数据挖掘是一个多学科交叉研究领域，它融合了数据库技术、人工智能、机器学习、统计学、知识工程、面向对象方法、信息检索、高性能计算以及数据可视化等最新技术的研究成果。数据挖掘是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。数据挖掘是一种决策支持过程，高度自动化地分析企业的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。预测分析是一种统计或数据挖掘解决方案，包含可在结构化和非结构化数据中使用以确定未来结果的算法和技术。可为预测、优化、预报和模拟等许多其他用途而部署。预测分析可帮助用户评审和权衡潜在决策的影响力。可用来分析历史模式和概率，预测未来业绩并采取预防措施。 数据挖掘的含义是广泛的，每个人有每个人不同的体会，每个人有每个人的见解。但这些体会、见解是有许多共通之处的，从而可以归纳出数据挖掘的技术定义以及商业定义：从技术角度，数据挖掘(Data Mining)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。它是涉及机器学习、模式识别、统计学、人工智能、数据库管理及数据可视化等学科的边缘学科。由于每个人的思维方式不同，这个定义可以被解读为以下几个层次：①数据源必须是真实的、大量的、含噪声的；②发现的是用户感兴趣的知识；③发现的知识要可接受、可理解、可运用；④这些知识是相对的，是有特定前提和约束条件的，在特定领域中具有实际应用价值。 预测是大数据的核心，数据挖掘之后的预测分析无疑成为开拓市场的重要环节。预测分析是一种统计或数据挖掘解决方案，包含可在结构化和非结构化数据中使用以确定未来结果的算法和技术。可为预测、优化、预报和模拟等许多其他用途而部署。预测分析和假设情况分析可帮助用户评审和权衡潜在决策的影响力。可用来分析历史模式和概率，以预测未来业绩并采取预防措施。这种级别的分析可以为规划流程提供各种信息，并对企业未来提供关键洞察。不仅可提供预测分析，使用户可以执行高级分析、发布并与更广泛的用户群交流。还可以提供
数据挖掘可视化系统设计与实现 摘要：针对当前数据可视化工具的种类、质量和灵活性的存在的不足，构建一个数据挖掘可视化平台。将获取的数据集上传到系统中，对数据集进行预处理，利用Mahout提供的分类、聚类等挖掘算法对数据集进行挖掘，使用ECharts将挖掘产生的结果进行可视化展示。 关键词：数据挖掘；可视化展示；数据预处理；挖掘算法 1引言 大数据时代，通过数据挖掘，可以对数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理，从而提取辅助商业决策的关键性信息。丰富而灵活的数据挖掘结果可视化技术使抽象的信息以简明的形式呈现出来，加深用户对数据含义的理解，更好地了解数据之间的相互关系和发展趋势。然而当前数据可视化工具的种类、质量和灵活性较大的影响数据挖掘系统的使用、解释能力和吸引力。 为此，本系统使用分布式大数据处理技术进行数据的存储和计算，构建一个数据挖掘可视化平台，以多种挖掘算法的实现对原始数据集进行挖掘，从而发现数据中有用的信息。 2.关键技术 (1)MapReduce离线计算框架 一种在YARN系统之上的大数集离线计算框架，使用MapReduce可以并行的对原始数据集进行计算处理，从而高效的得出结果。 (2)HBase分布式数据库 HBase是一个构建在Hadoop之上分布式的、面向列的开源数据库。HBase不同于一般的关系数据库，他是一个适合于非结构化数据存储的数据库。 (3)Mahout Mahout是Apache Software Foundation旗下的一个开源项目，提供一些可扩展的机器学习领域经典算法的实现。包括聚类、分类、推荐过滤、频繁子项挖掘等算法的实现。 (4)ECharts Echarts是百度团队对ZRender做了一次大规模重构的产物。他被定义为商业级报表，创建了坐标系，图例，提示，工具箱等基础组件，并在此上构建出折线图、柱状图、散点图、K线图、饼图、雷达图、地图、和弦图、力导向布局图、仪表盘以及漏斗图，同时支持任意纬度的堆积和多图表混合实现。 3.研究思路 数据挖掘可视化系统包括以下模块： (1)前台展示 通过对上传的数据集处理、挖掘、分析，将有价值的信息结果以图形化的形式展现给用户。 (2)数据集的存储 将要处理的数据集存储到HBase数据库中。HBase数据库能够对大数据提供随机、实时的读写访问功能。 (3)后台数据处理 通过使用Mahout数据挖掘包，对挖掘算法进行相关参数的设定，对从数据库中提取的数据集进行挖掘，从而提取出有用的信息。 具体如图1所示：
本科毕业设计（论文） 题目: 基于数据挖掘技术的学生成绩分析系统的设计与实现 姓名张宇恒 学院软件学院 专业软件工程 班级2010211503 学号10212099 班内序号01 指导教师牛琨 2014年5月
基于数据挖掘技术的学生成绩分析系统的设计与实现 摘要 随着科技的不断发展和中国教育制度的日趋完善，各大高校对教务管理工作提出了越来越高的要求。各大高校不再满足于传统的成绩管理方式，开始运用数据挖掘领域的先进方法对学生成绩进行分析和研究。教务工作人员使用关联规则挖掘算法分析课程间的内在联系，可为学校的改进教学工作提供依据，并为学生的选课和学业规划提供指导；对学生进行分类，让学生能够对自己在校期间所学课程的成绩有一个全面而清晰的了解，方便学生扬长避短选择选修课程，及时对可能在学习上遇到困难的学生进行预警；运用聚类算法对学生进行聚类，找出具有共同特征的学生，并对不同学生群体分别采取不同的教学方法，初步体现因材施教的教育理念，最终探索出适合中国国情和教育制度的个性化培养模式。 本系统采用Eclipse作为开发平台，以Java作为开发语言。通过对高校学生成绩分析系统的需求分析，本系统设计实现了可以使用关联规则挖掘算法分析课程间的内在联系，使用分类算法对学生进行分类，使用聚类算法对学生进行聚类。希望本系统能对今后高校学生成绩分析系统的开发提供一定的参考价值。 关键词成绩分析关联规则分类聚类
Design and implementation of student achievement analysis system based on data mining technology ABSTRACT With the continuous development of technology and the Chinese education system maturing, Universities have put higher requirements to their academic administration. Universities are no longer satisfied with traditional performance management, began to apply advanced data mining methods to analyze and study students’ achievement. Staff of academic affairs use association rule mining algorithm to analysis intrinsic link between courses, which can provide the basis for improving the teaching of the school and guidance for the student's enrollment and academic planning. Using classification algorithm to classify the students, so that students can have a clear understanding in their academic performance, and facilitate students in selecting courses. Warning students who probably face difficulties in the academic. Using clustering algorithm to cluster the students to identify students with common characteristics, so that teachers can teach different students in different way, embodies the concept of individualized education, finally discover a personalized education model, which is suitable for China's national conditions and education system. The system was developed in Eclipse, with java as a development language. By analyzing the need of student achievement analysis system, this system uses association rule mining algorithm to analysis intrinsic link between courses, uses classification algorithm to classify the students, uses clustering algorithm to cluster the students to identify students.I hope this system can provide some reference value to the future development of college student s’ achievement analysis system. KEY WORDS achievement analysis association rules classification clustering
数据挖掘可视化系统设计与实现 针对当前数据可视化工具的种类、质量和灵活性上存在的不足，构建一个数据挖掘可视化平台。将获取的数据集上传到系统分布式数据库中，对数据集进行预处理，利用Mahout提供的分类、聚类等挖掘算法对数据集进行挖掘，使用ECharts将挖掘产生的结果进行可视化展示。 标签：数据挖掘；可视化展示；数据预处理；挖掘算法 引言 在大数据时代，通过数据挖掘可以对数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理，从而提取辅助商业决策的关键性信息，帮助企业做出决策。丰富而灵活的数据挖掘结果可视化技术使抽象的信息以简明的形式呈现出来，加深用户对数据含义的理解，更好地了解数据之间的相互关系和发展趋势。然而当前数据可视化工具的种类、质量和灵活性较大的影响数据挖掘系统的使用、解释能力和吸引力。 这就需要使用分布式大数据处理技术进行数据的存储和计算，构建一个数据挖掘可视化平台，通过多种挖掘算法实现对原始数据集进行挖掘，从而发现数据中有用的信息。 1 关键技术 1.1 MapReduce离线计算框架 一种在YARN系统之上的大数集离线计算框架，使用MapReduce可以并行的对原始数据集进行计算处理，从而高效的得出结果。 1.2 HBase分布式数据库 一个构建在Hadoop之上分布式的、面向列的开源数据库。HBase不同于一般的关系数据库，它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。 1.3 Mahout Apache Software Foundation旗下的一个开源项目，提供一些可扩展的机器学习领域经典算法的实现，包括聚类、分类、推荐过滤、频繁子项挖掘等。 1.4 ECharts 一种商业级报表，创建了坐标系，图例，提示，工具箱等基础组件，并在此上构建出折线图、柱状图、散点图、K线图、饼图、雷达图、地图、和弦图、力
可视化空间数据挖掘研究综述 贾泽露1，2 刘耀林2 （1. 河南理工大学测绘与国土信息工程学院，焦作，454000；2. 武汉大学资源与环境科学学院，武汉，430079）摘要：空间数据挖掘针对的是更具有可视化要求的地理空间数据的知识发现过程，可视化能提供同用户对空间目标心理认知过程相适应的信息表现和分析环境，可视化与空间数据挖掘的结合是该领域研究发展的必然，并已成为一个研究热点。论文综述了空间数据挖掘和可视化的研究现状，重点阐述了空间数据挖掘中的可视化化技术及其应用，并对可视化空间数据挖掘的发展趋势进行了阐述。 关键词：数据挖掘；空间数据挖掘；数据可视化；信息可视化；GIS； 空间信息获取技术的飞速发展和各种应用的广泛深入，多分辨率、多时态空间信息大量涌现，以及与之紧密相关的非空间数据的日益丰富，对海量空间信息的综合应用和处理技术提出了新的挑战，要求越来越高。空间数据挖掘技术作为一种高效处理海量地学空间数据、提高地学分析自动化和智能化水平、解决地学领域“数据爆炸、知识贫乏”问题的有效手段，已发展成为空间信息处理的关键技术。然而，传统数据挖掘“黑箱”作业过程使得用户只能被动地接受挖掘结果。可视化技术能为数据挖掘提供直观的数据输入、输出和挖掘过程的交互探索分析手段，提供在人的感知力、洞察力、判断力参与下的数据挖掘手段，从而大大地弥补了传统数据挖掘过程“黑箱”作业的缺点，同时也大大弥补了GIS重“显示数据对象”轻“刻画信息结构”的弱点，有力地提高空间数据挖掘进程的效率和结果的可信度[1]。空间数据挖掘中可视化技术已由数据的空间展现逐步发展成为表现数据内在复杂结构、关系和规律的技术，由静态空间关系的可视化发展到表示系统演变过程的可视化。可视化方法不仅用于数据的理解，而且用于空间知识的呈现。可视化与空间数据挖掘的结合己成为必然，并已形成了当前空间数据挖掘1与知识发现的一个新的研究热点——可视化空间数据挖掘(Visual Spatial Data Mining，VSDM)。VSDM技术将打破传统数据挖掘算法的“封闭性”，充分利用各式各样的数据可视化技术，以一种完全开放、互动的方式支持用户结合自身专业背景参与到数据挖掘的全过程中，从而提高数据挖掘的有效性和可靠性。本文将对空间数据挖掘、可视化的研究概况，以及可视化在空间数据挖掘中的应用进行概括性回顾总结，并对未来发展趋势进行探讨。 一、空间数据挖掘研究概述 1.1 空间数据挖掘的诞生及发展 1989年8月，在美国底特律市召开的第一届国际联合人工智能学术会议上，从事数据库、人工智能、数理统计和可视化等技术的学者们，首次出现了从数据库中发现知识(knowledge discovery in database，KDD)的概念，标志着数据挖掘技术的诞生[1]。此时的数据挖掘针对的 作者1简介：贾泽露（1977,6－），男，土家族，湖北巴东人，讲师，博士，主要从事空间数据挖掘、可视化、土地信息系统智能化及GIS理论、方法与应用的研究和教学工作。 作者2简介：刘耀林(1960,9- ),男，汉族，湖北黄冈人，教授，博士，博士生导师，武汉大学资源与环境科学学院院长，现从事地理信息系统的理论、方法和应用研究和教学工作。
数据挖掘系统设计技术分析 【摘要】数据挖掘技术则是商业智能（Business Intelligence）中最高端的，最具商业价值的技术。数据挖掘是统计学、机器学习、数据库、模式识别、人工智能等学科的交叉，随着海量数据搜集、强大的多处理器计算机和数据挖掘算法等基础技术的成熟，数据挖掘技术高速发展，成为21世纪商业领域最核心竞争力之一。本文从设计思路、系统架构、模块规划等方面分析了数据挖掘系统设计技术。 【关键词】数据挖掘；商业智能；技术分析 引言 数据挖掘是适应信息社会从海量的数据库中提取信息的需要而产生的新学科。它可广泛应用于电信、金融、银行、零售与批发、制造、保险、公共设施、政府、教育、远程通讯、软件开发、运输等各个企事业单位及国防科研上。数据挖掘应用的领域非常广阔，广阔的应用领域使用数据挖掘的应用前景相当光明。我们相信，随着数据挖掘技术的不断改进和日益成熟，它必将被更多的用户采用，使企业管理者得到更多的商务智能。 1、参考标准 1.1挖掘过程标准：CRISP-DM CRISP-DM全称是跨行业数据挖掘过程标准。它由SPSS、NCR、以及DaimlerChrysler三个公司在1996开始提出，是数据挖掘公司和使用数据挖掘软件的企业一起制定的数据挖掘过程的标准。这套标准被各个数据挖掘软件商用来指导其开发数据挖掘软件，同时也是开发数据挖掘项目的过程的标准方法。挖掘系统应符合CRISP-DM的概念和过程。 1.2ole for dm ole for dm是微软于2000年提出的数据挖掘标准，主要是在微软的SQL SERVER软件中实现。这个标准主要是定义了一种SQL扩展语言：DMX。也就是挖掘系统使用的语言。标准定义了许多重要的数据挖掘模型定义和使用的操作原语。相当于为软件提供商和开发人员之间提供了一个接口，使得数据挖掘系统能与现有的技术和商业应用有效的集成。我们在实现过程中发现这个标准有很多很好的概念，但也有一些是勉为其难的，原因主要是挖掘系统的整体概念并不是非常单纯，而是像一个发掘信息的方法集，所以任何概念并不一定符合所有的情况，也有一些需要不断完善和发展中的东西。 1.3PMML
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
可视化方法与技术 计算机系统在各领域中的广泛应用导致海量数据的产生，数据处理能力的滞后迫切需要研究和开发新的信息处理技术和方法。基于此，海量、异构、时变、多维数据的可视化表示和分析在各领域中日益受到重视并得到越来越广泛的应用。 一、可视化概述 测量的自动化、网络传输过程的数字化和大量的计算机仿真产生了海量数据，超出了人类分析处理的能力。可视化提供了解决这种问题的一种新工具。一般意义下的可视化定义为：可视化是一种使复杂信息能够容易和快速被人理解的手段，是一种聚焦在信息重要特征的信息压缩语言，是可以放大人类感知的图形化表示方法。可视化就是把数据、信息和知识转化为可视的表示形式并获得对数据更深层次认识的过程。可视化作为一种可以放大人类感知的数据、信息、知识的表示方法，日益受到重视并得到越来越广泛的应用。可视化可以应用到简单问题，也可以应用到复杂系统状态表示，从可视化的表示中人们可以发现新的线索、新的关联、新的结构、新的知识，促进人机系统的结合，促进科学决策。 可视化充分利用计算机图形学、图像处理、用户界面、人机交互等技术，形象、直观地显示科学计算的中间结果和最终结果并进行交互处理。可视化技术以人们惯于接受的表格、图形、图
像等方法并辅以信息处理技术将客观事物及其内在的联系进行 表现，可视化结果便于人们记忆和理解。 可视化为人类与计算机这两个信息处理系统之间提供了一 个接口。可视化对于信息的处理和表达方式有其它方式无法取代的优势，其特点可总结为可视性、交互性和多维性。 二、可视化技术 目前，可视化技术包括数据可视化、科学计算可视化、信息可视化和知识可视化等，这些概念及应用存在着区别、交叉和联系。 （一）数据可视化 数据可视化技术指的是运用计算机图形学和图像处理技术，将数据转换为图形或图像在屏幕上显示出来，并进行交互处理的理论、方法和技术。 数据可视化的重点是将多维数据在二维或三维空间内显示，这对初步的数据分类理解是有意义的。针对于此，产生了许多数据可视化的技术，大体分为散点矩阵法、投影矩阵法、平行坐标法、面向象素的可视化技术、层次技术、动态技术、图标表示技术、直方图法及一些几何学技术等等。此外还采用主成分分析、因子分析、投影寻踪、主曲线、主曲面、多维标度图和自组织映射等方法将多维变量表示为二维变量，依据此算法对数据进行简单分类，并了解各个特征属性之间的关系。 （二）科学计算可视化
旅游研究院大数据挖掘与分析科研平台建设方案
目录 一. 背景 (3) 1.1 数据挖掘和大数据分析行业背景和发展趋势 (3) 1.2 旅游行业开展大数据分析及应用的意义 (4) 1.3 数据挖掘与大数据分析科研平台建设的必要性 (4) 二. 数据挖掘与大数据分析科研平台总体规划 (5) 2.1 科研平台规划 (5) 2.2 科研平台功能规划 (6) 三. 数据挖掘与大数据分析科研平台建设方案 (7) 3.1 大数据科研平台设备架构 (7) 3.1.1 主节点和备份主节点 (7) 3.1.2 管理节点 (7) 3.1.3 接口节点 (8) 3.1.4 计算节点 (8) 3.2 大数据科研平台底层架构 (8) 3.2.1 分布式持久化数据存储——HDFS (9) 3.2.2 分布式实时数据库——HBase (9) 3.2.3 分布式资源调度管理——YARN (9) 3.2.4 交互式SQL引擎——Hive (9) 3.2.5 内存计算——Spark (10) 3.3 科研平台的功能 (10) 3.3.1 科研项目管理 (10) 3.3.2 平台内置数据集 (10) 3.3.3 科研数据上传 (11) 3.3.4 集成算法组件 (11) 3.3.5 科研平台可视化功能 (12) 四. 平台数据集清单 (13) 五. 定制数据服务 (13) 六. 科研平台算法清单 (13) 七. 科研平台设备清单 (19)
一. 背景 1.1 数据挖掘和大数据分析行业背景和发展趋势 移动互联网、电子商务以及社交媒体的快速发展使得企业需要面临的数据量成指数增长。根据 IDC 《数字宇宙》(Digital Universe)研究报告显示，2020 年全球新建和复制的信息量已经超过 40ZB，是2015年的12倍;而中国的数据量则会在2020年超过8ZB，比2015年增长22倍。数据量的飞速增长带来了大数据技术和服务市场的繁荣发展。IDC亚太区(不含日本)最新关于大数据和分析(BDA)领域的市场研究表明，大数据技术和服务市场规模将会从2012年的5.48亿美元增加到2017年的23.8亿美元，未来5年的复合增长率达到34.1%。该市场涵盖了存储、服务器、网络、软件以及服务市场。数据量的增长是一种非线性的增长速度。 据IDC分析报道，最近一年来，亚太区出现了越来越广泛的大数据和分析领域的应用案例。在中国，从互联网企业，到电信、金融、政府这样的传统行业，都开始采用各种大数据和分析技术，开始了自己的大数据实践之旅;应用场景也在逐渐拓展，从结构化数据的分析，发展到半结构化、非结构化数据的分析，尤其是社交媒体信息分析受到用户的更多关注。用户们开始评估以Hadoop、数据库一体机以及内存计算技术为代表的大数据相关新型技术。 最新调研结果显示，提高竞争优势，降低成本以及吸引新的客户是中国用户对大数据项目最期望的三大回报。目前现有的大数据项目主要集中在业务流程优化以及提高客户满意度方面的应用。IDC发现很多用户希望大数据能够为企业带来业务创新，并且开始使用高级分析的解决方案以管理复杂的数据环境。过去一年中用户对社交数据的收集和分析应用的关注度增加明显。未来，地理位置信息分析将会增长迅速，这也会推动用户对大数据安全和隐私管理的关注。在亚太区，澳大利亚和新加坡的用户对大数据的相关投资主要在咨询服务方面，更关注如何根据新的最佳实践需求设计和实施方案。中国和印度在大数据领域的硬件投资则非常明显，更倾向于数据中心相关的基础架构的投资。
史上最系统的大数据挖掘技术及其应用介绍
从人类文明诞生的那一刻起，数据就伴随我们而生——人类交流信息所用的文字和语言，计量距离或数量使用的记号和图案，观察自然所积累和传承的经验等，都是数据构成的。这些数据在百万年历史长河里，为人类文明的发展进化带来了难以估量的巨大价值。 自从人类发明了纸和笔，创造了数字、文字、几何技术后，数据有了更精确的描述和记录的方法，在此基础上催生出了数字、物理、化学，以及文学、艺术、管理等学科，我们今天所享受的现代文明，都深深的植根于数据技术。 随着互联网时代的大发展，数据记录逐步脱离了纸笔的限制，人类发明了廉价的硅晶半导体所蕴
藏的秘密，大量的数据可以按0或1的二进制方式存储半导体材料内，它们的存储能力如此巨大，成本如此低廉，以至于以往被轻易忽略的数据都能被忠实的保存下来：我们每一下轻微的呼吸、每一次心脏的跳动、每一下鼠标的点击，企业里员工的每一次出勤、财务的每一笔账单、客户的每一个评论，包罗万象都能一一记录。 与此同时，数据的概念也在进一步拓宽。传统的数据是指用数字或文字描述的内容，通称为结构化数据，而大数据时代涌现出了大量新型数据的、非结构化的数据。例如人群之间看不见的社交关系（Social Relationships），移动设备发射的GPS位置，网络传播的图像、视频信号，可穿戴设备采集的健康数据等。对这些各种各样
的数据的采集、挖掘、运用，也是现代大数据挖掘的重要研究课题。 正在发生的大数据变革，恐怕是人类技术发展中最重要的话题之一，它冲击着许多主要的行业，包括零售业、服务业、电子商务和金融领域等，同时大数据技术也正在彻底的改变我们的日常生活。如果把数据比作是矿石的话，大数据挖掘技术就是要从矿石中提炼出黄金，并形成各种精致的制成品发挥作用的过程。它既能够通过移动应用和云服务追踪和提升个人的生活品质，也能为现代企业带来更高效和稳健的管理方式。小到个人，大到企业和国家，大数据均是极度重要的一个议题，需要我们真正的深入理解它，因此本文将对大数据挖掘技术给出全景式的介绍，首先
CRM中的BI系列之二：数据挖掘（DM）的全视图 日期：2003年08月15日来自：AMTEAM 浏览次数：1151 摘要：本文综述了目前国内外数据挖掘（data mining）的总体研究情况。本文从知识的形态和知识产生的角度阐述了对数据挖掘与知识发现、数据挖掘与OLAP的区别与联系的认识，并就数据挖掘的分类、知识发现过程等问题进行了论述。最后，本文详细介绍了当前数据挖掘的研究热点，并简要说明了各研究热点的必要性和研究现状。 CRM中的商业智能（BI）系列之二：数据挖掘（DM）的全视图 杨林 引言 无论是商业企业、科研机构或者政府部门，在过去若干年的时间里都积累了海量的、以不同形式存储的数据资料。但当面对越来越多迅速膨胀的超级数据库时，人们却无从着手去理解数据中包含的信息，更难以获得有价值的知识！原有的决策支持系统（DSS）和领导执行系统（EIS）已不能满足需要。数据挖掘概念的提出，使人们有能力克服这些困难，去发掘出蕴藏在数据中的信息和知识。数据挖掘是目前国际上数据库和信息决策领域的最前沿研究方向之一，引起了学术界和工业界的广泛关注。一些国际上高级别的工业研究实验室，如IBM Almaden和GTE，和众多的学术单位，如UC Berkeley，都在这个领域开展了各种各样的研究计划。 但人们对数据挖掘还存在认识上的偏差。比如对数据挖掘和知识发现、数据挖掘与数据仓库等的关系存在一定观点上的分歧。本文总结了目前学术界和工业界的认识和观点，并进行了比较和总结。本文还就与数据挖掘有关的挖掘过程、数据挖掘在商业中的实现等方面阐述了自己的观点。 1. 数据挖掘的概念 本文从探寻知识发现（Knowledge Discovery in Database）和数据挖掘的关系入手理解数据挖掘。 数据挖掘与知识发现是存在交叉的两个概念。对这两个概念之间的关系，流行有两种观点：一种观点认为：数据挖掘与知识发现是等同的概念，只不过在不同的领域叫法不同而已。在科研领域，知识发现使用较多，在工程应用领域多称之为数据挖掘。另一种观点认为数据挖掘是知识发现的一个阶段，而且是核心阶段。该观点给出的定义是：知识发现，就是从大型数据库中的数据中提取人们感兴趣的知识。这些知识是隐含的、事先未知的、潜在有用的信息。本文更倾向于第二种观点。本文从知识产生的过程这一角度看待知识发现和数据挖掘，得出以下结论： （1）知识发现是把低级别的数据转化为高级别数据的整个过程。所谓高级别数据，是具有特殊含义的数据。在工程应用中，根据不同的使用阶段和价值，又细分为信息和知识。信息可被理解为有特殊意义的数据；知识则表达为在特定应用领域，通过使用有价值的信息而在人脑中形成的、具有概括和总结特性的认识。知识可表示为概念（concepts），规则（rules），规律（regulations），模式（patterns）等形式。从知识发现的整个过程来看（图1），数据挖掘是知识发现实现从数据到信息和知识转变的关键一步。数据挖掘是从大量数据中提取可信的、新颖的、有效的模式的高级处理过程。
数据挖掘与分析的区别（ByGanlin） 最牛解释： 关于数据挖掘的作用，Berry and Linoff的定义尽管有些言过其实，但清晰的描述了数据挖掘的作用。“分析报告给你后见之明 (hindsight)；统计分析给你先机 (foresight)；数据挖掘给你洞察力(insight)”。 举个例子说。 你看到孙悟空跟二郎神打仗，然后写了个分析报告，说孙悟空在柔韧性上优势明显，二郎神在力气上出类拔萃，所以刚开始不相上下；结果两个人跑到竹林里，在竹子上面打，孙悟空的优势发挥出来，所以孙悟空赢了。这叫分析报告。
孙悟空要跟二郎神打架了，有个赌徒找你预测。你做了个统计，发现两人斗争4567次，其中孙悟空赢3456次。另外，孙悟空斗牛魔王，胜率是89%，二郎神斗牛魔王胜率是71%。你得出趋势是孙悟空赢。因为你假设了这次胜利跟历史的关系，根据经验作了一个假设。这叫统计分析。 你什么都没做，让计算机自己做关联分析，自动找到了出身、教育、经验、单身四个因素。得出结论是孙悟空赢。计算机通过分析发现贫苦出身的孩子一般比皇亲国戚功夫练得刻苦；打架经验丰富的人因为擅长利用环境而机会更多；在都遇得到明师的情况下，贫苦出身的孩子功夫可能会高些；单身的人功夫总比同样环境非单身的高。孙悟空遇到的名师不亚于二郎神，而打架经验绝对丰富，并且单身，所以这次打头，孙悟空赢。这叫数据挖掘。 数据挖掘跟LOAP的区别在于它没有假设，让计算机找出这种背后的关系，而这种关系可能是你所想得到的，也可能是所想不到的。比如数据挖掘找出的结果发现在2亿条打斗记录中，姓孙的跟姓杨的打，总是姓孙的胜利，孙悟空姓孙，所以，悟空胜利。 用在现实中，我们举个例子来说，做OLAP分析，我们找找哪些人总是不及时向电信运营商缴钱，一般会分析收入低的人往往会缴费不及时。通过分析，发现不及时缴钱的穷人占71%。而数据挖掘则不同，它自己去分析原因。原因可能是，家住在五环以外的人，不及时缴钱。这些结论对推进工作有很深的价值，比如在五环外作市场调研，发现需要建立更多的合作渠道以方便缴费。这是数据挖掘的价值。 解释一：
1、(单选，4分) 以下哪项不属于知识发现的过程？( ) A、数据清理 B、数据挖掘 C、知识可视化表达 D、数据测试 答案：D 2、(单选，4分) 以下哪些不属于数据挖掘的内容？（） A、分类 B、聚类 C、离群点检测 D、递归分析 答案：D 3、(单选，4分) 以下哪个不是常见的属性类型？（） A、A．标称属性 B、数值属性 C、高维属性 D、序数属性 答案：C 4、(单选，4分) 以下哪个度量属于数据散度的描述？（） A、均值
B、中位数 C、标准差 D、众数 答案：C 5、(单选，4分) 以下哪个度量不属于数据中心趋势度描述？（ D ） A、A．均值 B、中位数 C、众数 D、四分位数 答案：D 6、(单选，4分) 对数据进行数据清理、集成、变换、规约是数据挖掘哪个步骤的任务？( ) A、频繁模式挖掘 B、分类和预测 C、数据预处理 D、噪声检测 答案：C 7、(单选，4分) 聚类分析是数据挖掘的一种重要技术，以下哪个算法不属于聚类算法？( ) A、K-Means B、DBSCAN C、SVM D、EM
答案：C 8、(单选，4分) 建立一个模型，通过这个模型根据已知的变量值来预测其他某个变量值属于数据挖掘的哪一类任务？( ) A、根据内容检索 B、建模描述 C、预测建模 D、寻找模式和规则 答案：C 9、(单选，4分) 当不知道数据所带标签时. 可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数据相分离？( ) A、分类 B、聚类 C、关联分析 D、隐马尔可夫链 答案：B 10、(单选，4分) 在构造决策树时，以下哪种不是选择属性的度量的方法？ ( ) A、信息增益 B、信息增益率 C、基尼指数 D、距离 答案：D 11、(单选，4分)
本科毕业设计（论文） 欧阳家百（2021.03.07） 题目: 基于数据挖掘技术的学生成绩分析系统的设计与实现 姓名张宇恒 学院软件学院 专业软件工程 班级 2010211503 学号 10212099 班内序号 01 指导教师牛琨 2014年5月 基于数据挖掘技术的学生成绩分析系统的设计与实现 摘要 随着科技的不断发展和中国教育制度的日趋完善，各大高校对教务管理工作提出了越来越高的要求。各大高校不再满足 于传统的成绩管理方式，开始运用数据挖掘领域的先进方法对 学生成绩进行分析和研究。教务工作人员使用关联规则挖掘算 法分析课程间的内在联系，可为学校的改进教学工作提供依 据，并为学生的选课和学业规划提供指导；对学生进行分类， 让学生能够对自己在校期间所学课程的成绩有一个全面而清晰 的了解，方便学生扬长避短选择选修课程，及时对可能在学习
上遇到困难的学生进行预警；运用聚类算法对学生进行聚类，找出具有共同特征的学生，并对不同学生群体分别采取不同的教学方法，初步体现因材施教的教育理念，最终探索出适合中国国情和教育制度的个性化培养模式。 本系统采用Eclipse作为开发平台，以Java作为开发语言。通过对高校学生成绩分析系统的需求分析，本系统设计实现了可以使用关联规则挖掘算法分析课程间的内在联系，使用分类算法对学生进行分类，使用聚类算法对学生进行聚类。希望本系统能对今后高校学生成绩分析系统的开发提供一定的参考价值。 关键词成绩分析关联规则分类聚类 Design and implementation of student achievement analysis system based on data mining technology ABSTRACT With the continuous development of technology and the Chinese education system maturing, Universities have put higher requirements to their academic administration.Universities are no longer satisfied with traditional performance management, began to apply advanced data mining methods to analyze and study students’ achievement.Staffof academic affairs use association rule mining algorithm to analysis intrinsic link between courses, which can provide the basis for improving the teaching of the school and
2019年第19期 信息与电脑 China Computer & Communication 数据库技术 大数据挖掘的系统分析 吴文臣 （齐齐哈尔工程学院，黑龙江 齐齐哈尔 161005） 摘 要：互联网在人们的生活和工作中扮演着重要的角色，互联网将这个世界连接成了一个整体，在互联网中充斥着海量的信息和数据，面对这些数据和信息，如何筛选需要的信息是计算机应用个人或企业思考面临的问题。海量数据信息的处理和整合具有较大的难度，数据挖掘技术可以从海量信息中提取需要的信息，应用于政府、银行、金融、教育等多个领域，因此，分析和探讨大数据挖掘技术具有十分现实的意义。基于此，笔者分析了常见的数据挖掘技术类型，并对数据挖掘技术应用领域及未来发展趋势进行了探讨，旨在为数据挖掘技术的广泛应用提供科学的依据。 关键词：计算机技术；大数据挖掘；系统分析 中图分类号：G434 文献标识码：A 文章编号：1003-9767（2019）19-146-03 Systematic Analysis of Large Data Mining Wu Wenchen (Qiqihar Institute of Engineering, Qiqihar Heilongjiang 161005, China) Abstract: The Internet plays an important role in people's life and work. The Internet connects the world into a whole. It is full of huge amounts of information and data. Faced with these data and information, how to screen the information needed is a problem faced by computer application individuals or enterprises. The processing and integration of massive data information is very difficult. Data mining technology can extract needed information from massive information and apply it to government, bank, finance, education and other fields. Therefore, it is of great practical significance to analyze and discuss the technology of large data mining. Based on this, the author analyzed the common types of data mining technology, and discussed the application field and future development trend of data mining technology, in order to provide a scientific basis for the wide application of data mining technology. Key words: computer technology; big data mining; system analysis 0 引言 随着信息时代的到来，海量数据和信息的处理成为了一个难题，人们十分关注互联网中有价值的数据和信息，需要一种高效的技术对数据和信息进行收集和处理，数据挖掘技术就是这样一种技术。数据挖掘技术涉及的内容较为丰富，对传统的统计分析是颠覆和突破，能够从海量的数据和信息中，采用技术手段对数据进行提炼。互联网中的数据类型多种多样，数据和信息十分复杂，要对数据进行科学定位，探测和筛选有价值的数据，保证其在相关领域充分发挥作用。 1 数据挖掘相关概念 “大数据”首次提出是在麦肯锡研究院的一篇学术论文中，文章中对于大数据进行了定义，指出大数据是未来数据发展的主要趋势，也是未来数据信息时代的标志[1-3]。数据处理 技术对于人们的生活和工作会产生重要的影响，为很多领域和行业提供了有利的条件。科学数据调查显示，2011年到现在，我国数据信息总量成倍增长，截至2017年，我国数据信息量增加了1.8 ZB ，这也代表人类社会真正进入了大数据时代。 信息时代到来以后，海量数据和信息应运而生，信息检索难度较大，数据处理效率较低，数据挖掘技术也应运而生。目前，数据挖掘技术已经逐渐成熟，并形成一定的体系，操作方法较为规范，尽管我国数据挖掘技术起步和应用较晚，但是在各个领域中已经发挥了重要的作用，为各行各业做出了突出的贡献。 2 数据挖掘技术的类型 2.1 聚类分析技术 聚类分析是数据挖掘技术的一种，主要针对数据库的数 基金项目：齐齐哈尔市科学技术局齐齐哈尔市科学技术计划项目（项目编号：GYZD-201909）。 作者简介：吴文臣(1981—)，男，黑龙江齐齐哈尔人，本科，副教授。研究方向：大数据、互联网。 — 146 —