数据挖掘技术简介
摘要：微软? SQL Server?的2005提供用于创建和使用数据挖掘模型的集成环境的工作。本教程使用的四种情况，有针对性的邮件，预测，市场篮子，顺序分析和聚类，来演示如何使用挖掘模型算法，挖掘模型查看器，和数据挖掘工具，在此SQL Server版本中。
介绍
数据挖掘教程旨在通过创建走在Microsoft SQL Server 2005的数据挖掘模型的过程。数据挖掘算法，并在SQL Server 2005工具可以很容易地建立一个项目，包括市场购物篮分析各种全面的解决方案，预测分析，有针对性的邮件分析。这些解决方案的情景更详细的解释在后面的教程。
SQL Server 2005最明显的部分是用来创建和处理数据挖掘模型的工作室。在线分析处理（ OLAP ）和数据挖掘工具被统一为两个工作环境：商业智能开发工作室和SQL Server 管理工作室。通过商业智能开发工作室，您可以在与服务器断开连接的情况下建立一个服务项目分析。当项目已经准备就绪，您可以发布到服务器上。您也可以直接面向服务器工作。SQL Server 管理工作室的主要职能是管理服务器。之后将有针对每一个环境的详细说明。欲了解更多关于从两个环境中选择的信息，请参看SQL Server联机丛书中的“在SQL Server 工作室和商业智能开发工作室中选择”。
数据挖掘工具都存在于数据挖掘的编辑。使用编辑器，您可以管理挖掘模型，创造新模式，查看模型，比较模型，并建立在现有模型的预测。
当你创建一个挖掘模型，你会想要去探索它，寻找有趣的模式和规则。在编辑器中的每个挖掘模型查看器是自定义进行探讨，以特定的算法建立的模型。如需观众的信息，请参看SQL Server联机丛书中的“查看数据挖掘模型”。
您的项目往往会包含多个挖掘模型，所以才能使用的模式创建的预测，你要能够确定哪些模式是最准确的。出于这个原因，编辑包含一个模型比较工具挖掘精度的图表标签。使用此工具，您可以比较准确的预测模型和您确定最佳模式。
为了建立数据预期，你将使用一种 DME语言，DMX扩展了传统的SQL语法，包含了一些创建修改和建立数据预期的命令，关于DMX的详细信息，请参考SQL BOL中的“Data Mining Extensions (DMX) Reference”章节。因为建立一个数据预期可能比较复杂，所以数据挖掘编辑器包含了一个工具叫做“Prediction Query Builder”，该工具可以让你在一个图形化的界面下编辑DMX查询语句，你也可以在该工具中可以查看自动生成的DMX语句。
了解了前面介绍的实现数据挖掘的工具之外，同等重要的是了解数据挖掘模型的结构本身，建立一个数据模型的关键是数据挖掘算法，该算法在你操作的数据中寻找我们需要的部分，并且转换这些数据成为一个可操作的数据模型。
一些很重要的建立数据挖掘解决方案的步骤是用来整理准备那些用于建立数据模型的数据，SQL2005包含一个DTS的工作环境以及一些DTS的工具用于清理验证准备数据，关于DTS的更多信息请查看SQL BOL中的"DTS Data Mining Tasks and Transformations" 章节。
Adventure 数据库
AdventureWorksDW数据库是基于一个虚构的自行车制造公司而建立，公司的名称叫做“Adventure Works Cycles”（简称AW公司）。AW公司生产并向北美，欧洲和亚洲的商业市场销售金属和复合材料的自行车，主要的工作都在华盛顿Bothell完成，那里拥有 500 员工，以及一些地区销售部门遍及各地。
AW公司通过INTERNET批发和零售他们的产品，本教程中的数据模型实例需要你使用这些网络销售数据作为数据模型。
关于AW公司数据库的更多信息请参考 SQL Server联机丛书中的如下章节："Sample Databases and Business Scenarios"。
数据库详细信息
网络销售数据构架包含9242个客户的信息，这些客户分布在6个国家，并被合并为3个区域：
南美 (83%)
欧洲 (12%)
澳大利亚 (7%)
该数据库包含三个财政年度的数据： 2002年， 2003年和2004年。
数据库中的产品根据子类别，型号和产品来分类。
商业智能开发工作室
商业智能开发工作室是一套用于创建商务智能项目的工具。由于商业智能开发工作室是创建于IDE环境中的，在该环境中，你可以在脱机状态下创建一个完整地解决方案。你可以想改多少数据挖掘对象就改多少，但是在你发布该项目前，这些改变将不会反映在服务器上。
一个SSAS数据库用于集成多种技术，这个数据库作为数据挖掘模型以及OLAP等技术的基础。你可以使用商业智能建立和修改一个SSAS项目并部署这个项目到一个或多个SSAS服务如果你在开发一个SSAS项目你也可以使用商业智能开发工作室直接连接数据库，这样你所作的改动可以立刻影响到数据库中。
SQL Server 管理工作室
SQL Server管理工作室是一个行政和脚本工具与Microsoft SQL Server组件工作的集合。此工作区的不同之处，你是在互联环境中工作的行动是在传播到服务器只要您保存您的工作从商务智能开发工作室中。
在数据被清理并为数据挖掘准备好后，大多数和创建苏局挖掘解决方案相关联的工作都在商业智能开发工作室中工作。通过使用商业智能开发工作室，你可以利用迭代过程确定的给定情况下的最佳模式来发布和测试数据挖掘解决方案。一旦开发商对解决方案满意，就可以将其发布到分析服务服务器。
从这点来看，重点从SQL Server管理工作室的开发转移到了维护和应用。在SQL Server管理工作室中，您可以管理您的数据库和执行一些在商业智能开发工作室中的相同的职能，比如在挖掘模式中查看、创建预测。
数据转换服务
在SQL Server 2005中数据转换服务（ DTS ）包括抽取，转换和加载（简称ETL ）工具。这些工具可用于执行一些数据挖掘中最重要的任务，为数据模型的建立清理和准备数据。在数据挖掘，您通常可以执行重复数据转换清理数据，
然后利用这些数据组成挖掘模型。利用DTS中的任务和转移，您可以把数据准备和模型建立结合为一个单一的DTS包。
DTS公司还提供了DTS设计器，以帮助您轻松地建立和运行的包含了所有的任务和转变的软件包。利用DTS设计器，您可以将包发布到服务器上并定期的运行他们。这是非常有用例如，你每周收集数据资料，并向要每次自动执行相同的清洁转换工作。
你可以通过向商业智能开发式的解决方案中分别增加项目来将数据转换项目和分析服务项目结合起来工作，作为商务智能解决方案的一部分。
挖掘模式算法
数据挖掘算法是挖掘模型的创建的基础。SQL Server 2005中各种各样的算法可以让你执行多种类型的执行。欲了解更多有关算法及其参数调整的信息，请参看SQL Server联机丛书中的“数据挖掘算法”。
决策树
决策树算法支持分类与回归并且对预测模型也行之有效。利用该算法，你可以预测离散和连续这两个属性。
在建立模型时，该算法检查每个数据集的输入属性是怎样的影响预测属性的结果，以及使用最强的关系的输入属性制造了一系列的分裂，称为节点。随着新节点添加到模型中，树状结构开始形成。顶端节点树描述了大多数预测属性的统计分析。每个节点建立把预测属性比作投入的属性的分布情况上。如果输入的属性被视为导致预测属性有利于促成比另一个更好的状态，于是一个新的节点添加到模型。该模型继续增长，直到没有剩余的属性制造分裂提供了一个更好的预测在现有节点。该模型力图找到一个结合的属性和引起在预测属性不成比例分配的状态，因此，您可以预测预测属性的结果。
簇
簇算法采用迭代技术组从包含相似特性的数据及中进行分类。利用这些组合，您可以探讨的数据，更多地了解存在的关系，这在理论上可能不容易通过偶
然的观察获得。此外，您也可以从算法创建的簇建立预测模型。例如，考虑那些住在同一社区，驱动器相同的车，吃同样的食物，买了类似的版本的产品的那一个群体的人。这是一组数据。另一组可能包括去相同的餐厅，也有类似的薪金，休假和每年两次以外的地区的人。观测这些集合是如何的分布，可以更好地了解预测属性的结果是如何相互影响的。
传统贝叶斯
在传统贝叶斯算法快速生成挖掘，可用于分类和预测的模型。它计算的每个输入属性的国家给予每个可预测属性，它可以用来预测以后的预测属性上已知的结果输入属性状态，概率。用于生成该模型的概率计算，并在立方体的处理中。该算法只支持离散或离散化的属性，它认为所有输入属性是独立的。在传统贝叶斯算法产生一个简单的挖掘模型可以被认为是在数据挖掘过程的起点。由于在建立模型中使用的计算大多是在加工过程中产生的立方体，迅速返回结果。这使得该模型的一个探索发现的数据和如何在不同的输入属性的预测属性的不同分布状态不错的选择。
时间系
Microsoft时序算法创建，可用于预测了来自OLAP和关系数据源的时间连续变量模型。例如，您可以使用Microsoft时序算法来预测销售和在一个立方体的历史数据为基础的利润。
利用该算法，你可以选择一个或多个变量进行预测，但必须是连续的。您只能有一个为每个模型病例。此案系列标识系列中的位置，如超过之日起在几个月或几年的长度寻找销售。
一个案件可能含有一组变量（例如，在不同的商店销售）。 Microsoft时序算法可以用其预测交叉变量的相关性。例如，在一家商店前的销售可能会在其他商店的预测目前的销售非常有用。
神经网络
在Microsoft SQL Server 2005分析服务，Microsoft神经网络算法创建通
过构建一个多层感知器神经元网络分类和回归挖掘模型。类似Microsoft决策树算法提供程序，那么每一个可预测属性的状态，该算法计算出的每个输入属性可能状态的概率。该算法提供程序处理案件的整套，反复比较，与已知的案件实际的分类个案的预测分类。从整个案件的第一次迭代的初始设置分类的错误是反馈到网络，并用于修改为下一次迭代网络的性能，等等。您可以在以后使用这些概率来预测一个属性的预测结果，根据输入的属性。该算法之间和Microsoft决策树算法的主要区别之一，但是，是其学习的过程是朝着减少错误，而Microsoft 决策树算法拆分规则，以最大限度地获取信息，优化网络参数。该算法同时支持离散和连续属性的预测。
线性回归
线性回归算法是决策树算法的一种特殊的构造，获得了无效的分裂（整个回归公式是建立在一个单一根节点）。该算法支持预测连续属性。
逻辑回归
逻辑回归算法是神经网络算法的一种特殊的构造，得到了消除隐蔽层。该算法支持预测的离散和连续属性。
讨论
实验的代表的结果表明，当我们基于这两种信息和行为数据建立模型，决策树基于模型更准确。其准确性将采用文本挖掘技术和PCA降维后得到改善。人工神经网络装袋方法与过采样和维数降低过程具有第二精确度水平和第一F值的最高水平。这两款车型之后，决策树，Adaboost算法，人工神经网络和支持向量机的下一个精确的模型。它们具有精度相同，但不同的F的措施。而具有配置文件的行为数据建模技术中最低的准确性朴素贝叶斯方法的Adaboost的F-衡量指标是高的。如果模型基础上创建唯一的用户配置文件数据，与PCA降维技术和朴素贝叶斯套袋方法决策树套袋方法具有最高的和最低的准确性，实验还表明，基于双方的个人资料和行为数据模型更准确比基于描述文件数据创建的模型，通
常在6％至9％。结果表明，在抽样的方法利用（多数类的采样）或使用局部离群因子（LOF）或功能子集选择不利于提高预测。
总结
在这项研究中，我们提出了一个新的模式，以配合强预测，在LinkedIn的社交网络使用分类技术。对于社交网络的关系强度预测的各种方法已经被提出。几乎所有这些以前的方法是基于数学和统计与图形数据和行为的数据类型，其中大部分被用于数值变量和集中在社交网络上数字和结构化数据集。一直以来，LinkedIn的社交网络数据包括非结构和主要文本数据，不能在这项研究中使用这些方法。此外，在以前的方法是经常集中在领带强度预测的准确性。然而，少数的排名（强并列）或者这两个因素的组合：准确度和F-的措施，并没有解决。由此看来，如F值的指标的作用是在本研究，因为处理不平衡类非常重要的。此外，大多数以前的方法都集中Facebook的社交网络上，并将结果呈现为实变量这是非文本，但标号来代替。值得注意的是，这两个结构化和非结构化数据，包括来自Facebook的社交网络和LinkedIn社交网络数据是适用在我们提出的方法，因为我们的方法可以与那些以前的方法相结合，以提高它们。这项研究是Web内容挖掘的结果，对LinkedIn的个人资料，行为数据的社交网络开始建立一个网站有吸引力的内容给用户，并创建一个LinkedIn应用程序，并利用数据采集LinkedIn的API函数，以及前处理，文本挖掘和数据挖掘。起初的水平，只使用了用户的个人资料数据。这是一个重要的步骤诊断关系强度只配置文件数据。然后轮廓-行为数据被添加到建模和比较得到的结果。我们的实验结果表明，该方法代表给用户带来许多好处。除了使用的方便性，并提出框架的灵活性，执行时间是相当低以及存储器使用。最后，所提出的框架的其它优点可以通过延伸到准确的约86％来识别。
基于自然语言的Apriori关联规则的视觉 挖掘方法 摘要：抽象-可视化数据挖掘技术可以以图形方式向用户展示数据挖掘过程，从而使用户更易于理解挖掘过程及其结果，而且在数据挖掘中也非常重要。然而，现在大多数视觉数据挖掘都是通过可视化的结果而进行的。同时，它不适用于关联规则的可视化处理的图形显示。鉴于上述缺点，本文采用自然语言处理方法，以自然语言视觉地进行Apriori关联规则的整体挖掘过程，包括数据预处理，挖掘过程和挖掘结果的可视化显示为用户提供了一套具有更多感知和更易于理解的特征的集成方案 关键字：apriori 关联规则数据挖掘可视化 1 引言 视觉数据挖掘技术是可视化技术和数据挖掘技术的结合。使用计算机图形、图像处理技术等方法将数据挖掘的源数据，中间结果和最终挖掘结果转换成易于理解的图形或图像，然后进行贯穿的理论，方法和技术交互式处理。根据数据挖掘应用中可视化的不同阶段，数据挖掘的可视化可以分为源数据可视化，挖掘过程可视化和结果可视化。 （1）源数据可视化 源数据可视化方法在数据挖掘之前，以可视化的形式将整个数据集呈现给用户。目的是使用户能够快速找到有趣的地区，从而实现挖掘目标和目标的下一步。 （2）过程可视化 过程可视化实现起来相当复杂。主要有两种方法- 一种是在采矿过程中可视化地呈现中间结果，并使用户根据中间结果的反馈方便地调整参数和约束。另一种方法是以图标和流程图的形式保持整个数据挖掘过程，根据用户可以观察数据源，数据集成，清理和预处理过程以及采矿结果的存储和可视化等等。 （3）结果可视化 数据挖掘结果可视化是指在采矿过程结束时以图形和图像的形式描述挖掘结果或知识，以提高用户对结果的理解，并使用户更好地评估和利用采矿结果。
数据挖掘综述
数据挖掘综述 摘要：数据挖掘是一项较新的数据库技术，它基于由日常积累的大量数据所构成的数据库，从中发现潜在的、有价值的信息——称为知识，用于支持决策。数据挖掘是一项数据库应用技术，本文首先对数据挖掘进行概述，阐明数据挖掘产生的背景，数据挖掘的步骤和基本技术是什么，然后介绍数据挖掘的算法和主要应用领域、国内外发展现状以及发展趋势。 关键词：数据挖掘，算法，数据库 ABSTRACT：Data mining is a relatively new database technology, it is based on database, which is constituted by a large number of data coming from daily accumulation, and find potential, valuable information - called knowledge from it, used to support decision-making. Data mining is a database application technology, this article first outlines, expounds the background of data mining , the steps and basic technology, then data mining algorithm and main application fields, the domestic and foreign development status and development trend. KEY WORDS: data mining ,algorithm, database 数据挖掘产生的背景 上世纪九十年代．随着数据库系统的广泛应用和网络技术的高速发展，数据库技术也进入一个全新的阶段，即从过去仅管理一些简单数据发展到管理由各种计算机所产生的图形、图像、音频、视频、电子档案、Web页面等多种类型的复杂数据，并且数据量也越来越大。在给我们提供丰富信息的同时，也体现出明显的海量信息特征。信息爆炸时代．海量信息给人们带来许多负面影响，最主要的就是有效信息难以提炼。过多无用的信息必然会产生信息距离(the Distance of Information-state Transition，信息状态转移距离，是对一个事物信息状态转移所遇到障碍的测度。简称DIST或DIT)和有用知识的丢失。这也就是约翰·内斯伯特(John Nalsbert)称为的“信息丰富而知识贫乏”窘境。因此，人们迫切希望能对海量数据进行深入分析，发现并提取隐藏在其中的信息．以更好地利用这些数据。但仅以数据库系统的录入、查询、统计等功能，无法发现数据中存在的关系和规则，无法根据现有的数据预测未来的发展趋势。更缺乏挖掘数据背后隐藏知识的手段。正是在这样的条件下，数据挖掘技术应运而生。 数据挖掘的步骤 在实施数据挖掘之前，先制定采取什么样的步骤，每一步都做什么，达到什么样的目标是必要的，有了好的计划才能保证数据挖掘有条不紊的实施并取得成功。很多软件供应商和数据挖掘顾问公司投提供了一些数据挖掘过程模型，来指导他们的用户一步步的进行数据挖掘工作。比如SPSS公司的5A和SAS公司的SEMMA。 数据挖掘过程模型步骤主要包括：1定义商业问题；2建立数据挖掘模型；3分析数据；4准备数据；5建立模型；6评价模型；7实施。 1定义商业问题。在开始知识发现之前最先的同时也是最重要的要求就是了
《海量数据挖掘技术及工程实践》题目 一、单选题（共80题） 1)( D )的目的缩小数据的取值范围，使其更适合于数据挖掘算法的需要，并且能够得到 和原始数据相同的分析结果。 A.数据清洗 B.数据集成 C.数据变换 D.数据归约 2)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 3)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,Recall B. Recall,Precision A. Precision,ROC D. Recall,ROC 4)将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务？(C) A. 频繁模式挖掘 B. 分类和预测 C. 数据预处理 D. 数据流挖掘 5)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？(B) A. 分类 B. 聚类 C. 关联分析 D. 隐马尔可夫链 6)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？(C) 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 7)下面哪种不属于数据预处理的方法？ (D) A.变量代换 B.离散化
C.聚集 D.估计遗漏值 8)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 9)下面哪个不属于数据的属性类型：(D) A.标称 B.序数 C.区间 D.相异 10)只有非零值才重要的二元属性被称作：( C ) A.计数属性 B.离散属性 C.非对称的二元属性 D.对称属性 11)以下哪种方法不属于特征选择的标准方法： (D) A.嵌入 B.过滤 C.包装 D.抽样 12)下面不属于创建新属性的相关方法的是： (B) A.特征提取 B.特征修改 C.映射数据到新的空间 D.特征构造 13)下面哪个属于映射数据到新的空间的方法？ (A) A.傅立叶变换 B.特征加权 C.渐进抽样 D.维归约 14)假设属性income的最大最小值分别是12000元和98000元。利用最大最小规范化的方 法将属性的值映射到0至1的范围内。对属性income的73600元将被转化为：(D) A.0.821 B.1.224 C.1.458 D.0.716 15)一所大学内的各年纪人数分别为：一年级200人，二年级160人，三年级130人，四年 级110人。则年级属性的众数是： (A) A.一年级 B.二年级 C.三年级 D.四年级
ZigBee：无线技术，低功耗传感器网络 加里莱格 美国东部时间2004年5月6日上午12:00 技师（工程师）们在发掘无线传感器的潜在应用方面从未感到任何困难。例如，在家庭安全系统方面，无线传感器相对于有线传感器更易安装。而在有线传感器的装置通常占无线传感器安装的费用80%的工业环境方面同样正确（适用）。而且相比于有线传感器的不切实际甚至是不肯能而言，无线传感器更具应用性。虽然，无线传感器需要消耗更多能量，也就是说所需电池的数量会随之增加或改变过于频繁。再加上对无线传感器由空气传送的数据可靠性的怀疑论，所以无线传感器看起来并不是那么吸引人。 一个低功率无线技术被称为ZigBee，它是无线传感器方程重写，但是。一个安全的网络技术，对最近通过的IEEE 802.15.4无线标准（图1）的顶部游戏机，ZigBee的承诺，把无线传感器的一切从工厂自动化系统到家庭安全系统，消费电子产品。与802.15.4的合作下，ZigBee提供具有电池寿命可比普通小型电池的长几年。ZigBee设备预计也便宜，有人估计销售价格最终不到3美元每节点，。由于价格低，他们应该是一个自然适应于在光线如无线交换机，无线自动调温器，烟雾探测器和家用产品。 （图1）
虽然还没有正式的规范的ZigBee存在（由ZigBee联盟是一个贸易集团，批准应该在今年年底），但ZigBee的前景似乎一片光明。技术研究公司 In-Stat/MDR在它所谓的“谨慎进取”的预测中预测，802.15.4节点和芯片销售将从今天基本上为零，增加到2010年的165万台。不是所有这些单位都将与ZigBee结合，但大多数可能会。世界研究公司预测的到2010年射频模块无线传感器出货量4.65亿美量，其中77％是ZigBee的相关。 从某种意义上说，ZigBee的光明前途在很大程度上是由于其较低的数据速率20 kbps到250 kbps的，用于取决于频段频率（图2），比标称1 Mbps的蓝牙和54的802.11g Mbps的Wi - Fi的技术。但ZigBee的不能发送电子邮件和大型文件，如Wi - Fi功能，或文件和音频，蓝牙一样。对于发送传感器的读数，这是典型的数万字节数，高带宽是没有必要，ZigBee的低带宽有助于它实现其目标和鲁棒性的低功耗，低成本。 由于ZigBee应用的是低带宽要求，ZigBee节点大部分时间可以睡眠模式，从而节省电池电源，然后醒来，快速发送数据，回去睡眠模式。而且，由于ZigBee 可以从睡眠模式过渡到15毫秒或更少主动模式下，即使是睡眠节点也可以达到适当的低延迟。有人扳动支持ZigBee的无线光开关，例如，将不会是一个唤醒延迟知道前灯亮起。与此相反，支持蓝牙唤醒延迟通常大约三秒钟。 一个ZigBee的功耗节省很大一部分来自802.15.4无线电技术，它本身是为低功耗设计的。 802.15.4采用DSSS（直接序列扩频）技术，例如，因为（跳频扩频）另类医疗及社会科学院将在保持一样使用它的频率过大的权力同步。 ZigBee节点，使用802.15.4，是几个不同的沟通方式之一，然而，某些方面比别人拥有更多的使用权力。因此，ZigBee的用户不一定能够实现传感器网络上的任何方式选择和他们仍然期望多年的电池寿命是ZigBee的标志。事实
数据挖掘入门读物： 深入浅出数据分析这书挺简单的，基本的内容都涉及了，说得也比较清楚，最后谈到了R是大加分。难易程度：非常易。 啤酒与尿布通过案例来说事情，而且是最经典的例子。难易程度：非常易。 数据之美一本介绍性的书籍，每章都解决一个具体的问题，甚至还有代码，对理解数据分析的应用领域和做法非常有帮助。难易程度：易。 数学之美这本书非常棒啦，入门读起来很不错！ 数据分析： SciPy and NumPy 这本书可以归类为数据分析书吧，因为numpy和scipy真的是非常强大啊。Python for Data Analysis 作者是Pandas这个包的作者，看过他在Scipy会议上的演讲，实例非常强！Bad Data Handbook 很好玩的书，作者的角度很不同。 数据挖掘适合入门的教程： 集体智慧编程学习数据分析、数据挖掘、机器学习人员应该仔细阅读的第一本书。作者通过实际例子介绍了机器学习和数据挖掘中的算法，浅显易懂，还有可执行的Python代码。难易程度：中。 Machine Learning in Action 用人话把复杂难懂的机器学习算法解释清楚了，其中有零星的数学公式，但是是以解释清楚为目的的。而且有Python代码，大赞！目前中科院的王斌老师（微博：王斌_ICTIR）已经翻译这本书了机器学习实战(豆瓣)。这本书本身质量就很高，王老师的翻译质量也很高。难易程度：中。我带的研究生入门必看数目之一！ Building Machine Learning Systems with Python 虽然是英文的，但是由于写得很简单，比较理解，又有Python 代码跟着，辅助理解。 数据挖掘导论最近几年数据挖掘教材中比较好的一本书，被美国诸多大学的数据挖掘课作为教材，没有推荐Jiawei Han老师的那本书，因为个人觉得那本书对于初学者来说不太容易读懂。难易程度：中上。Machine Learning for Hackers 也是通过实例讲解机器学习算法，用R实现的，可以一边学习机器学习一边学习R。 数据挖掘稍微专业些的： Introduction to Semi-Supervised Learning 半监督学习必读必看的书。 Learning to Rank for Information Retrieval 微软亚院刘铁岩老师关于LTR的著作，啥都不说了，推荐！Learning to Rank for Information Retrieval and Natural Language Processing 李航老师关于LTR的书，也是当时他在微软亚院时候的书，可见微软亚院对LTR的研究之深，贡献之大。 推荐系统实践这本书不用说了，研究推荐系统必须要读的书，而且是第一本要读的书。 Graphical Models, Exponential Families, and Variational Inference 这个是Jordan老爷子和他的得意门徒Martin J Wainwright 在Foundation of Machine Learning Research上的创刊号，可以免费下载，比较难懂，但是一旦读通了，graphical model的相关内容就可以踏平了。 Natural Language Processing with Python NLP 经典，其实主要是讲NLTK 这个包，但是啊，NLTK 这个包几乎涵盖了NLP 的很多内容了啊！ 数据挖掘机器学习教材： The Elements of Statistical Learning 这本书有对应的中文版：统计学习基础(豆瓣)。书中配有R包，非常赞！可以参照着代码学习算法。 统计学习方法李航老师的扛鼎之作，强烈推荐。难易程度：难。 Machine Learning 去年出版的新书，作者Kevin Murrphy教授是机器学习领域中年少有为的代表。这书是他的集大成之作，写完之后，就去Google了，产学研结合，没有比这个更好的了。
A. 变量代换 B. 离散化 海量数据挖掘技术及工程实践》题目 、单选题(共 80 题) 1) ( D ) 的目的缩小数据的取值范围，使其更适合于数据挖掘算法的需要，并且能够得 到 和原始数据相同的分析结果。 A. 数据清洗 B. 数据集成 C. 数据变换 D. 数据归约 2) 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 3) 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。 据相分离 (B) 哪一类任务 (C) A. 根据内容检索 B. 建模描述 7) 下面哪种不属于数据预处理的方法 (D) A. Precision,Recall B. Recall,Precision A. Precision,ROC D. Recall,ROC 4) 将原始数据进行集成、 变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务 (C) 5) A. 频繁模式挖掘 C. 数据预处理 B. D. 当不知道数据所带标签时， 分类和预测 数据流挖掘 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 6) A. 分类 C. 关联分析 建立一个模型， B. D. 聚类 隐马尔可夫链 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 C. 预测建模 D. 寻找模式和规则
C.聚集 D. 估计遗漏值 8) 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 9) 下面哪个不属于数据的属性类型：(D) A. 标称 B. 序数 C.区间 D. 相异 10) 只有非零值才重要的二元属性被称作：( C ) A. 计数属性 B. 离散属性 C.非对称的二元属性 D. 对称属性 11) 以下哪种方法不属于特征选择的标准方法：(D) A. 嵌入 B. 过滤 C.包装 D. 抽样 12) 下面不属于创建新属性的相关方法的是：(B) A. 特征提取 B. 特征修改 C. 映射数据到新的空间 D. 特征构造 13) 下面哪个属于映射数据到新的空间的方法(A) A. 傅立叶变换 B. 特征加权 C. 渐进抽样 D. 维归约 14) 假设属性income 的最大最小值分别是12000元和98000 元。利用最大最小规范化的方 法将属性的值映射到0 至 1 的范围内。对属性income 的73600 元将被转化为：(D) 15) 一所大学内的各年纪人数分别为：一年级200人，二年级160人，三年级130 人，四年 级110 人。则年级属性的众数是：(A) A. 一年级 B. 二年级 C. 三年级 D. 四年级 16) 下列哪个不是专门用于可视化时间空间数据的技术：(B) A. 等高线图 B. 饼图
AVI 影音文件Audio Video Interleaved 声音图象交叉存取。AVI是一种微软媒体文件格式，类似于MPEG和QuickTime。在AVI中，声音和图象是交叉的存取在一个文件中的每个段的。 ADSL 非对称数字用户线路 非对称数字用户线路。这种DSL叫做非对称DSL，将成为广大家庭和小型商业客户最熟悉的一种DSL。ADSL之所以叫做非对称是因为它的两个双工通道都用来向用户传输数据。仅有很小一部分带宽用来回送用户的信息。然而，大部Internet 特别是富于图形和多媒体Web 数据需要很大的下传带宽，同时用户信息相对比较少，上传的带宽也不要很大。使用ADSL时，下传的速率可以达到6.1 Mbps，而上传速率也可以达到640 Kbps。高的下传速率意味着您的电话可以传输动画，声音和立体图形。另外，一小部分的带宽可以用来传输语音信号，您可以同时打电话而不用再使用第二条电话线。不象电视线路提供的相同的服务，使用ADSL，您不需要和您的邻居争用带宽。有时候，现有的电话线可以使用ADSL，而有时候却要升级，除非电话公司提供了无分离器的ADSL，您就必须安装一个DSL调制解调器。 ASP (Application Services Provider) 应用服务提供商 是指配置、租赁、管理应用解决方案，它是随着外包趋势、软件应用服务和相关业务的发展而逐渐形成的。ASP具有三大特点：首先，ASP向用户提供的服务应用系统本身的所有权属ASP，用户租用服务之后对应用系统拥有使用权；并且，应用系统被集中放置在ASP的IDC（Internet数据服务中心）中，具有充足的带宽、电力和空间保证以及具有专业质量的系统维护服务；ASP定期向用户收取服务费。应用服务提供商将以全新的方式推动应用服务产业的巨大发展。ATM (Asynchronous Transmission Mode) 异步传输模式 这是为满足宽带综合业务数据通信，在分组交换技术的基础上迅速发展起来的通信新技术。可以实现语音、数据、图像、视频等信号的高速传输。 AI (Artificial Intelligent) 人工智能 是计算机科学的一门研究领域。它试图赋予计算机以人类智慧的某些特点，用计算机来模拟人的推理、记忆、学习、创造等智能特征，主要方法是依靠有关知识进行逻辑推理，特别是利用经验性知识对不完全确定的事实进行的精确性推理。 AD 网上广告 指一则按规定象素尺寸或字节数设定的标语或图像，通常是以动画表现的。 Baseband 基带 在该方式中，电压脉冲直接加到电缆，并且使用电缆的整个信号频率范围。基带与宽带传输相比较，宽带传输中，来自多条信道的无线信号调制到不同的“载波”频率上，带宽被划分为不同信道，每信道上的频率范围一定。LocalTalk及以太网都是基带网络，一次仅传输一个信号，电缆上信号电平的改变表示数字值0或者1。使用电缆的整个带宽建立起两个系统间的通信对话，然后两个系统轮流传送。在此期间，共享电缆的其它系统不能传送。基带传输系统中的直流信号往往由于电阻、电容等因素而衰减。另外马达、荧光灯等电子设备产生的外部电磁干扰也会加快信号的衰减。传输率越高，信号就越容易被衰减。为此，以太网等建网标准规定了网络电缆类型、电缆屏蔽、电缆距离、传输率以及在大部分环境中提供相对无差错服务的有关细节。 BBS (Bulletin Board System) 电子公告板 这是因特网提供的一种信息服务，为用户提供一个公用环境，以使寄存函件，读取通告，参与讨论和交流信息。Bluetooth 蓝牙(一种无线通信的标准) 蓝牙技术涉及一系列软硬件技术、方法和理论，包括：无线通信与网络技术，软件工程、软件可靠性理论，协议的正确性验证、形式化描述和一致性与互联测试技术，嵌入式实时操作系统（Embedded RTOS），跨平台开发和用户界面图形化技术，软/硬件接口技术（如RS232，UART，USB等)，高集成、低功耗芯片技术等。蓝牙的目标是要提供一种通用的无线接口标准，用微波取代传统网络中错综复杂的电缆，在蓝牙设备间实现方便快捷、灵活安全、低成本低功耗的数据和话音通信。因此，其载频选用在全球都可用的2.45GHz ISM（工业、科学、医学）频带。 CA (Certificate Authority）认证中心 是在线交易的监督者和担保人，主要进行电子证书管理、电子贸易伙伴关系建立和确认、密钥管理、为支付系统中的各参与方提供身份认证等。CA类似于现实生活中公证人的角色，具有权威性，是一个普遍可信的第三方。
大数据外文翻译参考文献综述 (文档含中英文对照即英文原文和中文翻译) 原文： Data Mining and Data Publishing Data mining is the extraction of vast interesting patterns or knowledge from huge amount of data. The initial idea of privacy-preserving data mining PPDM was to extend traditional data mining techniques to work with the data modified to mask sensitive information. The key issues were how to modify the data and how to recover the data mining result from the modified data. Privacy-preserving data mining considers the problem of running data mining algorithms on confidential data that is not supposed to be revealed even to the party
running the algorithm. In contrast, privacy-preserving data publishing (PPDP) may not necessarily be tied to a specific data mining task, and the data mining task may be unknown at the time of data publishing. PPDP studies how to transform raw data into a version that is immunized against privacy attacks but that still supports effective data mining tasks. Privacy-preserving for both data mining (PPDM) and data publishing (PPDP) has become increasingly popular because it allows sharing of privacy sensitive data for analysis purposes. One well studied approach is the k-anonymity model [1] which in turn led to other models such as confidence bounding, l-diversity, t-closeness, (α,k)-anonymity, etc. In particular, all known mechanisms try to minimize information loss and such an attempt provides a loophole for attacks. The aim of this paper is to present a survey for most of the common attacks techniques for anonymization-based PPDM & PPDP and explain their effects on Data Privacy. Although data mining is potentially useful, many data holders are reluctant to provide their data for data mining for the fear of violating individual privacy. In recent years, study has been made to ensure that the sensitive information of individuals cannot be identified easily. Anonymity Models, k-anonymization techniques have been the focus of intense research in the last few years. In order to ensure anonymization of data while at the same time minimizing the information
毕业设计（论文）外文资料翻译 系部：计算机科学与技术系 专业：计算机科学与技术 姓名： 学号： 外文出处：Proceeding of Workshop on the （用外文写） of Artificial,Hualien,TaiWan,2005
不确定性数据挖掘：一种新的研究方向 Michael Chau1, Reynold Cheng2, and Ben Kao3 1：商学院，香港大学，薄扶林，香港 2：计算机系，香港理工大学九龙湖校区，香港 3：计算机科学系，香港大学，薄扶林，香港 摘要 由于不精确测量、过时的来源或抽样误差等原因，数据不确定性常常出现在真实世界应用中。目前，在数据库数据不确定性处理领域中，很多研究结果已经被发表。我们认为，当不确定性数据被执行数据挖掘时，数据不确定性不得不被考虑在内，才能获得高质量的数据挖掘结果。我们称之为“不确定性数据挖掘”问题。在本文中，我们为这个领域可能的研究方向提出一个框架。同时，我们以UK-means 聚类算法为例来阐明传统K-means算法怎么被改进来处理数据挖掘中的数据不确定性。 1.引言 由于测量不精确、抽样误差、过时数据来源或其他等原因，数据往往带有不确定性性质。特别在需要与物理环境交互的应用中，如：移动定位服务[15]和传感器监测[3]。例如：在追踪移动目标（如车辆或人）的情境中，数据库是不可能完全追踪到所有目标在所有瞬间的准确位置。因此，每个目标的位置的变化过程是伴有不确定性的。为了提供准确地查询和挖掘结果，这些导致数据不确定性的多方面来源不得不被考虑。 在最近几年里，已有在数据库中不确定性数据管理方面的大量研究，如：数据库中不确定性的表现和不确定性数据查询。然而，很少有研究成果能够解决不确定性数据挖掘的问题。我们注意到，不确定性使数据值不再具有原子性。对于使用传统数据挖掘技术，不确定性数据不得不被归纳为原子性数值。再以追踪移动目标应用为例，一个目标的位置可以通过它最后的记录位置或通过一个预期位置（如果这个目标位置概率分布被考虑到）归纳得到。不幸地是，归纳得到的记录与真实记录之间的误差可能会严重也影响挖掘结果。图1阐明了当一种聚类算法被应用追踪带有不确定性位置的移动目标时所发生的问题。
《计算机科学与技术前沿》 课程论文 大数据背景下数据挖掘技术的应用 2016年1月7日 题目 学院 学号 姓名 指导老师 日期
大数据背景下数据挖掘技术的应用 摘要 当今社会是一个信息化社会的时代，同时又是一个大数据时代。随着互联网、物联网、云计算和人工智能等信息技术和计算机产业的不断发展和进步，使得数据的处理成为一个亟待解决的问题。因此在大数据的背景下,如何高效地从大量包含有用数据的库获得有用信息已成为企业和科研工作重点关注的点，而这一工作涉及的关键技术就是数据挖掘技术。总得说，数据处理的需要既给数据挖掘技术带来了机遇，于此同时带来了一系列的挑战。 本文分别从企业、图书管理和情报学领域三个方面阐述数据挖掘技术的应用，同时对它的发展现状、存在的问题和未来的发展趋势进行了一些阐述，从而加深了对数据挖掘技术的理解，以便更好地了解数据挖掘在各个领域的应用，最后对数据挖掘技术的应用进行一个整体的总结。 【关键字】：大数据；数据挖掘；数据挖掘的应用
Application of data mining technology in the context of data Abstract Today is the age of information society,but it is also an age of big data．With development and progress of information technology and the computer industry which include the Internet, the Internet of things, cloud computing and artificial intelligence, data processing has become an urgent problem．Therefore,in the context of big data,how to get useful information from a large library of useful data have become focuses of enterprises and scientific and research work．The work involved is the key technology of data mining．In General spedking, data processing needs for data mining technology, and at the same time poses a series of challenges． The paper aims to account the development present situation,existing problems,and developmenttrend in the future based on companies,library management and the field of information science development,so as to enhance understanding of the data mining technology ,to better understand data mining applications in various fields,and to draw an overall summary of the application of data mining technology． 【Key words】：Large amounts of data；Data mining；Application of data mining
【附录】 英文文献 The Application of one point Multiple Access Spread Spectrum Communication System Liu Jiangang, Nanyang City, HenanProvince Electric Power Industry Bureau 【ABSTRACT】Spread Spectrum Digital Microwave communication as a communication, because their excellent performance have been widely used. The article in Nanyang City Power Industry Bureau one point Multiple Access Spread Spectrum Communication System as an example.briefed the spread spectrum communications, the basic concept and characteristics of the power system communication applications .KEYWORDS：one point multiple access; Spread-spectrum communication; Attenuation Nanyang City in the outskirts of Central cloth 35 to 11 kv substation farm terminals, their operation management rights belong to the Council East, Rural Power Company west (the eastern suburb of agricultural management companies -- four, the western suburbs of Rural Power Company Management 7), Scheduling of the various stations of the means of communication to the original M-150 radio and telephone posts. 2002 With the transformation of rural network, the remote station equipment into operation and communication channels to put a higher demand .As PUC Dispatch Communication Building to the east and west of farmers -- the difference between a company linked to fiber, Therefore, if 11 substations and the establishment of a transfer Link Building links Point may be the data and voice were sent to two rural power companies dispatch room, Rural Network scheduling for the implementation of automation to create the necessary conditions. Given the status and power grid substation level, nature, taking into account the carrier and optical-fiber communications to conduct multiple forwarding, increasing the instability factor, considering the cost and conditions of the urban construction, Finally decided to adopt wireless spread-spectrum technology to establish that 11
Applied intelligence, 2005, 22,47-60.一种用于零售银行客户流失分析的数据挖掘方法 作者：胡晓华 作者单位：美国费城卓克索大学信息科学学院 摘要在金融服务业中解除管制，和新技术的广泛运用在金融市场上增加了竞争优势。每一个金融服务公司的经营策略的关键是保留现有客户，和挖掘新的潜在客户。数据挖掘技术在这些方面发挥了重要的作用。在本文中，我们采用数据挖掘方法对零售银行客户流失进行分析。我们讨论了具有挑战性的问题，如倾向性数据、数据按时序展开、字段遗漏检测等，以及一项零售银行损失分析数据挖掘任务的步骤。我们使用枚举法作为损失分析的适当方法，用枚举法比较了决策树，选择条件下的贝叶斯网络，神经网络和上述分类的集成的数据挖掘模型。一些有趣的调查结果被报道。而我们的研究结果表明，数据挖掘技术在零售业银行中的有效性。 关键词数据挖掘分类方法损失分析 1.简介 在金融服务业中解除管制，和新技术的广泛运用在金融市场上增加了竞争优势。每一个金融服务公司经营策略的关键是保留现有客户，和挖掘新的潜在客户。数据挖掘技术在这些方面中发挥了重要的作用。数据挖掘是一个结合商业知识，机器学习方法，工具和大量相关的准确信息的反复过程，使隐藏在组织中的企业数据的非直观见解被发现。这个技术可以改善现有的进程，发现趋势和帮助制定公司的客户和员工的关系政策。在金融领域，数据挖掘技术已成功地被应用。 ?谁可能成为下两个月的流失客户？ ?谁可能变成你的盈利客户？ ?你的盈利客户经济行为是什么？ ?什么产品的不同部分可能被购买？ ?不同的群体的价值观是什么？ ?不同部分的特征是什么和每个部分在个人利益中扮演的角色是什么？ 在本论文中，我们关注的是应用数据挖掘技术来帮助分析零售银行损失分析。损失分析的目的是确定一组高流失率的客户，然后公司可以控制市场活动来改变所需方向的行为（改变他们的行为，降低流失率）。 在直接营销活动的数据挖掘中，每一个目标客户是无利可图的，无效的，这个概
浅谈大数据背景下数据挖掘的方法及其应用 人类已迈入大数据时代，但很多时候我们会感到被数据淹没，却缺乏知识的困窘，并没有“得数据者得天下”的能力。因此，数据挖掘成了我们提取海量数据信息的必要窗口，本文主要探讨数据挖掘的一些算法、模型及其应用以提高大数据处理能力。 1 什么是大数据 虽然說“大数据”一词在当今时期是炙手可热，很多人都曾对大数据进行定义，但至今为止仍然没有人给出一个明确的定义。大家都认为它具备规模大、多样化、动态化、处理速度快、蕴含有价值的信息，由于其具有规模庞大的特点，我们只能通过机器从浩如烟海、杂乱无章的数据中挖掘对我们有价值的信息，实现数据为我们所用。 2 什么是数据挖掘 数据挖掘是面向事实的，利用数据挖掘工具，以客观统计分析方法挖掘出企业经营的需求信息，得到正确的销售模式、客户关系和行为策略等，有利于企业掌握正确的经营动态，增加利润并减少开支。“数据挖掘”在方法论上强调“面向数据”，由于它充分运用了自动化的数据收集技术与速度快、容量大的计算机，从而具有处理大量复杂数据库的能力。数据挖掘技术能够进一步运用统计等方法对数据进行再分析，以获得更深入的了解，并具有预测功能，可借助已有的数据预测未来。 3 數据挖掘的过程 数据挖掘的过程一般可分为三个阶段，包括数据准备、模式发现与数据挖掘结果。数据准备阶段用于为后续的模式发现提供有质量的数据。包括数据净化、数据集成、数据变换和数据归约。模式发现阶段是数据挖掘过程中的核心阶段，第一要确定挖掘任务和挖掘算法，通过对历史数据的分析，结合用户需求、数据特点等因素，得到供决策使用的各种模式与规则，从该任务的众多算法中选择合适算法进行实际挖掘，得出挖掘结果，即相应的模式。挖掘结果阶段是怎样将挖掘出来的模式与规则以一种直观、容易理解的方式呈现给用户，即可视化。 4 数据挖掘的方法及应用 4.1 关联规则 关联规则挖掘是数据挖掘的本质，它通过对规模庞大的信息进行量化处理，然后建立各类信息的联系，从而让那些看似无关的信息的关联性得以显现并为我们所用。