数据挖掘最终版资料PPT教学课件
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数据挖掘-决策树PPT资料48页
info([2,3],[4,0],[3,2])=0.693位 计算信息增益 info([9,5])- info([2,3],[4,0],[3,2]) =
0.247位 选择获得最大信息增益 的属性进行划分
划分过程的终止
当所有叶节点都是纯的。
因训练集包含两个具有相同属性集，但具有不同类 的实例。
ID3代表归纳决策树(induction decision—tree)版本 3，它是一种用来由数据构造决策树的递归过程。
lD3算法的步骤
1. 试探性地选择一个属性放置在根节点，并对该属 性的每个值产生一个分支。
2. 分裂根节点上的数据集，并移到子女节点，产生 一棵局部树(partial tree)。
决策树作用(2)
决策树的主要作用是揭示数据中的结构化信息。 决策树汇总了数据，并揭示了其中隐藏的结构：
规则：
如果血压高，则 采用药物A。
如果血压低，则 采用药物B。
如果血压正常。 年龄小于或等于 40，则采用药物 A，否则采用药 物B。
准确率、支持度、错误率
该例得到的规则和对应的准确率和支持度是：
如果血压高，则采用药物A(准确率100％，支持度 3／12)。
如果血压低，则采用药物B(准确率100％，支持度 3／12)。
如果血压正常并且年龄小于或等于40，则采用药 物A(准确率100％，支持度3／12)。
如果血压正常并且年龄大于40。则采用药物B(准 确率100％，支持度3／12)。
3. 对该划分的质量进行评估。 4. 对其他属性重复该过程。 5. 每个用于划分的属性产生一棵局部树。 6. 根据局部树的质量，选择一棵局部树。 7. 对选定的局部树的每个子女节点重复以上1-6步。 8. 这是一个递归过程。如果一个节点上的所有实例
0.247位 选择获得最大信息增益 的属性进行划分
划分过程的终止
当所有叶节点都是纯的。
因训练集包含两个具有相同属性集，但具有不同类 的实例。
ID3代表归纳决策树(induction decision—tree)版本 3，它是一种用来由数据构造决策树的递归过程。
lD3算法的步骤
1. 试探性地选择一个属性放置在根节点，并对该属 性的每个值产生一个分支。
2. 分裂根节点上的数据集，并移到子女节点，产生 一棵局部树(partial tree)。
决策树作用(2)
决策树的主要作用是揭示数据中的结构化信息。 决策树汇总了数据，并揭示了其中隐藏的结构：
规则：
如果血压高，则 采用药物A。
如果血压低，则 采用药物B。
如果血压正常。 年龄小于或等于 40，则采用药物 A，否则采用药 物B。
准确率、支持度、错误率
该例得到的规则和对应的准确率和支持度是：
如果血压高，则采用药物A(准确率100％，支持度 3／12)。
如果血压低，则采用药物B(准确率100％，支持度 3／12)。
如果血压正常并且年龄小于或等于40，则采用药 物A(准确率100％，支持度3／12)。
如果血压正常并且年龄大于40。则采用药物B(准 确率100％，支持度3／12)。
3. 对该划分的质量进行评估。 4. 对其他属性重复该过程。 5. 每个用于划分的属性产生一棵局部树。 6. 根据局部树的质量，选择一棵局部树。 7. 对选定的局部树的每个子女节点重复以上1-6步。 8. 这是一个递归过程。如果一个节点上的所有实例
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
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
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ppt课件
3
数据、信息、知识的关系
Value
MIS: Management Information System
DSS: Decision Support Systems
DSS
MIS
4
数据与知识（规则）
Medical Data by Dr. Tsumoto, Tokyo Med. & Dent. Univ., 38 attributes
信息(information)：数据在信息媒介上的映射。
Information is data reduced to the minimum necessary to characterize the data.
知识(knowledge)：对信息的加工、吸收、提取、评 价的结果。
Knowledge is integrated information, including facts and their relations, which have been perceived, discovered, or learned as our “mental pictures”.
5
中医临床数据——结构化数据采集
6
中医临床数据——非结构化数据采集
7
中医临床数据
8
中医临床数据——全文数据库
9
中医临床数据——结构化数据库
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
天、地、生等自然科学 政治、经济等社会科学
生产数据，加工制造生产过程产生的数据
... 10, M, 0, 10, 10, 0, 0, 0, SUBACUTE, 37, 2, 1, 0,15,-,-, 6000, 2, 0, abnormal, abnormal,-, 2852, 2148, 712, 97, 49, F,-,multiple,,2137, negative, n, n, ABSCESS,VIRUS
数据、信息、知识的关系
Value
MIS: Management Information System
DSS: Decision Support Systems
DSS
MIS
4
数据与知识（规则）
Medical Data by Dr. Tsumoto, Tokyo Med. & Dent. Univ., 38 attributes
信息(information)：数据在信息媒介上的映射。
Information is data reduced to the minimum necessary to characterize the data.
知识(knowledge)：对信息的加工、吸收、提取、评 价的结果。
Knowledge is integrated information, including facts and their relations, which have been perceived, discovered, or learned as our “mental pictures”.
5
中医临床数据——结构化数据采集
6
中医临床数据——非结构化数据采集
7
中医临床数据
8
中医临床数据——全文数据库
9
中医临床数据——结构化数据库
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
天、地、生等自然科学 政治、经济等社会科学
生产数据，加工制造生产过程产生的数据
... 10, M, 0, 10, 10, 0, 0, 0, SUBACUTE, 37, 2, 1, 0,15,-,-, 6000, 2, 0, abnormal, abnormal,-, 2852, 2148, 712, 97, 49, F,-,multiple,,2137, negative, n, n, ABSCESS,VIRUS
数据挖掘 PPT
什么是聚类？
▪ 一系列将具有相似特征的 情形分组在一起的技术
▪ 考虑将相似的事物分组到 一起
什么是 Kohonen 网络？
▪ 将具有相似特征的情形分组在一起的聚类技术
▪ 没有建立一个预测 ▪ 可以处理分类和连续字段
▪ 有时候称为一个自组织映射（SOM） ，因为结 果将生成一个二维 “映射”
什么是 K-means 聚类？
什么是精炼？
▪ 一个精炼的模型可以直接 放置回数据流区域
▪ 一个生成的模型创建的新 字段（或者数据列）可能 为：
▪ 分组 ▪ 预测和关联值
精炼模型
未精炼模 型
什么是预测？
决定一个数值或分类结果
什么是神经网络？
▪ 在输入的基础上预测结果的一种建模技术，这些输入在 隐藏层上被权重修改
▪ 和大脑内神经元的行为相似
▪ 更传统的聚类技术 ▪ 和其它分类技术又非常紧密相关，但是对于分
类数据处理的不是很好
什么是两步聚类？
▪ K-means 聚类需要终端用户去决定聚类数, 两步 聚类在统计算法的基础上决定聚类数
▪ 并不像 Kohonen 那样需要大量的系统资源
▪ 步骤：
▪ 所有的记录进入最大;Old ( > 35)
Cat. % n Bad 90.51 143 Good 9.49 15 Total (48.92) 158
Cat. % n Bad 0.00 0 Good 100.00 7 Total (2.17) 7
Cat. % n Bad 48.98 24 Good 51.02 25 Total (15.17) 49
▪ 建模主要途径 ： ▪ 预测 – 预测一个数字值或符号值 ▪ 关联 – 寻找可能一起发生的事件 ▪ 聚类 – 寻找表现相似事物的群体
《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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3. 数据挖掘和统计
统计也开始支持数据挖掘。统计本来就包括预言算法（回归）、抽 样、基于经验的设计等。
4. 数据挖掘和决策支持系统
将数据仓库、OLAP、数据挖掘融合在一起，构成企业决策分析环境。
2020/10/16
18
8.2.1.3数据挖掘的社会背景
客户关系管理
数据挖掘与个人预言：数据挖掘号称能通过历史数据的分 析，预测客户的行为，而事实上，客户自己可能都不明确 自己下一步要作什么。所以，数据挖掘的结果，没有人们 想象中神秘，它不可能是完全正确的。
高等教育出版社
第8章 CRM中的数据仓库与 数据挖掘
2020/10/16
1
第1节 CRM中的数据仓库
8.1.1 数据仓库的基本概念 8.1.2 CRM中数据仓库的体系结构 8.1.3 CRM中数据仓库的经营和管理
客户关系管理
2020/10/16
2
8.1.1 数据仓库的基本概念
客户关系管理
8.1.2
8.1.3 CRM中数据仓库 的作用
2020/10/16
9
（一）客户行为分析
▪ （一）客户行为分析 ▪ 群体特征分析 ▪ 群体规律分析 ▪ 群体交叉分析 ▪ （二）重点客户发现 ▪ （三）个性化服务 ▪ （四）市场性能评估
2020/10/16
10
客户关系管理
数据仓库的管理
❖ 缺乏管理的数据仓库症状
Management)。
2020/10/16
17
8.2.1.2数据挖掘的技术背景
客户关系管理
1. 数据挖掘的技术内涵
数据挖掘技术包括三个主要部分：算法和技术；数据；建模能力。
2. 数据挖掘和机器学习（Machine Learning）
机器学习是计算机科学和人工智能AI发展的产物。机器学习分为两 种学习方式：自组织学习（如神经网络）；从例子中归纳出规则（如 决策树）。
• 对于企业而言，数据挖掘可以有助于发现业务发展的趋势，揭示 已知的事实，预测未知的结果，并帮助企业分析出完成任务所需 的关键因素，以达到增加收入、降低成本，使企业处于更有利的 竞争位置的目的。
2020/10/16
16
8.2.1.1 数据挖掘的商业背景
客户关系管理
❖数据挖掘可以为商业做以下工作:
1. 作为研究工具 （Research）； 2. 提高过程控制（Process Improvement）； 3. 作为市场营销工具（Marketing）； 4. 作为客户关系管理CRM工具(Customer Relationship
❖ 数据仓库实际上是一个“以大型数据管理信息系统 为基础的、附加在这个数据库系统之上的、存储了 从企业所有业务数据库中获取的综合数据的、并能 利用这些综合数据为用户提供经过处理后的有用信 息的应用系统”。
❖ 传统数据库系统的重点与要求是快速、准确、安全、 可靠地将数据存进数据库中。
❖ 数据仓库的重点与要求是能够准确、安全、可靠地 从数据库中取出数据，经过加工转换成有规律信息 之后，再供管理人员进行分析使用。
客户的行为是与社会环境相关联的，所以数据挖掘本身也 受社会背景的影响。
2020/10/16
19
客户关系管理
8.2.2 CRM中数据挖掘的基本应用
8.2.4 8.2.3
8.2.1
8.2.2 CRM中数据 挖掘的基本应用
2020/10/16
20
客户关系管理
8.2.2 CRM中数据挖掘的基本应用
❖从分析方法角度来说，数据挖掘能做以下 六种不同事情:
2020/10/16
5
客户关系管理
8.1.2 CRM中数据仓库的体系结构
8.1.3
8.1.1
8.1.2 CRM中数据 仓库的体系结构
2020/10/16
6
基本的数据仓库模型
一个数据仓库的基本 体系结构中应有以下 几个基本组成部分：
•数据源 •监视器 •集成器 •数据仓库 •客户应用
2020/10/16
客户关系管理
2020/10/16
14
8.2.1 数据挖掘的基本定义
客户关系管理
8.2.3 8.2.2
8.2.4
8.2.1 数据挖掘 的基本定义
2020/10/16
15
8.2.1 数据挖掘的基本定义
客户关系管理
❖ 数据仓库是从大量的数据中，抽取出潜在的、有 价值的知识、模型或规则的过程。
• 数据挖掘决定了客户关系管理是否能满足现代企业的需要。可以 说，只有采用了数据挖掘技术的客户关系管理才是现代的客户关 系管理。
8.1.3
8.1.1 数据仓库 的基本概念
2020/10/16
3
数据仓库的特点
▪ 面向主题 ▪ 集成的数据 ▪ 数据不可更新 ▪ 数据随时间不断变化 ▪ 使用数据仓库
2020/10/16
4
客户关系管理
从数据库到数据仓库
客户关系管理
❖ 数据仓库与数据库的区别不仅仅是应用的方法和目 的上的，同时也涉及产品和配置
▪ 1.分类（Classification） ▪ 2.估值（Estimation） ▪ 3.预言（Prediction） ▪ 4.相关性分组或关联规则（Affinity grouping or
association rules） ▪ 5.聚集（） ▪ 6.描述和可视化（Description and Visualization）
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客户关系管理
斯坦福大学"WHPS"课题组提 出的数据仓库基本框架
CRM中的数据仓库结构
❖ 整个系统可以划 分为三个部分：
▪ 数据源 ▪ 数据仓库系统 ▪ CRM分析系统
客户关系管理
2020/10/16
CRM中的数据仓库逻辑结构
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8.1.3 CRM中数据仓库的作用
客户关系管理
8.1.1
8.1.2
▪ 应用程序之间缺少统一性 ▪ 优化低下的可用性 ▪ 系统可用性 ▪ 数据可用性 ▪ 低性能
❖ 加强监控管理
▪ 无力反应变化 ▪ 低安全性 ▪ 无能力满足新的容量需求
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客户关系管理
协同方案
❖ 跟踪数据 ❖ 拉近数据仓库和CRM ❖ 个性化客户关系 ❖ 加强系统智能化水平 ❖ 保持数据最新
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客户关系管理
思考练习题
客户关系管理
1. 什么是数据仓库？数据仓库的特点是什么？ 2. CRM中的数据仓库逻辑结构是什么样？ 3. 简述CRM中数据仓库建设的基本步骤。
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第2节 CRM中的数据挖掘
8.2.1 数据挖掘的基本定义 8.2.2 CRM中数据挖掘的基本应用 8.2.3 CRM中的数据挖掘流程 8.2.4 数据挖掘的基本步骤