数据挖掘 第2章 认识数据
数据挖掘与知识发现
前期基础课程：数据库、人工智能参考书：《知识发现》，清华大学出版社，史忠植编，2004第1章概述随着信息社会和知识经济时代的来临，信息正以前所未有的速度膨胀。
面对浩如烟海的信息资源，人类的自然智能越来越显得难于驾驭。
如何用人造的智能去模仿和扩展人类的自然智能，实现信息的智能化处理，是信息社会和知识经济所面临的一个重大课题。
人工智能作为一门研究机器（计算机）智能的学科，其目的是要用人工的方法和技术，研制智能机器或智能系统，来模仿、延伸和拓展人的智能。
因此，人工智能是人类迈向信息、迎接知识经济挑战所必须具备的一项核心技术。
难怪有人把人工智能同原子能技术、空间技术一起称为20世纪的三大尖端科技成就。
但人工智能系统较率低，不能应用于实际。
随着计算机、Internet的普及，以及数据库（DB）技术的迅速发展和数据库管理系统（DBMS）的广泛应用，导致许多领域积累了海量数据（如，从普通的超市业务数据、信用卡记录数据、电话呼叫清单、政府统计数据到不太普通的天体图像、分子数据库和医疗记录等）。
现有的DB技术大多可高效地实现数据查询、统计和维护等管理功能，但却无法发现数据中存在的关联和规则，无法根据现有的数据预测未来的发展趋势。
数据库中存在着大量数据，却缺乏从这些数据中自动、高效地获取知识的手段，出现了“数据丰富，知识贫乏”的现象。
此外，在数据操纵方面：信息的提取及其相关处理技术却远远落后。
为此，针对庞大的数据库及其中的海量数据信息源，仅依靠传统的数据检索机制和统计分析方法已远不能满足需要。
需求是发展之母，数据管理系统（DBMS）和人工智能中机器学习两种技术的发展和结合，促成了在数据库中发现知识这一新技术的诞生，即基于数据库知识发现（Knowledge Discovery in Database,KDD）及其核心技术---数据挖掘产生并迅速发展起来。
它的出现为自动和智能地把海量数据转化成有用的信息和知识提供了手段。
第1章 认识数据与大数据1.1 数据、信息与知识-高中教学同步《信息技术-数据与计算》(教案)
1.1.3理解知识
知识概念：在实践中获得的认识和经验的总和。
数据、信息与知识的关系：数据处理成信息，信息提炼为知识。
实践题：选择数据集进行分析，并解释其信息价值及如何转化为知识。
拓展阅读：阅读关于数据科学的基础文章，了解数据处理和分析的基本方法。
教学反思
使用思维导图工具，绘制数据、信息和知识三者之间的关系图，并标注它们之间的转换过程。
3.拓展阅读
阅读有关数据科学的基础文章或书籍的指定章节，了解数据处理和分析的基本方法。
查找并学习关于信息技术如何推动社会进步的案例，准备在下次课堂上分享。
板书设计
第1章认识数据与大数据
1.1数据、信息与知识
1.1.1感知数据
思维导图的应用：引入思维导图作为知识管理工具，帮助学生以结构化的方式组织信息，促进了他们对知识点的深刻理解和记忆。
活动二：
调动思维
探究新知
介绍数据、信息和知识的定义和区别。
使用思维导图工具逐步构建数据、信息和知识之间的关系图谱，帮助学生形成整体认识。
提出引导性问题，如“为什么同样的数据对于不同的人可能意味着不同的信息？”和“信息如何转化为知识？”
根据老师提供的定义和例子，记录笔记并尝试解释数据、信息和知识的区别和联系。
参与思维导图的创建，通过互动式电子白板或在线协作工具添加自己的见解和例子。
小组内讨论老师提出的问题，并准备向全班展示自己的理解。
通过互动和合作学习，让学生深入探讨数据、信息和知识的概念及其关系，增强理解和应用这些概念的能力。
活动三：
调动思维
探究新知
分发实际案例分析材料，如体质数据、在线学习数据等。
指导学生如何从材料中提取数据，分析信息，并转化为知识。
数据挖掘的认识及应用
维普资讯
得 了较好的效果 ， 为人们的正确决策提供 了很大 的帮助 。
２ 数 据挖掘 的任 务 ．
数 据 挖 掘技 术 的 任务 一 般 可 以分 为 两 类 ： 述 和 预 测 。描 描
述性挖掘任务是描述数据库 中数据 的一 般性质 ； 预测性 挖掘任
务是对当前数据进行 推断 ， 以做 出预测 。数据 挖掘 的功能主要
大量 的数 据 中提 取 有 用 的 知 识 ， 成 为 当 务 之 急 。在 这 种 情 况 就
知的对象类 ， 它要解决的问题是 为一个事件 或对象归类 。在使 用上 ， 既可以用分类模 型分 析 已有 的 数据 ， 也可 以用 它来预测 未来 的数 据。例如 银行 部门 可以根 据以前 的数 据将客 户分成
数据挖掘概述数据挖掘datamining简称dm就是从大量的不完全的有噪声的模糊的随机的数据中抽取出潜在的人们事先不知道的有用信息模式和趋势用来提高市场决策能力检测异常模式在过去经验的基础上预测未来趋势解决传统分析方法的不足
维普资讯
管 理 干 部 学 院 学 报
随着数据库和计算机网络 的广 泛应用 ， 以及先进 的数据 采 集工具的积极使用 ， 人们 所拥 有 的数据 量在急 剧增 大 ， 数据迅 速增加与数据分析 方法 滞后 之间 的矛盾 越来越 突 出。人们 往 往希望能够对 已有的数据进行科学 有效 的分 析 ， 而得到 自己 从 需要 的更有用 的深层次信息 ， 在此基础上 进行商业 决策或 者 并 企业管理等 。但是 ， 目前 已有 的数据分析 工具很难满 足人们对 数据进行深层次分析的需要 ， 数据处理 的效率也 很低 。如何从
下， 人们 引入 了数 据挖 掘的思 想 ， 通过它 预测 未来 的趋势 和行
《数据采集与预处理》教学教案—02认识数据预处理技术
数据采集与预处理教案
干信息。
二.任务实施
1．Pig系统环境的搭建
（1）下载Pig 官方网站下载pig-0.17.0-src.tar.gz，并解压到/usr/local 目录，解压操作如图1-16所示。
图1-16 解压Pig文件到相应目录
解压完成后进入/usr/local，将文件“pig-0.17.0-src”重命名为“pig”，以方便后续使用，如图1-17所示。
（2）配置环境变量
环境变量配置完成并保存后，执行“source ～/.bashrc”命令，使配置的环境变量生效。
（3）验证Pig是否安装成功
2．Kettle系统环境的搭建
（1）下载Kettle 在官方网站下载pdi-ce-7.0.0.0-25.zip，并解压到/usr/local目录
解压完成后进入/usr/local，将文件“data-integration”重命名为“kettle”，以方便后续使用
（2）配置环境变量
打开命令行窗口，输入“sudo vim ～/.bashrc”，配置环境变量环境变量配置完成并保存后，执行“Source ～/.bashrc”命令，使配置的环境变量生效。
（3）验证Kettle是否安装成功
打开命令行窗口，切换到/usr/local/kettle路径，执行“./spoon.sh”命令。
第2章 数据模型与概念模型
• 概念模型(E-R图):
思考题:某公司的业务活动统计 。 任务：要求统计公司各部门承担的工程项目及职工参与工程项 目情况。 分析： 一、实体集及属性： 实体集有：部门、职工、工程项目。 • 部门有部门号、部门名称两个属性； • 职工有职工号、姓名、性别属性； • 工程项目有工程号、工程名两个属性； 二、联系 • 每个部门承担多个工程项目，每个工程项目属于一个部门。 • 每个部门有多名职工，每一名职工只能属于一个部门。 • 每个职工可参与多个工程项目，且每个工程项目有多名职工参 与。 • 职工参与项目有参与时间。
计算机中对信息的表示和处理与计算机软硬件有关，
描述的数据不便于直接在计算机上实现，必须经过数字
化处理，转换成适合特定计算机系统(主要是DBMS)的
形式描述，形成计算机能够表示和处理的数据，这时就
进入了信息的计算机世界，或机器世界、数据世界。
下面就是一个学生－课程系统：
姓名 性别 年龄 所在院系
学号
2. 信息世界 通过对现实世界中事物及联系的认识，经过选择、 命名、分类等分析后形成印象和概念，并用一定形式加 以抽象描述，就进入信息世界。 如：
张三、李四是学生，分为一类，构成学生实体集，选择部分特 征并命名，描述为： 学生（学号、姓名、性别、年龄、所在院系） 数据库原理、数据结构是课程，分为一类，构成课程实体集， 选择部分特征并命名，描述为： 课程（课程号、课程名、学分）
(4) 域（Domain） 属性的取值范围称为属性的域。
2. 实体联系的类型 （1）两个实体集之间的联系 1) 一对一联系（1:1）:设有两个实体集A和B，对于A 中的每一个实体， B中至多有一个实体与之联系； 反之亦然。 工厂 2) 一对多联系（1:n 1 ）:设有两个实体集A和B，对于A 的每一个实体， B中有一个或多个实体与之联系； 负责 而对于B的每一个实体，A中至多有一个实体与之联 1 职工 学校 系。 厂长 3) 多对多联系（m:n）:设有两个实体集 A和B，对于A 1 m 的每一个实体，B中有一个或多个实体与之联系； 参加 工作 反之亦然。 n n 一对一的联系是一对多联系的特例，一对多的联系是 体育团体 教师 多对多联系的特例
数据挖掘的课课程设计
数据挖掘的课课程设计一、教学目标本课程的目标是让学生掌握数据挖掘的基本概念、技术和方法，能够运用数据挖掘技术解决实际问题。
具体的学习目标包括：1.知识目标：学生能够理解数据挖掘的定义、目的和应用领域；掌握数据挖掘的基本步骤和方法；了解数据挖掘中的常见算法和模型。
2.技能目标：学生能够使用数据挖掘工具进行数据预处理、特征选择和模型训练；能够根据实际问题选择合适的数据挖掘方法和技术；能够对数据挖掘结果进行解释和评估。
3.情感态度价值观目标：学生能够认识到数据挖掘在科学研究和实际应用中的重要性；培养学生的创新意识和问题解决能力；培养学生的团队合作精神和沟通表达能力。
二、教学内容根据课程目标，本课程的教学内容主要包括以下几个方面：1.数据挖掘概述：介绍数据挖掘的定义、目的和应用领域，理解数据挖掘与数据分析、机器学习的区别和联系。
2.数据挖掘基本步骤：学习数据挖掘的流程，包括问题定义、数据准备、特征选择、模型训练和评估等。
3.数据挖掘方法：学习常见的数据挖掘方法，包括分类、回归、聚类、关联规则挖掘等，了解各自的特点和适用场景。
4.数据挖掘算法：学习常见的数据挖掘算法，如决策树、支持向量机、K近邻算法等，理解算法的原理和实现。
5.数据挖掘工具：学习使用数据挖掘工具，如Python库、R语言、Weka工具等，进行数据预处理、特征选择和模型训练。
三、教学方法为了激发学生的学习兴趣和主动性，本课程将采用多种教学方法：1.讲授法：教师通过讲解数据挖掘的基本概念、方法和算法，引导学生掌握知识。
2.案例分析法：通过分析实际案例，让学生了解数据挖掘的应用场景和解决方法。
3.实验法：学生通过动手实验，使用数据挖掘工具进行实际操作，巩固理论知识。
4.讨论法：学生分组讨论问题，培养团队合作精神和沟通表达能力。
四、教学资源为了支持教学内容和教学方法的实施，本课程将使用以下教学资源：1.教材：选择一本与数据挖掘相关的教材，作为学生学习的基础资料。
黑马程序员 6天数据挖掘 笔记
《黑马程序员 6天数据挖掘笔记》一、引言在当今信息爆炸的时代，数据成为了企业和个人获得竞争优势的核心资源。
数据挖掘作为从大量数据中发现规律、建立模型的技术，已经成为了互联网和科技领域的热门话题。
对于想要深入了解数据挖掘的人来说，《黑马程序员 6天数据挖掘》课程提供了一个全面系统的学习路径。
在接下来的文章中，我们将从简单到复杂、由浅入深地讨论这个主题，并对《黑马程序员 6天数据挖掘》进行深入剖析和总结。
二、基础概念1. 数据挖掘的定义和作用让我们先从数据挖掘的基础概念入手。
数据挖掘是指从大量数据中挖掘出未知的、有意义的、新的且潜在有用的知识的过程。
它可以帮助企业从海量数据中发现商业价值，为决策提供支持。
在《黑马程序员6天数据挖掘》中，老师通过生动的案例和清晰的概念解释，帮助学员初步建立了对数据挖掘的认识。
2. 数据挖掘的基本流程数据挖掘的基本流程包括数据采集、数据清洗、特征选择、建模与评估等步骤。
每个步骤都有其独特的方法和技巧，需要结合实际情况和具体问题进行调整和应用。
在《黑马程序员 6天数据挖掘》课程中，学员通过实际操作，深入理解了每个步骤的重要性和相互关系。
三、实战案例1. 电商全球信息湾用户行为分析通过分析电商全球信息湾的用户行为数据，可以帮助电商企业更好地了解用户的偏好和行为习惯，从而提供个性化服务和精准营销。
在《黑马程序员 6天数据挖掘》中，老师通过一个真实的电商案例，详细介绍了用户行为数据的收集和分析方法，为学员提供了宝贵的实战经验。
2. 基于文本数据的情感分析情感分析是将自然语言处理和数据挖掘技术相结合的一种技术，可以帮助企业挖掘用户的情感倾向和态度，用于舆情监控、产品反馈等方面。
在《黑马程序员 6天数据挖掘》课程中，学员学习了如何利用Python对文本数据进行情感分析，并利用可视化工具展示情感分析结果，加深了对数据挖掘技术在实际应用中的理解。
四、个人观点和总结通过学习《黑马程序员 6天数据挖掘》课程，我对数据挖掘这个领域有了更深入的认识和理解。
第1章走进数据世界1.1深入认识数据 -高中教学同步《信息技术-数据与数据结构》(教案)
学习大数据的基本概念，认识大数据与传统数据的区别，了解生活中的大数据应用实例。
重视数据安全与隐私保护，了解相关法律法规，培养对数据安全的敏感性和责任感。
教学难点：
理解数据在量化、精确化描述事物中的作用。
使用Python语言编写简单程序进行数学计算和数据处理。
通过创设情境，激发学生的兴趣，引导学生思考数据在描述事物中的作用，为后续学习打下基础。
活动二：
调动思维
探究新知
讲述印度宰相麦粒问题的传说，引导学生思考其中涉及的数学知识。
展示Python语言编程环境，编写代码解决麦粒问题，并运行程序展示结果。
引导学生分析数字与数值的区别，以及数据在不同领域的应用。
听故事，思考其中的数学问题。
引导学生关注数据安全与隐私保护的问题，讨论相关法律法规的必要性。
参与讨论，分享自己的观点。
分析案例，了解大数据的应用及其影响。
关注数据安全与隐私保护的问题，提高自己的法律意识。
通过讨论和案例分析，让学生深入了解大数据的概念和应用，培养学生的数据素养和法律意识。
活动四：
巩固练习
素质提升
布置练习题，让学生运用所学知识解决问题。
组织小组讨论，让学生分享解题思路和答案。
对学生的表现进行评价和反馈，鼓励学生继续努力。
独立完成练习题。
参与小组讨论，分享解题思路和答案。
根据老师的反馈，调整自己的学习方法。
通过巩固练习，让学生加深对所学知识的理解和掌握，提高学生的实际应用能力。
课堂小结
作业布置
课堂小结
本节课我们走进了数据世界，深入认识了数据。我们学习了数据如何对事物进行量化和精确化描述，以及它在人类文明进步中的重要作用。我们通过印度宰相和麦粒的故事，了解了数字与数值的区别，并利用Python编程求解了麦粒的总数，体会到了数据的大数概念。此外，我们还探讨了数据在计算机问世前后的应用变化，认识了大数据的概念及其在生活中的应用实例，理解了数据安全与隐作业布置
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
.
17
散点图
散点图
确定两个数值变量之间是否存在联系、模式或趋势的最有效的图形方法之一
.
18
散点图
散点图还可以用来发现属性之间的相关性
a.正相关
b. 负相关
.
19
相关性
三种情况，其中每个数据集中两个属性之间都不存在观察到的相关性
.
20
数据统计
数据描述和图形统计显示提供了数据总体情况的有价值的洞察。这有助 于识别噪声和离群点，因此，它们对于数据清理特别有用
标称属性
? 标称意味着与名称相关。标称属性的值是一些符号或事物的名称 ? 如：hair_color( 头发颜色)和marital_status （婚姻状况）是描述人的两个特征。
hair_color 的可能值为黑色、棕色、淡黄色等， marital_status 的可能取值是单 身、已婚、离异和丧偶
? 标称属性值并不具有有意义的序，并且不是定量的。给定一个对象集，找出这种 属性的均值或中位数是没有意义的，但可以用众数来表示
.
21
? 度量数据的相似性和相异性
.
相似性及相异性
相似性
? 量化两组数据的相似性 ? 物体相似性越大时，值越大 ? 取值范围是[0,1]
相异性
? 量化两组数据的不同的程度 ? 物体相似性越大时，值越小 ? 最小的差异值取0 ? 上限值根绝实际不同而不同
相似性和相异性都称邻近性
.
23
数据矩阵及相异性矩阵
? 离散属性具有有限或无限可能个值，可以用或不用整数表示。如：属性 hair_color 、smoker 、medical_test 和drink_size 都有有限个值，因此是 离散的
? 如果属性不是离散的，则它是连续的。在文献中，数值属性与连续属性可以 互换使用
.
7
? 数据的基本统计描述
.
中心趋势度量
.
14
分位数图
分位数图
Q3 中位数 Q1
.
15
分位数-分位数图
分位数-分位数图
Q3 中位数 Q1
.
16
直方图
直方图
? 如果X是标称的，则对于X的每个已知值，画一个柱或竖直条 ? 如果X是数值的，X的值域被划分成不相交的连续子域，通常来讲，诸桶是等宽的 ? 对于比较单变量观测组，它可能不如分位数图、分位数图-分位数图、盒图方法有效
.
4
二元属性
二元属性
? 二元属性是一种标称属性，只有两个类别或状态： 0或1，其中0通常表示该属性 不出现，而1表示出现。如果两种状态对应于 true 和false 的话，二元属性又称布 尔属性。
? 如果一个事物的两种状态具有同等价值并且携带相同的权重，则称一个二元属性 是对称的。如：属性gender 中的男、女。
中心趋势度量：均值、中位数和众数、均值：
N
? x ?
xi
i?1
?
x1 ? x2 ? x3 ? ... ? xN
N
N
加权平均：
N
?? x ?
wi ?xi
i?1 N
wi
?
w1 ?x1 ? w2 ?x2 ? ???wN ?xN w1 ? w2 ? ???wN
i?1
主要问题：对极端值很敏感
.
9
中心趋势度量
.
12
盒图
盒图
? 一种流行的分布的直观表示。体现了五数概括： ? 盒的端点一般在四分位数上，使得盒的长度是四分位数极差IQR ? 中位数用盒内的线标记 ? 盒外的两条线（称作胡须）延伸到最小（Minimum ）和最大（Maximum ）
.
13
盒图
盒图示例
? 如图在给定的时间段 ALLElectronics 的4个销售部门的商品单价数据的盒图。对
数据挖掘与商务智能
范勤勤 物流研究中心
.
第二章 认识数据 1 数据对象与属性类型 2 数据的基本统计描述 3 度量数据的相似性和相异性
.
? 数据对象与属性类型
.
属性及标称属性
什么是属性？
? 属性是一个数据字段，表示数据对象的一个特征。在文献中，属性、维数、特征 和变量可以互换的使用，属性可以是标称的、二元的、序数的或数值的。
? 如果其状态的结果不是同等重要的，则称一个二元属性是 非对称的。如：HIV 化 验的阴性、阳性结果。
.
5
序数属性及数值属性
序数属性
? 序数属性是一种属性，其可能的值之间具有 有意义的序或秩评定，但是相继值之 间的差是未知的，其中心趋势可以用众数和中位数来表示。
? 如：professional_rank( 职位)可以按顺序枚举，如对于教师有助教、讲师、副 教授和教授
于部门1，我们看到销售商品单价的中位数是 80美元，Q1是60美元，Q3是100
美元。注意，该部门的两个边远的观测值被个别的描绘出，因为它们的值 175 和
202 都超过IQR 的1.5 倍，这里IQR=40.
200 180 160 140 120 100 80 60 40 20
0
部门1
部门2
部门3 部门4
数据矩阵
? 又称对象-属性结构：存放n个 对象两两之间的临近度。每行 对应一个对象
???x.1..1
... ...
x1f ...
? ?
xi1
...
xif
? ... ... ...
??xn1 ... xnf
... ...
x.1..ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ???
...
xip
? ?
... ... ?
... xnp??
.
相异性矩阵
数值属性
? 数值属性是定量的，即它是可度量的量，用 整数或实数值表示。数值属性可以是 区间标度的或比率标度的，其中心趋势度量可以用均值、中位数或众数来表示
? 区间标度属性用相等的单位尺度度量，比如温度 ? 比率标度属性是具有固定零点的数值属性，比如重量、高度
.
6
离散属性与连续属性
离散属性与连续属性
? 第一个四分位数Q1 ? 第三个四分位数Q3 ? 四分位数极差IQR=Q3-Q1
? 方差和标准差
? ? ? ? ? 2
?
1 N
n
(xi ?
i?1
)2 ?
1 N
n
xi 2 ?
i?1
2
? 标准差是方差的平方根
.
11
五数概括
五数概括
? 分布的五数概括由中位数 Q2、四分位数 Q1和Q3, 最小和最大观测值组成， 按次序Minimum 、Q1、Median 、Q3、Maximum 。
中位数
? 有序数据值的中间值 ? 适用于倾斜数据
众数
? 集合中出现最频繁的值 ? 可能最高频率对应多个不同值，导致多个众数
中列数
? 数据集的最大值和最小值的平均值
.
10
度量数据散布
度量数据散布：极差、四分位数、方差、标准差和四分位数极差
? 极差：极差（range ）=max()-min() ? 四分位数