【课件】数据挖掘中的特征选择PPT
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特征选择PPT_赵风
Logistics回归要求输入变量的总数有上限.
统计分析、数据挖掘与商业智能应用研究小组
特征选择 (feature selection)
• 特征选择三个步骤:
• 删减:排除那些看起来不太重要或者有问题的变量,比如 说有太多缺失值的,以及那些在我们所有的观测上取值 几乎相同的变量.
• 排序:将筛选后的变量按某种规则规定的重要性从高到 低排序.
• 过滤变量条件：过 滤对建模和预测没 有贡献的变量。 Celemtine提供五条 过滤准则
统计分析、数据挖掘与商业智能应用研究小组
特征选择 (feature selection)
CELEMTINE删减变量的五条准则
– 缺失值的最大比例（Maximum percentage of missing values）：缺失值比例超过设定值的变量将被过滤。
• 但若不完全是分类变量…
• 如果输入变量有部分为连续变量,而输出目标变量是分 类的,则可以用pearson卡方检验或Likelihood ratio准则 判断重要性。
• 如果输入变量均为分类变量,而输出变量为连续型,或者 反过来,则可以用F统计量准则。(?)
• 若输入输出变量均为连续型，则对相关系数的t检验可
统计分析、数据挖掘与商业智能应用研究小组
特征选择 (feature selection)
• 分类变量的重要性判断准则
(是指输入变量和输出变量均为分类变量) • Pearson：采用pearson卡方检验对预测字段和目标
字段的独立性。 • Likelihood ratio：类似pearson卡方检验，但更适用于小
统计分析、数据挖掘与商业智能应用研究小组
特征选择模型的输出结果
• 未被删减的变量列表这张表 上的变量顺序不是唯一的：
统计分析、数据挖掘与商业智能应用研究小组
特征选择 (feature selection)
• 特征选择三个步骤:
• 删减:排除那些看起来不太重要或者有问题的变量,比如 说有太多缺失值的,以及那些在我们所有的观测上取值 几乎相同的变量.
• 排序:将筛选后的变量按某种规则规定的重要性从高到 低排序.
• 过滤变量条件：过 滤对建模和预测没 有贡献的变量。 Celemtine提供五条 过滤准则
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特征选择 (feature selection)
CELEMTINE删减变量的五条准则
– 缺失值的最大比例（Maximum percentage of missing values）：缺失值比例超过设定值的变量将被过滤。
• 但若不完全是分类变量…
• 如果输入变量有部分为连续变量,而输出目标变量是分 类的,则可以用pearson卡方检验或Likelihood ratio准则 判断重要性。
• 如果输入变量均为分类变量,而输出变量为连续型,或者 反过来,则可以用F统计量准则。(?)
• 若输入输出变量均为连续型，则对相关系数的t检验可
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特征选择 (feature selection)
• 分类变量的重要性判断准则
(是指输入变量和输出变量均为分类变量) • Pearson：采用pearson卡方检验对预测字段和目标
字段的独立性。 • Likelihood ratio：类似pearson卡方检验，但更适用于小
统计分析、数据挖掘与商业智能应用研究小组
特征选择模型的输出结果
• 未被删减的变量列表这张表 上的变量顺序不是唯一的：
数据挖掘--分类完整1ppt课件
2020/5/21
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K-近邻分类算法
大部分分类器都输出一个实数值(可以看作概率),通过变 换阈值可以得到多组TPR与FPR的值。
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11
第三章 分类方法
分类的基本概念与步骤 基于距离的分类算法 决策树分类方法 贝叶斯分类 实值预测 与分类有关的问题
内容提要
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12
基于距离的分类算法的思路
第三章 分类方法
分类的基本概念与步骤 基于距离的分类算法 决策树分类方法 贝叶斯分类 实值预测 与分类有关的问题
内容提要
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1
分类的流程
根据现有的知识，我们得到了一些关于爬行动物和鸟类的信息， 我们能否对新发现的物种，比如动物A，动物B进行分类？
2020/5/21
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f(xi1 ,xi2 ,xi3 ,..x.i)n. .y.i ,
步骤三：建立分类模型或分类器（分类）。
分类器通常可以看作一个函数，它把特征映射到类的空间 上
2020/5/21
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5
如何避免过度训练
分类也称为有监督学习(supervised learning), 与之相对于的是无监督学习(unsupervised learning),比如聚类。
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7
分类模型的评估
真阳性(True Positive)： 实际为阳性 预测为阳性 真阴性(True Negative)：实际为阴性 预测为阴性 假阳性(False Positive)： 实际为阴性 预测为阳性 假阴性(False Negative)：实际为阳性 预测为阴性
预测是否正确 预测结果 比如预测未知动物是鸟类还是爬行动物，阳性代表爬
数据挖掘PPT-第3章分类
应用市场：医疗诊断、人脸检测、故障诊断和故障预警 ······
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高级大数据人才培养丛书之一，大数据挖掘技术与应用
第三章 分类
3.1 基本概念 3.2 决策树 3.3 贝叶斯分类 3.4 支持向量机 3.5 实战：决策树算法在Weka中的实现 习题
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*** 基本概念
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高级大数据人才培养丛书之一，大数据挖掘技术与应用
第三章 分类
3.1 基本概念 3.2 决策树 3.3 贝叶斯分类 3.4 支持向量机 3.5 实战：决策树算法在Weka中的实现 习题
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*** 决策树
第三章 分类
决策树是数据挖掘的有力工具之一，决策树学习算法是从一组样本数据集（一个样 本数据也可以称为实例）为基础的一种归纳学习算法，它着眼于从一组无次序、无规则 的样本数据（概念）中推理出决策树表示形式的分类规则。
E
X ，a
g X，a H X，a
第三章 分类
*** 分类的基本概念
分类（Classification）是一种重要的数据分析形式，它提取刻画重要数据类的模型。 这种模型称为分类器，预测分类的（离散的、无序的）类标号。这些类别可以用离散值 表示，其中值之间的次序没有意义。
分类也可定义为： 分类的任务就是通过学习得到一个目标函数(Target Function)ƒ ，把每个属性集x映 射到一个预先定义的类标号y 。
11
No Small 55K ？
12 Yes Medium 80K ？
13 Yes Large 110K ？
14
No Small 95K ？
15
No Large 67K ？
数据挖掘中的特征选择和聚类分析
数据挖掘中的特征选择和聚类分析数据挖掘是一种利用计算机技术对大量数据进行深入分析和处理的方法。
数据挖掘可以帮助我们从大量数据中发现规律、模式和趋势等信息。
其中，特征选择和聚类分析是数据挖掘中的两个重要步骤。
本文将深入探讨这两个步骤的相关概念、方法和应用。
一、特征选择特征选择是数据挖掘中的一项重要技术。
其目的是从原始数据中选择出最具有代表性和有效性的特征子集，以提高数据挖掘的准确性和效率。
特征选择可以帮助我们减少数据的维度，减少数据处理的时间和成本，还可以帮助我们发现数据中的规律和模式。
下面将介绍特征选择的方法和应用。
1.方法（1）过滤式特征选择：过滤式特征选择是在特征提取之前对所有特征进行筛选，选出与分类或回归任务相关性最高的特征。
常用的方法有相关系数法、卡方检验法、互信息法等。
（2）包裹式特征选择：包裹式特征选择是将特征选择嵌入到分类或回归模型中，通过评估分类或回归结果的精度来选择最佳特征子集。
常用的方法有遗传算法、模拟退火算法、梯度下降法等。
（3）嵌入式特征选择：嵌入式特征选择是将特征选择嵌入到分类或回归算法中，通过自动学习特征的权重和重要性来选择最佳特征子集。
常用的方法有决策树、支持向量机、神经网络等。
2.应用特征选择可以在许多领域中得到广泛应用，例如医学诊断、金融风险管理、文本分类等。
在医学诊断中，可以使用特征选择方法选择最具有代表性和有效性的生物标志物，以提高疾病的诊断准确性和治疗效果。
在金融风险管理中，可以使用特征选择方法选择最具有代表性和有效性的财务指标，以预测市场波动和风险。
在文本分类中，可以使用特征选择方法选择最具有代表性和有效性的单词或短语，以自动判断文本的主题和情感。
二、聚类分析聚类分析是数据挖掘中的一项常用技术。
其目的是将相似的数据点划分到同一类别中，以发现数据的内在结构和特征。
聚类分析可以帮助我们识别数据中的模式、群组和异常值等信息，还可以帮助我们预测未来的趋势和变化。
《数据挖掘》PPT课件
➢ 数据挖掘应用系统开发 ➢ 数据挖掘技术的新应用 ➢ 数据挖掘软件发展
2020/12/9
数据库研究所
9
高级数据挖掘
课程的教学目的
➢ 让学生掌握数据挖掘的基本概念、算法和高级技术； ➢ 将这些概念、算法和技术应用于实际问题。
复旦大学计算机科学技术学 院基本情况
➢ 主要研究方向
▪ 媒体计算 ▪ 数据库与数据科学 ▪ 网络与信息安全 ▪ 智能信息处理 ▪ 人机接口和服务计算 ▪ 理论计算机科学 ▪ 软件工程与系统软件
2020/12/9
数据库研究所
6
复旦大学数据挖掘课程的设置
总体目标
➢ 掌握大规模数据挖掘与分析的基本流程 ➢ 掌握数据挖掘的基本算法 ➢ 掌握对实际数据集进行挖掘的系统能力
数据仓库与数据挖掘
数据库系统
2020/12/9
数据库研究所
8
数据仓库与数据挖掘
课程的教学目的
➢ 掌握数据仓库数据挖掘原理、技术和方法，掌握建立数据挖掘应用 系统的方法，了解相关前沿的研究。
教学内容
➢ 数据挖掘、数据仓库的基本概念
▪ 数据仓库设计和应用 ▪ 数据挖掘的基本技术
• 关联分析、分类分析、聚类分析、异常分析和演化分析等；联机分析处理OLAP技术；
➢ involving methods at the intersection of artificial intelligence, machine learning, statistics, and database systems.
➢ The overall goal of the data mining process is to extract information from a data set and transform it into an understandable structure for further use.
2020/12/9
数据库研究所
9
高级数据挖掘
课程的教学目的
➢ 让学生掌握数据挖掘的基本概念、算法和高级技术； ➢ 将这些概念、算法和技术应用于实际问题。
复旦大学计算机科学技术学 院基本情况
➢ 主要研究方向
▪ 媒体计算 ▪ 数据库与数据科学 ▪ 网络与信息安全 ▪ 智能信息处理 ▪ 人机接口和服务计算 ▪ 理论计算机科学 ▪ 软件工程与系统软件
2020/12/9
数据库研究所
6
复旦大学数据挖掘课程的设置
总体目标
➢ 掌握大规模数据挖掘与分析的基本流程 ➢ 掌握数据挖掘的基本算法 ➢ 掌握对实际数据集进行挖掘的系统能力
数据仓库与数据挖掘
数据库系统
2020/12/9
数据库研究所
8
数据仓库与数据挖掘
课程的教学目的
➢ 掌握数据仓库数据挖掘原理、技术和方法，掌握建立数据挖掘应用 系统的方法，了解相关前沿的研究。
教学内容
➢ 数据挖掘、数据仓库的基本概念
▪ 数据仓库设计和应用 ▪ 数据挖掘的基本技术
• 关联分析、分类分析、聚类分析、异常分析和演化分析等；联机分析处理OLAP技术；
➢ involving methods at the intersection of artificial intelligence, machine learning, statistics, and database systems.
➢ The overall goal of the data mining process is to extract information from a data set and transform it into an understandable structure for further use.
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”？
第5页/共63页
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？
第2页/共63页
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：
第18页/共63页
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。
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：
第18页/共63页
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。
数据挖掘中的特征选择ppt课件
成果
结合LDA与二分K均值聚类的特点，提出了针对高维数 据集的自顺应聚类方法。利用线性判别分析(LDA)来实 现维归约，然后在低维数据集上执行二分k均值聚类来生 成类。低维空间的聚类结果又可以经过某种机制构造出 原数据集上的类。然后在此根底上再利用LDA进展维归 约，这个过程反复进展下去，不断地修正前面得到的聚 类结果，直到得到全局最优。
特征的评价函数
特征的评价函数分为五类：相关性，间隔，信息增益， 一致性和分类错误率。
常用的有平方间隔，欧氏间隔，非线性丈量， Minkowski间隔，信息增益，最小描画长度，互信息 ，依赖性度量或相关性度量，一致性度量，分类错误率 ，分类正确率
特征选择方法的模型
普通地，特征选择方法可以分为三种模型，分别是：过 滤模型、封装模型和混合模型。
分类〔Classification〕 聚类(Clustering) 相关规那么(Association Rule) 回归(Regression) 其他
特征归约在数据发掘中的作用
由于在文本分类、信息检索和生物信息学等数据发掘的 运用领域中，数据的维数往往是很高的。
高维的数据集中包含了大量的特征(属性)。比如一个文 本数据集中，每一个文本都可以用一个向量来表示，向 量中的每一个元素就是每一个词在该文本中出现的频率 。在这种情况下，这个数据集中就存在着成千上万的特 征。这种高维的数据给数据发掘带来了“维灾难〞(The Curse of Dimensionality)问题。
量) 数据缩减和变换 找到有用的特征，维数缩减/变量缩减，不变量的表示 选择数据发掘的功能 数据总结, 分类模型数据发掘, 回归分析, 关联规那么
发掘, 聚类分析等
选择发掘算法 数据发掘: 寻觅感兴趣的方式 方式评价和知识表示 可视化，转换，消除冗余方式等等 运用发现的知识
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特征归约在数据挖掘中的作用
因为在文本分类、信息检索和生物信息学等数据挖掘的 应用领域中，数据的维数往往是很高的。
高维的数据集中包含了大量的特征(属性)。比如一个文 本数据集中，每一个文本都可以用一个向量来表示，向 量中的每一个元素就是每一个词在该文本中出现的频率 。在这种情况下，这个数据集中就存在着成千上万的特 征。这种高维的数据给数据挖掘带来了“维灾难”(The Curse of Dimensionality)问题。
特征选择和特征降维是两类特征归约方法。
特征选择
特征选择的一般过程包括：首先从特征全集中产生出一 个特征子集，然后用评价函数对该特征子集进行评价， 评价的结果与停止准则进行比较，若评价结果比停止准 则好就停止，否则就继续产生下一组特征子集，继续进 行特征选择。选出来的特征子集一般还要验证其有效性 。
基于过滤模型的算法主要有两类：特征权重和子集搜索 。
这两类算法的不同之处在于是对单个特征进行评价还是 对整个特征子集进行评价。
特征权重算法对每个特征指定一个权值，并按照它与目 标概念的相关度对其进行排序，如果一个特征的相关度 权值大于某个阈值，则认为该特征优秀，并且选择该特 征。该算法缺点在于：他们可以捕获特征与目标概念间 的相关性，却不能发现特征间的冗余性。而经验证明除 了无关特征对学习任务的影响，冗余特征同样影响学习 算法的速度和准确性，也应尽可能消除冗余特征。 Relief算法是一个比较著名的特征权重类方法。
数据挖掘中的数据归约问题
为什么需要数据挖掘 2019/10/25
数据爆炸问题
数据挖掘中的特征选择
自动数据收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，但却缺乏有用的信息
数据爆炸但知识贫乏
数据挖掘的作用
数据挖掘：在大量的数据中挖掘感兴趣的知识 （规则，规律，模式，约束）
了解应用领域
了解相关的知识和应用的目标
创建目标数据集: 选择数据 数据清理和预处理: (这个可能要占全过程60％的工作
量) 数据缩减和变换
找到有用的特征，维数缩减/变量缩减，不变量的表示 选择数据挖掘的功能
数据总结, 分类模型数据挖掘, 回归分析, 关联规则挖 掘, 聚类分析等
完全搜索分为穷举搜索与非穷举搜索两类。 (1) 广度优先搜索(BFS ) (2) 分支限界搜索(BAB) (3) 定向搜索 (BS) (4) 最优优先搜索(Best First Search)
启发式搜索 (1) 序列前向选择(SFS) (2) 序列后向选择(SBS) (3) 双向搜索(BDS) (4) 增L去R选择算法 (LRS) (5) 序列浮动选择(Sequential Floating Selection) (6) 决策树(DTM)
特征选择的过程 ( M. Dash and H. Liu 1997 )
特征选择大体上可以看作是一个搜索过程，搜索空间中 的每一个状态都可以看成是一个可能特征子集。
搜索的算 法分为完 全搜索 (Complete)，启发式 搜索 (Heuristic)，随机搜索(Random) 3大类。
特征选择方法的模型
一般地，特征选择方法可以分为三种模型，分别是：过 滤模型、封装模型和混合模型。
过滤模型：根据训练集进行特征选择，在特征选择的
过程中并不涉及任何学习算法。即特征子集在学习算法 运行之前就被单独选定。但学习算法用于测试最终特征 子集的性能。
过滤模型简单且效率很高。由于过滤模型中的特征选择 过程独立于学习算法，这就容易与后面的学习算法产生 偏差，因此为了克服这个缺点提出了封装模型。
欺骗检测和异常模式的监测 (孤立点)
其他的应用
文本挖掘 (新闻组，电子邮件，文档) 和Web挖掘 流数据挖掘 DNA 和生物数据分析
数据挖掘: 数据库中的知识挖掘(KDD)
数据挖掘—知识挖掘的核心
模式评估
数据挖掘 任务相关数据
数据仓库
选择
数据清理 数据集成
数据库
数据挖掘的步骤
随机算法 (1) 随机产生序列选择算法(RGSS) (2) 模拟退火算法(SA)
(3) 遗传算法(GA)
特征的评价函数
特征的评估函数分为五类：相关性，距离，信息增益， 一致性和分类错误率。
常用的有平方距离，欧氏距离，非线性测量， Minkowski距离，信息增益，最小描述长度，互信息 ，依赖性度量或相关性度量，一致性度量，分类错误率 ，分类正确率
可视化
算法
其他学科
数据挖掘的分类
预言（Predication）：用历史预测 未来
描述（Description）：了解数据中 潜在的规律
数据挖掘的主要方法
分类（Classification） 聚类(Clustering) 相关规则(Association Rule) 回归(Regression) 其他
在线分析处理（OLAP)，多维分析(MDA) 数据源
DBA
论文, 文件, 信息提供商, 数据库系统, 联机事务处理系统(OLTP)
典型数据挖掘系统
图形用户界面
模式评估 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
知识库
数据挖掘:多个学科的融合
数据库系统
统计学
机器学习
Байду номын сангаас
数据挖掘
数据挖掘是一种从大量数据中寻找其规律的技 术。它综合了统计学、数据库技术和人工智能 技术
数据库越来越大
数据挖掘
海量的数据
有价值的知识
数据挖掘的应用
数据分析和决策支持
市场分析和管理
客户关系管理 (CRM)，市场占有量分析，交叉销售，目标市 场
风险分析和管理
风险预测，客户保持，保险业的改良，质量控制，竞争分析
选择挖掘算法 数据挖掘: 寻找感兴趣的模式 模式评估和知识表示
可视化，转换，消除冗余模式等等
运用发现的知识
数据挖掘和商业智能
支持商业决策的 潜能不断增长
决策支持
最终用户
数据表示 可视化技术 数据挖掘 信息发现
商业分析家 数据分析家
数据探索 统计分析，查询和报告
数据仓库/数据市场