数据挖掘第二章——认识数据(1)2

第2章数据仓库2.1数据仓库的基本概念1. 数据仓库的数据是面向主题的数据仓库与数据挖掘技术图2-1主题间的重叠关系2. 数据仓库的数据是集成的3. 数据仓库的数据是不可更新的数据仓库与数据挖掘技术4. 数据仓库的数据是随时间不断变化的图2-2数据仓库体系结构2.2数据仓库的体系结构数据仓库与数据挖掘技术图2-3数据仓库数据组织结构2.2.1元数据1. 元数据在数据仓库中的作用2. 元数据的使用3. 元数据的分类4. 元数据的内容2.2.2粒度的概念1. 按时间段综合数据的粒度2. 样本数据库2.2.3分割问题1. 分割的优越性2. 数据分割的标准3. 分割的层次2.2.4数据仓库中的数据组织形式1. 简单堆积结构图2-4简单堆积结构数据组织形式2. 轮转综合结构数据仓库与数据挖掘技术图2-5轮转综合结构数据组织形式3. 简单直接结构图2-6简单直接结构数据组织形式4. 连续结构图2-7连续结构数据组织形式数据仓库与数据挖掘技术2.3数据仓库的数据模型2.3.1概念数据模型图2-8商品、顾客和供应商E-R图2.3.2逻辑数据模型2.3.3物理数据模型2.3.4高层数据模型、中间层数据模型和低层数据模型1. 高层数据模型2. 中间层数据模型3. 低层数据模型数据仓库与数据挖掘技术2.4数据仓库设计步骤图2-9数据仓库设计步骤2.4.1概念模型设计1. 界定系统边界2. 确定主要的主题域3. 实例2.4.2技术准备工作2.4.3逻辑模型设计1. 分析主题域2. 划分粒度层次3. 确定数据分割策略4. 定义关系模式5. 定义记录系统2.4.4物理模型设计1. 确定数据的存储结构数据仓库与数据挖掘技术2. 确定索引策略3. 确定数据存放位置4. 确定存储分配2.4.5数据仓库的生成1. 接口设计2. 数据装入2.4.6数据仓库的使用和维护1. 开发DSS应用图2-10DSS应用开发步骤2. 进一步理解需求，改善系统，维护数据仓库图2-11William H.Inmon数据仓库设计步骤数据仓库与数据挖掘技术2.5利用SQL Server 2005构建数据仓库图2-12使用Visual Studio 2005系统新建项目图2-13新建Analysis Services项目图2-14新建数据源数据仓库与数据挖掘技术图2-15新建数据源向导图2-16选择如何连接数据源图2-17连接管理器图2-18连接管理器连接测试成功窗口图2-19选择已经连接的数据库作为数据源图2-20选择连接数据源的凭证图2-21新建数据源向导完成图2-22右击新建数据源视图图2-23新建数据源视图向导图2-24选择视图的数据源图2-25选择表和视图图2-26完成新建数据源视图向导图2-27新建多维数据集图2-28多维数据集向导图2-29选择生成多维数据集的方法图2-30选择多维数据集的数据源视图图2-31检测事实数据表和维度表图2-32标示事实表和维度表图2-33选择度量值图2-34扫描维度图2-35查看维度结构图2-36完成多维数据集向导图2-37创建完成数据仓库界面习题21. 如何理解数据仓库是面向主题的、集成的、不可更改的和是随时间不断变化的。

数据仓库与数据挖掘教程(第2版)课后习题答案第二章1. 什么是数据仓库？它与传统数据库有什么不同？答：数据仓库是一个面向主题、集成、稳定、可学习的数据集合，用于支持企业决策制定和决策支持系统。

与传统数据库相比，数据仓库更注重数据的整合和大数据的处理能力，以支持更高级别的数据分析和决策。

2. 什么是元数据？有哪些类型？答：元数据指描述数据仓库中数据的数据，用于描述数据的含义、格式、内容、质量、来源、使用和存储等方面的信息。

元数据有三种类型：技术元数据、业务元数据和操作元数据。

3. 数据仓库的架构有哪些组成部分？请简述各组成部分的作用。

答：数据仓库的架构主要包括数据源、数据抽取、清理和转换、存储和管理、元数据管理、查询和分析等几个组成部分。

- 数据源：指数据仓库的数据来源，可以是事务处理系统、外部数据源、第三方提供商等。

- 数据抽取、清理和转换：将数据从各种不同的来源抽取出来并转化为简单、标准的格式，以便进行加工和分析。

- 存储和管理：将经过抽取、转换和清洗后的数据存储在数据仓库中并进行管理，查找、更新和删除等操作。

- 元数据管理：对数据仓库中的元数据进行管理，并将其存储在元数据存储库中。

- 查询和分析：通过各种查询和分析工具来进行数据挖掘、分析和报告。

4. 请列出数据仓库中的三种主要数据类型。

答：数据仓库中的三种主要数据类型包括事实数据、维度数据和元数据。

5. 请列出数据仓库的三种不同的操作类型。

答：数据仓库的三种不同的操作类型包括基础操作、加工操作和查询操作。

6. 数据挖掘的定义是什么？答：数据挖掘是一种通过分析大量数据来发现有意义模式、趋势和关联的过程。

它是既包含统计学、机器学习和数据库技术的交叉学科，又包含更广泛的知识和业务领域。

7. 请列出数据挖掘中的四个主要任务。

答：数据挖掘中的四个主要任务包括描述性数据挖掘、预测性数据挖掘、关联数据挖掘和分类和聚类。

8. 数据仓库中经常使用OLAP分析方式，您了解OLAP是什么吗？答： OLAP是一种面向主题的数据分析方式，可以帮助用户对快速变化的数据进行多维分析和决策支持。

1.1什么是数据‎挖掘？（a）它是一种广告‎宣传吗？（d）它是一种从数‎据库、统计学、机器学和模式‎识别发展而来‎的技术的简单‎转换或应用吗‎？（c）我们提出一种‎观点，说数据挖掘是‎数据库进化的‎结果，你认为数据挖‎掘也是机器学‎习研究进化的‎结果吗？你能结合该学‎科的发展历史‎提出这一观点‎吗？针对统计学和‎模式知识领域‎做相同的事（d）当把数据挖掘‎看做知识点发‎现过程时，描述数据挖掘‎所涉及的步骤‎答：数据挖掘比较‎简单的定义是‎：数据挖掘是从‎大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际数‎据中，提取隐含在其‎中的、人们所不知道‎的、但又是潜在有‎用信息和知识‎的过程。

数据挖掘不是‎一种广告宣传‎，而是由于大量‎数据的可用性‎以及把这些数‎据变为有用的‎信息的迫切需‎要，使得数据挖掘‎变得更加有必‎要。

因此，数据挖掘可以‎被看作是信息‎技术的自然演‎变的结果。

数据挖掘不是‎一种从数据库‎、统计学和机器‎学习发展的技‎术的简单转换‎，而是来自多学‎科，例如数据库技‎术、统计学，机器学习、高性能计算、模式识别、神经网络、数据可视化、信息检索、图像和信号处‎理以及空间数‎据分析技术的‎集成。

数据库技术开‎始于数据收集‎和数据库创建‎机制的发展，导致了用于数‎据管理的有效‎机制，包括数据存储‎和检索，查询和事务处‎理的发展。

提供查询和事‎务处理的大量‎的数据库系统‎最终自然地导‎致了对数据分‎析和理解的需‎要。

因此，出于这种必要‎性，数据挖掘开始‎了其发展。

当把数据挖掘‎看作知识发现‎过程时，涉及步骤如下‎：数据清理，一个删除或消‎除噪声和不一‎致的数据的过‎程；数据集成，多种数据源可‎以组合在一起‎；数据选择，从数据库中提‎取与分析任务‎相关的数据；数据变换，数据变换或同‎意成适合挖掘‎的形式，如通过汇总或‎聚集操作；数据挖掘，基本步骤，使用智能方法‎提取数据模式‎；模式评估，根据某种兴趣‎度度量，识别表示知识‎的真正有趣的‎模式；知识表示，使用可视化和‎知识表示技术‎，向用户提供挖‎掘的知识1.3定义下列数‎据挖掘功能：特征化、区分、关联和相关性‎分析、分类、回归、聚类、离群点分析。

《知识发现与数据挖掘》教学大纲Knowledge Discovery and Data Mining第一部分大纲说明1. 课程代码：1030812082. 课程性质：专业非学位课3. 学时/学分：20/24. 课程目标和任务：数据挖掘是一门新兴的交叉性学科，在很多重要领域，数据挖掘技术发挥着重要作用，如地球科学领域、矿业工程领域、生物工程工程、商业领域、金融和保险领域等。

本课程课程主要讲授数据挖掘技术的基本原理、方法、算法，具体包括：数据挖掘技术内涵、数据特征、聚类分析，关联规则分析、分类等，以及数据挖掘技术在地矿领域的应用。

通过本课程的学习，使研究生掌握数据挖掘技术的基本原理、方法和算法，了解数据挖掘技术的研究与应用热点、数据挖掘技术能够解决的问题和今后研究与应用的发展方向，以及如何利用数据挖掘技术解决实际问题。

5. 教学方式：课堂教学6. 考核方式：考查7. 先修课程：掌握一定的计算机基础知识9. 教材及教学参考资料：（一）教材：Pang-Ning Tan, Michael Steinbach and Vipin Kumar.《Introduction to Data Mining》，北京:人民邮电出版社，2006（二）教学参考资料：Jia-Wei Han and Micheline Kamber.《数据挖掘概念与技术》，北京：机械工业出版社，2003第二部分教学内容和教学要求第一章数据挖掘概述1.1 教学目的与要求重点讲解数据挖掘的起源、数据挖掘过程与功能，以及面临的主要问题。

1.2 教学内容理解和掌握数据挖掘的基本概念、数据挖掘过程以及数据挖掘功能；了解数据挖掘的应用和面临的问题；重点是对数据挖掘能够解决的问题和解决问题思路有清晰的认识。

1.2.1 什么是数据挖掘数据挖掘（Data Mining）就是从大量的、不完全的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、事先不知道的但又是潜在有用的信息和知识的过程。

数据挖掘：是从大量数据中发现有趣(非平庸的、隐含的、先前未知、潜在实用)模式，这些数据可以存放在数据库，数据仓库或者其他信息存储中。

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：目标类数据的普通特性或者特征的汇总； (2) 数据区分：将目标类数据的普通特性与一个或者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浮现的条件，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者概念的模型，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、含糊集)。

预测：建立连续值函数模型，预测空缺的或者不知道的数值数据集。

孤立点：与数据的普通行为或者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者分组，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。

从一个或者多个数据源采集信息，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者‘知识工人’提供服务。

第一章测试1【单选题】(20分)什么是KDD？A.C.文档知识发现B.A.数据挖掘与知识发现C.D.动态知识发现D.B.领域知识发现2【判断题】(20分)数据挖掘的主要任务是从数据中发现潜在的规则，从而能更好的完成描述数据、预测数据等任务。

A.错B.对3【多选题】(20分)数据挖掘的预测建模任务主要包括哪几大类问题？A.分类B.模式匹配C.模式发现D.回归4【多选题】(20分)以下哪些学科和数据挖掘有密切联系？A.人工智能B.计算机组成原理C.矿产挖掘D.统计5【判断题】(20分)离群点可以是合法的数据对象或者值。

A.错B.对第二章测试1【单选题】(20分)下面哪个属于定量的属性类型：A.区间B.序数C.标称D.相异2【单选题】(20分)只有非零值才重要的二元属性被称作：A.非对称的二元属性B.离散属性C.对称属性D.计数属性3【判断题】(20分)定量属性可以是整数值或者是连续值。

A.对B.错4【单选题】(20分)中心趋势度量模（mode）是指A.数据集中出现频率最高的值B.算术平均值C.最大值D.最小值5【多选题】(20分)以下哪些是属于中心趋势的度量A.标准差B.中位数C.五数概括D.平均值第三章测试1【单选题】(20分)数据清洗的方法不包括A.一致性检查。

数据挖掘软件的应用案例和数据分析流程第一章：介绍数据挖掘是一种通过从大量数据中发现隐藏模式和知识的过程。

随着大数据时代的到来，数据挖掘软件的应用越来越广泛。

本文将重点介绍数据挖掘软件的应用案例和数据分析流程。

第二章：数据清洗数据清洗是数据分析的必要步骤。

数据挖掘软件可以帮助我们对数据进行清洗，包括去除重复数据、处理缺失数据、异常值的检测和处理等等。

以金融领域为例，银行在进行风险评估时需要清洗大量的贷款申请数据，排除不符合要求的申请，以提高贷款审核效率和准确性。

第三章：数据预处理在进行数据分析前，我们还需要对数据进行预处理。

这包括数据变换、归一化、离散化等操作。

以网络安全领域为例，数据挖掘软件可以对网络日志数据进行预处理，将原始的文本数据转换为数值型数据，以更好地进行异常检测和入侵检测。

第四章：数据可视化数据可视化是将数据转化为图形或图表的过程，可以帮助我们更直观地理解和分析数据。

数据挖掘软件通常提供丰富的数据可视化工具，比如散点图、折线图、柱状图等等。

在市场营销领域，我们可以使用数据挖掘软件将销售数据可视化，以便更好地理解产品销售情况，调整销售策略。

第五章：数据模型建立数据模型是数据挖掘的核心，可以帮助我们发现数据中的规律和隐藏的知识。

数据挖掘软件提供了各种算法和模型，包括分类、聚类、关联规则挖掘等。

以电商领域为例，通过分析用户的购买行为和历史数据，数据挖掘软件可以构建用户购买预测模型，以提供个性化的推荐服务。

第六章：模型评估和优化建立数据模型后，还需要对模型进行评估和优化。

数据挖掘软件可以帮助我们评估模型的准确性、可靠性和稳定性，以及发现和解决模型的问题。

以医疗领域为例，数据挖掘软件可以对疾病诊断模型进行评估，提高疾病诊断的准确性和效率。

第七章：应用案例一：金融领域在金融领域，数据挖掘软件被广泛应用于风险评估、信用评级、欺诈检测等方面。

通过分析大量历史交易数据和客户数据，数据挖掘软件可以构建风险预测模型，辅助银行制定合理的信贷政策，降低风险。

学习数据挖掘的基本知识第一章：数据挖掘的定义和概念数据挖掘是指通过使用计算机技术和算法，从大量数据中自动发掘并提取出有价值的信息和知识的过程。

它可以帮助人们发现隐藏在数据背后的模式、关联和趋势，以辅助决策和预测未来的趋势。

在数据挖掘中，需要重点关注几个基本概念。

首先是数据采集，它包括从各种来源获取数据的过程，如数据库、互联网、传感器等。

其次是数据预处理，即对原始数据进行清洗和整理，以去除噪声、缺失值和异常样本，并进行归一化、编码等处理。

接下来是特征选择和转换，通过选择最具代表性的特征和将数据转换到合适的表示形式，以提高挖掘的精度和效率。

最后是模型构建和评估，选择适当的挖掘算法和模型进行训练和测试，并通过评估指标来评价挖掘结果的质量。

第二章：常用的数据挖掘技术和算法数据挖掘涵盖了多个技术和算法，下面介绍几种常用的技术和算法。

1. 关联规则挖掘：通过挖掘不同项之间的关联关系，发现在一个项集中某些项的出现往往导致了另一些项的出现。

例如，购买尿布的人也往往同时购买啤酒。

2. 分类和预测：通过对已有数据的特征和标签进行训练，构建分类模型或预测模型，用于对新数据进行分类或预测。

例如，通过分析患者的病历数据和疾病结果，建立疾病预测模型。

3. 聚类分析：将数据集中的对象按照相似性进行分组，使得组内的对象相似度高，组间的相似度低。

例如，将顾客按购买行为进行分组，以便进行精准推荐。

4. 时间序列分析：对具有时间属性的数据进行分析和预测，揭示数据随时间变化的规律。

例如，通过分析过去几年的销售数据，预测未来几个季度的销售趋势。

第三章：数据挖掘过程中的常见问题和挑战在进行数据挖掘的过程中，可能会遇到一些常见问题和挑战。

1. 维度灾难：随着数据维度的增加，计算和存储的成本呈指数级增长。

因此，如何进行特征选择和降维是一个关键问题。

2. 数据质量：原始数据中可能包含噪声、缺失值和异常样本，这会对数据挖掘结果的准确性造成影响。

如何进行数据清洗和整理是一个必须解决的问题。