数据挖掘与应用(二)
数据挖掘技术的原理与应用
数据挖掘技术的原理与应用随着数字化、信息化进程不断加速，人们处在数据海洋中，每时每刻都在产生和创造数据。
数据对于企业、政府、个人而言，已成为获取价值和决策的重要基础。
而从数据中挖掘出潜在价值就需要运用数据挖掘技术。
一、数据挖掘技术的定义和分类数据挖掘技术指的是通过对大量数据的挖掘和分析，发现其中蕴藏的未知信息，从而得出有价值的知识和决策规则的一种技术。
按照研究范围和目的不同，数据挖掘技术可分为分类、分类预测、聚类、关联规则等多个领域。
分类指根据数据的特征，将其划分为不同的类别。
例如，对医院病人数据进行分类，将其分为住院患者和门诊患者。
分类预测指对一些新的数据进行预测和分析。
例如，根据过去的房价走势，预测未来房价会上涨还是下跌。
聚类则是根据数据的相似性，将其分成不同的群体。
例如，对消费者购物行为进行聚类，将其分成不同的消费群体。
最后，关联规则分析则是分析数据之间的关联和规律，例如，分析超市里的商品销售数据中，哪些商品经常同时被购买。
二、数据挖掘技术的原理和模型数据挖掘技术的核心在于挖掘和发现数据中的潜在关系和规律。
数据挖掘模型通常可以分为分类模型、聚类模型和关联规则模型等。
分类模型是指将数据样本划分到不同的类别中的模型。
分类模型通常需要进行训练，建立相应的模型，然后使用该模型来对新数据进行分类。
例如，可以使用决策树模型对鸢尾花进行分类。
聚类模型是指在不预先知道数据类别的情况下，通过自动聚类算法将数据样本分成不同的数据簇。
例如，对消费者的购物行为进行聚类，可以将其分为不同的消费群体。
关联规则模型则是指通过分析数据中不同数据项的组合出现的频率，发现蕴含在数据中的潜在关系和规律。
例如，在超市购物中，牛奶和面包往往同时被购买。
因此，超市可以通过发现这种关联规则，来优化商品陈列和销售策略。
三、数据挖掘技术的应用案例数据挖掘技术的应用十分广泛，在金融、医疗、市场营销等领域都有不同的应用案例。
1. 金融领域银行和信用卡公司可以使用数据挖掘技术帮助识别欺诈行为和评估风险。
大数据时代：数据价值挖掘与应用
大数据时代：数据价值挖掘与应用随着互联网技术、移动设备以及物联网技术的发展，我们进入了一个以数据作为驱动力的时代。
海量的数据流动着，为企业和社会带来了巨大的商业机会和社会效益。
然而，使这些数据具有实际价值的是数据的挖掘与应用。
本文就大数据时代数据价值挖掘与应用进行探讨。
一、数据挖掘数据挖掘是从大量数据中自动或半自动地发掘出知识、模式、规律等，并进行预测和分析的一项技术。
其目的在于发现数据中隐含的关系，挖掘数据中的价值信息，以获得商业、经济、科学、医学等领域的洞见和决策支持。
数据挖掘技术主要包括分类、聚类、关联规则挖掘、时间序列等多种方法，在不同领域具有广泛的应用，例如金融风险评估、医学诊断、电子商务推荐、智能驾驶等。
二、数据应用数据挖掘得到的信息，需要进一步应用于决策中，创造实际价值。
数据价值的实现方式包括但不限于以下几种：1. 商业场景在商业领域，数据分析可以为企业提供洞见，优化营销策略并提高营销效率，调整企业战略并提升市场竞争力。
例如，海量的交易数据可以帮助金融机构识别风险，保障客户资产安全；电商企业可以利用用户行为数据，定向投放广告以提升广告点击率和成交率。
2. 社会组织数据的价值不仅仅局限于商业领域，社会组织也可以运用数据挖掘技术，优化公共服务。
例如，公安部门可以通过数据分析技术，提高犯罪破案效率；医学机构可以对医疗数据进行挖掘，提高疾病诊断的准确性和治疗效果。
3. 个人用户在个人用户方面，数据挖掘可以为用户提供更加个性化和便捷的服务。
例如，智能音箱可以根据用户的语音指令，提供个性化的服务，甚至可以通过推荐算法，进行智能学习，为用户提供更加精准的推荐服务。
三、数据强化决策数据挖掘和应用，对于企业和组织决策十分重要。
在竞争激烈的市场环境中，数据分析可以帮助企业家、管理者在短时间内获取商业洞见，及时地调整策略，以快速响应市场变化。
同时，数据分析可以帮助企业更好地了解消费者的诉求，推出更加符合市场需求的产品和服务，提升用户体验和忠诚度。
数据挖掘技术与应用实验报告
数据挖掘技术与应用 实 验 报 告专业：_______________________班级：_______________________学号：_______________________姓名：_______________________2012-2013学年 第二学期经济与管理学院实验名称：SPSS Clementine 软件安装、功能演练指导教师: 实验日期: 成绩:实验目的1、熟悉SPSS Clementine 软件安装、功能和操作特点。
2、了解SPSS Clementine 软件的各选项面板和操作方法。
3、熟练掌握SPSS Clementine 工作流程。
实验内容1、打开SPSS Clementine 软件，逐一操作各选项，熟悉软件功能。
2、打开一有数据库、或新建数据文件，读入SPSS Clementine，并使用各种输出节点，熟悉数据输入输出。
(要求：至少做access数据库文件、excel文件、txt文件、可变文件的导入、导出)实验步骤一 实验前准备：1.下载SPSS Clementine 软件安装包和一个虚拟光驱。
2.选择任意盘区安装虚拟光驱，并把下载的安装包的文件（后缀名bin）添加到虚拟光驱上，然后双击运行。
3.运行安装完成后，把虚拟光驱中CYGiSO文件中的lservrc文件和PlatformSPSSLic7.dll文件复制替换到安装完成后的bin文件中，完成破解，获得永久免费使用权。
4.运行中文破解程序，对SPSS Clementine 软件进行汉化。
二 实验操作：从 Windows 的“开始”菜单中选择：所有程序/SPSS 1、启动 Clementine:Clementine 12.0/SPSS Clementine client 12.02、Clementine窗口当第一次启动 Clementine 时，工作区将以默认视图打开。
中中，这将是用来工作的主要区域。
间的区域称作流工作区。
数据挖掘技术与应用实例
数据挖掘技术与应用实例近年来，随着信息技术的快速发展，数据量呈现爆炸式增长。
如何从海量的数据中提取有价值的信息成为了一项重要的挑战。
数据挖掘技术应运而生，成为了解决这一问题的有效手段。
本文将介绍数据挖掘技术的基本原理以及应用实例。
一、数据挖掘技术的基本原理数据挖掘技术是一种通过分析大量数据，发现其中隐藏的模式和关联规律的方法。
它主要包括数据预处理、特征选择、模型构建和模型评估等步骤。
首先，数据预处理是数据挖掘的第一步，它包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等过程。
数据清洗是指处理数据中的噪声和异常值，确保数据的质量；数据集成是将多个数据源的数据合并成一个一致的数据集；数据转换是对数据进行格式转换，使其适合挖掘任务；数据规约是通过压缩数据集的大小，减少数据挖掘的计算开销。
其次，特征选择是从原始数据中选择出最具有代表性的特征，以提高模型的准确性和效率。
特征选择可以通过过滤、包装和嵌入等方法来实现。
过滤方法是根据特征的统计量进行排序，选择排名靠前的特征；包装方法是通过建立模型，选择对模型性能影响最大的特征；嵌入方法是将特征选择嵌入到模型的训练过程中。
然后，模型构建是根据已选取的特征，建立数据挖掘模型。
常用的数据挖掘模型包括分类模型、聚类模型、关联规则模型等。
分类模型用于预测离散型的目标变量，聚类模型用于将数据分为不同的类别，关联规则模型用于发现数据中的关联规律。
最后，模型评估是对构建的模型进行评估和选择。
常用的评估指标包括准确率、召回率、F1值等。
通过评估指标的比较，选择最优的模型。
二、数据挖掘技术的应用实例数据挖掘技术在各个领域都有广泛的应用。
下面将以电商领域为例，介绍数据挖掘技术的应用实例。
电商平台通过收集用户的浏览记录、购买记录等大量数据，可以运用数据挖掘技术来挖掘用户的购买偏好、行为模式等信息，从而提供个性化的推荐服务。
例如，通过分析用户的购买记录和评价，可以建立用户购买模型，预测用户的购买行为，从而为用户推荐感兴趣的商品。
数据仓库与数据挖掘原理及应用V2-121页文档资料
4.2 OLAM
将OLAP与数据挖掘结合起来，发展出 一种为数据挖掘服务的具有新型OLAP的数 据仓库，将更能适应实际的需要。
OLAM（On Line Analytical Mining，联 机分析挖掘）正是这种结合的产物。
5 数据挖掘基础
5.1 概述 5.2 实现 5.3 工具
5.1 概述
二十世纪末以来，全球信息量以惊人 的速度急剧增长—据估计，每二十个月将 增加一倍。许多组织机构的IT系统中都收集 了大量的数据（信息）。目前的数据库系 统虽然可以高效地实现数据的录入、查询、 统计等功能，但无法发现数据中存在的关 系和规则，无法根据现有的数据预测未来 的发展趋势。为了充分利用现有信息资源， 从海量数据中找出隐藏的知识，数据挖掘 技术应运而生并显示出强大的生命力。
表中找到相应的主键，并以此作事实表的外键。 e.事实表加载完成后，再对总计方阵体系进行刷新， 以保障总计方阵与它的基础数据同步。 f.设计具有完善的出错处理机制和作业控制日志 系统，用以监测和协调整个加载的过程。
2.3 数据仓库实现
加载数据到数据仓库的具体步骤
设定数据库和数据源 建立多维数据集 设计存储和处理多维数据集 为多维数据集创立分区
操作型数据是一次访问和处理一个记 录，可以对操作型数据库中的数据进行更 新。但数据仓库中的数据则不同，通常是 一起载入与访问的，在数据仓库环境中并 不进行一般意义上的数据更新。
1.2 体系结构
• 二层体系结构
数 据 挖 掘 /数 据 展 现 系 统
数据
数据
数据
数据
集市
集市
集市
集市
数据仓库存储
数据
元数据
ETL过程是搭建“数据仓库”时最重要的和最 易误解的步骤之一。
数据挖掘技术与应用案例分析
数据挖掘技术与应用案例分析数据挖掘技术是近年来随着信息技术的快速发展而崭露头角的一种重要领域。
通过运用统计学、机器学习、人工智能等方法，数据挖掘技术能够从大规模数据集中挖掘出有价值的信息和模式。
在各行各业中普遍应用，数据挖掘技术不仅能够帮助企业做出科学决策，提高运营效率，还能为学术研究和社会问题的解决提供有力支持。
一、数据挖掘技术的基本原理数据挖掘技术基于大数据分析，通过对数据的收集、清洗、整理和建模等过程，实现了对数据的深入挖掘。
首先，数据挖掘技术需要从大规模数据集中提取出有用且隐藏的信息，这可以通过分类、聚类、关联规则挖掘等技术实现。
其次，数据挖掘技术能够通过模型的构建和预测，发现数据背后的规律和趋势，并帮助人们做出科学决策。
最后，数据挖掘技术能够通过可视化和交互式操作，以图表、报表等形式将挖掘结果展示给用户，并提供智能推荐和个性化服务。
二、数据挖掘技术在商业领域的应用案例分析1. 零售业：数据挖掘技术在零售业的应用非常广泛。
通过对大量销售数据的分析，商家可以了解顾客的购买偏好和行为习惯，进而进行精准的市场定位和推广策略。
例如，知名连锁超市通过对顾客购买记录的分析，发现了商品之间的关联性，从而实现了更好的货物组织和销售，提高了销售额和顾客满意度。
2. 金融业：数据挖掘技术在金融领域的应用早已深入人心。
通过对客户信用记录、交易数据等进行挖掘，银行和保险公司可以准确评估风险，提供个性化的金融服务。
此外，通过对市场行情和股票价格的波动进行挖掘，投资者可以预测市场趋势，优化投资组合。
三、数据挖掘技术在医疗领域的应用案例分析1. 疾病诊断：数据挖掘技术可以对患者的临床数据进行分析，从而辅助医生进行疾病诊断和治疗方案的制定。
例如，通过对癌症患者的基因数据进行挖掘，科学家可以发现潜在的治疗靶点，为个体化治疗提供依据。
2. 病例推荐：通过对海量临床数据的挖掘，医生可以迅速找到与当前患者相似的病例，从而提供更准确的治疗建议。
数据挖掘技术的原理与应用
数据挖掘技术的原理与应用数据挖掘技术是指通过对大量数据进行分析、模式识别和预测，从而发现其中隐藏的有价值的信息和关联规律的一种技术手段。
它涉及统计学、机器学习、数据库管理等多个领域，近年来在各行各业得到了广泛的应用。
本文将介绍数据挖掘技术的原理和具体应用。
一、数据挖掘技术的原理数据挖掘的核心原理是通过建立合适的模型和算法，从大量的数据中发现隐藏的模式和关联规律。
具体来说，数据挖掘技术主要包括以下几个方面：1. 数据预处理数据预处理是数据挖掘的第一步，它包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等步骤。
通过数据预处理，可以去除噪声、处理缺失值、解决数据冗余等问题，提高数据的质量和准确性。
2. 特征选择特征选择是指从所有的特征变量中选择出最具有代表性和区分性的特征，以提高数据挖掘的效果和准确率。
常用的特征选择方法包括过滤法、包装法和嵌入法等。
3. 模式发现模式发现是数据挖掘的核心任务之一，它通过挖掘数据之间的关联规律和潜在模式，从而揭示隐藏在数据背后的真相。
常用的模式发现方法包括关联规则、聚类分析、分类与预测等。
4. 模型评估模型评估是对数据挖掘模型进行有效性和准确性的评估和验证。
通过模型评估，可以判断建立的模型是否具有一定的泛化能力和稳定性，以及对未知数据的预测能力。
二、数据挖掘技术的应用数据挖掘技术在各行各业都有广泛的应用，下面列举了几个典型的应用领域。
1. 金融行业数据挖掘技术在金融行业的应用非常广泛。
银行可以通过数据挖掘技术对大量的用户数据进行分析，提供个性化的金融产品和服务；保险公司可以通过数据挖掘技术对保险风险进行评估和预测，制定合理的保险策略。
2. 零售行业零售行业是数据挖掘技术的另一个重要应用领域。
通过对销售数据的挖掘，零售商可以了解消费者的购买行为和喜好，从而进行精准的市场定位和产品推荐。
3. 医疗健康医疗健康领域也是数据挖掘技术的重要应用领域之一。
通过对大量的医疗数据进行挖掘，可以提取出有价值的医疗知识和规律，辅助医生进行疾病诊断和治疗方案的制定。
数据挖掘应用案例
数据挖掘应用案例数据挖掘技术,可以帮助我们从海量数据中发现有用的模式,已经成为数据库研究的一个新的热点。
以下是店铺为大家整理的关于数据挖掘应用案例，给大家作为参考，欢迎阅读!数据挖掘应用案例篇1蒙特利尔银行是加拿大历史最为悠久的银行，也是加拿大的第三大银行。
在20世纪90年代中期，行业竞争的加剧导致该银行需要通过交叉销售来锁定1800万客户。
银行智能化商业高级经理JanMrazek说，这反映了银行的一个新焦点--客户(而不是商品)。
银行应该认识到客户需要什么产品以及如何推销这些产品，而不是等待人们来排队购买。
然后，银行需要开发相应商品并进行营销活动，从而满足这些需求。
在应用数据挖掘之前，银行的销售代表必须于晚上6点至9点在特定地区通过电话向客户推销产品。
但是，正如每个处于接受端的人所了解的那样，大多数人在工作结束后对于兜售并不感兴趣。
因此，在晚餐时间进行电话推销的反馈率非常低。
几年前，该银行开始采用IBMDB2IntelligentMinerScoring，基于银行账户余额、客户已拥有的银行产品以及所处地点和信贷风险等标准来评价记录档案。
这些评价可用于确定客户购买某一具体产品的可能性。
该系统能够通过浏览器窗口进行观察，使得管理人员不必分析基础数据，因此非常适合于非统计人员。
“我们对客户的财务行为习惯及其对银行收益率的影响有了更深入的了解。
现在，当进行更具针对性的营销活动时，银行能够区别对待不同的客户群，以提升产品和服务质量，同时还能制订适当的价格和设计各种奖励方案，甚至确定利息费用。
“蒙特利尔银行的数据挖掘工具为管理人员提供了大量信息，从而帮助他们对于从营销到产品设计的任何事情进行决策。
数据挖掘应用案例篇2就算没去过纽约，也应该都听说过拥有百年历史的纽约地铁，又脏又臭又阴暗，但是纽约客以及自世界各地来的旅客又都离不开地铁，每天550 万人搭乘，想必每一座地铁、每一层阶梯、每一列车厢，到处沾满人类陈年积淀的汗渍与污垢。
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（4）处理分类自变量
某些数据挖掘方法能够直接处理分类自变量，譬如决策树; 但很多数据挖掘方法都只能处理数值自变量，如线性回归、神 经网络等，使用这些方法时，需要把分类自变量转换为数值自 变量。 处理定序自变量最常用的一种方法是按各类别的序号直接 将该变量转换为数值自变量。
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处理名义自变量:转换为哑变量
名义变量和定序变量合起来称作分类变量或离散变量。
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（3）变量类型
③定距变量:不仅变量取值存在有意义的顺序，而且变量取 值之间的差有意义。例如，20摄氏度的气温比10摄氏度的气温 高出10摄氏度。但定距变量取值之间的商没有意义。
④定比变量:不仅变量取值之间的差有意义，而且存在一个 有实际意义的零点，所以变量取值之间的商也有意义。例如， 既可以说10000元收入比5000元收入高出5000元，也可以说前者 是后者的两倍。
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（5）严整性
检查数据值是否严整，这是一项很复杂的工作。 ①取值范围：每个变量都有允许的取值范围，取值范围之 外的值为错误取值。 例如，信用卡每次消费的金额应该不为零，如果数据中发 现某条消费记录的金额为零，那么这条记录取值错误。有时， 由于某些原因导致记录人名的一栏中出现了数值，或者数值变 量中出现了字符，这都是取值错误。 又如，一个变量的取值范围是由另外一个变量的取值决定 的。举例：只有在顾客使用过某种产品，才能对该产品的满意 度进行评价，否则该满意度应为缺失。 ②取值的一致性。 例如，“北京大学”和“北大”都指的是北京大学，但在 数据中却表现为两种取值，这就需要修正了。
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（5）完整性
③异常值：异常值是超出常规边界的值，需要查验是否错 误。 例如，在填写个人月收入时，要求填写单位为万元，如果 有人把填写单位看成元，就可能出现月收入为几亿的异常情形， 它是错误的。但有些异常值是正确的。例如，保险数据中异常 值可能代表巨额索赔要求，而该高额索赔可能是由于某地区发 生飓风造成的，它是正确的。 ④整体完整性：有些观测各变量的取值单个看起来可能都 是正确的，但整体看起来却不正确，因此需要从整体上考察数 据是否合理可信。 例如，如果一个企业的财务报表中大部分资产或负债项都 是几十万元，但某一负债项却达到几十亿元，这就需要仔细考 察是否填写错误。
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一、数据理解
因为数据通常分散在不同的部门内，以不同的格式或者不 同的载体存储，所属的数据库架构也不尽一致，所以收集数据 之后，需要花费很多的时间来理解各个数据的特征，它们之间 的关系。
主要包括以下几个方面: 数据粒度、数据的精确含义、变量类型、冗余变量、严整 性、缺省值、关键字等等。
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（1）数据粒度
故此，必须在调查数据之外整体考虑抽样偏差存在的可能 性及大小。如果条件允许，在抽样的过程中就要尽量避免抽样 误差(例如，使用随机拦截调查而不是网上调查)。
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（3）清除变量
对所有观测取值者都相同的冗余变量应该删除，因为它们 对因变量没有任何预测能力。 例如，在顾客调查中，如果是否有车这一栏的取值都是 “有”，这个变量就可以删除；如果某个变量的取值都为缺失， 也应该删除。 数据挖掘一般使用的都是历史数据，需要保证在建模中使 用到的自变量都是在预测因变量时能够获得的信息，不满足这 一条件的自变量都应该删除。 例如，在对信用卡持有者三个月后违约率建立预测模型时， 就不能使用离因变量观测点三个月之内的历史信息。
很多情形下可以考虑对时间进行多种转换，把所有可能影 响因变量的时间信息都放入建模过程中。例如，对于某些食品 的购买量而言，不仅存在节日效应，也存在季节性效应，这时 候，就需要同时使用上述两种转换。
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（6）异常值
自变量的异常值对一些模型会产生很大影响。
上图的示例中，大部分数据点的x值都分布在2.2和2.4之间， 但有一个数据点的x值为8，它对拟合的回归线有很大的影响;如 果它落在点a或点b，拟合出的回归线分别为线a和线b，它们的 差别颇大。 因变量的异常值同样可能对模型有很大影响。
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（8）数据分箱
数据分箱是下列情形下常用的方法: ①某些数值自变量在测量时存在随机误差，需要对数值进 行平滑以消除噪音。 ②有些数值自变量有大量不重复的取值，对于使用<、>、= 等基本操作符的算法(如决策树)而言，如果能把这些变量的不 重复取值的个数减少，就能提高算法的速度。
③有些算法只能使用分类自变量，需要把数值变量离散化。
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（6）缺省值
需要关注各变量的缺省取值。
例如，在顾客满意度调查中，满意度得分为1、2、3、4、5， 对于缺失的情况缺省地用9来表示。如果我们不知道9代表缺省 值，在建模时，将9当作比5更满意，但实际上具有缺省值9的顾 客可能并不关心被调查的产品，那么就可能会出现很大谬误。
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（7）关键字
需要确认一些关键字将各观测联系起来，从而可以实现数 据合并，构造出建模所需要的数据集。
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（8）数据分箱
数据被归入几个分箱之后，可以用每个分箱内数值的均值、 中位数或边界值来替代该分箱内各观测的数值，也可以把每个 分箱作为离散化后的一个类别。
例如，某个自变量的观测值为1，2.1，2.5，3.4，4，5.6， 7，7.4，8.2,假设将它们分为三个分箱，(1，2.1，2.5), (3.4， 4，5.6)，(7，7.4，8.2)。 ①使用分箱均值替代后所得值为(1.87, 1.87, 1.87), (4.33, 4.33, 4.33), (7.53, 7.53, 7.53); ②使用分箱中位数替代后所得值为(2.1，2.1，2.1)，(4， 4，4), (7.4，7.4，7.4); ③使用边界值替代后所得值为(1，2.5，2.5)，(3.4，3.4， 5.6)，(7，7，8.2)(每个观测值由其所属分箱的两个边界值中 较近的值替代)。
数据粒度就是数据的详细程度，如数据是精确到分钟、小 时、日、周、月、季度还是年。
例如，对于信用卡的数据，每张卡每次消费都会有一次记 录;对于年终审计报告而言，每年只有一次记录。
通常对于数据挖掘而言，数据粒度越细越好。
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（2）数据的精确含义
我们需要理解每一个数据及每一个变量最初收集的目 的及其精确含义。
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（8）数据分箱
假设要将某个自变量的观测值分为k个分箱，常用的分箱方 法有2类:无监督分箱和有监督分箱。 ①无监督分箱 (1)等宽分箱:将变量的取值范围分为k个等宽的区间，每个 区间当作一个分箱; (2)等频分箱:把观测值按照从小到大的顺序排列，根据观 测的个数等分为k部分，每部分当作一个分箱，例如，数值最小 的1/k比例的观测形成第一个分箱，等等; (3)基于k均值聚类的分箱:使用k均值聚类算法将观测值聚 为k类，但在聚类过程中需要保证分箱的有序性:第一个分箱中 所有观测值都要小于第二个分箱中的观测值;第二个分箱中所有 观测值都要小于第三个分箱中的观测值……等等。
第二讲
数据理解和数据准备（1）
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数据理解和数据准备阶段的时间份量
在实际数据挖掘项目中，占用时间最多的不是建模阶段， 而是数据理解和数据准备阶段。 原因在于需要花费大量的时间来从异构和杂乱无章的数据 中构造出最终的数据集。
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数据理解和数据准备阶段的结果
经过数据理解和数据准备后，我们希望得到建模的数据集如下:
这些极值也会对一些模型产生很大影响。
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（7）极值
对有极值的变量u常常可以使用Box-Cox转换:
其中r是一个常数，对u的所有可能取值都满足u+r>0。对数 转换是Box-Cox转换的一种特殊情形。
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（7）极值
对有极值的自变量X，还可以将它转换为秩，也可以在秩转 换后再分组。例如，按照X取值的百分位数可将观测分为100个 组，各组内的X 取值分别转换为0-99的整数。秩转换后的变量 可能更倾向于均匀分布。
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（5）处理时间变量
时间变量无法直接进入数据集。原因在于时间是无限增长 的，在历史数据中出现的时间肯定不同于将来模型所需应用的 数据集中出现的时间，所以直接使用历史数据中的时间建立的 模型就无法应用于将来的数据集。故此，要在建模过程中考虑 时间变量，就必须对其进行转换。
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处理时间变量:转换
常用的转换方式如下: ①转换为距某一基准时间的时间长短，例如，“距离xx年 xx月xx日的天数”、“距离下一次春节的周数”等。 ②转换为季节性信息，例如，一年中第几季度或第几月， 每个季度或月对应于一个二元哑变量。
定距变量和定比变量合起来称作数值变量或连续变量。
8பைடு நூலகம்
（4）冗余变量
有些变量对于所有观测取值者都相同，显然是冗余变量； 还有些变量合起来含有重复信息。
①例如，“出生日期”和“年龄”形成冗余变量，因为用 填写日期减去出生日期就得到年龄。 ②例如，“单价”、“购买数量”和“总价”形成冗余变 量，因为用单价乘以购买数量就得到总价。 这些冗余变量会给建模过程带来不稳定性，例如，多重共 线性就会给线性回归建模带来困难。
例如，一个超市有很多拥有会员卡的顾客，超市的数据库 中可能有三个数据集:数据集1描述在每次购物中顾客购买商品 的情况，关键字为购物票号、商品号，也记录会员卡号(因为不 是所有顾客都拥有会员卡，所以有些购物记录中没有会员卡号)； 数据集2描述商品的情况，关键字为商品号；数据集3描述会员 的情况，关键字为会员卡号。使用会员卡号和商品号可以把三 个数据集连接起来，帮助我们获取会员顾客在某时段所购买的 商品的详细信息。
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二、数据准备
数据准备的工作主要包括：数据整合、抽样偏差、清除变 量、处理分类自变量、处理时间变量、处理异常值、极值、缺 失值、数据分箱、降维、过度抽样等等。
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（1）数据整合
我们需要将来自各处数据整合在一起，并且生成合适的变 量，从而构造出建模所需要的数据集。 例如:①ProductARecord.txt----2006年1, 2月份某企业部 门A产品的交易记录；②ProductBRecord.txt----2006年1, 2月 份该企业部门B产品的交易记录；③Demographics.txt----客户 的一些背景信息。这三张表可以通过“客户号”联系在一起。 根据表①和②可以计算每位客户在各个月份消费各部门产品的 次数和总金额，再与表③中客户的背景信息合并，就实现了数 据整合这一过程。 具体实现见lecture2_datapreparation.sas（该程序文件需要 用到文本文件ProductARecord.txt、ProductBRecord.txt和 Demographics.txt；将SAS程序文件中出现的目录 “E:\DataMining”改为您使用的目录即可。）