数据仓库数据挖掘chap4
数据仓库
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实施数据仓库的条件
数据积累已达到一定规模 面临激烈的市场竞争 在IT方面的资金能得到保障
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数据仓库(Data Warehouse)
A warehouse is a subject-oriented,integrated,time-variant and non-volatile collection of data in support of management’s decision making process. ——Bill Inmon 1990 A data warehouse is a copy of transaction data，specially restructured for queries and analysis.
数据挖掘 解决的业务问题
OLAP 分析
业务人员
数据挖掘
访问工具 投资组合分析 投资组合分 析 /KPI 平衡计分卡 平衡记分卡
利润成本分析 利润成本分 析
资产分析
营销分析
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数据仓库流程
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BW基本原理
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数据仓库系统的组成（1）
数据仓库系统的组成（1） 源数据：数据仓库中的数据来源于多个数据源， 它不仅可以是企业内部的关系型数据库，还包括 非传统数据，如文件、HTML文档等。 数据仓库管理系统：
元数据库及元数据管理部件：元数据库用来存储由定义 部件生成的关于源数据、目标数据、提取规则、转换规 则以及源数据与数据仓库之间的映射信息等。 数据转换部件：该部件把数据从源数据中提取出来，依 定义部件的规则将不同数据格式的源数据转换成数据仓 库的数据格式并装载进数据仓库。 数据集成部件：该部件根据定义部件的规则、统一各源 数据的编码规则，并净化数据，根据元数据中定义的数 据组织形式对数据进行汇总、聚合计算。 数据仓库管理部件：它主要用于维护数据仓库中的数据， 备份、恢复数据以及管理数据的安全权限问题。
数据挖掘概念与技术第三版部分习题答案
(b)
如何确定数据中的离群点？
(c)
对于数据光滑，还有哪些其他方法？
解答：
(a)
使用分箱均值光滑对以上数据进行光滑，
箱的深度为3。解释你的步骤。评述对于给定
的数据,
该技术的效果。
用箱深度为3的分箱均值光滑对以上数据进行光滑需要以下步骤：
步骤1对数据排序。(因为数据已被排序，所以此时不需要该步骤。)
聚类分析 的数据对象不考虑已知的类标号。对象根据最大花蕾内部的相似性、最小化类之间 的相似性的原则进行聚类或分组。形成的每一簇可以被看作一个对象类。聚类也便于分类法组织 形式，将观测组织成类分
层结构，把类似的事件组织在一起。
数据演变分析 描述和模型化随时间变化的对象的规律或趋势，尽管这可能包括时间相关数据 的特征化、区分、关联和相关分析、分类、或预测，这种分析的明确特征包括时间序列数据分析、 序列或周期模式匹配、和基于相似性的数据分析
ra,b=刀(ai-A)(bi-B)/N<ra <tb=(刀(aib)-NAB)/N<ra<tb=(刀(aibi)-18*46.44*28. 78)
/18*12 .85*8.99=0.82
相关系数是0.82。变量呈正相关。
3.3使用习题2.4给出的age数据回答下列问题：
(a)使用分箱均值光滑对以上数据进行光滑，箱的深度为3。解释你的步骤。评述对于给
SRSWOR
(n=5)
SRSWR
(n=5)
T4
16
T7
20
T6
20
T7
20
Tio
22
T20
35
Tii
25
T21
35
数据挖掘ppt课件(2024)
医疗数据类型及特点
电子病历、医学影像、基因测序等 。
数据预处理与特征提取
针对不同类型的医疗数据进行预处 理和特征提取，如文本处理、图像 识别、基因表达谱分析等。
2024/1/29
模型评估与应用
通过准确率、灵敏度、特异度等指 标评估模型性能，将模型应用于实 际医疗场景中，提高医生诊断效率 和准确性。
疾病预测与辅助诊断模型构建
贝叶斯分类器应用案例
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如垃圾邮件识别、新闻分类、情感分析等。
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神经网络在分类预测中应用
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神经网络基本概念
模拟人脑神经元连接方式的计算模型，通过训练 学习输入与输出之间的映射关系。
神经网络在分类预测中的应用
通过构建多层感知机、卷积神经网络等模型，对 输入数据进行自动特征提取和分类预测。
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神经网络应用案例
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数据挖掘与机器学习关系
机器学习是数据挖掘的重 要工具之一。
2024/1/29
数据挖掘包括数据预处理 、特征提取、模型构建等 步骤，其中模型构建可以 使用机器学习算法。
机器学习算法如决策树、 神经网络、支持向量机等 在数据挖掘中有广泛应用 。
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2024/1/29
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数据预处理技术
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数据清洗与去重
推荐模型构建
利用机器学习、深度学习等技 术构建推荐模型，如逻辑回归 、神经网络等。
模型评估与优化
通过准确率、召回率、F1值等 指标评估模型性能，采用交叉 验证、网格搜索等方法优化模
型参数。
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金融欺诈检测模型构建与优化
金融欺诈类型及特点
信用卡欺诈、贷款欺诈、洗钱等。
2024/1/29
数据来源与处理
第1章 数据分析与数据挖掘-数据分析与数据挖掘(第2版)-喻梅-清华大学出版社
1.2 分析与挖掘的数据类型
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2. 数据仓库数据
图1-3 数据仓库的构造和使用过程
1.2 分析与挖掘的数据类型
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3. 事务数据
➢ 事务数据库的每个记录代表一个事务，比如一个车次的订票、顾客的一 个订单等等。
1.2 分析与挖掘的数据类型
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3. 事务数据
表1-3 销售事务数据表
事务编号
商品编号
图1-8 半监督学习示例
1.4 数据分析与数据挖掘使用的技术
41
3. 数据库与数据仓库
➢ 数据库系统是为了解决数据处理方面的问题而建立起来的数据处理系 统，注重于为用户创建、维护和使用数据库。
➢ 数据仓库汇集了来自多个不同数据源的数据，通过数据仓库，可以在 不同的维度合并数据，形成数据立方体，便于从不同的角度对数据进 行分析和挖掘。
T1001
1, 2, 5, 7, 12
T1002
2, 5, 8, 10
……
1.2 分析与挖掘的数据类型
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4. 数据矩阵
➢ 数据矩阵中的数据对象的所有属性都是具有相同性质的数值型数据。
1.2 分析与挖掘的数据类型
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4. 数据矩阵
表1-4 鸢尾花数据集（单位：厘米）
类型名称 Setosa Setosa
四月
图1-1 商品销售量数据图
1.1 数据分析与数据挖掘
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2. 数据挖掘
➢ 数据挖掘(Data Mining，DM)是指从海量的数据中通过相关的算法来发 现隐藏在数据中的规律和知识的过程。
1.1 数据分析与数据挖掘
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为什么进行数据挖掘？
数据的爆炸式增长: 从TB到PB – 丰富数据的主要来源 • 商业: Web, 电子商务, 交易, 股票, … • 科学: 遥感, 生物信息学, 科学仿真, … • 社会与个人: 新闻, 数码相机, YouTube – 数据采集与数据可用性 • 自动数据收集工具, 数据库系统, Web, 计算机化的社会
第4章 数据仓库和OLAP
4.1 数据仓库基本概念
中间层：OLAP服务器
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– 联机分析处理（Online Analytical Processing, OLAP）是数据仓库系统前端分析服务
的分析工具，能快速汇总大量数据并进行高效查询分析，为分析人员提供决策支持。 • 使用OLAP相关模型将多维数据上的操作映射为标准的关系操作，或者直接实现多维 数据操作 • OLAP操作可以与关联、分类、预测、聚类等数据挖掘功能结合，以加强多维数据挖 掘
物理模型设计
– 需要在充分了解数据和硬件配置的基础上确定数据的存储结构、索引策略、 数据存放位置等信息
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4.2 数据仓库设计
物理模型设计-存储结构
– 充分考虑所选择的存储结构是否适合数据的需要 – 考虑存储时间和存储空间的利用率
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4.2 数据仓库设计
物理模型设计-存储结构
表4-4 销售事实表存储结构关系模型
城市 销售商类型
起始地区键 地区维表
地区代码 到达地区键 成本
所在省 所在城市 所在街道
图4-4 产品销售数据仓库的事实星座模型
4.2 数据仓库设计
逻辑模型设计
– 进一步的完善和详细化设计，扩展主题域 – 奠定数据仓库的物理设计的基础
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– 通过实体和实体之间的关系勾勒出整个企业的数据蓝图和规划 • 分析主题域，确定要装载到数据仓库的主题 • 粒度层次划分，通过估计数据量和所需的存储设备确定粒度划分方案 • 确定数据分隔策略，将逻辑上整体的数据分割成较小的、可以独立管理 的物理单元进行存储 • 定义关系模式，概念设计阶段时基本的主题已经确定，逻辑模型设计阶 段要将主题划分成多个表以及确定表的结构
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在不同的存储设备上
数据挖掘概述
7.1 数据挖掘简介
数据挖掘技术 当前国际上数据库、信息管理及决策领域的前沿 研究方向 引起学术界和工业界的广泛关注
7.1 数据挖掘简介
简单地说，数据挖掘是从大量数据中提取或“挖 掘”知识的过程。通过数据挖掘，有价值的知识、 规则或高层次的信息就可以从数据库或相关数据 集合中抽取出来，并从不同的角度显示，从而使 大型数据库和数据仓库成为一个丰富可靠的数据 资源，为决策服务。
常用的优化方法有爬山（Hill-Climing）、最陡峭下降 （Steepest-Descend）、期望最大化（ExpectationMaximization, EM）等。常用的搜索方法有贪婪搜索、分支 界定法、宽度（深度）优先遍历等。
7.2.5 搜索和优化方法
传统的统计和机器学习算法都假定数据是可以全部放入内存的， 所以不太关心数据管理技术。对于数据挖掘工作者来说， GB甚至TB数量级的数据是常见的。海量数据，应该设计有 效的数据组织和索引技术，或者通过采样、近似等手段， 来减少数据的扫描次数，从而提高数据挖掘算法的效率。
7.1.6 数据挖掘的应用
1．金融业 对帐户进行信用等级的评估
从已有的数据中分析得到信用评估的规则或标 准，即得到“满足什么样条件的帐户属于哪一 类信用等级”，并将得到的规则或评估标准应 用到对新的帐户的信用评估，这是一个获取知 识并应用知识的过程。
7.1.6 数据挖掘的应用
对庞大的数据进行主成分分析，剔除无关的甚至是错 误的、相互矛盾的数据“杂质”
1 9 9 1 年 到 1 9 9 4 年 每 年 举 行 一 次 Workshop on Knowledge Discovery in Database
1995年开始举行每年一届的KDD国际会议 AAAI和IJCAI这两大AI系统会议均开设了KDD专题
数据挖掘：简介及答疑
数据挖掘什么是数据挖掘（概念）？P3答：数据挖掘是指从大量数据中提取或“挖掘”知识；广义上讲数据挖掘是从存放在数据库、数据仓库或其它信息库中的大量数据中发现有趣知识的过程。
什么是知识发现（KDD）？知识发现的步骤。
答：知识发现是所谓"数据挖掘"的一种更广义的说法，知识发现是从数据集中识别出有效的、新颖的、潜在有用的，以及最终可理解的模式的非平凡过程。
其步骤如下：1)数据清理2)数据集成3)数据选择4)数据变换5)数据挖掘6)数据评估7)知识表现数据仓库，数据集市的概念及其区别。
P8答：数据仓库是一个从多个数据源收集的信息储存库，存放在一个一致的模式下，并且通常驻留在单个站点，数据仓库是通过数据清理、数据变换、数据集成、数据装入和定期数据刷新过程来构造。
数据集市(Data Mart) ，也叫数据市场，是一个从操作的数据和其他的为某个特殊的专业人员团体服务的数据源中收集数据的仓库。
数据仓库收集了跨部门的整个组织的主题信息，因此它是企业范围的；另一方面，数据集市是数据仓库的一个部门子集，它聚焦在选定的主题上，是部门范围的。
数据挖掘系统与数据库系统或数据仓库系统的集成方式（四种）及其优缺点。
P22数据挖掘（DM）系统设计的一个关键问题是如何将DM系统与数据库（DB）系统和/或数据仓库（DW）系统集成或耦合。
. 不耦合（no coupling）：不耦合意味着DM系统不利用DB或DW系统的任何功能。
它可能由特定的数据源（如文件系统）提取数据，使用某些数据挖掘算法处理数据，然后再将挖掘结果存放到另一个文件中。
尽管这种系统简单，但有不少缺点。
首先，DB系统在存储、组织、访问和处理数据方面提供了很大的灵活性和有效性。
不使用DB/DW系统，DM系统可能要花大量的时间查找、收集、清理和变换数据。
在DB和/或DW系统中，数据多半被很好地组织、索引、清理、集成或统一，使得找出任务相关的、高质量的数据成为一项容易的任务。
数据仓库与挖掘第五章_数据挖掘概述
好的、结构化的数据，数据挖掘则需要从不完全的、有噪声 的、模糊的数据中发现知识。
数据挖掘与传统数据分析方法区别
数据可能是非结构化的。数据挖掘不仅可以处 理结构化的数据，而且可以处理半结构化或者 非结构化的数据。事实上，基于文本的数据挖 掘甚至互联网上的数据挖掘正是数据挖掘的研 究方向之一 。
数据挖掘和数据仓库
大部分情况下，数据挖掘都要先把数据从数据仓库中拿到数据挖 掘库或数据集市中。 优点：数据仓库的数据清理和数据挖掘的数 据清理差不多，如果数据在导入数据仓库时已经清理过，那很可 能在做数据挖掘时就没必要再清理一次了，而且所有的数据不一 致的问题都已经被解决了。
为了数据挖掘你也不必非得建立一个数据仓库，建立一个巨大的 数据仓库，把各个不同源的数据统一在一起，解决所有的数据冲 突问题，然后把所有的数据导到一个数据仓库内，是一项巨大的 工程，可能要用几年的时间花上百万的钱才能完成。
传统的数据分析方法基于假设驱动的:一般都是先给 出一个假设然后通过数据验证。
数据挖掘在一定意义上是基于发现驱动的：模式都 是通过大量的搜索工作从数据中自动提取出来 。即 数据挖掘是要发现那些不能靠直觉发现的信息或知 识，甚至是违背直觉的信息或知识，挖掘出的信息 越是出乎意料，就可能越有价值。
数据挖掘和数据仓库
分类与估值
分类与估值（Classification and Estimation）
分类指通过分析一个类别已知的数据集的 特征来建立一组模型，该模型可用以预测类别 未知的数据项的类别。该分类模型可以表现为 多种形式：分类规则（IF-THEN），决策树或 者数学公式，乃至神经网络。
估值与分类类似，只不过它要预测的不是 类别，而是一个连续的数值。
CHAPTER3-数据仓库与OLAP技术
在数据仓库的文献中, 在数据仓库的文献中 一个 n-D 基本立方体 称作基本方体 (base cuboid). 最顶部的 0-D方体存放最高层的汇总 称作顶 方体存放最高层的汇总, 方体存放最高层的汇总 点方体( 方体的格形成数据方. 点方体 apex cuboid). 方体的格形成数据方
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数据仓库VS.操作数据库 操作数据库 数据仓库
OLTP (on-line transaction processing, 联机事务处理 联机事务处理)
传统关系 DBMS的主要任务 的主要任务 涵盖日常操作: 购买, 库存, 银行, 制造, 工资单, 注册, 记帐, 涵盖日常操作 购买 库存 银行 制造 工资单 注册 记帐 等.
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数据仓库— 数据仓库 非易失的
从操作环境转换过来的数据物理地分离存放. 从操作环境转换过来的数据物理地分离存放 数据的更新不在数据仓库环境中出现. 数据的更新不在数据仓库环境中出现 不需要事务处理, 恢复, 不需要事务处理 恢复 和并发控制机制 只需要两种数据存取操作: 只需要两种数据存取操作
数据的初始化装入 和 数据访问.
缺少数据: 决策支持需要历史数据 通常操作数据库并不维护 缺少数据 决策支持需要历史数据, 这些数据 数据统一: 聚集, 数据统一 决策支持需要将来自异种数据源的数据统一 (聚集 聚集 汇总) 汇总 数据质量: 不同的数据源通常使用不同的数据表示, 编码, 数据质量 不同的数据源通常使用不同的数据表示 编码 和 应当遵循的格式
数据仓库与数据挖掘复习大全
数据仓库与数据挖掘复习⼤全数据仓库与数据挖掘复习⼤全湖北⽂理学院湖北襄阳王茂林1.某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的⼈很⼤概率也会购买尿布，这种属于数据挖掘的哪类问题？(A)A. 关联规则发现B. 聚类C. 分类D. ⾃然语⾔处理2. 以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准？(A)(a)警察抓⼩偷，描述警察抓的⼈中有多少个是⼩偷的标准。
(b)描述有多少⽐例的⼩偷给警察抓了的标准。
A. Precision, RecallB. Recall, PrecisionC. Precision, ROCD. Recall, ROC分类是⼀种重要的数据挖掘算法。
分类的⽬的是构造⼀个分类函数或分类模型（即分类器），通过分类器将数据对象映射到某⼀个给定的类别中。
分类器的主要评价指标有准确率(Precision)、召回率(Recall)、F b-score、ROC、AOC等。
准确率(Precision) 和召回率(Recall)是信息检索领域两个最基本的指标。
准确率也称为查准率，召回率也称为查全率。
它们的定义如下：Precision=系统检索到的相关⽂件数量/系统检索到的⽂件总数量Recall=系统检索到的相关⽂件数量/系统所有相关⽂件数量F b-score是准确率和召回率的调和平均：F b=[(1+b2)*P*R]/（b2*P+R），⽐较常⽤的是F1。
在信息检索中，准确率和召回率是互相影响的，虽然两者都⾼是⼀种期望的理想情况，然⽽实际中常常是准确率⾼、召回率就低，或者召回率低、但准确率⾼。
所以在实际中常常需要根据具体情况做出取舍，例如对⼀般搜索的情况是在保证召回率的情况下提升准确率，⽽如果是疾病监测、反垃圾邮件等，则是在保证准确率的条件下，提升召回率。
但有时候，需要兼顾两者，那么就可以⽤F-score指标。
在信息检索中，准确率和召回率是互相影响的，虽然两者都⾼是⼀种期望的理想情况，然⽽实际中常常是准确率⾼、召回率就低，或者召回率低、但准确率⾼。