大数据与数据挖掘之文本挖掘
大数据常见的9种数据分析手段
大数据常见的9种数据分析手段一、数据清洗数据清洗是指对原始数据进行预处理，去除重复数据、缺失数据和异常值，以保证数据的准确性和完整性。
常见的数据清洗手段包括去重、填充缺失值和异常值处理等。
1. 去重：通过对数据进行去重操作，去除重复的数据，以避免在后续分析过程中对同一数据进行重复计算，提高数据分析效率。
2. 填充缺失值：对于存在缺失数据的情况，可以使用插值法、均值法等方法对缺失值进行填充，以保证数据的完整性。
3. 异常值处理：对于异常值，可以通过箱线图、Z-Score等方法进行检测和处理，以排除异常值对数据分析结果的干扰。
二、数据预处理数据预处理是指对清洗后的数据进行进一步的处理，以满足后续数据分析的需求。
常见的数据预处理手段包括数据变换、数据归一化和数据离散化等。
1. 数据变换：通过对数据进行变换，可以将非线性关系转化为线性关系，提高数据分析的准确性。
常见的数据变换方法包括对数变换、指数变换和平方根变换等。
2. 数据归一化：对于不同量纲的数据，可以使用数据归一化方法将其转化为统一的范围，以消除不同量纲对数据分析的影响。
常见的数据归一化方法包括最小-最大归一化和Z-Score归一化等。
3. 数据离散化：将连续型数据转化为离散型数据，可以简化数据分析过程，提高计算效率。
常见的数据离散化方法包括等宽离散化和等频离散化等。
三、数据可视化数据可视化是将数据以图表等形式展示出来，使数据更加直观、易于理解和分析的过程。
常见的数据可视化手段包括柱状图、折线图、散点图和饼图等。
1. 柱状图：用于展示不同类别或变量之间的数量关系，可以直观地比较各类别或变量的大小。
2. 折线图：用于展示数据随时间或其他变量的变化趋势，可以观察到数据的趋势和周期性变化。
3. 散点图：用于展示两个变量之间的关系，可以观察到变量之间的相关性和趋势。
4. 饼图：用于展示不同类别或变量在整体中的占比情况，可以直观地比较各类别或变量的重要性。
数据挖掘技术在大数据分析中的应用
数据挖掘技术在大数据分析中的应用随着信息技术的飞速发展，数据量也越来越庞大，这就促使了数据挖掘技术的快速崛起。
数据挖掘技术是指从数据库中获取信息并进行分析、挖掘出有用的信息的过程。
在大数据分析中，数据挖掘技术发挥着越来越重要的作用。
本文将详细阐述数据挖掘技术在大数据分析中的应用。
一、数据挖掘技术与大数据分析数据挖掘技术是从大量数据中挖掘出有意义的信息，这些信息可以是隐含的、未知的或者新颖的。
而大数据分析是从海量数据中提取有效信息的过程，它可以使企业或组织更好地决策和实现业务目标。
数据挖掘技术和大数据分析有很大的关联，数据挖掘技术是大数据分析中的一项重要技术手段。
二、数据挖掘技术在大数据分析中的应用1.决策树决策树算法是数据挖掘中常用的一种分类算法，可以帮助企业或组织快速分析数据并做出决策。
例如，在金融领域，银行可以根据客户的数据（如年龄、职业、收入等）构建决策树，预测客户是否会逾期还款，从而及时采取措施，减少损失。
2.聚类聚类是将相似对象分组的过程，该过程可以帮助企业或组织快速分析客户群体和商品类型，挖掘出其中的规律和特点。
例如，在电商领域，企业可以通过聚类算法将消费者分为不同的群体，然后根据不同群体的喜好和偏好，向不同群体推荐不同的商品，从而提高销售额。
3.关联分析关联分析是指在数据集中挖掘高度相关的数据，以发现数据集中的规律和关系。
例如，在零售行业，企业可以对销售数据进行关联分析，挖掘出商品之间的关联性，以便更好地制定促销策略。
4.文本挖掘文本挖掘可以将大量的非结构化文本数据转化为结构化数据，并提取出其中的有用信息。
例如，在舆情分析中，可以通过文本挖掘技术快速分析大量的新闻和社交媒体数据，并了解公众对某一事件或话题的态度和看法。
三、数据挖掘技术在大数据分析中的优势1.快速准确大数据分析通常需要处理海量数据，使用传统的手动方法处理数据耗时费力且容易出错。
数据挖掘技术可以通过算法迅速地对海量数据进行处理，准确地提取出有用的信息。
数据挖掘的概念与技术介绍
数据挖掘的概念与技术介绍数据挖掘的概念与技术介绍数据挖掘是指从大量的数据中发现隐藏在其中的有价值的信息、模式和规律的过程。
随着互联网时代的到来，越来越多的数据被收集和存储，数据挖掘成为了从这些海量数据中获取洞察和知识的重要工具。
本文将围绕数据挖掘的概念和技术展开讨论，帮助读者深入理解数据挖掘的核心要素和方法。
一、数据挖掘的概念1.1 数据挖掘的定义数据挖掘是一种通过自动或半自动的方式，从大量的数据中发现有用的信息、模式和规律的过程。
通过应用统计学、机器学习和人工智能等技术，数据挖掘可以帮助人们从数据中进行预测、分析和决策。
1.2 数据挖掘的目标数据挖掘的主要目标是从数据中发现隐藏的模式和规律，并将这些知识应用于实际问题的解决。
数据挖掘可以帮助企业提高市场营销的效果、改进产品设计、优化生产过程等。
数据挖掘也被广泛应用于科学研究、金融风险分析、医学诊断等领域。
1.3 数据挖掘的流程数据挖掘的流程通常包括数据收集、数据预处理、模型构建、模型评估和模型应用等步骤。
其中，数据预处理是数据挖掘流程中非常重要的一环，它包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等子任务。
二、数据挖掘的技术2.1 关联规则挖掘关联规则挖掘是数据挖掘的一个重要技术，它用于发现数据集中的项之间的关联关系。
通过挖掘关联规则，可以发现数据中隐藏的有用信息，如购物篮分析中的“啤酒和尿布”现象。
2.2 分类与回归分类与回归是数据挖掘中常用的技术，它们用于对数据进行分类或预测。
分类是指根据已有的样本数据，建立分类模型，然后将新的数据实例分到不同的类别中。
回归则是根据数据的特征和已知的输出值，建立回归模型，然后预测新的数据实例的输出值。
2.3 聚类分析聚类分析是一种将数据分成不同的类别或簇的技术。
通过发现数据之间的相似性，聚类可以帮助人们理解数据的内在结构和特点。
聚类分析在市场细分、社交网络分析等领域具有广泛的应用。
2.4 异常检测异常检测是指从数据中识别出与大多数数据显著不同的样本或模式。
银行工作中的数据挖掘方法与案例分享
银行工作中的数据挖掘方法与案例分享在当今信息爆炸的时代，数据已经成为各行各业的重要资源。
银行作为金融行业的重要组成部分，也不例外。
银行拥有大量的客户数据、交易数据等，利用这些数据进行数据挖掘分析，可以帮助银行更好地了解客户需求、优化业务流程、提高风险控制能力等。
本文将介绍银行工作中常用的数据挖掘方法，并分享一些实际案例。
一、关联规则挖掘关联规则挖掘是一种常见的数据挖掘方法，它可以帮助银行发现不同变量之间的关联关系。
例如，银行可以利用关联规则挖掘分析客户的消费习惯，从而精准地推送相关产品和服务。
此外，关联规则挖掘还可以用于分析信用卡交易数据，帮助银行发现异常交易行为，提高风险控制能力。
案例分享：某银行利用关联规则挖掘分析信用卡交易数据，发现了一组异常交易行为。
这些交易都发生在深夜，并且金额较大，与持卡人平时的消费习惯明显不符。
通过进一步调查，银行发现这些交易是由盗刷者所为。
及时发现并阻止了这些异常交易，银行成功保护了客户的资金安全。
二、聚类分析聚类分析是一种常用的无监督学习方法，它可以将数据集中相似的样本归为一类。
在银行工作中，聚类分析可以帮助银行发现不同客户群体的特征和行为模式，为精准营销和定制化服务提供依据。
案例分享：某银行利用聚类分析对客户进行分群，发现了两个明显的客户群体：一类是年轻人，他们更倾向于使用移动支付和线上银行服务；另一类是中老年人，他们更喜欢传统的网点服务。
基于这一发现，银行针对不同客户群体推出了不同的产品和服务，提高了客户满意度和业务收入。
三、决策树算法决策树算法是一种常用的监督学习方法，它可以根据已有的数据建立决策树模型，用于预测和分类。
在银行工作中，决策树算法可以帮助银行进行风险评估和信用评级。
案例分享：某银行利用决策树算法对客户进行信用评级，根据客户的个人信息、财务状况等指标，预测客户的信用状况。
通过信用评级，银行可以更好地判断客户的还款能力，从而制定相应的贷款政策和利率。
文本挖掘理论概述
基金项目： 河南省科技攻关项目（０３２４２２００２４）
２２
福建电脑
２００８ 年第 ９ 期
词 。 虚 词 例 如 英 文 中 的 ＂ａ， ｔｈｅ， ｏｆ， ｆｏｒ， ｗｉｔｈ， ｉｎ， ａｔ， ……＂， 中 文 中 的＂的， 得， 地， ……＂； 实词例如数据库会议上的论文中的＂数据 库＂一词， 视为非用词。
知 识 领 域 有 深 入 的 了 解 ［４］。
３） 文本挖掘可以对大量文档集合的内容进行总结、分类、聚
类 ．、关 联 分 析 以 及 利 用 文 档 进 行 趋 势 预 测 等 。
４） 解释与评估： 将挖掘得到的知识或者模式进行评价， 将符
合一定标准的知识或者模式呈现给用户。
３、Ｗｅｂ 文本挖掘的一般处理过程 无 论 是 在 数 据 结 构 还 是 分 析 处 理 方 面 ， Ｗｅｂ 文 本 挖 掘 和 数
在机器学习中常 用 的 模 型 质 量 评 估 指 标 有 分 正 确 率 （ Ｃｌａｓ－ ｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ Ａｃｃｕｒａｃｙ） ， 查 准 率 （ Ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ） 与 查 全 率 （ Ｒｅｃａｌｌ） ， 查 准 率 与 查 全 率 的 几 何 平 均 数 ， 信 息 估 值 （ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｓｃｏｒｅ） 兴 趣 性 （ Ｉｎｔｅｒｅｓｔｉｎｇｎｅｓｓ） 。其中兴趣性是一个主客观结合的评价指标。 ４、结 论 和 展 望
对 Ｉｎｔｅｒｎｅｔ 上 的 文 本 数 据 进 行 文 本 挖 掘 可 以 看 作 是 一 种 机 器学习的过程。在机器学习中学习的结果是某种知识模型 Ｍ， 机 器学习的一个重要组成部分便是对产生的模型 Ｍ 进行评估。对 所获取的知识模式进行质量评价， 若评价的结果满足一定的要 求， 则存储知识模式， 否则返回到以前的某个环节分析改进后进 行 新 一 轮 的 挖 掘 工 作 ［７］。
大数据中的文本分析技术及其应用实现
大数据中的文本分析技术及其应用实现近年来，数据处理技术不断发展，大数据的应用越来越广泛，并且逐渐成为各行业提高竞争力的关键之一。
然而，海量的数据并非一定是有用的，需要通过有效的分析方法来挖掘其中潜在的价值。
文本分析技术是其中的一种重要方法，它可以通过对海量文本数据的收集、清洗、处理、分析和探索，揭示其中蕴含的信息和规律，为商业、社会等领域提供有效的决策支持和业务创新。
一、文本分析技术的基本原理和方法文本分析是一种信息处理技术，它旨在对大量的非结构化文本数据进行自动化处理和分析。
文本数据是指非数字化的数据，例如文章、新闻、社交媒体评论、电子邮件、网页等等。
文本分析技术主要包括以下几个方面：1.文本预处理文本数据经常存在一些问题，例如缺少结构、包含多余信息、存在噪音、错别字、缩写、词形变化、专业术语等等。
为了让文本数据更加容易处理和分析，需要先对其进行预处理。
包括文本清洗、分词、词性标注、命名实体识别等等。
2.文本分类与聚类文本分类是指将一系列文本数据分为不同的类别或标签，这些类别或标签是根据文本内容和主题进行划分的。
聚类是指将相似的文本数据聚集在一起，形成一组集群。
这个过程主要使用分类算法、聚类算法等。
3.文本情感分析文本情感分析可以对文本内容进行情感判断，判断文本表达的情感是积极还是消极。
这个过程主要使用情感词典、机器学习等方法。
4.文本挖掘文本挖掘是指对文本数据进行深度分析，发掘其中的知识和规律，提供有价值的信息。
文本挖掘常用的方法包括主题模型、关联规则、序列模式等等。
二、文本分析技术的应用实现随着大数据技术的不断发展，文本分析技术也获得了广泛的应用。
下面从商业、社会等几个方面介绍其应用实践。
1.商业领域文本分析技术在商业领域的应用非常广泛，例如：（1）市场调查：对大量的消费者评论、社交媒体数据进行情感分析和主题分析，挖掘出消费者的需求和偏好，为产品的开发和市场的推广提供决策支持。
（2）投资决策：对各种信息来源（例如公司年报、新闻报道、社交媒体等）进行文本分类和情感分析，量化风险和预测股价等方面的趋势变化和风险等因素。
中文文本挖掘的流程与工具分析
中文文本挖掘的流程与工具分析1. 引言1.1 中文文本挖掘的重要性中文文本挖掘是信息技术领域中的一个重要研究方向，其重要性不言而喻。
随着互联网和大数据时代的到来，我们正面临着海量的中文文本数据，如新闻报道、社交媒体内容、科技论文等，这些数据蕴含着丰富的信息和知识，但要从中获取有用的信息并利用这些知识，却需要借助文本挖掘技术。
中文文本挖掘的重要性主要体现在以下几个方面：中文文本挖掘可以帮助我们快速有效地获取信息，对文本数据进行分析和理解。
通过文本挖掘技术，我们能够识别出文本中的关键信息、主题和情感等，从而更好地进行信息检索和知识发现。
中文文本挖掘可以帮助我们进行大规模文本数据的处理和管理，提高工作效率和数据利用率。
通过挖掘文本数据的隐藏信息和规律，我们可以更好地进行数据挖掘、决策支持和预测分析。
中文文本挖掘也可以应用于各行各业，如金融、医疗、电商等领域，为企业和组织提供智能化解决方案，提升竞争力和效益。
中文文本挖掘在当前信息社会中扮演着重要的角色，其应用前景广阔，对于推动信息技术的发展和社会进步具有重要意义。
1.2 中文文本挖掘的研究意义1. 语言信息处理：中文文本挖掘可以帮助我们更好地理解和处理汉语语言信息。
通过对大规模中文文本的分析和挖掘，可以揭示出中文语言的规律和特点，从而为自然语言处理领域的研究提供参考和支持。
2. 数据挖掘和知识发现：中文文本中蕴含着丰富的信息和知识，通过文本挖掘技术可以从中抽取出有用的信息，发现隐藏在文本背后的规律和模式，为决策和预测提供依据。
3. 情感分析和舆情监控：随着社交媒体和互联网的发展，中文文本中蕴含着大量的情感信息。
通过对中文文本的情感分析和舆情监控，可以及时发现和处理舆情事件，保护公众利益和社会稳定。
4. 文化遗产保护：中文文本记录了中华文化的宝贵遗产，通过文本挖掘技术可以对古籍文献进行数字化处理和保护，让更多人了解和学习中华传统文化。
中文文本挖掘不仅对语言信息处理和数据挖掘领域具有重要意义，也对社会舆情监控、文化遗产保护等领域有着广泛的应用前景和研究意义。
大数据与数据挖掘之文本挖掘(PPT 56张)
文档的向量空间模型
W权值计算方法TF-IDF
目前广泛采用TF-IDF权值计算方法来计算权重， TF-IDF的主 要思想是，如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率TF 高，并且在其他文章中很少出现，则认为此词或者短语具 有很好的类别区分能力，适合用来分类。 TF词频(Term Frequency)指的是某一个给定的词语在该文件 中出现的次数。 IDF逆文档频率(Inverse Document Frequency)是全体文档数与 包含词条文档数的比值。如果包含词条的文档越少，IDF越 大，则说明词条具有很好的类别区分能力。 在完整的向量空间模型中，将TF和IDF组合在一起，形成TFIDF度量：TF-IDF（d,t）= TF(d,t)*IDF(t)
• （11）查词表，W不在词表中，将W最右边一个字去掉， 得到W="是三" • （12）查词表，W不在词表中，将W最右边一个字去掉， 得到W=“是”，这时W是单字，将W加入到S2中，S2=“计 算语言学/ 课程/ 是/ ”， • 并将W从S1中去掉，此时S1="三个课时"； • ������ ������ • （21）S2=“计算语言学/ 课程/ 是/ 三/ 个/ 课时/ ”，此时 S1=""。 • （22）S1为空，输出S2作为分词结果，分词过程结束。
停用词
• • • • 指文档中出现的连词，介词，冠词等并无太大意义的词。 英文中常用的停用词有the，a, it等 中文中常见的有“是”，“的”，“地”等。 停用词消除可以减少term的个数，降低存储空间。停用词 的消除方法： • （1）查表法：建立一个停用词表，通过查表的方式去掉 停用词。 • （2）基于DF的方法：统计每个词的DF，如果超过总文档 数目的某个百分比(如80%)，则作为停用词去掉。
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• （4）查词表，W不在词表中，将W最右边一个字去掉，得 到W="课程是三"；
• （5）查词表，W不在词表中，将W最右边一个字去掉，得 到W="课程是"；
• （11）查词表，W不在词表中，将W最右边一个字去掉，得 到W="是三"
• S1="计算语言学课程是三个课时" • 设定最大词长MaxLen= 5 • S2= " "
• （1）S2=“”；S1不为空，从S1左边取出候选子串
• W="计算语言学"；
• （2）查词表，“计算语言学”在词表中，将W加入到S2中 ，S2=“计算语言学/ ”，并将W从S1中去掉，此时S1="课 程是三个课时"；
•
• 以上式子中 是该词在文件中的出现次数，而分母则是在 文件中所有字词的出现次数之和。
IDF度量
•逆向文件频率（inverse document frequency，IDF）是一个 词语普遍重要性的度量。某一特定词语的IDF，可以由总文 件数目除以包含该词语之文件的数目，再将得到的商取对数 得到：
预处理
• 把中文的汉字序列切分成有意义的词，就是中文分 词，也称为切词。
• “我是一个学生”分词的结果是：我是一个学生。 • 和平民主
– 和平、民主；和、平民、主
• 提高人民生活水平
– 提高、高人、人民、民生、生活、活水、水平
• 大学生活象白纸
– 大学、生活、象、白纸 – 大学生、活象、白纸
最大匹配分词法
• 向量空间模型将文档表达为一个矢量，看作向量空间中的 一个点。
文档的向量空间模型
W权值计算方法TF-IDF
目前广泛采用TF-IDF权值计算方法来计算权重， TF-IDF 的主要思想是，如果某个词或短语在一篇文章中出现的频 率TF高，并且在其他文章中很少出现，则认为此词或者短 语具有很好的类别区分能力，适合用来分类。
大数据与数据挖掘-文本挖掘
1、文本挖掘概述
文本挖掘的背景
• 数据挖掘大部分研究主要针对结构化数据，如关系的、事 务的和数据仓库数据。
• 现实中大部分数据存储在文本数据库中，如新闻文章、 研究论文、书籍、WEB页面等。
• 存放在文本数据库中的数据是半结构化数据，文档中可能 包含结构化字段，如标题、作者、出版社、出版日期 等， 也包含大量非结构化数据，如摘要和内容等。
• （12）查词表，W不在词表中，将W最右边一个字去掉，得 到W=“是”，这时W是单字，将W加入到S2中，S2=“计算 语言学/ 课程/ 是/ ”，
• 并将W从S1中去掉，此时S1="三个课时"；
• ������ ������
• （21）S2=“计算语言学/ 课程/ 是/ 三/ 个/ 课时/ ” ，此时S1=""。
停用词。 • （2）基于DF的方法：统计每个词的DF，如果超过总文档
数目的某个百分比(如80%)，则作为停用词去掉。
文档建模
• 特征表示是指以一定的特征项如词条或描 述来代表文档信息。
• 特征表示模型有多种，常用的有布尔逻辑 型、向量空间型等
• 向量空间模型中，将每个文本文档看成是一组词条（T1， T2，T3，…，Tn）构成，对于每一词条Ti，根据其在文档 中的重要程度赋予一定的权值，可以将其看成一个n维坐 标系，W1，W2，…，Wn为对应的坐标值，因此每一篇文档 都可以映射为由一组词条矢量构成的向量空间中的一点， 对于所有待挖掘的文档都用词条特征矢量（T1，W1；T2， W2；T3，W3；…；Tn，Wn）表示。
• （22）S1为空，输出S2作为分词结果，分词过程结束。
停用词
• 指文档中出现的连词，介词，冠词等并无太大意义的词。 • 英文中常用的停用词有the，a, it等 • 中文中常见的有“是”，“的”，“地”等。 • 停用词消除可以减少term的个数，降低存储空间。停用词
的消除方法： • （1）查表法：建立一个停用词表，通过查表的方式去掉
• 概括地讲，如果一个查询包含关键词 w1,w2,...,wN, 它们在一篇特定网页中的词频分 别是: TF1, TF2, ..., TFN。 （TF: term frequency)。 那么，这个查询和该网页的相关性 就是:TF1 + TF2 + ... + TFN。
• 词“的”站了总词频的 80% 以上，它对确定网页的主题 几乎没有用。在度量相关性时不应考虑它们的频率。删除 后，上述网页的相似度就变成了0.007，其中“大数据” 贡献了 0.002，“应用”贡献了 0.005。 “应用”是个 很通用的词，而“大数据”是个很专业的词，后者在相关 性排名中比前者重要。因此我们需要给汉语中的每一个词 给一个权重，这个权重的设定必须满足下面两个条件：
TF词频(Term Frequency)指的是某一个给定的词语在该文 件中出现的次数。
IDF逆文档频率(Inverse Document Frequency)是全体文 档数与包含词条文档数的比值。如果包含词条的文档越少， IDF越大，则说明词条具有很好的类别区分能力。
在完整的向量空间模型中，将TF和IDF组合在一起，形 成TF-IDF度量：TF-IDF（d,t）= TF(d,t)*IDF(t)
TF度量
• 在一份给定的文件里，词频（term frequency，TF）指的 是某一个给定的词语在该文件中出现的频率。这个数字是 对词数(term count)的归一化，以防止它偏向长的文件。 （同一个词语在长文件里可能会比短文件有更高的词数， 而不管该词语重要与否。）对于在某一特定文件里的词 语 来说，它的重要性可表示为：
文本挖掘概念
• 文本挖掘旨在通过识别和检索令人感兴趣 的模式，进而从数据源中抽取有用的信息。 文本挖掘的数据源是文本集合，令人感兴 趣的模式不是从形式化的数据库记录里发 现，而是从非结构化的数据中发现。
文本挖掘的过程
• 预处理 • 文档建模 • 相似性计算 • 信息检索 • 文本分类 • 文本聚类 • 模型评价
•|D|：语料库中的文件总数
•：
包含词语的文件数目（即的文件数目）如
果该词语不在语料库中，就会导致被除数为零，因此一
般情况下使用
关键词与网页的相关性计算
• 在某个一共有一千词的网页中“大数据”、“的” 和“应用”分别出现了 2 次、35 次 和 5 次， 那么它们的词频就分别是 0.002、0.035 和 0.005。三个数相加，其和 0.042 就是相应网页 和查询“大数据的应用” 相关性的一个简单的度 量。