数据挖掘(三)数据归约

简述数据归约的概念
数据归约是指在数据处理过程中，通过删除冗余和不必要的数据，将数据集转换为更小、更简单和更易处理的形式。

数据归约是数据挖掘和统计分析等领域中的一个重要概念，可以帮助分析人员在处理海量数据时提高处理效率，同时也可以减少错误和误解的可能
性。

数据归约的目标是缩小原始数据集的规模，同时保留足够的信息，以便能够得到准确
的分析结果。

归约操作可以在多个层面上进行，包括数据的属性空间、实例空间和特征空
间等。

对于属性空间的归约，通常采用删除冗余属性和合并相关属性等方法，以减少数据集
中属性的数量和复杂性。

这种方法通常可以提高数据处理和统计分析的效率，并减少错误
的可能性。

总之，数据归约是数据处理和分析中非常重要的概念，可以帮助分析人员在处理大量
数据时提高处理效率和准确性，同时也可以提高分析结果的可靠性和可解释性。

---------------------------名词解释--------------------- 1.数据仓库：是一种新的数据处理体系结构，是面向主题的、集成的、不可更新的(稳定性)、随时间不断变化(不同时间)的数据集合，为企业决策支持系统提供所需的集成信息。

2.孤立点：指数据库中包含的一些与数据的一般行为或模型不一致的异常数据。

3.OLAP：OLAP是在OLTP的基础上发展起来的，以数据仓库为基础的数据分析处理，是共享多维信息的快速分析，是被专门设计用于支持复杂的分析操作，侧重对分析人员和高层管理人员的决策支持。

4.粒度：指数据仓库的数据单位中保存数据细化或综合程度的级别。

粒度影响存放在数据仓库中的数据量的大小，同时影响数据仓库所能回答查询问题的细节程度。

5.数据规范化：指将数据按比例缩放(如更换大单位)，使之落入一个特定的区域（如0－1）以提高数据挖掘效率的方法。

规范化的常用方法有：最大－最小规范化、零－均值规范化、小数定标规范化。

6.关联知识：是反映一个事件和其他事件之间依赖或相互关联的知识。

如果两项或多项属性之间存在关联，那么其中一项的属性值就可以依据其他属性值进行预测。

7.数据挖掘：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。

8.OLTP：OLTP为联机事务处理的缩写，OLAP是联机分析处理的缩写。

前者是以数据库为基础的，面对的是操作人员和低层管理人员，对基本数据进行查询和增、删、改等处理。

9.ROLAP：是基于关系数据库存储方式的，在这种结构中，多维数据被映像成二维关系表，通常采用星型或雪花型架构，由一个事实表和多个维度表构成。

10.MOLAP：是基于类似于“超立方”块的OLAP存储结构，由许多经压缩的、类似于多维数组的对象构成，并带有高度压缩的索引及指针结构，通过直接偏移计算进行存取。

11.数据归约：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。

数值归约的常用方法数值归约是将大量数据中的信息压缩为有限数量的值或度量，以便更好地理解和处理数据。

数值归约的目的是减少数据维度，同时保留重要的信息，从而简化数据的处理和分析。

在实际应用中，数值归约常用于数据挖掘、模式识别、数据压缩等领域。

1. 直方图法直方图法是将连续区间离散化为若干个区间，然后计算每个区间的频率，最终得到一个频率分布直方图。

这种方法可以将连续数据转化为离散数据，从而使得数据更易于处理和分析。

在直方图法中，区间的数量和大小需要根据数据集的特征来进行选择，以便得到更准确的结果。

2. 抽样方法抽样方法是从大量数据中随机选取一部分样本数据进行分析和处理。

可以使用不同的随机抽样方法，如简单随机抽样、分层抽样和系统抽样等。

这种方法可以减少数据量，提高处理效率，并且可以得到相对准确的结果。

抽样方法需要注意样本的选取方法和数量，以避免抽样误差的影响。

3. 熟悉规则熟悉规则是针对一些特定领域的专业知识和经验，将数据转化为易于理解和处理的规则或模型。

在医疗领域，可以根据某些病症的特征和治疗效果，建立疾病诊断或治疗规则。

这种方法可以大大减少数据量，同时保留核心信息，提高数据处理和分析的效率。

4. 主成分分析法主成分分析法是将多维数据转化为少数几个主成分，以表示原始数据的主要特征。

主成分分析可以通过对数据的协方差矩阵进行特征值分解，得到主成分向量和特征值，从而得到原始数据的主要信息。

这种方法可以减少数据的复杂度，同时保留重要的信息。

主成分分析也可能忽略一些次要因素或特征，因此需要根据具体问题进行判断和分析。

5. 聚类分析法聚类分析法是将数据集中的对象进行分类和聚集，以便得到相似的数据对象，并且将不同类别的数据对象区分开来。

聚类分析可以根据不同的特征和距离度量方法，将数据对象进行划分和分组。

这种方法可以大大减少数据量，从而简化数据的处理和分析过程。

聚类分析需要考虑不同数据对象之间的相似性和差异性，以避免分类误差的影响。

数据规约方法数据规约是数据预处理的一个重要步骤，其目的是通过减少数据量和数据维度，提高数据的处理效率和模型的精确度。

在实际应用中，数据规约方法的选择对数据挖掘和机器学习的结果有着重要的影响。

本文将介绍几种常见的数据规约方法，包括维度规约、数值规约和属性规约。

维度规约是指通过减少数据的维度来降低数据的复杂度。

在实际应用中，数据往往具有大量的属性，而其中很多属性可能是冗余的或者无关的。

因此，通过维度规约可以去除这些冗余属性，从而减少数据的维度。

常见的维度规约方法包括主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA）。

主成分分析通过将原始属性空间映射到一个低维的子空间来实现维度规约，而线性判别分析则是通过寻找最能区分不同类别的投影方向来实现维度规约。

数值规约是指通过对数据进行数值变换来减少数据的数量。

在实际应用中，数据往往具有大量的重复值或者近似值，而这些重复值和近似值可能会对数据挖掘和机器学习的结果产生影响。

因此，通过数值规约可以将这些重复值和近似值合并，从而减少数据的数量。

常见的数值规约方法包括直方图法和聚类法。

直方图法通过将连续的数值划分为若干个区间，然后用区间的代表值来代替原始数值，从而实现数值规约。

而聚类法则是通过将相似的数值聚集在一起，然后用聚类的中心值来代替原始数值，从而实现数值规约。

属性规约是指通过选择最重要的属性来减少数据的属性数量。

在实际应用中，数据往往具有大量的属性，而其中很多属性可能是无关的或者冗余的。

因此，通过属性规约可以选择最重要的属性，从而减少数据的属性数量。

常见的属性规约方法包括递归特征消除法和信息增益法。

递归特征消除法通过不断地训练模型，并且选择对模型影响最大的属性来实现属性规约，而信息增益法则是通过计算每个属性对分类的信息增益，然后选择信息增益最大的属性来实现属性规约。

综上所述，数据规约方法是数据预处理的一个重要步骤，其目的是通过减少数据量和数据维度，提高数据的处理效率和模型的精确度。

项目3 数据规约3.1 实验目的（1）理解维归约、案例归约与值技术归约(即数据压缩)的区别；（2）理解数据挖掘过程的预处理阶段中数据归约的优点；（3）重点掌握利用主成分分析方法对数据进行维归约，理解特征构成和特征选择的基本原则；（4）重点掌握案例归约技术，学会不同情况进行数据归约处理。

3.2 实验原理在海量数据上进行复杂的数据分析和挖掘将需要很长的时间，使得这种分析不现实或不可行。

虽然大型数据集有得到更佳挖掘结果的潜力，但并不能保证就一定能获得比小型数据集好的挖掘结果。

假如是多维数据，一个主要问题是，在所有维度中搜寻所有挖掘方案之前，是否可以确定这种方法在已归约数据集的挖掘和发现中发挥得淋漓尽致。

更一般得是，从一个可用特征得子集或案例得到一个通解，并且即使搜索空间扩大是也将会保持不变。

数据规约技术可以用来得到数据集的规约表示，它小得多，但仍接近于保持原数据的完整性。

这样，在规约后的数据集上挖掘将更有效，并产生相同（或几乎相同）的分析结果。

数据规约的策略包括：数据立方体聚集、属性子集选择、维度规约、数值规约、离散化和概念分层产生。

这里简单介绍维度归约、案例归约与值技术归约。

离散化和概念分层产生将在第5章进行介绍。

3.2.1 维规约用于数据分析的数据可能包含数以百计的属性，其中大部分属性与挖掘任务不相关，是冗余的。

维规约通过删除不相关的属性（或维）减少数据量。

通常使用属性子集选择方法。

属性子集选择的目标是找出最小属性集，使得数据类的概率分布尽可能地接近使用所有属性的原分布。

在压缩的属性集上挖掘还有其它的优点。

它减少了出现在发现模式上的属性的数目，使得模式更易于理解。

对于属性子集选择，通常使用压缩空间的启发式算法。

通常，这些算法是贪心算法，在搜索属性空间时，总是做看上去是最佳的选择。

它们的策略是做局部最优选择，期望由此导致全局最优解。

在实践中，这种贪心算法是有效的，并可以逼近最优解。

“最好的”（或“最差的”）属性使用统计意义的测试来选择。

cda考试二级笔记CDA（Certified Data Analyst）考试是中国数据分析师协会认证的数据分析师考试。

下面是CDA考试二级的笔记，供您参考：一、数据挖掘与机器学习基础1. 数据挖掘定义：从大量数据中提取有价值的信息的过程。

2. 机器学习定义：利用计算机算法从数据中自动学习并改进模型的过程。

3. 数据挖掘与机器学习的关系：数据挖掘是应用，机器学习是方法。

4. 常用数据挖掘算法：决策树、聚类、关联规则、分类、回归等。

5. 常用机器学习算法：线性回归、逻辑回归、支持向量机、神经网络等。

二、数据预处理1. 数据清洗：处理缺失值、异常值、重复值等。

2. 数据集成：将多个数据源的数据整合到一起。

3. 数据归约：降低数据集的大小，如主成分分析、特征选择等。

4. 数据变换：将数据转换成适合分析的格式或形式，如特征编码、数据标准化等。

三、数据分析与可视化1. 描述性统计：均值、中位数、方差等统计量。

2. 探索性分析：发现数据的分布、趋势和异常。

3. 可视化工具：Tableau、Excel、PowerBI等。

4. 常用图表类型：柱状图、折线图、饼图、散点图等。

四、预测与决策分析1. 时间序列预测：ARIMA模型、指数平滑等。

2. 回归分析：线性回归、逻辑回归等。

3. 分类分析：决策树、支持向量机等。

4. 决策树分析：构建决策树模型，进行分类或预测。

5. 关联规则分析：发现数据之间的关联规则，如购物篮分析。

五、高级主题1. 大数据处理技术：Hadoop、Spark等。

2. 数据挖掘中的隐私保护技术：差分隐私、k-匿名等。

3. 数据可视化中的高级技术：热力图、气泡图等。

4. 机器学习中的集成学习、深度学习等技术。

数据挖掘数据清洗数据挖掘数据清洗是在数据挖掘过程中的一个重要环节，它是为了提高数据质量和准确性而进行的一系列数据处理操作。

数据清洗的目标是去除数据中的噪声、错误和冗余，使得数据更加可靠和适用于后续的分析和挖掘工作。

数据清洗的过程包括以下几个步骤：1. 数据收集：首先需要收集原始数据，可以是从数据库、文件、网络等不同的数据源中获取。

收集到的数据可能包含有缺失值、异常值、重复值等问题。

2. 缺失值处理：缺失值是指数据中的某些项缺失或者为空的情况。

处理缺失值的方法有多种，常见的有删除含有缺失值的记录、使用平均值或中位数填充缺失值、使用插值法进行填充等。

3. 异常值处理：异常值是指与大部分数据明显不同的数值。

异常值可能是由于测量误差、录入错误等造成的。

处理异常值的方法可以是删除异常值、使用平均值或中位数进行替代、使用统计方法进行修正等。

4. 重复值处理：重复值是指数据集中存在两条或多条完全相同的记录。

重复值会对数据分析和挖掘造成不必要的干扰。

处理重复值的方法是删除重复的记录，保留一条即可。

5. 数据格式化：数据格式化是将数据转换为适合分析和挖掘的格式。

例如，将日期字段转换为标准的日期格式，将文本字段转换为数字或分类变量等。

6. 数据集成：数据集成是将来自不同数据源的数据进行合并和整合。

在数据集成过程中，需要处理不同数据源之间的数据不一致问题，例如字段名称不同、数据单位不同等。

7. 数据转换：数据转换是对数据进行变换，使得数据更加适合进行分析和挖掘。

例如，进行数据标准化、数据平滑、数据离散化等操作。

8. 数据归约：数据归约是通过选择和变换数据，减少数据集的规模。

例如，可以通过抽样方法减少数据集的大小，或者通过特征选择方法选取最相关的特征。

9. 数据验证：数据验证是对清洗后的数据进行验证，确保数据的质量和准确性。

可以使用统计方法、可视化方法等进行数据验证。

总结起来，数据挖掘数据清洗是一个非常重要的数据预处理过程，通过对数据进行缺失值处理、异常值处理、重复值处理、数据格式化、数据集成、数据转换、数据归约和数据验证等操作，可以提高数据的质量和准确性，为后续的数据分析和挖掘工作提供可靠的数据基础。

数据归约名词解释嘿，咱今天来唠唠数据归约这个事儿哈！你说数据就像一个超级大的宝库，里面啥都有。

但有时候这个宝库太大了，咱找起东西来就费劲啦，就好像在大海里捞针一样！这时候数据归约就闪亮登场啦！数据归约呢，就好比是给这个大宝库做个整理，把那些不太重要的、重复的东西给清理掉一些，让宝库变得更精简、更有秩序。

它可不是随随便便删减哦，那可是有讲究的嘞！你想想看，要是没有数据归约，咱面对那海量的数据，不就像一只无头苍蝇到处乱撞嘛！数据归约就像是给咱指了一条明路呀。

它能让我们更快地找到关键信息，就像在一堆杂物里一下子就找到了我们最想要的宝贝一样。

比如说，咱有一堆数据记录了人们每天买啥东西，那可老多了。

但通过数据归约，咱可以把那些偶尔买一次的不太重要的东西先放一边，着重关注那些大家经常买的热门商品，这不就简单明了多啦？这数据归约厉害吧！而且啊，数据归约还能帮我们节省存储空间呢！那么多数据要是都存起来，得占多大地方呀！但经过归约后，数据量变小了，存储就没那么费劲啦。

这就好比你的衣柜，把不常穿的衣服清理掉一些，衣柜不就宽敞多了嘛！它还能提高数据分析的效率呢！原本要在一堆杂乱无章的数据里找规律，那得多难呀！但经过归约，数据变得有规律可循，分析起来就轻松多啦。

这不就像在一堆乱麻里找到了线头，一下子就能把线理顺了嘛！咱再换个角度想想，要是没有数据归约，那我们面对那么多数据岂不是要晕头转向啦？有了它，我们就像是有了一把神奇的钥匙，能打开数据宝库的大门，轻松找到我们想要的东西。

这可不是一般的厉害呀！所以说呀，数据归约可真是个好东西呀！它让我们的数据世界变得更加清晰、有序、高效。

它就像是我们在数据海洋中航行的灯塔，指引着我们前进的方向。

难道不是吗？咱可得好好珍惜这个好帮手，让它为我们的数据分析和处理发挥更大的作用呀！。

数据挖掘的四个步骤数据挖掘是一种通过各种分析技术来从大数据集中提取重要信息的过程。

这个过程可以被分为四个步骤：数据收集、数据准备、算法模型、和数据评估。

在此我们将一一介绍这些步骤，以加深对数据挖掘的了解。

数据收集数据收集是数据挖掘的第一步骤。

它是确保数据质量的关键阶段。

在该步骤中，我们需要定义需要获取的数据类型（结构化、半结构化或非结构化）和所需的数量。

通常情况下，数据收集可以从不同来源开始，例如：网络抓取、传感器数据、文档存档、数据库、或电子邮件。

在数据收集的过程中，我们需要确保数据准确性、完整性、一致性和可见性。

同时，还需要考虑隐私权问题，以确保保护被收集数据的人员、企业或组织。

数据准备数据准备是应用数据挖掘算法所必需的步骤。

在此步骤中，我们需要对数据采取不同的措施，以确保数据的质量、一致性和可解释性。

数据准备包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据归约。

在数据清洗中，我们需要移除数据中存在错误或重复的项，同时还需要识别和处理缺失值、异常值等。

在数据集成阶段，我们需要整合来自不同渠道的多个数据源，以创建一个共同的视图。

在数据转换阶段，我们将数据交换为一种另一个的格式，可用于特定的数据挖掘技术。

在数据归纳阶段，我们需要想办法减小数据集的规模，以便进行算法统计运算。

这是旨在降低最终模型的计算复杂度和成本。

算法模型算法模型是数据挖掘中的核心部分。

在此步骤中，我们需要用特定的算法来适配和建立模型。

首先，我们需要确定需要进行的数据挖掘类型，例如：分类、聚类、回归、关联规则、异常检测等。

接着我们需要根据数据挖掘问题的请求，选择其相应的算法。

目前，常用的算法有决策树、神经网络、聚类、关联规则、SVM等。

模型创建完成后，我们需要对模型进行优化和调整，以提高其准确性和性能。

数据评估在数据挖掘过程中，模型的评估至关重要，很难保证建立的模型拟合样本集的同时也适用于新数据。

为了更好地评估模型的质量，我们需要执行预测和测试来确定模型的准确性和效用。

《大数据导论》在线作业一、单选题共15题，30分1基础设施即服务的英文简称是A IaaSB PaaSC SaaS我的答案：A2用于描述相等时间间隔下连续数据随时间变化趋势的是()A折线图B散点图C条形图D饼图我的答案：A3下列不属于商业大数据类型的是A传统企业数据B机器和传感器数据C社交数据D电子商务数据我的答案：B4以下哪项不是数据可视化工具的特性()A实时性B简单操作C更丰富的展现D仅需一种数据支持方式即可我的答案：D5MapReduce中的Map和Reduce函数使用()进行输入输出A key/value对B随机数值C其他计算结果我的答案：A6以下不是数据仓库基本特征的是()A数据仓库是面向主题的B数据仓库是面向事务的C数据仓库的数据是相对稳定的D数据仓库的数据是反映历史变化的我的答案：B7IaaS是()的简称A软件即服务B平台即服务C基础设施即服务D硬件即服务我的答案：C8大数据的最显著特征是() 。

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