和一个输出属性的实例组成。 （2）选择一个最能区别T中实例的输入属性，C4.5使用增益率来选择该属性。 （3）使用该属性创建一个树节点，同时创建该节点的分支，每个分支为该节 点的所有可能取值。 （4）使用这些分支，将数据集中的实例进行分类，成为细分的子类。 （5）将当前子类的实例集合设为T，对数据集中的剩余属性重复（2）（3） 步，直到满足以下两个条件之一时，该过程终止，创建一个叶子节点，该节点 为沿此分支所表达的分类类别，其值为输出属性的值。 该子类中的实例满足预定义的标准，如全部分到一个输出类中，分到一 个输出类中的实例达到某个比例； 没有剩余属性。
• C4.5选择的基本思想
– 选择具有最大增益率的属性作为分支节点来分类实例数据。
2018年10月5日星期五
第10页，共28页
清华大学出版社
1）信息熵
• 1948年，克劳德· 香农（Claude Shannon）提出―信息 熵‖（Information Entropy）的概念 • 信息变化的平均信息量称为“信息熵”（信息量化） • 在信息论中，信息熵是信息的不确定程度的度量。熵 越大，信息就越不容易搞清楚，需要的信息量就越大， 能传输的信息就越多。
2018年10月5日星期五 第8页，共28页
清华大学出版社
2.1.2 决策树算法的关键技术
• 三项关键技术 （1）选择最能区别数据集中实例属性的方法 （2）剪枝方法 （3）检验方法
2018年10月5日星期五
第9页，共28页
清华大学出版社
1、 选择最能区别数据集中实例属性的方法
• C4.5使用了信息论（Information Theory）的方法，即使用增益率 （Gain Ratio）的概念来选择属性； • 目的是使树的层次和节点数最小，使数据的概化程度最大化。
第2章 基本数据挖掘技术 之一
决策树
清华大学出版社
本章目标
• 决策树
– 了解决策树的概念；
– 了解C4.5决策树建立过程、关键技术、和决策树规则； – 了解其他决策树算法。
• 关联规则
– 了解关联规则； – 掌握Apriori关联分析过程。
• 聚类分析
– 掌握K-均值算法。
• 了解数据挖掘技术的选择考虑。
2018年10月5日星期五
第7页，共28页
清华大学出版社
决策树
• 使用15个实例进行有训练，其中 Weather、Temperature、 Courses和Partner作为输入属性， Play作为输出属性。
No Weather
Courses
≤5Biblioteka >5Sunny Yes
Rain No
图2.1 打篮球决策树
k
出现在j类中的实例个数 Info( j类) 所有实例总数 j 1
k
• SplitsInfo(A) 是对A属性的增益值的标准化，目的是消除属性选 择上的偏差（Bias），
H ( x)
p( x ) log ( p( x )
i 2 i i 1
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n
2018年10月5日星期五
清华大学出版社
2）信息增益（ Information Gain）
• 信息增益表示当x取属性xi值时，其对降低x的熵的贡献大小。
• 信息增益值越大，越适于对x进行分类。
• C4.5使用信息量和信息增益的概念计算所有属性的增益，并计算 所有属性的增益率，选择值最大的属性来划分数据实例。
2018年10月5日星期五
第2页，共28页
2.1 决策树
清华大学出版社
决策树学习
• 从数据产生决策树的机器学习技术称为决策树学习，简称决策树 （Decision Tree）。 • 决策树是数据挖掘中最常用的一种分类和预测技术，使用其可建 立分类和预测模型。 • 决策树模型是一个树状结构，树中每个节点表示分析对象的某个 属性，每个分支表示这个属性的某个可能的取值，每个叶节点表 示经历从根节点到该叶节点这条路径上的对象的值。模型通过树 中的各个分支对对象进行分类，叶节点表示的对象值表达了决策 树分类的结果。决策树仅有一个输出，若需要有多个输出，可以 建立多棵独立的决策树以处理不同输出。
GainRatio(A) Gain(A) SplitsInfo( A)
计算属性A的增益率的公式
• 其中，对于一组 I 实例，计算Gain(A) ——
Gain(A) Info( A) Info( I , A)
2018年10月5日星期五
第12页，共28页
清华大学出版社
2）信息增益（ Information Gain）