数据挖掘与商业智能培训课件PPT(共 88张)
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商业智能与数据挖掘技术详述PPT(61张)
20.05.2019
12
例：宝钢的DM
1. 技术部要求：就某钢种找到一组生产条件，通过调整化 学成分或轧制参数，提高断裂延伸率，降低抗拉强度。
2. 数据预处理：从数据集市中，找出15000条质量记录。 3. DM方法：聚类分析。 4. 结论： （1）钢材两项性能指标与温度和两种元素含量有关。 （2）增加该两项元素含量可实现两项目标。 5.效益：技术部工程师建议：
第二层节点 枝 属性值
no
yes 叶节点(目标变量)
问题：某公司根据以往的销售经验，整理出了关于是否给予客 户销售折扣的记录，如表所示。试根据这些记录，运用ID3算法：
计算目标变量“是否给予折扣”的信息熵；
通过计算确定在根节点上的分割变量；
20.05.2019
40
二、基本概念
1. 决策树：通过一系列规则对数据进行分类的工具。 特点：将数据的分类规则可视化。
20.05.2019
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(3)根据是否允许同一维在规则的左右方同时出现，
多维关联规则：维间关联规则（不允许） 混合维关联规则（允许）
年龄（X，“20...30”）∧职业（X,“学生”）==> 购买(X，“笔 记本电脑”) 。 年龄、职业、购买，没有一个维是重复出现的，故是维间 关联规则。
年龄（X，“20...30”）∧购买(X，“笔记本电脑”) ==> 购买(X， “打印机”)。 年龄、购买，且购买出现过两次，故是混合维关联规则。
消息：Oracle2007/4/18以29亿美元收购商业智能软 件商Hyperion Solutions。 它将该公司软件与自己的商 业智能和分析工具软件整合起来，以提高客户的规划、预 算、运营分析等管理能力。
20.05.2019
商业智能与数据挖掘技术案例培训ppt与应用
03
案例分析：电商行业应用实践
电商行业背景分析及挑战
01
02
03
行业规模与增长
电商行业规模逐年扩大， 用户数量及交易额持续增 长，竞争激烈。
用户行为变化
用户购物行为呈现多样化 、个性化趋势，对电商平 台的商品推荐、用户体验 等提出更高要求。
数据驱动决策
电商平台积累了大量用户 数据，需要通过数据挖掘 和分析实现精细化运营和 个性化服务。
01
数据挖掘技术在信用评分中的应用
数据挖掘技术可以通过对大量历史数据的分析和挖掘，发现影响信用评
分的关键因素和潜在规律，为信用评分模型的构建提供有力支持。
02
信用评分模型构建流程
包括数据准备、特征选择、模型训练、模型评估等步骤，其中数据挖掘
技术主要应用于特征选择和模型训练环节。
03
案例分享
某银行基于数据挖掘技术构建了信用评分模型，通过对客户历史交易数
商业智能在企业中应用价值
提高决策效率
提升客户满意度
商业智能能够快速提供准确、全面的 数据信息，帮助企业决策者更好地了 解市场和业务情况，提高决策效率。
商业智能可以分析客户需求和行为， 帮助企业更好地了解客户，提供个性 化的产品和服务，提升客户满意度。
优化业务流程
通过对业务数据的分析，商业智能可 以发现业务流程中的瓶颈和问题，提 出优化建议，从而提高企业运营效率 。
风险预警系统设计原则
包括实时性、准确性、可解释性、灵活性等原则 ，确保风险预警系统能够及时、准确地发现和报 告潜在风险。
案例分享
某证券公司基于数据挖掘技术构建了风险预警系 统，通过对市场数据、客户交易数据等多维度数 据的实时监测和分析，实现了对市场异常波动和 客户异常行为的及时预警和处置。
大数据分析与商业智能应用的培训ppt
人工智能与大数据融合
未来企业将更加依赖数据进行决策，大数 据将成为企业核心竞争力的重要组成部分 。
人工智能技术的发展将推动大数据技术的 进一步创新和应用，实现更加智能化的数 据处理和分析。
数据安全与隐私保护
数据共享与开放
随着大数据应用的深入，数据安全和隐私 保护将成为越来越重要的问题，需要加强 相关技术和政策的研究和制定。
04
大数据在市场营销中应用
消费者行为分析与预测
数据收集
通过市场调研、社交媒体、电商平台等渠道 收集消费者数据。
数据分析
运用统计分析、数据挖掘等技术，对消费者 行为进行深入分析。
数据清洗
对数据进行清洗、去重、转换等预处理操作 。
预测模型
建立预测模型，对消费者未来行为进行预测 。
个性化推荐系统设计与实现
BI系统架构与功能模块
BI系统架构
BI系统架构通常包括数据源、数据仓库、OLAP服务器、前端展示等组成部分。其中，数据源是BI系统的基础， 数据仓库用于存储和管理数据，OLAP服务器提供数据分析功能，前端展示则用于呈现分析结果。
BI功能模块
BI系统的功能模块通常包括数据集成、数据处理、数据分析、数据可视化等。其中，数据集成模块负责将不同来 源的数据整合到一起，数据处理模块对数据进行清洗、转换和加工，数据分析模块运用统计学和数据挖掘技术对 数据进行深入分析，数据可视化模块则将分析结果以图表、报告等形式呈现出来。
处理速度快
大数据处理要求在秒级时间内 给出分析结果，处理速度快。
数据类型多
大数据包括结构化、半结构化 和非结构化数据，如文本、图 片、视频等。
价值密度低
大数据价值密度的高低与数据 总量的大小成反比，即数据价 值密度随着数据总量的增大而
数据分析与商业智能培训ppt
。
非结构化数据
指没有固定格式或有限长度的 数据，如文本、图像、音频和
视频等。
实时数据
指在特定时间点收集并用于实 时分析的数据，如股票交易数
据。
外部数据
指从外部来源获取的数据，如 市场调查、公开统计数据等。
数据收集与清洗
01
02
03
数据收集
根据业务需求和目标，通 过各种方式获取所需的数 据。
数据清洗
总结词
普及率高、功能丰富的电子表格软件
详细描述
Excel是微软开发的一款电子表格软件，它提供了丰富的数据分析和可视化功能，可以 帮助用户轻松地处理和分析数据。Excel具有广泛的应用范围和用户基础，使得它成为 许多数据分析师和企业用户的首选工具。Excel支持多种图表类型和数据可视化效果，
并且可以通过添加自定义函数和模块来扩展其功能。
对收集到的数据进行预处 理，包括去除重复项、处 理缺失值、转换数据类型 等。
数据转换
将数据从一种格式或结构 转换为另一种格式或结构 ，以便于分析和可视化。
数据探索与可视化
数据探索
通过统计方法和技术，了 解数据的分布、趋势和关 联性。
可视化工具
使用各种可视化工具和技 术，将数据以图表、图像 等形式呈现出来，以便更 好地理解和分析。
06 数据分析与商业 智能的未来发展
大数据时代的挑战与机遇
挑战
随着大数据的爆炸式增长，如何有效地收集、处理和分析海量数据成为一项巨 大的挑战。同时，数据的质量、准确性和完整性也面临着诸多问题。
机遇
大数据提供了前所未有的机会，通过深入挖掘和分析数据，企业可以更好地理 解客户需求、优化业务流程、提高决策效率和创造更多商业价值。
非结构化数据
指没有固定格式或有限长度的 数据，如文本、图像、音频和
视频等。
实时数据
指在特定时间点收集并用于实 时分析的数据，如股票交易数
据。
外部数据
指从外部来源获取的数据，如 市场调查、公开统计数据等。
数据收集与清洗
01
02
03
数据收集
根据业务需求和目标，通 过各种方式获取所需的数 据。
数据清洗
总结词
普及率高、功能丰富的电子表格软件
详细描述
Excel是微软开发的一款电子表格软件，它提供了丰富的数据分析和可视化功能，可以 帮助用户轻松地处理和分析数据。Excel具有广泛的应用范围和用户基础，使得它成为 许多数据分析师和企业用户的首选工具。Excel支持多种图表类型和数据可视化效果，
并且可以通过添加自定义函数和模块来扩展其功能。
对收集到的数据进行预处 理，包括去除重复项、处 理缺失值、转换数据类型 等。
数据转换
将数据从一种格式或结构 转换为另一种格式或结构 ，以便于分析和可视化。
数据探索与可视化
数据探索
通过统计方法和技术，了 解数据的分布、趋势和关 联性。
可视化工具
使用各种可视化工具和技 术，将数据以图表、图像 等形式呈现出来，以便更 好地理解和分析。
06 数据分析与商业 智能的未来发展
大数据时代的挑战与机遇
挑战
随着大数据的爆炸式增长，如何有效地收集、处理和分析海量数据成为一项巨 大的挑战。同时，数据的质量、准确性和完整性也面临着诸多问题。
机遇
大数据提供了前所未有的机会，通过深入挖掘和分析数据，企业可以更好地理 解客户需求、优化业务流程、提高决策效率和创造更多商业价值。
数据分析与商业智能应用技巧培训ppt
04
商业智能应用场景
市场趋势预测
总结词
通过数据分析，预测市场未来趋势，帮助企业提前布局。
详细描述
利用历史销售数据、行业报告和宏观经济指标，分析市场趋势，预测未来需求， 为企业的战略规划和产品开发提供决策依据。
客户细分与定位
总结词
通过客户数据细分市场，精准定位目 标客户群体。
详细描述
根据客户的行为、偏好、购买历史等 数据，将市场划分为不同的细分市场 ，并针对每个细分市场制定个性化的 营销策略，提高客户满意度和忠诚度 。
建立专业的数据分析师团队，提高数 据分析的质量和效率。
持续优化和更新
定期对商业智能实施过程进行优化和 更新，确保其始终能反映企业的业务 变化和发展趋势。
03
数据分析实战技巧
描述性分析技巧
描述性分析
通过数据收集、清洗和整理，使用统 计方法描述数据的分布特征、关联关 系和异常值，为进一步分析提供基础 。
时间序列分析
利用时间序列数据的特性 ，分析数据随时间变化的 趋势和规律，预测未来值 。
规范性分析技巧
决策树分析
通过构建决策树模型，对数据进 行分类和预测，为决策提供支持
。
关联规则挖掘
发现数据之间的关联关系，为市场 策略制定提供依据。
聚类分析
将数据按照相似性进行分类，识别 不同群体之间的差异和特征。
通过分析识别运输路径中的 瓶颈和优化点。
根据分析结果制定运输路径 优化方案，如调整运输线路 、提高运输效率等。
THANKS
感谢观看
为了实现数据分析与商业智能的协同工作，企业 需要建立统一的数据管理平台，确保数据质量、 数据安全和数据一致性。
06
案例分享与实战演练
数据挖掘与商业智能培训课件(PPT 88张)
1-8 All Rights Reserved, 吴联仁 北京第二外国语学院
数据挖掘与商业智能
1 什么激发数据挖掘？
2 数据库与数据仓库
3 数据挖掘算法 4 数据挖掘软件的发展 5 商业智能
All Rights Reserved, 吴联仁 北京第二外国语学院
数据挖掘的社会需求
数据库越来越大 数据挖掘
没有固定住所，无家可归，而且也没有稳定的工作。另外，在很多抢 劫案发生前，这些罪犯都吸食了毒品。
新措施：加强对无业人员和有吸毒前科人员的管理，并通过社会 福利机构对他们实施救助；加强对毒品交易易发场所的严打和治理， 从源头上掐断毒品的供应。 结果：抢劫案的发案率迅速降低。
1-5 All Rights Reserved, 吴联仁 北京第二外国语学院
数据挖掘与商业智能
【引导案例3】
社交媒体（Social Media)，也称为社会化媒体、社会性媒体，指
允许人们撰写、分享、评价、讨论、相互沟通的网站和技术。 社交媒体营销有两种含义： 一种是这些媒体营销自己； 一种是其他公司利用这些媒体营销自身的产品。
1-7 All Rights Reserved, 吴联仁 北京第二外国语学院
中国能制作出类《纸牌屋》的电视剧吗？原因：
大数据解读《星星》互联网时代造神剧
A.没有系统性的数据积累、分析和挖掘习惯 B.广告模式不足以覆盖全部成本 C.内容需要一定的程序审核
1-3 All Rights Reserved, 吴联仁 北京第二外国语学院
【引导案例2】
犯罪的根源: 孟菲斯警察局与孟菲斯大学合作利用SPSS创 建一个统计包，利用统计历史减少犯罪erved, 吴联仁 北京第二外国语学院
数据挖掘的社会需求
大数据时代的数据挖掘与商务智能培训课件(PPT80页)
10
数据挖掘概况
无法准确回答的问题
➢ 信贷中信用评估，信用卡评级，信用卡欺诈 ➢ 销售一个产品 广告 材料 邮寄给谁 ➢ 保留客户, 争取客户 ➢ 交叉销售 ➢ 违规操作，欺诈行为发现，异常发现 ➢ 货架货物的摆放 ➢ 国民经济各指标间的关系 ➢ 疾病, 症状, 药物, 疗效之间的关系 ➢ DNA序列的相似分析 ➢ 导致各种疾病的特定基因序列模式
基本方法如上所述。软件功能和性能有很 大差异。选软件应考虑的因素很多。
9
数据挖掘概况
从问题回答的角度：
1. 有些问题可明确和准确回答（要求这样） 2. 有些问题是给出可能的回答 3. 有些问题可能给出不太明确的回答 4. 有些问题可能给出可能错误的回答。 这些回答从数据的角度： 有些是查询，有些是统计，有些是归纳，有些是推 断，有些预测，有些是分析。 数据挖掘要回答那些不是简单查询和统计回答问 题。
(A) Knowledge
INFORMATION
(A) Knowledge transmitted by character, sign, voice, etc.
(B) Data arranged to be useful for decision making
(Transmit)
KNOWLEDGE
Metaphors, analogies, concepts, hypotheses, or models
2
Group
Group
tacit
explicit
knowledge Externalization knowledge
Shared mental models or tech➢市场分析、预测和管理 • 行销策略, 客户关系管理(CRM), 购货篮分析,
数据挖掘概况
无法准确回答的问题
➢ 信贷中信用评估，信用卡评级，信用卡欺诈 ➢ 销售一个产品 广告 材料 邮寄给谁 ➢ 保留客户, 争取客户 ➢ 交叉销售 ➢ 违规操作，欺诈行为发现，异常发现 ➢ 货架货物的摆放 ➢ 国民经济各指标间的关系 ➢ 疾病, 症状, 药物, 疗效之间的关系 ➢ DNA序列的相似分析 ➢ 导致各种疾病的特定基因序列模式
基本方法如上所述。软件功能和性能有很 大差异。选软件应考虑的因素很多。
9
数据挖掘概况
从问题回答的角度：
1. 有些问题可明确和准确回答（要求这样） 2. 有些问题是给出可能的回答 3. 有些问题可能给出不太明确的回答 4. 有些问题可能给出可能错误的回答。 这些回答从数据的角度： 有些是查询，有些是统计，有些是归纳，有些是推 断，有些预测，有些是分析。 数据挖掘要回答那些不是简单查询和统计回答问 题。
(A) Knowledge
INFORMATION
(A) Knowledge transmitted by character, sign, voice, etc.
(B) Data arranged to be useful for decision making
(Transmit)
KNOWLEDGE
Metaphors, analogies, concepts, hypotheses, or models
2
Group
Group
tacit
explicit
knowledge Externalization knowledge
Shared mental models or tech➢市场分析、预测和管理 • 行销策略, 客户关系管理(CRM), 购货篮分析,
商业智能与数据挖掘PPT课件
OLAP（On-Line Analytical Processing ）：用多维 概念视图对信息进行多角度、多层次的灵活分析。
客户端个性化统计分析：用户使用各类BI工具，如SAS 、SPSS、Minitab、Microsoft Reporting等，进行日 常报表编制、数据分析。
数据挖掘（Data Mining）：找出数据中隐藏的模 式，构造分析模型，进行分类和预测，并用可视 化工具提供挖掘结果。
企业信息化的三个层次
决策的信息化：通过对那些信息化的原始数 据进行科学地加工处理，运用一定的计算模 型和工具进行科学地统计分析，从而起到对 管理和决策的支持作用。
管理的信息化：通过网络将原先流程所设计岗 位员工的工作通过计算机来实现以提高业务处 理的效率，从而提高企业的整体劳动生产率。
数据的信息化：将企业的所有信息都以数字化的 方式保存起来，并实现简单的查询和处理。
宝 钢 股 份 整 体 信 息 系 统
宝钢企业信息门户
采购供应链管理
企业工作流系统 （企业信息门户）
公司ERP系统
公司主干网
生产控制计算机 过程控制计算机
基础自动化
电子商务在线 宝钢在线
产销供应链管理 数据仓库及 决策支持系统
.
17
查询 报表 CRM DSS EIS OLAP客户端 DM
数据仓库构建
分段数据存储
数据仓库管理
MES/ OLTP 其它数据
ETL(抽取, 转换, 加载)
数据仓库, 模型
企业 数据仓库
数据集市 数据集市
数据分析
查询及报表
OLAP
用户
企业门户
数据挖掘
Business Modeling
.
客户端个性化统计分析：用户使用各类BI工具，如SAS 、SPSS、Minitab、Microsoft Reporting等，进行日 常报表编制、数据分析。
数据挖掘（Data Mining）：找出数据中隐藏的模 式，构造分析模型，进行分类和预测，并用可视 化工具提供挖掘结果。
企业信息化的三个层次
决策的信息化：通过对那些信息化的原始数 据进行科学地加工处理，运用一定的计算模 型和工具进行科学地统计分析，从而起到对 管理和决策的支持作用。
管理的信息化：通过网络将原先流程所设计岗 位员工的工作通过计算机来实现以提高业务处 理的效率，从而提高企业的整体劳动生产率。
数据的信息化：将企业的所有信息都以数字化的 方式保存起来，并实现简单的查询和处理。
宝 钢 股 份 整 体 信 息 系 统
宝钢企业信息门户
采购供应链管理
企业工作流系统 （企业信息门户）
公司ERP系统
公司主干网
生产控制计算机 过程控制计算机
基础自动化
电子商务在线 宝钢在线
产销供应链管理 数据仓库及 决策支持系统
.
17
查询 报表 CRM DSS EIS OLAP客户端 DM
数据仓库构建
分段数据存储
数据仓库管理
MES/ OLTP 其它数据
ETL(抽取, 转换, 加载)
数据仓库, 模型
企业 数据仓库
数据集市 数据集市
数据分析
查询及报表
OLAP
用户
企业门户
数据挖掘
Business Modeling
.
大数据时代的数据挖掘与商务智能(一)ppt课件
下一步，将通过云计算的模式来组织存储和处理相关数据。
科学正在进入一类个崭新发的阶展段。史上最大的产业。
第七、面对“大数据”所带来的不断增加的数据量要求，需要对传统的数据传输工具ETL（提取、转换和加载）流程进行重新设计。
《中第文四 版范图式书:数据生密集命型的科科学发学现》已进入大科学、大数据时代，基因资 源是源头。如何去储存这些资源，为未来研究 高频数据：金融市场中的逐笔交易数据和逐秒交易数据。
13
第八、大量历史客户支付行为数据的信用风险预测 模型正在零售与公司贷款催收中得到大量应用，通 过该技术，银行可以通过对不同客户违约和还款资 料进行分析，对催收次序进行优化。
第九、随着以平板电脑和和智能手机为代表的移动 应用和互联网工具的迅速普及，技术基础设施和网 络在对不同来源、不同标准数据进行处理、编索和 整合方面的压力不断增大。
4
第一部分
大数据的时代背景
5
大数据的时代背景
从数据谈起 大数据现象与新信息世界观 产业界与学术界的关注 “大数据”对社会发展的影响
6
“大数据”的时代背景
从数据谈起
数据无所不在
7
无所不在的数据（1） 第八、大量历史客户支付行为数据的信用风险预测模型正在零售与公司贷款催收中得到大量应用，通过该技术，银行可以通过对不同
20
无所不在的数据（5）
生物信息学（人类基因组计划）
神经信息学（人类脑计划）
21
生命科学的大数据时代来临
网络数据是指用户浏览万维网所产生的日志信息，是等待分析和挖掘的信息宝库。 大数据的价值（Value）
要解决当前生命科学的问题，需要从时空状态 微软公司于2009年10月发布了《The Fourth Paradigm: Data-Intensive Scientific》，首次全面地描述了快速兴起的数据密集型科学研究。
科学正在进入一类个崭新发的阶展段。史上最大的产业。
第七、面对“大数据”所带来的不断增加的数据量要求，需要对传统的数据传输工具ETL（提取、转换和加载）流程进行重新设计。
《中第文四 版范图式书:数据生密集命型的科科学发学现》已进入大科学、大数据时代，基因资 源是源头。如何去储存这些资源，为未来研究 高频数据：金融市场中的逐笔交易数据和逐秒交易数据。
13
第八、大量历史客户支付行为数据的信用风险预测 模型正在零售与公司贷款催收中得到大量应用，通 过该技术，银行可以通过对不同客户违约和还款资 料进行分析，对催收次序进行优化。
第九、随着以平板电脑和和智能手机为代表的移动 应用和互联网工具的迅速普及，技术基础设施和网 络在对不同来源、不同标准数据进行处理、编索和 整合方面的压力不断增大。
4
第一部分
大数据的时代背景
5
大数据的时代背景
从数据谈起 大数据现象与新信息世界观 产业界与学术界的关注 “大数据”对社会发展的影响
6
“大数据”的时代背景
从数据谈起
数据无所不在
7
无所不在的数据（1） 第八、大量历史客户支付行为数据的信用风险预测模型正在零售与公司贷款催收中得到大量应用，通过该技术，银行可以通过对不同
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无所不在的数据（5）
生物信息学（人类基因组计划）
神经信息学（人类脑计划）
21
生命科学的大数据时代来临
网络数据是指用户浏览万维网所产生的日志信息，是等待分析和挖掘的信息宝库。 大数据的价值（Value）
要解决当前生命科学的问题，需要从时空状态 微软公司于2009年10月发布了《The Fourth Paradigm: Data-Intensive Scientific》，首次全面地描述了快速兴起的数据密集型科学研究。
大数据分析与商业智能应用的培训ppt
应对，保障供应链的稳定性。
06
大数据分析在风险管理中应用
信贷风险评估和预警模型构建
风险因子识别
利用大数据分析技术，对海量信贷数据进行挖掘和分析，识别出影 响信贷风险的关键因素。
风险模型构建
基于识别出的风险因子，运用统计学、机器学习等方法构建信贷风 险评估模型，对借款人的信用状况进行量化评估。
预警机制设计
运营效率提升及成本优化方案设计
流程优化
通过对企业运营流程的全 面分析，找出瓶颈和问题 ，提出优化方案，提高运 营效率。
成本分析
运用大数据技术，对企业 各项成本进行深入分析， 找出成本过高的原因，提 出降低成本的措施。
绩效评估
建立科学的绩效评估体系 ，对企业运营绩效进行全 面、客观的评价，为改进 管理提供依据。
根据识别出的欺诈行为类型和特征，制定相应的防范策略，如加 强客户身份验证、限制异常交易等。
合规性检查和内部审计辅助工具开发
合规性规则设定
根据行业监管要求和内部管理制度，设定合规性检查规则和标准 。
数据自动化处理
利用大数据处理技术，对海量业务数据进行自动化处理和分析，提 高合规性检查效率。
内部审计辅助工具开发
02
大数据处理技术与方法
数据采集与预处理技术
01
02
03
数据爬取技术
利用爬虫程序从网站、 API等数据源中自动提取 数据，并进行清洗、转换 等预处理操作。
数据清洗技术
对数据进行去重、缺失值 处理、异常值处理等，以 保证数据的质量和准确性 。
数据转换技术
将数据从原始格式转换为 适合分析的格式，如数据 归一化、离散化、特征提 取等。
数据安全与隐私保护
随着大数据应用的普及，数据安全和隐私保护问题将越来 越受到关注，需要加强相关技术和政策的研究与制定。
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- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
All Rights Reserved, 吴联仁 北京第二外国语学院
数据挖掘系统体系结构
图形用户界面： 该模块在用户和挖掘系统之间通讯 允许用户与系统交互，指定数据挖 掘查询或任务，提供信息、帮助搜 索聚焦，根据数据挖掘的中间结果 进行探索式数据挖掘。 允许用户浏览数据库和数据仓库模 式或数据结构，评估挖掘的模式， 以不同的形式对模式可视化
【引导案例1】
中国能制作出类《纸牌屋》的电视剧吗？原因：
大数据解读《星星》互联网时代造神剧
A.没有系统性的数据积累、分析和挖掘习惯 B.广告模式不足以覆盖全部成本 C.内容需要一定的程序审核
All Rights Reserved, 吴联仁 北京第二外国语1-学3 院
【引导案例2】 犯罪的根源: 孟菲斯警察局与孟菲斯大学合作利用SPSS创 建一个统计包，利用统计历史减少犯罪。
目标市场 资金分配 贸易选择 在哪儿做广告 销售的地理位置
数据爆炸，知识贫乏
All Rights Reserved, 吴联仁 北京第二外国语学院
什么是数据挖掘？
堆积如山的数据
数据挖掘：在你的数据中搜索知识
All Rights Reserved, 吴联仁 北京第二外国语学院
什么是数据挖掘？
【引导案例3】
卡夫食品，“澳洲老干妈”传奇: 有着90年历史的澳大利亚国民食品VEGEMITE （咸味酱），面临着市场“审美疲劳”的威 胁，在IBM协助下，抓取互联网社交媒体上海 量数据与信息，将分析转化为洞察，开辟了 全新的市场机会，销量激增。
All Rights Reserved, 吴联仁 北京第二外国语1-学6 院
没有固定住所，无家可归，而且也没有稳定的工作。另外，在很多抢 劫案发生前，这些罪犯都吸食了毒品。
新措施：加强对无业人员和有吸毒前科人员的管理，并通过社会 福利机构对他们实施救助；加强对毒品交易易发场所的严打和治理， 从源头上掐断毒品的供应。 结果：抢劫案的发案率迅速降低。
All Rights Reserved, 吴联仁 北京第二外国语1-学5 院
数据挖掘
可怕的数据
有价值的知识All Rights Resered, 吴联仁 北京第二外国语学院
数据挖掘的社会需求
苦恼: 淹没在数据中 ；不能制定合适的决策!
数据
知识
决策
金融 经济 政府 POS. 人口统计 生命周期
模式 趋势 事实 关系 模型 关联规则 序列
数据挖掘与商业智能
吴联仁 2016.4.24
All Rights Reserved, 吴联仁 北京第二外国语学院
数据挖掘与商业智能
1 什么激发数据挖掘？ 2 数据库与数据仓库 3 数据挖掘算法 4 数据挖掘软件的发展 5 商业智能
All Rights Reserved, 吴联仁 北京第二外国语学院
All Rights Reserved, 吴联仁 北京第二外国语1-学8 院
数据挖掘与商业智能
1 什么激发数据挖掘？ 2 数据库与数据仓库 3 数据挖掘算法 4 数据挖掘软件的发展 5 商业智能
All Rights Reserved, 吴联仁 北京第二外国语学院
数据挖掘的社会需求
数据库越来越大
• 数据挖掘--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。
• 数据挖掘是从数据中自动地抽取模式、关 联、变化、异常和有意义的结构；
• 数据挖掘大部分的价值在于利用数据挖掘 技术改善预测模型。
All Rights Reserved, 吴联仁 北京第二外国语学院
数据挖掘（Data mining），也称为数据库知识发现 （Knowledge-Discovery in Databases，KDD)，或认 为是KDD中的一个基本步骤。
All Rights Reserved, 吴联仁 北京第二外国语学院
数据挖掘与商业智能
知识库：存储面向领域的知识， 用于指导搜索，或评估结果模 式的兴趣度
数据挖掘引擎：数据挖掘系统 核心部分，由一组功能模块组 成，用于特征、关联、分类、 聚类分析、演变和偏差分析等
All Rights Reserved, 吴联仁 北京第二外国语学院
数据挖掘系统体系结构
模式评估模块： 使用兴趣度度量，与挖 掘模块交互，以便将搜 索聚焦在有趣的模式上 对于有效的数据挖掘， 建议尽可能地将模式评 估推进到挖掘过程之中， 以便将搜索限制在有兴 趣的模式上
All Rights Reserved, 吴联仁 北京第二外国语1-学4 院
【引导案例2】
措施：锁定抢劫案的多发地区，加派警力进行巡逻，对行为异常 的人员加强盘查。 结果：收效甚微，发案率依然居高不下。 系统中保存了多年的案件和案犯的卷宗信息，通过利用数据挖掘 等分析技术，揭示出最近这段时间的抢劫犯具有一些非常显著的特 征：
矿山（数据）
挖掘工具（算法）
金子（知识）
All Rights Reserved, 吴联仁 北京第二外国语学院
数据挖掘视为知识发现过程的基础步骤
识别提供知识的真正有用的模式
数据变换或统一成适合挖掘的形式
从数据库中提取与分析任务相关的数据；
多种数据源可以组合在一起 消除噪音或不一致数据
使用可视化和知识表示技术， 向用户提供挖掘的知识
【引导案例3】
社交媒体（Social Media)，也称为社会化媒体、社会性媒体，指 允许人们撰写、分享、评价、讨论、相互沟通的网站和技术。 社交媒体营销有两种含义： 一种是这些媒体营销自己； 一种是其他公司利用这些媒体营销自身的产品。
All Rights Reserved, 吴联仁 北京第二外国语1-学7 院
使用各种算法提取数据模式
数据清理、数据集成、数据选择、数据变换、数据挖掘、模式评估、知识表示：
All Rights Reserved, 吴联仁 北京第二外国语学院
数据挖掘系统体系结构
数据库、数据仓库、或其它信 息库：数据挖掘的数据源，需 要在其上进行数据清理和集成
数据库或数据仓库服务器：根 据用户的数据挖掘请求，数据 库或数据仓库服务器负责提取 相关数据
数据挖掘系统体系结构
图形用户界面： 该模块在用户和挖掘系统之间通讯 允许用户与系统交互，指定数据挖 掘查询或任务，提供信息、帮助搜 索聚焦，根据数据挖掘的中间结果 进行探索式数据挖掘。 允许用户浏览数据库和数据仓库模 式或数据结构，评估挖掘的模式， 以不同的形式对模式可视化
【引导案例1】
中国能制作出类《纸牌屋》的电视剧吗？原因：
大数据解读《星星》互联网时代造神剧
A.没有系统性的数据积累、分析和挖掘习惯 B.广告模式不足以覆盖全部成本 C.内容需要一定的程序审核
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【引导案例2】 犯罪的根源: 孟菲斯警察局与孟菲斯大学合作利用SPSS创 建一个统计包，利用统计历史减少犯罪。
目标市场 资金分配 贸易选择 在哪儿做广告 销售的地理位置
数据爆炸，知识贫乏
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什么是数据挖掘？
堆积如山的数据
数据挖掘：在你的数据中搜索知识
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什么是数据挖掘？
【引导案例3】
卡夫食品，“澳洲老干妈”传奇: 有着90年历史的澳大利亚国民食品VEGEMITE （咸味酱），面临着市场“审美疲劳”的威 胁，在IBM协助下，抓取互联网社交媒体上海 量数据与信息，将分析转化为洞察，开辟了 全新的市场机会，销量激增。
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没有固定住所，无家可归，而且也没有稳定的工作。另外，在很多抢 劫案发生前，这些罪犯都吸食了毒品。
新措施：加强对无业人员和有吸毒前科人员的管理，并通过社会 福利机构对他们实施救助；加强对毒品交易易发场所的严打和治理， 从源头上掐断毒品的供应。 结果：抢劫案的发案率迅速降低。
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数据挖掘
可怕的数据
有价值的知识All Rights Resered, 吴联仁 北京第二外国语学院
数据挖掘的社会需求
苦恼: 淹没在数据中 ；不能制定合适的决策!
数据
知识
决策
金融 经济 政府 POS. 人口统计 生命周期
模式 趋势 事实 关系 模型 关联规则 序列
数据挖掘与商业智能
吴联仁 2016.4.24
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数据挖掘与商业智能
1 什么激发数据挖掘？ 2 数据库与数据仓库 3 数据挖掘算法 4 数据挖掘软件的发展 5 商业智能
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数据挖掘与商业智能
1 什么激发数据挖掘？ 2 数据库与数据仓库 3 数据挖掘算法 4 数据挖掘软件的发展 5 商业智能
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数据挖掘的社会需求
数据库越来越大
• 数据挖掘--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。
• 数据挖掘是从数据中自动地抽取模式、关 联、变化、异常和有意义的结构；
• 数据挖掘大部分的价值在于利用数据挖掘 技术改善预测模型。
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数据挖掘（Data mining），也称为数据库知识发现 （Knowledge-Discovery in Databases，KDD)，或认 为是KDD中的一个基本步骤。
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数据挖掘与商业智能
知识库：存储面向领域的知识， 用于指导搜索，或评估结果模 式的兴趣度
数据挖掘引擎：数据挖掘系统 核心部分，由一组功能模块组 成，用于特征、关联、分类、 聚类分析、演变和偏差分析等
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数据挖掘系统体系结构
模式评估模块： 使用兴趣度度量，与挖 掘模块交互，以便将搜 索聚焦在有趣的模式上 对于有效的数据挖掘， 建议尽可能地将模式评 估推进到挖掘过程之中， 以便将搜索限制在有兴 趣的模式上
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【引导案例2】
措施：锁定抢劫案的多发地区，加派警力进行巡逻，对行为异常 的人员加强盘查。 结果：收效甚微，发案率依然居高不下。 系统中保存了多年的案件和案犯的卷宗信息，通过利用数据挖掘 等分析技术，揭示出最近这段时间的抢劫犯具有一些非常显著的特 征：
矿山（数据）
挖掘工具（算法）
金子（知识）
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数据挖掘视为知识发现过程的基础步骤
识别提供知识的真正有用的模式
数据变换或统一成适合挖掘的形式
从数据库中提取与分析任务相关的数据；
多种数据源可以组合在一起 消除噪音或不一致数据
使用可视化和知识表示技术， 向用户提供挖掘的知识
【引导案例3】
社交媒体（Social Media)，也称为社会化媒体、社会性媒体，指 允许人们撰写、分享、评价、讨论、相互沟通的网站和技术。 社交媒体营销有两种含义： 一种是这些媒体营销自己； 一种是其他公司利用这些媒体营销自身的产品。
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使用各种算法提取数据模式
数据清理、数据集成、数据选择、数据变换、数据挖掘、模式评估、知识表示：
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数据挖掘系统体系结构
数据库、数据仓库、或其它信 息库：数据挖掘的数据源，需 要在其上进行数据清理和集成
数据库或数据仓库服务器：根 据用户的数据挖掘请求，数据 库或数据仓库服务器负责提取 相关数据