数据挖掘基础培训讲义-数据挖掘概述
纸媒介, 文件, 信息来源, 数据库, OLTP
最终用户
业务 分析师
数据 分析师
DBA
15
典型数据挖掘系统的架构
图形用户界面
模式评价
数据挖掘引擎
数据库或数据仓库
服务器
数据清洗 & 数据集成
过滤
数据库
数据 仓库
2020/10/9
知识库
16
数据挖掘: 在何种数据上进行？
关系数据库 数据仓库 交易数据库 高级数据库和信息仓库
面向对象和对象关系数据库 空间数据库 时间序列数据和时态数据 文本数据库和多媒体数据库 异构数据库和遗留数据库 因特网
DM基础-1
数据挖掘概述
教材内容来源于《数据挖掘：概念与技术》 第1章 引言
（Jiawei Han and Micheline Kamber）
2020/10/9
1
课程大纲
什么激发了数据挖掘？ 什么是数据挖掘？ 在何种数据上进行数据挖掘？ 数据挖掘功能 所有模式都是有意义的吗？ 数据挖掘系统的分类 数据挖掘中的主要问题
应用
广泛用于健康卫生，零售，信用卡服务，电信（电话卡欺诈）等 行业
方法
使用历史数据来构造欺诈行为模型，同时利用数据挖掘来辅助识 别出类似案例
示例
汽车保险: 检测出那些伪造事故来骗取保险金的人群 洗钱: 检测可疑的金钱交易（美国财政部的金融犯罪执行网络） 医疗保险: 检测出职业病人
2020/10/9
因特网冲浪辅助
IBM Surf-Aid利用数据挖掘算法来分析与销售有关的Web访问日 志，发现用户的偏好和行为，分析电子商务的有效性，改善网站 的结构等
2020/10/9
12
数据挖掘: 一个KDD过程
模式评价
数据挖掘: 知识发现过程 的核心
数据挖掘
任务相关的数据
数据仓库
选取
数据清洗 数据集成
2020/10/9
6
市场分析和管理 (1)
分析的数据源在哪里？
信用卡交易，积分卡，折扣优惠券，客户抱怨电话，以及（公众） 生活方式研究
目标营销
发现具有相同特征的客户群模型：兴趣，收入水平，消费习惯等
判别客户的序列购买模式
从单身账户到共有账户的转变：结婚
交叉销售分析
产品销售之间的关联 基于关联信息而进行的预测
零售
分析家估计大约38%的零售额减少是由于不诚实的员工造成的
2020/10/9
11
其它应用
体育
IBM Advanced Scout分析了NBA比赛的统计数据（阻攻, 助攻, 犯 规等)，帮助纽约尼克斯队和迈阿密热队提高竞争优势
天文学
JPL和Palomar天文台借助数据挖掘技术发现了22颗类星体
数据库
2020/10/9
13
KDD过程的步骤
对应用领域的研究:
相关的预备知识和应用的目标
建立目标数据集: 数据选取 数据清洗和预处理: (可能占据多达60%的工作量!) 数据归约和转换:
找出有用的特征, 维度/变量归约, 不变式转换
选择数据挖掘功能
综合, 分类, 回归, 关联, 聚类.
10
欺诈检测和管理(2)
检测出不必要的医疗处理
澳大利亚医疗保险委员会查出在许多案例中病人都要求blanket screening tests (每年节省一百万澳元)
检测电话欺诈
通话模型：对端号码，通话时长，每天（周）通话次数。分析那 些偏离预期的通话模式
英国电信检测出频繁进行集团内部通话（特别是用手机通话）的 一些犯罪集团，成功避免了数百万美元的欺诈
3
数据库技术的演化
(参见图1.1)
1960s:
数据集合，数据库创建，IMS和网络数据库
1970s:
关系数据模型，关系数据库系统实现
1980s:
RDBMS，高级数据模型（扩展关系模型，面向对象模型，演绎模 型等）和面向应用的数据库管理系统（空间，科学，工程等）
1990s—2000s:
数据挖掘和数据仓库，多媒体数据库和Web数据库
选择挖掘算法 数据挖掘: 找出有意义的模式 模式评价和知识表达
可视化, 转换, 消除冗余模式等等
利用发现的知识
2020/10/9
14
数据挖掘和商业智能
增加支持 商业决策
的 潜能
2020/10/9
制定 决策
数据表达 可视化技术
数据挖掘 信息发现
数据探索 统计分析, 查询和报表
数据仓库 / 数据集市 OLAP, MDA 数据源
2020/10/9
4
什么是数据挖掘？
数据挖掘（数据库中的知识发现）：
从大型数据库中抽取有意义的（非平凡的，隐含的，以前未 知的并且是有潜在价值的）信息或模式
其它类似术语：
数据挖掘：是否用词不当？ 数据库中的知识发现（KDD），知识抽取，数据/模式分析，
数据考古，数据捕捞，商业智能等
什么不属于数据和管理 (2)
构造客户特征
数据挖掘可以告诉您哪种客户会购买哪种产品 (通过聚类或分类)
识别出客户需求
识别出适合不同客户的最佳产品 通过预测来发现吸引新客户的因素
提供综合信息
各种各样的多维综合报表 统计上的综合信息（数据的集中趋势和变化）
2020/10/9
（演绎）查询处理 专家系统或小型的机器学习/统计分析程序
2020/10/9
5
为何进行数据挖掘？— 潜在应用
数据库分析和决策支持
市场分析和管理
目标营销，客户关系管理，购物篮分析，交叉销售，市场分 段
风险分析和管理
预测，客户保持，降低风险，质量控制，竞争力分析
欺诈检测与管理
其它应用
文本挖掘（新闻组，电子邮件，文档）和Web分析 智能询问解答(QA)系统
2020/10/9
2
动机：“需要是发明之母”
数据爆炸问题 自动化的数据收集工具和成熟的数据库技术导致了数据库、数据 仓库和其它信息仓库中储存了海量数据
数据丰富，但信息贫乏！ 解决方案：数据仓库和数据挖掘
数据仓库和联机分析处理
从海量数据中抽取出有意义的知识（规则、规律、模式、约束）
2020/10/9
8
集团分析和风险管理
财政计划和资产评估
现金周转分析和预测 资产评估中的相机要求分析 交叉组合分析和时间序列分析（财务比率，趋势分析等）
资源规划
资源和开销的总结和比较
竞争力
监视竞争对手和市场导向 对客户分组并基于分类制定价格 在激烈的竞争市场中制定价格策略
2020/10/9
9
欺诈检测和管理 (1)
最终用户
业务 分析师
数据 分析师
DBA
15
典型数据挖掘系统的架构
图形用户界面
模式评价
数据挖掘引擎
数据库或数据仓库
服务器
数据清洗 & 数据集成
过滤
数据库
数据 仓库
2020/10/9
知识库
16
数据挖掘: 在何种数据上进行？
关系数据库 数据仓库 交易数据库 高级数据库和信息仓库
面向对象和对象关系数据库 空间数据库 时间序列数据和时态数据 文本数据库和多媒体数据库 异构数据库和遗留数据库 因特网
DM基础-1
数据挖掘概述
教材内容来源于《数据挖掘：概念与技术》 第1章 引言
（Jiawei Han and Micheline Kamber）
2020/10/9
1
课程大纲
什么激发了数据挖掘？ 什么是数据挖掘？ 在何种数据上进行数据挖掘？ 数据挖掘功能 所有模式都是有意义的吗？ 数据挖掘系统的分类 数据挖掘中的主要问题
应用
广泛用于健康卫生，零售，信用卡服务，电信（电话卡欺诈）等 行业
方法
使用历史数据来构造欺诈行为模型，同时利用数据挖掘来辅助识 别出类似案例
示例
汽车保险: 检测出那些伪造事故来骗取保险金的人群 洗钱: 检测可疑的金钱交易（美国财政部的金融犯罪执行网络） 医疗保险: 检测出职业病人
2020/10/9
因特网冲浪辅助
IBM Surf-Aid利用数据挖掘算法来分析与销售有关的Web访问日 志，发现用户的偏好和行为，分析电子商务的有效性，改善网站 的结构等
2020/10/9
12
数据挖掘: 一个KDD过程
模式评价
数据挖掘: 知识发现过程 的核心
数据挖掘
任务相关的数据
数据仓库
选取
数据清洗 数据集成
2020/10/9
6
市场分析和管理 (1)
分析的数据源在哪里？
信用卡交易，积分卡，折扣优惠券，客户抱怨电话，以及（公众） 生活方式研究
目标营销
发现具有相同特征的客户群模型：兴趣，收入水平，消费习惯等
判别客户的序列购买模式
从单身账户到共有账户的转变：结婚
交叉销售分析
产品销售之间的关联 基于关联信息而进行的预测
零售
分析家估计大约38%的零售额减少是由于不诚实的员工造成的
2020/10/9
11
其它应用
体育
IBM Advanced Scout分析了NBA比赛的统计数据（阻攻, 助攻, 犯 规等)，帮助纽约尼克斯队和迈阿密热队提高竞争优势
天文学
JPL和Palomar天文台借助数据挖掘技术发现了22颗类星体
数据库
2020/10/9
13
KDD过程的步骤
对应用领域的研究:
相关的预备知识和应用的目标
建立目标数据集: 数据选取 数据清洗和预处理: (可能占据多达60%的工作量!) 数据归约和转换:
找出有用的特征, 维度/变量归约, 不变式转换
选择数据挖掘功能
综合, 分类, 回归, 关联, 聚类.
10
欺诈检测和管理(2)
检测出不必要的医疗处理
澳大利亚医疗保险委员会查出在许多案例中病人都要求blanket screening tests (每年节省一百万澳元)
检测电话欺诈
通话模型：对端号码，通话时长，每天（周）通话次数。分析那 些偏离预期的通话模式
英国电信检测出频繁进行集团内部通话（特别是用手机通话）的 一些犯罪集团，成功避免了数百万美元的欺诈
3
数据库技术的演化
(参见图1.1)
1960s:
数据集合，数据库创建，IMS和网络数据库
1970s:
关系数据模型，关系数据库系统实现
1980s:
RDBMS，高级数据模型（扩展关系模型，面向对象模型，演绎模 型等）和面向应用的数据库管理系统（空间，科学，工程等）
1990s—2000s:
数据挖掘和数据仓库，多媒体数据库和Web数据库
选择挖掘算法 数据挖掘: 找出有意义的模式 模式评价和知识表达
可视化, 转换, 消除冗余模式等等
利用发现的知识
2020/10/9
14
数据挖掘和商业智能
增加支持 商业决策
的 潜能
2020/10/9
制定 决策
数据表达 可视化技术
数据挖掘 信息发现
数据探索 统计分析, 查询和报表
数据仓库 / 数据集市 OLAP, MDA 数据源
2020/10/9
4
什么是数据挖掘？
数据挖掘（数据库中的知识发现）：
从大型数据库中抽取有意义的（非平凡的，隐含的，以前未 知的并且是有潜在价值的）信息或模式
其它类似术语：
数据挖掘：是否用词不当？ 数据库中的知识发现（KDD），知识抽取，数据/模式分析，
数据考古，数据捕捞，商业智能等
什么不属于数据和管理 (2)
构造客户特征
数据挖掘可以告诉您哪种客户会购买哪种产品 (通过聚类或分类)
识别出客户需求
识别出适合不同客户的最佳产品 通过预测来发现吸引新客户的因素
提供综合信息
各种各样的多维综合报表 统计上的综合信息（数据的集中趋势和变化）
2020/10/9
（演绎）查询处理 专家系统或小型的机器学习/统计分析程序
2020/10/9
5
为何进行数据挖掘？— 潜在应用
数据库分析和决策支持
市场分析和管理
目标营销，客户关系管理，购物篮分析，交叉销售，市场分 段
风险分析和管理
预测，客户保持，降低风险，质量控制，竞争力分析
欺诈检测与管理
其它应用
文本挖掘（新闻组，电子邮件，文档）和Web分析 智能询问解答(QA)系统
2020/10/9
2
动机：“需要是发明之母”
数据爆炸问题 自动化的数据收集工具和成熟的数据库技术导致了数据库、数据 仓库和其它信息仓库中储存了海量数据
数据丰富，但信息贫乏！ 解决方案：数据仓库和数据挖掘
数据仓库和联机分析处理
从海量数据中抽取出有意义的知识（规则、规律、模式、约束）
2020/10/9
8
集团分析和风险管理
财政计划和资产评估
现金周转分析和预测 资产评估中的相机要求分析 交叉组合分析和时间序列分析（财务比率，趋势分析等）
资源规划
资源和开销的总结和比较
竞争力
监视竞争对手和市场导向 对客户分组并基于分类制定价格 在激烈的竞争市场中制定价格策略
2020/10/9
9
欺诈检测和管理 (1)
合集下载
01 数据挖掘基础知识培训
在各种层次上提供 回溯的、动态的数
据信息
数据挖掘 （正在流行）
“下个月波士顿的 销售会怎么样？为
什么？”
2022/4/17
高级算法 多处理器计算机
海量数据库
Pilot Lockheed
IBM SGI 其他初创公司
提供预测性的信息
5
数据挖掘的社会需求
苦恼: 淹没在数据中 ; 不能制定合适的决策!
数据
算法:EM (期望最大化)、SOM（自组织特征映射）。
2022/4/17
22
聚类
常用聚类算法——k-means(k均值)，原理及软件实现。
处理流程如下：首先，随机地选择k个对象，每个对象代表一个簇的初始均值或中心。其次，对剩 余的每个对象，根据其与各个簇均值的距离，将它指派到最近似的簇。然后计算每个簇的新均值。 这个过程不断重复，直到准则函数收敛。通常采用平方误差准则。
属性1
属性2
属性3 属性4 决策
属性5
属性
2022/4/17
属性1 属性2
属性5
决策 属性
属性降维
❖ 维数灾难（Curse of Dimensionality） ❖ 数据数量要求呈爆炸式增长 ❖ 常用相似性度量，距离度量失效 ❖ 模型参数剧增
降维：将高维数据通过某种技术变换到 低维，并极大保持原有数据信息 降维假设：高维数据存在本质低维表示
➢ 主要思想是：只要“邻域”中的密度（对象或数据点的数目）超过某个阈值，就 基于密度方法
继续聚类。
➢ 基于网格的方法把对象空间量化为有限数目的单元，形成一个网格结构。所有的 基于网格方法
聚类操作都在这个网格结构化进行。
➢ 基于模型的方法为每簇假定一个模型，并寻找数据对给定模型的最佳拟合。常用 基于模型方法
数据挖掘基础 数据挖掘概念ppt课件
数据挖掘的数据源包括数据库、数据仓库、Web或其他数据存储库。
层次聚类树树状图
A
B
C
D
E
1.1 数据挖掘概述
1.1.2 数据挖掘常用算法概述
第一章 数据挖掘概念
在面对海量数据时，需要使用一定的算法，才能从中挖掘出有用的信息，下面介绍数 据挖掘中常用的算法。
1. 分类算法 (1) 决策树算法 决策树算法是一种典型的分类算法，首先利用已知分类的数据构造决策树，然后利用 测试数据集对决策树进行剪枝，每个决策树的叶子都是一种分类，最后利用形成的 决策树对数据进行分类。决策树的典型算法有ID3，C4.5，CART等。
1.1 数据挖掘概述
1.1.3 数据挖掘常用工具概述
第一章 数据挖掘概念
2. Clementine(SPSS) 软件 Clementine是SPSS所发行的一种资料探勘工具，集成了分类、聚类和关联规则
等算法，Clementine提供了可视化工具，方便用户操作。其通过一系列节点来执行 挖掘过程，这一过程被称作一个数据流，数据流上面的节点代表了要执行的操作。 Clementine的资料可视化能力包含散布图、平面图及Web分析。
1.1 数据挖掘概述
第一章 数据挖掘概念
1.1.3 数据挖掘常用工具概述
1. Weka软件
Weka(Waikato Environment for Knowledge Analysis)的全名是怀卡托智能 分析环境，是一款免费与非商业化的数据挖掘软件，基于Java环境下开源的机器学 习与数据挖掘软件。Weka的源代码可在其官方网站下载。它集成了大量数据挖掘算 法，包括数据预处理、分类、聚类、关联分析等。用户既可以使用可视化界面进行 操作，也可以使用Weka提供的接口，实现自己的数据挖掘算法。图形用户界面包括 Weka Knowledge Flow Environment和Weka Explorer。用户也可以使用Java语 言调用Weka提供的类库实现数据挖掘算法，这些类库存在于weka.jar中。
层次聚类树树状图
A
B
C
D
E
1.1 数据挖掘概述
1.1.2 数据挖掘常用算法概述
第一章 数据挖掘概念
在面对海量数据时，需要使用一定的算法，才能从中挖掘出有用的信息，下面介绍数 据挖掘中常用的算法。
1. 分类算法 (1) 决策树算法 决策树算法是一种典型的分类算法，首先利用已知分类的数据构造决策树，然后利用 测试数据集对决策树进行剪枝，每个决策树的叶子都是一种分类，最后利用形成的 决策树对数据进行分类。决策树的典型算法有ID3，C4.5，CART等。
1.1 数据挖掘概述
1.1.3 数据挖掘常用工具概述
第一章 数据挖掘概念
2. Clementine(SPSS) 软件 Clementine是SPSS所发行的一种资料探勘工具，集成了分类、聚类和关联规则
等算法，Clementine提供了可视化工具，方便用户操作。其通过一系列节点来执行 挖掘过程，这一过程被称作一个数据流，数据流上面的节点代表了要执行的操作。 Clementine的资料可视化能力包含散布图、平面图及Web分析。
1.1 数据挖掘概述
第一章 数据挖掘概念
1.1.3 数据挖掘常用工具概述
1. Weka软件
Weka(Waikato Environment for Knowledge Analysis)的全名是怀卡托智能 分析环境，是一款免费与非商业化的数据挖掘软件，基于Java环境下开源的机器学 习与数据挖掘软件。Weka的源代码可在其官方网站下载。它集成了大量数据挖掘算 法，包括数据预处理、分类、聚类、关联分析等。用户既可以使用可视化界面进行 操作，也可以使用Weka提供的接口，实现自己的数据挖掘算法。图形用户界面包括 Weka Knowledge Flow Environment和Weka Explorer。用户也可以使用Java语 言调用Weka提供的类库实现数据挖掘算法，这些类库存在于weka.jar中。
数据挖掘技术培训资料
加密计算
利用同态加密等加密计算 技术，可以在加密状态下 对数据进行处理和挖掘， 保证数据的安全性。
大规模数据处理效率提升策略
分布式计算
利用分布式计算框架，如 Hadoop、Spark等，可以 并行处理大规模数据，提 高处理效率。
数据压缩与编码
通过数据压缩和编码技术 ，可以减少数据存储和传 输的开销，提高处理速度 。
CARMA算法
基于约束的关联规则挖掘算法，能够发现满 足特定条件的关联规则。
FP-Growth算法
利用前缀树（FP-tree）结构挖掘频繁项集 ，提高挖掘效率。
多维关联规则挖掘
针对多维数据进行关联规则挖掘，如多维数 组、时间序列等。
神经网络与深度学习
前馈神经网络
通过多层神经元之间的连接和权重调整，实现数据的非线性映射和分 类预测。
从原始数据中提取出有意义的特征，如文 本中的关键词、图像中的边缘和纹理等。
从提取的特征中选择与目标变量相关性强 、对模型性能贡献大的特征，以降低模型 复杂度并提高模型性能。
特征降维
特征评估
通过主成分分析（PCA）、线性判别分析 （LDA）等方法，将高维特征空间降维到低 维空间，以便于可视化和计算。
使用卡方检验、互信息等方法评估特征与 目标变量之间的相关性，以及特征之间的 冗余度。
03
02
交通领域
交通拥堵预测与智能调度系统设计 。
政府领域
社会舆情分析与政策效果评估系统 设计。
04
06 数据挖掘挑战与未来发展
数据安全与隐私保护问题探讨
01
02
03
数据脱敏技术
通过数据脱敏技术，可以 在保证数据可用性的同时 ，降低数据泄露风险。
数据分析培训-数据挖掘基础篇
P ( X = 0) = P ({TT }) = 1 4, P ( X = 1) = P ({HT , TH }) = 1 2, P ( X = 2) = P ({HH }) = 1 4
ω TT TH HT HH P({ω}) 1/4 1/4 1/4 1/4 X(ω) 0 1 1 2 x 0 1 2 P(X=x) 1/4 1/2 1/4
当A不B丌独立时
P ( AB P ( A | B P ( B P ( B | A P ( A
Vs. A不B独立时：
P ( AB P ( A P ( B
14
例：条件独立
赌徒的谬误：戴伦伯特系统
参不者赌红色戒黑色，每赌失败一次就加大赌数，每赌赢一次
就减少赌数。
5
第一部分：概率基础——概率解析
概率的 “真正意义” 仍是一个非常有争讫的论题 没有一种解释被一致接受
概率两种主要的解释： 频率解释（经典概率统计学派） 概率 = 一个事件的相对频率 （大量试验情况下） 对应频率推断（点估计、置信区间）
可信度解释（贝叶斯学派） 概率 = 观测者对可能性的判断 “贝叶斯概率” 对应贝叶斯推断
6
第一部分：概率基础——频率学派
在相似试验条件下，进行多次重复试验，得到某个特定输入的相对频率 （如掷骰子戒抛硬 币） 满足概率公理 只有试验才能确定概率
但是
试验次数多少次才足够多? 相似条件? (条件完全相同?)
P(正面朝上)?
P(你本门课程得90分以上)? P(明天会下雨)?
得病概率很小
12
不要相信直觉！
第一部分：概率基础——条件概率
数据挖掘及应用数据挖掘概述ppt课件
Past KDD (Knowledge Discovery and Data Mining) Meetings
• KDD-2019, 13th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, San Jose,
《数据挖掘技术：市场营销、销售与客户关系管理领域的应用》 数据挖掘指的是一种态度，它表明商业活动应该基于认知，分析获得的决 策比没有任何分析所得的决策好得多，经过测算的结果更有利于商业盈利。
• SAS 软件研究所对数据挖掘所下的定义是：
数据挖掘是按照既定的业务目标， 对大量的企业数据进行探索、揭示隐 藏其中的规律性并进一步将之模型化的先进、有效的方法。
国内数据挖掘研究进展
• 1993年国家自然科学基金首次支持我们对该 领域的研究项目。
• 2019年度的国家社会科学基金在统计学类中
首次对该领域的研究予以支持。
• 全国数据库学术会议(NDBC，National DataBase Academic Conference)
• 重要的杂志有计算机学报、软件学报和计算机 研究与发展等。
• KDD-99, 5th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, August 15-18, 2019, San Diego, CA, USA.
• KDD-98, 4th International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, August 27-31, 2019, New York, NY, USA.
数据挖掘基础
利用线性回归可以为连续取值的函数建模。广义 线性模型则可以用于对离散取值变量进行回归建 模。
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。
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ppt课件(2024)
医疗数据类型及特点
电子病历、医学影像、基因测序等 。
数据预处理与特征提取
针对不同类型的医疗数据进行预处 理和特征提取，如文本处理、图像 识别、基因表达谱分析等。
2024/1/29
模型评估与应用
通过准确率、灵敏度、特异度等指 标评估模型性能，将模型应用于实 际医疗场景中，提高医生诊断效率 和准确性。
疾病预测与辅助诊断模型构建
贝叶斯分类器应用案例
03
如垃圾邮件识别、新闻分类、情感分析等。
17
神经网络在分类预测中应用
1 2
神经网络基本概念
模拟人脑神经元连接方式的计算模型，通过训练 学习输入与输出之间的映射关系。
神经网络在分类预测中的应用
通过构建多层感知机、卷积神经网络等模型，对 输入数据进行自动特征提取和分类预测。
3
神经网络应用案例
5
数据挖掘与机器学习关系
机器学习是数据挖掘的重 要工具之一。
2024/1/29
数据挖掘包括数据预处理 、特征提取、模型构建等 步骤，其中模型构建可以 使用机器学习算法。
机器学习算法如决策树、 神经网络、支持向量机等 在数据挖掘中有广泛应用 。
6
2024/1/29
02
数据预处理技术
7
数据清洗与去重
推荐模型构建
利用机器学习、深度学习等技 术构建推荐模型，如逻辑回归 、神经网络等。
模型评估与优化
通过准确率、召回率、F1值等 指标评估模型性能，采用交叉 验证、网格搜索等方法优化模
型参数。
32
金融欺诈检测模型构建与优化
金融欺诈类型及特点
信用卡欺诈、贷款欺诈、洗钱等。
2024/1/29
数据来源与处理
数据挖掘概述PPT课件
还有很多案例都可以印证，现在的社会是一个 信息爆炸的社会。是在信息的潮流中随波逐流 还是“到中流击水，浪遏飞舟”？
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数据挖掘技术的另一个产生动力 2.数据过量而知识贫乏 现代人了解古代的主要方式主要是通过前人留 下的记录，但是这些记录往往是零碎的、不完 全的。例如？
想象一下，如果后人希望了解现在人们的生活 状况，他们面临的已不再是信息缺失，而是需 要从浩如烟海的资料中有选择性的收集他们认 为有用的信息，若没有一定技术支持，其难度 恐怕可以用“浪里淘金”或“大海捞针”来形 容。
一、引例 例1。如果你在当当的购书网站并购买过书籍或音 像制品，以后再浏览该网站时经常看到类似的提示： “欢迎你，下面是我们给您推荐的新书和VCD。” 然后就可以在网页的某个位置看到几本新书或VCD 的名字及其相关链接。 网站怎么知道读者可能会对这些物品干兴趣？
这是因为网站采用了新的技术来了解顾客的潜在需求， 比如：网站从顾客的购买清单中发现你买的书与张三 买过的书有几本是相同的，但是还有些书张三已经买 了，而你却还没买，网站会据此认为你们的阅读偏好 相近，从而你会对那些书也干兴趣。
6
鲑鱼，尿布，啤酒
7
面包，茶，糖鸡蛋
8
咖啡，糖，鸡，鸡蛋
9
面包，尿布，啤酒，盐
10
茶，鸡蛋，小甜饼，尿布，啤酒
从这个销售数据中可以得出什么结论？
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简单分析发现，有6个顾客买了啤酒，而其中5个人 买了尿布，或说，5个买了尿布的顾客都买了啤酒。
从数据挖掘的角度就是得到了如下的很强的关联规则：
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则S2与S6之间的相异度为10，而相似度为1/11, 有min_d=2,max_d=29,因此，也可以定义相似度 为1-(10-2)/(29-2)=19/27。
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数据挖掘技术的另一个产生动力 2.数据过量而知识贫乏 现代人了解古代的主要方式主要是通过前人留 下的记录，但是这些记录往往是零碎的、不完 全的。例如？
想象一下，如果后人希望了解现在人们的生活 状况，他们面临的已不再是信息缺失，而是需 要从浩如烟海的资料中有选择性的收集他们认 为有用的信息，若没有一定技术支持，其难度 恐怕可以用“浪里淘金”或“大海捞针”来形 容。
一、引例 例1。如果你在当当的购书网站并购买过书籍或音 像制品，以后再浏览该网站时经常看到类似的提示： “欢迎你，下面是我们给您推荐的新书和VCD。” 然后就可以在网页的某个位置看到几本新书或VCD 的名字及其相关链接。 网站怎么知道读者可能会对这些物品干兴趣？
这是因为网站采用了新的技术来了解顾客的潜在需求， 比如：网站从顾客的购买清单中发现你买的书与张三 买过的书有几本是相同的，但是还有些书张三已经买 了，而你却还没买，网站会据此认为你们的阅读偏好 相近，从而你会对那些书也干兴趣。
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鲑鱼，尿布，啤酒
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面包，茶，糖鸡蛋
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咖啡，糖，鸡，鸡蛋
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面包，尿布，啤酒，盐
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茶，鸡蛋，小甜饼，尿布，啤酒
从这个销售数据中可以得出什么结论？
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简单分析发现，有6个顾客买了啤酒，而其中5个人 买了尿布，或说，5个买了尿布的顾客都买了啤酒。
从数据挖掘的角度就是得到了如下的很强的关联规则：
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则S2与S6之间的相异度为10，而相似度为1/11, 有min_d=2,max_d=29,因此，也可以定义相似度 为1-(10-2)/(29-2)=19/27。
数据挖掘概述ppt课件
• 缺陷
–只注重模型的生成，如何和预言模型系统集成导致了第三代
数据挖掘系统的开发
10
二、数据挖掘软件的发展 第二代数据挖掘软件 DBMiner
11
二、数据挖掘软件的发展 第二代软件 SAS Enterprise Miner
12
二、数据挖掘软件的发展
第三代数据挖掘软件
• 特点 –和预言模型系统之间能够无缝的集成，使得由数据挖掘软件 产生的模型的变化能够及时反映到预言模型系统中 –由数据挖掘软件产生的预言模型能够自动地被操作型系统吸 收，从而与操作型系统中的预言模型相联合提供决策支持的 功能 –能够挖掘网络环境下（Internet/Extranet）的分布式和高 度异质的数据，并且能够有效地和操作型系统集成
一、数据挖掘概念----技术
• 技术分类
– 预言（Predication）：用历史预测未来 – 描述（Description）：了解数据中潜在的规律
• 数据挖掘技术
– 关联分析 – 序列模式 – 分类（预言） – 聚集 – 异常检测
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二、数据挖掘软件的发展
Robert Grossman， National Center for Data Mining University of Illinois at Chicago 的观点
一、数据挖掘概念----发展
• 1989 IJCAI会议： 数据库中的知识发现讨论专题 – Knowledge Discovery in Databases (G. Piatetsky-Shapiro and W. Frawley, 1991)
• 1991-1994 KDD讨论专题 – Advances in Knowledge Discovery and Data Mining (U. Fayyad, G. Piatetsky-Shapiro, P. Smyth, and R. Uthurusamy, 1996)
数据分析与数据挖掘培训资料
插值法
利用已知数据点估算缺失 值，如线性插值、多项式 插值等。
异常值检测与处理方法
统计方法
应用统计学原理，如3σ原则、箱线图 等，识别并处理异常值。
可视化方法
通过数据可视化手段，直观展示异常 值并手动处理。
机器学习方法
利用机器学习算法，如孤立森林、 DBSCAN等，自动检测并处理异常值 。
特征选择与降维技术
过滤式特征选择
基于统计性质，如相关 性、方差等，筛选重要
特征。
包装式特征选择
通过目标函数（如分类 器性能）来评价特征子
集的重要性。
嵌入式特征选择
在模型训练过程中同时 进行特征选择，如决策 树、LASSO回归等。
降维技术
应用主成分分析（PCA ）、线性判别分析（ LDA）等方法降低数据 维度，提高计算效率和
确定报告要解决的问题和面向的读者群体， 以便更好地构建报告结构和内容。
统一风格和格式
保持报告整体风格和格式的一致性，提高可 读性。
合理安排内容顺序
按照重要性和逻辑关系安排内容顺序，突出 重点信息。
添加必要说明和注释
对图表和数据添加必要的说明和注释，帮助 读者更好地理解报告内容。
演讲技巧和注意事项
01
、间距和颜色等因素。
折线图
用于展示时间序列数据或连续 变量的变化趋势，设计时应注 重线条的流畅性和清晰度。
散点图
用于展示两个变量之间的相关 关系，设计时应考虑点的大小
、形状和颜色等因素。
饼图
用于展示数据的占比关系，设 计时应避免使用过多颜色和保
持标签清晰可读。
报告结构搭建和内容编排
明确报告目的和受格式，便于后续处理 和分析。