第一章数据挖掘概述
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
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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）
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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
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其他类型的数据
股票交易数据 文本 图像 音频视频 未知的
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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
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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
数据仓库与数据挖掘第一章 数据仓库和数据挖掘概述
③ 采用事件驱动和主动推送的方式为业务系统提供分析能力，例如银行的信 贷风险管理员，当审批某人的贷款请求时，关于该申请人的相关风险评级 等信息就会被主动推送过来。
1.1.2 发展历程4——数据中心
通过数据中心的构建，企业从 传统的交易系统（记录系统） 和各种差分系统（Different System）逐渐转向构建创新系 统，通过使用分析技术创造独 特的竞争优势，将分析技术慢 慢融入到企业的核心战略制定 和日常运营管理中。
1.1.1 数据仓库和数据挖掘的目标
构建数据仓库和应用数据挖掘的共同目标：
（7）构建数据治理体系，保证数据的一致性，消除信息的冗余、冲突和缺失等问题；
（8）提供高效、实时和准确的多维数据分析、报表统计、即时查询、广告版、多媒体分析、流 分析和内容分析等功能，为企业运营分析提供全面支持；
（9）提供简洁易用的数据挖掘和预测分析支撑，为企业分析提供全面支持；
。。。。。。
1.1.2 发展历程1——报表查询系统
• 随着时间的推移，这些报表查询系统越来越不能满足企业的需求。 • 例如：
① 查询访问性能比较慢 ② 报表统计相对固定难以满足企业灵活的业务需求 ③ 无法进行多维分析等
1.1.2 发展历程2——传统数据仓库技术
• 使用ETL（Extract，Transform，Load ）或ETCL（Extract， Transform，Clean，Load ）工具实现数据的导出、转换、清洗和装 入工具，使用操作型数据存储（Operational Data Store，ODS）存储 明细数据，使用数据集市和数据仓库技术实现面向主题的历史数据存 储，使用多维分析工具进行前端展现，以及使用数据仓库工具提供的 挖掘引擎或基于单独的数据挖掘工具进行预测分析等。相比之前的报 表查询系统。
数据挖掘基础 数据挖掘概念ppt课件
层次聚类树树状图
A
B
C
D
E
1.1 数据挖掘概述
1.1.2 数据挖掘常用算法概述
第一章 数据挖掘概念
在面对海量数据时，需要使用一定的算法，才能从中挖掘出有用的信息，下面介绍数 据挖掘中常用的算法。
1. 分类算法 (1) 决策树算法 决策树算法是一种典型的分类算法，首先利用已知分类的数据构造决策树，然后利用 测试数据集对决策树进行剪枝，每个决策树的叶子都是一种分类，最后利用形成的 决策树对数据进行分类。决策树的典型算法有ID3，C4.5，CART等。
1.1 数据挖掘概述
1.1.3 数据挖掘常用工具概述
第一章 数据挖掘概念
2. Clementine(SPSS) 软件 Clementine是SPSS所发行的一种资料探勘工具，集成了分类、聚类和关联规则
等算法，Clementine提供了可视化工具，方便用户操作。其通过一系列节点来执行 挖掘过程，这一过程被称作一个数据流，数据流上面的节点代表了要执行的操作。 Clementine的资料可视化能力包含散布图、平面图及Web分析。
1.1 数据挖掘概述
第一章 数据挖掘概念
1.1.3 数据挖掘常用工具概述
1. Weka软件
Weka(Waikato Environment for Knowledge Analysis)的全名是怀卡托智能 分析环境，是一款免费与非商业化的数据挖掘软件，基于Java环境下开源的机器学 习与数据挖掘软件。Weka的源代码可在其官方网站下载。它集成了大量数据挖掘算 法，包括数据预处理、分类、聚类、关联分析等。用户既可以使用可视化界面进行 操作，也可以使用Weka提供的接口，实现自己的数据挖掘算法。图形用户界面包括 Weka Knowledge Flow Environment和Weka Explorer。用户也可以使用Java语 言调用Weka提供的类库实现数据挖掘算法，这些类库存在于weka.jar中。
数据挖掘概论
1970s
层次数据库 网状数据库
1980s晚期
高级数据库系统 【扩展的关系数据库】 【面向对象数据库】
2000s
流数据管理和挖掘 基于应用的数据挖掘
XML数据库
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三、什么是数据挖掘
• 数据挖掘 （从数据中发现知识)
• 从大量的数据中挖掘那些令人感兴趣的、有用的、隐含的、先前未知的和可能 有用的模式或知识
• 例：
age (X , "30...39") income (X , &#uter") [sup port 20%,confidence 70%]
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四、挖掘的数据类型
• 分类和预测
• 根据训练集中的数据属性和类标号，构建模型来分类现有数据，并用来分类新数据， 或预测类型标志未知的对象类
• 区分：提供两个或多个数据集的比较描述
• 例：
Status Graduate Undergraduate
Birth_country Canada Canada
Age_range 25-30 25-30
Gpa Good Good
Count 90 210
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四、挖掘的数据类型
• 关联规则挖掘
从事务数据库、关系数据库和其他信息存储中的大量数据的项集之间发现有趣的、 频繁出现的模式、关联和相关性
• 数据挖掘的替换词
• 数据库中的知识挖掘（KDD） • 知识提炼 • 数据/模式分析 • 数据考古 • 数据捕捞
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三、什么是数据挖掘
• 数据库中的知识挖掘（KDD）
模式评估
数据挖掘
任务相关数据
数据仓库
选择
数据清理 数据集成
数据库
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数据挖掘第一与第二章概述数据收集讲解学习
2022年3月12日星期六
数据挖掘导论
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数据集的重要特性
• 维度(Dimensionality) – 数据集的维度是数据集中的对象具有的属性数目 – 维灾难（Curse of Dimensionality） – 维归约（dimensionality reduction）
• 稀疏性(Sparsity) – 具有非对称特征的数据集，一个对象的大部分属性上的值都为 0 – 只存储和处理非零值
数据
– 数据中的联系
• 如时间和空间的自相关性、图的连通性、半结构化文本和XML文 档中元素之间的父子联系
2022年3月12日星期六
数据挖掘导论
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挑战4
• 数据的所有权与分布
– 数据地理上分布在属于多个机构的资源中
• 需要开发分布式数据挖掘技术
– 分布式数据挖掘算法面临的主要挑战包括
• (1) 如何降低执行分布式计算所需的通信量？ • (2) 如何有效地统一从多个资源得到的数据挖掘结果？ • (3) 如何处理数据安全性问题？
Single 70K
No
Married 120K No
Divorced 95K
Yes
Married 60K
No
Divorced 220K No
Single 85K
Yes
Married 75K
No
Single 90K
Yes
2022年3月12日星期六
数据挖掘导论
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记录数据: 数据矩阵
• 如果一个数据集族中所有数据对象都具有相同的数 值属性值，则数据对象可以看做多维空间中的点， 每个维代表对象的一个不同属性。
2.1 数据类型
• 数据集的不同表现在很多方面。例如， 某些数据集包含时间序列或者彼此之间具 有明显联系的对象。毫不奇怪，数据的类 型决定我们应使用何种工具和技术来分析 数据。此外，数据挖掘研究常常是为了适 应新的应用领域和新的数据类型的需要而 展开的。
简述说明数据挖掘的步骤。
简述说明数据挖掘的步骤。
数据挖掘的步骤第一章：引言数据挖掘是一种通过发现和分析大量数据中潜在规律和模式来提取有价值信息的过程。
它在各个领域中都扮演着重要角色，帮助人们做出决策、预测趋势和优化业务流程。
本文将详细介绍数据挖掘的步骤，并阐述每个步骤的核心内容。
第二章：问题定义在进行数据挖掘之前，首先需要明确定义需要解决的问题。
这个步骤的关键是准确理解业务需求，并将其转化为可量化的问题。
例如，一个电商公司想提高销售额，问题定义可以是“预测某个产品的销售量”。
第三章：数据收集与整理在数据挖掘的过程中，数据的质量和可用性至关重要。
因此，在进行数据收集之前，需要确定需要的数据类型和数据来源。
然后，通过各种方法，如网络爬虫或调查问卷，收集所需数据。
接下来，对收集到的数据进行清洗和整理，包括去除重复数据、处理缺失值和异常值等。
第四章：数据探索与可视化在数据整理完成后，需要对数据进行探索和可视化分析。
通过使用统计方法和数据可视化工具，可以从数据中发现潜在的关联、趋势和异常值。
这能够帮助我们更好地理解数据，并为后续的模型建立提供指导。
第五章：特征选择与特征工程在进行数据挖掘之前，需要选择合适的特征进行建模。
特征选择是指从大量的特征中选择最相关和最有用的特征。
而特征工程则是对原始特征进行变换和组合，以提取更多的信息。
通过这两个步骤，可以减少维度灾难的影响，并提高模型的准确性和可解释性。
第六章：模型选择与训练在数据预处理完成后，需要选择合适的模型进行训练。
根据问题的特性和数据的类型，可以选择不同的机器学习算法，如决策树、神经网络和支持向量机等。
通过训练数据，模型可以学习到数据的模式和规律，并用于未知数据的预测和分类。
第七章：模型评估与调优在模型训练完成后，需要对模型进行评估和调优。
通过使用评估指标，如准确率、召回率和F1分数等，可以评估模型的性能。
如果模型表现不佳，可以通过调整模型参数、增加训练数据或改进特征工程等方法进行调优，以提高模型的准确性和泛化能力。
数据挖掘与商业智能实战
数据挖掘与商业智能实战第一章：数据挖掘概述数据挖掘是一种从大规模的数据中自动发现隐藏模式、关系和规律的技术。
它结合了机器学习、统计学和数据库技术，可以帮助企业发现有价值的信息，从而支持业务决策和资源优化。
数据挖掘的主要步骤包括问题定义、数据收集和清洗、特征选择和转换、模型构建和评估。
第二章：商业智能基础商业智能是一种通过分析企业内部和外部数据，提供关键指标和业务洞察的方法。
它包括数据仓库、数据集成、分析报告和数据可视化等组成部分。
商业智能的应用可以帮助企业快速准确地了解市场动态、竞争态势，从而制定有效的市场策略和决策。
第三章：数据收集与清洗数据挖掘的第一步是数据收集与清洗。
数据可以来自多个来源，包括企业内部的数据库、外部的市场调研数据、社交媒体数据等。
数据清洗是为了解决数据质量问题，包括去除重复数据、缺失数据的处理、异常点的排查等。
数据清洗的目的是确保后续的数据分析和建模过程的准确性和可靠性。
第四章：特征选择与转换特征选择是指从原始数据中选择最相关、最具预测能力的特征。
特征转换是将原始数据转化为适合特定算法的形式。
常用的特征选择方法包括过滤式、包裹式和嵌入式等。
特征转换方法包括主成分分析、因子分析和线性判别分析等。
通过特征选择和转换，可以降低数据维度，提高模型的简洁性和性能。
第五章：模型构建与评估在数据挖掘中，常用的建模方法包括分类、回归、聚类和关联规则等。
建模过程涉及算法选择、模型训练、模型参数调优和模型评估等步骤。
模型评估的指标包括准确率、召回率、F1值等，可以用来评估模型的性能和稳定性。
通过不断的迭代和优化，可以构建更准确、更可靠的数据挖掘模型。
第六章：商业智能应用案例商业智能的应用场景非常广泛。
以零售行业为例，可以通过分析销售数据和顾客行为数据，获取销售趋势、商品流行度、顾客偏好等信息，从而制定优化的销售策略和促销活动。
在定价方面，可以通过分析市场价格和竞争对手的定价策略，制定合理的定价策略。
模式识别与数据挖掘期末总结
模式识别与数据挖掘期末总结第一章概述1.数据分析是指采用适当的统计分析方法对收集到的数据进行分析、概括和总结，对数据进行恰当地描述，提取出有用的信息的过程。
2.数据挖掘(Data Mining，DM) 是指从海量的数据中通过相关的算法来发现隐藏在数据中的规律和知识的过程。
3.数据挖掘技术的基本任务主要体现在：分类与回归、聚类、关联规则发现、时序模式、异常检测4.数据挖掘的方法：数据泛化、关联与相关分析、分类与回归、聚类分析、异常检测、离群点分析、5.数据挖掘流程：（1）明确问题：数据挖掘的首要工作是研究发现何种知识。
（2）数据准备（数据收集和数据预处理）：数据选取、确定操作对象，即目标数据，一般是从原始数据库中抽取的组数据；数据预处理一般包括：消除噪声、推导计算缺值数据、消除重复记录、完成数据类型转换。
（3）数据挖掘：确定数据挖掘的任务，例如：分类、聚类、关联规则发现或序列模式发现等。
确定了挖掘任务后，就要决定使用什么样的算法。
（4）结果解释和评估：对于数据挖掘出来的模式，要进行评估，删除冗余或无关的模式。
如果模式不满足要求，需要重复先前的过程。
6.分类（Classification）是构造一个分类函数(分类模型)，把具有某些特征的数据项映射到某个给定的类别上。
7.分类过程由两步构成：模型创建和模型使用。
8.分类典型方法：决策树，朴素贝叶斯分类，支持向量机，神经网络，规则分类器，基于模式的分类，逻辑回归9.聚类就是将数据划分或分割成相交或者不相交的群组的过程，通过确定数据之间在预先指定的属性上的相似性就可以完成聚类任务。
划分的原则是保持最大的组内相似性和最小的组间相似性10.机器学习主要包括监督学习、无监督学习、半监督学习等1.（1）标称属性(nominal attribute)：类别，状态或事物的名字（2）：布尔属性（3）序数属性(ordinal attribute)：尺寸={小，中，大}，军衔，职称【前面三种都是定性的】（4）数值属性(numeric attribute）: 定量度量，用整数或实数值表示●区间标度(interval-scaled)属性：温度●比率标度(ratio-scaled)属性：度量重量、高度、速度和货币量●离散属性●连续属性2.数据的基本统计描述三个主要方面：中心趋势度量、数据分散度量、基本统计图●中心趋势度量：均值、加权算数平均数、中位数、众数、中列数（最大和最小值的平均值）●数据分散度量：极差（最大值与最小值之间的差距）、分位数（小于x的数据值最多为k/q，而大于x的数据值最多为(q-k)/q）、说明（特征化，区分，关联，分类，聚类，趋势/跑偏，异常值分析等）、四分位数、五数概括、离群点、盒图、方差、标准差●基本统计图：五数概括、箱图、直方图、饼图、散点图3.数据的相似性与相异性相异性：●标称属性：d(i,j)=1−m【p为涉及属性个数，m:若两个对象匹配为1否则p为0】●二元属性：d(i,j)=p+nm+n+p+q●数值属性：欧几里得距离：曼哈顿距离：闵可夫斯基距离：切比雪夫距离：●序数属性：【r是排名的值，M是排序的最大值】●余弦相似性：第三章数据预处理1.噪声数据：数据中存在着错误或异常（偏离期望值），如：血压和身高为0就是明显的错误。
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息结构”或者说知识是“多个信息之间的关联”。-》
客观世
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信 深入分
知
界
集 据析
息
析
识
决策和行动
图1.1
“信息贫乏”（Information poor） “数据关在牢笼中”(data in jail)，
奈斯伯特(John Naisbett)惊呼 “Wear drowning in information，but starving for
knowledge”（人类正被数据淹没，却饥渴于知识）。
面临浩渺无际的数据，人们呼唤从数据汪洋中来一 个去粗存精、去伪存真的技术,使之能从已有信息中发 现模式或规律，使之能够智能地、自动地将这些原始数 据转化处理为有用的信息和知识。
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
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
银行信用卡的发放 保费的确定 商品进货量的确定 油井的加压注水措施 广告与销售之间的关联 商品的关联销售 客户群的分析 客户流失分析等等
结果，收集在大型数据库中的数据变成了 “数据坟墓”——难得再访问的数据档案。 这样，重要的决定常常不是基于数据库中信息丰富的
数据，而是基于决策者的直觉，因为决策者缺乏从海 量数据中提取有价值知识的工具
数据和信息之间的鸿沟要求系统地 开发数据挖掘工具，将数据坟墓转 换成知识“金块”。
气温的变化让购买行为发生了哪些改变? 竞争对手的新包装对销售产生了怎样的影响? 不少问题目前也可以回答，但它们更多是基于经验， 而不是基于数据。
案例2：阿迪达斯的“黄金罗盘”
案例3:数据权之争
案例4：《纸牌屋》你学不会
案例5：定制爱情
一、数据丰富与知识贫乏
数据、信息和知识 数据 是“客观事物的属性、数量、位置及相互关系等
在何种数据源上进行数据挖掘 数据挖掘所依赖的数据来源多种多样，可以是常用
的关系数据库、事物数据库、文本数据库、多媒体数 据库等，主要取决于用户的目的及所处的领域。
由以下步骤组成： 1、数据清理 消除重复的、不完全的、违反语义约束的数据 2、数据集成 多种数据源可以组合在一起
3、数据选择 从数据库中检索与分析任务相关的数据
三、数据挖掘的体系结构 基于这种观点，典型的数据挖掘系统具有以下主要
成分(见图1-5)：
四、数据挖掘的学科体系
数据挖掘涉及多学科技术的集成，包括： 数据库技术、统计学、机器学习、高性能计算、模 式识别、神经网络、数据可视化、信息检索、图象 与信号处理和空间数据分析。
●根据采用的技术分类，最常用的数据挖掘技术有： 统计方法 机器学习方法 神经计算 可视化
4、数据变换 数据变换或统一成适合挖掘的形式，如通过汇总或聚集操
作
5、数据挖掘 使用智能方法提取数据模式
6、模式评估 根据某种兴趣度度量，识别表示知识的真正有趣的
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
这些知识可以直接提供给决策者，用以辅助决策过程； 或者提供给领域专家，修正已有的专家体系；也可以作 为新的知识转存到应用系统的知识存储机构中，比如专 家系统、规则库等。
数据挖掘
数据仓库的产生
数据仓库技术是随着人们对大型数据库系统研究的 不断深入,在传统数据库技术基础之上发展而来的, 其主要目的就是为决策提供支持,为OLAP、数据挖 掘深层次的分析提供平台。 数据仓库是一个和实际应用密不可分的研究领 域，与传统数据库相比，数据仓库不仅引入了许多 新的概念，而且在体系结构、数据组织等方面，均 有其自身的特点。
1.2 数据挖掘基本知识
一、数据挖掘的定义 简单地说，数据挖掘是从大量数据中提取
或“挖掘”知识。
定义1：KDD就是要从大量的、不完全的、有噪声的、模糊 的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们 事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识。
二、数据挖掘的步骤
KDD定义中的“非平凡性”主要强调其搜索有一定的自动 性、智能性，而并非对数据集中的每一点都要遍历到。 它是一个多步骤的处理过程，多步骤之间相互影响、 反复调整，形成一种螺旋上升过程。如下图：
《数据仓库与数据挖掘》
主讲教师： 胡晓晖 联系方式：1085206157@
1.1-----数据挖掘的产生背景
应用驱动
从数据中挖掘“金子”
案例1：农夫山泉用大数据卖矿泉水
发挥您的想象力，选择您认为可是的答案
胡健想知道的问题包括：
怎样摆放水堆更能促进销售？
什么年龄的消费者在水堆前停留更久，他们一次购 买的量多大?
1.统计方法
统计方法是从事物的外在数量上的表现去推断该事 物可能的规律性. 最初总是从数量表现上通过统计分析看出一些线索, 然后提出一定的假说或学说,做进一步深入的理论研 究. (1)传统统计方法
传统的统计学所研究的主要是渐进理论,即当样本 趋向无穷多时的统计性质．统计方法主要考虑测试预 想的假设是否与数据模型拟合．
而计算机另一个领域---人工智能的发展，使得这 种“发现”成为可能。于是，从数据库中发现知识(KDD) 及其核心技术——数据采掘(DM)便应运而生了。
数据爆炸但知识贫乏
数据库越来越大
数据挖掘
可怕的数据
有价值的知识
二、数据挖掘的出现
数据挖掘是应用驱动的结果
近年来，数据挖掘之所以引起了信息产业界的极大关 注，其主要原因是存在大量数据，可以广泛使用，并且 迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识。
统计方法的处理过程分：
① 搜集数据：采样、实验设计
② 分析数据：建模、知识发现
③ 进行推理：预测，分类
④
常见的统计方法
回归分析（多元回归）
判别分析（贝叶斯判别类等)