数据挖掘的ppt(比较基础的知识)
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2.数据挖掘技术基础知识
8 8 8
3. 现在的问题是：网络之后的下一个技术 热点是什么？
㈡ 网 络 之 后 的 下 一 个 技 术 热 点
让我们来看一些身边俯拾即是的现象： 《纽约时报》由 60 年代的 10～20 版扩张至 现在的 100～200 版，最高曾达 1572 版； 《北京青年报》也已是 16～40 版；市场营 销报已达 100 版。 然而在现实社会中，人均日阅读时间通常 为 30～45 分钟，只能浏览一份 24 版的报纸。
数据
过
80
的
KDD
,的
,
18 18 18
以后人们却在逐渐使用数据挖掘中, 发现有 以后 许多工作可以由统计方法来完成, 并认为最好的 策略是将统计方法与数据挖掘有机的结合起来。
数 据 挖 掘 逐 渐 演 变 的 过 程 ㈥
数据仓库的发展促使数据挖掘越来越热 越来越热。 越来越热 数据仓库技术的发展与数据挖掘有着密切 的 。 。 是, 数据仓库并 为有 掘 。 多数据挖掘可 是数据挖掘的 作数据 , 中挖 的发展是促 数据挖掘越来越热的
的数据 ,
的 技术 的数据 数数据挖掘技术已可以马上投入使用, 因 为支持的它的基础技术已成熟，他们是： 1. 海量数据搜集
㈣ 支 持 数 据 挖 掘 技 术 的 基 础
商业数据库正以一个空前的速度增长,且数 据仓库正在广泛地应用于各行业。 2. 强大的多处理器计算机 已成熟的 行 cpu 的技术可以 越 越 的 。 3. 数据挖掘算法 ，且 10 于 的 已 成为一 的技术。 成熟，
了 用的阶段;
17 17 17
㈥ 数据挖掘逐渐演变的过程
数据 的 , , 过
一 、 数 据 挖 掘 技 术 的 由 来
KDD (Knowledge discovery in database) 的 数据 数据 , 的 的过程 , 的 ,掘 的 的 , KDD 数据 的 的 程 , 过 掘的过程, 的 的 , 的 的 80 , 数据挖掘 (data mining) 的 程 , ,挖掘 的 数据挖掘的 的 , 过程 ; , , 的 ,
5 数据挖掘技术概念描述特征化与比较精品PPT课件
g( x r ) m a( x d ) ale b_ i rr e ( t x ) g h " C io " a [ t: 5 n % n 3 b a _ ] i r d r e ( a t x ) g h " fo io " [ t r : 4 n % e .7 ig ]
10
表达方式-概化关系
应的计数值进行； 和使用者之间交互式的呈现方式。
6
基本方法
数据聚焦:选择和当前分析相关的数据，包括维。 属性删除: 如果某个属性包含大量不同值，但是
1) 在该属性上没有概化操作，或者 2）它的较高层概念用其它属性表示。 属性概化:如果某个属性包含大量不同值，同时在 该属性上有概化操作符，则运用该操作符进行概化。 属性阈值控制: typical 2-8, specified/default. 概化关系阈值控制: 控制最终关系的大小。
11
表达方式—交叉表
12
Q：DM系统如何使用t-权和兴 趣度独立，仅显示客观评估是 有趣的概念描述？ A:可以设定阈值！
13
解析特征化：属性相关性分析
why?
哪些维需要包括? 减少属性；从而容易理解模型结果
What?
使用统计的方法进行数据预处理 过滤掉一些不相关或者相关性比较弱的字段 （属性/维的相关性要根据属性/维区分一个类与其他类 的能力来评估） 保留并对相关属性进行排序
信息增益
Ga iIn(1 ,(ss2,A .s.m )). ,E(A)
分析特征化，分析比较
14
属性相关性分析
步骤? 数据收集 使用保守的AOI进行预相关分析 使用选定的相关分析度量删除不相关和 弱相关属性 使用AOI产生概念描述
数据挖掘概念与技术第一章PPT课件
数据利用
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
3
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）
2021
4
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
9
其他类型的数据
股票交易数据 文本 图像 音频视频 未知的
2021
10
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
2021
11
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
3
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）
2021
4
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
9
其他类型的数据
股票交易数据 文本 图像 音频视频 未知的
2021
10
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
2021
11
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
数据分析与数据挖掘ppt课件
（一）数据仓库定义和特点 （二）数据字典与元数据 （三）数据仓库的结构体系 （四）数据仓库的数据模型 （五）数据仓库的数据分析工具 （六）数据仓库的开发流程
火灾袭来时要迅速疏散逃生，不可蜂 拥而出 或留恋 财物， 要当机 立断， 披上浸 湿的衣 服或裹 上湿毛 毯、湿 被褥勇 敢地冲 出去
（一） 数据仓库的定义与特点
4 数据挖掘与统计学
统计学与自然、经济、社会都有紧密的关系。 其法则和方法是概率论。 通过对全部对象（总体）进行调查，为制定计划
和决策提供依据。
火灾袭来时要迅速疏散逃生，不可蜂 拥而出 或留恋 财物， 要当机 立断， 披上浸 湿的衣 服或裹 上湿毛 毯、湿 被褥勇 敢地冲 出去
统计学中应用于数据挖掘的内容
3 数据挖掘与OLAP的比较
OLAP：多维、多层次分析
OLAP的典型应用，通过商业活动变化的查询发现 的问题，经过追踪查询找出问题出现的原因，达到 辅助决策的作用。
数据挖掘：发现规律、预测未来
数据挖掘任务在于聚类（如神经网络聚类）、分类 （如决策树分类）、预测等。
火灾袭来时要迅速疏散逃生，不可蜂 拥而出 或留恋 财物， 要当机 立断， 披上浸 湿的衣 服或裹 上湿毛 毯、湿 被褥勇 敢地冲 出去
数据挖掘（DM）技术能获取关联知识、时序知识、聚 类知识、分类知识等。
数据仓库（DW）、联机分析处理（OLAP）、数据挖 掘（DM）等结合，形成决策支持系统。
火灾袭来时要迅速疏散逃生，不可蜂 拥而出 或留恋 财物， 要当机 立断， 披上浸 湿的衣 服或裹 上湿毛 毯、湿 被褥勇 敢地冲 出去
二 数据仓库基本原理与应用
火灾袭来时要迅速疏散逃生，不可蜂 拥而出 或留恋 财物， 要当机 立断， 披上浸 湿的衣 服或裹 上湿毛 毯、湿 被褥勇 敢地冲 出去
火灾袭来时要迅速疏散逃生，不可蜂 拥而出 或留恋 财物， 要当机 立断， 披上浸 湿的衣 服或裹 上湿毛 毯、湿 被褥勇 敢地冲 出去
（一） 数据仓库的定义与特点
4 数据挖掘与统计学
统计学与自然、经济、社会都有紧密的关系。 其法则和方法是概率论。 通过对全部对象（总体）进行调查，为制定计划
和决策提供依据。
火灾袭来时要迅速疏散逃生，不可蜂 拥而出 或留恋 财物， 要当机 立断， 披上浸 湿的衣 服或裹 上湿毛 毯、湿 被褥勇 敢地冲 出去
统计学中应用于数据挖掘的内容
3 数据挖掘与OLAP的比较
OLAP：多维、多层次分析
OLAP的典型应用，通过商业活动变化的查询发现 的问题，经过追踪查询找出问题出现的原因，达到 辅助决策的作用。
数据挖掘：发现规律、预测未来
数据挖掘任务在于聚类（如神经网络聚类）、分类 （如决策树分类）、预测等。
火灾袭来时要迅速疏散逃生，不可蜂 拥而出 或留恋 财物， 要当机 立断， 披上浸 湿的衣 服或裹 上湿毛 毯、湿 被褥勇 敢地冲 出去
数据挖掘（DM）技术能获取关联知识、时序知识、聚 类知识、分类知识等。
数据仓库（DW）、联机分析处理（OLAP）、数据挖 掘（DM）等结合，形成决策支持系统。
火灾袭来时要迅速疏散逃生，不可蜂 拥而出 或留恋 财物， 要当机 立断， 披上浸 湿的衣 服或裹 上湿毛 毯、湿 被褥勇 敢地冲 出去
二 数据仓库基本原理与应用
火灾袭来时要迅速疏散逃生，不可蜂 拥而出 或留恋 财物， 要当机 立断， 披上浸 湿的衣 服或裹 上湿毛 毯、湿 被褥勇 敢地冲 出去
数据挖掘(第2版)-课件 第5章关联规则
• 如：规则{尿布}—>{啤酒}表示尿布和啤酒的销售之间存在关联—— “啤酒与尿布”的故事。
• 关联分析用以发现事物间存在的关联性，除了购物篮分析外，有广泛应用， 如：辅助决策——挖掘商场销售数据、发现商品间的联系；医疗诊断—— 用于发现某些症状与某种疾病之间的关联；网页挖掘——用于发现文档集 合中某些词之间的关联，发现主题词演化模式、学科发展趋势；电子商 务——进行产品的关联推荐等。
频繁项集
支持度不小于最小支持度阈值的项集
强关联规则
根据用户预先定义的支持度和置信度阈值，支持度不小于最小支持度阈值 并且置信度不小于最小置信度阈值的规则
5.2.1 基本概念(4)
关联分析挖掘的关联规则分类 根据处理值分类
布尔关联规则 量化关联规则
根据涉及维度分类
单维关联规则 多维关联规则
支持度 (support)
事务数据库D中包含项A和B的事务占所有 事务的百分比
可表示为：support(A,B ) P(A B ) (A B )/ N
5.2.1 基本概念(3)
置信度
事务数据库D中同时包含项A和B的事务占包含项A的事务的百分比
条件概率表示为： confindence(A,B ) P(B | A) (A B )/ (A)
根据数据抽象层次分类
单层关联规则 多层关联规则
【例5-1】 设有事务集合如表5-1，计算规则{bread,milk tea} 的支持度、置信度。
交易号TID
顾客购买的商品
ห้องสมุดไป่ตู้
交易号TID
T1
bread, cream, milk, tea
T6
T2
bread, cream, milk
T7
• 关联分析用以发现事物间存在的关联性，除了购物篮分析外，有广泛应用， 如：辅助决策——挖掘商场销售数据、发现商品间的联系；医疗诊断—— 用于发现某些症状与某种疾病之间的关联；网页挖掘——用于发现文档集 合中某些词之间的关联，发现主题词演化模式、学科发展趋势；电子商 务——进行产品的关联推荐等。
频繁项集
支持度不小于最小支持度阈值的项集
强关联规则
根据用户预先定义的支持度和置信度阈值，支持度不小于最小支持度阈值 并且置信度不小于最小置信度阈值的规则
5.2.1 基本概念(4)
关联分析挖掘的关联规则分类 根据处理值分类
布尔关联规则 量化关联规则
根据涉及维度分类
单维关联规则 多维关联规则
支持度 (support)
事务数据库D中包含项A和B的事务占所有 事务的百分比
可表示为：support(A,B ) P(A B ) (A B )/ N
5.2.1 基本概念(3)
置信度
事务数据库D中同时包含项A和B的事务占包含项A的事务的百分比
条件概率表示为： confindence(A,B ) P(B | A) (A B )/ (A)
根据数据抽象层次分类
单层关联规则 多层关联规则
【例5-1】 设有事务集合如表5-1，计算规则{bread,milk tea} 的支持度、置信度。
交易号TID
顾客购买的商品
ห้องสมุดไป่ตู้
交易号TID
T1
bread, cream, milk, tea
T6
T2
bread, cream, milk
T7
数据挖掘概念与技术ppt课件
用户 GUI API 数据立方体 API
挖掘结果
第4层 用户界面
OLAP 引擎
第3层 OLAP/OLAM
21.05.2020
.
17
KDD过程的步骤(续)
选择挖掘算法 数据挖掘: 搜索有趣的模式 模式评估和知识表示
可视化, 变换, 删除冗余模式, 等.
发现知识的使用
21.05.2020
.
18
数据挖掘和商务智能
提高支持商务决策的潜能
制定决策
数据表示 可视化技术
数据挖掘 信息发现
21.05.2020
我们正被数据淹没,但却缺乏知识 解决办法: 数据仓库与数据挖掘
数据仓库与联机分析处理(OLAP) 从大型数据库的数据中提取有趣的知识(规则, 规律性, 模
式, 限制等)
21.05.2020
.
6
数据处理技术的演进
1960s: 数据收集, 数据库创建, IMS 和网状 DBMS
1970s: 关系数据库模型, 关系 DBMS 实现
顾客分类(Customer profiling)
数据挖掘能够告诉我们什么样的顾客买什么产品(聚类或分类)
识别顾客需求
对不同的顾客识别最好的产品 使用预测发现什么因素影响新顾客
提供汇总信息
各种多维汇总报告 统计的汇总信息 (数据的中心趋势和方差)
21.05.2020
.
11
法人分析和风险管理
搜索有趣的模式可视化变换删除冗余模式发现知识的使用2105202019提高支持商务决策的潜能最终用户商务分析人员数据分析人员dba制定决策数据表示可视化技术数据挖掘信息发现数据探查olapmda统计分析查询和报告数据仓库数据集市数据源文字记录文件信息提供者数据库系统oltp系统2105202020数据仓库数据清理数据集成过滤数据库数据库或数据仓库数据挖掘引擎模式评估图形用户界面知识库21052020www21052020概念描述
知识发现与数据挖掘
数据挖掘时，需要 明确任务如数据总结、分类、聚类、关联规则发现、 序列模式发现等。 考虑用户的知识需求（得到描述性的知识、预测型的 知识）。 根据具体的数据集合，选取有效的挖掘算法。
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
数据挖掘与知识发现-课程PPT课件
数据挖掘技术可以让现有的软件和硬件更加自动化， 并且可以在升级的或者新开发的平台上执行。
当数据挖掘工具运行于高性能的并行处理系统上的时 候，它能在数分钟内分析一个超大型的数据库。这种 更快的处理速度意味着用户有更多的机会来分析数据， 让分析的结果更加准确可靠，并且易于理解。
-
27
数据挖掘的进化历程
-
52
数据挖掘的分类
根据挖掘的数据库类型分类 根据挖掘的知识类型分类 根据应用分类 根据所用的方法和技术分类
-
50
数据挖掘的分类
根据挖掘的数据库类型分类 根据挖掘的知识类型分类 根据应用分类 根据所用的方法和技术分类
-
51
根据挖掘的数据库类型分类
与数据库匹配的数据挖掘技术分类
➢ 关系数据挖掘 ➢ 非关系型数据挖掘
处理的数据的特定类型分类
➢ 空间的数据挖掘 ➢ 时间序列的数据挖掘 ➢ 文本的数据挖掘 ➢ 多媒体的数据挖掘
-
47
知识发现与数据挖掘的 基本概念
数据挖掘的进化历程 数据挖掘的任务 数据挖掘的分类 数据挖掘的对象 数据挖掘与专家系统的区别
-
48
数据挖掘的分类
数据库技术 信息科学
可视化
数据挖掘
统计学 机器学习 其他学科
-
49
数据挖掘的分类
根据挖掘的数据库类型分类 根据挖掘的知识类型分类 根据应用分类 根据所用的方法和技术分类
知识发现系统的结构
知识发 现管理
器
知识 库
数
数据
数据 库
据 选
仓库 接口
择
知识发 现描述
知识发现 评价
数据仓库的数据库接口
商业分析 知识发现系统的数据库接口
当数据挖掘工具运行于高性能的并行处理系统上的时 候，它能在数分钟内分析一个超大型的数据库。这种 更快的处理速度意味着用户有更多的机会来分析数据， 让分析的结果更加准确可靠，并且易于理解。
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数据挖掘的进化历程
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数据挖掘的分类
根据挖掘的数据库类型分类 根据挖掘的知识类型分类 根据应用分类 根据所用的方法和技术分类
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数据挖掘的分类
根据挖掘的数据库类型分类 根据挖掘的知识类型分类 根据应用分类 根据所用的方法和技术分类
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51
根据挖掘的数据库类型分类
与数据库匹配的数据挖掘技术分类
➢ 关系数据挖掘 ➢ 非关系型数据挖掘
处理的数据的特定类型分类
➢ 空间的数据挖掘 ➢ 时间序列的数据挖掘 ➢ 文本的数据挖掘 ➢ 多媒体的数据挖掘
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知识发现与数据挖掘的 基本概念
数据挖掘的进化历程 数据挖掘的任务 数据挖掘的分类 数据挖掘的对象 数据挖掘与专家系统的区别
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数据挖掘的分类
数据库技术 信息科学
可视化
数据挖掘
统计学 机器学习 其他学科
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数据挖掘的分类
根据挖掘的数据库类型分类 根据挖掘的知识类型分类 根据应用分类 根据所用的方法和技术分类
知识发现系统的结构
知识发 现管理
器
知识 库
数
数据
数据 库
据 选
仓库 接口
择
知识发 现描述
知识发现 评价
数据仓库的数据库接口
商业分析 知识发现系统的数据库接口
大数据与数据挖掘之文本挖掘(PPT 56张)
文档的向量空间模型
W权值计算方法TF-IDF
目前广泛采用TF-IDF权值计算方法来计算权重， TF-IDF的主 要思想是，如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率TF 高，并且在其他文章中很少出现，则认为此词或者短语具 有很好的类别区分能力，适合用来分类。 TF词频(Term Frequency)指的是某一个给定的词语在该文件 中出现的次数。 IDF逆文档频率(Inverse Document Frequency)是全体文档数与 包含词条文档数的比值。如果包含词条的文档越少，IDF越 大，则说明词条具有很好的类别区分能力。 在完整的向量空间模型中，将TF和IDF组合在一起，形成TFIDF度量：TF-IDF（d,t）= TF(d,t)*IDF(t)
• （11）查词表，W不在词表中，将W最右边一个字去掉， 得到W="是三" • （12）查词表，W不在词表中，将W最右边一个字去掉， 得到W=“是”，这时W是单字，将W加入到S2中，S2=“计 算语言学/ 课程/ 是/ ”， • 并将W从S1中去掉，此时S1="三个课时"； • ������ ������ • （21）S2=“计算语言学/ 课程/ 是/ 三/ 个/ 课时/ ”，此时 S1=""。 • （22）S1为空，输出S2作为分词结果，分词过程结束。
停用词
• • • • 指文档中出现的连词，介词，冠词等并无太大意义的词。 英文中常用的停用词有the，a, it等 中文中常见的有“是”，“的”，“地”等。 停用词消除可以减少term的个数，降低存储空间。停用词 的消除方法： • （1）查表法：建立一个停用词表，通过查表的方式去掉 停用词。 • （2）基于DF的方法：统计每个词的DF，如果超过总文档 数目的某个百分比(如80%)，则作为停用词去掉。
知识发现和数据挖掘-史忠植PPT课件
聚类
将相似的数据点聚集在一起，形 成不同的数据群组。
关联规则挖掘
发现数据集中的关联规则，用于 推荐和关联营销等。
深度学习
利用神经网络等算法对数据进行 深入分析和挖掘。
序列挖掘
发现数据中的序列模式，用于预 测未来的事件和行为。
时间序列预测
利用时间序列数据预测未来的趋 势和行为。
03
数据预处理
数据清洗
知识发现和数据挖掘史忠植ppt课件
目录 CONTENT
• 引言 • 知识发现和数据挖掘的基本概念 • 数据预处理 • 关联规则挖掘 • 分类和预测 • 聚类分析 • 总结与展望
01
引言
研究背景
随着大数据时代的来临，数据量 呈爆炸式增长，如何从海量数据 中提取有价值的信息成为亟待解
决的问题。
传统的数据处理和分析方法难以 应对大规模、复杂的数据，需要 新的技术和方法来挖掘数据的潜
研究不足与展望
第一季度
第二季度
第三季度
第四季度
隐私保护
随着数据挖掘的广泛应 用，如何有效地保护用 户隐私成为了一个亟待 解决的问题。未来的研 究需要更加重视隐私保 护技术的研究和应用。
可解释性
目前许多复杂的数据挖 掘模型往往缺乏可解释 性，使得用户难以理解 模型的决策依据。未来 研究需要努力提高模型 的解释性，以增强用户
数据挖掘
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。
知识发现的过程
数据清洗
去除重复数据、对缺失数据进行填充、异常值处理等。
数据集成
将多个数据源的数据进行整合，形成一个统一的数据 集。