数据在当今世界意味着金钱。随着向基于app的世界的过渡，数据呈指数增长。然而，大多数数据是非结构化的，因此需要一个过程和方法从数据中提取有用的信息，并将其转换为可理解的和可用的形式。 数据挖掘或“数据库中的知识发现”是通过人工智能、机器学习、统计和数据库系统发现大数据集中的模式的过程。 免费的数据挖掘工具包括从完整的模型开发环境如Knime和Orange，到各种用Java、c++编写的库，最常见的是Python。数据挖掘中通常涉及到四种任务: 分类:将熟悉的结构概括为新数据的任务 聚类:在数据中以某种方式查找组和结构的任务，而不需要在数据中使用已注意的结构。 关联规则学习:查找变量之间的关系 回归:旨在找到一个函数，用最小的错误来模拟数据。 下面列出了用于数据挖掘的免费软件工具 数据挖掘工具 1.Rapid Miner
Rapid Miner，原名YALE又一个学习环境，是一个用于机器学习和数据挖掘实验的环境，用 于研究和实际的数据挖掘任务。毫无疑问，这是世界领先的数据挖掘开源系统。该工具以Java编程语言编写，通过基于模板的框架提供高级分析。 它使得实验可以由大量的可任意嵌套的操作符组成，这些操作符在xmxxxxl文件中是详细的，并且是由快速的Miner的图形用户界面完成的。最好的是用户不需要编写代码。它已经有许 多模板和其他工具，让我们可以轻松地分析数据。 2. IBM SPSS Modeler
IBM SPSS Modeler工具工作台最适合处理文本分析等大型项目，其可视化界面非常有价值。它允许您在不编程的情况下生成各种数据挖掘算法。它也可以用于异常检测、贝叶斯网络、CARMA、Cox回归以及使用多层感知器进行反向传播学习的基本神经网络。 3.Oracle Data Mining
1、 阐述互联网搜索系统的基本框架，比较当前主流中文互联网搜索系统的优缺点，并讨论如何改善现有中文搜索引擎。 简单地说，搜索引擎由抓取器、索引器、排序器、用户界面组成。抓取器从互联网上抓取网页，将垃圾网页过滤；索引器分析网页的内容，计算网页的重要度，将网页索引；用户界面接受查询语句，分析查询语句的内容；排序器从索引中检索出含有查询词的网页，实行查询语句与网页的匹配，将网页按相关度、重要度等进行排序；用户界面将排序结果展示给用户，同时收集用户搜索行为数据。 百度的优点： 1、对于中国人的阅读和浏览更为熟悉，服务更加本土化 2、提供RSS新闻订阅服务 3、提供历史和各省市新闻查阅 百度的缺点： 1、页面布局不合理页面没有充分利用 2、更新时间迅速的优势没有充分发挥 3、商业味太重，你搜索的关键字的首页基本都价排名出价高的企业占据了，很难找到你需要的真正自然搜索的结果，百度的搜索排名技术不够权威； 4、搜索结果中广告、垃圾网站和死链比较多 Google的优点： 1、容量大和范围广：其数据库如今是最大的，包括了PDF、DOC、PS及其他许多文件类型。 2、易用性较强。 3、根据站点的链接数和权威性进行相关性排序。 4、网页缓存归档，浏览过的网页被编入索引。 Google的缺点： 1、搜索特性有限，没有嵌套搜索，没有截词搜索,不支持全部的布尔逻辑检索。 2、链接搜索必须准确，而且不完整。 3、只能把网页的前101KB和PDF的大约前120KB编入索引。可能会在不告诉你的情况下，检索复数/单数、同义词和语法变体。
4、死链率比较高，中文网站检索的更新频率不够高，不能及时淘汰过时的链接。 雅虎的优点： 1、搜索引擎数据库庞大而且新颖。 2、包括页面的缓存拷贝。 3、也包括指向雅虎目录的链接。 4、支持全部的布尔逻辑检索。 雅虎的缺点： 1、缺少某些高级的搜索特性，譬如截词搜索。 2、只能把网页的前500KB（不过仍超过Google的101KB）编入索引。 3、连接搜索需要加入http://。包括有些付费才能加入的站点。 4、死链率较高而且缺少一些应有的高级搜索功能。 5、搜索结果的描述和在用户搜索过程中的提示说明也不太清晰、明了，搜索的易用性稍差。 1“百度”全球最大的中文搜索引擎，也是人们最常用的搜索引擎之一，常用于搜索网页、图片和mp3。搜索结果中广告、垃圾网站和死链比较多。 2、“Google”是功能强大，易用性最强的搜索网站，搜索速度快而且提供了最丰富的高级搜索功能。死链率比较高是Google最大的问题，中文网站检索的更新频率不够高，不能及时淘汰已经过时的链接。虽然通过“网页快照”功能，可以减少目标页面不存在的现象，但Google的“网页快照”功能在国内经常出现不可访问的问题，令用户无所适从。 3、“ 雅虎”中规中矩，网页搜索表现不错，但死链率较高而且缺少一些应有的高级搜索功能。 3．1．1增加标引的深度 目前的网络信息挖掘是基于形式的，如关键词、标题和URL等，所获得的信息与设定的要求只是简单的匹配，对于中文搜索引擎，要运用网络的数据挖掘和知识发现来分析信息的内容及其关系，增加标引的深度，以提高用户的检准率。3．1．2开发中文元搜索引擎 元搜索引擎由多个独立搜索引擎汇集而成，通常以一个统一的界面向用户开放，用户只需要进行一次提问，元搜索引擎便可将提问转给不同的搜索引擎，甚至可以对结果进一步处理，将重复结果删除后再输出。元搜索引擎的技术重心在于查询前的处理和结果的集成。元搜索引擎可以灵活选择所要采用的独立搜索引擎，一般都是选择那些比较典型的性能优异的独立搜索引擎，这种强强联合的结果保证了搜索结果的权威性和可靠性，它还可以充分发挥各个独立搜索引擎在某个搜索领域的功能，弥补独立搜索引擎信息覆盖面的局限性。 3．1．3改善检索性能 评价检索性能的指标有查全率、查准率、响应时间和检索结果输出格式等，可以从这些方面入手，有针对性地加强各个环节，改善检索性能。首先，要充分考虑各层次用户的水平，网络用户大多未经过网络检索的培训，对搜索引擎设置的各
数据收集及处理 数据描述： 本文的所采用的数据集来源于网络数据中心数据堂所提供的，来自主要电商平台：京东，淘宝，天猫，亚马逊，一号店的2013年10月20日至2013年10月22日的爽肤水交易信息。数据集主要分为3个部分，第一部分为各平台上爽肤水的交易记录，单日的交易数据包含了19203条交易记录，14个变量，变了包括商品ID，电商名称，日期，商品名称，商品URL，促销价，商品销量销售额，店铺名称，店铺等级，品牌功效，适合皮肤，容量，如图所示为在EXCEL中打开的京东在2013年10月20日的交易数据。第二部分为买家购买后的评价，单日包含925条的评论信息，6个变量，变量包含商品ID，购买时间，评论时间，昵称，评分，评论内容，如图所示就是2013年10月20日京东的评论信息。第三部分为品牌数据集，一共51990条数据，7个变量，包括类目，品牌，电商平台，平均价格，日总销量，对应商品ID。如图所示就是2013年10月20日所有电商平台的评判信息。 本论文所采用的数据全部来自于知名网络数据中心数据堂，具有相当的可信度。经过对数据的观察，为了使得研究过程能够更加方便，我们选择数据较为完整并且有序的自于京东平台的交易信息。由于本文目的是建立如何选择商品的模型，因此不会对结果造成影响。 数据初步处理： 本轮问所有的数据都采用SAS中SQL语言与EXCEL相结合进行
处理。 先对对京东平台上爽肤水的交易记录进行处理。首先应该去掉与本文研究不相关的信息。由于电商名称，日期，店铺名称与本文研究目标不匹配，同时在京东平台上并没有店铺信息，商品名称内容包含于品牌名称等其他变量中。因此我们只选择其中的变量：商品ID，促销价，商品销量销售额，品牌功效，适合皮肤，容量。 将源数据导入SAS之后采用EM模块的InputData节点对销量变量进行描述性统计如图所示： 我们可以发现,其中大多数商品的销售额都为0，是因为这里仅仅采用3天的交易数据，所以大多都没有销量。因为没有销量的商品对本文的并无研究意义，因此我们只研究销售量大于0的商品。 采用SQL语言将3日的交易数据合并，并选取所需变量，并且将相同的商品进行合并。 Proc sql; CREATE table Homework.JD as select * FROM Homework.JINGD1 UNION ALL select * FROM Homework.JINGD2 UNION ALL select * FROM Homework.JINGD3;
数据挖掘研究现状及发展趋势摘要：从数据挖掘的定义出发，介绍了数据挖掘的神经网络法、决策树法、遗传算法、粗糙集法、模糊集法和关联规则法等概念及其各自的优缺点；详细总结了国内外数据挖掘的研究现状及研究热点，指出了数据挖掘的发展趋势。 关键词：数据挖掘；挖掘算法；神经网络；决策树；粗糙集；模糊集；研究现状；发展趋势 Abstract：From the definition of data mining，the paper introduced concepts and advantages and disadvantages of neural network algorithm，decision tree algorithm，genetic algorithm，rough set method，fuzzy set method and association rule method of data mining，summarized domestic and international research situation and focus of data mining in details，and pointed out the development trend of data mining. Key words：data mining，algorithm of data mining，neural network，decision tree，rough set，fuzzy set，research situation，development tendency 1引言 随着信息技术的迅猛发展，许多行业如商业、企业、科研机构和政府部门等都积累了海量的、不同形式存储的数据资料[1]。这些海量数据中往往隐含着各种各样有用的信息，仅仅依靠数据库的查询检索机制和统计学方法很难获得这些信息，迫切需要能自动地、智能地将待处理的数据转化为有价值的信息，从而达到为决策服务的目的。在这种情况下，一个新的技术———数据挖掘(Data Mining，DM)技术应运而生[2]。 数据挖掘是一个多学科领域，它融合了数据库技术、人工智能、机器学习、统计学、知识工程、信息检索等最新技术的研究成果，其应用非常广泛。只要是有分析价值的数据库，都可以利用数据挖掘工具来挖掘有用的信息。数据挖掘典型的应用领域包括市场、工业生产、金融、医学、科学研究、工程诊断等。本文主要介绍数据挖掘的主要算法及其各自的优缺点，并对国内外的研究现状及研究热点进行了详细的总结，最后指出其发展趋势及问题所在。 江西理工大学
数据挖掘考试题目——关联分析 一、10个选择 1.以下属于关联分析的是（） A．CPU性能预测B．购物篮分析 C．自动判断鸢尾花类别D．股票趋势建模 2.维克托?迈尔-舍恩伯格在《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》一书中，持续强调了一个观点：大数据时代的到来，使我们无法人为地去发现数据中的奥妙，与此同时，我们更应该注重数据中的相关关系，而不是因果关系。其中，数据之间的相关关系可以通过以下哪个算法直接挖掘（） A．K-means B．Bayes Network C．C4.5 D．Apriori 3.置信度(confidence)是衡量兴趣度度量（）的指标。 A．简洁性B．确定性 C．实用性D．新颖性 4.Apriori算法的加速过程依赖于以下哪个策略（） A．抽样B．剪枝 C．缓冲D．并行 5.以下哪个会降低Apriori算法的挖掘效率（） A．支持度阈值增大B．项数减少 C．事务数减少D．减小硬盘读写速率 6.Apriori算法使用到以下哪些东东（） A．格结构、有向无环图B．二叉树、哈希树 C．格结构、哈希树D．多叉树、有向无环图 7.非频繁模式（） A．其置信度小于阈值B．令人不感兴趣 C．包含负模式和负相关模式D．对异常数据项敏感 8.对频繁项集、频繁闭项集、极大频繁项集的关系描述正确的是（）[注：分别以1、2、3代表之] A．3可以还原出无损的1 B．2可以还原出无损的1 C．3与2是完全等价的D．2与1是完全等价的 9.Hash tree在Apriori算法中所起的作用是（） A．存储数据B．查找 C．加速查找D．剪枝 10.以下不属于数据挖掘软件的是（） A．SPSS Modeler B．Weka C．Apache Spark D．Knime 二、10个填空 1.关联分析中表示关联关系的方法主要有：和。 2.关联规则的评价度量主要有：和。 3.关联规则挖掘的算法主要有：和。 4.购物篮分析中，数据是以的形式呈现。 5.一个项集满足最小支持度，我们称之为。 6.一个关联规则同时满足最小支持度和最小置信度，我们称之为。
聚类分析和关联规则属于数据挖掘这个大概念中的两类挖掘问题， 聚类分析是无监督的发现数据间的聚簇效应。 关联规则是从统计上发现数据间的潜在联系。 细分就是 聚类分析与关联规则是数据挖掘中的核心技术； 从统计学的观点看，聚类分析是通过数据建模简化数据的一种方法。传统的统计聚类分析方法包括系统聚类法、分解法、加入法、动态聚类法、有序样品聚类、有重叠聚类和模糊聚类等。采用k-均值、k-中心点等算法的聚类分析工具已被加入到许多著名的统计分析软件包中，如SPSS、SAS等。 从机器学习的角度讲，簇相当于隐藏模式。聚类是搜索簇的无监督学习过程。与分类不同，无监督学习不依赖预先定义的类或带类标记的训练实例，需要由聚类学习算法自动确定标记，而分类学习的实例或数据对象有类别标记。聚类是观察式学习，而不是示例式的学习。 聚类分析是一种探索性的分析，在分类的过程中，人们不必事先给出一个分类的标准，聚类分析能够从样本数据出发，自动进行分类。聚类分析所使用方法的不同，常常会得到不同的结论。不同研究者对于同一组数据进行聚类分析，所得到的聚类数未必一致。 从实际应用的角度看，聚类分析是数据挖掘的主要任务之一。而且聚类能够作为一个独立的工具获得数据的分布状况，观察每一簇数据的特征，集中对特定的聚簇集合作进一步地分析。聚类分析还可以作为其他算法（如分类和定性归纳算法）的预处理步骤。 关联规则挖掘过程主要包含两个阶段：第一阶段必须先从资料集合中找出所有的高频项目组(FrequentItemsets)，第二阶段再由这些高频项目组中产生关联规则(AssociationRules)。 关联规则挖掘的第一阶段必须从原始资料集合中，找出所有高频项目组(LargeItemsets)。高频的意思是指某一项目组出现的频率相对于所有记录而言，必须达到某一水平。 关联规则挖掘的第二阶段是要产生关联规则(AssociationRules)。从高频项目组产生关联规则，是利用前一步骤的高频k-项目组来产生规则，在最小信赖度(MinimumConfidence)的条件门槛下，若一规则所求得的信赖度满足最小信赖度，称此规则为关联规则。
快速数据挖掘平台RapidMiner 作为一门学科，数据挖掘对于世人来说在很大程度上是透明的。我们在大多数时间都从未注意到它的发生。但每当我们办理商店购物卡、使用信用卡购物或在网上冲浪时，都在创建数据。这些数据以大数据集形式存储在我们每天与之打交道的公司所拥有的功能强大的计算机上。存在于这些数据集之内的便是模式 - 表明我们的兴趣、习惯和行为。数据挖掘可让人们找到并解读这些模式，从而帮助人们做出更明智的决策，并更好地为客户服务。 本培训旨在向您介绍数据挖掘方面的常见概念和做法。主要目标读者除了大学生之外，还有希望通过挖掘数据，使用信息系统和技术解决业务问题，但在计算机科学方面没有正式相关背景或教育经历的业务专家。尽管数据挖掘融合了应用统计、逻辑、人工智能、机器学习和数据管理系统，但您不需要在这些领域具有很强的背景即可参加本次培训，来学会使用RapidMiner。虽然学过统计学和数据库方面的初级大学课程将会有所帮助，但本培训中对成功学习如何挖掘数据需要了解的概念和技术进行了解释。 RapidMiner原名Yale，它是用于数据挖掘、机器学习、商业预测分析的开源计算环境。根据KDnuggets在2013年的一次投票显示，从使用率来看该软件比之R语言还要略胜一筹。因为其具备GUI特性，所以很适合于数据挖掘的初学者入门。投票信息： https://www.doczj.com/doc/4018200211.html,/polls/2013/analytics-big-data-mining-data-sc ience-software.html
《快速数据挖掘平台RapidMiner》课程内容： 第一课：数据挖掘基本知识RapidMiner工具介绍 第二课：数据准备：导入、预处理、导出 第三课：数据挖掘模型和方法 第四课：K-Means 聚类与辨别分析 第五课：线性回归与逻辑回归 第六课：决策树与神经网络 第七课：文本挖掘 第八课：WEB挖掘 第九课：协同过滤、推荐 第十课：时间序列分析 第十一课：离群点分析 第十二课：模型评估-交叉验证与模型优化化 第十三课：过程控制 第十四课：数据转换与执行命令 本课程各章节围绕实际挖掘分析业务需求，对挖掘工作中常用的各种算法应用方式、过程都做了阐述，各章节所需试验数据也专门打包，可供读者下载使用。 授课对象： 本课程适合已经有一定的IT基础，但对数据挖掘领域尚不了解的朋友进修学习。如果您具备统计学和数据库方面的初级基础技能会更好。课程同样适用于数据分析师、IT系统架构设计及研发人员，通过简单灵活的挖掘模型定制，带领您探索发现隐藏在海量数据背后的新知识。 学习收获预期： 算法有一定的了解，有一定的使用RapidMiner工具解决问题的能力，能够熟练地使用RapidMiner提供的典型挖掘算法进行挖掘分析。 授课讲师： TEKKEN，从事IT行业十余年，有丰富的数据分析挖掘领域知识经验。对数据清
数据挖掘实验报告（二）关联规则挖掘 姓名：李圣杰 班级：计算机1304 学号：1311610602
一、实验目的 1. 1.掌握关联规则挖掘的Apriori算法； 2.将Apriori算法用具体的编程语言实现。 二、实验设备 PC一台，dev-c++5.11 三、实验内容 根据下列的Apriori算法进行编程：
四、实验步骤 1.编制程序。 2.调试程序。可采用下面的数据库D作为原始数据调试程序，得到的候选1项集、2项集、3项集分别为C1、C2、C3，得到的频繁1项集、2项集、3项集分别为L1、L2、L3。
代码 #include 数据挖掘在互联网金融客户关系管理中的应用分析 This model paper was revised by the Standardization Office on December 10, 2020 数据挖掘在零售银行客户关系管理中的应用分析 蔡洋萍1 （湖南农业大学经济学院湖南长沙 410128） 摘要：银行传统的商业模式发生了巨大变化，银行之间的竞争也日趋激烈。其竞争焦点由产品的竞争转变为争夺客户的竞争，拥有客户也就意味着拥有了市场，就能在激烈的竞争中取胜。因此，客户关系管理正越来越受到银行的重视。商业银行要获取客户，就需要深入了解客户的偏好，明晰客户需求。数据挖掘正是达到这一目的实现有效客户关系管理的关键技术。研究分析大数据时代零售银行客户关系管理，重点分析大数据技术在零售银行客户获取、客户情绪分析、客户行为预测、客户市场细分当中的应用。 关键词：数据挖掘零售银行客户关系管理 在我国利率市场化进程不断推进的背景下，长期以往以经营传统对公存贷业务为重心的商业银行利润空间将因利差收益缩窄而营收面临考验，商业银行不得不从新思索新的经营方向与营收来源。从国际商业银行的发展历程演变看，零售银行业务将是我国商业银行新的利润增长点。但是，随着我国互联网金融在“草根”阶层的深化，商业银行面临来自利率市场化与互联网企业跨界开展金融业务的双重挑战。因此，长期以来粗放式经营零售业务的商业银行不得不开始思索其零售银行业务如何转型与发展。当前，尽管商业银行 1基金项目：湖南省社科基金项目“我国村镇银行风险控制问题研究（13YBB102）”阶段性研究成果。 作者简介：蔡洋萍（1982-），女，汉族，江西宜春人，金融学博士，湖南农业大学经济学院讲师，研究方向：中小企业融资、农村金融。 联系方式：，E－mail，地址：长沙市芙蓉区湖南农业大学经济学院 410128。 必考知识点： 信息增益算法/ ID3决策树(计算) (详细见教材) 使用朴素贝叶斯分类预测类标号(计算) FP-TREE(问答) (详细见教材) 数据仓库的设计(详见第二章)(问答) (见PPT) 数值规约Equi-depth、equi-width、v-optimal、maxdiff(问答) (详细见教材) BUC (这个也要考，但不记得怎么考的了) 后向传播神经网络(名词解释) K-平均，K-中心点，DBSCAN 解析特征化(这个也要考) 总论 数据挖掘：是从大量数据中发现有趣（非平凡的、隐含的、先前未知、潜在有用）模式，这些数据可以存放在数据库，数据仓库或其他信息存储中。 挖掘流程： (1)学习应用域（2）目标数据创建集（3）数据清洗和预处理（4）数据规约和转换（5）选择数据挖掘函数（总结、分类、回归、关联、分类）（6）选择挖掘算法（7）找寻兴趣度模式（8）模式评估和知识展示（9）使用挖掘的知识 概念/类描述：一种数据泛化形式，用汇总的、简洁的和精确的方法描述各个类和概念，通过（1）数据特征化：目标类数据的一般特性或特征的汇总；（2）数据区分：将目标类数据的一般特性与一个或多个可比较类进行比较；（3）数据特征化和比较来得到。 关联分析：发现关联规则，这些规则展示属性-值频繁地在给定数据集中一起出现的条件，通常要满足最小支持度阈值和最小置信度阈值。 分类：找出能够描述和区分数据类或概念的模型，以便能够使用模型预测类标号未知的对象类，导出的模型是基于训练集的分析。导出模型的算法：决策树、神经网络、贝叶斯、（遗传、粗糙集、模糊集）。 预测：建立连续值函数模型，预测空缺的或不知道的数值数据集。 孤立点：与数据的一般行为或模型不一致的数据对象。 聚类：分析数据对象，而不考虑已知的类标记。训练数据中不提供类标记，对象根据最大化类内的相似性和最小化类间的原则进行聚类或分组，从而产生类标号。 第二章数据仓库 数据仓库是一个面向主题的、集成的、时变的、非易失的数据集合，支持管理部门的决策过程。从一个或多个数据源收集信息，存放在一个一致的模式下，并且通常驻留在单个站点。数据仓库通过数据清理、变换、继承、装入和定期刷新过程来构造。面向主题：排除无用数据，提供特定主题的简明视图。集成的：多个异构数据源。时变的：从历史角度提供信息，隐含时间信息。非易失的：和操作数据的分离，只提供初始装入和访问。 联机事务处理OLTP：主要任务是执行联机事务和查询处理。 联系分析处理OLAP：数据仓库系统在数据分析和决策方面为用户或‘知识工人’提供服务。这种系统可以用不同的格式和组织提供数据。OLAP是一种分析技术，具有汇总、合并和聚集功能，以及从不同的角度观察信息的能力。 关联规则分析报告 2009年7月8日 目录 一前言 (1) 二数据预处理 (1) 三前7710条真实数据分析 (2) 1商品按小类分析 (2) 2商品按中类分析 (4) 3商品按大类分析 (4) 4分析比较 (5) 四后44904条随机数据分析 (5) 1商品按小类分析 (5) 2商品按中类分析 (7) 3商品按大类分析 (8) 4分析比较 (8) 五52614条混合数据分析 (8) 1商品按小类分析 (8) 2商品按中类分析 (11) 3商品按大类分析 (11) 4分析比较 (12) 六总结 (12) 一前言 使用关联规则挖掘算法分析购物清单时，会产生不止“啤酒→尿布”的单一关联规则，而将出现涉及多种商品的“纵横交错”的多条关联规则。针对这一实际问题，本文利用学生日常购物记录数据进行关联分析，通过概念分层从不同粒度上分析商品之间的关联性，从而找到商品之间的关联规则，实现优化超市货物摆放次序的目的。 二数据预处理 1)在SQL server 2000 查询分析器里执行下面的SQL语句 declare @sql varchar(8000) set @sql = 'select zid ,xh' select @sql = @sql + ' , max(case goodsid when ''' + goodsid + ''' then goodsid end) [' + 'n'+ goodsid + ']' from (select distinct goodsid from rcxfjl) as a set @sql = @sql + ' into table_a from rcxfjl group by zid,xh' exec(@sql) 2)在PB里将有购买记录的列改为”yes” for i=1 to dw_1.rowcount() for li_index=1 to long(dw_1.object.datawindow.column.count) if integer(dw_1.getitemstring(i,dw_1.describe('#' + string(li_index) + ".name")))>0 then dw_1.setitem(i,dw_1.describe('#' + string(li_index) + ".name"),"yes") end if next next 3)将处理好的数据直接导出到Excel中 4)将Excel表中的空格替换成”?”(在weka中?表示缺省值) 基于HADOOP的数据挖掘平台分析与设计 【摘要】云计算技术的出现为数据挖掘技术的发展带来了新的机遇。云计算技术通过使存储和计算能力均匀的分布到集群中的多个存储和计算节点上，从而实现了对超大数据集的巨大的存储和计算能力。HADOOP是一个用于构建云平台的Apache开源项目。使用HADOOP框架有利于我们方便、快速的实现计算机集群。在HADOOP平台上，采用了HDFS（分布式文件系统）来实现超大文件的存储和容错，而使用了MapReduce的编程模式来进行计算。 【关键词】HADOOP；数据挖掘；平台；分析；设计 一、数据挖掘技术概述 作为一门快速发展的技术，数据挖掘引起了信息产业界和社会的广泛关注。数据挖掘技术跨越多个学科，无论是数据库技术、机器学习、统计学、模式识别，还是神经网络，还是人工智能，数据挖掘都能从中吸取营养，不断发展。如今，随着云计算的出现和发展，数据挖掘技术迎来了新的机遇和挑战。 1.数据挖掘发展历程与分类 数据挖掘由单个算法，单个系统到并行数据挖掘与服务的模式，经历了数据挖掘软件开始和数据库结合、多种数据类型融合、分布式挖掘等多个过程。到今天，数据挖掘软件发展的历程，可以说是进入基于云计算的数据挖掘。 由于数据挖掘是一个交叉学科领域，是在包括机器学习，模式识别等多个学科的基础上发展而来。依赖于我们所用的数据挖掘方法，我们又可以使用其他学科的多种技术，如神经网络、模糊或粗糙集合论、知识表示等。所以，对数据挖掘的研究，我们会期望出现大量的各种类型的数据挖掘系统。这样，我们就需要对数据挖掘系统给出一个很清楚的分类。有了这种认识，我们才可以帮助用户根据其需求，确定最适合其需要的数据挖掘系统。 因此，数据挖掘的分类标准也必定会出现多样化。我们可以根据挖掘的数据库类型分类，或是技术类型分类，也可以根据运用的场景分类。但是大部分情况下，我们会根据挖掘产生的知识类型进行分类，也即是根据数据挖掘的功能进行分类。 2.数据挖掘流程 数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，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，表现形式为规则、概念、规律及模式等。数据挖掘主要由以下步骤组成： ①数据预处理数据 1、 简述自然语言处理领域的歧义现象 在分词，词形式上一样的一段字符串，在不同的场景或不同的语境下，可以理解成不同的词串、词组串等，并有不同的意义。 在分词，词性，句法，语义，语用方面有歧义 2、 简述布尔检索的优缺点 布尔模型的优点 简单 对查询严格掌控 布尔模型的缺点 1、一般用户难以构造布尔查询，耗时耗力 ? 例如：早期文献检索要依赖检索专家 2、检索结果文档无法排序 ? 匹配或不匹配 3、根据布尔运算进行严格匹配，导致过少或过多的检索结果 3、 简述PageRank算法的基本思想 ？出度是指页面的超链接数 pagerank是标识网页的等级/重要性的方法。 一个网页的pagerank值由所有链向它的网页决定。链向该网页的网页越多则该网页等级越高；反之越低。 比如A网页链向B网页，则A的所有者认为B比较重要，就把A的一部分重要性得分赋予B，该重要性得分是pagerank(A)/outlinks(A)，也就是A的pagerank值除以A的出度。A的pagerank值是所有链向它的网页的重要性得分的总和。 4、 简述倒排索引的构建过程与好处 倒排索引(inverted index) 以关键词为核心对文档迚行索引 帮劣快速地找到文档中所包含的关键词 可看作链表数组，每个链表的表头包含关键词，其后续单元则包括所有包括这个关键词的文档标号，以及一些其他信息，如该词的频率，该词的位置等 倒排文件的实现过程是：先得到顺排文件，然后根据顺排文件得到倒排文件，从而实现由关键字来索引网页。 假设有网页P1,P2,……,Pn，给每个网页文件赋予一个编号Pid，给每个关键字赋予一个编号keyi，假设key是网页文件中的一个关键字，ni表示该关键字在网页文件中出现的次数， 数据挖掘在英语在线学习平台中的应用 数据挖掘在英语在线学习平台中的应用论文摘要 论文摘要论文摘要论文摘要论文摘要 英语在我们的生活中越来越重要 , 而英语学习也随时随地都在进行 , 尤其现 在高科技产品层出不穷, 在手机、 i P a d 等产品上学英语非常方便 ,所以变得很 流行。英语在线学习的平台数不胜数 , 而它们提供的学习内容却非常单一 , 所有 的学习者 , 不管他们的学习目的是什么 , 看到的学习内容都是一样的 , 这样问题 就会随之而来,单一的学习内容的效果会怎么样呢? 特别是针对成人学习者来 说 , 他们的学习目的更加明确 , 工作需要或者为了学术研究等等 , 单一的学习内 容对他们来说完全没有针对性 , 而且他们学习时间相对来说较少 , 这样的学习效 果可想而知。 本文将数据挖掘技术应用于英语在线学习平台 ,通过聚类算法和 关联规则 对学习者、学习内容进行分析 , 在此基础上运用遗传算法开发了一个内容组织系 统 , 运用于本文的案例中 , 为学习者提供个性化的学习内容 , 以期该系统未来能 推广到其他在线学习平台中。首先 , 根据文献综述 , 分析了英语在线学习平台的 现状 , 着重指出其存在的问题 , 这些问题就是本研究想要通过数据挖掘所要解决 的。其次 , 针对发现的英语在线学习平台的问题 , 选取了三种数据挖掘技术来解 决发现的问题 , 设计了这些技术应该怎样应用于在线学习平台中 , 第一种技术是 聚类挖掘技术 , 用来分析学习者的情况 , 将学习者分在不同的类别中 , 为其提供 个性化的学习内容 , 并组织小组学习 ; 第二种技术是关联规则 , 用来分析学习内 容之间的关联性, 通过这些规则来安排学习者的学习内容, 提供英语学习成绩 ; 第三种技术是遗传算法 , 在前两种技术的基础上 , 设计了一个基于此算法的内容 组织系统 , 此系统能够为学习者提供个性化的英语学习内容。 数据挖掘考试题目一一关联分析 一、10个选择 1. 以下属于关联分析的是（ ） A. CPU 性能预测 B .购物篮分析 C.自动判断鸢尾花类别 D.股票趋势建模 2. 维克托？迈尔-舍恩伯格在《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》一书中，持续强 调了一个观点：大数据时代的到来， 们更应该注重数据中的相关关系， 下哪个算法直接挖掘（ ） A. K-means C. 3. 置信度（confidence ）是衡量兴趣度度量（ A.简洁性 C.实用性 算法的加速过程依赖于以下哪个策略（ A 抽样 C.缓冲 使我们无法人为地去发现数据中的奥妙，与此同时，我 而不是因果关系。其中，数据之间的相关关系可以通过以 Bayes Network Ap riori ）的指标。 B .确定性 D.新颖性 ） B .剪枝 D.并行 ） B . D. 5.以下哪个会降低 Apriori 算法的挖掘效率（ A 支持度阈值增大 C.事务数减少 算法使用到以下哪些东东（ ） A.格结构、有向无环图 C.格结构、哈希树 7. 非频繁模式（） A 其置信度小于阈值 C.包含负模式和负相关模式 B .项数减少 D.减小硬盘读写速率 B .二叉树、哈希树 D.多叉树、有向无环图 B .令人不感兴趣 D.对异常数据项敏感 8. 对频繁项集、频繁闭项集、极大频繁项集的关系描述正确的是（ A. 3可以还原出无损的 1 C. 3与2是完全等价的 tree 在Apriori 算法中所起的作用是（ A 存储数据 C.加速查找 10.以下不属于数据挖掘软件的是（ A. SPSS Modeler C. Apache Spark B . D. ) B . D. ）［注：分别以1、2、3代表之］ 2可以还原出无损的1 2与1是完全等价的 查找 剪枝 B . D. Weka Knime 二、10个填空 1. 关联分析中表示关联关系的方法主要 有： 2. 关联规则的评价度量主要有： _______ 3. 关联规则挖掘的算法主要有： _______ 4. 购物篮分析中，数据是以 ___________ ____ 禾n _ ____ 禾n _ 的形式呈现。 5.一个项集满足最小支持度，我们称之为 _____________ o 6?—个关联规则同时满足最小支持度和最小置信度，我们称之为 数据挖掘软件分析报告 摘要 随着数据挖掘技术被人们广泛重视和应用，刺激了数据挖掘软件业的蓬勃发展。现在流行的几种开源数据挖掘平台主要有：R、Tanagra、Weka、YALE、Orange、KNIME、GGobi。这些开源数据挖掘平台有什么优缺点，如何根据我们的需要选择合适的数据挖掘软件进行数据挖掘。本文在实验的基础上对Weka和KNIME进行了比较和分析。 关键词：数据挖掘工具、Weka、KNIME 1.Weka 1.1 简介 Weka的全名是怀卡托智能分析环境（Waikato Environment for Knowledge Analysis），是一款免费的，非商业化（与之对应的是SPSS公司商业数据挖掘产品——Clementine）的,基于JAVA环境下开源的机器学习，以及数据挖掘软件。 WEKA作为一个公开的数据挖掘工作平台，集合了大量能承担数据挖掘任务的机器学习算法，包括对数据进行预处理，分类、回归、聚类关联规则以及在新的交互式界面上的可视化。而开发者则可使用java语言，在Weka的架构上开发出更多的数据挖掘算法。 Weka可能是名气最大的开源机器学习和数据挖掘软件。高级用户可以通过java编程和命令行来调用其分析组件。同时Weka也为普通用户提供了图形化界面，称为WekaKnowledgeFlow Environment和Weka Explorer。在Weka论坛可以找到很多扩展包，比如文本挖掘，可视化，网络计算等等。很多其它开源数据挖掘软件也支持调用Weka的分析功能。 1.2Weka数据格式 WEKA存储数据的格式是ARFF（Attribute-Relation FileFormat）文件，这是一种ASCII文本文件。表格里的一个横行称作一个实例（Instance），相当于统计学中的一个样本，或者数据库中的一条记录。竖行称作一个属性（Attribute），相当于统计学中的一个变量，或者数据库中的一个字段。这样一个表格或者叫作数据集，在WEKA看来，呈现了属性之间的一种关系(Relation)。 整个ARFF文件可以分为两个部分。第一部分是头信息，包括对关系的声明和对属性的声明；第二部分是数据信息。我们打开Weka的自带数据cpu.arff。可以看到如下所示结果。 图中红色的框内是该数据的头信息，可以看出该关系名称为cpu,粉红色的框中是数据信息，从图中我们可以看出该数据共有七个属性。 Weka支持四种数据类型：Numeric（数值型）、 《数据挖掘》总复习题1．数据挖掘系统可以根据什么标准进行分类？答：根据挖掘的数据库类型分类、根据挖掘的知识类型分类、根据挖掘所用的技术分类、根据应用分类2．知识发现过程包括哪些步骤？答：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3．什么是概念分层？答：一个映射序列，将低层概念映射到更一般的较高层概念。4．多维数据模型上的OLAP 操作包括哪些？答：上卷、下钻、切片和切块、转轴/ 旋转、其他OLAP操作5．OLAP 服务器类型有哪几种？答：关系OLAP 服务器(ROLAP)、多维OLAP 服务器(MOLAP)、混合OLAP 服务器(HOLAP)、特殊的SQL 服务器6．数据预处理技术包括哪些？答：聚集、抽样、维规约、特征子集选择、特征创建、离散化和二元化、变量变换。7．什么是数据清理？答：填写缺失的值，平滑噪声数据，识别、删除离群点，解决不一致性8．什么是数据集成？答：集成多个数据库、数据立方体或文件9．什么是数据归约？答：得到数据集的压缩表示，它小得多，但可以得到相同或相近的结果10．数据清理的内容包括哪些？答：缺失值、噪声数据、数据平滑、聚类、回归11.将下列缩略语复原OLAP——on-line analytical processing DM——data mining KDD——knowledge discovery in databases OLTP——on-line transaction processing DBMS——database management system DWT——discrete wavelet transform （DMQL）－－Data Mining Query Language 12．什么是数据挖掘？答：简单地说，数据挖掘是从大量数据中提取或挖掘知识。具体地说，数据挖掘就是从大量的、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。13．什么是关联规则？答：（关联规则是形如X→Y的蕴涵式，其中且，X和Y分别称为关联规则的先导和后继。）假设I是项的集合。给定一个交易数据库，其中每个事务(Transaction)t是I 的非空子集，即，每一个交易都与一个唯一的 标识符TID(Transaction ID)对应。关联规则在D中的支持度(support)是D中事务同时包含X、Y的百分比，即 概率；置信度(confidence)是包含X的事务中同时又包含Y的百分比，即 条件概率。关联规则是有趣的，如果满足最小支持度阈值和最小置信度阈值。这些阈值是根据挖掘需要人为设定。（关联规则反映一个事物与其它事物之间的相互依存性和关联性，如果两个事物或者多个事物之间存在一定的关联关系，那么其中一个事物就能够通过其他事物预测到。 ）14．什么是可信度？什么是支持度？答：15. 什么是概念描述？什么是特征化？什么是属性相关分析？答：概念描述：用汇总的、简洁的和精确的方式描述各个类和概念可能是有用的。特征化：是目标类数据的一般特性或特征的汇总。属性相关分析：可能需要在分类和预测之前进行，它试图识别对于分类或预测过程无用的属性。这些属性应当排除。16．什么是数据仓库？其主要特征是什么？答：数据仓库是一个提供决策支持功能的数据库，它与组织机构的操作数据库分别维护。它允许将各种应用系统集成在一起，为统一的历史数据分析提供坚实的平台，对信息处理提供支持。特征：面向主题、数据集成、随时间而变化、数据不易丢失（数据不易丢失是最明显特征）17．什么是数据集市？答：数据集市包含企业范围数据的一个子集，对于特定的用户群是有用的。其范围限于选定的主题。(是完整的数据仓库的一个逻辑子集，而数据仓库正是由所有的数据集市有机组合而成的) 18．数据库中的知识发现过程由哪几个步骤组成？答：数据清理、数据仓库、任务相关数据、数据挖掘、模式评估、知识表示19．典型的数据挖掘系统有哪几个主要成分？答：数据库、数据仓库、万维网或其他信息库；数据库或数据仓库服务器；知识库；数据挖掘引擎；模式评估模块；用户界面20．从软件工程的观点来看，数据仓库的设计和构造包含哪些步骤？答：规划、需求研究、问题分析、仓库设计、数据集成和测试、部署数据仓库。21．在数据挖掘数据挖掘在互联网金融客户关系管理中的应用分析
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表示该关键字在网页文件中的位置信息。首先将网页内容切分成一系列关键字：Pi={Key1,key2,…，keyn}。建立以下顺排文件： P1={[n1，Key1(hit1,hit2,…,hitn)],…,[nx，keyi（hit1,hit2,…,hitx）] } P2={[n1，Key1(hit1,hit2,…,hitn)],…,[nn，keyk（hit1,hit2,…,hitn）] } ………… Pn={[n1，Key1(hit1,hit2,…,hitn)],…,[ny，keyj（hit1,hit2,…,hity）] } 顺排文件是以网页来索引关键字的，即形式为（网页→关键字），不符合搜索引擎的需要。因此，需进行倒排处理，以关键字来索引网页，即形式为（关键字→网页）： Keyi→{[Pid1,ni1(hit1,hit2,…,hitni1)],…,[Pidn,nin(hit1,hit2,…,hitnin)]}数据挖掘在英语在线学习平台中的应用
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