数据挖掘中数据探索方法及应用
数据挖掘技术在科技统计数据分析中的应用探索
、
根据通常的定义 ， 据挖掘 就是利用 数据分 析工具从 随机的 、 完 数 不 全的且含有噪声的数据 中提 取隐 含的 、 面不为人 们所 知但 又有价值 表 的信息获取过程。数据挖掘 又称 为基 于数据库 的知 识发现 ， 数据挖 掘 技术是一门包括多学 科知识 的技 术 ， 涉及统 计学 、 计算 机数 据库 、 计算
文 章 编 号 ：０ ４—４ １ （０ ７ ０ —０ ４—０ １０ ９４２０ ）１ １ ２
挥各种智能算法组合优化 的效果 。 ３神经 网络分析 。人工 神经 网络理论 是一 ． 种具有 自学 习 自适应 的动 力学 系统 ， 具 有众 它 多优点 ， 已成功应用 于工程 、 经济 、 科学研究 、 管 芸 黄 晓 昀 理等领域。人工神经 网络是 借鉴生物神 经系统 的应答原理 ， 通过计算机来模拟神经 网络 的部分功 能 ， 实现信 息处理 的 并行性 、 自适应性 以及强容错性。根据构成 网络 的结 构差异 ， 经网络 神 主要分 为四类 ： １前 向网络 ；２ 带反馈 的前 向网络；３ 层 内互 联前 向 （） （） （）
在各行业中得 到广 泛的 应用。同样 地， 在管 理领 域数据 挖掘技 术也 已 得到 了应用 ， 比如将 数据挖 掘技术应 用于公共管 理 、 科技 评估等 。本 文 拟将数据挖掘技术应用到高 校科技 统计 数 据库 的分析 ， 出进行数 据 ’ 提 挖掘的实践思路 ， 为科技 管理的智能化决策提供 帮助 。 数据挖掘技 术简 介
一
科技统计工作是高 校科研 管理部 门 的主要 工作之 一 ， 具体 的工作 步骤是根据 国家主 管部 门统一发 布 的统 计指标 ， 报相应表 格 。然后 填 由学校各 院系填报 ， 汇总至学校科研管理 部门 ， 由科研管理 部 门汇 总 再 上报至省教育厅 ， 汇总至国家教育 部 ， 最后 完成年 度的高校科 技统计 年 报表的汇总工作 。高校 科技 统计数 据形成 的数 据库 主要有 ： 研人 员 科 库、 课题库 、 经费 库和成 果库 四类 ， 外还 有机 构 库等 ， 此 在这 些数 据 库 中， 库与库之 间并不 是相互 独立 的， 而是 相互关 联的 ， 中课题 库构 成 其 了科技 统计数据 的中心地位 ， 人员库 、 经费库和成 果库都是 随课题库 而 产生 ， 因为只有 在课题 申报获得批 准后 ， 这是 才会根 据课题 的设计要求 进行人员 的配置及组 织 。通 过经费 的资助 ， 经过 科研 活动得 出研究 成 果， 通过课题库 的建立 ， 根据 课题任 务书 的内容 可 以与人员库 关联 ， 同
数据挖掘在监测数据分析中的应用探索
４ ．偏差型知识 （ｅ ｉ ｉ ）： Ｄ ｖａｏ ｔ ｎ 此外 ，数据挖掘还 可以发现
其 他 类 型 的知 识 如 偏 差 型 知 识 ． 它是 对 差 异 和 极 端 特 例 的
程 。这 个 定 义 包 括 好 几 层 含 义 数 据 源 必 须 是 真 实 的 、 量 的 、 大
物 共 同 性质 的特 征 型 知 识 和 不 同事 物 之 间 的差 异 型 特 征 知 识 。
最 为典 型 的分 类 方法 是 基 于决 策树 的分 类 方 法 。
３ 预 测 型 知 识 （ｒｄｃｉ ） 根 据 时 间序 列 型 数 据 ， 由 Ｐｅ ｉ ｏ ： ｔｎ
《 安 全 播 出与 监 测 麓
Ｓｆ ｔＢ ｏ ｄ ａｔ ｇ＆Ｍｏ ｉ ｒ ｇ ａｅ ｒａ ｃ ｓｎ ｙ ｉ ｎｔ ｉ ｏｎ
数 据 挖掘 在 监 测 数 据 分 析 中的 应 用 探 索
◎ 杨 京 国家 广 电 总局 监 测 数据 处 理 中 心
之 四 海 皆准 的 知 识 ，换 句 话 说 发 现 的 知 识 都 是 相 对 的 ，是 有
来 越 多 。激 增 的数 据 背 后 隐 藏 着 许 多 重 要 的 知 识 和 信 息 ．而 目前 的 数 据 库 系统 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 。 如 何 运 用 数 据 挖 掘 这 一 新 兴 技 术 从 大 量 的 监 测 数 据 中发 现 有 意 义 和 有 价 值 的 知 识 ．并 根
商业应用中常用的数据挖掘应用
DATA MINING IN BUSINESS
互联网一分钟的数据
Just DATA！
一切都是数据
数据
数值型数据
数据挖掘技术
亚马逊创始人贝索斯
“对于我们来说，最重要的三件事情是
技术、技术、技术”
个性化-电商的未来
促销
电子商务
求职招聘 微博 电影 定价
婚恋
搜索
广告
信息 6.0营销策划
6.1营销目 标确定 6.2套餐方 案设计 6.3营销活 动实施方 案设计
挖掘建模流程 7.0营销执行
7.1营销波 次管理 7.2营销资 源配置 7.3营销 派单 7.4 营 销 过 程 监 控
知识
8.0营销评估
8.1评估 方案设计 8.2营销 评估分析 8.4 营 销 资 料 入 库
产品特征
聚类算法
可以根据用户的历史记录对用户进行自动划分，帮助商家
更好的理解和客户，并针性的调整营销活动。
类间距离
类内距离 第一步 初始数据对象
第二步 保证类内距离最小，类间距离最大 第三步 确定数据对象划分类别
客户细分提高ACS——RFM模型
利用 RFM 模型，分析客户消
费的频度（F）、值度（M）和近 度（R），挖掘客户消费潜力，
THANK YOU
For Your Potential Watching
社交网络
……
团购
音乐
移动互联网
个 性 化
1.0数据收集与整理
1.1数据源调查 1.2数据探索 1.3辅助工具 1.4市场调研 1.5 数 据 分 析 报 告
2.0输入表实现
2.1基础 表设计 2.2中间 表设计 2.3 宽表字 段设计
数据分析中的数据探索
数据分析中的数据探索一、引言数据分析是指通过收集、整理、分析和解释数据，以发现其中的规律、趋势和关联性，从而为决策提供支持和指导。
在数据分析的过程中，数据探索是非常重要的一步，它通过对数据的可视化、统计分析和模型构建等方法，深入了解数据的特征、分布和关系，为后续的数据挖掘和预测建模提供基础。
二、数据探索的目标1. 理解数据的特征：通过对数据的描述性统计分析，了解数据的基本特征，包括数据的中心趋势、离散程度和分布形态等。
2. 探索数据间的关系：通过相关性分析、散点图和箱线图等方法，探索数据之间的关联性和影响因素，找出可能存在的规律和趋势。
3. 发现异常值和缺失值：通过数据的可视化和异常检测方法，发现数据中的异常值和缺失值，并进行相应的处理。
4. 验证数据的假设和猜想：通过统计假设检验和可视化方法，验证数据的假设和猜想，判断其是否成立。
三、数据探索的步骤1. 数据清洗：对原始数据进行清洗和预处理，包括去除重复值、处理缺失值和异常值等。
2. 描述性统计分析：对数据进行描述性统计分析，包括计算数据的均值、中位数、标准差和四分位数等，以了解数据的基本特征。
3. 可视化分析：通过绘制直方图、饼图、箱线图和散点图等可视化图表，展示数据的分布、关系和趋势，以便更直观地理解数据。
4. 相关性分析：通过计算相关系数矩阵和绘制相关系数热力图，探索数据之间的相关性和影响因素。
5. 假设检验：根据数据的特点和问题的需求，选择适当的假设检验方法，验证数据的假设和猜想。
6. 模型构建：根据数据的特征和问题的需求，选择适当的数据挖掘和预测建模方法，构建相应的模型。
四、数据探索的工具和技术1. 数据处理工具：如Python、R、Excel等，用于数据清洗、转换和整理。
2. 描述性统计分析工具：如Python的NumPy和Pandas库，R的summary和describe函数，用于计算数据的基本统计量。
3. 可视化分析工具：如Python的Matplotlib和Seaborn库，R的ggplot2和plotly库，用于绘制各种可视化图表。
数据挖掘的四大方法
数据挖掘的四大方法随着大数据时代的到来，数据挖掘在各行各业中的应用越来越广泛。
对于企业来说，掌握数据挖掘的技能可以帮助他们更好地分析数据、挖掘数据背后的价值，从而提升企业的竞争力。
数据挖掘有很多方法，在这篇文章中，我们将讨论四种常见的方法。
一、关联规则挖掘关联规则挖掘是数据挖掘中常用的方法之一。
它的基本思想是在一组数据中挖掘出两个或多个项目之间的相关性或关联性。
在购物中，关联规则挖掘可以被用来识别哪些产品常常被同时购买。
这样的信息可以帮助商家制定更好的促销策略。
关联规则挖掘的算法主要有 Apriori 和 FP-Growth 两种。
Apriori 算法是一种基于候选集搜索的方法，其核心思路是找到频繁项集，然后在频繁项集中生成关联规则。
FP-Growth 算法则是一种基于频繁模式树的方法，通过构建 FP-Tree 实现高效挖掘关联规则。
二、聚类分析聚类分析是另一种常用的数据挖掘方法。
它的主要目标是将数据集合分成互不相同的 K 个簇，使每个簇内的数据相似度较高，而不同簇内的数据相似度较低。
这种方法广泛应用于市场营销、医学、环境科学、地理信息系统等领域。
聚类分析的算法主要有 K-Means、二分 K-Means、基于密度的DBSCAN 等。
其中，K-Means 是一种较为简单的方法，通过随机初始化 K 个初始中心点，不断将数据点归类到最近的中心点中，最终形成 K 个簇。
DBSCAN 算法则是一种基于密度的聚类方法，而且在数据分布比较稀疏时表现较好。
三、分类方法分类方法是一种利用标记过的数据来训练一个分类模型，然后使用该模型对新样本进行分类的方法。
分类方法的应用非常广泛，例如将一封电子邮件分类为垃圾邮件或非垃圾邮件等。
常见的分类方法有决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等。
决策树是一种易于理解、适用于大数据集的方法，通过分类特征为节点进行划分，构建一颗树形结构，最终用于样本的分类。
朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理的分类方法，其核心思想是计算不同类别在给定数据集下的概率，从而进行分类决策。
工业制造过程中的数据挖掘应用分析
工业制造过程中的数据挖掘应用分析随着科技的发展，现代工业制造逐渐从机械加工转向智能化生产方式，数据在工业制造中扮演着越来越重要的角色。
数据挖掘作为一种从数据中发掘出隐藏信息的方法，在工业制造领域中有着广泛的应用。
本文将探讨工业制造过程中数据挖掘应用的分析。
一、数据挖掘在工业制造中的应用1.生产过程优化：数据挖掘可通过分析大量工业数据，确定生产流程瓶颈及原因，从而对生产过程中的各个环节进行优化。
2.产品品质控制：通过监控生产过程中的温度、湿度、压力等数据，及时发现异常情况，提高产品品质控制水平。
3.供应链管理：数据挖掘可帮助企业掌握供应链各个环节的实时状况，预测未来发展趋势，优化采购计划和物流方案，以提高企业运营效益。
4.产品质量分析：数据挖掘可分析产品的各项质量指标，帮助企业识别产品的不良原因，改进产品设计和生产工艺，提高产品质量。
二、工业制造数据挖掘的技术及方法1.数据收集：工业制造中需要收集的数据包括生产过程中的各个环节的温度、湿度、振动、电流、电压等。
数据采集可通过传感器、PLC等控制设备进行。
2.数据清洗：数据收集结束后，需要进行数据清洗和去除异常数据，以确保分析结果的准确性。
3.数据分析：数据分析包括常用的聚类分析、关联规则分析、分类分析等方法，以发现隐藏在数据中的规律和趋势。
4.数据挖掘工具：目前常用的工业数据挖掘工具包括RapidMiner、SPSS、KNIME等软件，这些软件凭借着用户友好的界面、丰富的功能等特点，帮助工厂实现智能化生产。
三、工业制造数据挖掘应用实例1.航空发动机故障预测：通过对飞机发动机的温度、振动、电流等数据进行监控和分析，识别故障模式，提高发动机的可靠性和安全性。
2.汽车制造质量控制：汽车制造中生产线上通过图像识别技术检测零件的外观质量，在检测过程中，通过引入数据挖掘技术，提升零件的检测精度和效率。
3.化工生产优化：化工生产中，通过挖掘历史生产数据，对工艺过程进行优化，提高产品的质量，降低能源消耗和污染排放。
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。
数据分析中的数据探索
数据分析中的数据探索数据分析是指通过对数据进行收集、整理、清洗和分析，来揭示数据背后的规律和趋势，从而为决策提供依据的过程。
而数据探索则是数据分析的第一步，它是指对数据进行初步的探索性分析，以了解数据的基本特征、结构和潜在关系。
在进行数据探索时，我们通常会采用以下步骤：1. 数据收集：首先，我们需要收集相关的数据。
数据可以来自不同的渠道，如数据库、日志文件、调查问卷等。
在收集数据时，需要确保数据的准确性和完整性。
2. 数据整理：在数据探索之前，我们需要对数据进行整理和清洗。
这包括去除重复数据、处理缺失值、处理异常值等。
同时，还需要对数据进行格式转换和标准化，以便后续的分析。
3. 数据描述：在数据探索的过程中，我们需要对数据进行描述性统计。
这包括计算数据的中心趋势（如均值、中位数）、离散程度（如标准差、极差）和分布形态（如偏度、峰度）。
通过这些统计指标，我们可以对数据的基本特征有一个初步的了解。
4. 数据可视化：数据可视化是数据探索的重要手段之一。
通过绘制图表，我们可以更直观地展现数据的特征和关系。
常见的数据可视化方法包括柱状图、折线图、散点图、箱线图等。
通过观察图表，我们可以发现数据中的规律和异常情况。
5. 数据关系分析：在数据探索中，我们还需要分析数据之间的关系。
这可以通过相关性分析、回归分析、聚类分析等方法来实现。
通过这些分析，我们可以了解数据之间的相互影响和依赖关系。
6. 数据挖掘：数据探索的最终目标是挖掘数据中的有价值信息。
在数据挖掘过程中，我们可以应用一些机器学习算法，如分类、聚类、关联规则挖掘等，来发现数据中的隐藏模式和规律。
总结起来，数据探索是数据分析的重要环节，它通过对数据进行收集、整理、描述、可视化和分析，帮助我们了解数据的基本特征和潜在规律。
在数据探索过程中，我们需要运用统计学和可视化方法，以及一些数据挖掘技术，来揭示数据中的有价值信息。
通过数据探索，我们可以为后续的数据分析和决策提供有力的支持。
- 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)。
数据挖掘中数据探索方法及应用
摘要：随着科技的快速发展，大数据时代已经来临。
面对大量的数据，为了从中提取到有用的信息，数据挖掘技术就应运而生。
本文所要研究的数据探索，是数据挖掘过程中的重要组成部分，它既是数据预处理的前提，更是结论有效性的基础。
本文借助spss软件，主要从数据质量分析和数据特征分析两个方面论述了数据探索的方法，并且通过实例演示了数据探索在解决实际数据问题中的作用。
关键词：数据挖掘；数据质量分析；数据特征分析；数据探索的应用
Abstract: With the rapid development of science and technology, the explosion of time data is ushered in. In order to extract useful information from a large number of data, data mining technology emerges. The data exploration we researched in this paper is an important part of data mining, which is the premise of data preprocessing and the basis of conclusion validity. With the help of SPSS software, we mainly from the two aspects of data quality analysis and data analysis discuss the data exploration methods. And we also demonstrate the role of data exploration in solving actual data problems.
Key words:Data mining；Data quality analysis；Data analysis；Data exploration application
目录
摘要 (Ⅰ)
Abstract (Ⅰ)
目录 (Ⅱ)
1数据挖掘理论 (1)
1.1 数据挖掘的背景 (1)
1.2数据挖掘的定义及其基本任务 (1)
1.3 数据探索的意义 (3)
2数据探索的方法 (3)
2.1数据质量分析 (3)
2.1.1缺失值分析 (3)
2.1.2异常值分析 (5)
2.1.3一致性分析 (6)
2.2数据特征分析 (7)
2.2.1分布分析 (7)
2.2.2对比分析 (7)
2.2.3统计量分析 (8)
2.2.4周期性分析 (8)
2.2.5贡献度分析 (10)
2.2.6相关性分析 (10)
3数据探索的应用 (10)
4结语 (15)
参考文献 (15)
附录 (17)
附录A：饭店营业额表 (17)
附录B：1978年到2005年生产值表.................... 错误!未定义书签。
1数据挖掘理论
1.1数据挖掘的背景
自从20世纪80年代以来，以科学技术为核心的改革，轰轰烈烈的拉开了序幕。
现在人们的交流不需要面对面的进行，只需要一个电话或者一封电子邮件就可以完成；人们的出行也不再依靠马车，而是被汽车、高铁等取而代之。
大数据就是这个时代的产物。
大数据与以往的海量数据不同，它具有:数据量大、数据类型广、价值密度低、处理速度快四个特点。
特别是随着大型商业数据库的普及应用，各个单位、各个行业都积累了一定规模或超大规模的数据信息。
因此，人们最迫切的需求，就是从这些数据中获取到有价值的内容。
面对以上对数据分析的需求，数据挖掘技术就应运而生了。
数据挖掘的发展历史大致经过了四个阶段，第一个阶段的通讯量快速增长，因此被称作电子邮件阶段；第二个阶段是以web技术为核心的信息发布体系，被宣告正式形成，即信息公布阶段；第三个阶段网上银行交易开始出现，因此被称为电子商务阶段；第四阶段，则是全程电子商务阶段，形成了当下的“全程电子商务观念”模式[1]。
昊昱在《大数据精准挖掘》一书中，明确指出大数据时代最鲜明的时代特色就是数据挖掘技术[2]。
当前，应用到数据挖掘技术的领域正在快速扩张。
甚至在许多领域，数据挖掘都是一项很受欢迎的业务，尤其在政府以及银行、电信、保险、电子商务、医疗、教育、交通、酒店、零售等商业领域。
简而言之，数据挖掘是一门各行各业都渴望掌握的新技术和事业发展的新领域。
1.2数据挖掘的定义及其基本任务
数据挖掘，又译为数据采矿、数据探勘。
就是在大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、缺失的、随机的实际应用数据中，挖掘出其暗藏的、人们事先不知道的、有潜在价值的信息和知识的系统化过程[3]。
由对数据挖掘概念的理解，不难发现，数据挖掘是有其条件的：首先，被我们所挖掘的内容，必须拥有海量的数
第 1 页 (共 19页)
图1-1数据挖掘建模过程流程图第 2 页 (共 19 页)。