数据挖掘系统的基本组成
数据挖掘1
联机分析处理需具备的功能特征：
• • • • • 给出数据的多维视图 可交互查询对数据分析 提供分析建模功能 生成概括数据、聚集和层次 检查并显示二维或三维表格、图形，并能容易的 变换基准轴 • 具有多维数据存储引擎，按阵列存储数据
2.数据挖掘技术和工具 数据挖掘(Data Mining,DM)是从超大型数据库 (VLDB)或数据仓库中发现并提取隐藏在内部的信息 的一种新技术。目的是帮助决策者寻找数据间潜在 的关系，发现经营者被忽略的要素，而这些要素对 预测趋势、决策行为也许是十分有用的信息。 数据挖掘技术是可以满足和解决当前“数据太 多，信息不足”的技术。
3．数据库系统(DataBase System，DBS)
数据库系统是指在计算机系统中 引入数据库后的系统。 数据库系统由数据库管理系统进 行管理。
4．数据库管理系统
随着计算机软、硬件和相应技术的发展，数 据管理经历了三个阶段。 人工管理 文件系统 数据库系统
1.1.2数据库系统的特点 1. 2. 3. 4. 数据的结构化 数据的共享性 数据的独立性 数据统一由DBMS管理和控制 (1)数据的安全性 (2)数据的完整性 (3)并发控制 (4)数据库恢复
开放式数据库连接（ODBC） 是一种应用程序接口规范，它定义了 一个标准例程集，应用程序使用它们可以 访问数据库中的数据。
图1-4 数据库系统
应用程序 ODBC API
ODBC 驱动程序管理器
ODBC 驱动程序
ODBC 驱动程序
ODBC 驱动程序
数据库
数据库
数据库
(3)面向对象数据库 面向对象数据库系统是数据库技术与面向 对象程序设计方法相结合的产物。 面向对象数据库的三个发展方向：
数据挖掘概念与技术第一章PPT课件
数据淹没,但却缺乏知识
信息技术的进化
···
数据挖掘的自动化分析的海量数据集 文件处理->数据库管理系统->高级数据库:系统高级数据分析
2021
3
定义：从大量的数据中提取有趣的（非平凡的，隐 含的，以前未知的和潜在有用的）模式或知识。
“数据中发现知识”（KDD）
2021
4
选择和变换
评估和表示
第一章 引论
2021
1
1.1 为什么进行数据挖掘 1.2 什么是数据挖掘 1.3 可以挖掘什么类型的数据 1.4 可以挖掘什么类型的模式 1.5 使用什么技术 1.6 面向什么类型的应用 1.7 数据挖掘的主要问题 1.8 小结
2021
2
数据爆炸
海量数据，爆炸式增长
来源：网络，电子商务，个人 类型：图像，文本···
设想网上购物的一次交易，其付款过程至少包括以下几步数据库操作：
一、更新客户所购商品的库存信息 二、保存客户付款信息--可能包括与银行系统的交互 三、生成订单并且保存到数据库中 四、更新用户相关信息，例如购物数量等等
2021
9
其他类型的数据
股票交易数据 文本 图像 音频视频 未知的
2021
10
1.4.1 类/概念描述：特征化与区分
类/概念
数据特征化
目标数据的一般特性或特征汇总
数据区分
将目标类数据对象的一般性与一个或多个 对比类对象的一般特性进行比较
特征化和区分
2021
11
1.4.2 挖掘频繁模式、关联和相关性
频繁模式是在数据中频繁出现的模式
1.频繁项集、频繁子序列、频繁子结构 2.挖掘频繁模式可以发现数据中的关联和相关性 例如：单维与多维关联
数据挖掘概念、技术--数据挖掘原语、语言和系统结构1
数据挖掘语言分类
数据挖掘查询语言；
• DBMiner中定义的原语 DBMiner中定义的原语
数据挖掘建模语言； 通用数据挖掘语言。 第一阶段的数据挖掘语言一般属于查询语 言；PMML属于建模语言；OLE 言；PMML属于建模语言；OLE DB for DM属于通用数据挖掘语言。 DM属于通用数据挖掘语言。
置信度
• confidence factor (or predictive accuracy) • P(A^B)/P(A)
Piatetsky-Shapiro’st three principles for rule interestingness (RI)
如果P(A^B)=P(A)P(B)，那么RI=O； 如果P(A^B)=P(A)P(B)，那么RI=O； 当其它参数固定时，Rl随着P(A^B)的增加 当其它参数固定时，Rl随着P(A^B)的增加 单调递增； 当其它参数固定时，RI随着P(A)或P(B)的 当其它参数固定时，RI随着P(A)或P(B)的 增加单调递减。
提供匹配的模式模版（元模式，元规则，元查询） 指导发现过程。 P(X:customer,W)^Q(X,Y)=>buys(X,Z)
背景知识
关于挖掘领域的知识。概念分层允许在多个抽象 层次上发现知识。 概念分层定义了一组由底层概念集到高层概念集 的映射。 概念分层结构可以由系统用户，领域专家，知识 工程师，自动发现，统计分析获得
简洁性
要求规则的前件和后件(主要是前件) 要求规则的前件和后件(主要是前件)包含的 属性的项数不要太多。即A 属性的项数不要太多。即A的属性数目越少 规则越简洁，客观兴趣度越高。
• 一般地，A包含的属性越少P(A)越大。 一般地，A包含的属性越少P(A)越大。
空间数据挖掘(精选优秀)PPT
空间实体表示的最常用方法是“最小包围矩形”。 空间索引技术大多是基于对空间目标的近似技术，例如，
空间映射法
（1）采用低维空间向高维空间映射的方式：ｋ维空间具有ｎ个 顶点的目标可以映射成ｎ*ｋ维空间的点。映射后，可以直接采 用点索引技术。
而使数据无法获得或发生丢失。如何对丢失数据进行恢复并估计 数据的固有分布参数，成为解决数据复杂性的难点。
2021/6/3
5
空间查询问题
查询是挖掘的技术，空间查询及其操作的主要特点有：
空间操作相对复杂和不精确：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。下面是几个空间选择查 询的例子： 例如，“查找北海公园附近的房子”。
2021/6/3
空间数据挖掘
1 1
空间挖掘技术概述
大量的空间数据是从遥感、地理信息系统（GIS）、多媒 体系统、医学和卫星图像等多种应用中收集而来，收集到 的数据远远超过了人脑分析的能力。日益发展的空间数据 基础设施为空间数据的自动化处理提出了新的课题。
空间数据的最常用的数据组织形式是空间数据库。空间数 据库必须保存空间实体，这些空间实体是用空间数据类型 和实体的空间关系来表示出来的。空间数据库，不同于关 系数据库，它一般具有空间拓扑或距离信息，通常需要以 复杂的多维空间索引结构组织。
2021/6/3
2
第八章 空间挖掘
引言 空间数据概要 空间数据挖掘基础，空间统计学 泛化与特化 空间规则 空间分类算法 空间聚类算法 空间挖掘的其他问题 空间数据挖掘原型系统介绍 空间数据挖掘的研究现状与发展方向 其他
医学信息学题库+答案
医学信息学题库+答案一、单选题（共34题，每题1分，共34分）1.检验医学是从人体采集样本中，获取与健康相关的信息。
在医疗保健机构负责这类工作的部门称为()A、临床实验室B、检验实验室C、影像实验室D、化验实验室正确答案：A2.我国的公共卫生发展可以分为三个阶段，不包括()A、起步阶段B、成熟阶段C、快速发展时期D、有序快速发展时期正确答案：B3.目前的CDSS普遍存在的五个问题，其中不包括()A、缺乏临床内容之间的因果关联B、难以提供内容详细深入的解释C、难以对决策结果进行确认核对D、自身系统具有稳定性和灵活性正确答案：D4.信息的基础是()A、数据B、事实C、概念D、知识正确答案：A5.我们祖先发明的()是有时可考的人类最早的计算器A、计算尺B、算术C、算法D、算盘正确答案：D6.信息资源管理是一种观念，也是一种()A、形式B、活动C、模式D、战略正确答案：C7.医学信息学作为一个新兴的()学科。
A、创新性B、边缘性C、交互性D、交叉性正确答案：D8.互联网最大的特点是()A、配置容易B、不定性C、固定性D、连接范围窄正确答案：B9.信息资源管理的英文缩写为()A、ISOB、IRMC、IFIPD、CMIA正确答案：B10.数字签名使用()对数据单元进行密码变换A、CAB、HERC、CPAD、PKI正确答案：D11.中国医药信息学会的英文缩写为()A、CMIAB、AMIAC、CHIMAD、IMIA正确答案：A12.电子病历系统是高度()的，是医院所有信息管理系统的核心A、完整B、规范C、共享D、复杂正确答案：D13.信息交换标准不包括()A、代码规范B、接口规范C、传输规范D、数据规范正确答案：B14.社区信息不包括()A、社区保健信息B、自然环境信息C、社会人文环境信息D、社区资源信息正确答案：A15.临床术语大致可以分为三种类型，不包括()A、参考术语B、数据术语C、界面术语D、应用程序术语正确答案：B16.目前，虽然我国有将近60所大专院校开设了医学信息学专业，但许多专业的培养方向和教学内容大多集中在()、图书馆学和卫生管理上。
数据挖掘系统分类
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
内容要点
1
了解数据挖掘的分类规则
数据挖掘分类
2
按照一般功能，可以将数据挖掘分为：
描述式数据挖掘
预测式数据挖掘
数据挖掘分类——不同的角度,不同的分类
3
所适合的 应用类型
所用的技 术类型
待挖掘的 数据库类
型
待发现的 知识类型
数据挖掘分类的多维视图
4
待挖掘的数据库
关系的, 事务的, 面向对象的, 对象-关系的, 主动的, 空间的, 时间序列的, 文本 的, 多媒 体的, 异种的, 遗产的, WWW, 等.
特征分类, 先聚类再关联
OLAM 的结构
7
挖掘查询
挖掘结果
第4层
OLAM 引擎
用户 GUI API
OLAP 引擎
用户界面
第3层 OLAP/OLAM
数据立方体 API
过滤和集成
Databases
MDDB
数据库 API
数据清理 数据集成
元数据
过滤
数据仓库
第2 层 MDDB
第 1层 数据存储
小结
8
了解数据挖掘的分类规则
OLAP挖掘: 数据挖掘与数据仓库的集成
6
数据挖掘系统, DBMS, 数据仓库系统的耦合
不耦合, 松耦合, 半紧密耦合, 紧密耦合
联机分析挖掘
挖掘与 OLAP 技术的集成
交互挖掘多层知识
通过下钻, 上卷, 转轴, 切片, 切块等操作, 在不同的抽象层挖掘知识和模式的 必要性.
多种挖掘功能的集成
所挖掘的知识
特征, 区分, 关联, 分类, 聚类, 趋势, 偏离和孤立点分析, 等. 多/集成的功能, 和多层次上的挖掘
数据库系统的组成与结构
讲述与板书：（1）现代DBS三层结构，由外模式、模式、内模式组成。
（2）各层功能外模式：为具体应用提供数据描述模式：整个业务系统的数据描述（全貌）内模式：数据在计算机系统中的存储结构的描述（3）实现了逻辑独立性和物理独立性。
2．数据模式数据模式是依据某种数据模型对数据库管理系统中某一类数据共同的结构和特征的说明，即对这类数据型的描述，不涉及具体的数据值。
商品(商品编码,商品名,定价)提问：（1）数据模式可以说成数据类型，对吗？（2）一条数据记录是数据模式的一个实体，对吗？讲述与板书：（1）逻辑数据模式简称模式。
它是数据库中全体数据的逻辑结构和特征的描述。
它是所有用户程序的公共数据视图，与具体的应用程序无关，一个数据库只有一个模式。
（2）外模式是数据库用户看见的与具体应用程序相关数据的逻辑结构和特征的描述。
子模式，用户模式（3）内模式是对数据的物理存储结构的描述，包括数据的存储方式、检索、压缩、加密等方面的描述。
思考：三层结构是怎样实现数据的逻辑和物理独立性的，请分析说明。
讨论思考思考笔记思考思考作答展示评价（5分钟）1．DBS由组成。
2．DBS架构的三层分别是。
3．通过可以实现逻辑独立性。
完成练习课堂小结(5分钟) （1）数据库系统的组成。
（2）数据库管理系统的体系结构。
（3）数据模式及分类以及模式间的映射。
个别与集体结合回顾学习的内容电子商务数据的概念及意义电子商务是与数据分析关系非常紧密的重要行业之一，也是数据分析广泛应用的行业之一。
通过数据分析对数据进行有效的整理和分析，为企业经营决策提供参考依据，进而为企业创造更多的价值，是数据分析在电子商务领域应用的主要目的。
电子商务数据分析的相关概念电子商务数据分析是运用分析工具研究电子商务数据信息，搭建数据分析与电子商务管理的桥梁，指导电子商务决策的一门新兴学科。
通常概念下，电子商务数据分析指的是对电子商务经营过程中产生的数据进行分析，在研究大量的数据的过程中寻找模式、相关性和其他有用的信息，从而帮助商家做出决策。
数据挖掘与机器学习(一)
数据挖掘与机器学习（一）Part I 数据挖掘与机器学习一、数据挖掘、机器学习、深度学习的区别1、数据挖掘数据挖掘也就是data mining，是一个很宽泛的概念，也是一个新兴学科，旨在如何从海量数据中挖掘出有用的信息来。
数据挖掘这个工作BI（商业智能）可以做，统计分析可以做，大数据技术可以做，市场运营也可以做，或者用excel分析数据，发现了一些有用的信息，然后这些信息可以指导你的business，这也属于数据挖掘。
目前最常见的方式是结合机器学习的算法模型来实现数据挖掘。
2、机器学习machine learning，是计算机科学和统计学的交叉学科，基本目标是学习一个x->y的函数（映射），来做分类、聚类或者回归的工作。
之所以经常和数据挖掘合在一起讲是因为现在好多数据挖掘的工作是通过机器学习提供的算法工具实现的，例如广告的ctr预估，PB级别的点击日志在通过典型的机器学习流程可以得到一个预估模型，从而提高互联网广告的点击率和回报率；个性化推荐，还是通过机器学习的一些算法分析平台上的各种购买，浏览和收藏日志，得到一个推荐模型，来预测你喜欢的商品。
3、深度学习deep learning，机器学习里面现在比较火的一个topic，本身是神经网络算法的衍生，在图像，语音等富媒体的分类和识别上取得了非常好的效果，所以各大研究机构和公司都投入了大量的人力做相关的研究和开发。
总结：数据挖掘是个很宽泛的概念，数据挖掘常用方法大多来自于机器学习这门学科，深度总结学习也是来源于机器学习的算法模型，本质上是原来的神经网络。
二、数据挖掘体系数据挖掘：统计学、数据库系统、数据仓库、信息检索、机器学习、应用、模式识别、可视化、算法、高性能计算（分布式、GPU计算）三、数据挖掘的流程目前，越来越多的人认为数据挖掘应该属于一种知识发现过程（KDD：Knowledge Discovery in Database）。
KDD过程迭代序列：1、数据清理=》消除噪声和删除不一致数据2、数据集成=》多种数据源可以组合在一起3、数据选择=》从数据库中提取与分析任务相关数据4、数据变换=》通过汇总或聚集操作，把数据变换和统一成适合挖掘的形式5、数据挖掘=》使用一定的模型算法提取数据模式6、模式评估=》根据某种兴趣度度量，识别代表知识的真正有趣的模式7、知识表示=》使用可视化和知识表示技术，向用户提供挖掘的知识总结数据挖掘的定义：从大量数据中挖掘有趣模式和知识的过程。
数据挖掘的概念和特点
这是数据挖掘系统的关键部分，它包括一系列功能模块， 如特征数据提取模块、关联规则分析模块、分类模块等， 每个模块还可能有多种备选算法。
这是数据挖掘系统与用户的通 信接口，用户可以通过它制订 数据挖掘的计划，提供挖掘所 需的信息，浏览数据挖掘的结 果，评价挖掘的模式。
THE END
一方面，数据挖掘是一个处理过程，它利用一种或多种计算机学习技术，从海量 数据中自动分析并提取知识；另一方面，数据挖掘所获取的知识是以模型或数据 泛化的形式给出的，数据挖掘过程实质上是采用基于归纳的学习通过观察所学概 念的特定实例形成一般概念的过程。
一、数据挖掘的概念
数据挖掘（Data Mining）是采用数学、统计、人工智能和机器学习 等领域的科学方法，从海量的、不完全的、有噪声的、模糊的和随机的实 际应用数据中，提取隐含的、预先未知的、具有潜在应用价值的模式或信 息的过程。
数据挖掘是知识发现（Knowledge Discovery in Database，KDD）过 程的一步，即通过使用各种数据分析和发现算法，在可接受的时间内产 生模式，这种模式也称为知识。从认识层次来看，数据挖掘的基本目标 是预测（prediction）和描述（description）。
数据挖掘始于纷繁复杂的海量数据，利用强大的数
二、数据挖掘的特点
据分析工具和特定的知识提取方法，获得具有普遍 特性的规则或知识。
（1）基于海量数据 （2）隐含性
数据挖掘是要发现深藏在数据内部的、必须经过筛选才能获得 的潜在知识，而不是那些直接浮现在数据表面的信息。
（3）未知性 （4）价值性
数据挖掘是从数据出发，对各种模式进行匹配，挖掘出来的知识是以 前未知的，否则只不过是验证了业务专家的经验而已。只有新颖的、
数据挖掘：简介及答疑
数据挖掘什么是数据挖掘（概念）？P3答：数据挖掘是指从大量数据中提取或“挖掘”知识；广义上讲数据挖掘是从存放在数据库、数据仓库或其它信息库中的大量数据中发现有趣知识的过程。
什么是知识发现（KDD）？知识发现的步骤。
答：知识发现是所谓"数据挖掘"的一种更广义的说法，知识发现是从数据集中识别出有效的、新颖的、潜在有用的，以及最终可理解的模式的非平凡过程。
其步骤如下：1)数据清理2)数据集成3)数据选择4)数据变换5)数据挖掘6)数据评估7)知识表现数据仓库，数据集市的概念及其区别。
P8答：数据仓库是一个从多个数据源收集的信息储存库，存放在一个一致的模式下，并且通常驻留在单个站点，数据仓库是通过数据清理、数据变换、数据集成、数据装入和定期数据刷新过程来构造。
数据集市(Data Mart) ，也叫数据市场，是一个从操作的数据和其他的为某个特殊的专业人员团体服务的数据源中收集数据的仓库。
数据仓库收集了跨部门的整个组织的主题信息，因此它是企业范围的；另一方面，数据集市是数据仓库的一个部门子集，它聚焦在选定的主题上，是部门范围的。
数据挖掘系统与数据库系统或数据仓库系统的集成方式（四种）及其优缺点。
P22数据挖掘（DM）系统设计的一个关键问题是如何将DM系统与数据库（DB）系统和/或数据仓库（DW）系统集成或耦合。
. 不耦合（no coupling）：不耦合意味着DM系统不利用DB或DW系统的任何功能。
它可能由特定的数据源（如文件系统）提取数据，使用某些数据挖掘算法处理数据，然后再将挖掘结果存放到另一个文件中。
尽管这种系统简单，但有不少缺点。
首先，DB系统在存储、组织、访问和处理数据方面提供了很大的灵活性和有效性。
不使用DB/DW系统，DM系统可能要花大量的时间查找、收集、清理和变换数据。
在DB和/或DW系统中，数据多半被很好地组织、索引、清理、集成或统一，使得找出任务相关的、高质量的数据成为一项容易的任务。
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数据挖掘系统的基本组成
数据挖掘系统的基本组成
数据挖掘是一种从大量数据中提取有用信息的过程，可以帮助企业做
出更明智的决策。
数据挖掘系统是实现这个过程的关键组成部分。
本
文将介绍数据挖掘系统的基本组成。
一、数据仓库
1.概念
数据仓库是一个面向主题的、集成的、稳定的、历史的、可变化的数
据集合，用于支持管理者和决策者进行分析和决策。
2.作用
数据仓库可以将来自不同来源的数据整合在一起，并以统一格式存储，使得用户可以方便地进行查询和分析。
同时，由于历史记录被保存在
其中，因此用户可以对过去发生的事情进行回顾和分析。
二、ETL工具
1.概念
ETL（Extract, Transform, Load）工具是一种将来自不同来源（如数
据库、文件等）的数据提取出来，并进行转换和加载到目标系统中
（如数据仓库）的软件工具。
2.作用
ETL工具可以帮助用户将来自不同来源的数据整合到一个统一格式中，并且进行必要的转换操作以满足特定需求。
同时，它还可以确保数据
质量，并在加载到目标系统之前进行必要的清洗和校验。
三、数据挖掘算法
1.概念
数据挖掘算法是一种从数据中提取有用信息的方法。
常见的数据挖掘
算法包括分类、聚类、关联规则挖掘等。
2.作用
数据挖掘算法可以帮助用户发现隐藏在大量数据中的模式和规律，并
提供有用的预测和建议。
例如，通过分类算法可以将客户分为不同的类别，从而更好地理解他们的需求和行为。
四、可视化工具
1.概念
可视化工具是一种将复杂数据以图形或表格等形式呈现给用户的软件工具。
常见的可视化工具包括报表、仪表盘等。
2.作用
可视化工具可以帮助用户更直观地理解复杂数据，并快速发现其中隐藏的模式和规律。
同时，它还可以帮助用户制定更好的决策，并及时调整业务战略。
五、应用系统集成
1.概念
应用系统集成是一种将不同应用系统之间进行连接和交互的技术。
它可以使得不同系统之间实现无缝集成，从而实现更高效地业务流程。
2.作用
应用系统集成可以帮助用户将数据挖掘系统与其他业务系统进行无缝连接，从而实现更加高效的业务流程。
例如，通过将数据挖掘系统与销售管理系统进行集成，可以更好地理解客户需求，并制定更好的销售策略。
六、安全机制
1.概念
安全机制是一种保护数据挖掘系统中数据安全和隐私的技术。
它包括访问控制、加密等多种手段。
2.作用
安全机制可以保护数据挖掘系统中的敏感信息不被非法访问或泄漏。
同时，它还可以确保用户对数据的访问权限得到严格控制，从而保证数据使用的合法性和可靠性。
总结
综上所述，一个完整的数据挖掘系统应该包括数据仓库、ETL工具、
数据挖掘算法、可视化工具、应用系统集成和安全机制等多个组成部分。
这些组成部分相互配合，共同完成从大量数据中提取有用信息的过程，并为企业决策提供有力支持。