数据挖掘模型训练，预测过程使用说
明
作者：张青松
目录
1. 模型训练 (2)
1.1. 输入数据 (2)
1.1.1. 文件读取数据 (2)
1.1.2. 数据库读取数据 (2)
1.2. 训练模型 (3)
2. 模型预测 (3)
2.1. 输入预测数据 (3)
2.2. 使用预测模型进行预测 (3)
2.3. 查看训练结果 (4)
摘要
一个数据挖掘完整的工作流包含训练和预测两个过程。
1)模型训练过程包含：输入训练数据、使用训练模型训练，得到预测模型。
2)预测过程包含：输入预测数据、使用训练得到的预测模型进行预测。
1.模型训练
1.1.输入数据
在DataStudio中，输入数据的方式分为两种：
1.1.1.文件读取数据
使用文件读取节点输入数据，在节点选择中的数据源页签中，选择文件节点。
根据文件读取节点使用说明设置，并读取数据：
1.1.
2.数据库读取数据
使用数据库节点输入数据，在节点选择中的数据源页签中，选择数据库节点。
根据数据库读取节点使用说明设置，并读取数据：
1.2.训练模型
根据实际需要在节点选择面板的建模页签下选择模型节点
图1 训练模型节点
在工作区中设置选中的模型参数，并点击执行，对开始训练，训练完成后在左下的模型窗口生成对应的训练结果。
图2 预测模型管理
各模型节点设置方法参照：
2.模型预测
2.1.输入预测数据
输入预测数据的方法仍然采用上文中1.1介绍的方法读取数据。
2.2.使用预测模型进行预测
对于训练生成的模型，主要分为两种：一种是生成的模型可以用于预测，这样的节点需
要输入预测数据，并进行设置，然后对未知的结果进行预测，比如指数平滑、ARIMA等。另一种节点是不需要预测，只需要查看训练结果，比如K-means、Apriori等。
为了统一工作流的工作方式，规定两种训练节点生成的模型采用相同的工作方式，即从模型管理面板拖入预测模型节点，连接数据源，设置，并运行。
预测模型的设置及运行方法见对应的节点使用说明：
图3 预测工作流
2.3.查看训练结果
对于2.2中介绍的两种预测模型节点，使用相同的方式查看结果。预测模型设置面板右肩上的执行并预览按钮查看预测模型的结果的二维表，或者执行后在预测模型的右键菜单中的“预览：预测结果集”菜单查看结果。
图4 右肩执行预览按钮
图5 右键预览结果集
为了更加直观的查看预测结果，可以选择使用可视化节点，以图形的方式展示预测结果。
选择合适的可视化节点，并调节参数，展示预测结果。
可视化节点设置方法，详见各节点使用说明：
图6 可视化节点
数据挖掘整理（熊熊整理-----献给梦中的天涯） 单选题 1．下面哪种分类方法是属于神经网络学习算法？（） A. 判定树归纳 B. 贝叶斯分类 C. 后向传播分类 D. 基于案例的推理 2．置信度(confidence)是衡量兴趣度度量（ A ）的指标。 A、简洁性 B、确定性 C.、实用性 D、新颖性 3．用户有一种感兴趣的模式并且希望在数据集中找到相似的模式，属于数据挖掘哪一类任务？(A) 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 4．数据归约的目的是（） A、填补数据种的空缺值 B、集成多个数据源的数据 C、得到数据集的压缩表示 D、规范化数据 5．下面哪种数据预处理技术可以用来平滑数据，消除数据噪声？ A.数据清理 B.数据集成 C.数据变换 D.数据归约 6．假设12个销售价格记录组已经排序如下：5, 10, 11, 13, 15, 35, 50, 55, 72, 92, 204, 215 使用如下每种方法将它们划分成四个箱。等频（等深）划分时，15在第几个箱子内？(B) A 第一个 B 第二个 C 第三个 D 第四个 7．下面的数据操作中，（）操作不是多维数据模型上的OLAP操作。 A、上卷(roll-up) B、选择(select) C、切片(slice) D、转轴(pivot) 8．关于OLAP和OLTP的区别描述,不正确的是: (C) A. OLAP主要是关于如何理解聚集的大量不同的数据.它与OTAP应用程序不同. B. 与OLAP应用程序不同,OLTP应用程序包含大量相对简单的事务. C. OLAP的特点在于事务量大,但事务内容比较简单且重复率高. D. OLAP是以数据仓库为基础的,但其最终数据来源与OLTP一样均来自底层的数据库系统,两者面对的用户是相同的 9．下列哪个描述是正确的？（） A、分类和聚类都是有指导的学习 B、分类和聚类都是无指导的学习
数据挖掘聚类问题(Plants Data Set)实验报告 1.数据源描述 1.1数据特征 本实验用到的是关于植物信息的数据集，其中包含了每一种植物(种类和科属)以及它们生长的地区。数据集中总共有68个地区，主要分布在美国和加拿大。一条数据(对应于文件中的一行)包含一种植物(或者某一科属)及其在上述68个地区中的分布情况。可以这样理解，该数据集中每一条数据包含两部分内容，如下图所示。 图1 数据格式 例如一条数据:abronia fragrans,az,co,ks,mt,ne,nm,nd,ok,sd,tx,ut,wa,wy。其中abronia fragrans是植物名称(abronia是科属，fragrans是名称)，从az一直到wy 是该植物的分布区域，采用缩写形式表示，如az代表的是美国Arizona州。植物名称和分布地区用逗号隔开，各地区之间也用逗号隔开。 1.2任务要求 聚类。采用聚类算法根据某种特征对所给数据集进行聚类分析，对于聚类形成的簇要使得簇内数据对象之间的差异尽可能小，簇之间的差距尽可能大。 2.数据预处理 2.1数据清理 所给数据集中包含一些对聚类过程无用的冗余数据。数据集中全部数据的组织结构是：先给出某一科属的植物及其所有分布地区，然后给出该科属下的具体植物及其分布地区。例如： ①abelmoschus,ct,dc,fl,hi,il,ky,la,md,mi,ms,nc,sc,va,pr,vi ②abelmoschus esculentus,ct,dc,fl,il,ky,la,md,mi,ms,nc,sc,va,pr,vi ③abelmoschus moschatus,hi,pr 上述数据中第①行给出了所有属于abelmoschus这一科属的植物的分布地区，接下来的②③两行分别列出了属于abelmoschus科属的两种具体植物及其分布地区。从中可以看出后两行给出的所有地区的并集正是第一行给出的地区集
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。
利用预测模型进行自动化决策 敏捷是决策管理领域的关注重点及优势所在。在决策管理中，敏捷指的是能够快速调整并应对业务和市场带来的变化。决策管理技术倡导将业务逻辑从系统和应用中分离出来，然后业务人员便可以在独立的环境中管理和修改业务逻辑，并且完成对修改的部署上线。 在这过程中，尽量减少了IT人员的参与，而且也不需要经历一个完整的软件开发周期（需求，开发，测试，上线）。 相比于传统应用更新方式，决策管理的方法可以保证团队在很短的时间内就能完成对系统里业务逻辑的修改。即使某些涉及关键自动化决策的需求频繁地变更或者新增，在这种方式下也能轻松应对，这可以让你的业务更加灵活。 能够快速地对应用进行修改和完成上线是很重要的。那如何才能知道应该修改什么呢？有一些变更，比如监管要求或者合同约定的，是非常明确的。只要准确地按照监管要求或者合同约定进行部署，自动化决策将产生所需的决策结果，进而做出正确的决策。但是，许多决策的修改并没有这样直接而明显的解决方法。 光靠敏捷是不够的
通常情况下，决策是基于用户行为、市场动态、环境影响或其他的外部因素制定的。因此，这些决策常常有着很大的不确定性。例如，在信用风险决策中，需要决定是否批准一个申请，以及设定相应的信用额度和利率。相关机构如何制定最佳决策来帮助他们尽量获客的同时降低风险？这同样适用于营销决策，如追加销售和交叉销售的报价等，客户最可能接受哪个可能的报价？ 预测模型提供数据洞察 这正是预测模型一展所长的地方。预测模型基于大量的历史数据，通过精密的分析技术对未来进行预测，从而帮助我们减少不确定性，并制定出更好的决策。能做到这点，预测模型是通过识别历史数据中一些能导致特定结果的模式，并在未来的交易以及客户互动中检测相同的模式，来实现对结果的预测。 预测模型指导着许多影响我们日常生活的决策。比如，你的信用卡发卡银行可能会偶尔联系你，要求你确认一些他们认为可能是盗刷的交易，因为这些交易不符合你的刷卡习惯。当你在网上购物时，商家会根据你的购买历史或者购物车中的商品推荐你可能需要的其他商品。并且你可能也注意到，在你访问的一些其他网站上也会展示类似商品的广告。这些广告与你之前访问的购物网站直接相关，
目录 1. 绪论 (2) 1.1项目背景 (2) 1.2 提出问题 (2) 2 数据库仓库与数据集的概念介绍 (2) 2.1数据仓库 (2) 2.2数据集 (2) 3 数据仓库 (3) 3.1 数据仓库的设计 (3) 3.1.1数据仓库的概念模型设计 (3) 3.1.2数据仓库的逻辑模型设计 (3) 3.2 数据仓库的建立 (3) 3.2.1数据仓库数据集 (3) 3.2.2建立维表 (4) 4.数据挖掘操作 (4) 4.1数据预处理 (4) 4.1.1描述性数据汇总 (4) 4.2决策树 (4) 5、实验心得 (12) 6、大总结 (12)
1. 绪论 1.1项目背景 在现在大数据时代，各行各业需要对商品及相关关节的数据进行收集处理，尤其零售行业，于企业对产品的市场需求进行科学合理的分析，从而预测出将来的市场，制定出高效的决策，给企业带来经济收益。 1.2 提出问题 对于超市的商品的购买时期和购买数量的如何决定，才可以使销售量最大，不积压商品，不缺货，对不同时期季节和不同人群制定不同方案，使企业收益最大，通过数据挖掘对数据进行决策树分析，关联分析，顺序分析与决策分析等可以制定出最佳方案。 2 数据库仓库与数据集的概念介绍 2.1数据仓库 数据仓库是为企业所有级别的决策制定过程提供支持的所有类型数据的战略集合。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持的目的而创建。为企业提供需要业务智能来指导业务流程改进和监视时间、成本、质量和控制。 数据仓库是决策系统支持（dss）和联机分析应用数据源的结构化数据环境。数据仓库研究和解决从数据库中获取信息的问题。数据仓库的特征在于面向主题、集成性、稳定性和时变性。 2.2数据集 数据集是指一种由数据所组成的集合。Data set（或dataset）是一个数据的集合，通常以表格形式出现。每一列代表一个特定变量。每一行都对应于某一成员的数据集的问题。它列出的价值观为每一个变量，如身高和体重的一个物体或价值的随机数。每个数值被称为数据资料。对应于行数，该数据集的数据可能包括一个或多个成员。
数据仓库与数据挖掘课 程设计 Document serial number【KKGB-LBS98YT-BS8CB-BSUT-BST108】
目录 1. 绪论 (2) 项目背景 (2) 提出问题 (2) 2 数据库仓库与数据集的概念介绍 (2) 数据仓库 (2) 数据集 (2) 3 数据仓库 (3) 数据仓库的设计 (3) 数据仓库的概念模型设计 (3) 数据仓库的逻辑模型设计 (3) 数据仓库的建立 (3) 数据仓库数据集 (3) 建立维表 (4) 4.数据挖掘操作 (4) 数据预处理 (4) 描述性数据汇总 (4) 决策树 (4) 5、实验心得 (12) 6、大总结 (12) 1. 绪论 项目背景 在现在大数据时代，各行各业需要对商品及相关关节的数据进行收集处理，尤其零售行业，于企业对产品的市场需求进行科学合理的分析，从而预测出将来的市场，制定出高效的决策，给企业带来经济收益。 提出问题 对于超市的商品的购买时期和购买数量的如何决定，才可以使销售量最大，不积压商品，不缺货，对不同时期季节和不同人群制定不同方案，使企业收益最大，通过数据挖掘对数据进行决策树分析，关联分析，顺序分析与决策分析等可以制定出最佳方案。
2 数据库仓库与数据集的概念介绍 数据仓库 数据仓库是为企业所有级别的决策制定过程提供支持的所有类型数据的战略集合。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持的目的而创建。为企业提供需要业务智能来指导业务流程改进和监视时间、成本、质量和控制。 数据仓库是决策系统支持（dss）和联机分析应用数据源的结构化数据环境。数据仓库研究和解决从数据库中获取信息的问题。数据仓库的特征在于面向主题、集成性、稳定性和时变性。 数据集 数据集是指一种由数据所组成的集合。Data set（或dataset）是一个数据的集合，通常以表格形式出现。每一列代表一个特定变量。每一行都对应于某一成员的数据集的问题。它列出的价值观为每一个变量，如身高和体重的一个物体或价值的随机数。每个数值被称为数据资料。对应于行数，该数据集的数据可能包括一个或多个成员。 3 数据仓库 数据仓库的设计 3.1.1数据仓库的概念模型设计 概念模型的设计是整个概念模型开发过程的三阶段。设计阶段依据概念模型分析以及分析过程中收集的任何数据，完成星型模型和雪花型模型的设计。如果仅依赖ERD，那只能对商品、销售、客户主题设计成如图所示的概念模型。这种模型适合于传统的数据库设计，但不适合于数据仓库的设计。 3.1.2数据仓库的逻辑模型设计 逻辑建模是数据仓库实施中的重要一环，因为它能直接反映出各个业务的需求，同时对系统的物理实施有着重要的指导作用，它的作用在于可以通过实体和关系勾勒出企业的数据蓝图，数据仓库的逻辑模型设计任务主要有：分析主题域，确定要装载到数据仓库的主题、确认粒度层次划分、确认数据分割策略、关系模式的定义和记录系统定义、确认数据抽取模型等。逻辑模型最终设计成果包括每个主题的逻辑定义，并将相关内容记录在数据仓库的元数据中、粒度划分、数据分割策略、表划分和数据来源等。 数据仓库的建立 3.2.1数据仓库数据集 一般说来,一个数据集市是按照某一特定部门的决策支持需求而组织起来的、针对一组主题的应用系统。例如,财务部拥有自己的数据集市,用来进行财务方面的报表和分析,市场推广部、销售部等也拥有各自专用的数据集市,用来为本部门的决策支持提供辅助手段。数据集市大都采用多维数据库技术,这种技术对数据的分析而言也许是最优的,
关于数据结构课程设计心得体会范文 心得体会是指一种读书、实践后所写的感受性文字。是指将学习的东西运用到实践中去，通过实践反思学习内容并记录下来的文字，近似于经验总结。下面是小编搜集的关于数据结构课程设计心得体会范文，希望对你有所帮助。 关于数据结构课程设计心得体会(1) 这学期开始两周时间是我们自己选题上机的时间，这学期开始两周时间是我们自己选题上机的时间，虽然上机时间只有短短两个星期但从中确实学到了不少知识。上机时间只有短短两个星期但从中确实学到了不少知识。 数据结构可以说是计算机里一门基础课程，据结构可以说是计算机里一门基础课程，但我觉得我们一低计算机里一门基础课程定要把基础学扎实，定要把基础学扎实，然而这次短短的上机帮我又重新巩固了 c 语言知识，让我的水平又一部的提高。数据结构这是一门语言知识让我的水平又一部的提高。数据结构这是一门知识，纯属于设计的科目，它需用把理论变为上机调试。 纯属于设计的科目，它需用把理论变为上机调试。它对我们来说具有一定的难度。它是其它编程语言的一门基本学科。来说具有一定的难度。它是其它编程语言的一门基本学科。我选的上机题目是交叉合并两个链表，对这个题目，我选的上机题目是交叉合并两个链表，对这个题目，我觉得很基础。刚开始调试代码的时候有时就是一个很小的错觉得很基础。 刚开始调试代码的时候有时就是一个很小的错调试代码的时候误，导致整个程序不能运行，然而开始的我还没从暑假的状导致整个程序不能运行，态转到学习上，每当程序错误时我都非常焦躁，态转到学习上，每当程序错误时我都非常焦躁，甚至想到了放弃，但我最终找到了状态，一步一步慢慢来，放弃，但我最终找到了状态，一步一步慢慢来，经过无数次的检查程序错误的原因后慢慢懂得了耐心是一个人成功的必然具备的条件! 同时，通过此次课程设计使我了解到，必然具备的条件! 同时，通过此次课程设计使我了解到，硬件语言必不可缺少，要想成为一个有能力的人，必须懂得件语言必不可缺少，要想成为一个有能力的人，硬件
预测模型分类及优缺点分析 灰色(系统)预测模型 神经网络预测模型 趋势平均预测法 1 微分方程模型 当我们描述实际对象的某些特性随时间(或空间)而演变的过程、分析它的变化规律、预测它的未来性态、研究它的控制手段时,通常要建立对象的动态微分方程模型。微分方程大多是物理或几何方面的典型.问题,假设条件已经给出,只需用数学符号将已知规律表示出来,即可列出方程,求解的结果就是问题的答案,答案是唯一的,但是有些问题是非物理领域的实际问题,要分析具体情况或进行类比才能给出假设条件。作出不同的假设,就得到不同的方程。比较典型的有:传染病的预测模型、经济增长预测模型、正规战与游击战的预测模型、药物在体内的分布与排除预测模型、人口的预测模型、烟雾的扩散与消失预测模型以及相应的同类型的预测模型。其基本规律随着时间的增长趋势是指数的形式,根据变量的个数建立初等微分模型。微分方程模型的建立基于相关原理的因果预测法。该法的优点:短、中、长期的预测都适合,而.既能反映内部规律,反映事物的内在关系,也能分析两个因素的相关关系,精度相应的比较高,另外对初等模型的改进也比较容易理解和实现。该法的缺点:虽然反映的是内部规律,但是由于方程的建立是以局部规律:的独立性假定为基础,故做中长期预测时,偏差有点大,而且微分方程的解比较难以得到。 2 时间序列法 将预测对象按照时问顺序排列起来,构成一个所谓的时间序列,从所构成的这一组时间序列过去的变化规律,推断今后变化的可能性及变化趋势、变化规律,就是时间序列预测法。时间序列预测一般反映三种实际变化规律:趋势变化、周期性变
化、随机性变化。考虑一组给定的随时间变化的观察值,t=1,2,3,?,n},如何选取合适模型预报,t=n+1,n+3, n+k}的值。 上面的模型统称ARMA模型,是时间序列建模中最重要和最常用的预测手段。 事实上,对实际中发生的平稳时间序列做恰当的描述,往往能够得到自回归、滑动平均或混合的模型,其阶数通常不超过2。时间序列模型其实也是一种回归模型,属于定量预测,其基于的原理是,一方面承认事物发展的延续性,运用过去时间序列的数据进行统计分析就能推测事物的发展趋势;另一方面又充分考虑到偶然因素影响而产生的随机性,为了消除随机波动的影响,利用历史数据,进行统计分析,并对数据进行适当的处理,进行趋势预测。优点是简单易行,便于掌握,能够充分运用原时间序列的各项数据,计算速度快,对模型参数有动态确定的能力,精度较好,采用组合的时间序列或者把时间序列和其他模型组合效果更好。缺点是不能反映事物的内在联系,不能分析两个因素的相关关系,常数的选择对数据修匀程度影响较大,不宜取得太小,只适用于短期预测 3 灰色预测理论模型 灰色预测的基本思路是将已知的数据序列按照某种规则构成动态或非动态的 白色模块,再按照某种变化、解法来求解未来的灰色模型。它的主要特点是模型使用的不是原始数据序列,而是生成的数据序列。其核心体系是灰色模型(GM),即对原始数据作累加生成(或其他方法生成)得到近似的指数规律再进行建模的模型方法。优点是不需要很多的数据,一般只需要4个数据就够,能解决历史数据少、序列的完整性及可靠性低的问题;能利用微分方程来充分挖掘系统的本质,精度高;能将无规律的原始数据进行生成得到规律性较强的生成数列,运算简便,易于检验,具有不考虑分布规律,不考虑变化趋势。缺点是只适用于中长期的预测,只适合指数增长的预测,对波动性不好的时间序列预测结果较差。 4 BP神经网络模型
智能系统开发课程设计 ￥ 通讯录信息管理系统 姓名张培琳 学院信息与电气工程学院 专业信息工程 ： 2011 年级 学号680 指导教师周树森 2014 年 12月5日
】 1 引言 (1) 课题背景 (1) 所用技术 (1) 2 系统分析 (2) 3 系统设计 (2) 结构分析 (2) 数据库设计 (3) 4 系统实现 (4) \ 步骤及截图 (4) 代码实现 (6) 5 结束语 (9)
学生信息管理系统 张培琳 （信息与电气工程学院，信息工程专业，2011级2班，680） 摘要：本文是一个通讯录信息管理系统，主要功能有后台管理员可以添加，删除修改联系人的信息，前台供用户使用的界面，用户可以根据姓名查询联系人的信息。 关键词：Eclipse；Python Django；数据库(mysql)；html； 1 引言 课题背景 通讯录已经成为是我们每个人日常不可或缺的一样东西。一个功能齐全、简单易用的通讯录信息管理系统能有效的减轻我们每个人记住联系人信息的负担，它的内容对于我们日常管理联系人来说都至关重要。所以通讯录信息管理系统应该能够为用户提供充足的信息和快捷的查询手段。近年来，随着我们网络信息的发展我们每个人的社交的规模不断扩大，联系人数量急剧增加，有关的各种信息量也能成倍增长。面对庞大的信息量需要有通讯录信息管理系统来提高管理工作的效率。本系统主要用于联系人信息管理，总体任务是实现信息关系的系统化、规范化和自动化，其主要任务是用计算机对联系人各种信息进行日常管理，如查询、修改、增加、删除等，是通讯录信息的管理向着规范化、简单化、有效化的发展。 所用技术 Python是一种开源的、解析性的，面向对象的语言编程。它语法优雅，可读性强，让程序员注重功能实现，而非代码本身实现细节。现广泛运用于Web开发、运维自动化、测试自动化及数据挖掘等多个行业和领域。Python语言有很大的优势：比Java、C++简单更易于使用；比PHP易懂易学并且用途更广；比Perl 更简洁的语法、更简单的设计，更具可读性、更易于维护，有助于减少Bug。但它的性能不如Java、C、C++这类编译性语言强大。因此本系统开发选用Python 语言编写。
CRISP-DM 1.0 数据挖掘方法论指南 Pete Chapman (NCR), Julian Clinton (SPSS), Randy Kerber (NCR), Thomas Khabaza (SPSS), Thomas Reinartz (DaimlerChrysler), Colin Shearer (SPSS) and Rüdiger Wirth (DaimlerChrysler)
该手册描述了CRISP-DM（跨行业数据挖掘标准流程）过程模型，包括CRISP-DM的方法论、相关模型、用户指南、报告介绍，以及一个含有其他相关信息的附录。 本手册和此处的信息均为CRISP-DM协会以下成员的专利：NCR Systems Engineering Copenhagen (USA and Denmark), DaimlerChrysler AG (Germany), SPSS Inc. (USA) and OHRA Verzekeringen en Bank Groep B.V (The Netherlands)。 著作权? 1999, 2000 本手册中所有商标和服务标记均为它们各自所有者的标记，并且为CRISP-DM协会的成员所公认。
前言 1996年下半年，数据挖掘市场尚处于萌芽状态，CRISP-DM率先由三家资深公司共同提出。DaimlerChrysler (即后来的Daimler-Benz) 在其商业运营中运用数据挖掘的经验颇为丰富，远远领先于其他大多数商业组织。SPSS（即后来的ISL）自1990年以来一直致力于提供基于数据挖掘的服务，并于1994年推出了第一个商业数据挖掘平台——Clementine。至于NCR，作为对其Teradata数据仓库客户增值目标的一部分，它已经建立了数据挖掘顾问和技术专家队伍以满足其客户的需要。 当时，数据挖掘所引起的市场关注开始表明其进入爆炸式增长和广泛应用的迹象。这既令人兴奋又使人害怕。随着我们在这条路上不断走下去，所有人都不断研究和发展数据挖掘方法。可是我们做的是否正确?是否每一个数据挖掘的新使用者都必须像我们当初一样经历反复试验和学习？此外，从供应商的角度来看，我们怎样向潜在客户证明数据挖掘技术已足够成熟到可以作为它们商业流程的一个关键部分？ 在这种情况下，我们认为急需一个标准的流程模型——非私人所有并可以免费获取——向我们和所有的从业者很好的回答这些问题。 一年后我们组建了联盟，名字CRISP-DM取自CRoss-Industry Standard Process for Data Mining的缩写，由欧洲委员会提供资助，开始实施我们最初的想法。因为CRISP-DM的定位是面向行业、工具导向和面向应用的，所以我们明白必须“海纳百川，博采众家之长”，必须在一个尽可能宽的范围内吸引人们的兴趣（比如数据仓库制造商和管理咨询顾问）。于是我们决定成立CRISP-DM 专门兴趣小组（即大家所知道的“The SIG”）。我们邀请所有感兴趣的团体和个人到阿姆斯特丹参加为期一天的工作会议，讨论并正式成立SIG组织：我们观念共享，鼓励与会者畅所欲言，为发展CRISP-DM共商大计。 当天每个协会成员都心怀惴惴，会不会没有人对CRISP-DM有足够的兴趣？即使有，那他们是否认为实际上并未看到一种对标准化流程的迫切需求？或者我们的想法迄今为止与别人的步调不一致，任何标准化的念头只是不切实际的白日梦？ 事实上，讨论的结果大大超出了我们的期望。下面三点最为突出： 当天的与会人数是我们原先期望的两倍 行业需要而且现在就需要一个标准化流程——大家压倒性的一致同意 每个出席者从他们的项目经验出发陈述了自己关于数据挖掘的看法，这使我们越来越清晰地看到：尽管表述上有些区别——主要是在阶段的划分和术语方面，但在如何看待数据挖掘流程上大家具有极大的相似之处。 在工作组结束的时候，我们充满了自信，受SIG的启发和批评，我们能够建成一个标准化流程模型，为数据挖掘事业作出贡献。 接下来的两年半里，我们努力工作来完善和提炼CRISP-DM。我们不断地在Mercedes-Benz、保险部门的伙伴及OHRA的实际大型数据挖掘项目中进行尝试。同时也运用商业数据挖掘工具来整合CRISP-DM。SIG证明了是无价的，其成员增长到200多，并且在伦敦、纽约和布鲁塞尔都拥有工作组。 到该项目的欧洲委员会支持基金部分结束时——1999年年中，我们提出了自己觉得质量优良的流程模型草案。熟悉这一草案的人将会发现，一年以来，尽管现在的CRISP-DM1.0更完整更好，但从根本上讲并没有什么本质不同。我们强烈地意识到：在整个项目中，流程模型仍然是一个持续进行的工作；CRISP-DM还只是在一系列有限的项目中得到证实。过去的一年里，DaimlerChrysler有机会把CRISP-DM运用于更为广阔的范围。SPSS和NCR的专业服务团体采纳了CRISP-DM，而且用之成功地完成了无数客户委托，包括许多工业和商业的问题。这段时间以来，我们看到协会外部的服务供应商也采用了CRISP-DM；分析家不断重复地提及CRISP-DM
问题 ：某市2004年1-6月的交通事故次数统计见下表.试建立灰色预测模型. 解： （1） 由原始数据列计算一次累加序列(1)x ，结果见下表2： （2）建立矩阵,B y ： (1)(2)(1)(2)(1)(2)(1) (2)(1)(2) 11[(2)(1)211[(3)(2)21 1[(4)(3) 211[(5)(4)211[(6)(5)2x x x x B x x x x x x ??-+??? ? ??-+?????? =-+????-+??????-+???? 130.512431378.515271697.51-??? ?-????=-? ?-????-?? [] (0)(0)(0)(0)(0) (2)(3)(4)(5)(6)95130141156185T T y x x x x x ??=?? = （3）计算1()T B B -： 1 0.0000 0.0020() 0.0020 0.9726T B B -?? =???? （4）由1?(*)**T U B B B y -=，求估值?a 和?u ： ? 0.1440??84.4728a U u -????==???????? 。 把?a 和?u 的估值代入时间响应方程，由(1)83x =得到时间响应方程为：
?(1)(1)0.144??(1)(1)666.6617583.6617??ak k u u x k x e e a a -? ?+=-+=-??? ? 即时间响应方程为： (1)0.144(1)666.6617583.6617k x k e +=- （5）计算拟合值(1)?()x i ，再用后减运算还原计算得模型计算值(0)?()x k ，见下表3第一列： 计算残差(0)(0)?()()()E k x k x k =-与相对残差(0)(0)(0)?()[()()]/()e k x k x k x k =-，结果见表3第3、4列； (0) x 的均值：5(0) 1 1()131.66675k X x k ===∑； (0) x 的方差：134.7355S ==； 残差的均值：5 2 1()0.181651k E E k ===-∑； 残差的方差：2 6.3519S ==； 后验差比值 2 1 S C S = = 0.1829； 现在0.67451S =0.6745X34.7355=23.4291，而所有的|()|E k E -都小于23.4291，故小误差概率 {}1|()|0.67451P P E k E S =-<= 根据0.95P ≥，0.18290.35C =≤，表示预测的等级好，由此可知预测方程
江西理工大学应用科学学院 《数据仓库与数据挖掘》课程设计报告 题目：某超市数据集的OLAP分析及数据挖掘 系别： 班级： 姓名： 二〇一二年六月
目录 一、建立数据仓库数据库结构和设置数据源 (1) 1.任务描述 (2) 2.建立数据仓库数据库 ................................................................................................................ 3.设置数据源 ................................................................................................................................ 二、销售数据OLAP分析............................................................................................... 1.任务描述 .................................................................................................................................... 2.设计星型架构多维数据集(Sales) ............................................................................................. 3.设计存储和数据集处理 ............................................................................................................ 4.OLAP分析................................................................................................................................. 三、人力资源数据OLAP分析....................................................................................... 1.任务描述.................................................................................................................................... 2.设计父子维度的多维数据集(HR) ............................................................................................ 3.修改多维数据集(HR)的结构.................................................................................................... 4.设计存储和数据集处理............................................................................................................ 5.OLAP分析 ................................................................................................................................ 四、数据仓库及多维数据集其它操作 ........................................................................... 1.任务描述.................................................................................................................................... 2.设置数据仓库及多维数据集角色及权限 ................................................................................ 3.查看元数据................................................................................................................................ 4.创建对策.................................................................................................................................... 5.钻取............................................................................................................................................ 6.建立远程Internet 连接............................................................................................................ 五、数据仓库高级操作 ................................................................................................... 1.任务描述 .................................................................................................................................... 2.创建分区 .................................................................................................................................... 3.创建虚拟多维数据集 ................................................................................................................ 4.DTS调度多维数据集处理........................................................................................................ 5.备份/还原数据仓库 ................................................................................................................. 六、数据挖掘 ................................................................................................................... 1.任务描述 .................................................................................................................................... 2.创建揭示客户模式的决策树挖掘模型 .................................................................................... 3.决策树挖掘结果分析 ................................................................................................................ 4.创建聚类挖掘模型 .................................................................................................................... 5.聚类挖掘结果分析 .................................................................................................................... 6.创建基于关系数据表的决策树挖掘模型 ................................................................................ 7.浏览“相关性网络”视图 ........................................................................................................
生产再生钢的过程如下：组合后的废钢通过炉门送入炉子，电流通过悬浮在炉内的电极输送到熔化的废钢中。提供给这些电极的高电流通过电弧传输到内部的金属废料，对其加热并产生超过3000°C的温度。 通过添加各种活性气体和惰性气体以及固体物质来维持和优化炉内条件。然后，钢水从熔炉中流出，进入移动坩埚，并浇铸到钢坯中。 你将得到一个数据集，代表从各种金属废料lypes生产回收钢坯的过程。Hie数据集包含大 ?这是一个基于团队的项目。你需要组成一个小组，由三名（或两名）组员来完成这项练习。?您可以使用Weka或任何其他可用的数据挖掘资源和软件包来帮助您制定问题、计算、评
估等。 ?您的团队绩效将完全根据团队的结果和您的报告进行评估。 ?作为一个团队，您需要决定给定问题的性质；什么类型的数据挖掘问题公式适合解决此类问题；您的团队可以遵循什么样的基本数据挖掘过程；您的团队希望尝试什么类型的算法；以何种方式，您可以进一步利用或最大化您的性能，等等。 ?您的团队应致力于涵盖讲座、教程中包含的领域，考虑预处理、特征选择、各种算法、验证、测试和性能评估方法。 ?对于性能基准，建议您使用准确度和/或错误率作为评估指标。 ?表现最好的球队将被宣布为本次迷你KDD杯冠军，并将获得10%的加分，最高100%满分。 数据挖掘流程： 一、数据建模 1. 数据获取 2. 数据分析 3. 数据预处理 二、算法建模 1. 模型构建 2. 模型检验 三、评估 一、数据建模 1.数据获取及分析 数据集：EAF_process_dataqqq.csv 根据《assignment 2》中，数据集的说明，可知：
第2章定性预测方法 定性预测，是预测人员根据自己的经验，理论水平和掌握的实际情况，对经济发展前景性质、程度做出判断。但有时可以提出数量估计，其特点为：需要的数据少，能考虑无法定量的因素，比较简便可行。它是一种不可缺少的灵活的经济预测方法。在掌握的数据不多，不够准确或无法用数字描述进行定量分析时，定性预测是一种行之有效的预测方法。如新企业，新产品生产经营的发展前景，由于缺少生产资料，以采用定性预测方法为宜。又如党和国家方针政策的变化，消费者心理的变化对市场供需变化的影响，均无法定量描述，只能通过判断方法，进行定性预测。通过定性预测，提出有预见性的建议，可以为政府和企业进行经济决策，及管理提供依据，在我国得到广泛应用。 由于定性预测主要靠预测人员经验和判断能力，易受主观因素的影响，为了提高定性预测的准确程度，应注意以下几个问题： 1）应加强经济调查，掌握各种情况，对目标分析预测更加接近实际。 2）进行有数据有情况的分析判断，使定性分析数量化，提高说服力。 3）应将定性预测和定量预测相结合，提高预测质量。 §专家调查法——德尔菲法 专家调查法是经济预测组织者通过向专家作调查，收集专家对预测意见的方法。 德尔菲法，是上世纪四十年代末期由美国兰德公司研究员赫尔默和达尔奇设计的。一九五零年就已开始使用。早期主要应用于科学技术预测方面，从六十年代中期以来，逐渐被广泛应用于预测商业和整个国民经济的发展方面。特别是在缺乏详细的充分的统计资料，无法采用其它更精确的预测方法时，这种方法具有独特优势。一般常用它和其它方法相互配合进行长期预测。 德尔菲法是由预测机构或人员采用通讯的方式和各个专家单独联系，征询对预测问题的答案，并把各专家的答案进行汇总整理，再反馈给专家征询意见。如此反复多次，最后由预测组织者综合专家意见，做出预测结论。 德尔菲法的主要过程是： 1）确定预测题目 预测题目是预测所要研究和解决的课题，即是预测的中心和目的。预测题目应根据党和国家的经济政策和经济任务来确定。应该选择那些有研究价值的或者对本单位、本地区今后发展有重要影响的课题。题目要具体明确。