数据挖掘入门基础
2.数据挖掘技术基础知识
8 8 8
3. 现在的问题是：网络之后的下一个技术 热点是什么？
㈡ 网 络 之 后 的 下 一 个 技 术 热 点
让我们来看一些身边俯拾即是的现象： 《纽约时报》由 60 年代的 10～20 版扩张至 现在的 100～200 版，最高曾达 1572 版； 《北京青年报》也已是 16～40 版；市场营 销报已达 100 版。 然而在现实社会中，人均日阅读时间通常 为 30～45 分钟，只能浏览一份 24 版的报纸。
数据
过
80
的
KDD
,的
,
18 18 18
以后人们却在逐渐使用数据挖掘中, 发现有 以后 许多工作可以由统计方法来完成, 并认为最好的 策略是将统计方法与数据挖掘有机的结合起来。
数 据 挖 掘 逐 渐 演 变 的 过 程 ㈥
数据仓库的发展促使数据挖掘越来越热 越来越热。 越来越热 数据仓库技术的发展与数据挖掘有着密切 的 。 。 是, 数据仓库并 为有 掘 。 多数据挖掘可 是数据挖掘的 作数据 , 中挖 的发展是促 数据挖掘越来越热的
的数据 ,
的 技术 的数据 数数据挖掘技术已可以马上投入使用, 因 为支持的它的基础技术已成熟，他们是： 1. 海量数据搜集
㈣ 支 持 数 据 挖 掘 技 术 的 基 础
商业数据库正以一个空前的速度增长,且数 据仓库正在广泛地应用于各行业。 2. 强大的多处理器计算机 已成熟的 行 cpu 的技术可以 越 越 的 。 3. 数据挖掘算法 ，且 10 于 的 已 成为一 的技术。 成熟，
了 用的阶段;
17 17 17
㈥ 数据挖掘逐渐演变的过程
数据 的 , , 过
一 、 数 据 挖 掘 技 术 的 由 来
KDD (Knowledge discovery in database) 的 数据 数据 , 的 的过程 , 的 ,掘 的 的 , KDD 数据 的 的 程 , 过 掘的过程, 的 的 , 的 的 80 , 数据挖掘 (data mining) 的 程 , ,挖掘 的 数据挖掘的 的 , 过程 ; , , 的 ,
介绍数据挖掘的基础知识
介绍数据挖掘的基础知识【文章】1. 什么是数据挖掘？数据挖掘是一种从大规模数据集中发现模式、关联和趋势的过程。
通过应用统计、机器学习和人工智能等技术，数据挖掘帮助我们利用数据中的隐藏信息，以提供预测性洞察和决策支持。
2. 数据挖掘的基本任务数据挖掘的基本任务包括分类、聚类、关联规则挖掘和异常检测。
分类是将数据分为不同的类别，聚类是将数据分为相似的群组，关联规则挖掘是找出数据中的关联关系，而异常检测是识别与预期模式不符的数据。
3. 数据挖掘的应用领域数据挖掘在多个领域中都有广泛的应用。
其中包括市场营销，通过分析客户购买模式来进行定向广告；金融领域，用于信用评估、欺诈检测和股票市场预测；医疗健康领域，智能诊断和药物发现等。
4. 数据挖掘的基本步骤数据挖掘的基本步骤包括问题定义、数据收集、数据预处理、模型选择和建模、模型评估和结果解释。
问题定义阶段明确了要解决的问题，数据收集阶段获取了相关数据，数据预处理阶段清洗和转换数据以准备建模，模型选择和建模阶段选择适当的算法并建立模型，模型评估阶段评估模型的性能，结果解释阶段解释模型的发现和结论。
5. 常用的数据挖掘算法常用的数据挖掘算法包括决策树、聚类算法、关联规则挖掘和神经网络等。
决策树是一种用于分类和预测的算法，聚类算法用于将数据分组，关联规则挖掘用于发现数据集中的关联关系，神经网络模拟人脑神经元之间的连接关系，用于模式识别和预测。
6. 数据挖掘的挑战和注意事项数据挖掘面临一些挑战和注意事项。
首先是数据质量的问题，噪声和缺失值可能会影响模型的准确性。
其次是算法选择的问题，对于不同类型的数据和任务，需要选择合适的算法。
在处理大规模数据时，计算和存储资源也是需要考虑的因素。
7. 对数据挖掘的观点和理解数据挖掘作为一门强大的技术，可以帮助我们从大量的数据中发现隐藏的模式和规律。
通过应用数据挖掘，我们能够做出更准确的预测和更明智的决策。
然而，我们也需要注意数据挖掘过程中可能遇到的挑战和限制，并在处理数据时保持谨慎和严谨。
数据挖掘基础
数据挖掘基础一、数据挖掘的概念和基本流程数据挖掘是指从大量数据中提取出有价值的信息和知识的过程，是一种自动化的发现模式和规律的方法。
其基本流程包括：数据预处理、特征选择、建立模型、模型评估和应用。
二、数据预处理1. 数据清洗：去除重复值、缺失值和异常值等。
2. 数据集成：将多个数据源中的数据合并成一个整体。
3. 数据变换：对原始数据进行转换，如归一化、离散化等。
4. 数据规约：对原始数据进行压缩，如抽样等。
三、特征选择特征选择是指从原始特征中选取一部分对分类或回归有用的特征。
其目的是减少维度，提高模型效率和精度。
四、建立模型建立模型是指根据已选取的特征，使用各种算法构建分类或回归模型。
常用算法包括决策树、神经网络、支持向量机等。
五、模型评估模型评估是指通过交叉验证等方法对建立好的模型进行评估，以确定其预测效果是否良好。
六、应用应用是指将建立好的模型应用到实际问题中，进行预测和决策。
七、数据挖掘的应用领域1. 金融：如信用评估、风险管理等。
2. 医疗：如疾病预测、药物研发等。
3. 零售业：如销售预测、客户细分等。
4. 航空航天：如飞机维修优化、航班调度等。
5. 电信业：如用户行为分析、网络优化等。
八、数据挖掘的常用算法1. 决策树算法：通过对数据进行分类和回归，构建决策树模型，可用于分类和预测。
2. 神经网络算法：通过模拟人类神经系统，构建神经网络模型，可用于分类和预测。
3. 支持向量机算法：通过寻找最大间隔超平面，构建支持向量机模型，可用于分类和回归。
4. 聚类算法：将数据分成若干个类别，常见的聚类算法包括K-Means 和层次聚类等。
5. 关联规则挖掘算法：通过寻找频繁项集和关联规则，发现数据中隐藏的关联关系。
九、数据挖掘的发展趋势1. 大数据时代：随着数据量的增加，数据挖掘将更加重要。
2. 人工智能：机器学习和深度学习等技术将广泛应用于数据挖掘中。
3. 可视化分析：通过可视化技术，更好地呈现和理解数据。
数据挖掘基础
在广义线性模型中，因变量Y 的变化速率是Y 均 值的一个函数；这一点与线性回归不同。常见的 广义线性模型有：对数回归和泊松回归。
对数回归模型是利用一些事件发生的概率作为自 变量所建立的线性回归模型。
泊松回归模型主要是描述数据出现次数的模型， 因为它们常常表现为泊松分布。
剪枝步：但Ck可能很大，这样所涉及的计算量就 很大。根据Apriori性质如果一个候选k-项集的(k1)-子集不在Lk-1中，则该候选也不可能是频繁的， 从而可以由Ck中删除。
Apriori性质(逆反描述)：任何非频繁的(k-1)-项集 都不是可能是频繁k-项集的子集。
3.2 决策树
决策树学习是归纳推理算法。它是一种逼近离散 函数的方法，且对噪声数据有很好的健壮性。在 这种方法中学习到的知识被表示为决策树，决策 树也能再被表示为多个if-then的规则，以提高可 读性。
（4）可视化：将数据、知识和规则转化为图 形表现的形式。
1.6 数据仓库
（1）数据仓库是一个面向主题的、集成的、随时间变 化的、非易失性数据的集合，用于支持管理人员的 决策。
（2）数据仓库是一种多个异种数据源在单个站点以统 一的模式组织的存储，以支持管理决策。数据仓库 技术包括数据清理、数据集成和联机分析处理 （OLAP）。
1.7 数据仓库的模型
（1）星形模式：最常见模型；其中数据仓库包 括一个大的、包含大批数据、不含冗余的中心 表（事实表）；一组小的附属表（维表），每 维一个。
（2）雪花模式：雪花模式是星型模式的变种， 其中某些维表是规范化的，因而把数据进一步 分解到附加的表中。
（3）星系模式：多个事实表共享维表。这种模 式可以看作星形模式集，因此称为星系模式， 或事实星座。
数据挖掘基础知识要点梳理
数据挖掘基础知识要点梳理数据挖掘是一项通过发现和分析大量数据以提取有用信息的过程。
这项技术广泛应用于商业、金融、医疗和其他领域，以帮助组织做出更明智的决策。
为了更好地理解数据挖掘的基础知识和要点，本文将梳理数据挖掘的重要概念和技术。
1. 数据挖掘的定义和目标数据挖掘是从大量数据中自动发现模式、关联、异常和趋势的过程。
其目标是提取出对于业务决策有意义的信息，并根据这些信息进行预测和优化。
2. 数据挖掘的步骤数据挖掘通常包括以下步骤：a) 数据清洗：清理数据并处理缺失值、重复值和异常值。
b) 数据集成：将多个数据源整合到一个统一的数据集中。
c) 数据转换：将数据转换成合适的格式和表示形式，以便进行分析。
d) 数据挖掘：使用各种技术和算法来发现模式、关联和趋势。
e) 模式评估：评估挖掘结果的有效性和可行性。
f) 结果解释：解释挖掘结果并将其应用于实际业务问题。
3. 数据挖掘的应用数据挖掘可以应用于各个领域，例如：a) 市场营销：通过分析客户数据来识别潜在消费者群体和需求趋势。
b) 银行和金融：用于信用评估、客户关系管理和欺诈检测。
c) 医疗保健：用于疾病预测、生物信息学和药物研发等。
d) 社交网络：用于社交推荐、用户行为分析和关系网络挖掘等。
4. 常用的数据挖掘技术和算法a) 分类算法：用于将数据集分类为已知类别。
b) 聚类算法：用于将数据集分为相似组。
c) 关联规则挖掘：用于发现数据项之间的关联关系。
d) 预测建模：用于根据历史数据进行未来趋势预测。
e) 异常检测：用于识别与正常模式不符的异常数据。
5. 数据挖掘的挑战和限制进行数据挖掘时，还会面临一些挑战和限制，例如：a) 数据质量问题：包括数据缺失、数据错误和噪声干扰等。
b) 高维数据：随着数据维度增加，挖掘和分析变得更复杂。
c) 隐私和安全问题：在处理敏感数据时需要保护隐私和数据安全。
d) 解释性问题：模型的黑盒性可能使解释结果变得困难。
总结：数据挖掘是从大量数据中发现有用信息的过程，通过清洗、集成、转换、挖掘和评估等步骤来实现。
数据挖掘入门指南
数据挖掘入门指南第一章数据挖掘概述数据挖掘是一种从大量数据中发现有用模式和知识的过程。
它包括数据预处理、模型选择、模式发现和模型评估等步骤。
在当今信息化社会中，数据挖掘已经成为各个领域的热门技术，它为企业提供了利用数据进行决策和优化的有效手段。
第二章数据预处理数据挖掘的首要步骤是数据预处理。
数据预处理的目标是去除数据中的噪声、消除数据的冗余，以及解决缺失数据的问题。
常见的数据预处理技术包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据降维。
数据预处理的好坏直接影响到后续模型选择和模式发现的结果。
第三章模型选择模型选择是数据挖掘过程中的关键步骤。
根据具体问题的特点选择合适的模型对于获得准确的挖掘结果至关重要。
常见的模型选择方法包括决策树、神经网络、支持向量机和朴素贝叶斯等。
不同的模型适用于不同类型的数据和问题，需要根据具体情况进行选择。
第四章模式发现模式发现是数据挖掘的核心任务之一。
模式发现旨在从数据中找出隐藏的、有用的模式和规律。
常用的模式发现方法包括关联规则挖掘、聚类分析和分类分析。
关联规则挖掘可以帮助人们找到数据中的关联关系，聚类分析可以将数据划分为不同的群组，而分类分析可以对数据进行分类和预测。
第五章模型评估模型评估是数据挖掘的最后一步。
模型评估的主要目的是评估所选择模型的准确性和可靠性。
常用的模型评估方法包括交叉验证、混淆矩阵和ROC曲线等。
通过进行模型评估，可以对模型的性能进行客观的评价，从而确定是否需要进一步优化或更换模型。
第六章数据挖掘应用数据挖掘在各个领域都有广泛的应用。
例如，在市场营销中，数据挖掘可以帮助企业发现潜在的消费者群体，优化产品定价和推广策略。
在医疗健康领域，数据挖掘可以辅助医生进行疾病诊断和治疗预测。
在金融领域，数据挖掘可以帮助银行识别风险，预测市场走势。
数据挖掘的应用正日益深入各行各业。
第七章数据挖掘工具为了实现数据挖掘的目标，需要借助各种数据挖掘工具。
常见的数据挖掘工具有WEKA、RapidMiner、KNIME和Python等。
数据挖掘的技术基础
数据挖掘的技术基础数据挖掘是一种利用计算机技术，从大量无序数据中发掘出潜在的关联规律、分类趋势、模式和异常等信息的技术。
它在商业、金融、医疗、国防等多个领域都有着广泛的应用。
要实现数据挖掘，必须依靠一系列的技术和方法，其中最为核心的是数据挖掘的技术基础。
一、数据挖掘的概念和应用数据挖掘所要处理的数据可以是结构化的数据，如销售数据、客户数据等；也可以是非结构化的数据，如文本、图像、音频等。
数据挖掘可以通过数据预处理、数据选择和数据变换等方式，对数据进行清洗、抽取、转换等处理，从而获得更加准确、丰富、有用的数据信息。
这些信息可用于数据建模、模式分析、分类预测、异常检测等多个领域。
数据挖掘广泛应用于商业决策、金融分析、健康管理、能源预测、环境保护、社交媒体分析等众多领域。
例如，银行可以利用数据挖掘技术对客户进行分类，并预测客户的信用风险和贷款偿还能力；电商可以利用数据挖掘技术分析用户的购物行为，提高销售量和用户满意度；医疗领域可以利用数据挖掘技术预测病人的疾病发展情况。
二、数据挖掘的技术基础数据挖掘技术基础主要包括以下几个方面：（一）统计学基础统计学是数据挖掘中最基础、最重要的理论体系之一。
统计学中的概率理论、假设检验、回归分析、变量选择等技术，在数据挖掘中得到了广泛应用。
例如，利用回归分析和方差分析等技术，对数据结果进行预测和分析；通过假设检验和置信区间等技术，对观察值和样本进行验证和测试。
（二）机器学习基础机器学习是数据挖掘中重要的技术手段之一，它通过分析已有数据，利用模型将数据中的信息提取出来，并用于对未知数据进行预测和分类。
机器学习主要包括监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等多种学习方式。
例如，通过监督学习，可以对已知的样本进行分类和预测；无监督学习则可以对数据集中的隐含结构进行挖掘。
（三）数据库技术基础数据库技术是数据挖掘中的重要应用基础。
数据库技术提供了数据的有效组织、存储和访问，从而为数据挖掘提供了充分的基础。
数据挖掘基础
数据挖掘基础数据挖掘是指从大量的数据中提取出有价值的信息和知识的过程。
随着信息技术的发展和互联网的普及，我们面临的数据量越来越庞大，传统的数据处理方法已经无法满足我们对于数据分析和决策的需求。
数据挖掘的出现填补了这一空白，为我们提供了一种快速且高效的数据分析方法。
1. 数据预处理在进行数据挖掘之前，我们需要对原始数据进行预处理。
数据预处理的目的是消除数据中的噪声、修复缺失值、处理异常值等，以保证数据的质量和完整性。
常见的预处理方法包括数据清洗、特征选择、数据变换等。
数据清洗是指对原始数据进行筛选和过滤，去除掉不符合要求或者无用的数据。
特征选择是从全部特征变量中选择出与目标变量相关性较高的特征，以减小数据维度并提高模型的准确性。
数据变换是将不同数据进行统一化处理，使得它们具有可比性。
2. 数据挖掘算法数据挖掘算法是数据挖掘的核心部分，它是根据不同的问题和数据特点来选择和应用的。
常见的数据挖掘算法包括分类、聚类、关联规则、异常检测等。
分类是将事物划分到不同的类别中，通过学习已知类别的样本数据，构建分类模型，再用该模型对未知数据进行分类。
聚类是将相似的对象归为一类，通过计算对象之间的距离或相似度，将数据分成多个紧密的簇。
关联规则是在大规模数据集中发现事物之间的关联关系，通过挖掘数据集中的频繁项集和关联规则，可以了解到事物之间的关联程度。
异常检测是寻找与正常行为规则不一致的事物，通过建立模型来检测和识别异常。
3. 数据挖掘应用数据挖掘在各个领域都有广泛的应用，如商业决策、金融风险管理、医疗健康、社交网络等。
在商业决策中，数据挖掘可以帮助企业了解市场需求、预测销售趋势、制定精准的营销策略。
金融风险管理中，数据挖掘可以帮助银行和金融机构识别潜在的风险，预防和控制金融风险。
在医疗健康领域，数据挖掘可以利用大数据对疾病诊断和预测进行辅助，提高诊疗效率和精确度。
在社交网络中，数据挖掘可以分析用户的兴趣爱好、社交关系等，为用户推荐个性化的内容和服务。
- 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)。
二、数据准备
现实世界的数据是不完整的（有些感兴趣 的属性缺少属性值，或仅包含聚集数据）， 含噪音的（包含错误，或存在偏离期望的 异常值），不一致的（例如，用于商品分 类的部门编码存在差异）。 需要数据清理、数据集成、数据选择、数 据变换等技术对数据进行处理。
2.1 维归约 / 特征提取 2.1-1 决策树归约
1.5 支持数据挖掘的关键技术
（1）数据库 / 数据仓库 / OLAP （2）数学 / 统计（回归分析：多元回归、自 回归；判别分析：Bayes判别、Fisher判别、 非参数判别；主成分分析、相关性分析； 模糊集；粗糙集） （3）机器学习（聚类分析；关联规则；决策 树；范例推理；贝叶斯网络；神经网络； 支持向量机；遗传算法） （4）可视化：将数据、知识和规则转化为图 形表现的形式。
f ( x ), f ( x' ) Kij K ( x, x' )
（4）并不是所有的实值函数f (x)都可以作为空间映射 的核函数，只有f (x)是某一特征空间的内积时，即符 合Mercer条件，它才能成为核函数。
2.2-2 核函数（续）
多项式函数：
K ( x, x' ) (1 x, x' ) d
பைடு நூலகம்
1.7 数据仓库的模型
（1）星形模式：最常见模型；其中数据仓库包 括一个大的、包含大批数据、不含冗余的中心 表（事实表）；一组小的附属表（维表），每 维一个。 （2）雪花模式：雪花模式是星型模式的变种， 其中某些维表是规范化的，因而把数据进一步 分解到附加的表中。 （3）星系模式：多个事实表共享维表。这种模 式可以看作星形模式集，因此称为星系模式， 或事实星座。
有限区间的归一化： v'
1 无限区间的归一化： v' 1 e v
模糊隶属度：
2.2-2 核函数
（1）核函数的基本思想是将在低维特征向量线性不可 分的数据映射到线性可分的高维特征空间中去。 （2）映射可以是显式的，也可以是隐式的。显式映射 即找到一个映射关系f，使高维空间的特征向量f (x) 可以被直接计算出来。 （3）隐式映射，即引入一个核函数进行整体处理，就 避免了对的直接求f (x)的计算困难。核函数即某高维 特征空间中向量的内积，是核矩阵中的一个元素。
（1）关系型数据库、事务型数据库、面向对象的数 据库； （2）数据仓库 / 多维数据库； （3）空间数据（如地图信息） （4）工程数据（如建筑、集成电路的信息） （5）文本和多媒体数据（如文本、图象、音频、视 频数据） （6）时间相关的数据（如历史数据或股票交换数据） （7）万维网（如半结构化的HTML，结构化的XML 以及其他网络信息）
（1）决策树归约构造一个类似于流程图的结 构：其每个非叶子结点表示一个属性上的 测试，每个分枝对应于测试的一个输出； 每个叶子结点表示一个决策类。 （2）在每个结点，算法选择“当前对分类最 有帮助”的属性，出现在树中的属性形成 归约后的属性子集。
2.2 数据变换 2.2-1 归一化与模糊化
v min max min
1.4 数据挖掘的步骤
（1）数据清理（消除噪音或不一致数据，补缺）； （2）数据集成（多种数据源可以组合在一起）； （3）数据选择（从数据库中提取相关的数据）； （4）数据变换（变换成适合挖掘的形式）； （5）数据挖掘（使用智能方法提取数据模式）； （6）模式评估（识别提供知识的真正有趣模式）； （7）知识表示（可视化和知识表示技术）。
数据挖掘基础
一、概念和术语
（1）数据挖掘是从存放在数据集中的大量数据挖掘出有趣 知识的过程。 （2）数据挖掘，又称为数据库中知识发现（Knowledge Discovery in Databases）或知识发现，它是一个从大量数 据中抽取挖掘出未知的、有价值的模式或规律等知识的非 平凡过程，它与数据仓库有着密切的联系。 （3）广义的数据挖掘是指知识发现的全过程；狭义的数据 挖掘是指统计分析、机器学习等发现数据模式的智能方法， 即偏重于模型和算法。 （4）数据库查询系统和专家系统不是数据挖掘！在小规模 数据上的统计分析和机器学习过程也不应算作数据挖掘。
1.8 典型的OLAP操作
（1）OLAP是一种多维数据分析技术。包括汇总、合并和聚 集等功能，以及从不同的角度观察信息的能力。 （2）上卷：从某一维度的更高概念层次观察数据方，获得 更概要的数据。它通过沿维的概念分层向上或维归约来实 现。 （3）下钻：下钻是上卷的逆操作。它从某一维度的更低概 念层次观察数据方，获得更详细的数据。下钻可以通过沿 维的概念分层向下或引入新的维来实现。 （4）切片和切块：切片操作在给定的数据方的选择一个维 的部分属性，获得一个较小的子数据方。切块操作通过对 选择两个或多个维的部分属性，获得一个较小的子数据方。 （5）转轴：是一种改变数据方二维展现形式的操作。它将 数据方的二维展现中的某些维度由行改为列，或由列改为 行。
1.6 数据仓库
（1）数据仓库是一个面向主题的、集成的、随时间变 化的、非易失性数据的集合，用于支持管理人员的 决策。 （2）数据仓库是一种多个异种数据源在单个站点以统 一的模式组织的存储，以支持管理决策。数据仓库 技术包括数据清理、数据集成和联机分析处理 （OLAP）。 （3）数据仓库的逻辑结构是多维数据库。数据仓库的 实际物理结构可以是关系数据存储或多维数据方 （Cube）。 （4）数据方是由维度（Dimension）和度量（Measure） 定义的一种数据集，度量存放在由维度索引的数据 方单元中。维度对应于模式中的属性组，度量对应 于与主题相关的事实数据。数据方的物化是指预计 算并存储全部或部分单元中的度量。
1.1 数据挖掘 / 知识发现
1.2 机器学习
（1）对于某类任务T和性能度量P，如果一个 计算机程序在T上以P衡量的性能随着经验E 而自我完善，那么这个计算机程序被称为在 从经验E学习。 （2）机器学习是知识发现的一种方法，是指 一个系统通过执行某种过程而改进它处理某 一问题的能力。
1.3 数据挖掘的对象