当前位置：文档之家 › 数据挖掘课件第1章

数据挖掘课件第1章

  • 格式：pdf
  • 大小：8.57 MB
  • 文档页数：93

下载文档原格式

  / 93

合集下载

第1章 《数据挖掘》PPT绪论

第1章 《数据挖掘》PPT绪论
Wisdom
Knowledge
Information
Data
3 of 43
1.1数据挖掘基本概念
第一章 绪论
1.1.1 数据挖掘的概念
数据挖掘、数据库、人工智能
• 数据挖掘是从数据中发掘知识的过程，在这个过程中人工智能和数据库技术可以作 为挖掘工具，数据可以被看作是土壤，云平台可以看作是承载数据和挖掘算法的基 础设施 。在挖掘数据的过程中需要用到一些挖掘工具和方法，如机器学习的方法。 当挖掘完毕后，数据挖掘还需要对知识进行可视化和展现。
21 of 43
1.3数据挖掘常用工具
第一章 绪论
1.3.2 开源工具
• WEKA WEKA 是一个基于JAVA 环境下免费开源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。
22 of 43
1.3数据挖掘常用工具
•R • Weka • Mahout • RapidMiner • Python • Spark MLlib
第一章 绪论
20 of 43
1.3数据挖掘常用工具
第一章 绪论
1.3.2 开源工具
•R R是用于统计分析和图形化的计算机语言及分析工具，提供了丰富的统计分析和数据挖 掘功能，其核心模块是用C、C++和Fortran编写的。
为了提高系统的决策支持能力，像ERP、SCM、HR等一些应用系统也逐渐与数据 挖掘集成起来。多种理论与方法的合理整合是大多数研究者采用的有效技术。
12 of 43
1.2 数据挖掘起源及发展历史
第一章 绪论
3 数据挖掘面临的新挑战
随着物联网、云计算和大数据时代的来临，在大数据背景下数据挖掘要面临的挑 战，主要表现在以下几个方面：

数据挖掘概念与技术第一章PPT课件

数据挖掘概念与技术第一章PPT课件
数据利用
数据淹没,但却缺乏知识
信息技术的进化
···
数据挖掘的自动化分析的海量数据集 文件处理->数据库管理系统->高级数据库:系统高级数据分析
2021
3
定义：从大量的数据中提取有趣的（非平凡的，隐 含的，以前未知的和潜在有用的）模式或知识。
“数据中发现知识”（KDD）
2021
4
选择和变换
评估和表示
第一章 引论
2021
1
1.1 为什么进行数据挖掘 1.2 什么是数据挖掘 1.3 可以挖掘什么类型的数据 1.4 可以挖掘什么类型的模式 1.5 使用什么技术 1.6 面向什么类型的应用 1.7 数据挖掘的主要问题 1.8 小结
2021
2
数据爆炸
海量数据，爆炸式增长
来源：网络，电子商务，个人 类型：图像，文本···
设想网上购物的一次交易，其付款过程至少包括以下几步数据库操作：
一、更新客户所购商品的库存信息 二、保存客户付款信息--可能包括与银行系统的交互 三、生成订单并且保存到数据库中 四、更新用户相关信息，例如购物数量等等
2021
9
其他类型的数据
股票交易数据 文本 图像 音频视频 未知的
2021
10
1.4.1 类/概念描述：特征化与区分
类/概念
数据特征化
目标数据的一般特性或特征汇总
数据区分
将目标类数据对象的一般性与一个或多个 对比类对象的一般特性进行比较
特征化和区分
2021
11
1.4.2 挖掘频繁模式、关联和相关性
频繁模式是在数据中频繁出现的模式
1.频繁项集、频繁子序列、频繁子结构 2.挖掘频繁模式可以发现数据中的关联和相关性 例如：单维与多维关联

数据仓库与数据挖掘第一章 数据仓库和数据挖掘概述

数据仓库与数据挖掘第一章 数据仓库和数据挖掘概述

③ 采用事件驱动和主动推送的方式为业务系统提供分析能力，例如银行的信 贷风险管理员，当审批某人的贷款请求时，关于该申请人的相关风险评级 等信息就会被主动推送过来。
1.1.2 发展历程4——数据中心
通过数据中心的构建，企业从 传统的交易系统（记录系统） 和各种差分系统（Different System）逐渐转向构建创新系 统，通过使用分析技术创造独 特的竞争优势，将分析技术慢 慢融入到企业的核心战略制定 和日常运营管理中。
1.1.1 数据仓库和数据挖掘的目标
构建数据仓库和应用数据挖掘的共同目标：
（7）构建数据治理体系，保证数据的一致性，消除信息的冗余、冲突和缺失等问题；
（8）提供高效、实时和准确的多维数据分析、报表统计、即时查询、广告版、多媒体分析、流 分析和内容分析等功能，为企业运营分析提供全面支持；
（9）提供简洁易用的数据挖掘和预测分析支撑，为企业分析提供全面支持；
。。。。。。
1.1.2 发展历程1——报表查询系统
• 随着时间的推移，这些报表查询系统越来越不能满足企业的需求。 • 例如：
① 查询访问性能比较慢 ② 报表统计相对固定难以满足企业灵活的业务需求 ③ 无法进行多维分析等
1.1.2 发展历程2——传统数据仓库技术
• 使用ETL（Extract，Transform，Load ）或ETCL（Extract， Transform，Clean，Load ）工具实现数据的导出、转换、清洗和装 入工具，使用操作型数据存储（Operational Data Store，ODS）存储 明细数据，使用数据集市和数据仓库技术实现面向主题的历史数据存 储，使用多维分析工具进行前端展现，以及使用数据仓库工具提供的 挖掘引擎或基于单独的数据挖掘工具进行预测分析等。相比之前的报 表查询系统。

医用数据挖掘案例与实践 第1章 数据预处理

医用数据挖掘案例与实践 第1章 数据预处理

图1.2 数据的箱式图
6
此外，对于多变量统计数据的异常值识别，常用的 检验思路是观察各样本点到样本中心的距离。如果某些 样本点到样本中心的距离太大，就可以判断为异常值。 这里距离的度量一般使用马氏距离（Mahalanobis Distance）。因为马氏距离不受量纲的影响，而且在多 元条件下，马氏距离还考虑了变量之间的相关性，这使 得它优于欧氏距离。
考虑到由于个别异常值会导致均值向量和协方差矩 阵出现巨大偏差，这样计算出来的马氏距离起不了检测 异常值的作用，从而导致传统的马氏距离检测方法不稳 定，因此需要利用迭代的思想构造一个稳健的均值和协 方差矩阵估计量，然后计算稳健马氏距离（Robust Mahalanobis Distance），从而使得异常值能够正确地 被识别出来。
此时软件会自动加载mvoutlier所需要的软件包，说明mvoutlier软件 包已经安装完成（图1.6）。
图1.6 mvoutlier软件安装完成界面
12
此外，也可以通过在R窗口中输入安装语句来完 成mvoutlier软件包的安装。输入的语句如下：
install.packages(pkgs="mvoutlier") （安装mvoutlier软件包。此括号内容为语句说明）
说明：为了便于理解语句，本书在命令后用括号括起来的内容，为对 该语句的注释，并不在命令行中输入（下同）。
13
软件包安装完成后，就可以使用软件包中的函数对数据进行分析了。 这里构造一个二维变量数据集，变量名为s1和s2，总样本数为90，数 据集存为.csv格式并命名为mvout.csv，存于c盘中，便于从R中调取。 图1.7列出了数据集中的30个样本。
92.00 100.00 192.00 120.0000 125.0000 132.0000

第1章 数据分析与数据挖掘-数据分析与数据挖掘(第2版)-喻梅-清华大学出版社

第1章 数据分析与数据挖掘-数据分析与数据挖掘(第2版)-喻梅-清华大学出版社

1.2 分析与挖掘的数据类型
25
5. 图和网状数据
图1-4 网页链接关系
1.2 分析与挖掘的数据类型
26
6. 其他类型的数据
➢ 与时间相关的序列数据：不同时刻的气温、股票市场的历史交易数据 ➢ 数据流数据：监控中的视频数据 ➢ 多媒体数据：视频、音频、文本和图像数据
Chapter 1.3
数据分析与数据挖掘的方法
1.3 数据分析与数据挖掘的方法
28
1. 频繁模式
➢ 频繁模式：数据中频繁出现的模式 ➢ 频繁项集：频繁在事务数据集中一起出现的商品集合
例如：在超市的销售中哪些商品会频繁地一起被购买? ➢ 关联与相关性
例如：典型的关联规则 尿不湿 啤酒
1.3 数据分析与数据挖掘的方法
29
2. 分类与回归
➢ 分类与标签预测是找出描述和区分数据类或概念的模型或函数，以便能够 使用模型预测类标号未知的对象的类标号
1.2 分析与挖掘的数据类型
15
1. 数据库数据
➢ 数据库系统（DataBase System，DBS）由一组内部相关的数据（称作 数据库）和用于管理这些数据的程序组成，通过软件程序对数据进行高 效的存储和管理。
1.2 分析与挖掘的数据类型
1. 数据库数据
表1-2 商品销售记录
商品编号
100001 100002 100003
➢ 分类预测类别（离散的、无序的）标号，回归建立连续值函数模型，也就 是用来预测缺失的或难以获得的数值数据值。
➢ 典型方法：决策树， 朴素贝叶斯分类，支持向量机，神经网络， 规则分 类器， 基于模式的分类，逻辑回归 …
➢ 数据分析可以将数据变成信息，而数据挖掘将信息变成知识，如果需要 从数据中发现知识，往往需要数据分析和数据挖掘相互配合，共同完成 任务。

数据挖掘导论第一二章_924

数据挖掘导论第一二章_924
特征加权（通过赋予某个特征一定的权值来表示器重要性）是另一种保留或删除特征的办法。特征越重要，所赋予的权值越大，而不太重要的特征赋予较小的权值。
2.3.4特征创建
常常可以由原来的属性创建新的属性集，更有效地捕获数据集中的重要信息。三种创建新属性的相关方法：特征提取、映射数据到新的空间和特征构造。
特征提取(feature extraction)：由原始数据数据创建新的特征集称作特征提取。最常用的特征提取技术都是高度针对具体领域的。因此，一旦数据挖掘用于一个相对较新的领域，一个关键任务就是开发新的特征和特征提取方法。
首先定义测量误差和数据收集错误，然后进一步考虑涉及测量误差的各种问题：噪声、伪像、偏倚、精度和准确度。最后讨论可能同时涉及测量和数据收集的数据质量问题：离群点、遗漏和不一致值、重复数据。
测量误差(measurement error)指测量过程中导致的问题。
数据收集错误(data collection error)指诸如遗漏数据对象或属性值，或不当的包含了其他数据对象等错误。
过滤方法(filter approach)：使用某种独立于数据挖掘任务的方法，在数据挖掘算法运行前进行特征选择。
包装方法(wrapper approach)：这些方法将目标数据挖掘算法作为黑盒，使用类似于前面介绍的理想算法，但通常不枚举所有可能的子集来找出最佳属性子集。
过滤方法和包装方法唯一的不同是它们使用了不同的特征子集评估方法。对于包装方法，子集评估使用目标数据挖掘算法；对于过滤方法，子集评估技术不同于目标数据挖掘算法。搜索策略可以不同，但是计算花费应当较低，并且应当找到最优或近似最优的特征子集。通常不可能同时满足这两个要求，因此需要这种权衡。搜索的一个不可缺少的组成部分是评估步骤，根据已经考虑的子集评价当前的特征子集。这需要一种评估度量，针对诸如分类或聚类等数据挖掘任务，确定属性特征子集的质量。对于过滤方法，这种度量试图预测实际的数据挖掘算法在给定的属性集上执行的效果如何；对于包装方法，评估包括实际运行目标数据挖掘应用，子集评估函数就是通常用于度量数据挖掘结果的判断标准。

韩家炜-数据挖掘：概念与技术-第1章PPT课件

• 数据挖掘任务可以被归类为两种类别：描 述性的和预测性的。
• 描述性的挖掘任务是描述目标数据集的数 据属性。
• 预测性的挖掘任务是归纳现有数据以用来 做预测。
2021
20
1.4.1 类别/概念描述：特征化和区
分
对于一个电商企业，销售商品可分为计算机和 打印机，客户可分为大客户和节约型客户。对这些 单个的类别和概念使用总结、概要或者精确的术语 进行描述非常有用。这种对类别或者概念的描述称 为类别/概念描述。 描述可以通过：
2021
22
举例如，总结每年在AllElectronics 花掉 5000美元以上的客户特征。
描述结果可能是这些客户的一般信息， 如他们是40-50岁之间的，有工作的，有很高 信用度的。
2021
23
数据区分
数据区分是比较目标类别数据对象和一个或者一 组对象的一般特征。
举例如，用户想比较去年的销售额增长了10%的 软件产品和销售额下降了30%的产品的一般特征。
2021
11
• 1.1 Why Data Mining? • 1.2 What is Data Mining? • 1.3 What kinds of Data Can be Mined?
– 1.3.1 Database Data – 1.3.2 Data Warehouse – 1.3.3 Transactional Data – 1.3.4 Other Kinds of Data
– 举个例子，谷歌的Flu Trends使用一些特定的词语作为流 感的指示器。它能够发现搜索流感信息的人群的数量与真 正有流感症状的人群的数量之间的紧密关系。当所有的关 于流感的信息聚集在一起时，就能呈现某种模式。使用聚 集的谷歌搜索数据，Flu Trends能比传统系统提早两周估 计到流感的发生。

电商数据挖掘 第1章

第1章，引言：电子商务运营和数据电子商务覆盖面很广，为了使叙述更有针对性，本书主要针对电商卖家来探讨如何利用基于数据的运营来提高电子商务网站的业绩和做好更长远的发展。

✓选择哪些商品可以吸引最多的客户？✓怎样用最少的钱引入最多的流量？✓怎样把网站访客的转化率从1%提升到5%？✓怎样选择给哪些老客户优惠？✓怎样把每个客户在网站上的单次消费金额从￥100提升到￥150？以上这些问题都是本书试图帮助您解决的问题。

我们这本书的两个关键词就是“电子商务运营”和“数据”。

电子商务的运营涉及平台的选择、商品的选择、网站的构建、页面的设置、为网站引入流量乃至最后提升网站的整体收入，其范围包括营销，但要超出营销的范围。

而正因为电子商务是基于互联网的，数据充斥在电子商务运营的各个环节，所以成功的运营一定是基于数据的。

在电子商务运营的各个环节，都需要以数据为基础。

当我们养成以数据为导向的习惯之后，做运营就有了依据，不再是凭经验盲目运作，而是有的放矢。

除此之外，电子商务还有物流、仓储等环节，也和数据相关，不过不是本书讨论的主要内容。

在互联网上进行交易的最大优点是电子商务企业可以在互联网中取到大量的真实数据，包括真实的市场数据、网站流量数据、产品被关注和浏览数据、产品销售数据等，从而使我们可以有效地估计出访客的兴趣和对各种商品的不同反应。

当我们有明确的且可以量化的目标时，采用数据分析和数据挖掘技术的效果是更加好的。

当我们很清晰地得到客户的行为数据，分析客户的各种行为之后，我们就能更深入地了解客户。

本书中涉及的话题覆盖了电子商务企业运营的各个层面，不过核心的内容是在于以数据为基础的运营。

如何能够通过数据，帮助电子商务企业制定合理的KPI，提升运营效率，提升广告投放的性价比，提升网站访问的转化率，照顾好老客户，提升电子商务网站(店)的整体收入，是我们在本书中要讨论的主要内容。

1.1节, 2012年最大的赌局在2012年，大家所知道最大的赌局自然是在年度经济人物颁奖晚会上，万达集团的王健林与马云同台，就电商与传统商铺的未来展开辩论。

教材信息《数据挖掘原理与算法》 By 毛国君,段立娟,


大学等研究机构的大多数基础性研究集中在数据挖掘理论、挖掘 算法等的探讨上。 公司的研究更注重和实际商业问题结合。

数据挖掘的经济价值已经显现出来：Gartner报告 中列举重要影响的五项关键技术，其中KDD和人 工智能排名第一。
2018年8月24日星期五
DMKD Sides By MAO
11
数据挖掘研究聚焦点
2018年8月24日星期五 DMKD Sides By MAO
1
第一章 绪论
内容提要

数据挖掘技术的产生与发展 数据挖掘研究的发展趋势 数据挖掘概念 数据挖掘技术的分类问题 数据挖掘常用的知识表示模式与方法


不同数据存储形式下的数据挖掘问题
粗糙集方法及其在数据挖掘中的应用 数据挖掘的应用分析
教材信息：
《数据挖掘原理与算法》 By 毛国君，段立娟，王石，石云 Pub. 清华大学出版社，2004
使用说明： 本书是一本全面介绍数据挖掘和知识发现技术的 专业书籍，可作为计算机专业研究生或高年级本科生 教材。共分8章，各章相对独立成篇，以利于读者选 择性学习。本课件供全书讲解之用，为了取得好的教 学效果，教师应该根据学生层次、教学大纲或课时安 排进行必要裁减。


本世纪开始： Data mining 得到理论/技术深化。
DMKD Sides By MAO
2018年8月24日星期五
7
统计学的深入应用

强大有效的数理统计方法和工具，已成为信息咨 询业的基础 。 统计分析技术是基于严格的数学理论和高超的应 用技巧的 。


数据挖掘技术是数理统计分析应用的延伸和发展 。
和数据库技术的结合性研究

数据挖掘第一章

3
CS512 Coverage (Chapters 11, 12, 13 + More Advanced Topics)


Cluster Analysis: Advanced Methods (Chapter 11) Outlier Analysis (Chapter 12) Mining data streams, time-series, and sequence data Mining graph data Mining social and information networks Mining object, spatial, multimedia, text and Web data Mining complex data objects Spatial and spatiotemporal data mining Multimedia data mining Text and Web mining Additional (often current) themes if time permits

Database Systems:


Text information systems


Bioinformatics


Yahoo!-DAIS seminar (CS591DAIS—Fall and Spring. 1 credit unit)
2
CS412 Coverage (Chapters 1-10, 3rd Ed.)

Summary
7
Why Data Mining?

Tfrom terabytes to petabytes
  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
数据挖掘:引言
Data Mining 主讲教师：骆嘉伟
Office number: 软件院309 E-mail: luojiawei@
2014年10月22日星期三
1
教学目的
本课程主要介绍数据挖掘的基本概念、算法、 技术和系统，使学生理解数据挖掘在处理海量数 据过程中的作用和意义；了解现有数据挖掘的基 本理论和基本方法，能够根据实际数据挖掘问题 分析建模，开发并使用数据挖掘系统来分析大量 数据。
Provide better, customized services for an edge (e.g. in Customer Relationship Management)
Why Mine Data? Scientific Viewpoint
Data collected and stored at enormous speeds (GB/hour)
Taxable Income Cheat 75K 50K 150K ? ? ? ? ? ?
Yes No No Yes No No Yes No No No
Single Married Single Married
Divorced 90K Single Married 40K 80K
Divorced 95K Married 60K
[Predictive] [Predictive]
Deviation Detection
Classification: Definition
Given a collection of records (training set )
Each record contains a set of attributes, one of the attributes is the class.
Enormity of data High dimensionality of data Heterogeneous, distributed nature of data
Statistics/ AI Machine Learning/ Pattern Recognition
Data Mining
Database systems
Divorced 220K Single Married Single 85K 75K 90K
No Yes No Yes
Test Set
Training Set
Learn Classifier
Model
Classification: Application 1
Direct Marketing
Goal: Reduce cost of mailing by targeting a set of consumers likely to buy a new cell-phone product. Approach: Use the data for a similar product introduced before. We know which customers decided to buy and which decided otherwise. This {buy, don’t buy} decision forms the class attribute. Collect various demographic, lifestyle, and companyinteraction related information about all such customers.
When does a customer buy, what does he buy, how often he pays on time, etc
Label past transactions as fraud or fair transactions. This forms the class attribute. Learn a model for the class of the transactions. Use this model to detect fraud by observing credit card transactions on an account.
Traditional techniques infeasible for raw data Data mining may help scientists
in classifying and segmenting data in Hypothesis Formation
Mining Large Data Sets - Motivation
Type of business, where they stay, how much they earn, etc.
Use this information as input attributes to learn a classifier model.
Classification: Application 2
Find a model for class attribute as a function of the values of other attributes. Goal: previously unseen records should be assigned a class as accurately as possible.
A test set is used to determine the accuracy of the model. Usually, the given data set is divided into training and test sets, with training set used to build the model and test set used to validate it.
5
数据挖掘研究的促发因素
位置签到服务
实时发布给好友，使朋友间可以更快速地了解相 互间的状态。 商家了解哪些顾客是经常光顾自己的，以便给予 常客更多地优惠等。
带有地理标注的图片
即将图片与某些地理位置联系起来，若在查询某 个景点时能有一些相关的图片。 使用搜索和数据挖掘的技术给图片相关性 （relevance）打分，将得分高的结果返回给用 户。
2014年10月22日星期三
12
数据挖掘广义定义
对储存在数据库、数据仓库和其他各种信息 源的海量数据信息中隐含的有趣信息的发现 过程。 数据挖掘是知识发现过程的一个步骤
2014年10月22日星期三
13
Origins of Data Mining
Draws ideas from machine learning/AI, pattern recognition, statistics, and database systems Traditional Techniques may be unsuitable due to
Classification Example
Tid Refund Marital Status 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
10
Taxable Income Cheat 125K 100K 70K 120K No No No No Yes No
10
Refund Marital Status No Yes No Yes No No Single Married Married
There is often information “hidden” in the data that is not readily evident Human analysts may take weeks to discover useful information Much of the data is never analyzed at all 数据富裕，知识贫乏 大量数据背后隐藏着重要的知识 需要有效的数据挖掘工具支持
基于出租车数据的线路推荐系统
当用户查询路线时，系统根据目的地、目前时间等 信息搜索以往出租车的行驶路线，即最佳路线。
2014年10月22日星期三
6
Why Mine Data? Commercial Viewpoint
Lots of data is being collected and warehoused
Data Mining Tasks
Prediction Methods
Use some variables to predict unknown or future values of other variables.
Description Methods
Find human-interpretable patterns that describe the data.
2014年10月22日星期三
3
“小数据”时代
数据样本小，数据珍贵 对数据准确性要求很高，容错性差 基于归纳，发现大概率事件（一般性规律） 依赖逻辑，注重因果性
2014年10月22日星期三
4
“大数据”时代
数据样本大 对数据准确性要求低，宽容性好 发现小概率事件（特殊性规律） 依赖计算，注重关联性
2014年10月22日星期三
2014年10月22日星期三
2
参考书目
Jiawei Han and Micheline Kamber，数据挖掘— 概念与技术(原书第三版)，范明、孟小峰等译， 机械工业出版社 PangNing Tan,Michael Steinbach,Vipin Kumar, 数据挖掘导论，范明、范宏建等译，人 民邮电出版社 Ian H. Witten and Eibe Frank，数据挖掘—实用 机器学习技术(原书第二版)，董琳、邱泉等译， 机械工业出版社
remote sensors on a satellite telescopes scanning the skies microarrays generating gene expression data scientific simulations generating terabytes of data