浙大数据挖掘_4_数据立方体30页PPT
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浙大数据挖掘_4_数据立方体共30页PPT
文 家 。汉 族 ，东 晋 浔阳 柴桑 人 （今 江西 九江 ） 。曾 做过 几 年小 官， 后辞 官 回家 ，从 此 隐居 ，田 园生 活 是陶 渊明 诗 的主 要题 材， 相 关作 品有 《饮 酒 》 、 《 归 园 田 居 》 、 《 桃花 源 记 》 、 《 五 柳先 生 传 》 、 《 归 去来 兮 辞 》 等 。
1
0
、
倚
南
窗
以
寄
傲
，
审
容
膝
之
易
安。Biblioteka 56、书不仅是生活，而且是现在、过 去和未 来文化 生活的 源泉。 ——库 法耶夫 57、生命不可能有两次，但许多人连一 次也不 善于度 过。— —吕凯 特 58、问渠哪得清如许，为有源头活水来 。—— 朱熹 59、我的努力求学没有得到别的好处， 只不过 是愈来 愈发觉 自己的 无知。 ——笛 卡儿
浙大数据挖掘_4_数据立方体
6
、
露
凝
无
游
氛
，
天
高
风
景
澈
。
7、翩翩新 来燕，双双入我庐 ，先巢故尚在，相 将还旧居。
8
、
吁
嗟
身
后
名
，
于
我
若
浮
烟
。
9、 陶渊 明（ 约 365年 —427年 ），字 元亮， （又 一说名 潜，字 渊明 ）号五 柳先生 ，私 谥“靖 节”， 东晋 末期南 朝宋初 期诗 人、文 学家、 辞赋 家、散
拉
60、生活的道路一旦选定，就要勇敢地 走到底 ，决不 回头。 ——左
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倚
南
窗
以
寄
傲
，
审
容
膝
之
易
安。Biblioteka 56、书不仅是生活，而且是现在、过 去和未 来文化 生活的 源泉。 ——库 法耶夫 57、生命不可能有两次，但许多人连一 次也不 善于度 过。— —吕凯 特 58、问渠哪得清如许，为有源头活水来 。—— 朱熹 59、我的努力求学没有得到别的好处， 只不过 是愈来 愈发觉 自己的 无知。 ——笛 卡儿
浙大数据挖掘_4_数据立方体
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露
凝
无
游
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风
景
澈
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7、翩翩新 来燕，双双入我庐 ，先巢故尚在，相 将还旧居。
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吁
嗟
身
后
名
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于
我
若
浮
烟
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9、 陶渊 明（ 约 365年 —427年 ），字 元亮， （又 一说名 潜，字 渊明 ）号五 柳先生 ，私 谥“靖 节”， 东晋 末期南 朝宋初 期诗 人、文 学家、 辞赋 家、散
拉
60、生活的道路一旦选定，就要勇敢地 走到底 ，决不 回头。 ——左
数据挖掘导论第4课数据分类和预测
II.
Issues Regarding Classification and Prediction (1): Data Preparation
Data cleaning Preprocess data in order to reduce noise and handle missing values Relevance analysis (feature selection) Remove the irrelevant or redundant attributes Data transformation Generalize and/or normalize data
I.
Classification vs. Prediction
Classification predicts categorical class labels (discrete or nominal) classifies data (constructs a model) based on the training set and the values (class labels) in a classifying attribute and uses it in classifying new data Prediction models continuous-valued functions, i.e., predicts unknown or missing values Typical applications Credit approval Target marketing Medical diagnosis Fraud detection
Issues regarding classification and prediction (2): Evaluating classification methods
数据挖掘课件第四章
root edu
Jan
Mar
Tor
Van
Price
485
Quant-Info
Q.I.
1200
1280
Sum: 1765
2500
Cnt: 2
520
bins
…
hhd Jan Tor Q.I.
bus Feb
Mon Q.I.
11
H-Cubing: 用city属性计算方体
Header Table HTor
Attr. Val. Edu Hhd Bus … Jan Feb …
2024/3/11
26
高维 OLAP产生的动机
现在的数据立方体计算的方法面临的挑战: 维灾难问题 冰山立方体和立方体压缩只是延迟了不可避免的数据 爆炸 完全物化:对磁盘的访问仍然是严重超负荷的。
Apriori 剪枝 共享维采用自底向上方式增长
C/C
D
AC/AC AD/A BC/BC BD/B CD
ABC/ABC ABD/AB
ACD/A
BCD
2024/3/11
ABCD/all
15
共享维的冰山剪枝
共享维的反单调性 如果度量是反单调的，若共享维的聚集值不 满足冰山条件，则眼该共享维向下的所有单 元也不可能满足冰山条件
直观的:如果我们在计算实际的立方体之前 计 算共享维，那么我们就可以用共享维来进行 Apriori剪枝
问题： 当多维同时聚集是如何剪枝？
2024/3/11
16
Cell Trees
使用类似于H-tree的树结 构来代替立方体
合并公共前缀以节省存储 空间
将计数值存在结点中 一条从跟到树叶节点的路
当前的树派生，并与整个的遍历次序有关 例：在基本星树中，当DFS到达a1结点则
2024版数据挖掘ppt课件
32
金融欺诈检测模型构建与优化
金融欺诈类型及特点
信用卡欺诈、贷款欺诈、洗钱等。
2024/1/29
数据来源与处理
交易数据、用户行为数据、第三方数据等，进行数据清洗、特征工程 等处理。
欺诈检测模型构建
利用有监督学习、无监督学习等技术构建欺诈检测模型，如支持向量 机、随机森林、聚类等。
模型评估与调优
通过准确率、召回率、ROC曲线等指标评估模型性能，采用集成学习、 模型融合等方法提高模型性能。
神经网络应用案例 如图像识别、语音识别、自然语言处理等。
2024/1/29
18
2024/1/29
05
聚类分析方法
19
K-means聚类算法原理及应用
算法原理
通过迭代寻找K个聚类中心， 使得每个数据点与其所属 类别的中心距离最小。
2024/1/29
算法步骤
初始化聚类中心，计算数 据点到各中心的距离并归 类，更新聚类中心，重复 迭代直至收敛。
2024/1/29
13
关联规则评价指标
支持度（Support）
支持度表示项集在数据集中出现的频率，用于 衡量项集的普遍性。
2024/1/29
置信度（Confidence）
置信度表示在包含X的事务中，同时包含Y的比例，用 于衡量关联规则的可靠性。
提升度（Lift）
提升度表示在包含X的事务中，同时包含Y的 比例与Y在全体事务中出现的比例之比，用于 衡量X和Y之间的关联程度。
数据挖掘ppt课件
2024/1/29
1
2024/1/29
CONTENTS
• 数据挖掘概述 • 数据预处理技术 • 关联规则挖掘方法 • 分类与预测方法 • 聚类分析方法 • 时间序列分析方法 • 文本挖掘技术 • 数据挖掘在实际2问题中应用案
金融欺诈检测模型构建与优化
金融欺诈类型及特点
信用卡欺诈、贷款欺诈、洗钱等。
2024/1/29
数据来源与处理
交易数据、用户行为数据、第三方数据等，进行数据清洗、特征工程 等处理。
欺诈检测模型构建
利用有监督学习、无监督学习等技术构建欺诈检测模型，如支持向量 机、随机森林、聚类等。
模型评估与调优
通过准确率、召回率、ROC曲线等指标评估模型性能，采用集成学习、 模型融合等方法提高模型性能。
神经网络应用案例 如图像识别、语音识别、自然语言处理等。
2024/1/29
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05
聚类分析方法
19
K-means聚类算法原理及应用
算法原理
通过迭代寻找K个聚类中心， 使得每个数据点与其所属 类别的中心距离最小。
2024/1/29
算法步骤
初始化聚类中心，计算数 据点到各中心的距离并归 类，更新聚类中心，重复 迭代直至收敛。
2024/1/29
13
关联规则评价指标
支持度（Support）
支持度表示项集在数据集中出现的频率，用于 衡量项集的普遍性。
2024/1/29
置信度（Confidence）
置信度表示在包含X的事务中，同时包含Y的比例，用 于衡量关联规则的可靠性。
提升度（Lift）
提升度表示在包含X的事务中，同时包含Y的 比例与Y在全体事务中出现的比例之比，用于 衡量X和Y之间的关联程度。
数据挖掘ppt课件
2024/1/29
1
2024/1/29
CONTENTS
• 数据挖掘概述 • 数据预处理技术 • 关联规则挖掘方法 • 分类与预测方法 • 聚类分析方法 • 时间序列分析方法 • 文本挖掘技术 • 数据挖掘在实际2问题中应用案
《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。
浙江大学王灿《数据挖掘》课程PPT_数据预处理
价值 可解释性 内在的、上下文的、表象的以及可访问性
跟数据本身的含义相关的
数据预处理的主要任务
数据清理
填写空缺的值，平滑噪声数据，识别、删除孤立点，解决不 一致性
集成多个数据库、数据立方体或文件 规范化和聚集
数据集成
median L1 ( n / 2 ( f )l f median )c
中位数：有序集的中间值或者中间两个值平均
度量中心趋势 (2)
众数（Mode，也叫模）：集合中出现频率最 高的值
单峰的（unimodal，也叫单模态）、双峰的（ bimodal）、三峰的（trimodal）；多峰的（ multimodal） 对于适度倾斜（非对称的）的单峰频率曲线，可以 使用以下经验公式计算众数
数据预处理
第二章 数据预处理
为什么对数据进行预处理 描述性数据汇总 数据清理 数据集成和变换 数据归约 离散化和概念分层生成
为什么进行数据预处理？
现实世界的数据是“肮脏的”——数据多了，什 么问题都会出现
不完整
缺少数据值；缺乏某些重要属性；仅包含汇总数据； e.g., occupation="" 包含错误或者孤立点 e.g. Salary = -10
有噪声
数据不一致
e.g., 在编码或者命名上存在差异 e.g., 过去的等级： “1,2,3”, 现在的等级： “A, B, C” e.g., 重复记录间的不一致性 e.g., Age=“42” Birthday=“03/07/1997”
数据为什么会变“脏”？
跟数据本身的含义相关的
数据预处理的主要任务
数据清理
填写空缺的值，平滑噪声数据，识别、删除孤立点，解决不 一致性
集成多个数据库、数据立方体或文件 规范化和聚集
数据集成
median L1 ( n / 2 ( f )l f median )c
中位数：有序集的中间值或者中间两个值平均
度量中心趋势 (2)
众数（Mode，也叫模）：集合中出现频率最 高的值
单峰的（unimodal，也叫单模态）、双峰的（ bimodal）、三峰的（trimodal）；多峰的（ multimodal） 对于适度倾斜（非对称的）的单峰频率曲线，可以 使用以下经验公式计算众数
数据预处理
第二章 数据预处理
为什么对数据进行预处理 描述性数据汇总 数据清理 数据集成和变换 数据归约 离散化和概念分层生成
为什么进行数据预处理？
现实世界的数据是“肮脏的”——数据多了，什 么问题都会出现
不完整
缺少数据值；缺乏某些重要属性；仅包含汇总数据； e.g., occupation="" 包含错误或者孤立点 e.g. Salary = -10
有噪声
数据不一致
e.g., 在编码或者命名上存在差异 e.g., 过去的等级： “1,2,3”, 现在的等级： “A, B, C” e.g., 重复记录间的不一致性 e.g., Age=“42” Birthday=“03/07/1997”
数据为什么会变“脏”？
《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
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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.
数据挖掘数据集PPT课件
Legend 1st Qtr 2nd Qtr 3rd Qtr 4th Qtr
产品
查询报表
OLAP
DB
.
ODS
数据仓库
统计分析 数据挖掘
决策支持
服务
19
谢谢
.
20
.
3
数据挖掘的三种基本数据集
数 事物数据集
据 集
时序/序列数据集
多维属性数据集
.
4
事物数据集
ID —— WORK ID —— TIME —— WORK
.
5
描述性结果模式
以描述性语言及规则等展现形式
关联规则 序列规则 If-then 规则集
……
.
6
时序数据集
时
值
间
序列数据集
值
值
.
7
预测性结果模式
预测效果图
.
10
多维属性数据集
目标
属性/值
有目标值则是有监督性
.
11
分类性结果模式
各种机器学习
K中心、两阶段、邻近、系统等无监督聚类 分类树、逻辑回归、神经网等监督性分类模式
.
12
监督性分类性-举例
信贷风险预测
数据来源于银行信贷部门对用户贷款信息的记录，包括客户基本信息、信用信 息、是否拖欠等。希望通过对以往客户数据的分析来对新客户评价信用，降低风险。
数据挖掘建模数据集
——不同数据挖掘模式下的各种数据集
引例
统计学奥卡姆剃刀 以尽量少的因子去解释现象，减少中间过程。
• 误差会以乘积的方式扩大 • 引入因子会使主题偏移
.
2
辛普森悖论 分组中具有优势，总评中却是劣势。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
13、遵守纪律的风气的培养，只有领 导者本 身在这 方面以 身作则 才能收 到成效 。—— 马卡连 柯 14、劳动者的组织性、纪律性、坚毅 精神以 及同全 世界劳 动者的 团结一 致，是 取得最 后胜利 的保证 。—— 列宁 摘自名言网
15、机会是不守纪律的。——雨果
谢谢！
浙大数据挖掘_4_数据立方体
11、战争满足了，或曾经满足过人的 好斗的 本能， 但它同 时还满 足了人 对掠夺 ，破坏 以及残 酷的纪 律和专 制力的 欲望。 ——查·埃利奥 特 12、不应把纪律仅仅看成教育的手段 。纪律 是教育 过程的 结果， 首先是 学生集 体表现 在一切 生活领 域—— 生产、 日常生 活、学 校、文 化等领 域中努 力的结 果。— —马卡 连柯(名 言网)
36、自己的鞋子，自己知道紧在哪里。——西班牙
37、我们唯一不会改正的缺点是软弱。——拉罗什福科
xiexie! 38、我这个人走得很慢，但是我从不后退。——亚伯拉罕·林肯
39、勿问成功的秘诀为何，且尽全力做你应该做的。——孔子
15、机会是不守纪律的。——雨果
谢谢！
浙大数据挖掘_4_数据立方体
11、战争满足了，或曾经满足过人的 好斗的 本能， 但它同 时还满 足了人 对掠夺 ，破坏 以及残 酷的纪 律和专 制力的 欲望。 ——查·埃利奥 特 12、不应把纪律仅仅看成教育的手段 。纪律 是教育 过程的 结果， 首先是 学生集 体表现 在一切 生活领 域—— 生产、 日常生 活、学 校、文 化等领 域中努 力的结 果。— —马卡 连柯(名 言网)
36、自己的鞋子，自己知道紧在哪里。——西班牙
37、我们唯一不会改正的缺点是软弱。——拉罗什福科
xiexie! 38、我这个人走得很慢，但是我从不后退。——亚伯拉罕·林肯
39、勿问成功的秘诀为何，且尽全力做你应该做的。——孔子