数据挖掘介绍资料
数据挖掘-决策树PPT资料48页
0.247位 选择获得最大信息增益 的属性进行划分
划分过程的终止
当所有叶节点都是纯的。
因训练集包含两个具有相同属性集，但具有不同类 的实例。
ID3代表归纳决策树(induction decision—tree)版本 3，它是一种用来由数据构造决策树的递归过程。
lD3算法的步骤
1. 试探性地选择一个属性放置在根节点，并对该属 性的每个值产生一个分支。
2. 分裂根节点上的数据集，并移到子女节点，产生 一棵局部树(partial tree)。
决策树作用(2)
决策树的主要作用是揭示数据中的结构化信息。 决策树汇总了数据，并揭示了其中隐藏的结构：
规则：
如果血压高，则 采用药物A。
如果血压低，则 采用药物B。
如果血压正常。 年龄小于或等于 40，则采用药物 A，否则采用药 物B。
准确率、支持度、错误率
该例得到的规则和对应的准确率和支持度是：
如果血压高，则采用药物A(准确率100％，支持度 3／12)。
如果血压低，则采用药物B(准确率100％，支持度 3／12)。
如果血压正常并且年龄小于或等于40，则采用药 物A(准确率100％，支持度3／12)。
如果血压正常并且年龄大于40。则采用药物B(准 确率100％，支持度3／12)。
3. 对该划分的质量进行评估。 4. 对其他属性重复该过程。 5. 每个用于划分的属性产生一棵局部树。 6. 根据局部树的质量，选择一棵局部树。 7. 对选定的局部树的每个子女节点重复以上1-6步。 8. 这是一个递归过程。如果一个节点上的所有实例
数据挖掘与统计决策--学科概述 聚类分析 因子分析
一、数据挖掘学科概述——信息化发展与数据挖掘
1、企业信息化建设：各类管理信息系统、决策支持系统等， 如MRP（Material Requirements Planning,物料需求计划系 统）、MRPII（Manufacturing Resource Planning,制造资源 计划系统）、ERP（Enterprise Resource Planning,企业资 源计划系统）、ERPII（协同商务与智能商务的ERP）。 2、电子商务建设：信息流、资金流、物流、商务智能、协同 商务的模式与技术。 3、电子政务建设：利用互联网实现法律、法规、政策等的宣 传、引导和监控。
问题：上述六个变量如何转换为【0，1】无量纲数据？
取四个值中的最大M=1.5，最小m=-1.5，由公式 y=(x-m)/(M-m)=(x+1.5)/(1.5+1.5), 分别把x转换为如下y： X=1.5,y=1, X=-1.5,y=0, X=0.5,y=0.63, X=-0.5,y=0.37
二、数据挖掘方法——聚类分析
一、数据挖掘学科概述——信息化发展与数据挖掘
决策支持系统定义(Decision Supporting Systems,简记DSS） 指能够综合利用各种数据、 信息知识、 人工智能 和模型技术,
辅助高级决策者解决半结构化或非结构化决策问题的人机交互信息系统 .
一、数据挖掘学科概述——信息化发展与数据挖掘
一、数据挖掘学科概述
数据挖掘定义（Data Mining,简记DM）
对数据库中潜在的、不明 显的数据关系进行分析与建模的 算法。
一、数据挖掘学科概述
1、信息化发展与数据挖掘
五十年代初 : 产生数据处理系统(Data Processing Systems, 简记DPS) 或 电子数据处理系统 (Electronic Data Processing Systems, 简记EDP) 七十年代初: 产生MIS；七十年代末: 产生DSS 八十年代中: 产生专家系统(ES)、智能决策支持系统 (IDSS)、智能管理系统(IMS) 九十年代中：产生综合决策支持系统（Synthetic Decision Supporting Systems，简记SDSS，SDSS= IDSS+数据仓库+数据挖掘。
使用Weka进行数据挖掘的的基本方法说明材料与感想
简介和回归简介什么是数据挖掘？您会不时地问自己这个问题，因为这个主题越来越得到技术界的关注。
您可能听说过像 Google 和 Yahoo! 这样的公司都在生成有关其所有用户的数十亿的数据点，您不禁疑惑，“它们要所有这些信息干什么？”您可能还会惊奇地发现 Walmart 是最为先进的进行数据挖掘并将结果应用于业务的公司之一。
现在世界上几乎所有的公司都在使用数据挖掘，并且目前尚未使用数据挖掘的公司在不久的将来就会发现自己处于极大的劣势。
那么，您如何能让您和您的公司跟上数据挖掘的大潮呢？我们希望能够回答您所有关于数据挖掘的初级问题。
我们也希望将一种免费的开源软件 Waikato Environment for Knowledge Analysis (WEKA) 介绍给您，您可以使用该软件来挖掘数据并将您对您用户、客户和业务的认知转变为有用的信息以提高收入。
您会发现要想出色地完成挖掘数据的任务并不像您想象地那么困难。
此外，本文还会介绍数据挖掘的第一种技术：回归，意思是根据现有的数据预测未来数据的值。
它可能是挖掘数据最为简单的一种方式，您甚至以前曾经用您喜爱的某个流行的电子数据表软件进行过这种初级的数据挖掘（虽然 WEKA 可以做更为复杂的计算）。
本系列后续的文章将会涉及挖掘数据的其他方法，包括群集、最近的邻居以及分类树。
（如果您还不太知道这些术语是何意思，没关系。
我们将在这个系列一一介绍。
）回页首什么是数据挖掘？数据挖掘，就其核心而言，是指将大量数据转变为有实际意义的模式和规则。
并且，它还可以分为两种类型：直接的和间接的。
在直接的数据挖掘中，您会尝试预测一个特定的数据点—比如，以给定的一个房子的售价来预测邻近地区内的其他房子的售价。
在间接的数据挖掘中，您会尝试创建数据组或找到现有数据内的模式—比如，创建“中产阶级妇女”的人群。
实际上，每次的美国人口统计都是在进行数据挖掘，政府想要收集每个国民的数据并将它转变为有用信息。
医学科研数据挖掘概述ppt课件
在偏差中包括很多有用的知识，数据库中的数据 存在很多异常情况，发现数据库中数据存在的异常情 况是非常重要的。偏差检验的基本方法就是寻找观察 结果与参照之间的差别。
六、挖掘方法
1. 关联分析法 2. 决策树 3. 人工神经网络 4. 遗传算法 5. 聚类分析 6. 序列模式分析
1. 关联分析(association analysis)
关联规则挖掘是由rakesh apwal等人首先提出。 两个或两个以上变量的取值之间存在某种规律性， 就称为关联。数据关联是数据库中存在的一类重 要的、可被发现的知识。关联分为简单关联、时 序关联和因果关联。关联分析的目的是找出数据 库中隐藏的关联网。一般用支持度和可信度两个 阀值来度量关联规则的相关性，还不断引入兴趣 度、相关性等参数，使得所挖掘的规则更符合需 求。
数据的转换：将数据转换成一个分析模型。这个 分析模型是针对挖掘算法建立的。建立一个真正 适合挖掘算法的分析模型是数据挖掘成功的关键。
数据挖掘：对所得到的经过转换的数据进行挖掘。 结果分析：解释并评估结果。其使用的分析方法
一般应作数据挖掘操作而定。 知识的同化：将分析所得到的知识集成到业务信
息系统的组织结构中去。
5. 聚集分析（Cluster analysis ，CA）
聚集是把整个数据库分成不同的群组。它的 目的是要群与群之间差别很明显, 而同一个群之 间的数据尽量相似。此外聚类分析可以作为其他 算法( 如特征和分类等) 的预处理步骤, 之后这些 算法再在生成的簇上进行处理。与分类不同, 在 开始聚集之前不知道要把数据分成几组, 也不知 道怎么分( 依照哪几个变量) 。因此在聚集之后要 有一个对业务很熟悉的人来解释这样分群的意义 。很多情况下一次聚集得到的分群对某个业务来 说可能并不好, 这时就需要删除或增加变量以影 响分群的方式, 经过几次反复之后才能最终得到 一个理想的结果。聚类方法主要有两类: 统计方 法和神经网络方法。
材料数据挖掘技术研究及应用
材料数据挖掘技术研究及应用随着科技的发展和应用，数据挖掘技术也逐渐成为了一种重要的研究工具。
而材料数据挖掘技术，则是在材料领域中将这一技术应用到材料研究中。
本文将介绍材料数据挖掘技术的一些基本概念和应用。
一、材料数据挖掘技术的基本概念1.1 数据挖掘数据挖掘是指从大量的数据中找出有用的信息和规律，帮助人们做出正确的决策。
在材料领域，数据挖掘可以帮助科学家从大量的实验数据中寻找物质的性质和特性，为新材料的研发提供方向和参考。
1.2 材料数据挖掘材料数据挖掘则是在一定的材料体系下，利用数据挖掘技术从样品的物质组成、结构、性能等方面探寻材料性质之间的关系。
1.3 数据库数据库是指将一定范围内的数据有序地集中起来，进行存储、检索、加工、管理、共享的有组织的数据集合。
在材料数据挖掘中，数据库是非常重要的，因为它是存储实验数据和文献资料的仓库。
二、材料数据挖掘技术的应用2.1 材料的开发和设计在材料研究中，数据挖掘技术可以帮助科学家预测已知材料的性质和特性，同时也可以通过数据挖掘过程中产生的新性质来指导新材料的研发。
以此为基础，科学家可以通过低成本预测法选择出潜在的新型材料，并减少了更耗时、更费力的试错过程。
2.2 材料的性能优化根据材料的性质和特性，可以通过数据挖掘技术来优化材料的性能。
科学家可以利用相关的算法和模型，找到影响材料性能的关键指标，并从中找出对材料性能具有优化作用的因素。
2.3 快速材料预测和材料模拟利用数据挖掘技术，科学家可以获取大量的历史数据，并利用其进行模拟预测。
这样可以大幅缩短材料开发的时间，减少实验测试的成本。
常见的模拟方法有基于牛顿力学的分子动力学模拟、量子力学模拟、统计学模拟等。
2.4 材料生产流程优化在材料的生产流程中，使用数据挖掘技术可以找出流程中存在的问题，如流程控制不当、材料选择不妥等，通过对这些问题的改进，可以提高成品率和产出效率。
三、结语随着科学技术的飞速发展，材料数据挖掘技术在材料研究中的应用也越来越广泛。
电商用户行为画像与数据挖掘实战培训资料2024最新版
01
02
03
数据来源
包括电商平台自有数据、 第三方数据、用户调研数 据等。
采集方法
通过日志采集、埋点采集 、API接口采集等多种方 式获取用户行为数据。
数据预处理
对采集到的数据进行清洗 、去重、转换等预处理操 作，以提高数据质量。
用户画像标签体系设计
基础标签
包括用户基本信息、消费能力 、购买偏好等。
REPORTING
用户行为定义与分类
用户行为定义
指用户在电商平台上的所有操作 ，包括浏览、搜索、点击、购买 、评价等。
用户行为分类
根据用户行为的目的和性质，可 分为浏览行为、搜索行为、购买 行为、评价行为等。
电商用户行为特点
多样性
电商平台上用户行为种 类繁多，涵盖了从浏览
到购买的各个环节。
时序性
数据与业务不匹配
有时数据本身并不能完全反映业务情况，需结合业务背景和数据特 点进行分析，避免误导性结论。
结果解释性不强
挖掘结果可能难以直观解释或不符合业务常识，需进行深入分析，了 解原因并进行调整。
未来发展趋势预测
实时性要求更高
随着电商竞争的加剧，对实时性要求越来越高。未来电商用户行为画 像与数据挖掘将更加注重实时数据处理和分析能力。
精准营销
基于用户行为数据，可实现精 准的目标用户定位和个性化推
荐，提高营销效果。
助力产品迭代
用户行为数据可反映产品存在 的问题和改进方向，为产品迭
代提供有力支持。
增强竞争力
深入了解用户行为有助于企业 更好地满足市场需求，提升竞
争力。
XX
PART 02
电商用户行为画像构建
REPORTING
数据挖掘与大数据分析考研专业课资料
数据挖掘与大数据分析考研专业课资料数据挖掘与大数据分析是当今信息时代中备受关注的热门领域，它们在各行各业中发挥着重要作用。
对于考研学生来说，准备相应的专业课资料是非常重要的。
本文将为大家介绍一些关于数据挖掘与大数据分析考研专业课资料的内容和要点。
希望能帮助考生更好地备战考研。
一、教材推荐在准备数据挖掘与大数据分析考研专业课资料时，选择适合自己的教材是十分重要的。
以下是一些常用的教材推荐：1. 《数据挖掘导论》- 其中，Han, Jiawei和Kamber, Micheline是该领域的著名学者，他们在这本教材中系统地介绍了数据挖掘的基本原理和方法，适合初学者入门。
2. 《大数据分析导论》- 这本教材由Cortes, Corinna等撰写，涵盖了大数据分析的理论基础、算法和应用案例，对于深入理解大数据分析有很大帮助。
3. 《数据科学导论》- 这本书由Provost, Foster和Fawcett, Tom合著，是一本综合性教材，介绍了数据科学的基本概念、方法和工具，适合全面了解数据挖掘与大数据分析领域。
除了以上推荐的教材，还可以结合考研教材和参考书来进行学习。
二、课程讲义和教辅资料在学习数据挖掘与大数据分析考研专业课时，课程讲义和教辅资料也是必不可少的辅助材料。
一些著名大学和机构的教授或研究员会将他们的授课讲义发布在网上，考生可以通过搜索和下载来获取这些宝贵的学习资料。
此外，还可以参考相应领域的研究报告和学术论文，了解最新的研究进展和技术应用。
三、学术期刊和会议学术期刊和会议是了解数据挖掘与大数据分析前沿研究的好途径。
考生可以关注和订阅相关领域的期刊，如《ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data》、《IEEE Transactions on Big Data》等。
此外，一些学术会议也会发布重要的研究成果和技术进展。
比如，国际上著名的数据挖掘和大数据分析会议包括KDD、IJCAI、ICDM等。
论空间数据挖掘和知识发现
论空间数据挖掘和知识发现一、本文概述空间数据挖掘和知识发现（Spatial Data Mining and Knowledge Discovery，简称SDMKD）是数据挖掘领域的一个重要分支，它主要关注于从空间数据中提取有用的信息和知识。
随着地理信息系统（GIS）和位置感知设备（如智能手机、GPS等）的普及，空间数据日益丰富，如何有效地分析和利用这些数据成为了研究的热点。
本文将对空间数据挖掘和知识发现的基本概念、主要方法、应用领域以及未来发展趋势进行详细的探讨和概述。
本文将介绍空间数据挖掘和知识发现的基本概念和原理，包括空间数据的定义、特点以及空间数据挖掘的主要任务和目标。
然后，本文将重点介绍几种常用的空间数据挖掘方法，如空间聚类分析、空间关联规则挖掘、空间异常检测等，并对这些方法的原理、优缺点进行详细的阐述。
接着，本文将探讨空间数据挖掘和知识发现在不同领域的应用，如城市规划、环境保护、交通管理、公共安全等。
通过具体的案例分析，展示空间数据挖掘在解决实际问题中的重要作用和价值。
本文将展望空间数据挖掘和知识发现的未来发展趋势，包括新技术、新方法的出现对空间数据挖掘的影响，以及空间数据挖掘在大数据、云计算等新技术背景下的挑战和机遇。
本文还将对空间数据挖掘领域未来的研究方向进行预测和探讨。
通过本文的阐述，读者可以对空间数据挖掘和知识发现有一个全面而深入的了解，为相关领域的研究和实践提供有益的参考和启示。
二、空间数据挖掘基础空间数据挖掘（Spatial Data Mining, SDM）是数据挖掘的一个重要分支，它专门处理具有空间特性的数据。
这些数据不仅包括传统数据库中的数值和文本信息，更关键的是它们带有地理空间坐标或空间关系。
这种空间信息使得数据点之间不仅存在属性上的联系，还具有空间上的关联。
空间数据挖掘的主要任务包括空间聚类、空间关联规则挖掘、空间分类与预测，以及空间异常检测等。
空间聚类旨在发现空间分布上的密集区域，这些区域中的数据点在空间上相互靠近，并且在属性上也可能具有相似性。
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聚类分析 类标记是未知的:聚类数据以形成新类标记 最大化类内的相似性、最小化类间的相似性 孤立点分析 孤立点: 数据对象与数据的一般行为或模型不一致 噪声 or 异常丢掉? 不! 在欺骗探测, 罕见事件分析中有用 演变分析 趋势 和 背离 连续时间序列数据分析, 周期模式匹配分析 基于类似性的数据分析
首先生成所有模式，然后过虑非兴趣模式.
仅生成有趣模式—优化数据挖掘查询
Data Mining: Concepts and Techniques
2018年10月24日星期三
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数据挖掘: 多学科汇总
数据库技术
统计学
信息科学
数据挖掘
机器学习
可视化
其他学科
2018年10月24日星期三
Data Mining: Concepts and Techniques
分析显示： 38% 的零售收缩归咎于不诚实雇员
反对恐怖主义
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Data Mining: Concepts and Techniques
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其他应用
运动
IBM高级侦察系统统计NBA比赛
天文学
喷气推进实验所(JPL) 与 Palomar 天文台在数据挖掘帮 助下发现22类星体
1960s:
数据收集，数据创建
关系数据模型, 关系数据库管理系统
1970s:
1980s:
高级数据模型 (扩充关系, 面向对象, etc.)
面向应用的数据库管理系统 (空间的,时间的,知识库, etc.) 数据挖掘,数据仓库,Web 数据库 面向各种应用的数据挖掘 Web 技术 和 全球信息系统
Data Mining: Concepts and Techniques
我们可以发现所有有趣模式吗?
发现所有的兴趣模式: 完全的
数据挖掘系统可以发现所有有趣模式吗? 启发式 vs. 穷举搜索
联合 vs. 分类 vs. 聚类
数据挖掘系统能仅产生有趣模式吗? 方法
仅产生有趣的模式： 最优化问题
应用和社会影响
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汇总
数据挖掘: 从大量数据中发现有趣模式
数据库技术在大量需求，广泛应用驱动下自然发展
客观 vs. 主观兴趣度度量
客观: 基于所发现模式的结构和关于它们的统计, e.g., support, confidence, etc. 主观: 基于用户对数据的确信, e.g., unexpectedness, novelty, actionability, etc.
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知识发现过程步骤：
了解应用领域 相关前提知识和应用目标 数据清理 和数据集成: (可能需要付出 60%的努力!) 数据选择 数据变换 选择数据挖掘功能 特征化、关联、分类、聚类分析以及演变和偏差分析. 选择挖掘算法 数据挖掘 模式评价 和 知识表达 可视化,转换,排除冗余模式, etc. 使用发现知识
数据进行分析。
我们溺死在数据坟墓中，却难以提取有效信息
解决方法：数据仓库与数据挖掘
数据仓库 and 联机分析处理（OLAP）
在大型数据库数据中挖掘有趣知识 (规则, 模式, 约束)
Data Mining: Concepts and Techniques源自2018年10月24日星期三
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数据库技术发展
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Data Mining: Concepts and Techniques
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所有模式都是有趣的吗
数据挖掘会生成很多模式：并不是所有模式都是有趣的
建议方法: Human-centered, query-based, focused mining
有趣模式
易于被人理解；在某种程度上，对于新的或测试数据是有效的；是 潜在有用的；是新颖的。
Business Analyst Data Analyst
数据查询 Statistical Analysis, Querying and Reporting
数据仓库 /数据集市 OLAP, MDA 数据源 Paper, Files, Information Providers, Database Systems, OLTP
风险分析和管理
预测, 消费能力, 质量控制,竞争力分析
欺骗探测 和不寻常行为探测
其他应用
Web 挖掘
DNA 和生物信息挖掘
Data Mining: Concepts and Techniques
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市场分析和管理
数据来源?
信用卡事务, 折扣优待卷,客户投诉电话, 公众生活方式调查 发现具有相同特征（兴趣、收入状况、消费习惯等）的消费者模式 随着时间发展，决定消费者购买的模式
数据挖掘功能
所有模式都是有趣的吗?
数据挖掘系统的分类
数据挖掘的主要问题
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Data Mining: Concepts and Techniques
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需要是发明之母
数据爆炸问题
自动数据收集工具和成熟的数据库技术导致海量数据累 积，需要对数据库、数据仓库及其他信息存储设备中的
处理噪声和不完全数据
整合从已知信息中发现的知识: knowledge fusion 数据挖掘查询语言 表示和可视化数据挖掘结果 多个抽象层的交互知识挖掘 特定范围数据挖掘应用 保护数据安全性, 完整性, 保密性
Data Mining: Concepts and Techniques
用户交互
Data Mining: Concepts and Techniques
知识被挖掘
运用技术
面向应用
2018年10月24日星期三
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数据挖掘的主要问题
挖掘方法
在数据库中挖掘不同知识, e.g., bio, stream, Web
性能: 有效性,可伸缩性, 并行处理 模式评估: 兴趣度问题 结合背景知识
分类和预测
模型构造：描述和预测类标记未知的对象类
例如,基于气候划分国家, 基于汽油消耗定额划分汽车
表示: 判定树,分类规则,神经网络
预测空缺或不知道的数据值
2018年10月24日星期三
Data Mining: Concepts and Techniques
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数据挖掘功能 (2)
数据来源
Relational, data warehouse, transactional, stream, objectoriented/relational, active, spatial, time-series, text, multi-media, heterogeneous, legacy, WWW Characterization, discrimination, association, classification, clustering, trend/deviation, outlier analysis, etc.
2018年10月24日星期三 Data Mining: Concepts and Techniques
DBA
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结构: 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
数据清理 数据集成
知识库
过虑
Databases
2018年10月24日星期三
Data Warehouse
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Data Mining: Concepts and Techniques
2018年10月24日星期三
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数据挖掘 和 商业智能
Increasing potential to support business decisions End User
决策
知识表示 Visualization Techniques 数据挖掘 Information Discovery
Data Mining: Concepts and Techniques
在何种数据上进行数据挖掘
关系数据库 数据仓库 事务数据库 高级数据库系统和高级数据库应用 面向对象数据库 对象关系数据库 空间数据库 时间数据库和时间序列数据库 多媒体数据库 异种数据库和遗产数据库 WWW
Data Mining: Concepts and Techniques
2018年10月24日星期三
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数据挖掘功能
概念/类描述: 特征化和区分
归纳, 总结, 对比数据特征, e.g., dry vs. wet regions
Diaper Beer [0.5%, 75%]
关联分析 (相关性和因果关系)
数据挖掘 概念与技术
— Chapter 1 —
© Jiawei Han and Micheline Kamber
2018年10月24日星期三
Data Mining: Concepts and Techniques