数据挖掘导论-ch10PPT课件
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第1章 《数据挖掘》PPT绪论
Wisdom
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。
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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。
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1.3数据挖掘常用工具
•R • Weka • Mahout • RapidMiner • Python • Spark MLlib
第一章 绪论
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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。
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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：
Knowledge
Information
Data
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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。
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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。
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1.3数据挖掘常用工具
•R • Weka • Mahout • RapidMiner • Python • Spark MLlib
第一章 绪论
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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。
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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：
数据挖掘基础 数据挖掘概念ppt课件
数据挖掘的数据源包括数据库、数据仓库、Web或其他数据存储库。
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。
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。
数据挖掘及应用数据挖掘概述ppt课件
Past KDD (Knowledge Discovery and Data Mining) Meetings
• KDD-2019, 13th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, San Jose,
《数据挖掘技术：市场营销、销售与客户关系管理领域的应用》 数据挖掘指的是一种态度，它表明商业活动应该基于认知，分析获得的决 策比没有任何分析所得的决策好得多，经过测算的结果更有利于商业盈利。
• SAS 软件研究所对数据挖掘所下的定义是：
数据挖掘是按照既定的业务目标， 对大量的企业数据进行探索、揭示隐 藏其中的规律性并进一步将之模型化的先进、有效的方法。
国内数据挖掘研究进展
• 1993年国家自然科学基金首次支持我们对该 领域的研究项目。
• 2019年度的国家社会科学基金在统计学类中
首次对该领域的研究予以支持。
• 全国数据库学术会议(NDBC，National DataBase Academic Conference)
• 重要的杂志有计算机学报、软件学报和计算机 研究与发展等。
• KDD-99, 5th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, August 15-18, 2019, San Diego, CA, USA.
• KDD-98, 4th International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, August 27-31, 2019, New York, NY, USA.
数据挖掘导论课件资料讲解PPT文档共98页
❖ 知识就是财富 ❖ 丰富你的人生
71、既然我已经踏上这条道路，那么，任何东西都不应妨碍我沿着这条路走下去。——康德 72、家庭成为快乐的种子在外也不致成为障碍物但在旅行之际却是夜间的伴侣。——西塞罗 73、坚持意志伟大的事业需要始终不渝的精神。——伏尔泰 74、路漫漫其修道远，吾将上下而求索。——屈原 75、内外相应，言行相称。——韩非
数据挖掘导论课件资料讲解
31、园日涉以成趣，门虽设而常关。 32、鼓腹无所思。朝起暮归眠。 33、倾壶绝余沥，窥灶不见烟。
34、春秋满四泽，夏云多奇峰，秋月 扬明辉 ，冬岭 秀孤松 。 35、丈夫志四海，我愿不知老。
谢谢你的阅读
71、既然我已经踏上这条道路，那么，任何东西都不应妨碍我沿着这条路走下去。——康德 72、家庭成为快乐的种子在外也不致成为障碍物但在旅行之际却是夜间的伴侣。——西塞罗 73、坚持意志伟大的事业需要始终不渝的精神。——伏尔泰 74、路漫漫其修道远，吾将上下而求索。——屈原 75、内外相应，言行相称。——韩非
数据挖掘导论课件资料讲解
31、园日涉以成趣，门虽设而常关。 32、鼓腹无所思。朝起暮归眠。 33、倾壶绝余沥，窥灶不见烟。
34、春秋满四泽，夏云多奇峰，秋月 扬明辉 ，冬岭 秀孤松 。 35、丈夫志四海，我愿不知老。
谢谢你的阅读
数据挖掘课件
07
数据挖掘实践案例
电商用户行为分析
1 2
用户购买行为分析
分析用户的购买记录，识别用户的购买习惯和偏 好，为电商企业提供精准的产品推荐和营销策略 。
用户活跃度分析
分析用户的登录、浏览、搜索等行为，评估用户 的活跃度和兴趣，优化网站内容和结构。
3
用户满意度分析
通过用户评价和反馈，了解用户对产品的满意度 和需求，及时调整产品和服务，提高用户满意度 和忠诚度。
层次聚类算法的优缺点
层次聚类算法能够得到完整的聚类树，但计算复杂度高，且需要预先确定簇的数量或截断 线。
05
分类与回归
决策树算法
决策树算法概述
ID3算法
决策树是一种常见的分类与回归算法，通 过树形结构来表达决策过程。
ID3算法是决策树学习算法的一种，它根据 信息增益来选择划分属性。
C4.5算法
CART算法
C4.5算法是ID3算法的改进版，它引入了增 益率的概念，解决了ID3算法对可取值数目 较多的属性有所偏好的问题。
CART算法是一种采用二叉树结构的决策树 学习算法，概述
距离度量
K近邻算法是一种基本的分 类与回归算法，它根据距离 来衡量样本之间的相似性。
信用卡欺诈检测
01
异常交易检测
监测信用卡交易记录，及时发现 异常交易，如大额交易、异地交 易等，防止欺诈行为。
02
欺诈模式识别
03
实时监控与警报
通过对历史欺诈行为进行分析， 发现欺诈模式和特征，建立欺诈 检测模型。
实时监测信用卡交易，触发警报 机制，及时通知银行和持卡人， 防止欺诈行为。
股票价格预测
填充缺失值
对于缺失的数据，可以采 用不同的方法进行填充， 如用平均值、中位数或模 式匹配等方法。
数据挖掘概述PPT课件
还有很多案例都可以印证，现在的社会是一个 信息爆炸的社会。是在信息的潮流中随波逐流 还是“到中流击水，浪遏飞舟”？
第5页/共63页
数据挖掘技术的另一个产生动力 2.数据过量而知识贫乏 现代人了解古代的主要方式主要是通过前人留 下的记录，但是这些记录往往是零碎的、不完 全的。例如？
想象一下，如果后人希望了解现在人们的生活 状况，他们面临的已不再是信息缺失，而是需 要从浩如烟海的资料中有选择性的收集他们认 为有用的信息，若没有一定技术支持，其难度 恐怕可以用“浪里淘金”或“大海捞针”来形 容。
一、引例 例1。如果你在当当的购书网站并购买过书籍或音 像制品，以后再浏览该网站时经常看到类似的提示： “欢迎你，下面是我们给您推荐的新书和VCD。” 然后就可以在网页的某个位置看到几本新书或VCD 的名字及其相关链接。 网站怎么知道读者可能会对这些物品干兴趣？
这是因为网站采用了新的技术来了解顾客的潜在需求， 比如：网站从顾客的购买清单中发现你买的书与张三 买过的书有几本是相同的，但是还有些书张三已经买 了，而你却还没买，网站会据此认为你们的阅读偏好 相近，从而你会对那些书也干兴趣。
6
鲑鱼，尿布，啤酒
7
面包，茶，糖鸡蛋
8
咖啡，糖，鸡，鸡蛋
9
面包，尿布，啤酒，盐
10
茶，鸡蛋，小甜饼，尿布，啤酒
从这个销售数据中可以得出什么结论？
第2页/共63页
简单分析发现，有6个顾客买了啤酒，而其中5个人 买了尿布，或说，5个买了尿布的顾客都买了啤酒。
从数据挖掘的角度就是得到了如下的很强的关联规则：
第18页/共63页
则S2与S6之间的相异度为10，而相似度为1/11, 有min_d=2,max_d=29,因此，也可以定义相似度 为1-(10-2)/(29-2)=19/27。
第5页/共63页
数据挖掘技术的另一个产生动力 2.数据过量而知识贫乏 现代人了解古代的主要方式主要是通过前人留 下的记录，但是这些记录往往是零碎的、不完 全的。例如？
想象一下，如果后人希望了解现在人们的生活 状况，他们面临的已不再是信息缺失，而是需 要从浩如烟海的资料中有选择性的收集他们认 为有用的信息，若没有一定技术支持，其难度 恐怕可以用“浪里淘金”或“大海捞针”来形 容。
一、引例 例1。如果你在当当的购书网站并购买过书籍或音 像制品，以后再浏览该网站时经常看到类似的提示： “欢迎你，下面是我们给您推荐的新书和VCD。” 然后就可以在网页的某个位置看到几本新书或VCD 的名字及其相关链接。 网站怎么知道读者可能会对这些物品干兴趣？
这是因为网站采用了新的技术来了解顾客的潜在需求， 比如：网站从顾客的购买清单中发现你买的书与张三 买过的书有几本是相同的，但是还有些书张三已经买 了，而你却还没买，网站会据此认为你们的阅读偏好 相近，从而你会对那些书也干兴趣。
6
鲑鱼，尿布，啤酒
7
面包，茶，糖鸡蛋
8
咖啡，糖，鸡，鸡蛋
9
面包，尿布，啤酒，盐
10
茶，鸡蛋，小甜饼，尿布，啤酒
从这个销售数据中可以得出什么结论？
第2页/共63页
简单分析发现，有6个顾客买了啤酒，而其中5个人 买了尿布，或说，5个买了尿布的顾客都买了啤酒。
从数据挖掘的角度就是得到了如下的很强的关联规则：
第18页/共63页
则S2与S6之间的相异度为10，而相似度为1/11, 有min_d=2,max_d=29,因此，也可以定义相似度 为1-(10-2)/(29-2)=19/27。
数据挖掘ppt课件
进行数据仓库部署，然后数据仓库投入
运行使用，同时管理人员对数据仓库进
行维护，完成数据仓库的一个生命周期， 其基本框架如图所示：
2021精选ppt
29
数据仓库的运行和维护
数据仓库基础构造
需
数 据
求 分
模型设计
数据载入接口设计
仓 库
部
析
署
应用设计、开发
数据仓库建立的基本框架
2021精选ppt
30
1、需求分析
2） 可接受的最低粒度；
保证能够满足客户的决策分析需要；
3）能存储数据的存储容量；
若存储容量有限，则采用高粒度的数据粒度划分策略。
2021精选ppt
25
3.2 针对DM的粒度
在数据挖掘过程中，有时仅需建立分析模型，得到相 对准确、能反映趋势的数据，不要求精确地结果，另外 挖掘方法一般比较复杂，直接将算法在数据仓库的巨量 数据上运行，系统是难以承受的。
2021精选ppt
42
(3).桌面准备
与建立数据仓库的整个过程相比， 为用户准备计算机只占相对很小的一部 分。但用户在他们桌面上看到和经历到 的东西对他们才是最有价值的。桌面准 备的主要工作是安装好所有需要的桌面 用户工具，测试每个客户机的计算机。
2021精选ppt
43
(4).初始培训
培训用户学习数据仓库相关概念、 相关内容和数据访问工具，建立对初始 用户的基本使用支持。这是非常重要的 一部分，不经过培训，用户不知道怎样 利用数据仓库，意识不到数据仓库真正 能为他们做多少事情。
由于数据仓库的需求非常模糊，因 此数据仓库的设计将对需求分析的过程 贯穿在整个设计的过程中。数据仓库开 发过程中的每一个阶段的每一项任务都 是由需求分析决定的。
运行使用，同时管理人员对数据仓库进
行维护，完成数据仓库的一个生命周期， 其基本框架如图所示：
2021精选ppt
29
数据仓库的运行和维护
数据仓库基础构造
需
数 据
求 分
模型设计
数据载入接口设计
仓 库
部
析
署
应用设计、开发
数据仓库建立的基本框架
2021精选ppt
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1、需求分析
2） 可接受的最低粒度；
保证能够满足客户的决策分析需要；
3）能存储数据的存储容量；
若存储容量有限，则采用高粒度的数据粒度划分策略。
2021精选ppt
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3.2 针对DM的粒度
在数据挖掘过程中，有时仅需建立分析模型，得到相 对准确、能反映趋势的数据，不要求精确地结果，另外 挖掘方法一般比较复杂，直接将算法在数据仓库的巨量 数据上运行，系统是难以承受的。
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(3).桌面准备
与建立数据仓库的整个过程相比， 为用户准备计算机只占相对很小的一部 分。但用户在他们桌面上看到和经历到 的东西对他们才是最有价值的。桌面准 备的主要工作是安装好所有需要的桌面 用户工具，测试每个客户机的计算机。
2021精选ppt
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(4).初始培训
培训用户学习数据仓库相关概念、 相关内容和数据访问工具，建立对初始 用户的基本使用支持。这是非常重要的 一部分，不经过培训，用户不知道怎样 利用数据仓库，意识不到数据仓库真正 能为他们做多少事情。
由于数据仓库的需求非常模糊，因 此数据仓库的设计将对需求分析的过程 贯穿在整个设计的过程中。数据仓库开 发过程中的每一个阶段的每一项任务都 是由需求分析决定的。
数据挖掘导论第章_分类_其他技术ppt课件
24
规则评估(续)
考虑规则的支持度计数的评估度量 规则的支持度计数对应于它所覆盖的正例数 FOIL信息增益（First Order Inductive Leaner information gain） 设规则r : A→+覆盖p0个正例和n0个反例; 规则r’: A B→+覆盖p1个正例和n1个反例.扩展后规则的FOIL信息 增益定义为
规则的准确率（accuracy） : 在满足规则前件的记录中， 满足规则后件的记录所占的 比例
规则: (Status=Single) No
Coverage = 40%, Accuracy = 50%
Tid Refund Marital Taxable Status Income Class
1 Yes 2 No 3 No 4 Yes 5 No 6 No 7 Yes 8 No 9 No 10 No
10
Single 125K No
Married 100K No
Single 70K
No
Married 120K No
Divorced 95K
Yes
Married 60K
No
Divorced 220K No
22
规则评估:例
例: 60个正例和100个反例 规则r1：覆盖50个正例和5个反例（acc = 90.9%） 规则r2：覆盖2个正例和0个反例 （acc = 100%）
使用准确率, r2好 使用似然比
r1 : 正类的期望频度为e+ = 5560/160 = 20.625 负类的期望频度为e = 55100/160 = 34.375
如果规则集不是互斥的 一个记录可能被多个规则触发 如何处理? 有序规则集 基于规则的序 vs 基于类的序 无序规则集 – 使用投票策略
规则评估(续)
考虑规则的支持度计数的评估度量 规则的支持度计数对应于它所覆盖的正例数 FOIL信息增益（First Order Inductive Leaner information gain） 设规则r : A→+覆盖p0个正例和n0个反例; 规则r’: A B→+覆盖p1个正例和n1个反例.扩展后规则的FOIL信息 增益定义为
规则的准确率（accuracy） : 在满足规则前件的记录中， 满足规则后件的记录所占的 比例
规则: (Status=Single) No
Coverage = 40%, Accuracy = 50%
Tid Refund Marital Taxable Status Income Class
1 Yes 2 No 3 No 4 Yes 5 No 6 No 7 Yes 8 No 9 No 10 No
10
Single 125K No
Married 100K No
Single 70K
No
Married 120K No
Divorced 95K
Yes
Married 60K
No
Divorced 220K No
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规则评估:例
例: 60个正例和100个反例 规则r1：覆盖50个正例和5个反例（acc = 90.9%） 规则r2：覆盖2个正例和0个反例 （acc = 100%）
使用准确率, r2好 使用似然比
r1 : 正类的期望频度为e+ = 5560/160 = 20.625 负类的期望频度为e = 55100/160 = 34.375
如果规则集不是互斥的 一个记录可能被多个规则触发 如何处理? 有序规则集 基于规则的序 vs 基于类的序 无序规则集 – 使用投票策略