数据挖掘中的统计学精品PPT课件

（一）数据仓库定义和特点 （二）数据字典与元数据 （三）数据仓库的结构体系 （四）数据仓库的数据模型 （五）数据仓库的数据分析工具 （六）数据仓库的开发流程
火灾袭来时要迅速疏散逃生，不可蜂 拥而出 或留恋 财物， 要当机 立断， 披上浸 湿的衣 服或裹 上湿毛 毯、湿 被褥勇 敢地冲 出去
（一） 数据仓库的定义与特点
4 数据挖掘与统计学
统计学与自然、经济、社会都有紧密的关系。 其法则和方法是概率论。 通过对全部对象（总体）进行调查，为制定计划
和决策提供依据。
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统计学中应用于数据挖掘的内容
3 数据挖掘与OLAP的比较
OLAP：多维、多层次分析
OLAP的典型应用，通过商业活动变化的查询发现 的问题，经过追踪查询找出问题出现的原因，达到 辅助决策的作用。
数据挖掘：发现规律、预测未来
数据挖掘任务在于聚类（如神经网络聚类）、分类 （如决策树分类）、预测等。
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数据挖掘（DM）技术能获取关联知识、时序知识、聚 类知识、分类知识等。
数据仓库（DW）、联机分析处理（OLAP）、数据挖 掘（DM）等结合，形成决策支持系统。
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二 数据仓库基本原理与应用
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电子商务
通过数据挖掘技术预测用户购 买行为，制定个性化的推荐系 统。
金融预测
通过对数据进行挖掘和分析， 提高金融机构的业务效率和风 险控制能力。
医疗数据分析
通过对患者的病历、治疗效果 等数据进行分析，提高医疗机 构的医疗质量和服务效率。
1
监督式学习
有目的地对数据进行建模和分析。
无监督学习
2
对数据进行聚类和分类，找出其中的规律。
3
半监督学习
结合监督和无监督的方法，集利两者之长， 以弥补两者的缺陷。
数据挖掘的应用领域
数据挖掘是多个领域的热门话题。本节课将介绍数据挖掘在商业、金融、医疗等领域的具体应用案例和效果。
电商行业
通过数据挖掘的方法找出用户行为 模式，提高电商网站的转化率。
特征选择
统计分析可帮助筛选出有价值的特征，减小数据集。
3
模型评估
通过统计分析来评估模型的有效性和准确性。
4
预测分析
统计分析可为某些行业提供决策建议和趋势预测。
大数据分析案例研究
本节课将结合实际案例对以上介绍的知识进行总结和应用。通过介绍电商、金融和医疗等行业的实际案例，让大家 更加深入地理解大数据分析和数据挖掘技术的应用。
金融行业
数据挖掘可帮助银行识别风险因素 和预测市场趋势。
医疗行业
通过对大数据的分析和挖掘，可以 更容易地发现患者的身体变化和治 疗效果。
统计分析方法的介绍
本节课将介绍一些常用的统计分析方法，包括假设检验、多元线性回归等。
1 假设检验
2 多元线性回归
3 数据方差分析
通过比较样本和总体来推断 总体的一些特征。
大数据分析实战课件：数 据挖掘与统计分析

ห้องสมุดไป่ตู้
（2）聚类分析 物以类聚，人以群分，聚类分析技术试图找出数据 集中的数据的共性和差异，并将具有共性对象聚合 在相应的簇中。聚类分析已广泛应用与客户细分、 定向营销、信息检索等领域。 聚类与分类是容易混淆的两个概念。聚类是一种无 指导的观察式学习，没有预先定义的类。 （3）关联分析 关联分析是发现特征之间的相互依赖关系，通常是 在给定的数据集中发现频繁出现的模式知识（又称 关联规则）。关联规则广泛用于市场营销、事务分 析等领域。
数据挖掘概念首次出现在1989年举行的第十一届 国际联合人工智能学术会议上，其思想主要来自 于机器学习、模式识别、统计和数据库系统。国 内对数据挖掘的研究起步较晚，1993年国家自然 科学基金首次支持该领域的研究。此后，国家、 各省自然科学基金委，国家社科基金，“863”、 “973”项目，国家、各省的科技计划，每年都 有相关项目支持。众多研究机构和大学都成立专 门的项目组。从事数据挖掘研究与应用的人员越 来越多。现今，数据挖掘的基本理论问题逐步得 到了解决，现在更多的是数据挖掘的应用。
7.2.2 基于规则的分类器 基于规则的分类器是使用一组“if...then...” 规则来对记录进行分类的技术。为了建立基于规则 的分类器，需要提取一组规则来识别数据集的属性 和类标号之间的关键联系。提取分类规则的方法有 两大类，直接方法和间接方法。直接方法是直接从 数据中提取分类规则，间接方法是从其他分类模型 中提取分类规则。
7.2 分类 分类任务就是确定对象属于哪个预定义的目标类。 分类问题是一个普遍存在的问题，有许多不同的 应用。例如，根据电子邮件的标题和内容检查出 垃圾邮件，对一大堆照片区分出哪些是猫哪些是 狗。分类任务就是通过学习得到一个目标函数， 把每个属性集x映射到一个预先定义的类标号y。 目标函数也称分类模型。

2.1.2数据挖掘的性质
计算机使得传统统计模型的视野大大地扩展 了，还促进了新工具的飞速发展 。数理统计很少 会关注实时分析，然而数据挖掘问题常常需要这
些 ，数据挖掘者也不可持完全非统计的观点，尽
管数理统计主要关注的是分析定量数据，数据挖
掘的多来源意味着还需要处理其它形式的数据。
特别地，逻辑数据越来越多。
（1）若 F
（2）若 F0.05 (m, n m 1)＜F F0.01 (m, n m 1), 则拒绝原假 设，即认为 Y 与 X , X ,, X 之间的线性相关关系 1 2 m 显著。 （3）若 F F0.05 (m, n m 1), 则可以认为 Y 与 X 1 , X 2 ,, X m 之间的线性相关关系特别显著。
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第2章 从数理统计数据挖掘
2.6非线性回归分析
2.6.2多项式回归
设回归方程为
ˆ a0 a1 x a 2 x 2 a m x m y
这里假设多项式的次数 m 小于试验次数 n。因而可以 利用最小二乘法确定系数a1 , a 2 , , a m 的值。最常用的是二
次或三次多项式。
X x 是
显然， 当变化时，E (Y )
x
x 的函数，记作
X x
( x) E (Y )
（2－2）
于是，可以用一个确定的函数关系式
ˆ y ( x)
（2－3）
第2章 从数理统计数据挖掘
回归分析
大致地描述 Y与 X之间的相关关系，函数 (x) 称为 Y 关于 X 的回 归函数，方程(2－3)称为 关于 X 的回归方程。回归方程反映 Y 了 的数学期望E（Y）随 的变化而变化的规律性。 Y X