数据挖掘5概念描述特征化与比较
文本挖掘
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8．1．4文本挖掘与信息检索
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信息检索领域一般用查全率和查准率，对检索的效果进行 量化评价。信息检索主要解决文本的标引问题，使用倒排 文本数据结构来表示文本信息。为了提高信息检索的效率， 信息检索系统在不断添加新的功能，如文本分类、文本聚 类、自动摘要和主题词自动抽取等方法，使用户能够更加 方便地从不同途径准确地查找到所需信息。自动摘要能够 减轻用户测览相关文本所需的时间，使用户能够快速地掌 握相关文本中的内容。文本的自动分类和自动聚类能够根 据文本的内容信息将文本集合划分为不同的类或者簇，方 便用户查找所需信息。
8．2．2 Web的特点
Web是一个非常成功的基于超文本的分布式信息系统。Web 的特点如下：
1．庞大性。Web 为全球范围发布和传播信息提供了机会， 它允许任何人在任何地方任何时间传播和获取信息。由于 Web的开放性，使得WCb上的信息与日俱增，呈爆炸性增 长。
2．动态性。Web不仅以极快的速度增长，而且其信息还 在不断地发生更新。新闻、公司广告、股票市场、Web服 务中心等都在不断地更新着各自的页面。链接信息和访问 记录也在频繁更新之中。
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8．1．1文本挖掘概述
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文本挖掘涵盖多种技术 , 包括信息抽取 , 信息检索 , 自然语 言处理和数据挖掘技术。它的主要用途是从原本未经使用 的文本中提取出未知的知识，但是文本挖掘也是一项非常 困难的工作 , 因为它必须处理那些本来就模糊而且非结构 化的文本数据,所以它是一个多学科混杂的领域,涵盖了信 息技术、文本分析、模式识别、统计学、数据可视化、数 据库技术、机器学习以及数据挖掘等技术。文本挖掘在商 业智能、信息检索、生物信息处理等方面都有广泛的应用。 例如，客户关系管理，自动邮件回复，垃圾邮件过滤，自 动简历评审，搜索引擎等等。
大大数据概念、技术、特点、应用与案例
大数据目录一、大数据概念 (1)二、大数据分析 (2)三、大数据技术 (3)四、大数据特点 (4)五、大数据处理 (4)六、大数据应用与案例分析 (6)一、大数据概念"大数据"是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。
"大数据"首先是指数据体量(volumes)?大，指代大型数据集，一般在10TB?规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次是指数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。
接着是数据处理速度（Velocity）快，在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。
最后一个特点是指数据真实性（Veracity）高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。
"大数据"是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
从数据的类别上看，"大数据"指的是无法使用传统流程或工具处理或分析的信息。
它定义了那些超出正常处理范围和大小、迫使用户采用非传统处理方法的数据集。
亚马逊网络服务（AWS）、大数据科学家JohnRauser提到一个简单的定义：大数据就是任何超过了一台计算机处理能力的庞大数据量。
研发小组对大数据的定义："大数据是最大的宣传技术、是最时髦的技术，当这种现象出现时，定义就变得很混乱。
" Kelly说："大数据是可能不包含所有的信息，但我觉得大部分是正确的。
对大数据的一部分认知在于，它是如此之大，分析它需要多个工作负载，这是AWS的定义。
管理信息系统作业与答案
管理信息系统作业与答案一、简答题（第一章）简述管理信息系统的定义及特点？答:管理信息系统的定义：简单讲,用于管理方面的信息系统即为管理信息系统。
它是利用计算机的硬、软资源，网络通信设备以及其办公设备,为实现企业整体目标,对信息进行收集、传输、储存、加工、输出,给各级管理人员提供业务信息和决策信息的人机系统。
但管理信息系统绝不仅仅是一个技术系统，而是把人包括在内的人机系统,现在已趋向用信息系统代替管理信息系统，在组织中极其重要。
管理信息系统主要有以下四个特点：1。
一体化系统或集成系统。
从总体出发，全面考虑,保证各种职能部门共享数据，减少数据的冗余度，保证数据的兼容性和一致.2。
在企业管理中全面使用计算机。
企业的主要管理功能都应用计算机处理，同时也是用计算机来为各领导提供信息。
3。
应用数据库技术和计算机网络。
管理信息系统的重要标志是具有集中统一规划的数据库.一旦建立数据库，它意味着信息已集中成为资源，可为各种用户共享,并且有功能完善的数据管理系统管控来为多种用户服务。
而通过计算机网络可使管理信息系统的数据处理更灵活，地域更广。
4。
采用决策模型解决结构化的决策问题。
目标明确、具有确定的信息需求、规范的方案探索、通用的模型和决策规则的问题是结构化的决策问题。
正确答案：答案要点：管理信息系统的定义：管理信息系统是利用计算机的硬、软资源，网络通信设备以及其办公设备,为实现企业整体目标，对信息进行收集、传输、存储、加工、输出，给各级管理人员提供业务信息和决策信息的人机系统.（也可以回答教材中给出的其他3个定义）特点：（1)一体化系统或集成系统(2）在企业管理中全面使用计算机（3)应用数据库技术和计算机网络（4）采用决策模型解决结构化的决策问题2.（第一章）简述决策支持系统的定义其主要特点；对EDP、MIS、DSS进行比较答：决策支持系统英文全称是Decision Support System,简称为DSS，它是一种以计算机为工具，应用决策科学及有关学科的理论与方法，以人机交互方式，为决策者提供一个分析问题、构造模型和模拟决策过程及其效果的决策环境，用以辅助决策者解决半结构化和非结构化决策问题并可提高决策人员的决策技能和决策技质量的信息支持系统.决策支持系统的主要特点如下:1。
地理信息系统第五讲：GIS空间数据类型和数据挖掘
一、地理信息系统的数据
众所周知：GIS的一个重要组成部分就是数据。 数据类型:在开发一个特定的GIS时，要根据应用 需求确定对各类数据的要求（交通，规划，国 土等）。 数据挖掘:随着GIS产业化的深入发展，越来越多 的数据资料被不同数据生产部门数字化，因此 需要根据用户需求进行选择，提取，加工和处 理，以变成有效的信息和知识过程。 数据质量:数据质量是指数据适用于不同应用能 力的数据。
时间特征
时间特征：是指空间数据总是在某一特 定时间或时间段内采集得到或计算产生 的，因此，GIS数据是动态的空间数据， 必须进行动态更新和维护。
专题特征
专题特征(属性)：指的是除了时间和空间 特征以外的空间现象的其他特征。 如地形的坡度、坡向、某地的年降雨量、 土地酸碱度、土地覆盖类型、人口密度、 交通流量、空气污染程度等
空间数据描述：现实世界各种现象的三大 基本特征：空间、时间和专题属性。
空间特征
空间特征：指空间物体的位置、形状和 大小等几何特征，以及与相邻物体的拓 扑关系。
人类对空间目标的定位一般不是通过记忆其空 间坐标确定的，而是确定某一目标与其他更熟 悉的目标间的空间位置关系进行定位的，而这 种关系往往也就是拓扑关系。
地图符号
地图制作过程和地图综合
地图的制作与GIS开发过程有许多相似之处，大致可分下 列步骤： 1）调查分析地图用户的要求； 2）确定制图目标，确定比例尺、投影、内容、设计符号、 编制地图规范； 3）收集数据、野外测量、像片判读、问卷调查等； 4）对数据进行鉴别、分析处理； 5）转绘数据到基础底图上； 6）进行地图综合，先选样区试验再对整个制图区域进行综 合； 7）进行地图清绘； 8）检查质量，检验精度等； 9）修改后制版印刷。
数据挖掘技术探讨
任务的相 关数据集 ， 供数据 的一般特性 。 行概念描述 挖掘时一 提 进 般采用面 向数据库 的方法 ， 可采用机器学 习方法 的基于范例学 习 还 技术 。 念描述 由特 征化和 比较组 成 。 据特征 化是 目标类数 据 概 数 的一般 特征 的汇 总 ， 通常用 户指定 的数据 通过数 据库查 询收集 。 （） 类分析 ２聚 聚类是把整个数据库分成不 同的群组 ， 的是要群与群之间差 目 别很明显 ， 同一个群 之间的数据 尽量相似 。 而 聚类通常作 为数据挖 掘或建模过 程的第一步 ， 聚类分析 主要有两种 ： 统计方法和 神经网 络 方法 ， 组织神 经 网络方法 和Ｋ一 均值是 比较常 用的 ， 也不 同程 但 度地 存在一 些局限性及适 用性 问题 。 相比之下 ， 糊聚类分 析方法 模 具 有其 它方法所 不具 备的独 特适 用性 ， 一 平 均算法 、 一 中心 比ｋ ｋ 点算 法的计算 量小 ， 计算效 率高 。 同时还 可以根据 不同的要 求进 行 动 态聚 类 ， 高聚 类 的灵 活性 。 提 （） ３关联规 则分析 用于关联规 分析的对象主要是事务 型的数据库 ， ４ 分析的是售 货数 据 ， 务是 确定哪 些事物会 一起 出现 。 任 关联规 则可 以表 述 为 ：
于商业 管理 、 政府办 公、 科学 研究 和工程 开发等 ， 积 累的数据 由此 日益膨胀 ， 数据量 达到Ｇ 甚至Ｔ 级 ， Ｂ Ｂ 而且高 维数据也 日益成 为主 流 ， 些海量 数据及 其高维特 征使 得传统 的数据 分析 手段相 形见 这 绌。 如何 才能 不被信息 的汪洋大海 所淹没 ， 中及时发现 有用的知 从 识， 提高信息 的利用率呢 ？要想使数据 真正成 为一 个公 司的资源 ， 只有充分利 用它为公司 自身的业 务决 策和 战略发展服务才行 ， 否则 大量的数据可 能成为包袱 ， 甚至成 为垃圾 。 而计算 机性能 的 日益更 新， 使得人们 能够期望计 算机帮助我们 分析与理 解数据 ， 帮助我们 以丰富的 数据 为基础做 出正 确的决 策。 因此从数 据库 中发现 知识 及其核心技 术数据挖 掘（ Ｍ ， ａａＭｉ ｇ 便应运而 生 了。 Ｄ Ｄ ｔ ｍｎ ）
数据挖掘原理与实践习题及参考答案
35 - 13 = 0.386 ； 70 - 13
(b)已知均值为 30，标准差为 12.94，则可将 35 规范化为： (c)使用小数定标规范化可将 35 规范化为：
35 - 30 = 0.386 ； 12.94
35 = 0.35 ； 100
(d)对于给定的数据，你愿意使用 min-max 规范化。理由是计算简单。 2.7 使用习题 2.5 给出的 age 数据 (a) 画一个宽度为 10 的等宽的直方图。 (b) 为以下每பைடு நூலகம்抽样技术勾画例子：有放回简单随机抽样，无放回简单随机抽样，聚类 抽样，分层抽样。使用大小为 5 的样本和层“青年”,“中年”和“老年”。 答：(a)如下为宽度为 10 的等宽的直方图：
1.2 给出一个例子，说明数据挖掘对商务的成功是至关重要的。该商务需要什么样的数据挖 掘功能？它们能够由数据查询处理或简单的统计分析来实现吗？ 答：例如，数据挖掘在电子商务中的客户关系管理起到了非常重要的作用。随着各个电子商 务网站的建立，企业纷纷地从“产品导向”转向“客户导向” ，如何在保持现有的客户 同时吸引更多的客户、 如何在客户群中发现潜在价值， 一直都是电子商务企业重要任务。 但是，传统的数据分析处理，如数据查询处理或简单的统计分析，只能在数据库中进行 一些简单的数据查询和更新以及一些简单的数据计算操作，却无法从现有的大量数据中 挖掘潜在的价值。而数据挖掘技术却能使用如聚类、关联分析、决策树和神经网络等多 种方法，对数据库中庞大的数据进行挖掘分析，然后可以进行客户细分而提供个性化服 务、 可以利用挖掘到的历史流失客户的特征来防止客户流失、 可以进行产品捆绑推荐等， 从而使电子商务更好地进行客户关系管理，提高客户的忠诚度和满意度。 1.3 假定你是 Big-University 的软件工程师，任务是设计一个数据挖掘系统，分析学校课程 数据库。 该数据库包括如下信息： 每个学生的姓名、 地址和状态(例如， 本科生或研究生)、 所修课程，以及他们的 GPA。描述你要选取的结构，该结构的每个成分的作用是什么？ 答： 任务目的是分析课程数据库， 那么首先需要有包含信息的关系型数据库系统， 以便查找、 提取每个属性的值；在取得数据后，需要有特征选择模块，通过特征选择，找出要分析 的属性；接下来需要一个数据挖掘算法，或者数据挖掘软件，它应该包含像分类、聚类、 关联分析这样的分析模块，对选择出来的特征值进行分析处理；在得到结果后，可以用 可视化软件进行显示。 1.4 假定你作为一个数据挖掘顾问， 受雇于一家因特网搜索引擎公司。 通过特定的例子说明， 数据挖掘可以为公司提供哪些帮助，如何使用聚类、分类、关联规则挖掘和离群点检测 等技术为企业服务。 答： (1) 使用聚类发现互联网中的不同群体，用于网络社区发现；
参考答案of数据挖掘
笫一章卜列JS于数据挖掘任务的是＜）根据性别划分公司的顾客计斃公司的总销傅额预測一对股子的结果利用历史记录预测公司的未來股价吋以在不同维度合并数据.从而形成数据立方体的足（）数据库数据祿数据仓库数据库系统目的足缩小数据的取值范用•使其更适合于数据挖掘以浓的需要.井且能够得到和原始数据相同的分析结果的足（）数据清洗数据集成数据变换数据归約卜谜四种方法嘛一种不足雷见的分类方法（〉决第树支持向fitK-Xeans （聚类）朴素贝叶斯分类卜列任务中.朋于数据挖掘技术在商务智能方面应用的足（）欺诈检测垃圾邮件识别根据因特网的捜索引擎伍找特定的Web页面定向营销舁常检测的应用包括（）网络攻击预测某股票的未来价格计算公司的总带會额根据性别划分公司顾客将原始数据进行集成.变换.维度规约、数值规约足哪个步驟的任务（〉猿繁模式挖掘分类和预测数据预处理数据流挖掘KDD是（数据挖掘9知识发现）卜列有关离群点的分析错谦的足（〉-纓宿况卜离群点会被肖作唤声而去弃离群点即足噪声数据在荣些待殊应用中离群点有特殊的总义信用卡在不常消费地区突然消费人壇金额的现盘属于离群点分析范畸卜列关于模式识别的相关说法中错谓的足（〉模式识别的本质足抽象出不同爭物中的模式并由此对爭物进行分类医疗诊断属干模式讲别的研宛内容之一F机的描纹解镇技术不属r模式识别的应用门然语育理解也包含模式识别何题（）不属干数据挖抿的应用领域。
商务智能信息识别I搜童引鼻医疗诊斷目前数据分析和数据挖掘而临的挑战性何题不包括（〉数据类型的多样化高维度数据离群点数据分析与挖掘结果对视化常见的机器学习方法有监悴学习.无监怦学r监悴学习数据挖掘足从人规模的数据中抽1R或挖掘出感兴趣的知识或模式的过程或方法&施紫模式足描数据集中频緊出现的蟆式X肉群点足描全局或者局部范用内偏离一履水平的观测对盘联机分析处理足数据仓库的主要应用分类是措通过建立模型预测离散标签.I叩丿I足通过建立连续值模型推断新的数据的某个数值型属性。
数据挖掘考试题库
1 数据清洗：包括填充空缺值，识别孤立点，去掉噪声和无关数 据。
13. 预测型知识：是根据时间序列型数据，由历史的和当前的数据 去推测未来的数据，也可以认为是以时间为关键属性的关联知 识。
14. 偏差型知识：是对差异和极端特例的描述，用于揭示事物偏离 常规的异常现象，如标准类外的特例，数据聚类外的离群值 等。
15. 遗传算法：是一种优化搜索算法，它首先产生一个初始可行解 群体，然后对这个群体通过模拟生物进化的选择、交叉、变异 等遗传操作遗传到下一代群体，并最终达到全局最优。
融合、决策支持等。 数据挖掘的功能包括：概念描述、关联分析、分类与预测、聚
类分析、趋势分析、孤立点分析以及偏差分析等。 2. 何谓数据仓库？为什么要建立数据仓库？
数据仓库是一种新的数据处理体系结构，是面向主题的、集成 的、不可更新的(稳定性)、随时间不断变化(不同时间)的数据集 合，为企业决策支持系统提供所需的集成信息。
当前数据
历史数据
经常更新
不更新，但周期性刷新
一次性处理的数据量小 一次处理的数据量大
对响应时间要求高
响应时间合理
用户数量大
用户数据相对较少
面向操作人员，支持日 面向决策人员，支持管
常操作
理需要
面向应用，事务驱动 面向分析，分析驱动
5. 何谓粒度？它对数据仓库有什么影响？按粒度组织数据的方式 有哪些？ 粒度是指数据仓库的数据单位中保存数据细化或综合程度的级
2、 判断题 ( )1. ( )2. ( )3. ( )4. ( )5. ( )6. ( )7. ( )8. ( )9. (
知识发现与数据挖掘
数据预处理
为什么要预处理数据？ 数据清理 数据集成 数据变换 数据归约 数据离散化
天气 取值为： 晴，多云，雨 某天早晨气候描述
气温 取值为： 冷 ，适中，热 为:
湿度 取值为： 高 ，正常
风 取值为： 有风， 无风
天气： 多云 气温： 冷
湿度： 正常
风： 无风
它属于哪类气候呢?
每个实体属于不同的类别，为简单起见，假定仅有两个 类别，分别为P，N。在这种两个类别的归纳任务中，P 类和N类的实体分别称为概念的正例和反例。
数据收集工具的问题 数据输入错误 数据传输错误 技术限制 命名规则的不一致
其它需要数据清理的数据问题
重复记录 不完整的数据 不一致的数据
如何处理噪声数据
分箱(binning):
首先排序数据，并将他们分到等深的箱中 然后可以按箱的平均值平滑、按箱中值平滑、 按箱的边界平滑等等
将一些已知的正例和反例放在一起便得到训练集。
下表给出一个训练集。由ID3算法得出一棵正确分类训 练集中每个实体的决策树，见图。
NO.
属性
天气
气温
湿度
风
类别
1
晴
热
高
无风
N
2
晴
热
高
有风
N
3
多云
热
高
无风
P
4
雨
适中
高
无风
数据挖掘复习题纲
一、1。
2 数据仓库与数据库有何不同？它们有哪些相似之处?简而言之，数据库是面向事务的设计，数据仓库是面向主题设计的。
数据库一般存储在线交易数据,数据仓库存储的一般是历史数据。
数据库设计是尽量避免冗余,一般采用符合范式的规则来设计，数据仓库在设计是有意引入冗余，采用反范式的方式来设计.数据库是为捕获数据而设计,数据仓库是为分析数据而设计，它的两个基本的元素是维表和事实表。
维是看问题的角度，比如时间，部门，维表放的就是这些东西的定义，事实表里放着要查询的数据，同时有维的ID.单从概念上讲，有些晦涩。
任何技术都是为应用服务的，结合应用可以很容易地理解。
以银行业务为例。
数据库是事务系统的数据平台，客户在银行做的每笔交易都会写入数据库,被记录下来,这里，可以简单地理解为用数据库记帐。
数据仓库是分析系统的数据平台，它从事务系统获取数据，并做汇总、加工，为决策者提供决策的依据.比如，某银行某分行一个月发生多少交易,该分行当前存款余额是多少。
如果存款又多，消费交易又多，那么该地区就有必要设立ATM了。
显然，银行的交易量是巨大的，通常以百万甚至千万次来计算。
事务系统是实时的，这就要求时效性，客户存一笔钱需要几十秒是无法忍受的，这就要求数据库只能存储很短一段时间的数据。
而分析系统是事后的，它要提供关注时间段内所有的有效数据.这些数据是海量的，汇总计算起来也要慢一些，但是，只要能够提供有效的分析数据就达到目的了。
数据仓库,是在数据库已经大量存在的情况下，为了进一步挖掘数据资源、为了决策需要而产生的，它决不是所谓的“大型数据库"。
那么，数据仓库与传统数据库比较，有哪些不同呢?让我们先看看W.H。
Inmon关于数据仓库的定义：面向主题的、集成的、与时间相关且不可修改的数据集合。
“面向主题的”：传统数据库主要是为应用程序进行数据处理,未必按照同一主题存储数据；数据仓库侧重于数据分析工作，是按照主题存储的。
这一点,类似于传统农贸市场与超市的区别—市场里面,白菜、萝卜、香菜会在一个摊位上，如果它们是一个小贩卖的；而超市里，白菜、萝卜、香菜则各自一块。