1-数据挖掘简介

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。

数据挖掘简介数据挖掘简介2010-04-28 20：47数据挖掘数据挖掘(Data Mining)是采用数学、统计、人工智能和神经网络等领域的科学方法，从大量数据中挖掘出隐含的、先前未知的、对决策有潜在价值的关系、模式和趋势，并用这些知识和规则建立用于决策支持的模型，为商业智能系统服务的各业务领域提供预测性决策支持的方法、工具和过程。

数据挖掘前身是知识发现(KDD)，属于机器学习的范畴，所用技术和工具主要有统计分析(或数据分析)和知识发现。

知识发现与数据挖掘是人工智能、机器学习与数据库技术相结合的产物，是从数据中发现有用知识的整个过程。

机器学习(Machine Learning)是用计算机模拟人类学习的一门科学，由于在专家系统开发中存在知识获取的瓶颈现象，所以采用机器学习来完成知识的自动获取。

数据挖掘是KDD过程中的一个特定步骤，它用专门算法从数据中抽取模式(Patterns)。

1996年，Fayyad、Piatetsky-Shapiror和Smyth将KDD过程定义为：从数据中鉴别出有效模式的非平凡过程，该模式是新的、可能有用的和最终可理解的；KDD是从大量数据中提取出可信的、新颖的、有效的，并能被人理解的模式的处理过程，这种处理过程是一种高级的处理过程。

数据挖掘则是按照既定的业务目标，对大量的企业数据进行探索，揭示隐藏其中的规律性，并进一步将其设计为先进的模型和有效的操作。

在日常的数据库操作中，经常使用的是从数据库中抽取数据以生成一定格式的报表。

KDD与数据库报表工具的区别是：数据库报表制作工具是将数据库中的某些数据抽取出来，经过一些数学运算，最终以特定的格式呈现给用户；而KDD则是对数据背后隐藏的特征和趋势进行分析，最终给出关于数据的总体特征和发展趋势。

报表工具能制作出形如"上学期考试未通过及成绩优秀的学生的有关情况"的表格；但它不能回答"考试未通过及成绩优秀的学生在某些方面有些什么不同的特征"的问题，而KDD就可以回答。

数据挖掘简介与基本概念随着科技的发展和互联网的普及，我们生活在一个数据爆炸的时代。

海量的数据被不断产生和积累，如何从这些数据中提取有价值的信息成为了一个重要的课题。

而数据挖掘作为一种重要的数据分析技术，应运而生。

本文将介绍数据挖掘的基本概念和应用。

一、什么是数据挖掘？数据挖掘是一门通过自动或半自动的方式，从大规模数据集中发现模式、关联、规律和趋势的过程。

它是一种将统计学、机器学习和数据库技术相结合的跨学科领域。

数据挖掘的目标是通过对数据进行分析和建模，发现隐藏在数据中的知识和信息，以支持决策和预测。

二、数据挖掘的基本概念1. 数据预处理数据预处理是数据挖掘的第一步，它包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等过程。

数据清洗是指对数据中的噪声、异常值和缺失值进行处理，以保证数据的质量和完整性。

数据集成是将多个数据源中的数据合并成一个一致的数据集。

数据转换是将数据从一个形式转换为另一个形式，以适应数据挖掘算法的需求。

数据规约是通过选择、抽样或聚集等方法，减少数据集的规模，降低计算复杂度。

2. 数据挖掘算法数据挖掘算法是实现数据挖掘目标的关键。

常见的数据挖掘算法包括分类算法、聚类算法、关联规则挖掘算法和异常检测算法等。

分类算法用于将数据集中的样本划分为不同的类别，如决策树、朴素贝叶斯和支持向量机等。

聚类算法将数据集中的样本划分为不同的簇，如K均值和层次聚类等。

关联规则挖掘算法用于发现数据集中的项集之间的关联关系，如Apriori算法和FP-growth算法等。

异常检测算法用于发现数据集中的异常样本，如LOF算法和孤立森林算法等。

3. 模型评估与选择模型评估与选择是数据挖掘的重要环节。

它通过使用一些评估指标，如准确率、召回率和F1值等，对挖掘模型的性能进行评估。

同时，还需要考虑模型的复杂度、可解释性和适应性等因素，选择最合适的模型。

三、数据挖掘的应用数据挖掘在各个领域都有广泛的应用。

以下是几个典型的应用领域：1. 金融领域数据挖掘在金融领域中被广泛应用于信用评估、风险管理和欺诈检测等方面。

SAS EM实例进阶Created by：Ning Gang****************HP GDCC GAPSE2008-12-29 1.SAS Enterprise Miner简介1.1. 数据挖掘简介数据仓库的发展，为分析人员提供了在各种层次上、历史回溯的数据信息。

对未来的信息要进行预测，这就演化出来数据挖掘技术。

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。

目前数据挖掘应用于很多行业中，来解决众多的商业问题，如数据库营销（Database Marketing）、客户群体划分（Customer Segmentation & Classification）、背景分析（Profile Analysis）、交叉销售（Cross-selling）等市场分析行为，以及客户流失性分析(Churn Analysis)、客户信用记分(Credit Scoring)、欺诈发现(Fraud Detection)等等。

1.2. EM简介SAS Enterprise Miner简称EM，它把统计分析系统和图形用户界面（GUI）紧密结合，对用户友好、直观、灵活、使用方便，使对统计学无经验的用户也可以理解和使用。

SAS定义了数据挖掘方法——SEMMA方法，即抽样（Sample）、探索（Explore）、修改（Modify）、建模（Model）、评价（Assess）。

以下SEMMA方法从SAS Help文档中拷贝，不再翻译以求理解准确。

∙Sample the data by creating one or more data tables. The sample should be large enough to contain the significant information, yet smallenough to process.∙Explore the data by searching for anticipated relationships, unanticipated trends, and anomalies in order to gain understanding and ideas.∙Modify the data by creating, selecting, and transforming the variables to focus the model selection process.∙Model the data by using the analytical tools to search for a combination of the data that reliably predicts a desired outcome.Assess the data by evaluating the usefulness and reliability of the findings from the data mining process.EM建立分析流程中，不必包含SEMMA方法每一步，同时其中的步骤可以重复出现。

数据挖掘技术在客户细分中的应用数据挖掘技术在现代商业管理中扮演着日益重要的角色。

随着互联网和信息技术的迅猛发展，企业拥有了大量的客户数据，如何利用这些数据挖掘技术，对客户进行细分成为了企业所关注的重要问题。

本文将探讨数据挖掘技术在客户细分中的应用，并进一步分析其对企业的价值。

一、数据挖掘技术简介数据挖掘技术是一种通过从大规模数据集中提取未知、有用的信息和模式的过程。

它是统计学、计算机科学和人工智能等多门学科的交叉应用。

数据挖掘技术包括分类、聚类、关联规则挖掘等多种方法和算法，可以帮助企业从数据中发现隐藏的规律和趋势。

二、客户细分的重要性客户细分是指将大量的客户按照某种可比较的特征进行分类，从而实现更精准的市场营销和个性化的服务。

客户细分的重要性不言而喻。

首先，客户细分可以帮助企业了解不同群体客户的需求和偏好，从而优化产品设计和服务策略。

其次，客户细分可以提高市场营销的效率和精确度，减少资源浪费。

最后，客户细分可以改善企业与客户的互动体验，增加客户忠诚度和满意度。

三、1.分类分析分类分析是数据挖掘技术中的常用方法，它可以帮助企业将客户划分为不同的类别。

通过分析客户的历史购买记录、浏览行为等数据，利用分类算法可以判断客户属于哪个类别，并进一步预测客户的未来行为。

例如，一家电商企业可以利用分类分析将客户分为高消费群体、低消费群体以及潜在消费群体，并据此制定相应的市场营销策略。

2.聚类分析聚类分析是将相似的客户归类到一起的方法。

通过分析客户的共同特征，如地理位置、购买偏好等，利用聚类算法可以将客户进行分组。

聚类分析可以帮助企业发现潜在的客户群体，开展精准的市场营销活动。

例如，一家餐饮企业可以通过聚类分析将客户分为健康饮食群体、快餐爱好者等不同类别，据此推出相应的产品和服务。

3.关联规则挖掘关联规则挖掘是寻找数据中隐含的规律和关联关系的方法。

通过分析客户购买的物品之间的关联关系，利用关联规则挖掘算法可以发现商品之间的搭配、顾客之间的关联等信息。

数据挖掘什么是数据挖掘（概念）？P3答：数据挖掘是指从大量数据中提取或“挖掘”知识；广义上讲数据挖掘是从存放在数据库、数据仓库或其它信息库中的大量数据中发现有趣知识的过程。

什么是知识发现（KDD）？知识发现的步骤。

答：知识发现是所谓"数据挖掘"的一种更广义的说法，知识发现是从数据集中识别出有效的、新颖的、潜在有用的，以及最终可理解的模式的非平凡过程。

其步骤如下：1)数据清理2)数据集成3)数据选择4)数据变换5)数据挖掘6)数据评估7)知识表现数据仓库，数据集市的概念及其区别。

P8答：数据仓库是一个从多个数据源收集的信息储存库，存放在一个一致的模式下，并且通常驻留在单个站点，数据仓库是通过数据清理、数据变换、数据集成、数据装入和定期数据刷新过程来构造。

数据集市(Data Mart) ，也叫数据市场，是一个从操作的数据和其他的为某个特殊的专业人员团体服务的数据源中收集数据的仓库。

数据仓库收集了跨部门的整个组织的主题信息，因此它是企业范围的；另一方面，数据集市是数据仓库的一个部门子集，它聚焦在选定的主题上，是部门范围的。

数据挖掘系统与数据库系统或数据仓库系统的集成方式（四种）及其优缺点。

P22数据挖掘（DM）系统设计的一个关键问题是如何将DM系统与数据库（DB）系统和/或数据仓库（DW）系统集成或耦合。

. 不耦合（no coupling）：不耦合意味着DM系统不利用DB或DW系统的任何功能。

它可能由特定的数据源（如文件系统）提取数据，使用某些数据挖掘算法处理数据，然后再将挖掘结果存放到另一个文件中。

尽管这种系统简单，但有不少缺点。

首先，DB系统在存储、组织、访问和处理数据方面提供了很大的灵活性和有效性。

不使用DB/DW系统，DM系统可能要花大量的时间查找、收集、清理和变换数据。

在DB和/或DW系统中，数据多半被很好地组织、索引、清理、集成或统一，使得找出任务相关的、高质量的数据成为一项容易的任务。