数据挖掘_(爱荷华州每月维修大重型装备零件需求数据)
常用的数据挖掘与预测分析术语有哪些
常用的数据挖掘与预测分析术语有哪些常用的数据挖掘与预测分析术语有哪些今天小编给广大的小伙伴们分享一下常用的数据挖掘与预测分析术语有哪些，对大数据感兴趣的小伙伴下面就随小编来看一下数据挖掘与预测分析术语总结吧。
分析型客户关系管理（AnalyticalCRM/aCRM）:用于支持决策，改善公司跟顾客的互动或提高互动的价值。
针对有关顾客的知识，和如何与顾客有效接触的知识，进行收集、分析、应用。
大数据（BigData）:大数据既是一个被滥用的流行语，也是一个当今社会的真实趋势。
此术语指代总量与日俱增的数据，这些数据每天都在被捕获、处理、汇集、储存、分析。
维基百科是这样描述“大数据”的：“数据集的总和如此庞大复杂，以至于现有的数据库管理工具难以处理。
商业智能（BusinessIntelligence）:分析数据、展示信息以帮助企业的执行者、管理层、其他人员进行更有根据的商业决策的应用、设施、工具、过程。
流失分析（ChurnAnalysis/AttritionAnalysis）:描述哪些顾客可能停止使用公司的产品/业务，以及识别哪些顾客的流失会带来最大损失。
流失分析的结果用于为可能要流失的顾客准备新的优惠。
联合分析/权衡分析（ConjointAnalysis/Trade-offAnalysis）:在消费者实际使用的基础上，比较同一产品/服务的几个不同变种。
它能预测产品/服务上市后的接受度，用于产品线管理、定价等活动。
信用评分（CreditScoring）:评估一个实体（公司或个人）的信用值。
银行（借款人）以此判断借款者是否会还款。
配套销售/增值销售（Cross/Upselling）:一个营销概念。
根据特定消费者的特征和过往行为，向其销售补充商品（配套销售）或附加商品（增值销售）。
顾客细分&画像（CustomerSegmentation&Profiling）:根据现有的顾客数据，将特征、行为相似的顾客归类分组。
数据挖掘在设备维护阶段的应用
数据挖掘在设备维护阶段的应用随着制造业的不断发展和壮大，对制造设备融入新型技术的要求越来越高，传统制造业的运行模式已经不能满足工业智能化的需求。
通过总结分析现有数据挖掘技术在设备维护的应用，对于该技术广泛应用的阶段，将优化算法流程和速度、使之适应实际生产过程作为研究重点，以求将不同阶段发现的知识进行共享，达到互相利用、辅助决策的作用。
标签：数据挖掘；设备全生命周期；制造服务；故障诊断1 引言制造业对于一个国家现代化建设具有不可替代的重要地位和作用，直接体现了国家的生产力水平，是区别发展中国家和发达国家的重要因素。
我国是制造业大国，在新一轮国际产业结构调整中，我国正逐步成为全球最重要的制造业基地之一。
但是随着工业的发展及制造企业规模的扩大，设备的复杂程度越来越高，对生产的影响也越来越大，设备在企业中的作用及地位日益突出，迫切的需要将信息化、智能化的科学技术与传统制造设备相结合，探索一种能够贯穿设备周期始末的现代化技术，以提高制造业各个环节的工作效率，增强各部门之间的联系，从而适应现代化发展的需要。
生命周期源于自然生态系统，被人们引用于其他研究领域，用以描述其他对象的某些类似于自然生态系统的生命曲线特征。
维护维修阶段包含预防性维护维修、设备状态监测和故障诊断等过程，目的是针对设备可能出现的故障问题进行事先的监测和维护处理，尽量防止故障的发生。
数据挖掘技术可用于对企业监测数据进行分析找出偏离正常值的参数点，也可通过算法发现隐含的故障规律提前预警。
2 设备状态监测与故障诊断设备状态监测与故障诊断是以监测设备的状态参数和分析设备的历史运行数据的方式，在故障发生之前发现设备的异常情况，并分析其故障原因，起到预测预警的作用。
数据挖掘技术中的关联规则挖掘方法是目前设备故障监测诊断、预防性维护维修领域的研究热点，通过对设备运行数据进行分析，挖掘其中隐含的故障判定规则，为故障诊断提供决策依据。
然而关联规则算法的前提是各项目的分布均匀且重要性相同，但在设备实际运行过程中，由于故障因素贡献度不同或设备故障随运行时间增加磨损程度不同等原因，不能满足关联规则的条件，所以引发了对于加权关联规则和变权关联规则等方面的研究。
(完整版)数据挖掘_概念和技术[第三版]部分习题答案解析
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1.4 数据仓库和数据库有何不同？有哪些相似之处？答：区别：数据仓库是面向主题的，集成的,不易更改且随时间变化的数据集合，用来支持管理人员的决策，数据库由一组内部相关的数据和一组管理和存取数据的软件程序组成,是面向操作型的数据库,是组成数据仓库的源数据。
它用表组织数据，采用ER数据模型.相似:它们都为数据挖掘提供了源数据，都是数据的组合.1。
3 定义下列数据挖掘功能:特征化、区分、关联和相关分析、预测聚类和演变分析。
使用你熟悉的现实生活的数据库，给出每种数据挖掘功能的例子。
答:特征化是一个目标类数据的一般特性或特性的汇总。
例如，学生的特征可被提出，形成所有大学的计算机科学专业一年级学生的轮廓,这些特征包括作为一种高的年级平均成绩（GPA：Grade point aversge)的信息,还有所修的课程的最大数量.区分是将目标类数据对象的一般特性与一个或多个对比类对象的一般特性进行比较。
例如，具有高GPA 的学生的一般特性可被用来与具有低GPA 的一般特性比较.最终的描述可能是学生的一个一般可比较的轮廓，就像具有高GPA 的学生的75％是四年级计算机科学专业的学生,而具有低GPA 的学生的65％不是。
关联是指发现关联规则，这些规则表示一起频繁发生在给定数据集的特征值的条件.例如,一个数据挖掘系统可能发现的关联规则为：major(X，“computing science”) ⇒ owns(X, “personal computer”)［support=12％， confidence=98%] 其中，X 是一个表示学生的变量。
这个规则指出正在学习的学生，12％（支持度)主修计算机科学并且拥有一台个人计算机。
这个组一个学生拥有一台个人电脑的概率是98％(置信度，或确定度）.分类与预测不同，因为前者的作用是构造一系列能描述和区分数据类型或概念的模型（或功能），而后者是建立一个模型去预测缺失的或无效的、并且通常是数字的数据值。
设备维修信息数据挖掘
设备维修信息数据挖掘摘要随着市场竞争的日益激烈，维修售后服务成为了企业的重要竞争能力之一。
然而由于产品故障的不确定性使得备件需求难于预测，维修备件越来越多使得备件库存维护成本不断增加。
这些问题使得维修企业面临的负担加重。
因此针对产品的备件需求问题，本文利用某设备生产企业的维修数据记录，基于数据挖掘技术对不同型号的手机常见故障进行分析，从而为公司的设备储藏提供意见。
首先，本文对原始维修数据记录进行了简单分析。
在对噪声数据和“服务商代码”进行预处理之后，将数据集中的手机维修信息提取出来。
接着利用clementine12.0软件分析得知“反映问题描述”属性与手机使用时长、市场级别、服务商所在地区、产品型号相关性较强。
其次，为了分析故障与其他属性的关系，本文采用关联规则Apriori和GRI算法分析手机使用时长、产品型号分别与故障之间的关联性。
观察关联结果，发现最近买的手机（使用时间低于两个月）主要故障集中在LCD显示故障和网络故障；较早买的手机主要出现开机故障和通话故障。
但是GRI算法得出的结果支持度或置信度较低，不具有说服力。
所以本文主要利用基于协同过滤的推荐算法来分析反映问题描述属性与其他属性的关联规则，并得出了如下结果：地理位置上相近的地区，其手机常见故障也类似；不同种手机型号或不同地区的手机出现的常见故障都是：开机故障，触屏故障，按键故障和通话故障；在不同级别的市场购买手机,，其经常出现故障的手机的手机型号都是T818，T92，EG906，T912和U8。
最后，为了验证推荐算法的可信性，本文对该算法进行质量评价，利用Celmentine 将数据分为训练集和测试集，然后进行算法检验。
结果表明，推荐算法能够比较准确地得出推荐结果。
关键词：设备维修、clementine12.0软件、GRI算法、基于协同过滤的推荐算法Data mining of equipment maintenance informationAbstractAs the competition in the market is increasing, maintenance after-sale service becomes one of the important competition ability of enterprise. However, due to the uncertaint breakdown of product, the spare parts demand is difficult to predict. And with the emergence of a growing number of maintenance spare parts ,the cost of Inventory maintenance is increasing. All of these problems make maintenance enterprises are faced with the burden. Therefore, aiming at Spare parts demand for the product, we use the maintenance record of a equipment manufacturing enterprise to analyse common breakdown of different kinds of mobile phones based on data mining technology and provide equipment storage advices to the mobile phone company.First of all, the article analyses the original maintenance data records. After preprocessing the noise data and ‘Service providers code’, we extract the data set of mobile phone repair information. Then we use clementine12.0 software to analyse the correlation between the properties and learn that ‘The description of reflecting problem’ has a strong correlation with ’The usage time of mobile phone‘ , ’The market level’, ’Service area’ and ’Product model’.Then, In order to analyze the correlation between ‘The description of reflecting problem’and other attributes, We use Apriori and GRI algorithm to analyze the correlation between ’The description of reflecting problem’ and ’The usage time of mobile phone‘ , ’Product model’. Observing the correlation results,we find that the breakdown or the cellphone bought within a month is focused on the LCD display and Network fault,and the cellphone buy early appears starting up fault and communication falut mainly.However, the support or confidence of the results are so low that the results are not convincing. So we mainly use recommendation algorithm which is based on the collaborative fitering to analyse the correlation between ‘The description of reflecting proble m’and other attributes.Finally,we get the following results:1.The geographical position which is close its mobile phone common faults is similar;2. Although the product model or service area is different,the cellphone appears the same following common faults: starting up fault , touch screen fault, button fault and communication falut;3. Although the market level is different, the cellphone which appear fault usually is T818，T92，EG906，T912和U8.Finally, in order to verify the credibility of the recommendation algorithm, this article is to evaluate the quality of the algorithm.The data is divided into training set and test set used Celmentine, and then test the algorithm. The results show that, the recommendation algorithm can obtain more accurate recommendation results. Key: Equipment maintenance,Clementine12.0 software,The GRI algorithm,The recommendation algorithm which is based on the collaborative fitering目录1.挖掘目标 (7)2.分析方法与过程 (7)2.1.总体流程 (7)2.2.具体步骤 (8)2.2.1.维修数据集的特点分析 (8)2.2.2.维修数据集的预处理 (10)2.2.3.关联分析 (13)2.3.结果分析 (16)2.3.1 预处理的结果分析 (16)2.3.2手机数据集基于Clementine结果分析 (17)2.3.3 基于推荐算法的手机数据集分析 (19)2.3.4 推荐算法的评价 (25)3.结论 (26)4.参考文献 (27)5.附件 (27)1.挖掘目标本次建模目标是利用维修记录的海量真实数据，采用数据挖掘技术，分析手机各类故障与手机型号、手机各类故障与市场的相互关系，构建反映各类型号手机的常见故障评价指标体系、不同市场和地区手机质量的评价体系，为手机公司的设备储藏提供意见，同时也可为消费者提供购买意见。
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1.4 数据仓库和数据库有何不同？有哪些相似之处？答：区别：数据仓库是面向主题的，集成的，不易更改且随时间变化的数据集合，用来支持管理人员的决策，数据库由一组内部相关的数据和一组管理和存取数据的软件程序组成，是面向操作型的数据库，是组成数据仓库的源数据。
它用表组织数据，采用ER数据模型。
相似：它们都为数据挖掘提供了源数据，都是数据的组合。
1.3 定义下列数据挖掘功能：特征化、区分、关联和相关分析、预测聚类和演变分析。
使用你熟悉的现实生活的数据库，给出每种数据挖掘功能的例子。
答：特征化是一个目标类数据的一般特性或特性的汇总。
例如，学生的特征可被提出，形成所有大学的计算机科学专业一年级学生的轮廓，这些特征包括作为一种高的年级平均成绩(GPA：Grade point aversge)的信息，还有所修的课程的最大数量。
区分是将目标类数据对象的一般特性与一个或多个对比类对象的一般特性进行比较。
例如，具有高GPA 的学生的一般特性可被用来与具有低GPA 的一般特性比较。
最终的描述可能是学生的一个一般可比较的轮廓，就像具有高GPA 的学生的75%是四年级计算机科学专业的学生，而具有低GPA 的学生的65%不是。
关联是指发现关联规则，这些规则表示一起频繁发生在给定数据集的特征值的条件。
例如，一个数据挖掘系统可能发现的关联规则为：major(X, “computing science”) ⇒ owns(X, “personal computer”)[support=12%, confidence=98%] 其中，X 是一个表示学生的变量。
这个规则指出正在学习的学生，12%（支持度）主修计算机科学并且拥有一台个人计算机。
这个组一个学生拥有一台个人电脑的概率是98%（置信度，或确定度）。
分类与预测不同，因为前者的作用是构造一系列能描述和区分数据类型或概念的模型（或功能），而后者是建立一个模型去预测缺失的或无效的、并且通常是数字的数据值。
数据挖掘_国防科技大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年
数据挖掘_国防科技大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年1.某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖掘的哪类问题？()答案:关联规则发现2.下列有关SVM说法不正确的是（）答案:SVM因为使用了核函数，因此它没有过拟合的风险3.影响聚类算法效果的主要原因有：（）答案:特征选取_聚类准则_模式相似性测度4.7、朴素贝叶斯分类器不存在数据平滑问题。
( )答案:错误5.决策树中包含一下哪些结点答案:内部结点（internal node）_叶结点（leaf node）_根结点（root node) 6.标称类型数据的可以利用的数学计算为：众数7.一般，k-NN最近邻方法在( )的情况下效果较好答案:样本较少但典型性好8.考虑两队之间的足球比赛：队0和队1。
假设65%的比赛队0胜出、P(Y=0)=0.65。
剩余的比赛队1胜出、P(Y=1)=0.35。
队0获胜的比赛中只有30%在队1的主场、P(X=1|Y=0)=0.3，而队1获胜的比赛中75%是主场获胜、P(X=1|Y=1)=0.75。
则队1在主场获胜的概率即P(Y=1|X=1)为：（）答案:0.579.一组数据的最小值为12,000，最大值为98,000，利用最小最大规范化将数据规范到[0,1]，则73,000规范化的值为：（）答案:0.71610.以下哪个分类方法可以较好地避免样本的不平衡问题：（）答案:KNN11.简单地将数据对象集划分成不重叠的子集，使得每个数据对象恰在一个子集中，下列哪些不属于这种聚类类型层次聚类_模糊聚类_非互斥聚类12.数据点密度分布不均会影响K-means聚类的效果。
答案:正确13.数据集成需要解决模式集成、实体识别、数据冲突检测等问题答案:正确14.决策树模型中应处理连续型属性数据的方法之一为：根据信息增益选择阈值进行离散化。
答案:正确15.数据库中某属性缺失值比较多时，数据清理可以采用忽略元组的方法。
数据挖掘第三版第二章课后习题答案
1.1什么是数据挖掘？（a）它是一种广告宣传吗？（d）它是一种从数据库、统计学、机器学和模式识别发展而来的技术的简单转换或应用吗？（c）我们提出一种观点，说数据挖掘是数据库进化的结果，你认为数据挖掘也是机器学习研究进化的结果吗？你能结合该学科的发展历史提出这一观点吗？针对统计学和模式知识领域做相同的事（d）当把数据挖掘看做知识点发现过程时，描述数据挖掘所涉及的步骤答：数据挖掘比较简单的定义是：数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际数据中，提取隐含在其中的、人们所不知道的、但又是潜在有用信息和知识的过程。
数据挖掘不是一种广告宣传，而是由于大量数据的可用性以及把这些数据变为有用的信息的迫切需要，使得数据挖掘变得更加有必要。
因此，数据挖掘可以被看作是信息技术的自然演变的结果。
数据挖掘不是一种从数据库、统计学和机器学习发展的技术的简单转换，而是来自多学科，例如数据库技术、统计学，机器学习、高性能计算、模式识别、神经网络、数据可视化、信息检索、图像和信号处理以及空间数据分析技术的集成。
数据库技术开始于数据收集和数据库创建机制的发展，导致了用于数据管理的有效机制，包括数据存储和检索，查询和事务处理的发展。
提供查询和事务处理的大量的数据库系统最终自然地导致了对数据分析和理解的需要。
因此，出于这种必要性，数据挖掘开始了其发展。
当把数据挖掘看作知识发现过程时，涉及步骤如下：数据清理，一个删除或消除噪声和不一致的数据的过程；数据集成，多种数据源可以组合在一起；数据选择，从数据库中提取与分析任务相关的数据；数据变换，数据变换或同意成适合挖掘的形式，如通过汇总或聚集操作；数据挖掘，基本步骤，使用智能方法提取数据模式；模式评估，根据某种兴趣度度量，识别表示知识的真正有趣的模式；知识表示，使用可视化和知识表示技术，向用户提供挖掘的知识1.3定义下列数据挖掘功能：特征化、区分、关联和相关性分析、分类、回归、聚类、离群点分析。
数据挖掘的核心思想
数据预处理 数据清洗 缺失值处理 异常值检测
特征选择 选择与目标变量相关的特征
数据挖掘的技术工具
Python中的scikitlearn
提供了丰富的机器学习 算法库
Weka软件
Java平台上用于数据 挖掘的集成开发环境
R语言中的Caret包
用于数据挖掘和机器学 习的工具包
数据挖掘的重要性
数据挖掘在当今信息爆炸的时代具有重要的意 义，通过挖掘大数据中的潜在信息，可以帮助 企业做出更加准确的决策，提高效率，降低成 本，并发现潜在的商机。同时，数据挖掘也在 科学研究、医疗保健等领域发挥着重要作用， 为人类社会的发展和进步提供有力支持。
电商推荐系统
电商推荐系统是通过采集用户行为数据，运用 协同过滤推荐算法，构建个性化推荐模型，为 用户提供个性化推荐服务。这个系统能够根据 用户的行为习惯和偏好，推荐符合用户需求的 商品，提高用户购买体验。
医疗诊断辅助
医学影像数据处理 影像识别技术
疾病诊断辅助系统 智能诊断工具
神经网络模型应用 深度学习算法
线性SVM
通过线性超平面划分数 据
核函数
将输入数据映射到高 维空间
非线性SVM
通过非线性变换进行数 据分类
聚类
聚类是一种无监督学习方法，用于将数据分成 具有相似特征的群组。K均值聚类、层次聚类和 DBSCAN是聚类算法中常用的方法，它们能够 帮助识别数据中的隐藏模式和结构。
聚类
K均值聚类
01 根据数据点之间的距离划分群组
结语
数据挖掘是当今信息时代的重要技术，为企业 提供更好的决策支持和商业机会发现。通过本 课程的学习，希望大家能够更好地理解和应用 数据挖掘技术，不断创新，实现更大的商业价 值。