数据挖掘与应用 2
数据挖掘技术的原理与应用
数据挖掘技术的原理与应用随着数字化、信息化进程不断加速，人们处在数据海洋中，每时每刻都在产生和创造数据。
数据对于企业、政府、个人而言，已成为获取价值和决策的重要基础。
而从数据中挖掘出潜在价值就需要运用数据挖掘技术。
一、数据挖掘技术的定义和分类数据挖掘技术指的是通过对大量数据的挖掘和分析，发现其中蕴藏的未知信息，从而得出有价值的知识和决策规则的一种技术。
按照研究范围和目的不同，数据挖掘技术可分为分类、分类预测、聚类、关联规则等多个领域。
分类指根据数据的特征，将其划分为不同的类别。
例如，对医院病人数据进行分类，将其分为住院患者和门诊患者。
分类预测指对一些新的数据进行预测和分析。
例如，根据过去的房价走势，预测未来房价会上涨还是下跌。
聚类则是根据数据的相似性，将其分成不同的群体。
例如，对消费者购物行为进行聚类，将其分成不同的消费群体。
最后，关联规则分析则是分析数据之间的关联和规律，例如，分析超市里的商品销售数据中，哪些商品经常同时被购买。
二、数据挖掘技术的原理和模型数据挖掘技术的核心在于挖掘和发现数据中的潜在关系和规律。
数据挖掘模型通常可以分为分类模型、聚类模型和关联规则模型等。
分类模型是指将数据样本划分到不同的类别中的模型。
分类模型通常需要进行训练，建立相应的模型，然后使用该模型来对新数据进行分类。
例如，可以使用决策树模型对鸢尾花进行分类。
聚类模型是指在不预先知道数据类别的情况下，通过自动聚类算法将数据样本分成不同的数据簇。
例如，对消费者的购物行为进行聚类，可以将其分为不同的消费群体。
关联规则模型则是指通过分析数据中不同数据项的组合出现的频率，发现蕴含在数据中的潜在关系和规律。
例如，在超市购物中，牛奶和面包往往同时被购买。
因此，超市可以通过发现这种关联规则，来优化商品陈列和销售策略。
三、数据挖掘技术的应用案例数据挖掘技术的应用十分广泛，在金融、医疗、市场营销等领域都有不同的应用案例。
1. 金融领域银行和信用卡公司可以使用数据挖掘技术帮助识别欺诈行为和评估风险。
数据挖掘的应用与案例分析
数据挖掘的应用与案例分析随着大数据时代的到来，数据挖掘成为了一个热门话题。
数据挖掘是指从大量数据中获取有价值的信息或发现未知的关联性。
在许多领域，数据挖掘被广泛应用，如金融、医疗、电商和安全等。
本文将重点介绍数据挖掘的应用和案例分析。
一、金融领域金融领域是数据挖掘的重要应用之一。
通过对银行、证券、保险等机构的客户数据进行挖掘，可以发现客户的行为模式和需求，洞察市场趋势和金融风险。
此外，数据挖掘还可以预测股价、汇率和利率等金融指标，为投资者提供决策依据。
以信用卡欺诈检测为例，利用数据挖掘技术可以通过对持卡人的交易行为进行分析，检测出异常交易并及时提醒客户和银行。
此外，利用历史交易数据和行为分析，可以建立信用评分模型，评估客户的信用风险等级。
二、医疗领域医疗领域是数据挖掘的另一个应用领域。
通过对病人的病历和医学数据进行挖掘，可以发现疾病的潜在因素和预测疾病的进展。
此外，数据挖掘还可以提高疾病诊断的准确性和治疗效果，为医生提供决策依据。
以肺癌病例为例，利用数据挖掘技术可以发现某些肺癌患者私有的治疗特征，通过比对肺癌患者信息和治疗的数据，可以为肺癌患者提供治疗建议，帮助患者更好地应对肺癌。
三、电商领域电商领域也是数据挖掘的应用领域之一。
通过对消费者的购买行为和偏好进行挖掘，可以为电商企业提供有价值的市场洞见和优化营销策略。
此外，数据挖掘还可以提高商品推荐的准确性和用户的购物体验。
以淘宝为例，利用数据挖掘技术可以发现用户购买商品的频率和偏好，对用户进行分层和个性化推荐，提高用户的购买转化率和忠诚度。
同时，利用数据挖掘技术还可以发现商品热卖和流行趋势，为商家提供市场洞见和调整产品策略的决策支持。
四、安全领域安全领域也是数据挖掘的一个重要应用领域，通过对网络数据和行为进行挖掘，可以发现恶意攻击和网络犯罪的特征和趋势。
此外，数据挖掘还可以提高网络安全预警的准确性和响应能力。
以网络安全为例，利用数据挖掘技术可以发现黑客攻击的特征和模式，建立安全攻击预测模型，及时发现和预警网络安全风险。
数据挖掘技术与应用
数据挖掘技术与应用在信息时代的背景下，数据量的爆炸式增长给人们的生活和工作带来了巨大的挑战和机遇。
在这个过程中，数据挖掘技术逐渐崭露头角并成为了一项重要的技术。
本文将重点探讨数据挖掘技术的定义、原理、方法以及在各个领域中的应用。
一、数据挖掘技术的定义和原理数据挖掘技术是从大量数据中抽取出有用模式和信息的一种方法。
其原理基于机器学习、人工智能等学科，并运用统计学、数据分析等方法，通过对数据的深入挖掘和分析，发现其中隐藏的模式、规律和知识。
在数据挖掘的过程中，主要包括以下几个步骤：1. 数据预处理：包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等步骤，目的是保证数据的质量和可用性。
2. 特征选择：从海量的数据中选择对问题解决有重要影响的特征，提高模型的准确性和可解释性。
3. 模型构建：根据问题的特点选择适合的模型，如分类、聚类、关联规则挖掘等，通过训练数据构建模型。
4. 模型评估：通过测试数据对构建的模型进行评估，评估模型的准确性和可靠性。
5. 模型应用：将构建好的模型运用到实际问题中，进行预测、诊断或决策等工作。
二、数据挖掘技术的方法数据挖掘技术主要有以下几种方法：1. 分类：通过研究已知类别的样本，构建一个分类模型，对未知类别的数据进行分类预测。
2. 聚类：将数据集中的对象划分为若干个不相交的子集，使得同一子集中的对象相似度较高，不同子集中的对象相似度较低。
3. 关联规则挖掘：寻找数据中的频繁项集和关联规则，用于发现数据之间的关系和模式。
4. 预测：通过对已知数据的观察和分析，预测未来的趋势和结果。
5. 异常检测：发现与正常模式不符的数据，如欺诈、故障等。
6. 文本挖掘：从大量文本数据中提取出有用的信息和模式。
三、数据挖掘技术在各个领域中的应用数据挖掘技术已经广泛应用于众多领域，如金融、医疗、电商等。
以下分别介绍其应用情况：1. 金融领域：通过数据挖掘技术，可以对客户的信用评级、风险预测、交易欺诈等进行分析和预测，提高金融机构的风险控制和利润。
大数据时代：数据价值挖掘与应用
大数据时代：数据价值挖掘与应用随着互联网技术、移动设备以及物联网技术的发展，我们进入了一个以数据作为驱动力的时代。
海量的数据流动着，为企业和社会带来了巨大的商业机会和社会效益。
然而，使这些数据具有实际价值的是数据的挖掘与应用。
本文就大数据时代数据价值挖掘与应用进行探讨。
一、数据挖掘数据挖掘是从大量数据中自动或半自动地发掘出知识、模式、规律等，并进行预测和分析的一项技术。
其目的在于发现数据中隐含的关系，挖掘数据中的价值信息，以获得商业、经济、科学、医学等领域的洞见和决策支持。
数据挖掘技术主要包括分类、聚类、关联规则挖掘、时间序列等多种方法，在不同领域具有广泛的应用，例如金融风险评估、医学诊断、电子商务推荐、智能驾驶等。
二、数据应用数据挖掘得到的信息，需要进一步应用于决策中，创造实际价值。
数据价值的实现方式包括但不限于以下几种：1. 商业场景在商业领域，数据分析可以为企业提供洞见，优化营销策略并提高营销效率，调整企业战略并提升市场竞争力。
例如，海量的交易数据可以帮助金融机构识别风险，保障客户资产安全；电商企业可以利用用户行为数据，定向投放广告以提升广告点击率和成交率。
2. 社会组织数据的价值不仅仅局限于商业领域，社会组织也可以运用数据挖掘技术，优化公共服务。
例如，公安部门可以通过数据分析技术，提高犯罪破案效率；医学机构可以对医疗数据进行挖掘，提高疾病诊断的准确性和治疗效果。
3. 个人用户在个人用户方面，数据挖掘可以为用户提供更加个性化和便捷的服务。
例如，智能音箱可以根据用户的语音指令，提供个性化的服务，甚至可以通过推荐算法，进行智能学习，为用户提供更加精准的推荐服务。
三、数据强化决策数据挖掘和应用，对于企业和组织决策十分重要。
在竞争激烈的市场环境中，数据分析可以帮助企业家、管理者在短时间内获取商业洞见，及时地调整策略，以快速响应市场变化。
同时，数据分析可以帮助企业更好地了解消费者的诉求，推出更加符合市场需求的产品和服务，提升用户体验和忠诚度。
教育数据挖掘的方法与应用
教育数据挖掘的方法与应用近年来，随着信息技术的快速发展，教育数据挖掘（Educational Data Mining，EDM）作为一种重要的研究领域逐渐崭露头角。
教育数据挖掘是利用各种数据挖掘技术从教育系统中提取有价值的信息和知识，为教育决策提供支持。
本文将介绍教育数据挖掘的方法与应用，并探讨其在教育领域中的潜力与前景。
一、教育数据挖掘的方法1. 数据预处理数据预处理是教育数据挖掘中的首要步骤，主要包括数据清洗、数据变换和数据集成等过程。
数据清洗根据实际需求，去除噪声数据和异常值，保证数据质量；数据变换通过标准化、归一化等方法对数据进行转换，使得数据更易于分析；数据集成则将来自不同来源的数据整合在一起，为后续的分析提供便利。
2. 特征选择特征选择是从大量的候选特征中选择对问题有意义的特征，以减少数据挖掘过程中的计算量和特征冗余。
在教育数据挖掘中，特征选择可通过统计分析、相关系数分析和主成分分析等方法进行。
3. 模型建立与训练在教育数据挖掘中，常用的数据挖掘模型包括决策树、神经网络、支持向量机等。
在进行模型建立与训练时，需要根据具体的问题和数据特点选择合适的模型，并通过训练数据对模型进行学习和优化，以提高模型的准确性和可靠性。
4. 模型评估与优化模型评估是对已构建的模型进行性能评估，常用的评估指标包括准确率、召回率、精确度等。
模型优化则是对已构建的模型进行参数调整和算法改进，以提高模型的预测能力和泛化能力。
二、教育数据挖掘的应用1. 学生学习行为分析通过对学生的学习数据进行挖掘和分析，可以了解学生的学习习惯、学习时间分布和学习行为规律等。
这些信息有助于教师和教育管理者制定个性化的教学方案和干预措施，提高学生的学习效果和成绩。
2. 学生学习能力评估通过教育数据挖掘，可以评估学生的学习能力和潜在能力。
通过对学生学习数据的分析，可以揭示学生的学习风格、学习策略和学习动机等特点，为教师提供针对性的教学建议，帮助学生提高学习能力。
数据挖掘技术的应用与发展
数据挖掘技术的应用与发展近年来，随着信息技术的快速发展，数据的存储、处理和分析的能力得到了极大的提升，从而进一步推动了数据挖掘技术的应用与发展。
数据挖掘技术是一个可以从大量数据中自动提取与发现潜在知识的过程，通过自动化地发掘数据内在的模式和规律，从而为生产、管理和科学研究提供了更有效的方法和手段。
一、数据挖掘技术的基本概念和分类数据挖掘技术的基本概念包括：数据预处理、数据挖掘算法、模型的评价和结果可视化等。
其中，数据预处理是指在数据挖掘过程中对数据集进行转换、清洗、集成和规约等处理操作，以便能够更好地分析和挖掘数据。
数据挖掘算法一般可分为分类、聚类、关联和预测等几类，这些算法可以用来解决不同类型的问题。
模型评价是指对数据挖掘算法得到的模型的准确性、稳定性和可扩展性等方面进行评估。
结果可视化是指将数据挖掘得到的结果以图表、图形和文字等形式展示出来，以便人们更好地理解和利用这些结果。
二、数据挖掘技术的应用领域数据挖掘技术的应用领域非常广泛，下面分几个方面进行详细阐述。
（一）商业与金融在商业与金融领域中，数据挖掘技术可以用于市场预测、消费者行为分析、信用风险评估、股票市场预测和保险行业等方面。
例如，通过对大量的市场数据进行分析，商业人员可以更好地了解市场需求和消费者行为，从而制定更准确的销售策略和营销方案。
同样，金融机构可以利用数据挖掘技术对大量的财务数据进行分析和挖掘，从而更好地评估风险和收益，并制定更有效的金融产品和服务。
（二）医疗和生物领域在医疗和生物领域中，数据挖掘技术可以用于基因序列分析、疾病预测和治疗、药物发现和疾病监测等方面。
例如，在对癌症的治疗方面，数据挖掘技术可以用来分析不同的治疗方案的效果，从而制定更有效的治疗计划和康复方案。
（三）政府与公共服务在政府与公共服务领域中，数据挖掘技术可以用于公共安全、社会福利、交通管理、环境保护等方面。
例如，在公共安全领域中，警方可以利用数据挖掘技术对犯罪数据进行分析和挖掘，从而更好地预测犯罪行为和制定更有效的预防措施。
电子商务中的数据挖掘技术与应用
电子商务中的数据挖掘技术与应用在当今信息时代，电子商务已经成为了商业领域中的一股重要力量。
随着互联网的普及和数字化技术的发展，大量的数据被产生和收集。
如何从这些海量的数据中发现有价值的信息，对于电子商务公司来说是极为重要的。
而数据挖掘技术则成为了实现这一目标的重要手段之一。
本文将着重探讨电子商务中的数据挖掘技术及其应用。
一、数据挖掘技术介绍1.1 数据挖掘的定义数据挖掘是指从庞大的数据集中，通过数据分析技术和算法，发现其中潜在的、以往未知的信息或者模式的过程。
数据挖掘技术是信息技术领域的研究热点之一，能够帮助企业快速准确地发现商业机会、进行市场预测、提升业务流程等。
1.2 数据挖掘的技术方法数据挖掘主要依托于统计学、机器学习和人工智能等领域的理论和算法。
常用的数据挖掘方法包括聚类分析、分类分析、关联分析、时序分析等。
这些方法通过对数据进行特征提取和模式识别来实现数据的价值挖掘。
二、电子商务中的数据挖掘应用2.1 用户画像与个性化推荐在电子商务领域，用户画像的构建和个性化推荐是数据挖掘技术常见的应用。
通过对用户的行为、购买习惯等数据的分析，使电子商务公司能够更好地了解用户需求，进而进行有针对性的产品推荐和营销活动。
2.2 价格定位与竞争分析数据挖掘技术也被广泛应用于电子商务中的价格定位和竞争分析。
通过对市场行情、竞争对手等数据的分析，电子商务公司可以有效确定产品的定价策略，找到合适的市场定位，提高商品的销售竞争力。
2.3 舆情监测与预警在信息爆炸的时代，舆情监测与预警成为了各大电商平台的必备工具。
通过数据挖掘技术，公司可以即时监控社交媒体、论坛等渠道上与公司相关的信息，及时发现并应对负面舆情，减少损失。
2.4 营销策略优化数据挖掘技术也可以帮助电子商务企业优化营销策略。
通过对历史销售数据和市场数据的分析，可以找出目标客户群体、优化广告投放渠道、提高营销效果，从而提升销售业绩。
三、数据挖掘技术面临的挑战与展望3.1 数据隐私与安全问题在数据挖掘的过程中，数据的隐私与安全问题是一个不容忽视的挑战。
数据挖掘的优势与应用
数据挖掘的优势与应用数据挖掘是一种通过自动或半自动地发现隐藏在大规模数据集中的模式、关联和信息的过程。
它提供了一种有效的方法来分析和解释数据，从而揭示出隐藏在数据背后的有价值的知识。
随着大数据时代的到来，数据挖掘的优势和应用变得越来越重要。
一、数据挖掘的优势1. 发现隐藏信息：数据挖掘可以从大规模的数据集中提取有用的信息和知识，包括潜在的关系、模式和趋势等，这些信息在人工分析中很难发现。
2. 预测和预警能力：通过对历史数据的分析和建模，数据挖掘可以预测未来事件的可能性和发展趋势，为决策提供有力的依据。
同时，数据挖掘也能够发现异常和不正常的模式，及时给出预警信息。
3. 数据驱动的决策：数据挖掘的结果可以帮助决策者更好地理解现象和问题，并基于数据的规律性做出决策，降低决策的风险和不确定性。
4. 提高效率和效果：数据挖掘可以帮助企业或组织更好地了解客户需求，优化生产和运营过程，提高产品质量和服务水平，从而提高效率和效果。
二、数据挖掘的应用1. 市场营销：数据挖掘可以通过分析消费者的购买行为和偏好，帮助企业了解市场细分、推荐产品和服务，提高营销效果和客户满意度。
2. 风险管理：数据挖掘可以通过分析历史数据和行业趋势，评估风险事件的可能性和影响程度，提供有效的风险预测和管理策略。
3. 健康医疗：数据挖掘可以通过分析患者的病历数据和治疗效果，提供个性化的诊断和治疗方案，改善医疗效果和减少医疗成本。
4. 社交网络：数据挖掘可以通过分析社交网络中的用户行为和关系，提供个性化的推荐和广告服务，改善用户体验和提高平台价值。
5. 金融领域：数据挖掘可以通过分析贷款历史和行为特征，判断借款人的信用风险；同时，数据挖掘也可以通过分析市场数据和交易模式，进行金融市场预测和投资决策。
6. 工业制造：数据挖掘可以通过分析传感器数据和生产过程，提高生产质量和设备效率，降低生产成本和故障率。
7. 政府管理：数据挖掘可以通过分析大规模的行政数据和社会数据，揭示社会问题和趋势，提供科学的政策建议和决策支持。
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（7）关键字
需要确认一些关键字将各观测联系起来，从而可以实现数 据合并，构造出建模所需要的数据集。
例如，一个超市有很多拥有会员卡的顾客，超市的数据库 中可能有三个数据集:数据集1描述在每次购物中顾客购买商品 的情况，关键字为购物票号、商品号，也记录会员卡号(因为不 是所有顾客都拥有会员卡，所以有些购物记录中没有会员卡号)； 数据集2描述商品的情况，关键字为商品号；数据集3描述会员 的情况，关键字为会员卡号。使用会员卡号和商品号可以把三 个数据集连接起来，帮助我们获取会员顾客在某时段所购买的 商品的详细信息。
名义变量和定序变量合起来称作分类变量或离散变量。
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（3）变量类型
③定距变量:不仅变量取值存在有意义的顺序，而且变量取 值之间的差有意义。例如，20摄氏度的气温比10摄氏度的气温 高出10摄氏度。但定距变量取值之间的商没有意义。
④定比变量:不仅变量取值之间的差有意义，而且存在一个 有实际意义的零点，所以变量取值之间的商也有意义。例如， 既可以说10000元收入比5000元收入高出5000元，也可以说 前者是后者的两倍。
又如，一个变量的取值范围是由另外一个变量的取值决定 的。举例：只有在顾客使用过某种产品，才能对该产品的满意 度进行评价，否则该满意度应为缺失。
②取值的一致性。 例如，“北京大学”和“北大”都指的是北京大学，但在 数据中却表现为两种取值，这就需要修正了。
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（5）完整性
③异常值：异常值是超出常规边界的值，需要查验是否错 误。
具体实现见lecture2_datapreparation.sas（该程序文件需要 用到文本文件ProductARecord.txt、ProductBRecord.txt和 Demographics.txt；将SAS程序文件中出现的目录 “E:\DataMining”改为您使用的目录即可。）
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（2）抽样偏差
定距变量和定比变量合起来称作数值变量或连续变量。
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（4）冗余变量
有些变量对于所有观测取值者都相同，显然是冗余变量； 还有些变量合起来含有重复信息。
①例如，“出生日期”和“年龄”形成冗余变量，因为用 填写日期减去出生日期就得到年龄。
②例如，“单价”、“购买数量”和“总价”形成冗余变 量，因为用单价乘以购买数量就得到总价。
数据粒度就是数据的详细程度，如数据是精确到分钟、小 时、日、周、月、季度还是年。
例如，对于信用卡的数据，每张卡每次消费都会有一次记 录;对于年终审计报告而言，每年只有一次记录。
通常对于数据挖掘而言，数据粒度越细越好。
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（2）数据的精确含义
我们需要理解每一个数据及每一个变量最初收集的目 的及其精确含义。
例如，在填写个人月收入时，要求填写单位为万元，如果 有人把填写单位看成元，就可能出现月收入为几亿的异常情形， 它是错误的。但有些异常值是正确的。例如，保险数据中异常 值可能代表巨额索赔要求，而该高额索赔可能是由于某地区发 生飓风造成的，它是正确的。
④整体完整性：有些观测各变量的取值单个看起来可能都 是正确的，但整体看起来却不正确，因此需要从整体上考察数 据是否合理可信。
因变量的异常值同样可能对模型有很大影响。
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（6）异常值
聚类算法可以用来发现异常值，如果少数几个观测自成一 类，它们很有可能是异常值。
发现异常值后需要查看它们为什么异常，如果是数据记录 错误，可以进行更正，不然可以考虑删除这些异常值，以免对 建模造成大的影响。
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（7）极值
实际数据中有些自变量或因变量的分布会呈现出偏斜有极 值的现象，例如，下面的分布图就是如此。
这些极值也会对一些模型产生很大影响。
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（7）极值
对有极值的变量u常常可以使用Box-Cox转换:
其中r是一个常数，对u的所有可能取值都满足u+r>0。对数 转换是Box-Cox转换的一种特殊情形。
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（7）极值
对有极值的自变量X，还可以将它转换为秩，也可以在秩转 换后再分组。例如，按照X取值的百分位数可将观测分为100个 组，各组内的X 取值分别转换为0-99的整数。秩转换后的变量 可能更倾向于均匀分布。
如果一个名义自变量取值过多，生成过多的哑变量就容易 造成过度拟合。一个简单而有效的方法是只针对包含观测比较 多的类别生成哑变量，而将剩余的类别都归于“其他”这个大 类别。例如，将中国内地31个省、自治区和直辖市归为华北、 华中、华东、华南、西北、东北、西南等地区，再生成地区的 哑变量。
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（5）处理时间变量
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（8）数据分箱
数据分箱是下列情形下常用的方法:
①某些数值自变量在测量时存在随机误差，需要对数值进 行平滑以消除噪音。
②有些数值自变量有大量不重复的取值，对于使用<、>、 =等基本操作符的算法(如决策树)而言，如果能把这些变量的不 重复取值的个数减少，就能提高算法的速度。
③有些算法只能使用分类自变量，需要把数值变量离散化。
处理定序自变量最常用的一种方法是按各类别的序号直接 将该变量转换为数值自变量。
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处理名义自变量:转换为哑变量
对名义自变量，最常用的转换是将该变量转换为哑变量。 例如，对于性别而言，可以生成一个二元哑变量，取值1表示 “女”，0表示“男”。对于有多个取值的名义自变量，可以生 成一系列二元哑变量。例如，中国内地有31个省、自治区和直 辖市，可以据此生成30个哑变量。
这些冗余变量会给建模过程带来不稳定性，例如，多重共 线性就会给线性回归建模带来困难。
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（5）严整性
检查数据值是否严整，这是一项很复杂的工作。
①取值范围：每个变量都有允许的取值范围，取值范围之 外的值为错误取值。
例如，信用卡每次消费的金额应该不为零，如果数据中发 现某条消费记录的金额为零，那么这条记录取值错误。有时， 由于某些原因导致记录人名的一栏中出现了数值，或者数值变 量中出现了字符，这都是取值错误。
例如，客户在业务系统中可能被定义为和企业有过各 种联系的人，而在财务系统中可能被定义为实际与企业进 行过交易的人。
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（3）变量类型
变量按其测量尺度可分为四类: ①名义变量：只对观测进行分类并给各类别标以名称，类 别之间没有顺序，如性别、职业、邮编等。
②定序变量:对观测进行分类但类别之间存在有意义的排序， 例如，人们对某种产品的满意程度可分为很满意、比较满意、 一般、不满意、很不满意。
时间变量无法直接进入数据集。原因在于时间是无限增长 的，在历史数据中出现的时间肯定不同于将来模型所需应用的 数据集中出现的时间，所以直接使用历史数据中的时间建立的 模型就无法应用于将来的数据集。故此，要在建模过程中考虑 时间变量，就必须对其进行转换。
20
处理时间变量:转换
常用的转换方式如下: ①转换为距某一基准时间的时间长短，例如，“距离xx年 xx月xx日的天数”、“距离下一次春节的周数”等。 ②转换为季节性信息，例如，一年中第几季度或第几月， 每个季度或月对应于一个二元哑变量。
第二讲 数据理解和数据准备（1）
1
数据理解和数据准备阶段的时间份量
在实际数据挖掘项目中，占用时间最多的不是建模阶段， 而是数据理解和数据准备阶段。
原因在于需要花费大量的时间来从异构和杂乱无章的数据 中构造出最终的数据集。
2
数据理解和数据准备阶段的结果
经过数据理解和数据准备后，我们希望得到建模的数据集如下:
例如，如果一个企业的财务报表中大部分资产或负债项都 是几十万元，但某一负债项却达到几十亿元，6）缺省值
需要关注各变量的缺省取值。 例如，在顾客满意度调查中，满意度得分为1、2、3、4、 5，对于缺失的情况缺省地用9来表示。如果我们不知道9代表缺 省值，在建模时，将9当作比5更满意，但实际上具有缺省值9的 顾客可能并不关心被调查的产品，那么就可能会出现很大谬误。
28
（8）数据分箱
假设要将某个自变量的观测值分为k个分箱，常用的分箱方 法有2类:无监督分箱和有监督分箱。
①无监督分箱
(1)等宽分箱:将变量的取值范围分为k个等宽的区间，每个 区间当作一个分箱;
(2)等频分箱:把观测值按照从小到大的顺序排列，根据观测 的个数等分为k部分，每部分当作一个分箱，例如，数值最小的 1/k比例的观测形成第一个分箱，等等;
27
（8）数据分箱
数据被归入几个分箱之后，可以用每个分箱内数值的均值、 中位数或边界值来替代该分箱内各观测的数值，也可以把每个 分箱作为离散化后的一个类别。
例如，某个自变量的观测值为1，2.1，2.5，3.4，4，5.6， 7，7.4，8.2,假设将它们分为三个分箱，(1，2.1，2.5), (3.4， 4，5.6)，(7，7.4，8.2)。
数据挖掘一般使用的都是历史数据，需要保证在建模中使 用到的自变量都是在预测因变量时能够获得的信息，不满足这 一条件的自变量都应该删除。
例如，在对信用卡持有者三个月后违约率建立预测模型时， 就不能使用离因变量观测点三个月之内的历史信息。
17
（4）处理分类自变量
某些数据挖掘方法能够直接处理分类自变量，譬如决策树; 但很多数据挖掘方法都只能处理数值自变量，如线性回归、神 经网络等，使用这些方法时，需要把分类自变量转换为数值自 变量。
①使用分箱均值替代后所得值为(1.87, 1.87, 1.87), (4.33, 4.33, 4.33), (7.53, 7.53, 7.53);
②使用分箱中位数替代后所得值为(2.1，2.1，2.1)，(4， 4，4), (7.4，7.4，7.4);
③使用边界值替代后所得值为(1，2.5，2.5)，(3.4，3.4， 5.6)，(7，7，8.2)(每个观测值由其所属分箱的两个边界值中较 近的值替代)。
故此，必须在调查数据之外整体考虑抽样偏差存在的可能 性及大小。如果条件允许，在抽样的过程中就要尽量避免抽样 误差(例如，使用随机拦截调查而不是网上调查)。