《数据挖掘》
《数据挖掘导论》目录
《数据挖掘导论》⽬录⽬录什么是数据挖掘常见的相似度计算⽅法介绍决策树介绍基于规则的分类贝叶斯分类器⼈⼯神经⽹络介绍关联分析异常检测数据挖掘数据挖掘（英语：Data mining），⼜译为资料探勘、数据采矿。
它是数据库知识发现（英语：Knowledge-Discovery in Databases，简称：KDD)中的⼀个步骤。
数据挖掘⼀般是指从⼤量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。
数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多⽅法来实现上述⽬标。
常见的数据相似度计算汉密尔顿距离（r = 1）欧式距离（r = 2）上确界距离（r = max）⼆元数据相似性简单匹配系数（Simple Matching Coefficient,SMC）：Jaccard 系数：余弦相似度：⼴义Jaccard系数：⽪尔逊相关系数（Pearson’s correlation）：决策树（decision tree）（TODO）决策树是⼀个树结构（可以是⼆叉树或⾮⼆叉树）。
其每个⾮叶节点表⽰⼀个特征属性上的测试，每个分⽀代表这个特征属性在某个值域上的输出，⽽每个叶节点存放⼀个类别。
使⽤决策树进⾏决策的过程就是从根节点开始，测试待分类项中相应的特征属性，并按照其值选择输出分⽀，直到到达叶⼦节点，将叶⼦节点存放的类别作为决策结果。
构造决策树的关键步骤是分裂属性。
所谓分裂属性就是在某个节点处按照某⼀特征属性的不同划分构造不同的分⽀，其⽬标是让各个分裂⼦集尽可能地“纯”。
尽可能“纯”就是尽量让⼀个分裂⼦集中待分类项属于同⼀类别。
构造决策树的关键性内容是进⾏属性选择度量，属性选择度量是⼀种选择分裂准则，是将给定的类标记的训练集合的数据划分D“最好”地分成个体类的启发式⽅法，它决定了拓扑结构及分裂点split_point的选择。
属性选择度量算法有很多，⼀般使⽤⾃顶向下递归分治法，并采⽤不回溯的贪⼼策略。
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：
《数据挖掘教学课件》数据挖掘期末考题（答案）
华南理工大学计算机科学与工程学院2012—2013学年度第二学期期末考试《数据仓库与数据挖掘技术》试卷(假的)专业：计算机科学与技术年级：2010 姓名：学号：注意事项：1. 本试卷共四大题，满分100分，考试时间120分钟；2. 所有答案请直接答在试卷上；题号一二三四总分得分一.填空题（每空1分，共20分）1.数据仓库的特征包括_面向主题________、___集成_________、__时变_________和非易失性。
2.数据仓库的三种数据模式包括_星形模式_、__雪花形模式__________、___事实星座形模式________。
3.仓库数据库服务器、_LOAP服务器________、__前端客户__________为数据仓库的多层结构。
4. OLAP技术多维分析过程中，多维分析操作包括 __上卷___、__下钻____、___切片____、__切块__________、__转轴_________等。
5. 知识发现过程的主要步骤有：数据清理、__数据集成__________、__数据选择___、数据交换、_数据挖掘________、___模式评估_________、__知识表示_______。
6. 数据仓库的视图的分类有:自顶向下视图、_数据源视图________、数据仓库视图、_商务视图_________。
二.简答题(每题6分，共42分)1.简述处理空缺值的方法。
1、忽略该记录2、手工填写空缺值3、使用默认值4、使用属性平均值5、使用同类样本平均值6、使用最可能的值2.挖掘的知识类型。
1、概念/类描述：特征化和区分2、挖掘频繁模式、关联和相关3、分类和预测4、聚类分析5、离群点分析6、演变分析3.何为OLTP与OLAP及他们的主要区别。
联机事务处理OLTP (on-line transaction processing)；联机分析处理OLAP (on-line analytical processing)；OLTP和OLAP的区别：用户和系统的面向性:OLTP面向顾客，而OLAP面向市场；数据内容：OLTP系统管理当前数据，而OLAP管理历史的数据；数据库设计：OLTP系统采用实体-联系（ER)模型和面向应用的数据库设计，而OLAP系统通常采用星形和雪花模型；视图：OLTP系统主要关注一个企业或部门内部的当前数据，而OLAP 系统主要关注汇总的统一的数据；访问模式：OLTP访问主要有短的原子事务组成，而OLAP系统的访问大部分是只读操作，尽管许多可能是复杂的查询。
《数据挖掘的算法》论文
写一篇《数据挖掘的算法》论文
数据挖掘是一种采用计算机技术来从大量数据中发掘有用信息的过程。
它的目的是为了从海量的数据中发现新的信息、规律，并将其应用于商业、管理、工程和社会等领域，从而进行决策和控制。
数据挖掘的算法是数据挖掘的核心，它们具有非常重要的意义。
现在，有三种常见的数据挖掘算法，即关联法、分类法和聚类法。
关联法是指利用统计技术，从大量数据中发现不同事物之间的关联性，从而进行复杂数据集的分析和探索。
它具有快速、精准、可靠等优点，可以帮助我们找出特定的数据属性之间的关联关系，帮助决策者做出正确的判断。
分类法是指基于特征值，将目标对象归类到特定的类别或群体中，常见的分类算法包括逻辑回归、决策树和支持向量机等。
它可以帮助我们快速地划分类别和数据，使我们了解特定类别数据的分布情况，以便进行更好的分析和挖掘。
聚类法是指根据目标对象的特征值，将其分为不同的聚类，从而获得聚类之间的相似性和差异性。
层次聚类分析、K-均值
聚类等是常见的聚类方法。
通过这种方式，我们可以有效地发现数据集中的隐藏规律和特征，它有助于我们掌握数据的空间构成和特征分布，从而为后续的操作提供备选方案或策略。
以上就是数据挖掘的三种算法的基本介绍。
它们在数据挖掘中
扮演着重要的角色，我们可以根据实际需要，利用合适的方法，从海量数据中获取有用的信息，为后续决策提供可靠的支持。
《数据分析与数据挖掘》课程教学大纲
《数据分析与数据挖掘》课程教学大纲引言概述：数据分析与数据挖掘是当今信息时代中非常重要的课程之一。
随着大数据时代的到来，数据分析和数据挖掘的技术和方法在各个领域都得到了广泛应用。
本文将详细介绍《数据分析与数据挖掘》课程的教学大纲，包括课程的目标、内容和教学方法等。
一、课程目标：1.1 培养学生的数据分析和数据挖掘的基本理论知识和技能；1.2 培养学生的数据处理和数据挖掘的实践能力；1.3 培养学生的数据分析和数据挖掘的问题解决能力。
二、课程内容：2.1 数据分析基础知识2.1.1 数据分析的定义和概念2.1.2 数据分析的基本流程2.1.3 数据分析的常用方法和技术2.2 数据挖掘算法2.2.1 数据挖掘的概念和目标2.2.2 常见的数据挖掘算法2.2.3 数据挖掘算法的应用领域2.3 数据预处理2.3.1 数据清洗的方法和技术2.3.2 数据集成和转换的方法和技术2.3.3 数据规约的方法和技术三、教学方法：3.1 理论讲授3.1.1 通过课堂讲解，向学生介绍数据分析和数据挖掘的基本概念和方法；3.1.2 通过案例分析，展示数据分析和数据挖掘在实际问题中的应用。
3.2 实践操作3.2.1 提供真实数据集，让学生进行数据分析和挖掘的实践操作；3.2.2 引导学生使用数据分析和挖掘工具，进行实际案例的分析和挖掘。
3.3 小组讨论3.3.1 组织学生进行小组讨论，探讨数据分析和数据挖掘的问题和方法；3.3.2 鼓励学生分享自己的经验和见解，促进学生之间的互动和合作。
四、评估方式：4.1 课堂作业4.1.1 布置数据分析和数据挖掘的相关作业，要求学生运用所学知识解决实际问题；4.1.2 对学生的作业进行批改和评估，及时反馈学生的学习情况。
4.2 项目实践4.2.1 要求学生参与数据分析和数据挖掘的项目实践，锻炼他们的实际操作能力；4.2.2 对学生的项目实践进行评估，评估学生在实际项目中的表现和能力。
《数据挖掘》教学大纲
《数据挖掘》教学大纲一、课程的性质、目的与任务数据挖掘是综合了机器学习、统计和数据库的一门现代计算机技术，旨在发现海量数据中的模型与模式，具有巨大的应用前景。
在很多重要的领域，数据挖掘都发挥着积极的作用。
因此这门课程是计算机专业及相关专业的重要课程之一。
《数据挖掘》课程是计科专业与软工专业的专业任选课程，通过本课程的学习使学生掌握数据挖掘的基本概念，了解数据挖掘的定义和功能以及实现数据挖掘的主要步骤和具体实现方法，初步掌握数据挖掘的算法。
使同学们在学习本课程后，能实现简单的数据挖掘算法编程，了解实现数据挖掘的具体操作。
通过本课程的学习，要求学生达到:1．了解数据挖掘技术的整体概貌2．了解数据挖掘技术的主要应用及当前的研究热点问题和发展方向3．掌握最基本的概念、算法原理和技术方法二、课程教学基本内容与要求第一章引言（一）基本教学内容1.1什么激发了数据挖掘，为什么它是重要的1.2什么是数据挖掘1.3对何种数据进行挖掘1.4数据挖掘功能——可以挖掘什么类型的模式1.5所有模式都是有趣的吗1.6数据挖掘系统的分类1.9数据挖掘的主要问题（二）基本要求教学目的：掌握数据挖掘的基本概念、理解数据挖掘的形成与发展过程、了解数据挖掘的数据对象、了解数据挖掘所具有的功能。
教学重点：重点讲解数据挖掘的功能教学难点：数据挖掘功能第二章数据预处理（一）基本教学内容2.1 为什么要预处理数据2.2 描述性数据汇总2.3 数据清理2.4 数据集成和变换2.5 数据归约2.6 数据离散化和概念分层产生（二）基本要求教学目的：了解数据预处理的原因，掌握数据预处理的方法。
教学重点：数据清理、数据集成和变换、数据归约、数据离散化和概念分层教学难点：数据归约、数据离散化和概念分层第三章数据仓库与OLAP技术概述（一）基本教学内容3.1 什么是数据仓库3.2 多维数据模型3.3 数据仓库的系统结构3.4 数据仓库实现3.5 从数据仓库到数据挖掘（二）基本要求教学目的：理解数据仓库的概念，了解数据仓库的多维数据模型，理解数据仓库的系统结构，掌握数据立方体的有效计算。
《课程_数据挖掘》课程教学大纲
数据挖掘Data Mining一、课程基本信息学时：32（含实验20学时）学分：2考核方式：考查中文简介：《数据挖掘》是统计学专业的专业选修课。
从数据分析的角度看，统计学主要是通过机器学习来实现数据挖掘，大多数数据挖掘技术都源自机器学习领域，机器学习算法和数据库原理是数据挖掘的两大支撑技术。
本课程的学习目的在于使学生掌握数据挖掘的基本概念、基本原理，常用的机器学习算法与数据分析方法，以及它们在工程实践中的应用。
为从事数据挖掘、数据分析工作和实践打下必要的基础。
二、教学目的与要求数据挖掘作为统计学专业的一门专业选修课，其前续课程有《概率论与数理统计》、《经济预测与决策》、《数据库管理系统》和《统计软件应用》等。
本课程的教学目的在于使学生掌握对数据进行分析和软件应用的能力，培养学生分析数据、获取知识的基本能力。
重点掌握以下几个方面的知识：(1)数据挖掘基础知识；(2)分类、预测与回归；(3)聚类分析；(4)关联技术；(5)离群点挖掘；(6)数据挖掘的扩展与应用。
三、教学方法与手段1、教学方法数据挖掘理论性较强，涉及较强的理论知识及数学知识，是本专业的具有广阔应用前景的理论课程。
在课程的教学过程中，根据教学内容的不同，综合采用多种的教学方法，着重培养学生定性分析、定量估算和模拟实验研究的能力，以更好地完成教学任务。
(1)课堂讲授：在课堂讲学的内容方面既要保持理论的系统性，又要注意联系实际社会生产问题，同时将大问题分成几个小问题进行讲解，然后再把小问题组装成大问题让学生更好理解。
(2)编程教学：讲授过程中，对于某些算法，老师通过课堂软件操作进行详细讲解，让学生更好的理解和掌握相关技术。
(3)课堂讨论：可以对学生分组进行组内讨论，由于与数据挖掘竞赛息息相关，可以以2～3位学生一组，通过组内队员分析与讲解，提高学生的学习与理解能力，同时培养学生的团队协作能力。
(4)启发式教学：在教学过程中以学生为中心进行引导，教师与学生进行互动探讨。
《数据分析与数据挖掘》课程教学大纲
《数据分析与数据挖掘》课程教学大纲引言概述：《数据分析与数据挖掘》课程是现代信息技术领域中的重要课程之一，它涉及到了数据的收集、处理、分析和挖掘等方面的知识。
本文将详细介绍《数据分析与数据挖掘》课程教学大纲的内容和结构，以帮助学生更好地了解和掌握这门课程。
一、课程目标1.1 培养学生的数据分析思维能力1.2 培养学生的数据挖掘技术应用能力1.3 培养学生的数据分析与挖掘实践能力二、课程内容2.1 数据分析基础知识2.1.1 数据分析的概念和方法2.1.2 数据预处理技术2.1.3 数据可视化技术2.2 数据挖掘算法2.2.1 分类算法2.2.2 聚类算法2.2.3 关联规则挖掘算法2.3 数据挖掘工具与平台2.3.1 常用数据挖掘工具介绍2.3.2 数据挖掘平台的使用方法2.3.3 数据挖掘案例分析三、教学方法3.1 理论讲授3.1.1 通过教师讲解，介绍数据分析与数据挖掘的基本概念和方法3.1.2 分析实际案例，让学生理解数据分析与挖掘的应用场景3.1.3 引导学生掌握数据分析与挖掘的基本原理和算法3.2 实践操作3.2.1 提供数据集，让学生进行数据预处理和分析实验3.2.2 使用数据挖掘工具，让学生进行分类、聚类和关联规则挖掘实验3.2.3 引导学生分析实验结果，总结经验和教训3.3 课堂讨论3.3.1 组织学生进行小组讨论，分享数据分析与挖掘的案例和经验3.3.2 引导学生提出问题，进行思维碰撞和知识交流3.3.3 教师进行点评和总结，加深学生对课程内容的理解和记忆四、教学评价4.1 课堂作业4.1.1 要求学生完成数据分析与挖掘的相关作业4.1.2 检查学生对课程内容的掌握情况4.1.3 提供反馈，帮助学生改进和提高4.2 期末考试4.2.1 考察学生对数据分析与挖掘的理论知识的掌握程度4.2.2 考察学生对数据分析与挖掘的实践操作能力4.2.3 综合评价学生对课程的整体掌握情况4.3 课程项目4.3.1 要求学生完成一个数据分析与挖掘的项目4.3.2 考察学生对课程知识的应用能力和创新能力4.3.3 提供指导和评价，帮助学生完善项目成果五、结语《数据分析与数据挖掘》课程教学大纲的设计旨在培养学生的数据分析思维能力、数据挖掘技术应用能力和数据分析与挖掘实践能力。
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《数据挖掘》课 程 大 作 业
题 目：
姓 名：
学习中心：
第一大题：讲述自己在完成大作业过程中遇到的困难，解决问题的思
路，以及相关感想，或者对这个项目的认识，或者对Python与数据
挖掘的认识等等，300-500字。
第二大题：完成下面一项大作业题目。