数据挖掘概念与技术第一章PPT课件
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数据挖掘基础 数据挖掘概念ppt课件
数据挖掘的数据源包括数据库、数据仓库、Web或其他数据存储库。
层次聚类树树状图
A
B
C
D
E
1.1 数据挖掘概述
1.1.2 数据挖掘常用算法概述
第一章 数据挖掘概念
在面对海量数据时，需要使用一定的算法，才能从中挖掘出有用的信息，下面介绍数 据挖掘中常用的算法。
1. 分类算法 (1) 决策树算法 决策树算法是一种典型的分类算法，首先利用已知分类的数据构造决策树，然后利用 测试数据集对决策树进行剪枝，每个决策树的叶子都是一种分类，最后利用形成的 决策树对数据进行分类。决策树的典型算法有ID3，C4.5，CART等。
1.1 数据挖掘概述
1.1.3 数据挖掘常用工具概述
第一章 数据挖掘概念
2. Clementine(SPSS) 软件 Clementine是SPSS所发行的一种资料探勘工具，集成了分类、聚类和关联规则
等算法，Clementine提供了可视化工具，方便用户操作。其通过一系列节点来执行 挖掘过程，这一过程被称作一个数据流，数据流上面的节点代表了要执行的操作。 Clementine的资料可视化能力包含散布图、平面图及Web分析。
1.1 数据挖掘概述
第一章 数据挖掘概念
1.1.3 数据挖掘常用工具概述
1. Weka软件
Weka(Waikato Environment for Knowledge Analysis)的全名是怀卡托智能 分析环境，是一款免费与非商业化的数据挖掘软件，基于Java环境下开源的机器学 习与数据挖掘软件。Weka的源代码可在其官方网站下载。它集成了大量数据挖掘算 法，包括数据预处理、分类、聚类、关联分析等。用户既可以使用可视化界面进行 操作，也可以使用Weka提供的接口，实现自己的数据挖掘算法。图形用户界面包括 Weka Knowledge Flow Environment和Weka Explorer。用户也可以使用Java语 言调用Weka提供的类库实现数据挖掘算法，这些类库存在于weka.jar中。
层次聚类树树状图
A
B
C
D
E
1.1 数据挖掘概述
1.1.2 数据挖掘常用算法概述
第一章 数据挖掘概念
在面对海量数据时，需要使用一定的算法，才能从中挖掘出有用的信息，下面介绍数 据挖掘中常用的算法。
1. 分类算法 (1) 决策树算法 决策树算法是一种典型的分类算法，首先利用已知分类的数据构造决策树，然后利用 测试数据集对决策树进行剪枝，每个决策树的叶子都是一种分类，最后利用形成的 决策树对数据进行分类。决策树的典型算法有ID3，C4.5，CART等。
1.1 数据挖掘概述
1.1.3 数据挖掘常用工具概述
第一章 数据挖掘概念
2. Clementine(SPSS) 软件 Clementine是SPSS所发行的一种资料探勘工具，集成了分类、聚类和关联规则
等算法，Clementine提供了可视化工具，方便用户操作。其通过一系列节点来执行 挖掘过程，这一过程被称作一个数据流，数据流上面的节点代表了要执行的操作。 Clementine的资料可视化能力包含散布图、平面图及Web分析。
1.1 数据挖掘概述
第一章 数据挖掘概念
1.1.3 数据挖掘常用工具概述
1. Weka软件
Weka(Waikato Environment for Knowledge Analysis)的全名是怀卡托智能 分析环境，是一款免费与非商业化的数据挖掘软件，基于Java环境下开源的机器学 习与数据挖掘软件。Weka的源代码可在其官方网站下载。它集成了大量数据挖掘算 法，包括数据预处理、分类、聚类、关联分析等。用户既可以使用可视化界面进行 操作，也可以使用Weka提供的接口，实现自己的数据挖掘算法。图形用户界面包括 Weka Knowledge Flow Environment和Weka Explorer。用户也可以使用Java语 言调用Weka提供的类库实现数据挖掘算法，这些类库存在于weka.jar中。
《数据挖掘入门》PPT课件
依存性和关联性，如果两个事物或者多个事物之间存在
一定的关联关系，那么其中一个事物就能够通过其他事
物预测到。
6.
人们希望在海量的商业交易记录中发现感兴趣
的数据关联关系，用以帮助商家作出决策。例如：
7.
面包 2% 牛奶 1.5% （占超市交易总数）
8.
2%和1.5%表明这两种商品在超市经营中的重要程度，
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。
05.06.2021
精选ppt
10
什么是数据挖掘
1. 数据挖掘（从数据中发现知识） 从海量的数据中抽取感兴趣的（有价值的、隐含的、
以前没有用但是潜在有用信息的）模式和知识。
2. 其它可选择的名字 数据库中知识挖掘、知识提取、数据/模式分析、数据
考古、数据捕捞、信息获取、事务智能等。
3. 广义观点 数据挖掘是从存放在数据库、数据仓库中或其它信息
24
6，分类与预测 分类和预测是两种重要的数据分析方法，在商业上
的应用很多。分类和预测可以用于提取描述重要数据类 型或预测未来的数据趋势。
分类的目的是提出一个分类函数或分类模型（即分 类器）通过分类器将数据对象映射到某一个给定的类别 中。数据分类可以分为两步进行。第一步建立模型，用 于描述给定的数据集合。通过分析由属性描述的数据集 合来建立反映数据集合特性的模型。第二步是用模型对 数据对象进行分类。
05.06.2021
《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。
《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.
数据挖掘概念与技术
3
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
2
*
法人分析和风险管理
*
竞争:
03
管理竞争者和市场指导 对顾客分类和基于类的定价 在高度竞争的市场调整价格策略
资源规划 :
02
资源与开销的汇总与比较
01
现金流分析和预测 临时提出的资产评估 交叉组合(cross-sectional) 和时间序列分析 (金融比率(financial-ratio), 趋势分析, 等.)
天文
IBM Surf-Aid 将数据挖掘算法用于有关交易的页面的Web访问日志, 以发现顾客喜爱的页面, 分析Web 销售的效果, 改进Web 站点的组织, 等.
Internet Web Surf-Aid
贰
壹
叁
*
数据挖掘过程
*
数据挖掘：KDD的核心.
数据清理
03
数据集成
数据库
数据仓库
知识
任务相关数据
检测电话欺骗
分析家估计, 38%的零售业萎缩是由于不忠诚的雇员造成的.
零售
*
其它应用
*
IBM Advanced Scout分析NBA的统计数据 ( 阻挡投篮, 助攻, 和犯规 ) 获得了对纽约小牛队(New York Knicks)和迈艾米热队( Miami Heat )的竞争优势
运动
借助于数据挖掘的帮助,JPL 和 Palomar Observatory 发现了22 颗类星体(quasars)
*
数据挖掘
01
数据库技术02源自统计学03其它学科
04
信息科学
05
机器学习
06
可视化
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
2
*
法人分析和风险管理
*
竞争:
03
管理竞争者和市场指导 对顾客分类和基于类的定价 在高度竞争的市场调整价格策略
资源规划 :
02
资源与开销的汇总与比较
01
现金流分析和预测 临时提出的资产评估 交叉组合(cross-sectional) 和时间序列分析 (金融比率(financial-ratio), 趋势分析, 等.)
天文
IBM Surf-Aid 将数据挖掘算法用于有关交易的页面的Web访问日志, 以发现顾客喜爱的页面, 分析Web 销售的效果, 改进Web 站点的组织, 等.
Internet Web Surf-Aid
贰
壹
叁
*
数据挖掘过程
*
数据挖掘：KDD的核心.
数据清理
03
数据集成
数据库
数据仓库
知识
任务相关数据
检测电话欺骗
分析家估计, 38%的零售业萎缩是由于不忠诚的雇员造成的.
零售
*
其它应用
*
IBM Advanced Scout分析NBA的统计数据 ( 阻挡投篮, 助攻, 和犯规 ) 获得了对纽约小牛队(New York Knicks)和迈艾米热队( Miami Heat )的竞争优势
运动
借助于数据挖掘的帮助,JPL 和 Palomar Observatory 发现了22 颗类星体(quasars)
*
数据挖掘
01
数据库技术02源自统计学03其它学科
04
信息科学
05
机器学习
06
可视化
数据挖掘ppt课件(2024)
医疗数据类型及特点
电子病历、医学影像、基因测序等 。
数据预处理与特征提取
针对不同类型的医疗数据进行预处 理和特征提取，如文本处理、图像 识别、基因表达谱分析等。
2024/1/29
模型评估与应用
通过准确率、灵敏度、特异度等指 标评估模型性能，将模型应用于实 际医疗场景中，提高医生诊断效率 和准确性。
疾病预测与辅助诊断模型构建
贝叶斯分类器应用案例
03
如垃圾邮件识别、新闻分类、情感分析等。
17
神经网络在分类预测中应用
1 2
神经网络基本概念
模拟人脑神经元连接方式的计算模型，通过训练 学习输入与输出之间的映射关系。
神经网络在分类预测中的应用
通过构建多层感知机、卷积神经网络等模型，对 输入数据进行自动特征提取和分类预测。
3
神经网络应用案例
5
数据挖掘与机器学习关系
机器学习是数据挖掘的重 要工具之一。
2024/1/29
数据挖掘包括数据预处理 、特征提取、模型构建等 步骤，其中模型构建可以 使用机器学习算法。
机器学习算法如决策树、 神经网络、支持向量机等 在数据挖掘中有广泛应用 。
6
2024/1/29
02
数据预处理技术
7
数据清洗与去重
推荐模型构建
利用机器学习、深度学习等技 术构建推荐模型，如逻辑回归 、神经网络等。
模型评估与优化
通过准确率、召回率、F1值等 指标评估模型性能，采用交叉 验证、网格搜索等方法优化模
型参数。
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
数据挖掘ppt课件
2021精选ppt
12
实例——科学数据库
Internet已经成为最大的信息源，但缺乏集中统一 的管理机制, 信息发布具有自由性和任意性, 难于控 制和管理 • 分散、无序、无政府、变动、数量、包罗万象 • 真伪并存, 资源信息和非资源信息难于驾御 • 非规范、非结构 • 检索查全和查准提出新的挑战 • 多媒体、多语种、多类型信息的整合提出新的挑 战 • 跨国界数据传递和流动, 带来政治、文化新问题 • 集成多种(正式和非正式等)交流方式
2021精选ppt
5
中医临床数据——结构化数据采集
2021精选ppt
6
中医临床数据——非结构化数据采集
2021精选ppt
7
中医临床数据
2021精选ppt
8
中医临床数据——全文数据库
2021精选ppt
9
中医临床数据——结构化数据库
2021精选ppt
10
数据及数据分类
1）按照数据所属行业类别分类 科学数据，科学研究过程中产生的数据
12, M, 0, 5, 5, 0, 0, 0, ACUTE, 38.5, 2, 1, 0,15, -,-, 10700,4,0,normal, abnormal, +, 1080, 680, 400, 71, 59, F,-,ABPC+CZX,, 70, negative, n, n, n, BACTERIA, BACTERIA
15, M, 0, 3, 2, 3, 0, 0, ACUTE, 39.3, 3, 1, 0,15, -, -, 6000, 0,0, normal, abnormal, +, 1124, 622, 502, 47, 63, F, -,FMOX+AMK, , 48, negative, n, n, n, BACTE(E), BACTERIA
《数据挖掘》课件
NumPy、Pandas、 Matplotlib等，能够方便地进 行数据处理、建模和结果展示
。
Python的易读性和灵活性使得 它成为一种强大的工具，可以 快速地开发原型和实现复杂的 算法。
Python在数据挖掘中主要用于 数据清洗、特征工程、机器学 习模型训练和评估等任务。
R在数据挖掘中的应用
01
等。
02
数据挖掘技术
聚类分析
聚类分析的定义
聚类分析是一种无监督学习方法 ，用于将数据集中的对象分组， 使得同一组（即聚类）内的对象 尽可能相似，而不同组的对象尽
可能不同。
常见的聚类算法
包括K-means、层次聚类、 DBSCAN等。
聚类分析的应用
在市场细分、模式识别、数据挖 掘、统计学等领域有广泛应用。
04
Spark提供了Spark SQL、Spark MLlib和Spark GraphX等组件，可以进行结构化和非结构化数据的 处理、机器学习、图计算等任务。
Tableau在数据可视化中的应用
01 02 03 04
Tableau是一款可视化数据分析工具，能够帮助用户快速创建各种图 表和仪表板。
Tableau提供了直观的界面和强大的功能，支持多种数据源连接和数 据处理方式。
03
到了广泛应用。
数据挖掘的应用场景
商业智能
通过数据挖掘技术，企业可以 对市场趋势、客户行为等进行 深入分析，从而制定更好的商
业策略。
金融
金融机构可以利用数据挖掘技 术进行风险评估、客户细分和 欺诈检测等。
医疗
数据挖掘在医疗领域的应用包 括疾病诊断、药物研发和患者 管理等。
科学研究
数据挖掘在科研领域的应用包 括基因组学、天文学和气候学
。
Python的易读性和灵活性使得 它成为一种强大的工具，可以 快速地开发原型和实现复杂的 算法。
Python在数据挖掘中主要用于 数据清洗、特征工程、机器学 习模型训练和评估等任务。
R在数据挖掘中的应用
01
等。
02
数据挖掘技术
聚类分析
聚类分析的定义
聚类分析是一种无监督学习方法 ，用于将数据集中的对象分组， 使得同一组（即聚类）内的对象 尽可能相似，而不同组的对象尽
可能不同。
常见的聚类算法
包括K-means、层次聚类、 DBSCAN等。
聚类分析的应用
在市场细分、模式识别、数据挖 掘、统计学等领域有广泛应用。
04
Spark提供了Spark SQL、Spark MLlib和Spark GraphX等组件，可以进行结构化和非结构化数据的 处理、机器学习、图计算等任务。
Tableau在数据可视化中的应用
01 02 03 04
Tableau是一款可视化数据分析工具，能够帮助用户快速创建各种图 表和仪表板。
Tableau提供了直观的界面和强大的功能，支持多种数据源连接和数 据处理方式。
03
到了广泛应用。
数据挖掘的应用场景
商业智能
通过数据挖掘技术，企业可以 对市场趋势、客户行为等进行 深入分析，从而制定更好的商
业策略。
金融
金融机构可以利用数据挖掘技 术进行风险评估、客户细分和 欺诈检测等。
医疗
数据挖掘在医疗领域的应用包 括疾病诊断、药物研发和患者 管理等。
科学研究
数据挖掘在科研领域的应用包 括基因组学、天文学和气候学
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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
仅搜索有趣的模式: 优化
◦ 数据挖掘系统能够仅发现有趣的模式吗? ◦ 方法
首先找出所有模式, 然后过滤掉不是有趣的那些. 仅产生有趣的模式— 挖掘查询优化
2021
17
2021
18
1.6.1 商务智能
例如：挖掘潜在客户
商务决策
1.6.2 Web搜索引擎
Google 的流感趋势
· · ·
2021
2021
13
1.4.4 聚类分析
分析数据对象，不考虑类标号
聚类原则: 最大化类内的相似性, 最小化类间的相似性
2021
14
1.4.5 离群点分析
离群点： 与数据的的一般行为或模型不一致
孤立点可以被视为例外, 但对于欺骗检测和罕见事件分析, 它是相当有用的
2021
15
1.4.6 所有模式都是有趣的吗
数据源1
数据源2
····
数据源3
数据源4
数据仓库
2021
7
数据立方体
联机分析处理OLAP（On-Line Analytical Processing）
2021
8
事物数据 数据库事务(Database Transaction) ，是指作为单 个逻辑工作单元执行的一系列操作，要么完全地执行， 要么完全地不执行。
支持度
2021置信度
12
1.4.3 用于预测分析的分类与回归 分类和预测
✓ 找出描述和识别类或概念的模型( 函数), 用于将来的预测
例如根据气候对国家分类, 或根据单位里程的耗油量对汽车分类
✓ 表示: 决策树(decision-tree), 分类规则, 神经网络
回归
建立连续值函数模型
一般线性回归，logistic回归
数据挖掘
模式
清理和集成
数据仓库
数据库
2021
5
数据库数据 数据库管理系统（DBMS）：数据+软件 关系数据库：表组成
关键字
属性
元组
cust_ID 001 ···
name Tom
age gender income · · ·
25
1
4500
customer表
2021
6
数据仓库
从多个数据源收集的信息存储库，存放在一致 的模式下，并且通常驻留在单个站点上。
2021
20
有效性和可伸缩性
✓ 数据挖掘算法的有效性和可伸缩性 ✓ 并行、分布式和增量挖掘算法
数据库类型的多样性
✓ 处理复杂的数据类型 ✓ 挖掘动态的、网络的、全球的数据库
数据挖掘与社会
✓ 数据挖掘的社会影响 ✓ 保护隐私的数据挖掘 ✓ 无形的数据挖掘
2021
21
数据挖掘: 从大量数据中发现有趣的模式 数据库技术的自然进化, 具有巨大需求和广泛应用 KDD 过程包括数据清理, 数据集成, 数据选择, 变换,
19
挖掘方法
✓ 挖掘各种新的知识类型 ✓ 挖掘多维空间中的知识 ✓ 数据挖掘——跨学科的努力 ✓ 提升网络环境下的发现能力 ✓ 处理不确定性、噪声或不完全数据 ✓ 模式评估和模式或约束指导的挖掘
用户界面
✓ 交互挖掘 ✓ 结合背景知识 ✓ 特定的数据挖掘和数据挖掘查询语言 ✓ 数据挖掘结果的表示和可视化
J. Han and M. Kamber. Data Mining: Concepts and Techniques. Morgan Kaufmann, 2000.
T. Imielinski and H. Mannila. A database perspective on knowledge discovery. Communications of ACM, 39:58-64, 1996.
客观与主观的兴趣度度量 :
◦ 客观: 基于模式的统计和结构, 例如, 支持度, 置信度, 等. ◦ 主观: 基于用户对数据的确信, 例如, 出乎意料, 新颖性, 可行动性
(actionability), 等.
2021
16
1.4.6 所有模式都是有趣的吗 发现所有有趣的模式: 完全性
◦ 数据挖掘系统能够发现所有有趣的模式吗? ◦ 关联 vs. 分类 vs. 聚类
数据挖掘, 模式评估, 和知识表示 挖掘可以在各种数据存储上进行 数据挖掘功能: 特征, 区分, 关联, 分类, 聚类, 孤立
点 和趋势分析, 等. 数据挖掘系统的分类 数据挖掘的主要问题
2021
22Βιβλιοθήκη U. M. Fayyad, G. Piatetsky-Shapiro, P. Smyth, and R. Uthurusamy. Advances in Knowledge Discovery and Data Mining. AAAI/MIT Press, 1996.
一个数据挖掘系统/查询可以挖掘出数以千计的模式, 并非所有的模式 都是有趣的
◦ 建议的方法: 以人为中心, 基于查询的, 聚焦的挖掘
兴趣度度量 : 一个模式是 有趣的 如果它是 易于被人理解的, 在某种 程度上在新的或测试数据上是有效的, 潜在有用的, 新颖的, 或验证了 用户希望证实的某种假设
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
仅搜索有趣的模式: 优化
◦ 数据挖掘系统能够仅发现有趣的模式吗? ◦ 方法
首先找出所有模式, 然后过滤掉不是有趣的那些. 仅产生有趣的模式— 挖掘查询优化
2021
17
2021
18
1.6.1 商务智能
例如：挖掘潜在客户
商务决策
1.6.2 Web搜索引擎
Google 的流感趋势
· · ·
2021
2021
13
1.4.4 聚类分析
分析数据对象，不考虑类标号
聚类原则: 最大化类内的相似性, 最小化类间的相似性
2021
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1.4.5 离群点分析
离群点： 与数据的的一般行为或模型不一致
孤立点可以被视为例外, 但对于欺骗检测和罕见事件分析, 它是相当有用的
2021
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1.4.6 所有模式都是有趣的吗
数据源1
数据源2
····
数据源3
数据源4
数据仓库
2021
7
数据立方体
联机分析处理OLAP（On-Line Analytical Processing）
2021
8
事物数据 数据库事务(Database Transaction) ，是指作为单 个逻辑工作单元执行的一系列操作，要么完全地执行， 要么完全地不执行。
支持度
2021置信度
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1.4.3 用于预测分析的分类与回归 分类和预测
✓ 找出描述和识别类或概念的模型( 函数), 用于将来的预测
例如根据气候对国家分类, 或根据单位里程的耗油量对汽车分类
✓ 表示: 决策树(decision-tree), 分类规则, 神经网络
回归
建立连续值函数模型
一般线性回归，logistic回归
数据挖掘
模式
清理和集成
数据仓库
数据库
2021
5
数据库数据 数据库管理系统（DBMS）：数据+软件 关系数据库：表组成
关键字
属性
元组
cust_ID 001 ···
name Tom
age gender income · · ·
25
1
4500
customer表
2021
6
数据仓库
从多个数据源收集的信息存储库，存放在一致 的模式下，并且通常驻留在单个站点上。
2021
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有效性和可伸缩性
✓ 数据挖掘算法的有效性和可伸缩性 ✓ 并行、分布式和增量挖掘算法
数据库类型的多样性
✓ 处理复杂的数据类型 ✓ 挖掘动态的、网络的、全球的数据库
数据挖掘与社会
✓ 数据挖掘的社会影响 ✓ 保护隐私的数据挖掘 ✓ 无形的数据挖掘
2021
21
数据挖掘: 从大量数据中发现有趣的模式 数据库技术的自然进化, 具有巨大需求和广泛应用 KDD 过程包括数据清理, 数据集成, 数据选择, 变换,
19
挖掘方法
✓ 挖掘各种新的知识类型 ✓ 挖掘多维空间中的知识 ✓ 数据挖掘——跨学科的努力 ✓ 提升网络环境下的发现能力 ✓ 处理不确定性、噪声或不完全数据 ✓ 模式评估和模式或约束指导的挖掘
用户界面
✓ 交互挖掘 ✓ 结合背景知识 ✓ 特定的数据挖掘和数据挖掘查询语言 ✓ 数据挖掘结果的表示和可视化
J. Han and M. Kamber. Data Mining: Concepts and Techniques. Morgan Kaufmann, 2000.
T. Imielinski and H. Mannila. A database perspective on knowledge discovery. Communications of ACM, 39:58-64, 1996.
客观与主观的兴趣度度量 :
◦ 客观: 基于模式的统计和结构, 例如, 支持度, 置信度, 等. ◦ 主观: 基于用户对数据的确信, 例如, 出乎意料, 新颖性, 可行动性
(actionability), 等.
2021
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1.4.6 所有模式都是有趣的吗 发现所有有趣的模式: 完全性
◦ 数据挖掘系统能够发现所有有趣的模式吗? ◦ 关联 vs. 分类 vs. 聚类
数据挖掘, 模式评估, 和知识表示 挖掘可以在各种数据存储上进行 数据挖掘功能: 特征, 区分, 关联, 分类, 聚类, 孤立
点 和趋势分析, 等. 数据挖掘系统的分类 数据挖掘的主要问题
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22Βιβλιοθήκη U. M. Fayyad, G. Piatetsky-Shapiro, P. Smyth, and R. Uthurusamy. Advances in Knowledge Discovery and Data Mining. AAAI/MIT Press, 1996.
一个数据挖掘系统/查询可以挖掘出数以千计的模式, 并非所有的模式 都是有趣的
◦ 建议的方法: 以人为中心, 基于查询的, 聚焦的挖掘
兴趣度度量 : 一个模式是 有趣的 如果它是 易于被人理解的, 在某种 程度上在新的或测试数据上是有效的, 潜在有用的, 新颖的, 或验证了 用户希望证实的某种假设