数据挖掘介绍
数据挖掘算法种类
数据挖掘算法种类数据挖掘是从大量数据中发现有用的信息和模式的过程，而数据挖掘算法是实现这一过程的核心工具。
随着数据的不断增长和业务需求的提升，数据挖掘算法也不断发展和完善。
本文将介绍几种常见的数据挖掘算法。
一、分类算法分类算法是数据挖掘中最常用的算法之一。
它通过对已知数据集进行学习，构建一个分类模型，然后使用该模型对未知数据进行分类。
常见的分类算法有决策树、朴素贝叶斯、逻辑回归、支持向量机等。
决策树算法是一种基于树结构的分类方法，它通过对属性的选择和划分建立一棵决策树，从而实现对数据的分类。
朴素贝叶斯算法基于贝叶斯定理和特征条件独立性假设，通过计算后验概率来进行分类。
逻辑回归算法是一种广义线性模型，通过对输入与输出之间的关系进行建模，实现对数据的分类。
支持向量机算法通过构建一个最优超平面，将数据进行分割，从而实现对数据的分类。
二、聚类算法聚类算法是将数据按照其相似性进行分组的一种方法。
它通过计算数据对象之间的距离或相似度，将相似的对象划分到同一簇中。
常见的聚类算法有k-means、层次聚类、DBSCAN等。
k-means算法是一种基于距离的聚类算法，它通过迭代计算数据对象与簇中心之间的距离，将数据划分到最近的簇中。
层次聚类算法将数据对象逐步合并或分割，构建一个层次化的聚类结构。
DBSCAN算法是一种基于密度的聚类算法，它通过计算数据对象的邻域密度来确定簇的形状。
三、关联规则算法关联规则算法用于发现数据中的关联规则，即一个事件或项集与另一个事件或项集之间的关系。
常见的关联规则算法有Apriori、FP-Growth等。
Apriori算法是一种频繁项集挖掘算法，它通过迭代计算数据中的频繁项集，然后生成关联规则。
FP-Growth算法是一种基于前缀树的关联规则挖掘算法，它通过构建一个FP树来高效地挖掘频繁项集。
四、回归算法回归算法用于建立一个输入变量与输出变量之间的关系模型，从而预测未知数据的输出值。
数据挖掘课程报告
数据挖掘课程报告一、课程简介数据挖掘是指利用计算机科学方法从大量数据中挖掘出有用的信息和知识的过程。
本课程主要介绍数据挖掘的基本概念、数据预处理、分类与聚类、关联与序列挖掘、异常检测等内容。
通过本课程的学习，不仅可以掌握数据挖掘理论知识，而且能够运用相关算法实现对大规模数据的挖掘和分析。
二、课程内容1. 数据预处理数据预处理是数据挖掘的第一步，它主要包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据归约等几个方面。
在这里，我们将介绍数据挖掘的数据预处理流程，并且演示一些数据预处理的具体操作方法。
2. 分类与聚类分类和聚类是数据挖掘的两个主要任务。
分类是将数据分成若干个类别的过程，而聚类则是把数据分成若干个相似的组。
在这个模块中，我们介绍了分类和聚类的基本概念、常用算法和具体应用场景。
3. 关联与序列挖掘关联与序列挖掘是数据挖掘的另外两个任务。
它们主要用于挖掘数据之间的相关性，并且能够发现在数据之间的因果关系和规律。
在这个模块中，我们将介绍关联与序列挖掘的基本原理，以及一些实际的案例分析。
4. 异常检测异常检测是数据挖掘的一个重要任务，它主要用于在给定的数据集中检测出异常值。
在这个模块中，我们将介绍异常检测的基本概念和常用的算法模型，以及一些实际的应用案例。
三、课程收获通过学习数据挖掘课程，我获得了以下几个方面的收获：1. 系统性的学习了数据挖掘的基本概念、算法和应用场景，掌握了常见的数据挖掘技术和方法，提高了自己的数据分析和挖掘能力。
2. 实战性的学习了数据挖掘的操作流程和方法，掌握了数据预处理、关联与序列挖掘、分类与聚类、异常检测等操作技能，能够熟练运用数据挖掘工具对实际问题进行分析和挖掘。
3. 拓展了实际应用场景的视野，在学习的过程中遇到了许多实际的数据挖掘案例，对于不同应用场景的数据挖掘方法和技术有了更加深刻的认识。
四、课程总结数据挖掘是一个非常广泛的领域，它随着数据技术的不断发展和数据的爆炸式增长，正变得越来越重要。
数据挖掘的实际应用场景
数据挖掘的实际应用场景数据挖掘是一种通过分析大量数据来发现模式、关系和趋势的技术。
它可以帮助企业和组织从海量数据中提取有价值的信息，以支持决策和改进业务效率。
在当今信息爆炸的时代，数据挖掘的应用场景越来越广泛，下面将介绍一些典型的实际应用场景。
一、市场营销数据挖掘在市场营销中扮演着重要的角色。
通过分析客户的购买历史、偏好和行为，企业可以更好地了解客户需求，并提供个性化的推荐和定制服务。
例如，电商平台可以根据用户的浏览和购买记录，向其推荐相关产品，提高销售转化率。
此外，数据挖掘还可以帮助企业进行市场细分和目标客户定位，从而更精准地制定市场营销策略。
二、金融风控在金融行业，数据挖掘被广泛应用于风险评估和欺诈检测。
通过分析客户的信用记录、交易行为和其他相关数据，银行和保险公司可以评估客户的信用风险，并制定相应的措施。
此外，数据挖掘还可以帮助发现潜在的欺诈行为，提高金融机构的安全性和稳定性。
三、医疗健康数据挖掘在医疗健康领域有着广泛的应用。
通过分析大量的病历数据和医学文献，医生和研究人员可以发现疾病的规律、诊断方法和治疗方案。
此外，数据挖掘还可以帮助医院进行资源优化和排班管理，提高医疗服务的效率和质量。
例如，通过分析就诊时间和科室的数据，医院可以合理安排医生的工作时间，减少患者的等待时间。
四、交通运输数据挖掘在交通运输领域的应用也越来越重要。
通过分析交通流量、车辆位置和道路状况等数据，交通管理部门可以实时监测交通情况，并根据需要进行交通管制和路线优化。
此外，数据挖掘还可以帮助预测交通拥堵和事故风险，提前采取措施，减少交通事故的发生。
五、社交网络社交网络中蕴藏着大量的用户行为数据，数据挖掘可以帮助社交媒体平台提供更好的用户体验和个性化推荐。
通过分析用户的兴趣、社交关系和行为模式，社交媒体可以向用户推荐更感兴趣的内容和好友，增加用户的粘性和活跃度。
此外，数据挖掘还可以帮助社交媒体平台发现用户间的影响力和传播路径，提高广告投放的精准度和效果。
数据挖掘 算法
数据挖掘算法数据挖掘算法是一种从大规模数据集合中提取有用知识和信息的技术。
数据挖掘算法是用数学、统计学和机器学习技术来发现、提取和呈现数据的过程。
在实际应用中，数据挖掘算法主要用于预测、分类、聚类和异常检测等。
下面是一些数据挖掘算法的介绍。
1. 随机森林随机森林是一种基于多个决策树模型的集成学习算法。
它利用随机样本和随机特征的组合训练多个决策树，并通过投票的方式选择最终的结果。
随机森林算法可以用于分类和回归问题。
2. 支持向量机支持向量机是一种二分类模型，它的工作原理是将数据映射到高维空间，并在该空间中找到一个最优的超平面来区分不同的样本。
支持向量机可以通过核函数的组合来进一步扩展到非线性问题。
支持向量机的最大优点是它能够处理高维空间的数据，并且可以用于模式识别、文本分类和图像处理等领域。
3. K-means聚类K-means聚类是一种基于距离的聚类算法，它将数据分成K个簇，每个簇包含最接近的若干个点。
K-means聚类算法是一种无监督学习算法，它可以用来发现数据集中的不同类别或数据分布。
4. Apriori算法Apriori算法是一种经典的关联规则挖掘算法，用于在大规模数据集中发现数据间的关系。
该算法通过分析不同数据项之间的交叉出现频率，来找到数据项之间的强关联规则。
Apriori算法可以用于商业应用，例如发现商品之间的关联规则，提高市场营销效率。
5. AdaBoost算法AdaBoost算法是一种集成学习算法，它通过组合多个弱分类器来构建强分类器。
该算法会对之前分类错误的样本赋予更高的权重，以便训练下一个弱分类器。
AdaBoost算法可以用于解决二分类问题和多类分类问题。
6. 神经网络神经网络是一种人工智能技术，它类似于人类大脑的神经元网络。
神经网络通过多个层次的神经元来建立非线性关系，并寻找输入和输出之间的映射关系。
神经网络可以用于解决分类、回归、文本处理、图像识别等问题。
以上是几种常见的数据挖掘算法介绍。
银行工作中的数据挖掘与分析工具介绍
银行工作中的数据挖掘与分析工具介绍在当今信息时代，数据的重要性越来越被重视。
对于银行业来说，数据挖掘和分析工具的应用已经成为提高效率和决策的重要手段。
本文将介绍几种常见的银行工作中的数据挖掘与分析工具。
一、SPSSSPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种统计分析软件，被广泛应用于银行业的数据挖掘和分析中。
它能够处理大规模数据集，进行数据清洗、数据预处理、数据建模等操作。
通过SPSS，银行可以对客户数据进行分析，挖掘出隐藏在数据中的规律和趋势，从而为业务决策提供科学依据。
二、SASSAS（Statistical Analysis System）是一种数据分析和挖掘软件，也是银行业常用的工具之一。
SAS具有强大的数据处理能力和丰富的统计分析功能，可以帮助银行进行风险评估、信用评分、欺诈检测等工作。
此外，SAS还可以进行数据可视化，将复杂的数据转化为直观的图表，便于银行管理层进行决策分析。
三、ExcelExcel作为一种常见的办公软件，也被广泛应用于银行工作中的数据挖掘和分析。
虽然Excel的功能相对简单，但它具有易用性和灵活性，能够进行基本的数据处理和分析。
银行可以利用Excel进行数据的排序、筛选、计算等操作，从而快速获取所需的信息。
此外，Excel还支持宏编程，可以通过编写宏实现一些自动化的数据处理和分析功能。
四、PythonPython作为一种通用编程语言，被越来越多的银行采用于数据挖掘和分析工作。
Python具有丰富的数据处理和分析库，如NumPy、Pandas、Matplotlib等，可以进行复杂的数据操作和可视化。
银行可以利用Python进行数据清洗、特征提取、模型建立等工作，从而更好地理解客户需求和市场趋势，为业务发展提供支持。
五、人工智能技术随着人工智能技术的快速发展，银行业也开始应用相关技术进行数据挖掘和分析。
例如，机器学习算法可以通过对大量历史数据的学习，预测客户的行为和需求，帮助银行制定个性化的营销策略。
简述说明数据挖掘的步骤。
简述说明数据挖掘的步骤。
数据挖掘的步骤第一章：引言数据挖掘是一种通过发现和分析大量数据中潜在规律和模式来提取有价值信息的过程。
它在各个领域中都扮演着重要角色，帮助人们做出决策、预测趋势和优化业务流程。
本文将详细介绍数据挖掘的步骤，并阐述每个步骤的核心内容。
第二章：问题定义在进行数据挖掘之前，首先需要明确定义需要解决的问题。
这个步骤的关键是准确理解业务需求，并将其转化为可量化的问题。
例如，一个电商公司想提高销售额，问题定义可以是“预测某个产品的销售量”。
第三章：数据收集与整理在数据挖掘的过程中，数据的质量和可用性至关重要。
因此，在进行数据收集之前，需要确定需要的数据类型和数据来源。
然后，通过各种方法，如网络爬虫或调查问卷，收集所需数据。
接下来，对收集到的数据进行清洗和整理，包括去除重复数据、处理缺失值和异常值等。
第四章：数据探索与可视化在数据整理完成后，需要对数据进行探索和可视化分析。
通过使用统计方法和数据可视化工具，可以从数据中发现潜在的关联、趋势和异常值。
这能够帮助我们更好地理解数据，并为后续的模型建立提供指导。
第五章：特征选择与特征工程在进行数据挖掘之前，需要选择合适的特征进行建模。
特征选择是指从大量的特征中选择最相关和最有用的特征。
而特征工程则是对原始特征进行变换和组合，以提取更多的信息。
通过这两个步骤，可以减少维度灾难的影响，并提高模型的准确性和可解释性。
第六章：模型选择与训练在数据预处理完成后，需要选择合适的模型进行训练。
根据问题的特性和数据的类型，可以选择不同的机器学习算法，如决策树、神经网络和支持向量机等。
通过训练数据，模型可以学习到数据的模式和规律，并用于未知数据的预测和分类。
第七章：模型评估与调优在模型训练完成后，需要对模型进行评估和调优。
通过使用评估指标，如准确率、召回率和F1分数等，可以评估模型的性能。
如果模型表现不佳，可以通过调整模型参数、增加训练数据或改进特征工程等方法进行调优，以提高模型的准确性和泛化能力。
数据挖掘在生活中的应用案例
数据挖掘在生活中的应用案例一、引言数据挖掘是一种从大量数据中提取有价值信息的过程，随着科技的不断发展和人们对数据的需求不断增加，数据挖掘在生活中得到了广泛应用。
本文将介绍数据挖掘在生活中的应用案例。
二、金融领域1. 信用卡欺诈检测信用卡欺诈是一种常见的金融犯罪行为，为了减少损失，银行采用了数据挖掘技术来检测欺诈行为。
通过分析客户历史交易记录、消费地点、购买金额等信息，建立模型进行欺诈检测。
2. 股票预测股票市场波动较大，投资者需要及时获取市场信息并做出决策。
数据挖掘可以分析历史股票价格、公司财务报表等信息，预测未来股票走势。
三、医疗领域1. 病例诊断医生通过患者病历和检查结果进行诊断，但人类记忆有限且容易出错。
采用数据挖掘技术可以帮助医生分析海量病例数据库，并建立模型进行病例诊断，提高准确率和效率。
2. 药物研发药物研发需要大量实验数据，但实验成本高昂且时间长。
数据挖掘可以通过分析已有的药物数据库，预测新的药物分子结构和活性，缩短研发周期和降低成本。
四、教育领域1. 学生成绩预测学生的学习成绩受多种因素影响，如家庭背景、学习方式等。
通过分析历史学生成绩和相关因素，建立模型进行成绩预测，并帮助学生制定个性化的学习计划。
2. 课程推荐不同学生对课程需求不同，采用数据挖掘技术可以根据学生历史选课记录、兴趣爱好等信息推荐适合的课程，提高教育质量和效率。
五、社交领域1. 用户行为分析社交媒体平台可以收集用户的大量行为数据，如点赞、评论等。
通过数据挖掘技术可以分析用户行为模式，了解用户需求并提供更好的服务。
2. 推荐系统社交媒体平台可以根据用户历史行为和兴趣爱好推荐适合的内容，如文章、视频等。
采用数据挖掘技术可以提高推荐准确率和用户满意度。
六、结论数据挖掘在生活中的应用涵盖了金融、医疗、教育和社交等多个领域，可以帮助人们更好地理解和利用数据，提高生活质量和工作效率。
随着技术不断进步，数据挖掘在未来的应用前景将会更加广阔。
银行工作中的数据挖掘技术应用介绍
银行工作中的数据挖掘技术应用介绍随着信息技术的发展和应用场景的不断拓展，数据挖掘技术在各个领域都扮演着重要的角色。
银行作为金融行业的核心机构，自然也不能忽视数据挖掘技术的应用。
本文将介绍银行工作中数据挖掘技术的应用，以便更好地了解和认识这一领域。
一、风险评估与管理在金融领域中，风险评估和风险管理是银行工作的重要组成部分。
通过数据挖掘技术，银行可以对客户的信用、违约概率等因素进行分析，从而制定更精确的信贷政策和风险评估模型。
通过数据挖掘技术对客户历史数据和市场行情进行分析，银行可以更好地预测客户的违约风险，避免不良贷款的风险。
二、客户细分与定制化服务银行客户的需求各异，为了更好地满足客户的需求，银行可以利用数据挖掘技术对客户进行细分。
通过对客户的消费偏好、财务状况等信息进行挖掘，银行可以更准确地识别出高价值客户，从而提供更具个性化的产品和服务。
例如，针对财务状况较好的客户，银行可以推荐高端理财产品；而对于年轻人群体，银行可以推出更加灵活的支付和消费金融服务，满足其个性化需求。
三、反欺诈和反洗钱防范欺诈和洗钱活动一直是银行工作中的重要任务。
数据挖掘技术通过分析大量的交易数据和客户行为模式，可以帮助银行识别出可疑的交易和活动，进而及时采取相应措施。
数据挖掘技术可以对交易数据进行实时监测，并通过建立风险模型和规则引擎来识别出异常交易和可疑活动，帮助银行有效应对欺诈和洗钱威胁。
四、营销策略和客户关系管理通过数据挖掘技术，银行可以获取大量客户行为数据，了解客户的需求和偏好，进而制定更加精准的营销策略。
例如，银行可以通过数据挖掘技术对客户购物和消费偏好进行分析，并结合市场情况制定个性化的推荐策略，提供更适合客户需求的产品和服务。
此外，数据挖掘技术还可以帮助银行实现客户关系管理，通过对客户数据的分析和挖掘，能够更好地维护客户关系，提升客户忠诚度。
五、反欺诈和反洗钱数据挖掘技术在银行工作中的应用还包括反欺诈和反洗钱。
数据挖掘中的特征选择和聚类分析
数据挖掘中的特征选择和聚类分析数据挖掘是一种利用计算机技术对大量数据进行深入分析和处理的方法。
数据挖掘可以帮助我们从大量数据中发现规律、模式和趋势等信息。
其中，特征选择和聚类分析是数据挖掘中的两个重要步骤。
本文将深入探讨这两个步骤的相关概念、方法和应用。
一、特征选择特征选择是数据挖掘中的一项重要技术。
其目的是从原始数据中选择出最具有代表性和有效性的特征子集，以提高数据挖掘的准确性和效率。
特征选择可以帮助我们减少数据的维度，减少数据处理的时间和成本，还可以帮助我们发现数据中的规律和模式。
下面将介绍特征选择的方法和应用。
1.方法（1）过滤式特征选择：过滤式特征选择是在特征提取之前对所有特征进行筛选，选出与分类或回归任务相关性最高的特征。
常用的方法有相关系数法、卡方检验法、互信息法等。
（2）包裹式特征选择：包裹式特征选择是将特征选择嵌入到分类或回归模型中，通过评估分类或回归结果的精度来选择最佳特征子集。
常用的方法有遗传算法、模拟退火算法、梯度下降法等。
（3）嵌入式特征选择：嵌入式特征选择是将特征选择嵌入到分类或回归算法中，通过自动学习特征的权重和重要性来选择最佳特征子集。
常用的方法有决策树、支持向量机、神经网络等。
2.应用特征选择可以在许多领域中得到广泛应用，例如医学诊断、金融风险管理、文本分类等。
在医学诊断中，可以使用特征选择方法选择最具有代表性和有效性的生物标志物，以提高疾病的诊断准确性和治疗效果。
在金融风险管理中，可以使用特征选择方法选择最具有代表性和有效性的财务指标，以预测市场波动和风险。
在文本分类中，可以使用特征选择方法选择最具有代表性和有效性的单词或短语，以自动判断文本的主题和情感。
二、聚类分析聚类分析是数据挖掘中的一项常用技术。
其目的是将相似的数据点划分到同一类别中，以发现数据的内在结构和特征。
聚类分析可以帮助我们识别数据中的模式、群组和异常值等信息，还可以帮助我们预测未来的趋势和变化。
时间序列数据挖掘方法
时间序列数据挖掘方法时间序列数据是指按照时间顺序收集的数据，例如气温变化、股票价格、人口增长等。
这些数据具有时间依赖性和序列性，因此时间序列数据挖掘成为了一门重要的方法。
时间序列数据挖掘被广泛应用于天气预测、股票价格预测、销售预测等领域。
本文将介绍几种常用的时间序列数据挖掘方法。
一、传统时间序列分析方法1. 平滑方法平滑方法是时间序列分析中最常见的方法之一。
它通过对数据进行平均或移动平均等操作来消除噪声和季节性变动，使得数据趋于平稳。
常见的平滑方法包括简单平均法、加权平均法和指数平滑法等。
2. 拆解方法拆解方法是将时间序列数据分解为趋势、季节性和残差三个部分。
趋势表示数据的长期变动趋势，季节性表示数据的周期性变动，残差表示无法被趋势和季节性解释的部分。
拆解方法常用的有加法模型和乘法模型。
3. ARIMA模型ARIMA模型是一种常用的时间序列预测方法，它基于自回归（AR）、移动平均（MA）和差分（I）的方法。
ARIMA模型可以用于对拥有趋势和季节性的数据进行建模和预测。
二、机器学习方法传统的时间序列分析方法在处理复杂的时间序列数据时可能存在局限性。
因此，近年来，越来越多的研究者开始将机器学习方法应用于时间序列数据挖掘中。
1. 循环神经网络（RNN）循环神经网络是一种特殊的神经网络，它能够处理序列数据。
通过添加循环连接，RNN能够在处理每一个数据点时，利用前面所有数据的信息。
RNN在时间序列数据挖掘中应用广泛，尤其在预测和分类任务中表现出色。
2. 卷积神经网络（CNN）卷积神经网络是一种对图像处理非常有效的神经网络。
虽然CNN主要应用于图像处理，但近年来被证明也适用于一维时间序列数据的特征提取。
通过卷积和池化等操作，CNN可以捕捉时间序列数据的局部和全局特征，从而实现有效的时间序列数据挖掘。
3. 长短时记忆网络（LSTM）长短时记忆网络是一种常用的循环神经网络架构，专门用于处理和预测时间序列数据。
LSTM通过引入记忆单元，能够更好地捕捉序列数据中的长期依赖关系。
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一. 关键词 1. DM(Data Mining)，DW（Data Warehouse）,OLAP，BI 二. 数据库已经成为收集和分布信息的系统的基础。数据采集目的在于此后根据数据库内容进行正确决策。这些海量数据的深层隐藏的是很多的商业模式（Pattern），规则（Rules），这些隐藏的“商业知识”对于当前的数据拥有者来说意义非凡，因此他们可能预测整个集团未来的商业策略，市场开发计划，以及为公司带来新的盈利点，而要把这些目前还隐藏在大量看似无关联的数据背后的“知识”挖掘出来需要使用专门的统计学或测量方法。 Database collection and distribution of information has become the basis for the system. After data collection aimed at the contents of the database right decision. The huge amount of data is a lot of deep hidden business model (Pattern), Rules (Rules), these hidden "business knowledge" of data for the current significance to the owner, so they may predict the Group's future business strategy market development plan, as well as the profitability of the company to bring a new point, and to make all these is still a large number of seemingly unrelated hidden data behind the "knowledge" dig out the use of specialized statistics or measurement method. 三. 什么是数据挖掘 下面是一些“前人”对数据挖掘的定义： 1. “挖掘”出数据中隐藏的模式，趋势，关系的过程（Groth） 2. 通过自动或半自动的方式在海量数据中发现有用的模式，规则的过程（Beryy＆Linoff） 3. 分析普通的数据（通常是海量的）来发现数据之间比较稳定地关系，以易于理解的方式将数据总结出来向数据所有者提供有价值的决策支持。（Hand,Mannila&Smyth） 4. 在不需要人或很少地手工干预下通过可行地计算机技术来挖掘开采数据，对数据进行分析（Wegman） 5. 从大量的数据库中抽取出此前还没发现的有效实用地的信息，并且此后使用此信息来帮助制定关键的商业决策的过程（Cabena etal） 四. 在做数据挖掘之前我们需要做哪些工作？ 1. 大量的数据准备（Case，数据挖掘的事例）(一般应该是108-1012 Bytes，也就是百M到TB级别) 103=1K
106=1M
109=1G
1012=1T
2. 数据要是多维的（数据挖掘的变量） 一般是某个数据要有10到104个属性，也就是同一个数据可能从几个不同的角度来观察 五. 为什么需要数据挖掘？ 1. 目前只有很小一部分（通常是5％到10％）的数据曾经被分析使用过，其它的数据在Insert到数据库之后就很少再被查看分析过。 2. 数据也许从来没有被分析过，但是当前数据管理者由于害怕在将来这些数据可能会用到，为了不错过将来的使用还是会源源不断地将这些数据收集起来。这样话数据库只会是越来越大，在其中查找有用的信息时的效率会越来越低。 六．Huber-Wegman数据集大小分类法 描述 数据大小（字节） 存储模式 极小 102 纸 小 104 一叠纸 中 106 一张软盘 大 108 硬盘 很大 1010 多个硬盘 极大 1012 磁带 海量 1015 分布式存储
七．现状 a) 最近几十年，许多公司组织花费了大量的资源用于构建及维护资讯数据库，包括开发大规模数据仓库 b) 通常情况下，现有的数据不能通过常规的分析方式分析，原因可能有许多丢失不全的记录也可能是数据是以定量的方式而非定质的形式存在的 c) 在大多数情况下，当前数据库中的信息由于不能方便地访问分析而没有得到足够地重视估或者没有充分使用。 d) 一些数据库增长得太快以至于连系统管理员也经常不清楚系统中哪些信息可以用来处理当前手头的问题，以及系统中的数据与当前手头上的问题之间的关系。 e) 如果为公司组织提供一种方法在这些大数据库中“挖掘”出重要的信息及商业模式对他们是非常有直接的利益好处的 八．为什么最近数据挖掘如此受关注 a) 主要是因为计算机技术尤其是数据库管理方面的技术很复杂棘手 b) 因为数据库中的数据增长很快，手动查找信息会变得非常困难。数据挖掘对于发现和描述关系表中的隐藏模式非常有用。数据挖掘提供的算法允许自动模式查找。 九．KDD数据库中的“知识发现”（Knowledge Discovery in Databases） a) “知识发现”最早是人工智能（AI，Artificial Intelligence）领域的一个名词 b) KDD由以下几个部分组成（当然包括“数据挖掘”） i. “数据清洗”（去除噪音数据和不统一数据） ii. “数据整合”（多个数据源的数据汇总到一起） iii. “数据筛选”（根据当前要分析的主题从数据库中选取出与主题相关的数据） iv. “数据转换”（整理，转换数据使他们便于使用诸如“汇总”，“聚合”等挖掘算法的形式） v. “数据挖掘”（这可是核心的步骤，使用智能化方法来抽取出隐含的模式，规则） vi. “模式评估”（对刚才新发现的“知识”进行验证评估来检验此模式是不是可行） vii. “知识表示”（将挖掘出来的模式使用可视化的形式显现给用户） 十．用于数据库挖掘的数据库 可以用于数据库挖掘的数据库有如下几种： 关系型数据库 数据仓库 事务处理数据库 支持对象的关系型数据库 面向对象的数据库
十一． 数据仓库（DW，Data Warehouse） 面向同一个主题，从多个数据源收集在一起，随时间变化但信息本身又相对稳定的信息数据集合。 数据仓库将报告数据从运行着的数据库系统中隔离出来。通过将查询工作移动到更有效率的系统，这种隔离能够提高运行系统的性能。可以提高安全性。敏感信息将保存在不会暴露给查询的运行数据库中。由数据仓库提供的提取级别简化了对决策支持应用程序生成的统计表的访问。 OLTP中的数据定期插入到数据仓库中，数据仓库的结构和安全性方面相对于OLTP来说理简化，因为Data Warehouse的主要目的就是为了提高分析查询的效率，而不是进行联机事务处理。 常规OLTP数据库的基本单位是一个二维表，由行，列组成，而数据仓库的基本单位是多维立方体，可能从多个角度来观察分析这个数据实体，它是来自现有数据源的集成信息储备库。这些单元之间通常是以“星型结构（Star Schema）”或者“雪花结构（Snow Flake Schema）”的形式想关联起来的。 十二． OLAP（On-Line Analytical Processing）联机分析系统 a) 是DST（决策支持工具）的一部分 b) 使用传统的查询与报表形式来描述当前数据库中的信息 c) OLAP主要用于显示回答一个商业模式为什么是对的，也就是验证一个“知识”的正确性（正好与数据挖掘相反，数据挖掘是挖掘出一个新的“知识”模式） d) 通过对数据库的查询来验证或推翻一系列的“假设”，“关联”。 e) OLAP技术主要通过多维的方式来对数据进行分析、查询和生成报表，它不同于传统的OLTP处理应用。OLTP应用主要是用来完成用户的事务处理，如民航订票系统和银行的储蓄系统等，通常要进行大量的更新操作，同时对响应的时间要求比较高。而OLAP系统的应用主要是对用户当前的及历史数据进行分析，扶助领导决策，其典型的应拥有对银行信用卡风险的分析与预测和公司市场营销策略的制定等，主要是进行大量的查询操作，对时间的要求不太严格。 f) 通常是一个“推论”的过程 十三． OLAP与数据挖掘的比较 a) OLAP主要用于验证一个模式 b) “数据挖掘”主要是根据数据来“发现”一个模式 c) “数据挖掘”通常是一个“演绎”的过程 十四． “数据挖掘”是一个跨学科的边缘技术 主要包括如下学科： a) 计算机 i. 数据库技术 ii. 机器学习 b) 信息技术 c) 统计学 d) Visiualizaion e) 模式识别 十五． 使用“数据挖掘”的商业应用 a) CRM(Customer Relationship Management)客户关系管理系统 b) Customer behavior 客户行为分析 c) Market basket analysis d) Retailing 零售业 e) Market Segmentation f) Creadit scoring 信用等级 g) Fraud detection h) Taxpayer noncompliance i) Churn prediction j) E-business k) Web-mining 十六． 使用“数据挖掘”的其它应用 a) Stock Market trends 股市趋势走向研究 b) Textual and Multimedia analysis 文本及多媒体分析 c) Sports Scouting d) Medical outcomes analysis e) Scientific f) Web surfing behavior 上网行为方式研究 十七． 数据挖掘的任务 a) 预测模型（例如“预测”） b) 描述模型（例如“分类分析”） c) 模式及相关的规则 十八． 预测模型 a) 在“训练数据集”上建立的由“事例”组成的一个模型 b) 这个模型随后将使用一个“检测数据集”来验证此模型是否可用及易用程度。 c) 每个“事例”又是由两部分组成： i. “输入变量”（输入的数据，“独立”的变量） ii. “目标变量”（例如“响应”，“输出”） d) “输出变量”的类型 i. 监督分类 ii. 线性回归 iii. “存活度”分析（随着时间存活度分析） e) 连贯性输出 i. 卫生保健输出（医疗开支） ii. 连续性管理（一个ATM机中剩余的金额或者一个分行金库中的余额） iii. 商业退货管理（货物从购买到退货之间的时间差） 十九． 目标市场（Target Marketing） i. 事例：比如“客户”，“住房” ii. 输入：地理信息系统，金融系统 iii. 目标：对一个请求的响应 iv. 操作：目标定位一个在未来的竞争中可以快速响应的客户部分 二十． CRM a) 事例：当前存在的客户 b) 输入：购买历史记录，货物/服务使用记录，统计数据 c) 目标：调整品牌，取消，发现缺点 d) 操作：客户忠诚度提升 二十一． Credit Scoring信用等级评估 a) 事例：过去的申请者