数据挖掘模型选择PPT
数据挖掘技术与应用
1.1 第一章 数据挖掘介绍
1.1.1 什么是数据挖掘
数据挖掘（Data Mining）是一个利用各种分析工具在海量数据中发现模型和数据之间关系的过程，这些模型和关系可以被企业用来分析风险、进行预测。
“数据挖掘是通过仔细分析大量数据来揭示有意义的新的关系、模式和趋势的过程。它使用模式认知技术、统计技术和数学技术。”（Gartner Group）。
“数据挖掘是一个从大型数据库中提取以前不知道的可操作性信息的知识挖掘过程。”（Aaron Zornes, The META Group）。
数据挖掘能够帮助企业降低成本、减少风险、提高资金回报率。现在很多公司开始采用数据挖掘技术来判断哪些是最有价值客户、重整产品推广策略，以用最小的花费得到最好的销售。电信行业和银行业较先使用数据挖掘，电信公司使用数据挖掘检测话费qz行为，银行使用数据挖掘检测信用卡qz行为。
数据挖掘模型建立完成后，进行验证和评价非常必要。比如用市场调查得到的客户数据做了一个模型，来预测哪些客户群会对新产品感兴趣。通常情况下还不能用这个模型直接指导行动，更稳妥的做法是，先对一小部分客户做一个实际的测试，得到市场的实际反应情况，然后再大规模的采取市场推广行动。
数据挖掘帮助分析师和决策人员更深入、更容易的分析数据。为了保证数据挖掘结果的价值，用户必须非常了解自己的数据；并且了解数据挖掘工具是如何工作的，了解不同的技术和算法对模型的准确度和模型生成速度的影响。
大部分情况下，数据挖掘的分析数据源可以是数据仓库或数据挖掘数据集市。数据挖掘工具访问数据仓库进行数据挖掘有许多好处。因为导入到数据仓库的数据已经经过了大量的数据清理和转换工作，减少数据挖掘的数据清理过程。
图1 数据挖掘支持多数据源
在实施数据挖掘之前，需要制定实施步骤，有了好的计划才能保证数据挖掘顺利实施并取得成功。数据挖掘软件供应商提供了一些数据挖掘的过程模型，用来指导用户实施数据挖掘。比如SPSS的5A――评估（Assess）、访问（Access）、分析（Analyze）、行动（Act）和自动化（Automate），以及SAS的SEMMA――采样（Sample）、探索（Explore）、修正（Modify）、建模（Model）和评估（Assess）。
数据挖掘-决策树、朴素贝叶斯、聚类挖掘
实验二 决策树、朴素贝叶斯、聚类挖掘
1. 实验目的及内容
1.1实验目的
使用数据挖掘向导来创建 targeted mailing 结构。使用不同算法创建相关模型并比较其结果，理解不同模型方法的区别
1.2实验内容
（1）创建挖掘模型结构。
（2）创建挖掘模型：决策树、朴素贝叶斯、聚类分析三类模型。
（3）探索处理挖掘模型
（4）测试挖掘模型的准确性。
（5）从挖掘模型中创建预测。
（6）对比分析三类模型。
2实验过程
2.1创建Targeted Mailing方案
使用挖掘模型向导创建新的挖掘结构。挖掘模型向导还基于Microsoft决策树算法创建初始挖掘模型。
2.2编辑挖掘模型
初始挖掘结构仅包含基于Microsoft Decision Trees模型的模型。本实验将使用数据挖掘编辑器的“挖掘模型”选项卡定义另外两个模型：MicrosoftNaïveBayes模型和Microsoft Clustering模型。
2.3部署并处理挖掘模型
更改数据源的模拟信息，将数据源得模拟信息设置为计算机登陆账户设置，按f5进行项目部署。
2.4查看挖掘模型
2.5测试挖掘模型准确性
指定预测值 不指定预测值
3.实验结果
3.1决策树挖掘模型结果
3.1.1决策树 决策树中的每个节点都显示三条信息：
•从其前面的节点到达该节点所需的条件。 您可以在图例或工具提示中查看完整节点路径。
•直方图，按照流行度顺序描述可预测列的状态分布。 您可以使用直方图控件控制直方图中显示的状态数。
•案例集中，如果在Background控件中指定了可预测属性的状态。
如果启用了钻取，则可以通过右键单击节点，然后单击“钻取”来查看每个节点支持的培训案例。
通过更改背景为“1”，可以迅速查看每个节点中现有数目为1的BikeBuyer实例。节点的低温颜色越深，表示节点中的事例越多。
如上图所示，在全部因素中，与客户购车关系最大的是“车辆拥有量”这一项目，且更主要的关系是直方图中红色条条占比较大的“Number Cars Owned=0”这一项。在这一因素下，年龄是最大关键的因素，且这一因素更主要的关系是“Age<50”这一项。依次可以找出树中所需相关信息。
数据挖掘模板
数据挖掘模板
数据挖掘是一种从大规模数据集中提取信息和模式的过程。它涉及到使用统计学、机器学习和人工智能等技术来发现数据中的隐藏模式、关联规则和趋势。在本文中，我们将介绍数据挖掘的基本流程和常用的模板。
一、数据收集和预处理
数据挖掘的第一步是收集数据，并对数据进行预处理。数据可以来自各种来源，如数据库、网络、传感器等。在收集到数据后，我们需要对数据进行清洗、集成和转换。清洗数据是为了删除重复、缺失或错误的数据。集成数据是将来自不同来源的数据合并为一个一致的数据集。转换数据是将数据转换为适合挖掘的格式，如数值型、分类型等。
二、特征选择和提取
特征选择和提取是数据挖掘的关键步骤，它涉及到从原始数据中选择最相关的特征或提取新的特征。特征选择是通过评估特征与目标变量之间的相关性来选择最有用的特征。特征提取是通过组合或转换原始特征来创建新的特征。这些步骤旨在减少数据维度，提高模型的性能和可解释性。
三、模型选择和训练
在数据挖掘中，我们需要选择合适的模型来建立预测或分类模型。常用的模型包括决策树、支持向量机、神经网络等。选择模型时，我们需要考虑数据的性质、问题的复杂度和模型的可解释性。选择好模型后，我们需要使用训练数据对模型进行训练。训练数据是已知结果的数据集，通过学习数据的模式和规律来调整模型的参数，使其能够对未知数据进行准确的预测或分类。
四、模型评估和优化 模型训练完成后，我们需要对模型进行评估和优化。评估模型的性能可以使用各种指标，如准确率、召回率、F1值等。根据评估结果，我们可以调整模型的参数或选择其他模型来优化模型的性能。此外，还可以使用交叉验证和集成学习等技术来提高模型的鲁棒性和泛化能力。
五、模型应用和结果解释
在完成模型的评估和优化后，我们可以将模型应用于新的数据，并解释模型的结果。模型的应用可以帮助我们做出决策、预测未来趋势或发现新的知识。结果解释是对模型预测或分类结果的解释和理解。通过解释模型结果，我们可以深入了解数据中的规律和潜在的关联。
数据挖掘（知识图谱2019）
数据挖掘（知识图谱2019）
领域 二级分类 三级分类 data mining
(数据挖掘) time series analysis
(时间序列分析) data streams(数据流)
time series data(时间序列数据)
real time(实时)
time series(时间序列)
complex dynamical networks(复杂动态网络)
dynamic system(动态系统)
nonlinear dynamics(非线性动力学)
system dynamics(系统动力学)
time frequency analysis(时频分析) association rule
(关联规则) rule induction (规则归纳)
rule learning (规则学习)
sequential pattern(序列模式)
frequent itemsets(频繁项目集)
pattern mining(模式挖掘)
pattern matching(模式匹配)
pattern classification(模式分类)
frequent pattern(频繁模式) algorithm(算法) algorithm design
and analysis(算法设计与分析)
upper bound(上界)
prediction algorithms(预测算法)
efficient algorithm(有效算法)
computational modeling(计算模型)
predictive models(预测模型)
reinforcement learning(强化学习)
neural networks(神经网络)
computational complexity(计算复杂性) probabilistic logic(概率逻辑)
structural risk minimization (结构风险最小化)
数据挖掘应用案例：RFM模型分析与客户细分
数据挖掘应用案例：RFM模型分析与客户细分
Revised by BETTY on December 25,2020 数据挖掘应用案例：RFM模型分析与客户细分
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2012-01-21 21:39阅读(16854)
这里，我先给各位朋友拜年，祝大家新春快乐！
兔年就要过去了，本命年的最后一天再不更新博客有点对不住大家！正好刚帮某电信行业完成一个数据挖掘工作，其中的RFM模型还是有一定代表性，就再把数据挖掘RFM模型的建模思路细节与大家分享一下吧！手机充值业务是一项主要电信业务形式，客户的充值行为记录正好满足RFM模型的交易数据要求。
根据美国数据库营销研究所Arthur Hughes的研究，客户数据库中有三个神奇的要素，这三个要素构成了数据分析最好的指标：最近一次消费(Recency)、消费频率(Frequency)、消费金额(Monetary)。
我早期两篇博文已详述了RFM思想和IBM Modeler操作过程，有兴趣的朋友可以阅读！
RFM模型：R(Recency)表示客户最近一次购买的时间有多远，F(Frequency)表示客户在最近一段时间内购买的次数，M (Monetary)表示客户在最近一段时间内购买的金额。一般原始数据为3个字段：客户ID、购买时间（日期格式）、购买金额，用数据挖掘软件处理，加权（考虑权重）得到RFM得分，进而可以进行客户细分，客户等级分类，Customer Level Value得分排序等，实现数据库营销！
这里再次借用@数据挖掘与数据分析的RFM客户RFM分类图。
本次分析用的的软件工具：IBM SPSS Statistics 19，IBM SPSS ，，EXCEL和PPT
因为RFM分析仅是项目的一个小部分分析，但也面临海量数据的处理能力，这一点对计算机的内存和硬盘容量都有要求。
数据挖掘1
一、讨论下列每项活动是否是数据挖掘任务，为什么？
数据挖掘任务有两类：
1、预测性挖掘任务：在当前的数据上进行判断，以进行预测。
2、描述性挖掘任务：刻划数据库中数据的一些特性（相关趋势，聚类，异常等等。）
四种主要的数据挖掘任务及概念。
1、 预测建模a、分类：用于预测离散的目标变量。b、回归：用于预测连续的目标变量。
2、 关联分析：用来发现描述数据中强关联特征的模式。所发现的模式，通常用蕴涵规则或特征子集的形式表示目标，以有郊的方式提取最有趣的模式。
3、 聚类分析：旨在发现紧密相关的观测值组群，使得与属于不同的观测值相比，属于同一簇的观测值相互之间尽可能类似。
4、 异常检测：又称孤立点分析，其任务是识别其特征显著不同于其它数据的观测值，这样的观测值称为异常点或离群点。
（a）根据性别划分公司的顾客。
答：属于聚类分析，是数据挖掘任务。
（b）根据可赢利性划分公司的顾客。
答：属于聚类分析，是数据挖掘任务。
（c）计算公司的总销售额。
答：不满足上述的任何一种，不是数据挖掘任务。
（d）按学生的标识号对学生数据库排序。
答：不满足上述的任何一种，不是数据挖掘任务。
（e）预测掷一对骰子的结果。
答：属于预测建模中的分类，是数据挖掘任务
（f）使用历史记录预测某公司未来的股票价格。
答：属于预测建模中的回归，是数据挖掘任务
（g）监测分析病人心率的异常变化。
答：属于异常检测，是数据挖掘任务。
（h）监测分析地震活动的地震波。
答：属于关联分析，是数据挖掘任务。
（i）提取声波的频率。
答：属于关联分析，是数据挖掘任务。
（j）根据数据对象属性描述数据对像特征。
答：不满足上述的任何一种，不是数据挖掘任务。
二、将下列属性分类成二元的、离散的或连续的，并将它们分类成定性的（标称的或序数的）或定量的（区间的或比率的）。某些情况下可能有多种解释，因此如果你认为存在多义性，请给出。
例如：年龄。回答：离散的，定量的、比率的。
数据挖掘
第9章 结构化数据抽取：包装器生成
9.1预备知识
9.1.1两种富含数据的网页
图9.1一张列表页的一部分，含两个数据区域 计算机组成原理(第三版)
2
图9.2一张详情页的一部分
图9.3输入页与输出数据表的一个例子 计算机组成原理(第三版)
3
9.1.2数据模型
图9.4嵌套类型的一个例子
9.1.3数据实例的HTML标记编码
图9.5单词和标点符号也被用于数据编码 计算机组成原理(第三版)
4
9.2包装器归纳
图9.6图9.5中饭店网页的类型树
图9.7图9.5中HTML网页的EC树
9.2.1从一张网页抽取
图9.8图9.5中网页的HTML源码
9.2.2学习抽取规则
图9.9训练样例： 四个标好电话区号的地址 计算机组成原理(第三版)
5
图9.10基于序列覆盖的主学习算法
图9.11学习析取规则
图9.12提纯一个析取规则以生成更特殊的候选析取规则
图9.13选择最优析取规则 计算机组成原理(第三版)
6
图9.14全部15个D3的拓扑提纯
9.2.3识别提供信息的样例
9.2.4包装器维护
9.3基于实例的包装器学习
图9.15IDE算法 计算机组成原理(第三版)
7
图9.16price（价格）被唯一确定
9.4自动包装器生成中的一些问题
9.4.1两个抽取问题
9.4.2作为正则表达式的模式
9.5字符串匹配和树匹配
9.5.1字符串编辑距离
计算机组成原理(第三版)
8
图9.17编辑距离矩阵和回溯路径
9.5.2树匹配
图9.18一个一般树匹配的例子
图9.19简单树匹配（STM）算法 计算机组成原理(第三版)
9
图9.20(a) 树A; (b) 树B; (c) N1和N15第一层子树的m矩阵;
(d) N1和N15第一层子树的W矩阵; (e)(h) 下边几层子树的m矩阵和W矩阵 计算机组成原理(第三版)
10
9.6多重对齐
9.6.1中星方法
数据挖掘 2
第一章
1.数据仓库是一种数据的长期存储储存库，这些数据来自多个数据源，经过组织数据仓库以有利于管理决策的方式组织；四个特征：面向对象的、集中的、非易失的、时变的
2.常见的数据仓库数据模型（逻辑模式）：星形 雪花形 事实星座形
3.数据仓库的实现技术：高效的立方体计算技术，存取方法和查询处理技术
4.数据仓库系统的组成(三部分)：仓库数据服务器，OLAP服务器，前端客户层
5.元数据是描述数据仓库内数据结构和建立方法的数据，它为访问数据仓库提供了一个信息目录，
分类：按元数据描述对象可将元数据分为三种类型1) 数据层元数据(2) 属性元数据3) 实体元数据； 按数据用途不同可将数据仓库元数据分为技术元数据和业务元数据两类
6.数据处理通常分成两大类：联机事务处理OLTP和联机分析处理OLAP
7.多维分析是指以“维”形式组织起来的数据（多维数据集）采取切片、切块、钻取和旋转等各种分析动作，以求剖析数据，使拥护能从不同角度、不同侧面观察数据仓库中的数据，从而深入理解多维数据集中的信息
8.知识发现过程：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
9.知识发现过程与数据挖掘的关系：数据挖掘是从存放在数据库中、数据仓库或其他信息库中的大量数据中发现有趣知识的过程，是知识发现过的一个步骤
第二章
1.调和数据是存储在企业级数据仓库和操作型数据存储中的数据
2.抽取、转换、加载过程的目的是为决策支持应用提供一个单一的、权威数据源。
3.数据抽取的两个常见类型是静态抽取和增量抽取。静态抽取用于最初填充数据仓库，增量抽取用于进行数据仓库的维护
4.粒度是对数据仓库中数据的综合程度高低的一个衡量。粒度越小，细节程度越高，综合程度越低，回答查询的种类越多
5.雪花型模式是对星型模式维表的进一步层次化和规范化来消除冗余的数据
6.数据预处理目的：数据挖掘技术分析的数据是不完整的，含噪声的，并且是不一致的
第二章数据挖掘资料
第二章 数据挖掘理论概述
2.1 数据挖掘的定义和分类
目前，对数据挖掘(data mining)有广义的和狭义的两种理解。广义的理解认为数据挖掘即数据库中的知识发现(Knowledge Discovery in Database，KDD)。即从大规模的数据库中抽取非平凡的、隐含的、未知的、有潜在使用价值的信息的过程。狭义的理解认为数据挖掘是KDD的一个步骤。KDD为从数据中识别正确的、新颖的、有潜在使用价值的、最终可理解的模式的非平凡的过程。它包括数据选取、数据预处理和数据清洗、数据挖掘、知识评估等多个步骤。数据挖掘是其中对经过预处理的数据进行处理，抽取知识的过程。
数据挖掘不一定需要建立在数据仓库的基础上，但是如果将数据挖掘和数据仓库协同工作，则可以简化数据挖掘过程的某些步骤，从而大大提高数据挖掘的工作效率。由于数据仓库的数据来源于整个企业，保证了数据挖掘中数据来源的广泛性和完整性。数据挖掘技术是数据仓库应用中比较重要且相对独立的部分。目前，数据挖掘技术正处在发展当中。数据挖掘涉及到数理统计、模糊理论、神经网络和人工智能等多种技术，技术含量比较高，实现难度较大。此外，数据挖掘技术还会同可视化技术、地理信息系统、统计分析系统相结合，丰富数据挖掘技术及工具的功能与性能。
Jiawei Han在《Data Mining: Concept & Techniques》[21]中将目前的数据挖掘技术主要分为以下几类：概念描述、关联分析、分类和预测、聚类分析、例外分析、趋势分析。
概念描述 (特性描述和区分)
数据可以由一定的概念和类来抽象表示人们对其关心的那部分的性质。简单明了地描述这些概念和类显然是非常有用的。关于这些概念的描述称为概念描述(concept description)，它包括了特性描述和区分。
关联分析
关联分析（association analysis）是在一个给定的数据集中发现经常同时发生的多个属性值条件(一般称为关联规则)的过程，常用于市场销售和事物数据分析。但目前，其应用范围也日益拓展。
数据挖掘概述
1 数据挖掘概述
1.1 背景
1.2 数据挖掘定义
1.3 基本概念
1.4 主要功能
1.5 数据挖掘模型
1.6 实现流程
1.7 数据挖掘的应用
1.8 未来趋势
1.1背景
二十世纪末以来，全球信息量以惊人的速度急剧增长——据估计，每二十个月将增加一倍。许多组织机构的IT系统中都收集了大量的数据（信息）。目前的数据库系统虽然可以高效地实现数据的录入、查询、统计等功能，但无法发现数据中存在的关系和规则，无法根据现有的数据预测未来的发展趋势，从而导致“数据爆炸但知识贫乏”的现象。为了充分利用现有信息资源，从海量数据中找出隐藏的知识，数据挖掘技术应运而生并显示出强大的生命力。
1989年8月，在美国底特律召开的第11届国际人工智能联合会议（AAAI）的专题讨论会上首次出现数据库中的知识发现（Knowledge Discovery in
Database，KDD）这一术语。
随后，在1991年、1993年和1994年都举行KDD专题讨论会，汇集来自各个领域的研究人员和应用开发者，集中讨论数据统计、海量数据分析算法、知识表示、知识运用等问题。1995年在加拿大蒙特利尔召开了第一届KDD国际学术会议（KDD’95）。由Kluwer Academic Publisher出版，1997年创刊的《Knowledge
Discovery and Data Mining》是该领域中的第一本学术刊物。
最初，数据挖掘是作为KDD中利用算法处理数据的一个步骤，其后逐渐演变成KDD的同义词。现在，人们往往不加区别地使用两者。KDD常常被称为数据挖掘（Data Mining），实际两者是有区别的。一般将KDD中进行知识学习的阶段称为数据挖掘（Data Mining），数据挖掘是KDD中一个非常重要的处理步骤，是KDD的核心过程。
数据挖掘是近年来出现的客户关系管理（Customer Relationship Management，