数据挖掘技术与应用(概论)
第1章 《数据挖掘》PPT绪论
Knowledge
Information
Data
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1.1数据挖掘基本概念
第一章 绪论
1.1.1 数据挖掘的概念
数据挖掘、数据库、人工智能
• 数据挖掘是从数据中发掘知识的过程，在这个过程中人工智能和数据库技术可以作 为挖掘工具，数据可以被看作是土壤，云平台可以看作是承载数据和挖掘算法的基 础设施 。在挖掘数据的过程中需要用到一些挖掘工具和方法，如机器学习的方法。 当挖掘完毕后，数据挖掘还需要对知识进行可视化和展现。
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1.3数据挖掘常用工具
第一章 绪论
1.3.2 开源工具
• WEKA WEKA 是一个基于JAVA 环境下免费开源的数据挖掘工作平台，集合了大量能承担数据 挖掘任务的机器学习算法，包括对数据进行预处理，分类，回归、聚类、关联规则以及 在新的交互式界面上的可视化。
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1.3数据挖掘常用工具
•R • Weka • Mahout • RapidMiner • Python • Spark MLlib
第一章 绪论
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1.3数据挖掘常用工具
第一章 绪论
1.3.2 开源工具
•R R是用于统计分析和图形化的计算机语言及分析工具，提供了丰富的统计分析和数据挖 掘功能，其核心模块是用C、C++和Fortran编写的。
为了提高系统的决策支持能力，像ERP、SCM、HR等一些应用系统也逐渐与数据 挖掘集成起来。多种理论与方法的合理整合是大多数研究者采用的有效技术。
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1.2 数据挖掘起源及发展历史
第一章 绪论
3 数据挖掘面临的新挑战
随着物联网、云计算和大数据时代的来临，在大数据背景下数据挖掘要面临的挑 战，主要表现在以下几个方面：
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。
人工智能的数据挖掘与应用
人工智能的数据挖掘与应用近年来，人工智能（AI）技术在各行各业中得到了广泛的应用，其中数据挖掘是人工智能最为关键的一环。
数据挖掘可以帮助人们从庞杂的数据中发现有价值的信息，为企业、政府和个人提供决策支持，推动社会进步。
一、什么是数据挖掘？数据挖掘是指从大量数据中自动或半自动地提取出有用的信息、模式和规律的技术。
数据挖掘可以应用于各种数据类型，如结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，包括文本、视频和图像等。
数据挖掘需要结合多个学科，如数据库、统计学、机器学习和人工智能等。
它可以帮助人们从海量的数据中发现隐藏的规律和趋势，预测未来的趋势和事件，同时也可以发现异常和错误，提高数据质量。
二、人工智能在数据挖掘中的应用人工智能技术在数据挖掘中的应用越来越广泛，主要包括以下几个方面：1、分类和预测。
使用机器学习算法对数据进行分类和预测，可以帮助人们快速准确地分析数据，提高决策效率。
例如，在金融行业中，可以通过分析借款人的信用记录和借款用途等数据，预测借款人是否会按时还款，从而提高贷款的风险控制能力。
2、聚类分析。
通过聚类分析算法，可以将数据进行分组，识别出不同的数据集群，从而为企业提供营销、产品推广和服务优化等方面的支持。
例如，在电子商务行业中，可以通过分析用户在网站上的浏览记录和购买记录等数据，将其分为不同的用户群体，然后采取不同的营销策略来提升产品和服务的销售量。
3、关联规则挖掘。
通过关联规则挖掘算法，可以发现数据中的交叉项和相关性，为企业提供产品组合和营销策略的决策支持。
例如，在超市行业中，可以通过分析不同商品之间的关联性，推出更符合用户需求的商品组合，提高超市的销售量和用户满意度。
三、人工智能数据挖掘的挑战与机遇尽管人工智能技术在数据挖掘中有着广泛的应用，但也面临着一些挑战。
首先，数据的质量和规模对数据挖掘的质量和可信性有着至关重要的影响。
当前大多数数据挖掘技术都需要使用大数据来进行模型训练和验证，但大数据的收集和管理也面临着一些难题。
数据挖掘原理、算法及应用章 (8)
第8章 复杂类型数据挖掘 1） 以Arc/info基于矢量数据模型的系统为例， 为了将空间
数据存入计算机， 首先， 从逻辑上将空间数据抽象为不同的 专题或层， 如土地利用、 地形、 道路、 居民区、 土壤单 元、 森林分布等， 一个专题层包含区域内地理要素的位置和 属性数据。 其次， 将一个专题层的地理要素或实体分解为点、 线、 面目标， 每个目标的数据由空间数据、 属性数据和拓 扑数据组成。
第8章 复杂类型数据挖掘 2. 空间数据具体描述地理实体的空间特征、 属性特征。 空
间特征是指地理实体的空间位置及其相互关系； 属性特征表 示地理实体的名称、 类型和数量等。 空间对象表示方法目前 采用主题图方法, 即将空间对象抽象为点、 线、 面三类， 根据这些几何对象的不同属性， 以层（Layer）为概念组织、 存储、 修改和显示它们， 数据表达分为矢量数据模型和栅格 数据模型两种。
第8章 复杂类型数据挖掘图Fra bibliotek-5 综合图层
第8章 复杂类型数据挖掘
图8-4 栅格数据模型
第8章 复杂类型数据挖掘
3. 虽然空间数据查询和空间挖掘是有区别的， 但是像其他数 据挖掘技术一样， 查询是挖掘的基础和前提， 因此了解空间 查询及其操作有助于掌握空间挖掘技术。
由于空间数据的特殊性， 空间操作相对于非空间数据要 复杂。 传统的访问非空间数据的选择查询使用的是标准的比 较操作符： “>”、 “<”、 “≤ ”、 “≥ ”、 “≠ ”。 而空间选择是一种在空间数据上的选择查询， 要用到空间操 作符.包括接近、 东、 西、 南、 北、 包含、 重叠或相交 等。
不同的实体之间进行空间性操作的时候， 经常需要在属性之 间进行一些转换。 如果非空间属性存储在关系型数据库中， 那么一种可行的存储策略是利用非空间元组的属性存放指向相 应空间数据结构的指针。 这种关系中的每个元组代表的是一 个空间实体。
空间数据挖掘及技术(综述)
01
水质监测
通过挖掘水质监测数据，评估水体质量 状况，为水环境治理和水资源保护提供 依据。
02
03
土壤质量监测
利用空间数据挖掘技术，监测土壤质 量状况，为土地资源保护和农业可持 续发展提供支持。
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空间聚类分析
将相似的空间对象归为同一类。
空间分类模型
根据已知的空间数据对新的空间对象进行分 类。
空间数据可视化
地图可视化
将空间数据以地图的形式呈现，便于理解和 分析。
三维可视化
利用三维图形技术展示空间数据，提供更直 观的视角。
可视化交互
允许用户通过交互操作来探索和查询空间数 据。
可视化分析工具
提供专业的可视化分析功能，帮助用户深入 挖掘空间数据的价值。
可解释性机器学习
研究如何让机器学习模型产生的结果更容易被人类理解和接受。
数据隐私保护
在空间数据挖掘过程中，保护用户隐私和数据安全是重要的问题，需 要研究如何在保证隐私的前提下进行有效的数据挖掘。
05
空间数据挖掘案例研究
城市规划中的空间数据挖掘应用
城市用地适宜性评价
利用空间数据挖掘技术，对城市用地进行适 宜性评价，为城市规划提供科学依据。
人工智能与机器学习在空间数据挖掘中的应用
深度学习
利用神经网络模型对空间数据进行特征提取和 模式识别，提高挖掘精度和效率。
强化学习
通过与环境的交互学习，自动优化空间数据挖 掘任务中的参数和策略。
迁移学习
将在一个任务上学到的知识应用于其他相关任务，减少重新训练模型的时间和 成本。
空间数据挖掘与其他领域的交叉研究
2
通过空间数据挖掘，可以发现隐藏在空间数据中 的知识，揭示出地理现象的内在规律，为解决实 际问题提供科学依据。
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。
数据挖掘论文(最新范文6篇)
数据挖掘论文（最新范文6篇）数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际数据中，提取隐含在其中的、人们所不知道的、但又是潜在有用信息和知识的过程。
希望你在阅读了以下数据挖掘论文后对这个内容有更深入的了解。
数据挖掘论文一题目：基于数据挖掘的企业营销管理应用实证摘要：随着市场竞争的日益激烈，以及信息化、移动化和智能化时代的来临，越来越多的企业开始注重借助现代数据挖掘技术，提高企业的营销效果，降低营销成本，并提升企业在市场中的竞争力。
从数据挖掘与企业营销管理的关系入手，得出数据挖掘应用给现代企业营销管理带来的优势，然后构建精确营销平台，将其应用到电信业的营销管理中，以期为数据挖掘技术在现代企业营销中的具体应用提供参考。
关键词：数据挖掘；市场细分；竞争优势随着电子商务的不断发展，使得企业通过网络即可与来自全世界的企业进行商务活动。
而企业的大量交易，也给企业积累了很多业务数据，并以此使得企业的数据信息库越来越大。
而在这些数据中，清晰地记录了企业每年的运作及效益情况。
而要想让这些数据为企业未来的战略和决策服务，就需要充分加强对这些数据的规律、暴露出的问题的分析。
因此，数据挖掘技术进入了人们的视野，并成为人们关注的重点。
通过数据挖掘工具，可以对大量的数据进行分析，并提取其中有用的信息，为企业的决策提供参考，进而提升决策的正确率，达到提升竞争力的目的。
一、数据挖掘与企业营销管理的关系在生产销售中，生产者和消费者一般存在着单一的购买销售关系，而企业营销管理就是运用各种方法将上述单一关系转变为多重关系。
这样就在生产者和消费者之间加入营销者这一角色，三种角色之间也就必然会产生多种联系，这些关系往往牵涉众多，十分复杂。
要想处理好这些关系，就需要企业营销管理人员进行分析论证，找出可以联系的关键桥梁，也就是本文所介绍的"数据挖掘";.数据挖掘是企业营销管理中常用的一种方法，也越来越得到人们的认可。
最新数据挖掘概论(复习大纲)
第一章数据挖掘概论1.什么是数据挖掘？数据挖掘(Data Mining DM)从大量的数据中挖掘出令人感兴趣的、有用的、隐含的、先前未知的和可能有用的模式或知识数据挖掘的替换词数据库中的知识挖掘、知识发现（KDD）知识提炼、数据/模式分析数据考古数据捕捞、信息收获等等2.KDD的步骤数据清理: (这个可能要占全过程60％的工作量)数据集成数据选择数据变换数据挖掘（选择适当的算法来找到感兴趣的模式）模式评估知识表示3.体系结构:典型数据挖掘系统4.数据挖掘的主要功能概念/类描述: 特性化和区分归纳，总结和对比数据的特性。
关联分析发现数据之间的关联规则，这些规则展示属性－值频繁的在给定的数据中所一起出现的条件。
分类和预测通过构造模型(或函数)用来描述和区别类或概念，用来预测类型标志未知的对象类。
聚类分析将类似的数据归类到一起，形成一个新的类别进行分析。
孤立点分析通常孤立点被作为“噪音”或异常被丢弃，但在欺骗检测中却可以通过对罕见事件进行孤立点分析而得到结论。
趋势和演变分析描述行为随时间变化的对象的发展规律或趋势5.数据挖掘系统与DB或DW系统的集成方式不耦合松散耦合半紧密耦合紧密耦合概念P23第三章数据仓库和OLAP技术1.什么是数据仓库?数据仓库的定义很多，但却很难有一种严格的定义.“数据仓库是一个面向主题的、集成的、随时间而变化的、不容易丢失的数据集合，支持管理部门的决策过程.”—W. H. Inmon（数据仓库构造方面的领头设计师）2.数据仓库关键特征数据仓库关键特征一——面向主题数据仓库关键特征二——数据集成数据仓库关键特征三——随时间而变化数据仓库关键特征四——数据不易丢失3.数据仓库与异种数据库集成传统的异种数据库集成:在多个异种数据库上建立包装程序和中介程序采用查询驱动方法——当从客户端传过来一个查询时，首先使用元数据字典将查询转换成相应异种数据库上的查询；然后，将这些查询映射和发送到局部查询处理器缺点：复杂的信息过虑和集成处理，竞争资源数据仓库: 采用更新驱动将来自多个异种源的信息预先集成，并存储在数据仓库中，供直接查询和分析高性能.4.从关系表和电子表格到数据立方体数据仓库和数据仓库技术基于多维数据模型。
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03
数据挖掘的案例
04
数据挖掘的应用
05
习题
1.1 数据时代
ONE SECOND
会有60张照片上传到网络
ONE MINUTE
会有60小时视频上传到视频网站youtube
ONE DAY
在facebook有40亿的信息扩散 每个智能手机用户平均会安装65个应用 有2940亿封邮件发出，相当于美国两年的纸质信件数量 发出的社区帖子达200万个，相当于《时代》杂志770年的文字量 互联网产生的全部内容可以刻满1．68亿张DVD
各章标题名称 数据挖掘概述 pandas 机器学习 分类算法 回归算法 聚类算法 集成学习 推荐算法 图像数据分析 文本数据分析
合计
讲授学时 3 3 3 3 4 3 3 3 4 3 32
第一品牌部 时 间： 2018年8月16日
目录
01
数据时代
02
数据挖掘概念
数据挖掘课程介绍
报告人： 曙光瑞翼教育品牌部 时 间： 2017年7月6日
课程介绍
数据挖掘的历史： 数据分析历史悠久，我们一直使用数据帮助我们 每一次信息的爆炸增长会带来巨大影响 过往的数据 如今的数据
课程介绍
数据挖掘课程： 这是一门什么样的的课程？——介绍数据分析方法 在这门课我们需要解决什么样的问题？ 我们要学习的工具
1.2 数据挖掘概念
数据挖掘技术 统计学 机器学习 统计学是关于认识客观现象总体数量特征和数量关系的
科学。它是通过搜集、整理、分析统计资料，认识客观 现象数量规律性的方法论科学。
1.2 数据挖掘概念
机器学习 人工智能棋手alphago先后战胜了两位顶尖围棋高手 九段李世乭以总比分1：4落败和九段棋手柯洁0：3落败 AlphaGo Fan AlphaGo Lee AlphaGo Master AlphaGo Zero
(没有被标记)的训练样本解决模式识别中的各种问题。 往更细分，数据挖掘的目标可以划分为以下这些：
1.2 数据挖掘概念
数据挖掘要做什么 数据挖掘的两大基本目标是预测和描述数据
1.2 数据挖掘概念
预测与描述 监督学习主要包括： 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 无监督学习主要包括： 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。
1.2 数据挖掘概念
数据挖掘要做什么 数据挖掘的两大基本目标是预测和描述数据 其中预测的计算机建模及实现过程通常被称为： 监督学习(supervised learning)：从标记的训练数据来
推断一个功能的机器学习任务。
1.2 数据挖掘概念
数据挖掘要做什么 数据挖掘的两大基本目标是预测和描述数据 描述的则通常被称为： 无监督学习(unsupervised learning)：根据类别未知
课程地位
国家政策： 《“十三五”国家信息化规划》两次提到大数据挖掘分析：
大数据挖掘分析等关键技术和核心软硬件上取得突破 2017年李总理的《政府工作报告》：一方面要加快培育新材
料、人工智能、集成电路、生物制药、第五代移动通信等新 兴产业，另一方面要应用大数据、云计算、物联网等技术加 快改造提升传统产业，把发展智能制造作为主攻方向。
数据挖掘技术背景
行业发展据挖掘的课程要求
先导知识： 有一定的统计学基础 有一定编程基础 有一定的自学能力
数据挖掘的课程要求
考核考勤和教材： 平时成绩+期末上机 数据挖掘概念与技术 数据挖掘导论
课程总体提纲和学时安排
章次 第一章 第二章 第三章 第四章 第五章 第六章 第七章 第八章 第九章 第十章
课程目标
数据挖掘课程目标： 数据挖掘的基本理论 数据挖掘的实现过程 常用的数据挖掘的算法 基于python的数据挖掘使用 数据挖掘方向的比赛 企业级的数据挖掘应用案例
课程介绍
教学计划： 32+32=64，理论+实践 为什么1：1
课程地位
专业方面： 最重要的课程之一，承接着整个大数据专业 我们学大数据是为了分析使用
是在哪几个省？我这儿都有。最小的是 哪个省？
1.1 数据时代
数据挖掘发展的动力——需要 数据爆炸问题--数据采集工具和成熟的数据库技术使得
大量的数据被收集，存储在数据库数据仓库或其他信息 库中以待分析。 我们拥有丰富的数据，但是缺乏有用的信息
1.1 数据时代
数据挖掘的提出 数大批成熟的业务信息系统投入运行 信息系统多年运行，积累了海量的数据
1.1 数据时代
马云在2017年中国国际大数据产业博览会的“机器智能” 高峰对话会上演讲 在大数据时代，未来30年将重新定义“变革”。 在大数据时代，人类获得数据能力远远超过大家想象，
我们对世界的认识要提升到新的高度。
1.1 数据时代
马云在2017年中国国际大数据产业博览 会的“机器智能”高峰对话会上演讲 你们知道购买最大的内衣罩杯的消费者
1.3 数据挖掘的案例
例子 垃圾电子邮件的分类 思考：人是如何进行分类的呢？
1.3 数据挖掘的案例
例子 股价走势预测 思考：你是如何进行价格预测的呢？
1.3 数据挖掘的案例
例子 客户群体的划分，大数据杀熟 思考：你是如何进行区别对待的呢？
1.3 数据挖掘的案例
例子 推荐商品，JD 思考：你有过销
1.1 数据时代
数据挖掘的提出
1.2 数据挖掘概念
什么是数据挖掘 数据挖掘是从数据中，发现其有用的信息，从而帮助我
们做出决策（广义角度）
1.2 数据挖掘概念
什么是数据挖掘 数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、
随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先 不知道的、但又是潜在有用的信息和知识，寻找其规律 的技术，结合统计学、机器学习和人工智能技术的综合 的过程（技术角度）
售经验吗？
1.4 数据挖掘应用
数据挖掘的价值 沃尔玛基于每个月亿万的网络购物数据，并结合社交网
络上有关产品的评分，开发机器学习语义搜索引擎北极 星，方便浏览，在线购物者因此增加10%-15%，增加 销售十多亿美元
1.4 数据挖掘应用
数据挖掘的价值 农夫山泉用大数据卖矿泉水 在强大的数据分析能力做支持后，农夫山泉近年