数据挖掘技术与应用(15所交流)
数据挖掘与数据仓库技术的应用和前景分析
数据挖掘与数据仓库技术的应用和前景分析作者：郎裕来源：《消费电子·理论版》2013年第06期摘要：近年来，我国社会正在朝向信息化的方向健康发展，在此过程中，数据挖掘与数据仓库技术在其中发挥着重要的作用，并给整个社会带来了巨大的变化，本文首先介绍了数据挖掘技术与数据仓库技术的概念，然后简述了其在社会中的应用以及发展前景，以供参考。
关键词：数据挖掘技术；数据仓库技术；应用；发展前景；分析中图分类号：TP311.13 文献标识码：A 文章编号：1674-7712 （2013） 12-0000-02随着决策理论、计算机技术、人工智能、信息技术等各项先进技术的出现与发展，决策支持系统作为电子数据处理系统也有了得到了较快的发展。
为了满足决策支持系统的发展需要，数据挖掘与数据仓库技术应运而生。
可以说数据仓库与数据挖掘技术是建立在关系数据库、处理分布式技术以及网络技术的基础上而不断发展起来的，它能够通过分散的易购环境来解决数据源，并得到准确可靠的信息。
要想解决信息技术在发展中的问题，就需要拥有大量的、准确可靠的信息。
此时数据挖掘与数据仓库技术就发挥着非常重要的作用。
以下就这两项技术的应用与发展前景进行分析。
一、数据挖掘技术的概述（一）数据挖掘技术的含义所谓数据挖掘及时也就是在数据库中获得最有效的、潜在有用的、最有价值的以及最后能够被理解的模式的一种过程，从简单的含义来讲，数据挖掘技术也就是在大量的数据中获取更加有用的知识。
它主要是建立在机器学习、模式识别等领域上发展起来的，并受到人们的广泛关注与青睐。
在数据挖掘及时当中，数据分析是一项非常重要的技术，其中最为常见的分析方法有领悟式分析、相关关系分析、聚类分析等。
其中聚类分析是最重要的一种分析方法。
数据挖掘技术主要是为了满足用户的需要，将数据库当中的知识信息按照某种规律排列并提取出来的一项技术。
在数据挖掘与分析的过程中，采用聚类分析法可以将含有一些主观因素的信息准确无误的传达给用户，满足用户的需要。
第1章 《数据挖掘》PPT绪论
Knowledge
Information
Data
3 of 43
1.1数据挖掘基本概念
第一章 绪论
1.1.1 数据挖掘的概念
数据挖掘、数据库、人工智能
• 数据挖掘是从数据中发掘知识的过程，在这个过程中人工智能和数据库技术可以作 为挖掘工具，数据可以被看作是土壤，云平台可以看作是承载数据和挖掘算法的基 础设施 。在挖掘数据的过程中需要用到一些挖掘工具和方法，如机器学习的方法。 当挖掘完毕后，数据挖掘还需要对知识进行可视化和展现。
21 of 43
1.3数据挖掘常用工具
第一章 绪论
1.3.2 开源工具
• WEKA WEKA 是一个基于JAVA 环境下免费开源的数据挖掘工作平台，集合了大量能承担数据 挖掘任务的机器学习算法，包括对数据进行预处理，分类，回归、聚类、关联规则以及 在新的交互式界面上的可视化。
22 of 43
1.3数据挖掘常用工具
•R • Weka • Mahout • RapidMiner • Python • Spark MLlib
第一章 绪论
20 of 43
1.3数据挖掘常用工具
第一章 绪论
1.3.2 开源工具
•R R是用于统计分析和图形化的计算机语言及分析工具，提供了丰富的统计分析和数据挖 掘功能，其核心模块是用C、C++和Fortran编写的。
为了提高系统的决策支持能力，像ERP、SCM、HR等一些应用系统也逐渐与数据 挖掘集成起来。多种理论与方法的合理整合是大多数研究者采用的有效技术。
12 of 43
1.2 数据挖掘起源及发展历史
第一章 绪论
3 数据挖掘面临的新挑战
随着物联网、云计算和大数据时代的来临，在大数据背景下数据挖掘要面临的挑 战，主要表现在以下几个方面：
大数据背景下数据挖掘技术的应用研究
大数据背景下数据挖掘技术的应用研究摘要：随着科技的发展，数据信息大量出现，越来越多的人想要从许多混杂的资源中找出最具有价值的信息。
本文将从数据挖掘技术的基本概念入手，并结合当下现实来分析大数据的出现给数据挖掘技术应用带来的变化。
在数据挖掘技术应用中主要从数据分析的利用和数据聚类的利用两大方面进行阐释，总体研究大数据背景下数据挖掘技术的应用。
关键词：大数据时代;数据挖掘技术;数据挖掘技术的应用大数据的发展会带来大量的信息资源，人们的思维方式也会随之发生改变。
于此同时信息发展也逐渐成为了开启信息时代的钥匙。
全球各国普遍认识到数据的重要性及其对国家的发展发挥的许多重要意义，许多国家以此为基点制定适合自己国家发展的战略性计划，由此占领数据的高地，实现国家创新性发展。
因此，大数据在当今时代具有极强的研究价值和应用价值。
笔者将主要从大数据可视化给数据挖掘技术带来的影响为着眼点，进而进一步分析高性能计算（HPC）给数据挖掘技术带来的一定程度的影响，且通过这些变化研究大数据背景下数据挖掘技术的具体应用。
正文：当今的数据挖掘技术的理论已经成熟，数据挖掘技术的应用愈加广泛。
受众趋向了解更多的数据挖掘技术，从而利用起大量的信息资源。
我们对于大数据背景下的数据挖掘技术的具体应用，将会获得信息的有效运用和资源的科学整合。
同时，掌握和了解到有关于数据挖掘技术的知识对普通受众来说不仅可以掌握到大量的数据资源，从而更好地利用这些资源为我们的生活实践服务，而且对于专业技术人员来说，广泛被大众所接受的数据挖掘知识前景将更加开阔，理论弹性增大，这将促进数据挖掘技术的进一步发展。
一、数据挖掘技术的概述数据挖掘技术主要是一个搜索的过程，它主要利用算法进行搜索，并通过一定媒介，从大量的信息中提取对搜索者有用的信息资源。
这个过程的原始数据被分成建模样本和分析样本两部分。
建模样本将会经过数据预处理后变成预处理后的专家样本。
而分析样本则会经过特征选择后变成预处理后的分析样本。
数据挖掘技术分析与研究
数据挖掘技术分析与研究摘要：随着现代信息技术、网络、数据库技术的迅速发展及数据库管理系统的广泛应用，各种类型信息数据越来越多。
数据挖掘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。
对大量数据进行高速的分析和提取。
关键词：数据挖掘；决策算法；遗传算法；近邻算法中图分类号：tp301 文献标识码：a 文章编号：1674-7712 （2013）04-0065-01一、数据挖掘概念及技术数据挖掘就是又译为资料探勘、数据采矿。
它是数据库知识发现（英语：knowledge-discoveryindatabases，简称：kdd）中的一个步骤。
数据挖掘一般是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性（属于associationrulelearning）的信息的过程。
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、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。
其实实质是一种透过数理模式来分析企业内储存的大量资料，以找出不同的客户或市场划分，分析出消费者喜好和行为的方法。
其方法如下：（一）人工神经网络：数据挖掘中使用最为广泛的技术，神经网络的数据挖掘方法就是通过模仿人的神经系统来反复训练学习数据集，从待分析的数据中发现用于预测和分类的模式。
神经元网络适用于结果比可理解性更重要的分类和预测的复杂情况，可用于聚类、关联、演变分析和离散点分析。
（二）决策树归纳算法：从关系数据库中提取关联规则是主要的数据挖掘方法之一，挖掘关联是通过搜索系统中的所有事物，并从中找到出现条件概率较高的模式，适合于探测式知识的发现，广泛用于医学、制造和生产、金融分析、天文学和分子生物学。
（三）遗传算法：分类和预测是数据分析的两种重要形式，可以用于提取描述重要数据类的模型或预测未来的数据趋势。
主要方法包括：决策树，判定树、贝叶斯法、bp神经网络算法、遗传算法、粗糙集、模糊集等。
利用AI技术进行数据挖掘的方法与步骤
利用AI技术进行数据挖掘的方法与步骤一、引言数据挖掘是指从大量数据中提取有用信息的过程，它涉及到选择合适的技术和方法来发现隐藏在大数据背后的潜在关系和模式。
随着人工智能（AI）技术的快速发展，利用AI进行数据挖掘已成为实现精确分析和深入集市了解客户行为的重要手段。
本文将介绍利用AI技术进行数据挖掘的方法与步骤。
二、准备阶段在进行数据挖掘之前，我们需要明确以下几个方面：1. 目标：定义清楚所要解决的问题或达到的目标。
例如，预测销售额增长趋势或发现客户购买偏好。
2. 数据收集：收集与目标相关的数据，并对其进行清洗和整理。
这包括去除重复值、处理缺失值和异常值等。
三、特征工程特征工程是指通过对原始数据进行加工处理，提取出更有用且具有代表性的特征来辅助机器学习模型建立。
以下是一些常见的特征工程方法：1. 特征选择：根据特征与目标变量之间的关系选择最有价值的特征。
常用方法包括相关系数分析和方差分析等。
2. 特征转换：通过对原始数据进行不同的转化，例如取对数、平方根等，来提升特征的表达能力。
3. 特征创造：利用领域知识或专业经验构建新的特征，从而增加模型的预测能力。
四、模型选择与训练在选择模型时，需要考虑数据类型、目标和业务需求。
以下是几种常见的AI模型应用于数据挖掘的情况：1. 决策树：通过一系列决策节点构建一棵树结构，从而实现对数据的分类或者回归预测。
2. 支持向量机（SVM）：将原始数据映射到高维空间，寻找最优超平面分割不同类别的样本点。
3. 神经网络：由多个神经元层组成的网络结构，通过反向传播算法调整权重和偏置值以实现对数据的分类或者回归。
五、模型评估与优化在训练完成后，需要对模型进行评估并进行优化以提高准确性和性能。
以下是几个常见的评估指标和优化方法：1. 评估指标：例如准确率、精确率、召回率和F1-Score等，用于衡量模型的预测能力。
2. 交叉验证：将数据划分为训练集和测试集，通过多次训练和验证来评估模型的稳定性和泛化能力。
大数据时代的数据挖掘方法以及应用
大数据时代的数据挖掘方法以及应用摘要：随着大数据技术的蓬勃发展，互联网已经渗透到各行各业的方方面面，无所不在。
其中，大数据处理技术是现代信息技术中最重要的组成部分之一，其主要功能就是对海量的信息进行快速处理，以便于人们及时了解当前世界的动态与未来发展趋势。
大数据技术的应用可以显著提升各类数据的利用效率，同时也为个人和企业的发展提供了可靠的科学支持。
目前，我国已经进入了大数据时代，人们对于数据分析与处理的能力提出更高需求，因此，数据挖掘技术被广泛运用于各个领域中，极大地推动着社会经济发展。
探究数据挖掘技术在大数据时代的应用，要求相关从业人员熟练掌握并运用数据挖掘技术，以降低工作成本的同时提高工作效率，为社会的长期稳定发展打下坚实基础。
关键词：大数据后台；数据挖掘；技术应用前言随着信息社会的迅猛发展，大数据技术、云计算技术和物联网技术层出不穷，这些技术在人们的日常生活中产生了大量的数据，从而推动社会进入了大数据时代[1]。
在这样的时代背景下，人们对数据分析的要求越来越高，同时对大数据技术的依赖程度也逐渐加深。
随着时代的发展，数据和信息的规模和数量呈现出显著的增长趋势，这也使得挖掘和应用的复杂度不断攀升。
数据挖掘技术就是通过对大量的数据进行分析和处理后得到有用的知识或者是规律，并将这些知识或规律用于指导实践活动，从而达到帮助企业获得竞争优势的目的。
提升挖掘数据信息的便捷性离不开数据挖掘技术的关键作用，这一技术的重要性不言而喻。
1大数据时代的数据挖掘技术数据挖掘的核心在于对数据源进行深入分析和研究，从中提炼出具有实际价值和深远意义的信息[2]。
目前企业信息化建设越来越重要，而随着信息技术的发展，大量的数据也随之产生。
由于数据库规模庞大，数据量巨大，因此在信息挖掘和传输过程中，必须进行早期检测以确保数据资源的有效管理、充分利用和合理配置。
企业要想提高工作效率就必须加强对数据的管理与维护，而数据质量又直接关系到数据的使用效果。
外卖配送中的数据挖掘与应用考核试卷
B.结果评估
C.数据可视化
D.需求分析
5.在外卖配送数据挖掘中，以下哪项不属于数据的预处理步骤？（）
A.数据清洗
B.数据集成
C.数据转换
D.数据分析
6.以下哪个技术不是用于处理大数据的技术？（）
A. Hadoop
B. Spark
C. R语言
D. NoSQL数据库
7.在外卖配送数据分析中，以下哪个指标可以用来评估配送效率？（）
5.在外卖配送数据挖掘中，所有数据都可以直接用于构建模型，不需要进行预处理。（）
6.数据挖掘模型中的过拟合现象意味着模型在训练集上的表现比在测试集上好。（）
7.数据可视化是数据挖掘的最后一步，它的目的是将挖掘出的知识以图形化的方式展示给用户。（）
8.在外卖配送数据挖掘中，使用机器学习算法可以自动识别并修正错误的顾客地址。（）
D.实时监控配送状态
E.增加配送人员数量
三、填空题（本题共10小题，每小题2分，共20分，请将正确答案填到题目空白处）
1.数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取出潜在有用的信息和知识的过程，这个过程又称为______。
2.在外卖配送数据挖掘中，______算法常用于分析顾客的购买习惯和偏好。
6. √
7. √
8. ×
9. ×
10. ×
五、主观题（参考）
1.数据挖掘在外卖配送行业中的应用包括：客户细分、配送时间预测、订单量预测等。场景如：通过分析客户历史订单，对客户进行细分以提供个性化服务；利用历史数据预测特定时段的订单量，以便提前准备配送资源；分析配送路线和时间，优化配送效率，减少成本。
3.在外卖配送数据挖掘中，如何利用机器学习算法进行订单量的预测？请列举并解释至少两种预测方法。
地质勘查中的数据挖掘与分析技术应用
地质勘查中的数据挖掘与分析技术应用在当今的地质勘查领域，数据挖掘与分析技术正发挥着日益重要的作用。
随着地质勘查工作的不断深入和拓展，所产生的数据量呈爆炸式增长。
如何从海量的数据中提取有价值的信息，为地质勘查工作提供准确的决策支持，成为了地质工作者面临的重要挑战。
而数据挖掘与分析技术的应用，为解决这一难题提供了有力的手段。
一、地质勘查数据的特点地质勘查数据具有多源性、复杂性、时空性和不确定性等特点。
多源性体现在数据的来源广泛，包括地质测量、地球物理勘探、地球化学勘探、遥感、钻探等多种手段获取的数据。
这些数据类型多样，格式各异，如文本、图像、数值等。
复杂性则表现为数据之间的关系错综复杂，相互影响。
时空性指的是地质数据具有时间和空间的属性，反映了地质现象在不同时间和空间上的变化。
不确定性是由于地质现象本身的复杂性和勘查手段的局限性，导致数据存在一定的误差和不确定性。
二、数据挖掘与分析技术在地质勘查中的应用（一）数据预处理在进行数据挖掘与分析之前，需要对原始数据进行预处理。
这包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等步骤。
数据清洗主要是去除噪声数据、纠正错误数据和处理缺失值。
数据集成是将来自不同数据源的数据进行整合，确保数据的一致性和完整性。
数据变换是将数据转换为适合挖掘与分析的形式，如标准化、归一化等。
数据规约则是通过减少数据量来提高数据处理的效率，如抽样、聚类等。
（二）分类与预测分类与预测是数据挖掘中的重要任务。
在地质勘查中，可以利用分类算法对地质类型进行划分，如岩石类型、地层类型等。
预测则可以用于预测矿产资源的分布、储量等。
例如，决策树算法、朴素贝叶斯算法、支持向量机等都可以应用于地质勘查中的分类与预测问题。
（三）关联分析关联分析用于发现数据之间的关联关系。
在地质勘查中，可以通过关联分析找出地质特征之间的相关性，如某种岩石类型与特定的矿物组合之间的关联。
这有助于深入理解地质现象的内在规律，为地质勘查提供指导。
数据挖掘技术与应用：酵母菌数据SVM分类实训
创建模型
model = SVC(kernel=‘linear’, class_weight=‘balanced’)
训练模型
model=model.fit(x_train,y_train)
输出结果
print("Train_score:{0},Test_score: {1}".format(model.score(x_train, y_train), model.score(x_test, y_test)))
导入数据集
df = pd.read_csv(获取特征值
X = df.iloc[:, 0:102]
获取标签
Y = df.iloc[:, 103]
切分数据集合
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(X,Y,test_size=0.3 ,random_state=6)
酵母菌数据SVM分类实现代 码
导入数据包
import pandas as pd from sklearn.svm import SVC from sklearn.model_selection import train_test_split
数据说明
yeast（酵母菌）数据集是一个多标签数据集，里 面包括14种标签，103个特征值
数据挖掘技术与应用
酵母菌数据SVM分类实训
实训目标
1. 理解SVM分类算法的核心步骤。 2. 掌握支持向量机的Python实现。 3. 通过数据集的部分样本训练构造SVM模型并训练。 4. 调用构建好的模型对测试集样本进行预测。
实训环境
1. 使用3.6版本的Python。 2. 使用jupyter notebook或PyCharm2018社区版作为代码
数据挖掘技术应用研究
而 “ 据 数
挖 掘 ”Ｄ ｔ Ｍｉ ｎ） 新 领 域 逐 渐 走 进 了人 们 的 事 业 ， 且 在人 们 的 关 注 和 不 断 研 究 下 飞 速 发 展 ， 是一 个 与 统计 学 、 （ａａ ｎ ｇ 的 ｉ 并 这 人 智 能 、 模
ａｔｆｃａ ｎｔｌ ｇ ｎｃ ．Ｉ ｈｉ ａ ｔ ｌ，ｔ ｄ ｖ ｌｐｍ ｅ ｔ ａ ｈｅ ｐｒｎ ｉ ｅ ｆＤ ａａ Ｍ ｉ ｎｇ ａｅ ｎｒ ｄｕ ｅ ｒｉ ｉｌｉ ｅｌ ｅ ｅ ｎ ｔ ｓ ｒｉ ｅ ｈｅ ｅ ｅｏ ｉ ｉ ｃ ｎ ｎｄ ｔ ｉ ｃｐｌ ｏ ｔ ｎｉ ｒ ｉｔｏ ｃ ｄ．Ｓｏ ｅ ｆｔ ｅ ｎ ｗ ｌ ｐｐｉａｉ ｍ ｏ ｈ ｅ ｙ ａ ｌｃ ｔ ｏｎ ｏｆ
随 着 时 代 的 发展 ， 计算 机 科 学 在 以 飞快 的 速 度 前 进 着 。在 计 算 机 科 学 的 众 多 领域 中 ， 工 智 能 是最 富有 挑 战 性 和 创 造性 的一 个 人 领 域 。 几 十 年来 ， 着 人 工 智能 技 术 的 日渐 成 熟 ， 们 对 人 工 智 能 的 研究 更 加 深 入 ． 人工 智能 更 加 重 视 。 学 界 对 于 人 丁智 能 的 近 随 人 对 科
挖 掘 的发 展 和 原 理 ． 以及 现 代 相 关 的 一 些应 用 的研 究 ． 并作 出 了展 望
关键 词 ： 据 挖 掘 ： 户偏 好 ； 数 用 考试 系统 ； 入侵 检 测
中图 法 分 类 号 ： ７ ＴＰ２ ４ 文献标识码 ： Ａ 文 章 编 号 ：０ ９ ３ ４ （０ ０２ — ２ １ ０ １ ０ — ０ ４２ １ ）２ ６ ３ — ２
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 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)。
方法。
5
现金负债率
每股收益率
总资周转
销售利润率
存货周转率
流动变动
0
速动比率 -5
权益负债比率 应收周转 总资利润率
资产对数 一大持股
影响程度系数
-10
-15
-20
-25
-30
传统企业成长性诊断（专家评估） -35
资产负债率
0
2
4
6
8
10
12
14
16
18
影响因素
基于L1/2正则化的企业成长性诊断 （建立模型，自动预测）
智慧数据 财富未来
数据挖掘-数据预处理
智慧数据 财富未来
基于稀疏模型方法 Lasso、L0、L1/2
企业经营可持续性诊断所采用的传统方法是邀请多个专家根据经验对运营指标进行评
估，这些指标往往是交叠与冗余的，哪些指标是本质的难有定论．使用基于L1/2正则化的
隐变量分析理论与方法，很好地解决了这一问题，形成了一个更为科学的企业成长性诊断
忽略元组 人工填写遗漏值 使用一个全局常量填充遗漏值 使用属性的平均值填充遗漏值 使用与给定元组属同一类的所有样本的平均值 使用最可能的值填充遗漏值(利用决策树、回归、贝叶斯等算法)
数据挖掘-数据预处理
智慧数据 财富未来
数据清理-噪声数据(noise data)
分箱(Binning) 回归 聚类 基于统计的方法
则认为x为离群点
数据挖掘-数据预处理
智慧数据 财富未来
数据变换
数据泛化：使用概念分层，用高层次概念替换低层次“原始”数据。 例：将人的年龄分为：少年，青年，中年，老年
规范化：将属性数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间。
最小-最大规范化:
v'
v maxA
minA minA
(new _
1995年数据挖 掘应运而生
数据挖掘(Data Mining)
数据挖掘(Data Mining)就是 从大量的、不完全的、有噪声的、 模糊的、随机的数据中,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的过程。
知识：趋势、规则、模式、结构
数据挖掘是一门交叉学科，融合了数据库、人工智能、机器学习、统计学等多 个领域的理论和技术。
★划分方法的缺陷
为了达到全局最优，基于划分的聚类会要求穷举所有尽可能的划分。 适合于中小规模的数据集发现球状族类。
数据挖掘技术－聚类分析
K-Means算法
智慧数据 财富未来
k-means模型一般都采用平方误差准则，定义为：
k
min E min
i 1
pCi p mi 2
数据挖掘技术－聚类分析
西安交大-美林数据挖掘研究中心
© 2011 MERIT. All Rights Reserved. MERIT & its logo, are trademarks of MERIT.
目录
智慧数据 财富未来
数据挖掘基本原理 数据挖掘最新进展 数据挖掘应用案例 对数据挖掘的正确认识
1
知识获取的途径
智慧数据 财富未来
数据预处理
现实世界的数据一般是脏的、不完整的和不一致的。数据预处理技术可以改进数据的 质量，从而有助于提高其后的挖掘过程的精度和性能。由于高质量的决策必然依赖于 高质量的数据，因此数据预处理是知识发现过程的重要步骤。
数据挖掘-数据预处理
智慧数据 财富未来
数据清理-缺失值(missing value)
•数据: 4, 8, 9, 15, 21, 21, 24, 25, 26, 28, 29, 34
•分箱并利用均值平滑: - Bin 1: 9, 9, 9, 9 - Bin 2: 23, 23, 23, 23 - Bin 3: 29, 29, 29, 29
y
Y1 Y1’ y = x + 1
X1
x
x u 3
“物以类聚，人以群分”，聚类分析法 (Cluster analysis)是研究如何将考察对象按 照一定的规则分成若干类别的方法,它对具有 共同趋势或结构的数据进行分组。
特点：事先并不知所研究对象有多少个类别， 根据对象的特征，由算法确定其数目。聚类属 于无监督学习。
作用：对所研究对象更准确的地分类。
有利可图和无利可图的客户具有哪些特征？ 盗电用户具有哪些共同属性？ 具有哪些属性的设备生命周期更长？ 哪些人群汽车保险中索赔率较高的？ 在卫星图片中发现哪些土地具有相同属性的？ 那些区域地震可能性较高？
智慧数据 财富未来
数据挖掘技术－聚类分析
智慧数据 财富未来
1. 聚类分析(Cluster analysis)
智慧数据 财富未来
K-Means算法的缺点
当样本数据是类球形分布，并且各个类的数据量相差不大的时候，k-means算 法的效果较好。缺点： 1）经常以局部最优结束； 2）生成的聚类数是预先给定的，不能动态的添加新的聚类； 3）该算法对差别很大带有孤立点数据的类的聚类效果不好，并且对初始值的选取敏感。
理想数据
1. 完整 2. 不多余 3. 一致 4.数据规模在算法有效范围内
数据预处理
实际数据
1. 不完整，往往存在缺失值和属性，存放
矛
零散
盾
2. 属性冗余
3. 不一致，各个属性间数据规模差异大
4.数据维数可能很高，导致算法失效
• 数据集成与填充 • 数据清理 • 数据变换 • 数据降维
数据挖掘-数据预处理
数据挖掘过程
智慧数据 财富未来
跨行业数据挖掘标准流程（ CRoss-Industry Standard Process for Data Mining， CRISP-DM）
1.商业理解(business understanding） 确定数据挖掘目标、制定项目计划
2.数据的理解以及收集(data understanding）
智慧数据 财富未来
I 划分方法（Partitioning Methods）
(1)给定一个包含n个对象的数据集, 设定划分数目k； (2)创建一个初试划分; (3)采用一种迭代的重定位技术，
尝试通过对象在划分间的移动来
改进划分。使得每组内的对象越 来越接近，组间差异越来越大。
该方法的典型代表是k-means算法， k-medoids算法，PAM（Partitions for Around Medoids）算法， CLARA（Clustering LARge Applications）算法，CLARANS （Clustering Large Applications based upon RANdomized Search） 算法等。
数据挖掘基本原理
机理模型
在透彻阐述事物变化机理基础上的 建模，模型描述因变量与自变量间 相互作用机理与变化规律 (如万有 引力定律，质量守恒定律等)。
数据挖掘模型
从积累的数据中抽出规律性。基于 分布的建模为统计学建模;基于自然 数据为数据挖掘。把研究对象作为 黑箱，仅研究输入-输出关系(反映 系统论的观点)。
maxA
new _
minA)
new _
minA
z-score规范化（零-均值规范化）: v' v A
A
中心化: v ' v A
v 小数定标规范化:v' 10 j
(其中j是使得Max v 1的最小整数）
属性构造：可以构造新的属性并添加到属性集中，以帮助挖掘过程。
收集原始数据、描述数据、探索数据、检验数据质量
3.数据的准备(data preparation)
选择数据、清洗数据、构造数据、整合数据、格式化数据
4.建立模型(modeling）
选择建模技术、参数调优、生成测试计划、构建模型
5.评估模型(evaluation)
对模型进行较为全面的评价，评价结果降维
❖ 维数灾难（Curse of Dimensionality） ❖ 数据数量要求呈爆炸式增长 ❖ 常用相似性度量，距离度量失效 ❖ 模型参数剧增
降维：将高维数据通过某种技术变换到低维， 并极大保持原有数据信息 降维假设：高维数据存在本质低维表示
智慧数据 财富未来
数据挖掘主要技术
数据挖掘： 简单的查询、统计 和报表已经无法满 足人们的需求。 1995年后,数据挖 掘产生并飞速发展 数据驱动
数据挖掘致力于从数据中挖掘不为人知、且潜在有用的信息。
什么是数据挖掘
智慧数据 财富未来
数据爆炸式增长
数据获取技术飞速发展，数据 库应用规模不断扩大，人们积累的 数据越来越多。激增的数据背后隐 藏着许多重要的信息，简单的查询、 统计和报表已经无法对数据所包含 的内在信息进行提取，满足不了人 们的需求。
智慧数据 财富未来
不明白机理 无法建模
压力 温度 …
成分
产量
黑箱
质量
…
数据建模
通过历史 数据建模
OLAP、数据挖掘区别
问题：哪些人总是不及时向电信运营商缴钱？
结论
智慧数据 财富未来
OLAP ，一般会分析收 入低的人往往会缴费不 及时。通过分析，发现 不及时缴钱的穷人占 71%。
数据挖掘则不同，它自己 去分析原因。原因可能是 ，家住在五环以外的人， 不及时缴钱。这些结论对 推进工作有很深的价值， 比如在五环外作市场调研 ，发现需要建立更多的合 作渠道以方便缴费。这是 数据挖掘的价值。
B
智慧数据 财富未来
划分方法
A
(Partitioning
Methods)： k-
均值法
主要聚类 算法
C 基于密度的方法 (Density-based Methods)