数据挖掘概述
数据挖掘第一与第二章概述数据收集讲解学习
2022年3月12日星期六
数据挖掘导论
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数据集的重要特性
• 维度(Dimensionality) – 数据集的维度是数据集中的对象具有的属性数目 – 维灾难（Curse of Dimensionality） – 维归约（dimensionality reduction）
• 稀疏性(Sparsity) – 具有非对称特征的数据集，一个对象的大部分属性上的值都为 0 – 只存储和处理非零值
数据
– 数据中的联系
• 如时间和空间的自相关性、图的连通性、半结构化文本和XML文 档中元素之间的父子联系
2022年3月12日星期六
数据挖掘导论
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挑战4
• 数据的所有权与分布
– 数据地理上分布在属于多个机构的资源中
• 需要开发分布式数据挖掘技术
– 分布式数据挖掘算法面临的主要挑战包括
• (1) 如何降低执行分布式计算所需的通信量？ • (2) 如何有效地统一从多个资源得到的数据挖掘结果？ • (3) 如何处理数据安全性问题？
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2022年3月12日星期六
数据挖掘导论
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记录数据: 数据矩阵
• 如果一个数据集族中所有数据对象都具有相同的数 值属性值，则数据对象可以看做多维空间中的点， 每个维代表对象的一个不同属性。
2.1 数据类型
• 数据集的不同表现在很多方面。例如， 某些数据集包含时间序列或者彼此之间具 有明显联系的对象。毫不奇怪，数据的类 型决定我们应使用何种工具和技术来分析 数据。此外，数据挖掘研究常常是为了适 应新的应用领域和新的数据类型的需要而 展开的。
数据挖掘技术在客户关系管理中的应用
数据挖掘技术在客户关系管理中的应用在当今竞争激烈的商业环境中，企业要想取得成功，与客户建立和保持良好的关系至关重要。
客户关系管理（CRM）已经成为企业战略的重要组成部分，而数据挖掘技术的出现为客户关系管理带来了新的机遇和挑战。
本文将探讨数据挖掘技术在客户关系管理中的应用，帮助企业更好地理解客户需求，提高客户满意度和忠诚度。
一、数据挖掘技术概述数据挖掘是从大量的数据中提取出有价值的信息和知识的过程。
它涉及到统计学、机器学习、数据库技术等多个领域的知识和技术。
数据挖掘的主要任务包括数据预处理、分类、聚类、关联分析、预测等。
通过这些任务，数据挖掘可以帮助企业发现隐藏在数据中的模式、趋势和关系，为企业的决策提供支持。
二、客户关系管理中的数据来源在客户关系管理中，数据的来源非常广泛。
企业内部的数据源包括客户的基本信息、购买记录、投诉记录、服务记录等。
此外，企业还可以从外部获取数据，如市场调研数据、社交媒体数据、竞争对手数据等。
这些数据通常是异构的、分散的，需要进行整合和预处理，以便进行数据挖掘。
三、数据挖掘技术在客户细分中的应用客户细分是客户关系管理的重要环节，它可以帮助企业将客户分为不同的群体，针对不同群体制定个性化的营销策略。
数据挖掘技术中的聚类分析可以用于客户细分。
通过对客户的属性、行为等数据进行聚类分析，企业可以将客户分为不同的细分群体，如高价值客户、潜在客户、流失客户等。
然后，企业可以针对不同细分群体的特点和需求，制定相应的营销和服务策略，提高客户满意度和忠诚度。
例如，一家电商企业通过聚类分析发现，有一部分客户购买频率高、购买金额大，属于高价值客户群体；另一部分客户购买频率低、购买金额小，但对价格比较敏感，属于价格敏感型客户群体。
针对高价值客户群体，企业可以提供专属的客服服务、优先配送等特权，以提高他们的满意度和忠诚度；针对价格敏感型客户群体，企业可以定期推出促销活动、发放优惠券等，以吸引他们购买更多的商品。
计算机科学中的数据挖掘技术应用
计算机科学中的数据挖掘技术应用计算机科学作为现代科技的代表之一，早已成为办公、娱乐、交流等方方面面的支持者。
数据挖掘技术则是计算机科学的一个重要分支，其对于人们实现智能化决策、认知模式的建立等方面都有着不可替代的作用。
下文将就数据挖掘技术在计算机科学中的应用进行深入探讨。
1. 数据挖掘技术概述数据挖掘技术是指从海量、复杂、不规则的数据中，分析出有用信息、发现潜在关联、确定达到预期目标所需的数据模式和规律的技术。
计算机科学中的数据挖掘技术主要包括分类、聚类、关联规则等几种方法。
分类是指根据已知数据属性，将数据分为不同的类别，从而实现对数据的有效分析和处理。
经过分类处理后，用户可以更好地理解数据，同时也可以制定更好的决策方案。
聚类则是以相似性为基础，将同类数据分组，形成“簇”，从而更好地对数据进行处理。
聚类算法主要有K-Means、层次聚类等多种方法。
关联规则则是指根据数据集合中的已知规则，发掘未知的关联规律，从而生成新数据。
关联规则算法主要有Apriori、FP-Growth 等多种方法。
2. 在计算机科学中的应用数据挖掘技术在计算机科学中的应用范围非常广泛，包括财务管理、市场调研、医学、生命科学、环境保护、网站评估等方面。
2.1 财务管理在现代的企业管理中，对数据的分析和处理已经越来越受到重视。
众所周知，财务数据是企业发展中最为重要的数据之一。
计算机科学中的数据挖掘技术能够对企业的财务数据进行深入分析和处理，帮助企业更好地了解自身的经济状况，制定正确的决策方案。
2.2 市场调研市场调研是企业中非常重要的一个环节，它能够让企业更好地了解市场需求、竞争情况等信息。
计算机科学中的数据挖掘技术可以对市场调研数据进行深度挖掘，从中发掘出有用的信息，制定更切实可行的市场营销策略。
2.3 医学在医学领域中，利用计算机科学中的数据挖掘技术来进行疾病分析和治疗方案设计已经成为趋势。
例如，根据病人的医疗记录和检查数据，对病人进行分类，可以更加准确地进行诊断和治疗。
第六章 数据挖掘概述
数据理解
数据准备 数据 建立模型
模型评估
业务理解（Business Understanding） 阶段
确定业务目标：分析项目的背景，从业务视点分析 项目的目标和需求，确定业务角度的成功标准； 项目可行性分析：分析拥有的资源，条件和限制， 风险估计，成本和效益估计； 确定数据挖掘目标：明确确定数据挖掘的目标和成 功标准，数据挖掘的目标和业务目标是不一样的， 前者指技术上的，例如生成一棵决策树等； 提出项目计划：对整个项目做一个计划，初步估计 用到的工具和技术。
主要功能
例2：对比移动电话费月消费额超出1000元的 客户群与移动电话费月消费额低于100元的 客户群。 利用数据挖掘可作出如下描述：移动电 话月消费额超出1000元的客户80％以上年龄 在35－50岁之间，且月收入5000元以上；而 移动电话月消费额低于100元的客户60％以 上要么年龄过大要么年龄过小，且月收入 2000元以下。
数据挖掘与其他科学的关系
数据库系统 统计学
机器学习
数据挖掘
可视化
算法
其他学科
实施数据挖掘的目的
不再是单纯为了研究，更主要的是为商业决 策提供真正有价值的信息，进而获得利润。 所有企业面临的一个共同问题是：企业数据 量非常大，而其中真正有价值的信息却很少， 因此需要从大量的数据中经过深层分析，获 得有利于商业运作、提高竞争力的信息，就 像从矿石中淘金一样，数据挖掘也由此而得 名。
数据挖掘的应用
数据分析和决策支持
市场分析和管理 目标市场, 客户关系管理 (CRM), 市场占有量分析, 交 叉销售, 市场分割 风险分析和管理 风险预测, 客户保持, 保险业的改良, 质量控制, 竞争分 析 欺骗检测和异常模式的监测 (孤立点)
数据挖掘与机器学习算法
数据挖掘与机器学习算法数据挖掘和机器学习算法是现代科技领域中十分重要且受瞩目的研究方向。
数据挖掘利用统计学、数学和计算机科学等领域的知识和技术，从大量数据中发现隐藏的、有用的信息。
而机器学习算法则是指让计算机自动从数据中学习和改进的一类算法。
本文将介绍数据挖掘和机器学习算法的基本概念、分类和应用。
一、数据挖掘概述数据挖掘是指从大量数据中发现潜在的、有用的模式和知识的过程。
其目标是利用计算机技术自动地从数据中提取出有意义的信息，以便支持决策和预测。
数据挖掘可以理解为一个从数据中挖掘宝藏的过程，通过分析数据中的模式、趋势和规律，帮助人们做出更加合理的决策。
二、机器学习算法概述机器学习算法是让计算机系统从经验中自动学习和改进的一种算法。
这些算法通过分析和解释数据，构建一个模型来理解和预测未知数据。
机器学习包括监督学习、无监督学习和增强学习等不同的学习方式。
监督学习是通过对已知数据进行标记来训练模型，无监督学习则是在没有标记的数据中寻找隐藏的结构和模式，增强学习通过试错过程来优化模型的行为。
三、数据挖掘与机器学习算法分类基于不同的任务和数据类型，数据挖掘和机器学习算法可以分为多种类型。
常见的算法包括决策树算法、贝叶斯算法、支持向量机算法、聚类算法、关联规则挖掘算法等。
决策树算法利用树形结构进行分类和回归分析，贝叶斯算法根据贝叶斯定理进行概率推断，支持向量机算法通过定义线性或非线性边界进行分类，聚类算法通过将相似的数据分组以发现数据内在的结构，关联规则挖掘算法用于发现数据项之间的关联关系。
四、数据挖掘与机器学习算法应用数据挖掘和机器学习算法在各个领域都有广泛的应用。
在金融领域，可以通过数据挖掘算法进行风险管理、信用评估和交易预测等；在医疗领域，可以使用机器学习算法进行疾病诊断、药物研发和基因分析等；在推荐系统中，可以利用协同过滤算法和关联规则挖掘算法为用户提供个性化的推荐服务；在图像处理和语音识别领域，可以应用深度学习算法进行目标检测和语音识别等。
数据挖掘概述
7.1 数据挖掘简介
数据挖掘技术 当前国际上数据库、信息管理及决策领域的前沿 研究方向 引起学术界和工业界的广泛关注
7.1 数据挖掘简介
简单地说，数据挖掘是从大量数据中提取或“挖 掘”知识的过程。通过数据挖掘，有价值的知识、 规则或高层次的信息就可以从数据库或相关数据 集合中抽取出来，并从不同的角度显示，从而使 大型数据库和数据仓库成为一个丰富可靠的数据 资源，为决策服务。
常用的优化方法有爬山（Hill-Climing）、最陡峭下降 （Steepest-Descend）、期望最大化（ExpectationMaximization, EM）等。常用的搜索方法有贪婪搜索、分支 界定法、宽度（深度）优先遍历等。
7.2.5 搜索和优化方法
传统的统计和机器学习算法都假定数据是可以全部放入内存的， 所以不太关心数据管理技术。对于数据挖掘工作者来说， GB甚至TB数量级的数据是常见的。海量数据，应该设计有 效的数据组织和索引技术，或者通过采样、近似等手段， 来减少数据的扫描次数，从而提高数据挖掘算法的效率。
7.1.6 数据挖掘的应用
1．金融业 对帐户进行信用等级的评估
从已有的数据中分析得到信用评估的规则或标 准，即得到“满足什么样条件的帐户属于哪一 类信用等级”，并将得到的规则或评估标准应 用到对新的帐户的信用评估，这是一个获取知 识并应用知识的过程。
7.1.6 数据挖掘的应用
对庞大的数据进行主成分分析，剔除无关的甚至是错 误的、相互矛盾的数据“杂质”
1 9 9 1 年 到 1 9 9 4 年 每 年 举 行 一 次 Workshop on Knowledge Discovery in Database
1995年开始举行每年一届的KDD国际会议 AAAI和IJCAI这两大AI系统会议均开设了KDD专题
《数据挖掘》课程简介
课程学习目标
了解数据挖掘的重要性与国内外的发展状况 及未来发展方向； 掌握数据挖掘的一些基本概念、算法、原理 及相关技术； 能熟练地运用数据挖掘技术及工具解决实际 应用问题； 为研究选题打下基础。
Hale Waihona Puke 课程内容与学时安排(36学时)
第1章 第2章 第3章 第4章 第5章 第6章 第7章 第8章
考核方式
期末开卷考试（笔试）
期末总成绩=期末考试成绩（60%）+平时成绩 （40%）。
平时成绩主要包括平时出勤（ 20% ）和作业 （20%）。
数据挖掘概述（6学时） 数据仓库与OLAP技术概述 （3学时） 数据预处理 （3学时） 概念描述：特征化与比较（3学时） 大型数据库中的关联规则的挖掘（6学时） 分类与预测（6学时） 聚类分析（6学时） 数据挖掘发展趋势（3学时）
教材及参考资料
教材： （加）韩家炜，堪博 著，范明，孟小峰 译.数据挖掘概念与技术 （原书第2版).机械工业出版社,2007. 参考教材： [1]毛国君.数据挖掘原理与算法（第二版.清华大学出版社,2007 [2] 纪希禹.数据挖掘技术应用实例.机械工业出版社,2009 [3]邓纳姆（Dunham，M.H.） 著；郭崇慧，田凤占，靳晓明 等译. 数据挖掘教程——世界著名计算机教材精选.清华大学出版社,2005 [4]（美）唐（Tang，Z.H.），（美）麦克雷南（MaccLennan， J.） 著，邝祝芳，焦贤龙，高升 译. 数据挖掘原理与应用： SQL Server 2005数据库,2007 [5]王欣.SQL Server 2005 数据挖掘实例分析.水利水电出版 社,2008 [6]朱德利. SQL Server2005数据挖掘与商业智能完全解决方案 .电子工业出版社，2007
实际应用价值和现实指导意义
实际应用价值和现实指导意义一、引言在当今信息化时代，数据已成为企业决策中不可或缺的一部分。
而数据挖掘技术则是从大量数据中发现有用信息的一种方法。
本文将介绍数据挖掘技术的实际应用价值和现实指导意义。
二、数据挖掘技术概述1. 数据挖掘技术定义数据挖掘技术是指运用统计学、人工智能和机器学习等方法，从大量的数据中发现规律和模式，并利用这些规律和模式进行预测或分类。
2. 数据挖掘技术流程（1）问题定义：明确需要解决的问题。
（2）数据采集：收集相关的数据。
（3）数据预处理：对采集到的原始数据进行清理、去噪、缺失值填充等操作。
（4）特征选择：选择与问题相关性高的特征。
（5）模型构建：选择合适的算法构建模型。
（6）模型评估：对构建好的模型进行评估。
（7）模型应用：将构建好的模型应用到实际问题中。
三、数据挖掘技术在实际应用中的价值1. 商业领域（1）市场营销：通过对客户消费行为的分析，制定个性化的营销策略，提高客户满意度和忠诚度。
（2）金融风控：通过对客户信用评级、欺诈检测等方面进行数据挖掘，提高金融机构风险控制能力。
（3）供应链管理：通过对供应链中的物流、库存等数据进行分析，优化供应链管理。
2. 医疗领域（1）疾病预测：通过对患者历史病例、生理指标等数据进行分析，预测患者未来可能出现的疾病。
（2）药物研发：通过对药物分子结构、作用机制等数据进行分析，提高新药开发效率和成功率。
（3）医院管理：通过对医院人员、资源等数据进行分析，优化医院管理和资源配置。
四、数据挖掘技术在现实中的指导意义1. 指导企业决策企业可以通过数据挖掘技术获取客户需求、市场趋势等信息，从而制定更加科学合理的决策。
2. 提升工作效率在日常工作中，人们可以利用数据挖掘技术快速地从大量信息中获取有用的信息，提高工作效率。
3. 推动社会进步数据挖掘技术可以帮助医疗机构提高诊疗水平、减少医疗事故，从而推动社会进步。
五、总结数据挖掘技术在商业、医疗等领域的应用已经取得了显著成果。
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数据挖掘概述
阅读目录
∙何为数据挖掘？
∙数据挖掘背后的哲学思想
∙数据挖掘的起源
∙数据挖掘的基本任务
∙数据挖掘的基本流程
∙数据挖掘的工程架构
∙小结
回到顶部何为数据挖掘？
数据挖掘就是指从数据中获取知识。
好吧，这样的定义方式比较抽象，但这也是业界认可度最高的一种解释了。
对于如何开发一个大数据环境下完整的数据挖掘项目，业界至今仍没有统一的规范。
说白了，大家都听说过大数据、数据挖掘等概念，然而真正能做而且做好的公司并不是很多。
笔者本人曾任职于A公司云计算事业群的数据引擎团队，有幸参与过几个比较大型的数据挖掘项目，因此对于如何实施大数据场景下的数据挖掘工程有一些小小的心得。
但由于本系列博文主要是结合传统数据挖掘理论和笔者自身在A云的一些实践经历，因此部分观点会有较强主观性，也欢迎大家来跟我探讨。
回到顶部数据挖掘背后的哲学思想
在过去很多年，首要原则模型(first-principle models)是科学工程领域最为经典的模型。
比如你要想知道某辆车从启动到速度稳定行驶的距离，那么你会先统计从启动到稳定耗费的时间、稳定后的速度、加速度等参数；然后运用牛顿第二定律(或者其他物理学公式)建立模型；最后根据该车多次实验的结果列出方程组从而计算出模型的各个参数。
通过该过程，你就相当于学习到了一个知识--- 某辆车从启动到速度稳定行驶的具体模型。
此后往该模型输入车的启动参数便可自动计算出该车达到稳定速度前行驶的距离。
然而，在数据挖掘的思想中，知识的学习是不需要通过具体问题的专业知识建模。
如果之前已经记录下了100辆型号性能相似的车从启动到速度稳定行驶的距离，那么我就能够对这100个数据求均值，从而得到结果。
显然，这一过程是是直接面向数据的，或者说我们是直接从数据开发模型的。
这其实是模拟了人的原始学习过程 --- 比如你要预测一个人跑100米要多久时间，你肯定是根据之前了解的他(研究对象)这样体型的人跑100米用的多少时间做一个估计，而不会使用牛顿定律来算。
回到顶部数据挖掘的起源
由于数据挖掘理论涉及到的面很广，它实际上起源于多个学科。
如建模部分主要起源于统计学和机器学习。
统计学方法以模型为驱动，常常建立一个能够产生数据的模型；而机器学习则以算法为驱动，让计算机通过执行算法来发现知识。
仔细想想，"学习"本身就有算法的意思在里面嘛。
然而数据挖掘除了建模外，还有不少其他要做的工作(本文后面会一一讲到)，因此涉及到不少其他知识，如下图所示：
回到顶部数据挖掘的基本任务
数据挖掘的两大基本目标是预测和描述数据。
其中前者的计算机建模及实现过程通常被称为监督学习(supervised learning)，后者的则通常被称为无监督学习(supervised learning)。
往更细分，数据挖掘的目标可以划分为以下这些：
预测主要包括分类- 将样本划分到几个预定义类之一，回归- 将样本映射到一个真实值预测变量上；描述主要包括聚类- 将样本划分为不同类(无预定义类)，关联规则发现- 发现数据集中不同特征的相关性。
本系列其他文章将会分别对这些工作深入进行讲解，如果读者是第一次接触这些概念请不要纠结。
回到顶部数据挖掘的基本流程
从形式上来说，数据挖掘的开发流程是迭代式的。
开发人员通过如下几个阶段对数据进行迭代式处理：
其中，
1. 解读需求
绝大多数的数据挖掘工程都是针对具体领域的，因此数据挖掘工作人员不应该沉浸在自己的世界里YY算法模型，而应该多和具体领域的专家交流合作以正确的解读出项目需求。
这种合作应当贯穿整个项目生命周期。
2. 搜集数据
在大型公司，数据搜集大都是从其他业务系统数据库提取。
很多时候我们是对数据进行抽样，在这种情况下必须理解数据的抽样过程是如何影响取样分布，以确保评估模型环节中用于训练(train)和检验(test)模型的数据来自同一个分布。
3. 预处理数据
预处理数据可主要分为数据准备和数据归约两部分。
其中前者包含了缺失值处理、异常值处理、归一化、平整化、时间序列加权等；而后者主要包含维度归约、值归约、以及案例归约。
后面两篇博文将分别讲解数据准备和数据归约。
4. 评估模型
确切来说，这一步就是在不同的模型之间做出选择，找到最优模型。
很多人认为这一步是数据挖掘的全部，但显然这是以偏概全的，甚至绝大多数情况下这一步耗费的时间和精力在整个流程里是最少的。
5. 解释模型
数据挖掘模型在大多数情况下是用来辅助决策的，人们显然不会根据"黑箱模型"来制定决策。
如何针对具体环境对模型做出合理解释也是一项非常重要的任务。
回到顶部数据挖掘的工程架构
回到本文开头提到的那个问题，“如何开发一个大数据环境下完整的数据挖掘项目？”。
这个问题每个公司有自己的答案，这里仅以A公司的情况进行介绍。
在A公司的数据引擎团队中，主要人员分成A、B、C、D四个大组。
这四个大组的分工非常明确，如下图所示：
图中的这些个数据引擎架构在一个基于维度建模的云数据仓库之上，并对上层应用提供算法支撑、推荐支撑、可视化支撑等等。
这里也能看出A公司的数据挖掘工程架构主要由三大块组成：底层数据仓库、中间数据引擎、高层可视化/前端输出。
很多小伙伴问我，你是一名数据挖掘工程师呀，可为什么你前面的博文都是数据仓库和数据可视化呢？我想如果他们看到这里想必不会有此疑问了：)。
至于这些引擎的具体作用、开发方法，体系结构等则由于涉及公司秘密不能深入细说，请各位读者见谅。