数据挖掘及其应用

《数据挖掘论文》

数据挖掘分类方法及其应用

课程名称：数据挖掘概念与技术

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数据挖掘分类方法及其应用

作者：来煜

摘要：社会的发展进入了网络信息时代，各种形式的数据海量产生，在这些数据的背后隐藏这许多重要的信息，如何从这些数据中找出某种规律，发现有用信息，越来越受到关注。为了适应信息处理新需求和社会发展各方面的迫切需要而发展起来一种新的信息分析技术，这种局势称为数据挖掘。分类技术是数据挖掘中应用领域极其广泛的重要技术之一。各种分类算法有其自身的优劣，适合于不同的领域。目前随着新技术和新领域的不断出现，对分类方法提出了新的要求。

。

关键字：数据挖掘；分类方法；数据分析

引言

数据是知识的源泉。但是，拥有大量的数据与拥有许多有用的知识完全是两回事。过去几年中，从数据库中发现知识这一领域发展的很快。广阔的市场和研究利益促使这一领域的飞速发展。计算机技术和数据收集技术的进步使人们可以从更加广泛的范围和几年前不可想象的速度收集和存储信息。收集数据是为了得到信息，然而大量的数据本身并不意味信息。尽管现代的数据库技术使我们很容易存储大量的数据流，但现在还没有一种成熟的技术帮助我们分析、理解并使数据以可理解的信息表示出来。在过去，我们常用的知识获取方法是由知识工程师把专家经验知识经过分析、筛选、比较、综合、再提取出知识和规则。然而，由于知识工程师所拥有知识的有局限性，所以对于获得知识的可信度就应该打个折扣。目前，传统的知识获取技术面对巨型数据仓库无能为力，数据挖掘技术就应运而生。

数据的迅速增加与数据分析方法的滞后之间的矛盾越来越突出，人们希望在对已有的大量数据分析的基础上进行科学研究、商业决策或者企业管理，但是目前所拥有的数据分析工具很难对数据进行深层次的处理，使得人们只能望“数”兴叹。数据挖掘正是

为了解决传统分析方法的不足，并针对大规模数据的分析处理而出现的。数据挖掘通过在大量数据的基础上对各种学习算法的训练，得到数据对象间的关系模式，这些模式反映了数据的内在特性，是对数据包含信息的更高层次的抽象。目前，在需要处理大数据量的科研领域中，数据挖掘受到越来越多的关注，同时，在实际问题中，大量成功运用数据挖掘的实例说明了数据挖掘对科学研究具有很大的促进作用。数据挖掘可以帮助人们对大规模数据进行高效的分析处理，以节约时间，将更多的精力投入到更高层的研究中，从而提高科研工作的效率。

分类技术是数据挖掘中应用领域极其广泛的重要技术之一。至今已提出了多种分类算法，主要有决策树、关联规则、神经网络、支持向量机和贝叶斯、k－临近法、遗传算法、粗糙集以及模糊逻辑技术等。大部分技术都是使用学习算法确定分类模型，拟合输入数据中样本类别和属性集之间的联系，预测未知样本的类别。训练算法的主要目标是建立具有好的泛化能力的模型，该模型能够准确地预测未知样本的类别。

1．数据挖掘概述

数据挖掘又称数据库中的知识发现，是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。

数据挖掘是通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术，主要有数据准备、规律寻找和规律表示3个步骤。数据准备是从相关的数据源中选取所需的数据并整合成用于数据挖掘的数据集；规律寻找是用某种方法将数据集所含的规律找出来；规律表示是尽可能以用户可理解的方式（如可视化）将找出的规律表示出来。

分类技术是数据挖掘中应用领域极其广泛的重要技术之一。各种分类算法有其自身的优劣，适合于不同的领域。目前随着新技术和新领域的不断出现，对分类方法提出了新的要求。

2．数据挖掘分类算法介绍

分类是用于识别什么样的事务属于哪一类的方法，可用于分类的算法有决策树、关联规则、神经网络、支持向量机和贝叶斯、k－临近法、遗传算法、粗糙集以及模糊逻辑技术等。下面对若干分类问题进行简要分析。

2．1基于决策树的分类

基于决策树的分类算法是数据挖掘中最为典型的分类算法。决策树是一个类似于流程图的树结构，其每个内部节点表示在一个属性上的测试，每个分枝代表一个测试输出，每个叶节点代表类或类分布。

2．1．1决策树算法基本思想。开始时所有的训练样本在根部，基于最高信息增益自顶向下递归地划分数据集，生成决策树。当一个结点上所有样本都属于同一类或者没有

剩余属性可以用来进一步划分样本时停止划分，形成一个叶结点。如果叶结点上的样本不属于同一类，则根据大多数样本的分类来确定叶结点的类别。

创建决策树时，因数据中存在噪声和孤立点，许多分枝反映的是训练数据集中的异常。剪枝方法可以剪去不可靠的分枝，提高分类速度和分类的准确度。常用的剪枝方法有：先剪枝和后剪枝。前者通过提前停止树的构造而对树剪枝；后者在完全创建好的树上剪去分枝。

2．1．2典型的决策树算法。最为典型的决策树学习算法是ID3，它采用自顶向下不回溯策略，能保证找到一个简单的树。算法c4．5和c5．0是ID3的扩展，它们将分类领域从类别属性扩展到数值型属性。

在决策树中，从根到树叶的每条路径以IF—THEN形式表示一条分类规则，沿着给定路径上的每个属性一值对形成规则前件的一个合取项，叶结点包含类预测，形成规则后件。

2．1．3优缺点。决策树很擅长处理非数值型数据，从决策树中可以方便地提取分类规则。其主要优点是描述简单，分类速度快，特别适合大规模的数据处理。不足之处是ID3算法偏向于选择属性较多的属性，而属性较多的属性往往不是最优的属性：学习简单的逻辑表达能力较差。

2．2基于统计的分类

贝叶斯分类算法是基于贝叶斯定理的一种统计学分类算法。它们可以预测类成员关系的可能性，如给定样本属于一个特定类的概率。如果出现类别重叠现象，贝叶斯分类算法采用两种方法处理这种情况：一是选择后验概率最大的类别，二是选择效用函数最大(或损失最小)的类别。贝叶斯分类也是一种常用的分类方法，它是一种对属性集和类变量的概率关系建模的方法。其理论基础是贝叶斯定理，可用式2．2．[1]表示。

p(c｜x)＝p(x｜c)p(c)/p(x) 2．2．[1]

其中x是类标号未知的数据样本。设c为某种假定，如数据样本I属于某特定类民则P(c｜x)为c成立的概率，也称为类c的先验概率；P(x)为x的支持度。P(c｜x)是规定数据样本x，假定c成立的概率，称作类c的后验概率。P(xvc)是假定c成立的情况下，样本x的支持度，也称为类条件概率。

准确估计类标号和属性值的每一种可能组合的后验概率非常困难，因为即便属性数目不是很大，仍然需要很大的训练集。此时，贝叶斯定理很有用，因为它允许我们用先验概率P(c)、类条件概率P(x｜c)和P(x)来表示后验概率。

在比较不同类c的后验概率时，分母P(x)总是常数，因此可以忽略。先验概率P(c)可以通过计算训练集中属于每个类的训练记录所占的比例很容易地估计。因此类c的后验概率P(x｜c)的确定取决于对类条件概率P(x｜c)的估计。对类条件概率P(x｜c)的估计，常使用两种贝叶斯分类方法来实现：朴素贝叶斯分类和贝叶斯信念网络。

2．3基于神经网络的分类

2．3．1基本思想。经常用于分类的还有人工神经网络方法。神经网络[3]为解决大复杂度问题提供了一种相对来说比较有效的简单方法，它是模仿人脑神经网络的结构和某些工作机制而建立的一种非线形预测模型，经过学习进行模式识别的。其工作机理是通过学习改变神经元之间的连接强度。神经网络有前向神经网络、反馈神经网络、自组织神经网络等，在神经网络中，由权重和网络的拓扑结构决定了它所能识别的模式类型。神经网络分类过程可以分为训练和分类两个阶段。在训练阶段，首先定义网络的拓扑结构，再对训练样本中的每个属性的值进行规范化预处理，然后用神经网络对已预处理的输入进行学习。训练完毕后，用训练好的神经网络对标识样本进行分类。

最流行的神经网络学习算法是后向传播算法。后向传播算法是在多层前馈神经网络上进行学习的。这种神经网络具有一个输入层和一个输出层，在两者之间可能包含多个中间层，这些中间层叫做隐藏层。后向传播通过迭代地处理一组训练样本，将每个样本的网络预测与实际知道的类标号比较，进行学习。对于每个训练样本，修改权值，使得网络预测和实际类之间的均方误差最小。这种修改后向进行，即由输出层，经由每个隐藏层，到第一个隐藏层。一般的，权将最终收敛，学习过程停止。算法的每一次迭代包括两个阶段：前向阶段和后向阶段。在前向阶段，使用前一次迭代所得到的权值计算网络中每一个神经元的输出值。计算是向前进行的，先计算第k层神经元的输出，再计算第k＋1层的输出。在后向阶段，以相反的方向应用权值更新公式，先更新k＋1层的权值，再更新第k层的权值。

2．3．2优缺点。神经网络法的优点是有较强的抗噪能力，对未经训练的数据也具有较好的预测分类能力。神经网络的主要缺点是用加权链连结单元的网络所表示的知识很难被人理解、学习时间较长，仅适用于时间容许的应用场合；对于如网络结构等关键参数，通常需要经验方能有效确定。

2．4基于源自关联规则挖掘概念的分类

2．4．1基本思想。关联规则聚类系统是基于聚类挖掘关联规则，然后使用规则进行分类。挖掘形如Aquan1∧Aquan2→Acat的关联规则；其中，Aquan1，Aquan2是在量化属性区间上的测试，为给定训练数据的分类属性指定一个类标号。关联规则画在2-D栅格上。算法扫描栅格，搜索规则的矩形聚类。由ARCS产生的聚类关联规则用于分类，其准确率与C4．5差不多，精确度比C4．5高一点。

关联分类挖掘形如condset→y的规则，condset是项属性一值对的集合，y是类标号。若给定数据集中的样本s％包含condset并且属于类y，则规则的支持度为s。若规则满足预先指定的最小支持度，则该规则是频繁；若给定数据集中包含conset的样本c％属于类y，则规则的置信度为c；若满足最小置信度，则该规则是精确的。如果一个规则项集具有相同的condset，则选择具有最高置信度的规则作为可能规则，代表该集合。

2．4．2关联分类方法由两步组成。第一步是找出所有频繁的、精确的PR集合。算法使用迭代方法，类似Apriori。第二步使用一种启发式方法构造分类，发现的规则按支

持度和置信度递减的优先次序组织，用满足新样本满足该样本的第一个规则对其分类。CBA是关联分类的经典算法，该方法比c4．5更精确。

2．5其他分类方法

用于数据分类的方法还有：基于案例的推理分类法、遗传算法等。

2．5．1基于案例的推理分类法。基于案例的推理分类法是基于要求的，其存放的样本是复杂的符号描述。当给定一个待分类的新案例时，基于案例的推理首先检查是否存在一个同样的训练案例。如果找到一个，则返回附在该案例上的解。如果找不到同样的案例，则基于案例的推理将搜索具有类似于新案例成分的训练案例，这些训练案例可视为新案例的邻接者。

2．5．2遗传算法。遗传算法结合了自然进化的思想。遗传学习开始时创建了一个由随机产生的规则组成的初始群体，每个规则可以用一个二进制位串表示。根据适者生存的原则，形成由当前群体中最适合的规则组成的新群体，以及这些规则的后代。后代通过使用诸如交叉和变异等遗传操作来创建。由先前的规则群体产生新的规则群体的过程继续进化，直到群体中每个规则满足预先指定的适合度值

3．数据挖掘的应用

数据挖掘技术已应用于许多领域，如在学校、银行、电信、股市、保险、交通、零售等领域已得到广泛的应用。

3．1数据挖掘技术在高校中的应用

随着招生规模的扩大，高校的学生人数就达到上万人，甚至几万人，考试成绩达到几十万个数据，还有大量的学习成绩以外的影响因素，传统的学习成绩分析方法已不能完全满足需要，对此引入数据挖掘技术以找到影响学生成绩的真实原因，制定相应的措施，提高教育教学质量。

3．2 数据挖掘技术在金融企业中的应用

3．2．1数据挖掘技术在证券行业中得到广泛应用，数据挖掘技术作为分析与辅助决策工具已经越来越得到国内券商的重视。

3．2．2数据挖掘技术也应用于银行业，数据挖掘可以从大量的历史记录中发现或挖掘出这种关联关系更深层次的、更详尽的方面。

3．2．3数据挖掘技术也应用于保险业

保险金的确定:对受险人员的分类有助于确定适当的保险金额度。通过数据挖掘可以得到对不同行业的人、不同年龄段的人、处于不同社会层次的人的保险金该如何确定。

险种关联分析:分析购买了某种保险的人是否同时购买另一种保险。预测什么样的顾客会购买新险种。

3．3 数据挖掘技术在零售企业中的应用

从超市销售管理系统、客户资料管理及其他运营数据中，可以收集到关于商品销售、客户信息、库存及超市店面信息等的信息资料。数据从各种应用系统中采集，经按不同

条件分类，存放到数据仓库，允许管理人员、分析人员、采购人员、市场人员和客户访问，利用数据挖掘工具对这些数据进行分析，为管理者提供高效的科学决策工具。

4．数据挖掘应用实例

4．1提出问题。一个自行车厂商想要通过广告宣传来吸引顾客。他们从各地的超市获得超市会员的信息，计划将广告册和礼品投递给这些会员。但是投递广告册是需要成本的，不可能投递给所有的超市会员。而这些会员中有的人会响应广告宣传，有的人就算得到广告册不会购买。所以最好是将广告投递给那些对广告册感兴趣从而购买自行车的会员。分类模型的作用就是识别出什么样的会员可能购买自行车。

4．2自行车厂商首先从所有会员中抽取了1000个会员，向这些会员投递广告册，然后记录这些收到广告册的会员是否购买了自行车。数据如表1所示。

表1．?会员实例模型数据

在分类模型中，每个会员作为一个事例，居民的婚姻状况、性别、年龄等特征作为输入列，所需预测的分类是客户是否购买了自行车。

4．3训练数据集填充模型

使用1000个会员事例训练模型后得到的决策树分类如图1所示：

图1．会员事例训练模型后得到的决策树分类

4．3．1图中矩形表示一个拆分节点，矩形中文字是拆分条件。

矩形颜色深浅代表此节点包含事例的数量，颜色越深包含的事例越多，如全部节点包含所有的1000个事例，颜色最深。经过第一次基于年龄的拆分后，年龄大于67岁的包含36个事例，年龄小于32岁的133个事例，年龄在39和67岁之间的602个事例，年龄32和39岁之间的229个事例。所以第一次拆分后，年龄在39和67岁的节点颜色最深，年龄大于67岁的节点颜色最浅。

节点中的条包含两种颜色，红色和蓝色，分别表示此节点中的事例购买和不购买自行车的比例。如节点“年龄>=67”节点中，包含36个事例，其中28个没有购买自行车，8个购买了自行车，所以蓝色的条比红色的要长。表示年龄大于67的会员有74．62%的概率不购买自行车，有23．01%的概率购买自行车。?

4．3．2在图中，可以找出几个有用的节点：

1．年龄小于32岁，居住在太平洋地区的会员有72．75%的概率购买自行车；

2．年龄在32和39岁之间的会员有68．42%的概率购买自行车；

3．年龄在39和67岁之间，上班距离不大于10公里，只有1辆汽车的会员有66．08%的概率购买自行车；

4．年龄小于32岁，不住在太平洋地区，上班距离在1公里范围内的会员有51．92%的概率购买自行车；?

4．4模型训练后，还无法确定模型的分类方法是否准确。可以用模型对300个会员的检验集进行查询，查询后，模型会预测出哪些会员会购买自行车，将预测的情况与真实的情况对比，评估模型预测是否准确。如果模型准确度能满足要求，就可以用于对新会员进行预测。

4．5在得到了分类模型后，将其他的会员在分类模型中查找就可预测会员购买自行车的概率有多大。随后自行车厂商就可以有选择性的投递广告册。

5．结束语

本文总结了数据挖掘的定义、目标、相关领域及其一般方法，基于数据挖掘技术数据资料之丰富，现在在论文中提到的相关领域已有了一些数据挖掘技术的模型，限于篇幅不再一一列举。作为一个新兴的研究领域，数据挖掘仍然有许多问题需要进行深入研究。例如:从同一个数据库的不同层次上提取相应的规则;确定一种方便、实用、统一的语言表达数据挖掘的结果;应用数据挖掘技术，基于动态数据库、面向对象技术、多媒体数据库及从国际互连网上抽取新的、有用的规则。当然，数据挖掘技术同样应该包括对于所抽取规则的准确性及数据的安全性、私密性的保护等领域的研究。

数据挖掘技术是一个发展十分快的领域，随着对数据挖掘技术在各领域日益广泛的应用，实现了数据资源共享及技术发展的跨域，从而大大提高了工作效率，并带来巨大的成功。21世纪是信息时代的社会，“信息不仅是资源，更是财富”，要实现经济的腾飞，需依赖高新尖科技的发展，故利用提供的信息，充分进行数据挖掘，则将为数据库的应用开辟了广阔的前景，也为人类的文明开辟了一个崭新的时代。

参考文献

[1].苏新宁，杨建林，江念南。数据仓库和数据挖掘[M].2006；

[2].谭建豪。数据挖掘技术[M].2009；

[3].david hand，heikiki manrlla等着。宋俊，廖丽等译[M].2003；

[4].数据挖掘讨论组，数据挖掘资料汇编；

[5].朱明，数据挖掘.合肥：中国科技大学出版社2002，5；

[6].张春阳，周继恩，刘贵全，蔡庆生.基于数据仓库的决策支持系统的构建，计算机工程.2002(4)：249-252；

[7].Jiawei Han, Miecheline Kamber 着。范明，孟小峰译。数据挖掘概念与技术。机械工业出版社。

数据挖掘常用资源及工具

资源Github，kaggle Python工具库：Numpy，Pandas，Matplotlib，Scikit-Learn，tensorflow Numpy支持大量维度数组与矩阵运算，也针对数组提供大量的数学函数库 Numpy : 1.aaa = Numpy.genfromtxt(“文件路径”,delimiter = “,”,dtype = str)delimiter以指定字符分割，dtype 指定类型该函数能读取文件所以内容 aaa.dtype 返回aaa的类型 2.aaa = numpy.array([5,6,7,8]) 创建一个一维数组里面的东西都是同一个类型的 bbb = numpy.array([[1,2,3,4,5],[6,7,8,9,0],[11,22,33,44,55]]) 创建一个二维数组aaa.shape 返回数组的维度print(bbb[:,2]) 输出第二列 3.bbb = aaa.astype(int) 类型转换 4.aaa.min() 返回最小值 5.常见函数 aaa = numpy.arange(20) bbb = aaa.reshape(4,5)

numpy.arange(20) 生成0到19 aaa.reshape(4,5) 把数组转换成矩阵aaa.reshape(4,-1)自动计算列用-1 aaa.ravel()把矩阵转化成数组 bbb.ndim 返回bbb的维度 bbb.size 返回里面有多少元素 aaa = numpy.zeros((5,5)) 初始化一个全为0 的矩阵需要传进一个元组的格式默认是float aaa = numpy.ones((3,3,3),dtype = numpy.int) 需要指定dtype 为numpy.int aaa = np 随机函数aaa = numpy.random.random((3,3)) 生成三行三列 linspace 等差数列创建函数linspace(起始值，终止值，数量) 矩阵乘法： aaa = numpy.array([[1,2],[3,4]]) bbb = numpy.array([[5,6],[7,8]]) print(aaa*bbb) *是对应位置相乘 print(aaa.dot(bbb)) .dot是矩阵乘法行乘以列 print(numpy.dot(aaa,bbb)) 同上 6.矩阵常见操作

数据挖掘及其应用

《数据挖掘论文》数据挖掘分类方法及其应用课程名称：数据挖掘概念与技术姓名学号：指导教师：

数据挖掘分类方法及其应用作者：来煜摘要：社会的发展进入了网络信息时代，各种形式的数据海量产生，在这些数据的背后隐藏这许多重要的信息，如何从这些数据中找出某种规律，发现有用信息，越来越受到关注。为了适应信息处理新需求和社会发展各方面的迫切需要而发展起来一种新的信息分析技术，这种局势称为数据挖掘。分类技术是数据挖掘中应用领域极其广泛的重要技术之一。各种分类算法有其自身的优劣，适合于不同的领域。目前随着新技术和新领域的不断出现，对分类方法提出了新的要求。。关键字：数据挖掘；分类方法；数据分析引言数据是知识的源泉。但是，拥有大量的数据与拥有许多有用的知识完全是两回事。过去几年中，从数据库中发现知识这一领域发展的很快。广阔的市场和研究利益促使这一领域的飞速发展。计算机技术和数据收集技术的进步使人们可以从更加广泛的范围和几年前不可想象的速度收集和存储信息。收集数据是为了得到信息，然而大量的数据本身并不意味信息。尽管现代的数据库技术使我们很容易存储大量的数据流，但现在还没有一种成熟的技术帮助我们分析、理解并使数据以可理解的信息表示出来。在过去，我们常用的知识获取方法是由知识工程师把专家经验知识经过分析、筛选、比较、综合、再提取出知识和规则。然而，由于知识工程师所拥

有知识的有局限性，所以对于获得知识的可信度就应该打个折扣。目前，传统的知识获取技术面对巨型数据仓库无能为力，数据挖掘技术就应运而生。数据的迅速增加与数据分析方法的滞后之间的矛盾越来越突出，人们希望在对已有的大量数据分析的基础上进行科学研究、商业决策或者企业管理，但是目前所拥有的数据分析工具很难对数据进行深层次的处理，使得人们只能望“数”兴叹。数据挖掘正是为了解决传统分析方法的不足，并针对大规模数据的分析处理而出现的。数据挖掘通过在大量数据的基础上对各种学习算法的训练，得到数据对象间的关系模式，这些模式反映了数据的内在特性，是对数据包含信息的更高层次的抽象。目前，在需要处理大数据量的科研领域中，数据挖掘受到越来越多的关注，同时，在实际问题中，大量成功运用数据挖掘的实例说明了数据挖掘对科学研究具有很大的促进作用。数据挖掘可以帮助人们对大规模数据进行高效的分析处理，以节约时间，将更多的精力投入到更高层的研究中，从而提高科研工作的效率。分类技术是数据挖掘中应用领域极其广泛的重要技术之一。至今已提出了多种分类算法，主要有决策树、关联规则、神经网络、支持向量机和贝叶斯、k－临近法、遗传算法、粗糙集以及模糊逻辑技术等。大部分技术都是使用学习算法确定分类模型，拟合输入数据中样本类别和属性集之间的联系，预测未知样本的类别。训练算法的主要目标是建立具有好的泛化能力的模型，该模型能够准确地预测未知样本的类别。 1．数据挖掘概述数据挖掘又称数据库中的知识发现，是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。数据挖掘是通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术，主要有数据

数据挖掘在大数据时代下的应用

数据挖掘在大数据时代下的应用【摘要】数据挖掘一直是各个行业的关注的重点。近几年，数据挖掘伴随着大数据的火热开始迎来更大的机遇。本文介绍了数据挖掘相关的概念，一些常用的数据挖掘的分析方法，最后介绍了数据挖掘技术几个常见的应用领域。【关键词】数据挖掘分析方法应用一、基本概念介绍 1、大数据。2011 年5 月，麦肯锡全球研究院在《大数据：创新、竞争和生产力的下一个新领域》中指出，大数据是一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域，逐渐成为重要的生产要素；而人们对于大数据的运用预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。据估计，在未来，数据将至少保持每年50%的增长速度。 2、数据挖掘。数据挖掘是一门新兴的学科，它诞生于20 世纪80 年代，主要面向商业应用的人工智能研究领域. 从技术角度看，数据挖掘就是从大量的、复杂的、不规则的、随机的、模糊的数据中获取隐含的、人们事先没有发觉的、

有潜在价值的信息和知识的过程.从商业角度来说，数据挖掘就是从庞大的数据库中抽取、转换、分析一些潜在规律和价值，从中获取辅助商业决策的关键信息和有用知识。二、数据挖掘的基本分析方法分析方法是数据挖掘的核心工作，通过科学可靠的算法才能实现数据的挖掘，找出数据中潜在的规律。通过不同的分析方法，将解决不同类型的问题，在现实中针对不同的分析目标，找出相对应的方法。目前常用的分析方法主要有聚类分析、分类和预测、关联分析等。 1、聚类分析。聚类分析就是将物理或抽象对象的集合进行分组，然后组成为由类似或相似的对象组成的多个分类的分析过程，其目的就是通过相似的方法来收集数据分类。它是一种无先前知识，无监督的学习过程，从数据对象中找出有意义的数据，然后将其划分在一个未知的类。这不同于分类，因为它无法获知对象的属性。“物以类聚，人以群分”，通过聚类来分析事物之间类聚的潜在规律。聚类分析广泛运用于心理学、统计学、医学、生物学、市场销售、数据识别、机器智能学习等领域。聚类分析根据隶属度的取值范??可分为硬聚类和模糊聚类两种方法。硬聚类就是将对象划分到距离最近聚类的类，非此即彼，也就是说属于一类，就必然不属于另一类。模糊聚类就是根据隶属度的取值范围的大小差异来划分类。一个样本可能属于多个类。常见的聚类算法主

数据挖掘及其应用

数据挖掘及其应用 Revised by Jack on December 14,2020

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们常用的知识获取方法是由知识工程师把专家经验知识经过分析、筛选、比较、综合、再提取出知识和规则。然而，由于知识工程师所拥有知识的有局限性，所以对于获得知识的可信度就应该打个折扣。目前，传统的知识获取技术面对巨型数据仓库无能为力，数据挖掘技术就应运而生。数据的迅速增加与数据分析方法的滞后之间的矛盾越来越突出，人们希望在对已有的大量数据分析的基础上进行科学研究、商业决策或者企业管理，但是目前所拥有的数据分析工具很难对数据进行深层次的处理，使得人们只能望“数”兴叹。数据挖掘正是为了解决传统分析方法的不足，并针对大规模数据的分析处理而出现的。数据挖掘通过在大量数据的基础上对各种学习算法的训练，得到数据对象间的关系模式，这些模式反映了数据的内在特性，是对数据包含信息的更高层次的抽象。目前，在需要处理大数据量的科研领域中，数据挖掘受到越来越多的关注，同时，在实际问题中，大量成功运用数据挖掘的实例说明了数据挖掘对科学研究具有很大的促进作用。数据挖掘可以帮助人们对大规模数据进行高效的分析处理，以节约时间，将更多的精力投入到更高层的研究中，从而提高科研工作的效率。分类技术是数据挖掘中应用领域极其广泛的重要技术之一。至今已提出了多种分类算法，主要有决策树、关联规则、神经网络、支持向量机和贝叶斯、k－临近法、遗传算法、粗糙集以及模糊逻辑技术等。大部分技术都是使用学习算法确定分类模型，拟合输入数据中样本类别和属性集之间的联系，预测未知样本的类别。训练算法的主要目标是建立具有好的泛化能力的模型，该模型能够准确地预测未知样本的类别。 1．数据挖掘概述数据挖掘又称库中的知识发现，是目前人工智能和领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平

基于大数据的数据挖掘技术与应用

基于大数据的数据挖掘技术与应用发表时间：2019-07-17T12:49:19.997Z 来源：《基层建设》2019年第12期作者：汪洋 [导读] 摘要：科技前进的步伐越来越快，数据挖掘与传统行业相结合，在各行各业展现出了十分强大的生命力。中国联合网络通信有限公司黄石市分公司湖北黄石 435000 摘要：科技前进的步伐越来越快，数据挖掘与传统行业相结合，在各行各业展现出了十分强大的生命力。本文从数据挖掘的基本概念和功能谈起，进一步再分析其在金融和人力资源两个方面的具体运用。关键词：数据挖掘；大数据；金融；人力资源一、数据挖掘的概念和功能（一）数据挖掘概念。数据挖掘是指从庞大繁杂的数据中通过算法搜索隐藏于表面数据背后信息的过程。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、机器学习和模式识别等多种方法来实现上述目标。（二）数据挖掘的方法和过程。数据挖掘的理论技术一般可分为传统技术和改良技术两支。就传统技术而言，以统计分析为主要代表；就改良技术而言，以决策树理论、类神经网络和规则归纳法等为主要代表。（三）数据挖掘的主要功能。数据挖掘的功能十分强大，在与各行各业结合之后，都能为各行业带来新的发展契机。一般来说，数据挖掘的功能分为两类：一类是描述性功能，是指对目标数据的属性进行特征描述；另一类是预测性功能，是指对当前数据进行归纳，以进行发展趋势的预测。二、数据挖掘技术的应用实践（一）在金融方面的应用。大数据金融以庞大繁杂的数据作为基础，利用如互联网等信息化技术，分析处理对客户的消费数据，将客户及时全面的信息及时地反馈给金融企业，如此一来，使得金融企业给零散化的客户群体提供定制化的服务成为可能。数据挖掘技术在金融领域的表现十分优异，在第三方支付、p2p网络借贷、供应链金融、互联网消费金融等方面均有广泛的运用。就第三方支付而言，因为其运用场景多样化，使用方便快捷，因而，第三方支付与上下游的交易者联系紧密。当相关数据累积到一定程度时，便可推出更多的增值服务，进一步增加利润来源。在众多增值服务中，近年来，值得一提的是由蚂蚁金服推出的蚂蚁花呗。蚂蚊花呗本质上而言是一款消费信贷产品。蚂蚁花呗利用大数据，以自身的风控模型为基础，结合对消费者在互联网上的各种网购情况、支付习惯、信用风险等的分析结果，对不同的用户根据其近期的消费情况给予不同数额的消费额度。第三方互联网支付交易规模由于互联网理财等大额交易场景的推动保持高速增长。在2013年，第三方互联网支付交易额仅为6万亿元，但据可靠预测，在2020年，此交易额可到39万亿元。再看第三方移动支付交易额。由于移动支付场景的多样化、用户渗透率越来越高、各种第三方支付企业进军市场等原因，移动交易量不断上升。在2013年，第三方移动支付交易额仅为1万亿元。但据估计，在2020年，第三方移动支付交易额可达144万亿元。（二）在人力资源管理方面的运用。（1）数据挖掘与人力资源规划：通过数据挖掘技术，组织管理者可以利用搜集到的每一个员工的组织内外部的信息资料，联系企业的整体战略目标，以事实为依据，制定未来人力资源规划。（2）数据挖掘与人才的招聘与配置：招聘时，招聘者对于求职者的了解一般都比较肤浅，对于求职者的专业技能掌握情況、工作效率等无法有效进行认知。而新兴的社交网络呈现了—个人各方面的信息，如工作经历、社会关系、工作效率等，从而能助招聘者一臂之力，达到精准的人岗匹配。（3）数据挖掘与员工的开发：利用数据挖掘，管理者将职业生涯规划建立在员工全方位数据的基础上，如员工的应聘岗位、晋升意愿和期望薪酬等结构化与非结构化的数据信息，从而精准地为员工提供职业培训。三、注意区分数据挖掘与个人信息侵犯当今时代，科学技术的不断提高，使得各种数码产品更新换代速度加快，手机、电脑、照相机等电脑产品基本是一年更新换代一次甚至两三次。其中由于手机应用功能随着经济发展而逐渐增加，从原来的按键机发展到如今的触屏手机乃至折叠手机，其功能也从原来的拨打电话、发送短信、彩信功能而增加到如今的视频通话、语音通话以及上网功能。网络的普遍化丰富了人们的生活，使得人们可以便捷广泛的了解、认知自身以外的整个中国乃至整个世界，可以通过网络媒介了解到其他国家的风土民俗、地形地貌，了解自己所喜欢的明星网红的日常喜好，或是通过网络媒介得到想获得的知识、达到一个学习的作用。但网络媒介是一把双刃剑，通过网络世界了解到诸多信息时，也可能因为自己在网络上所说的一句话、所发的一个定位从而导致自身隐私泄露，个人信息被公布在大众眼中。要运用好大数据时代中网络媒体这一把双刃剑，就必须要求到人们提高自我隐私保护意识，规范网络世界中的一言一语。（一）大数据时代信息量过大导致信息泄露当今时代是科技不断发展的时代，是大数据时代。在大数据时代里，各种数码产品纷呈展现其自身的广泛性、普遍性，充斥在人类日常生活中。尤其是手机的发展从原始的只能打电话接电话的大哥大，渐渐变成能够发短信、收短信的按键机，为满足人们日常生活中的娱乐要求，在信息传播的同时又增加了照相机、听音乐、玩游戏等等娱乐功能。在科技发展的基础上，为满足人们日常生活中的各种精神需求，仅仅五六年时间内，按键手机逐渐演变成如今的触屏手机、智能手机。如今的手机已不仅是一个只能打电话、接电话的功能机，在满足了人们的基本通讯要求后，增加了上网的功能。如今微博app、微信app、qqapp各种社交app的崛起，使得人们日常生活充满了娱乐性、便捷性、广泛性，所接收的信息不仅来自自身以外的中国各地，而且也可以接触到中国以外其它国家，甚至来自地球以外的各大恒星的知识。如今你将会看到，越来越多的人在超市里、商场中、地铁上、公园里拿起手机刷微博、拍抖音、视频通话、拍照片等等，在大数据时代，由于网络的普遍，人们上一秒在抖音app上传了一段视频、微博上发布了一篇文章、朋友圈发表了几张照片，以网络传播速度快的特点，下一秒这个视频、这篇文章、这些照片就极有可能出现在大众视线中。网络带来便捷性的同时也带来过大的信息量以及一定性的安全隐患，人们通过信息库了解某一样东西的同时，也可能导致自身定位被人知道、自身隐私被泄露出去。（二）大数据时代侵犯个人信息方法更多由于科学技术进步速度快，数码产品更新换代的速度也日益加快。当手机硬件设施提高了，相应的各类软件应用层出不穷，给予了人们日常生活中的精神满足，同时也给予了不法分子有机可图的条件。人们隐私安全问题日益堪忧，由于手机等各种数码产品的普遍性，大

数据挖掘技术及其应用

数据挖掘毕业论文 ---------数据挖掘技术及其应用摘要：随着网络、数据库技术的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用，人们积累的数据越来越多。数据挖掘(Data Mining)就是从大量的实际应用数据中提取隐含信息和知识，它利用了数据库、人工智能和数理统计等多方面的技术，是一类深层次的数据分析方法。本文介绍了数据库技术的现状、效据挖掘的方法以及它在Bayesian网建网技术中的应用：通过散据挖掘解决Bayesian网络建模过程中所遇到的具体问题，即如何从太规模效据库中寻找各变量之间的关系以及如何确定条件概率问题。关键字：数据挖掘、知识获取、数据库、函数依赖、条件概率一、引言：数据是知识的源泉。但是,拥有大量的数据与拥有许多有用的知识完全是两回事。过去几年中,从数据库中发现知识这一领域发展的很快。广阔的市场和研究利益促使这一领域的飞速发展。计算机技术和数据收集技术的进步使人们可以从更加广泛的范围和几年前不可想象的速度收集和存储信息。收集数据是为了得到信息,然而大量的数据本身并不意味信息。尽管现代的数据库技术使我们很容易存储大量的数据流,但现在还没有一种成熟的技术帮助我们分析、理解并使数据以可理解的信息表示出来。在过去,我们常用的知识获取方法是由知识工程师把专家经验知识经过分析、筛选、比较、综合、再提取出知识和规则。然而,由于知识工程师所拥有知识的有局限性,所以对于获得知识的可信度就应该打个折扣。目前,传统的知识获取技术面对巨型数据仓库无能为力,数据挖掘技术就应运而生。数据的迅速增加与数据分析方法的滞后之间的矛盾越来越突出,人们希望在对已有的大量数据分析的基础上进行科学研究、商业决策或者企业管理,但是目前所拥有的数据分析工具很难对数据进行深层次的处理,使得人们只能望“数”兴叹。数据挖掘正是为了解决传统分析方法的不足,并针对大规模数据的分析处理而出现的。数据挖掘通过在大量数据的基础上对各种学习算法的训练,得到数据对象间的关系模式,这些模式反映了数据的内在特性,是对数据包含信息的更高层次的抽象[1]。目前,在需要处理大数据量的科研领域中,数据挖掘受到越来越多

数据挖掘与应用-北京大学

课程大纲数据挖掘与应用 Data mining and application 课程编号：02817130 授课对象：研究生学分：3 任课教师：张俊妮课程类型：必修开课学期：2017年秋先修课程：概率论、数理统计任课教师简历（500字左右）：张俊妮博士现任北京大学光华管理学院统计学副教授。她1998年毕业于中国科学技术大学，获计算机软件学士学位；2002年毕业于美国哈佛大学，获统计学博士学位。她的研究领域为因果推断、贝叶斯分析、蒙特卡洛方法、数据挖掘以及统计在经济、金融、营销中的应用。曾在国际主要学术期刊Journal of the American Statistical Association, Journal of Educational and Behavioral Statistics, Statistica Sinica, Computational Statistics and Data Analysis, Journal of Chemical Physics, 管理世界, 经济学季刊等国内外刊物上发表文章。并有中文专著《数据挖掘与应用》。她曾参与国家自然科学基金项目“品牌个性维度及其测量量表研究”，负责过北京大学光华管理学院与中国信达资产管理公司合作的“金融不良资产定价”课题研究项目和北京天健兴业资产评估公司“统计估值模型”的项目研究，主持国家自然科学基金项目“使用倾向分和主分层进行因果推断”，并且担任过担任美国国立卫生学院（NIH）国际研究合作基金项目“生活质量研究中的因果推断”的中方负责人。在2010年“计量方法在经济中的应用”国际大会上，她是组委会成员之一。她于2004-2009年担任Computation Statistics编委（Associate Editor）。她至今仍担任北京哈佛校友会理事，是美国统计学会和全球华人统计学会成员。任课教师联系方式：光华管理学院2号楼473办公室，电话：62757922，邮箱：zjn@https://www.360docs.net/doc/779794475.html, 助教姓名及联系方式：辅导、答疑时间：一、项目培养目标 1 Learning Goal 1Graduates will be thoroughly familiar with the specialized knowledge and theories required for the completion of academic research. 1.1 Objective 1 Graduates will have a deep understanding of basic knowledge and theories in their specialized area. 1.2 Objective 2 Graduates will be familiar with the latest academic findings in their specialized area and will be knowledgeable about related areas. 1.3 Objective 3 Graduates will be familiar with research methodologies in their specialized

综述数据挖掘技术在物流领域中的应用

综述数据挖掘技术在物流领域中的应用 2007级物流工程一班 200730611470欧阳家文摘要：本文主要内容是综述数据挖掘技术在物流领域中的应用。文章首先对数据挖掘技术做一个简单的介绍，接着介绍数据挖掘在物流业中的应用过程，最后介绍物流中关于数据挖掘应用的管理问题。关键词：数据挖掘数据仓库物流领域应用 1，应用背景物流是现代商品流通系统的重要组成部分，物流业的发展程度，反映了一个国家和地区经济的综合配套能力与社会化服务程度，是其经济发展水平的集中体现。作为继劳动力和自然资源之后的“第三利润源泉”，现代物流产业的发展已经成为拉动我国经济发展的新增长点。与此同时，现代物流系统是一个庞大复杂的系统，特别是全程物流、包括运输、仓储，配送、搬运、包装和再加工等环节，每个环节的信息量非常大，使企业很难对这些数据进行有条理，有选择性的分析。如何将企业中积累的大量的原始客户数据转化成有用的信息为决策者提供决策支持，已经成为数据库研究中一个很有应用价值的新领域，数据挖掘技术由此应运而生。数据挖掘技术能帮助企业在物流信息管理系统中，及时、准确地搜集数据并对其进行分析。对客户的行为及市场趋势进行有效的分析，了解不同客户的爱好，从而为客户提供有针对性的产品和服务。提升企业的客户满意度，对公司的长远发展有着极大的促进作用。 2，什么是数据挖掘技术？数据挖掘技术是利用人工智能（AI）和统计分析等技术，在海量数据中发现模型和数据间的关系，自动地帮助决策者分析历史数据和当前的数据，并做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，从而预测客户的行为，帮助企业的决策者调整市场策略、减少风险、做出正确的决策。结合现代物流的特质和外部环境考虑，数据挖掘技术能够提供越来越强大的支持功能。从商业的角度考虑，由于在商业行为中存在着大量的信息，而这些信息并不是都是所需要的，也就是，它是有噪声的，模糊的，随机的数据，必须通过某种技术对这些隐含在其中的，人们不知道的，但又是潜在有用的信息和只是的过程。只有通过类似于数据挖掘的这样的技术对商业数据库进行抽取，转换，分析等操作，才可以让这些埋藏着的金子发光发亮。 3，数据挖掘技术的特点数据挖掘技术具有以下特点: ( 1) 处理的数据规模十分庞大, 达到GB、TB 数据级, 甚至更大。 ( 2) 查询一般是决策制定者提出的即时随机查询, 往往不能形成精确的查询要求, 需要靠系统本身寻找其可能感兴趣的东西。( 3) 在一些应用中( 如商业投资等) , 由于数据变化迅速,因此要求数据挖掘能快速做出相应反应以随时提供决策支持。 ( 4) 数据挖掘中, 规则的发现基于统计规律。因此, 所发现的规则不必适用于所有数据, 而是当达到某一临界值即认为有效。因此, 利用数据挖掘技术可能会发现大量的规则。 ( 5) 数据挖掘所发现的规则是动态的, 它只找到了当前状态的数据库具有的规则, 随着不断地向数据库中加入新数据,需要随时对其进行更新。 4，数据挖掘的一般过程数据挖掘过程可以大体分为四个步骤：数据准备，数据挖掘，结果的解释和评价，用户界面。如图1：

数据挖掘技术与应用

数据挖掘技术与应用余友波数据仓库之路原创资料

1.1 第一章数据挖掘介绍 1.1.1 什么是数据挖掘数据挖掘（Data Mining）是一个利用各种分析工具在海量数据中发现模型和数据之间关系的过程，这些模型和关系可以被企业用来分析风险、进行预测。 “数据挖掘是通过仔细分析大量数据来揭示有意义的新的关系、模式和趋势的过程。它使用模式认知技术、统计技术和数学技术。”（Gartner Group）。 “数据挖掘是一个从大型数据库中提取以前不知道的可操作性信息的知识挖掘过程。”（Aaron Zornes, The META Group）。数据挖掘能够帮助企业降低成本、减少风险、提高资金回报率。现在很多公司开始采用数据挖掘技术来判断哪些是最有价值客户、重整产品推广策略，以用最小的花费得到最好的销售。电信行业和银行业较先使用数据挖掘，电信公司使用数据挖掘检测话费欺诈行为，银行使用数据挖掘检测信用卡欺诈行为。数据挖掘模型建立完成后，进行验证和评价非常必要。比如用市场调查得到的客户数据做了一个模型，来预测哪些客户群会对新产品感兴趣。通常情况下还不能用这个模型直接指导行动，更稳妥的做法是，先对一小部分客户做一个实际的测试，得到市场的实际反应情况，然后再大规模的采取市场推广行动。数据挖掘帮助分析师和决策人员更深入、更容易的分析数据。为了保证数据挖掘结果的价值，用户必须非常了解自己的数据；并且了解数据挖掘工具是如何工作的，了解不同的技术和算法对模型的准确度和模型生成速度的影响。大部分情况下，数据挖掘的分析数据源可以是数据仓库或数据挖掘数据集市。数据挖掘工具访问数据仓库进行数据挖掘有许多好处。因为导入到数据仓库的数据已经经过了大量的数据清理和转换工作，减少数据挖掘的数据清理过程。

数据挖掘在日常生活中的应用

数据挖掘在日常生活中的应用作者：赵敏来源：《数码设计》2020年第07期摘要：数据挖掘是KDD中特定情况下的一个步骤。大部分人是通过啤酒+尿布的案例认识到数据挖掘，不少人也通過这个有趣的故事开始接触数据挖掘。大数据能够让企业测量出之前被认为无法计算的信息。使用这些信息，分析师能发现新的工业模式并能更好的了解客户的动机，兴趣爱好和讨厌的东西。更多得了解什么能让客户做出选择，能够为通向新的商业机会创造出更多的可能，也能够让企业发布出令客户感兴趣的内容和产品。比如现在的“瀑布流”，就是企业根据网民平常浏览互联网信息的类型，基于用户搜索习惯、兴趣爱好、归属地、年龄、区域、商圈等等大数据信息，挖掘并分析出来跟本人相匹配的广告信息推送给你。关键词：数据挖掘;应用方向;数据分析;算法中图分类号：TP311.13文献标识码：A文章编号：1672-9129（2020）07-0115-01 Abstract：Data mining is a step in a specific situation in KDD. Most people got to know about data mining through the beer and diapers case， and a lot of people got to know about data mining through this interesting story. Big data allows companies to measure information that was previously considered uncomputable. Using this information， analysts can discover new industry patterns and better understand customers' motivations， interests and annoyances. Learning more about what enables customers to make choices creates more possibilities for new business opportunities and enables companies to deliver content and products that will be of interest to customers. For example，the current "waterfall flow" is that enterprises mine and analyze the advertising information matching themselves to you based on the user's search habits， interests， place of residence， age， region，business circle and other big data based on the type of Internet information that netizens usually browse. Key words：data mining;Application direction;Data analysis;algorithm 1项目分析随着科技的快速发展，我们出现了多种多样的新兴产物，因此，所需要学习的知识就更多了。在我们的日常生活中，对数据分析的要求也越来越高了。本次研究，就是想要探寻在我们日常生活中，数据挖掘带给了我们那些便利，以及其中我们需要具备和掌握那些知识。 2数据挖掘技术

浅谈数据挖掘技术及其应用

１数据挖掘的起源２数据挖掘的定义３数据挖掘的过程３．１目标定义阶段３．２数据准备阶段３．３数据挖掘阶段３．４结果解释和评估阶段面对信息社会中数据和数据库的爆炸式增长，人们分析数据和从中提取有用信息的能力，远远不能满足实际需要。但目前所能做到的只是对数据库中已有的数据进行存储、查询、统计等功能，但它却无法发现这些数据中存在的关系和规则，更不能根据现有的数据预测未来的发展趋势。这种现象产生的主要原因就是缺乏挖掘数据背后隐藏的知识的有力手段，从而导致“数据爆炸但知识贫乏”的现象。数据挖掘就是为迎合这种要求而产生并迅速发展起来的，可用于开发信息资源的一种新的数据处理技术。数据挖掘（ＤａｔａＭｉｎｉｎｇ），又称数据库中的知识发现（ＫｎｏｗｌｅｄｇｅＤｉｓｃｏｖｅｒｙｉｎＤａｔａｂａｓｅ，简称ＫＤＤ），比较公认的定义是由Ｕ．Ｍ．Ｆａｙｙａｄ等人提出的：数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据集中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在的有用的信息和知识的过程，提取的知识表示为概念（Ｃｏｎｃｅｐｔｓ）、规则（Ｒｕｌｅｓ）、规律（Ｒｅｇｕｌａｒｉｔｉｅｓ）、模式（Ｐａｔｔｅｒｎｓ）等形式。数据挖掘是一种决策支持过程，分析各组织原有的数据，做出归纳的推理，从中挖掘出潜在的模式，为管理人员决策提供支持。ＫＤＤ的整个过程包括在指定的数据库中用数据挖掘算法提取模型，以及围绕数据挖掘所进行的预处理和结果表达等一系列的步骤，是一个需要经过反复的多次处理的过程。整个知识发现过程是由若干挖掘步骤组成的，而数据挖掘仅是其中的一个主要步骤。整个知识发现的主要步骤有以下几点。要求定义出明确的数据挖掘目标。目标定义是否适度将影响到数据挖掘的成败，因此往往需要具有数据挖掘经验的技术人员和具有应用领域知识的专家以及最终用户紧密协作，一方面明确实际工作中对数据挖掘的要求，另一方面通过对各种学习算法的对比进而确定可用的算法。数据准备在整个数据挖掘过程中占的比例最大，通常达到６０％左右。这个阶段又可以进一步划分成三个子步骤：数据选择（ＤａｔａＳｅｌｅｃｔｉｏｎ），数据预处理（ＤａｔａＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇ）和数据变换（ＤａｔａＴｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎ）。数据选择主要指从已存在的数据库或数据仓库中提取相关数据，形成目标数据（ＴａｒｇｅｔＤａｔａ）。数据预处理对提取的数据进行处理，使之符合数据挖掘的要求。数据变换的主要目的是精减数据维数，即从初始特征中找出真正有用的特征以减少数据挖掘时要考虑的特征或变量个数。这一阶段进行实际的挖掘工作。首先是算法规划，即决定采用何种类型的数据挖掘方法。然后，针对该挖掘方法选择一种算法。完成了上述的准备工作后，就可以运行数据挖掘算法模块了。这个阶段是数据挖掘分析者和相关领域专家最关心的阶段，也可以称之为真正意义上的数据挖掘。浅谈数据挖掘技术及其应用舒正渝１、２（１．西北师范大学数信学院计算机系，甘肃兰州７３００７０；２．兰州理工中等专业学校，甘肃兰州７３００５０）摘要：科技的进步，特别是信息产业的发展，把我们带入了一个崭新的信息时代。数据库管理系统的应用领域涉及到了各行各业，但目前所能做到的只是对数据库中已有的数据进行存储、查询、统计等功能，通过这些数据获得的信息量仅占整个数据库信息量的一小部分，如何才能从中提取有价值的知识，进一步提高信息量利用率，因此需要新的技术来自动、智能和快速地分析海量的原始数据，以使数据得以充分利用，由此引发了一个新的研究方向：数据挖掘与知识发现的理论与技术研究。数据挖掘技术在分析大量数据中具有明显优势，基于数据挖掘的分析技术在金融、保险、电信等有大量数据的行业已有着广泛的应用。关键词：数据挖掘；知识发现 Abstract:Key words:The progress of science and technology,especially the development of the information industry,brings us into a brand-new information age.The application of the data base management system has involved all trades and professions,but only the store,inquire and statistic function can be applied,account a little part of the whole database.How to improve the utilization ratio of the information has initiated a new research direction,the data mining and knowledge found theory and technique.The data mining has the advantage in analyzing a large number of data.The data mining analytical technology has been largely used finance,insurance,telecommunication industry,etc..Data mining;Knowledge discovery 收稿日期：２０１０－０１－１５修回日期：２０１０－０２－１１作者简介：舒正渝（１９７４－），女，重庆籍，硕士研究生，研究方向为数据库、多媒体。中国西部科技２０１０年０２月（中旬）第０９卷第０５期第２０２期总38

数据挖掘在实际生活中的应用

数据挖掘在学生学习成绩中的应用小组成员：说明由于我们小组分析的是上一学年我们计商两个班级的学习成绩与奖学金获得情况，因此涉及到了学生的一些个人信息。我们小组全体成员一致承诺：我们获得的数据（通过辅导员老师获得）仅用于本门课程的数据分析所用，对大家的姓名、学号、成绩等敏感信息已做过处理，保证大家的隐私不被泄露。希望各位能够予以理解！选题背景近年来，随着高校的不断扩招，学生人数大幅增加，给高校学生管理、教学工作带来了严峻考验。传统的教学管理手段已经不能满足高校的快速发展。现阶段许多高校对学生的成绩、学生的信息基本还停留在传统的、简单的数据库管理和查询阶段，不能发挥其应有的作用。就以学生成绩为例，教师对学生的成绩知识做一个简单的优、良、中、差的考核，并不考虑影响学生学习成绩的因素，有些可能是主观因素，有些可能是客观因素。如果某些客观因素比如学习环境、师资力量等不能很好地解决，将严重影响学生的学习成绩，制约学生的发展，而且严重阻碍了学校教育教学发展的脚步。因此，通过数据挖掘等技术理性的分析学生成绩等关键信息，提高教学质量与水平，是广大师生最关心的问题之一。数据挖掘数据挖掘又称为数据库中的知识发现（KDD），是从大量数据中寻找其规律的技术，是统计学、数据库技术和人工智能技术的综合。数据挖掘的任务是从大量的数据中发现对决策有用的知识，发现数据特性以及数据之间的关系。利用贝叶斯分类器分析奖学金概率问题奖学金作为一种激励机制，在人才培养过程中发挥非常重要的导向作用，其目的是为了引导和鼓励学生刻苦学习、奋发向上，促进学生全面素质提高和个性健康发展。为了了解我们计商两个班级上一学年奖学金获得情况，进而考评上一学年我们电子商务系教学成果以及各位同学的学习成绩情况，我们小组利用贝

智慧城市中的大数据挖掘与应用

智慧城市中的大数据挖掘与应用数字城市技术把基础地理数据、正射影像、街景景象数据、全景影像数据、三维模型数据结合在一起，在政务网上，通过注册可以进行服务共享，在公共平台、互联网、公网上，通过二次开发可以提供各种交通、导航、旅游、文物、购物等服务系统。物联网能够实现人与人、人与机器、机器与机器的互联互通，实现智慧城市的各种应用。智慧城市中的大数据挖掘与应用智慧城市蕴含大数据城市是生存繁衍最好的地方，城市是社会交往的地方，是文化享受的地方，按照城市的职能，我们让它智能化，比如智慧安防、智慧环保、智慧能源、智慧城管、智慧养老、智慧国土规划、智慧社区、智慧家居都是让人有更好的环境来生存繁衍。在经济发展方面，可以推动智慧制造、工业互联网、物联网。在文化

享受方面，可以考虑智慧户外流媒体、智慧教育、智慧旅游等等。在社会交往方面，有智慧交通、购物、社会综合管理。在智慧城市的建设和应用中，将产生从TB到PB级越来越多的数据，从而进入大数据时代。2011年，Science专刊指出大数据时代已经到来，美国工程院院士也指出大数据可以让我们实现海量数据在预测、建模、可视化和发现新规律等方面应用的时代就要到来，奥巴马总统宣布美国政府正式启动大数据研究发展计划，奥巴马认为大数据就是未来世界的“石油”，这个计划要超过以前提出的“信息高速公路计划”，智慧城市建设的潮流已经到来。空间数据方面，空间的传感器资源，美国有185颗卫星，中国有91颗卫星，到2020年中国将有200多颗卫星，卫星每天往回传输的数据可以达到PB级，空间数据资源、处理资源、空间信息资源、地学知识库资源，这些资源都可以传到网上，通过可视化的服务，利用云计算环境，包括计算资源、网络资源和存储资源，来保证服务质量。 “天地图”挖掘海量数据为了充分研究这些海量空间大数据，我们研发了一个软件，叫做“天地图”，“天地图”的数据已经超过了TB级，目前已经超过100TB。利用“4+1”倾斜相机城市三维模型，贵阳做了很多三维建模工作。通过大数据，我们可以监测上海的地表下沉问题，把雷达数据放在一起，进行数据分析和挖掘，自动地、随时地检测地表下沉，不同地区的下沉速度不同，上海大概每年下沉20毫米，远郊区和市中心都在下沉。我们的检测结果同上海市国土局对比，精度可以达到3.9毫米和2.5毫米。我们已经对上海、苏州、天津、广州等很多大城市进行了自动检测。我们还监测了三峡，将来还要监测高铁。

数据挖掘应用案例

网上书店关联销售应用背景：网上书店现在有了很强的市场和比较固定的大量的客户。为了促进网上书店的销售量的增长，各网上书店采取了各种方式，给客户提供更多更丰富的书籍，提供更优质服务，等方式吸引更多的读者。但是这样还不足够，给众多网上书店的商家们提供一种非常好的促进销售量增长，吸引读者的方法，就是关联销售分析。这种方法就是给客户提供其他的相关书籍，也就是在客户购买了一种书籍之后，推荐给客户其他的相关的书籍。这种措施的运用给他们带来了可观的效益。这里介绍的关联销售并不是，根据网上书店的销售记录进行的比例统计，也区别于简单的概率分析统计，是用的关联规则算法。“啤酒和尿布”的故事足以证明了该算法的强大功能和产生的震撼效果。那么，怎么来实现这样一个效果呢？解决步骤：首先，通过数据源，也就是销售记录。这里做数据挖掘模型，要用到两张表，一张表是会员，用会员ID号来代替；另一张表是那个会员买了什么书。应用SQL Server 2005的Data Mining工具，建立数据挖掘模型。具体步骤如下：第一步：定义数据源。选取的为网上书店的销售记录数据源（最主要的是User表和Sales表）。第二步：定义数据源视图。在此建立好数据挖掘中事例表和嵌套表，并定义两者之间的关系，定义User为事例表（Case Table），Sales为嵌套表（Nested Table）。第三步：选取Microsoft Association Rules（关联规则）算法，建立挖掘模型。第四步：设置算法参数，部署挖掘模型。第五步、浏览察看挖掘模型。对于关联规则算法来说，三个查看的选项卡。 A：项集：“项集”选项卡显示被模型识别为经常发现一起出现的项集的列表。在这里指的是经过关联规则算法处理后，发现关联在一起的书籍的集合。