第一章数据挖掘概述

简述说明数据挖掘的步骤。

数据挖掘的步骤第一章：引言数据挖掘是一种通过发现和分析大量数据中潜在规律和模式来提取有价值信息的过程。

它在各个领域中都扮演着重要角色，帮助人们做出决策、预测趋势和优化业务流程。

本文将详细介绍数据挖掘的步骤，并阐述每个步骤的核心内容。

第二章：问题定义在进行数据挖掘之前，首先需要明确定义需要解决的问题。

这个步骤的关键是准确理解业务需求，并将其转化为可量化的问题。

例如，一个电商公司想提高销售额，问题定义可以是“预测某个产品的销售量”。

第三章：数据收集与整理在数据挖掘的过程中，数据的质量和可用性至关重要。

因此，在进行数据收集之前，需要确定需要的数据类型和数据来源。

然后，通过各种方法，如网络爬虫或调查问卷，收集所需数据。

接下来，对收集到的数据进行清洗和整理，包括去除重复数据、处理缺失值和异常值等。

第四章：数据探索与可视化在数据整理完成后，需要对数据进行探索和可视化分析。

通过使用统计方法和数据可视化工具，可以从数据中发现潜在的关联、趋势和异常值。

这能够帮助我们更好地理解数据，并为后续的模型建立提供指导。

第五章：特征选择与特征工程在进行数据挖掘之前，需要选择合适的特征进行建模。

特征选择是指从大量的特征中选择最相关和最有用的特征。

而特征工程则是对原始特征进行变换和组合，以提取更多的信息。

通过这两个步骤，可以减少维度灾难的影响，并提高模型的准确性和可解释性。

第六章：模型选择与训练在数据预处理完成后，需要选择合适的模型进行训练。

根据问题的特性和数据的类型，可以选择不同的机器学习算法，如决策树、神经网络和支持向量机等。

通过训练数据，模型可以学习到数据的模式和规律，并用于未知数据的预测和分类。

第七章：模型评估与调优在模型训练完成后，需要对模型进行评估和调优。

通过使用评估指标，如准确率、召回率和F1分数等，可以评估模型的性能。

如果模型表现不佳，可以通过调整模型参数、增加训练数据或改进特征工程等方法进行调优，以提高模型的准确性和泛化能力。

数据挖掘与商业智能实战第一章：数据挖掘概述数据挖掘是一种从大规模的数据中自动发现隐藏模式、关系和规律的技术。

它结合了机器学习、统计学和数据库技术，可以帮助企业发现有价值的信息，从而支持业务决策和资源优化。

数据挖掘的主要步骤包括问题定义、数据收集和清洗、特征选择和转换、模型构建和评估。

第二章：商业智能基础商业智能是一种通过分析企业内部和外部数据，提供关键指标和业务洞察的方法。

它包括数据仓库、数据集成、分析报告和数据可视化等组成部分。

商业智能的应用可以帮助企业快速准确地了解市场动态、竞争态势，从而制定有效的市场策略和决策。

第三章：数据收集与清洗数据挖掘的第一步是数据收集与清洗。

数据可以来自多个来源，包括企业内部的数据库、外部的市场调研数据、社交媒体数据等。

数据清洗是为了解决数据质量问题，包括去除重复数据、缺失数据的处理、异常点的排查等。

数据清洗的目的是确保后续的数据分析和建模过程的准确性和可靠性。

第四章：特征选择与转换特征选择是指从原始数据中选择最相关、最具预测能力的特征。

特征转换是将原始数据转化为适合特定算法的形式。

常用的特征选择方法包括过滤式、包裹式和嵌入式等。

特征转换方法包括主成分分析、因子分析和线性判别分析等。

通过特征选择和转换，可以降低数据维度，提高模型的简洁性和性能。

第五章：模型构建与评估在数据挖掘中，常用的建模方法包括分类、回归、聚类和关联规则等。

建模过程涉及算法选择、模型训练、模型参数调优和模型评估等步骤。

模型评估的指标包括准确率、召回率、F1值等，可以用来评估模型的性能和稳定性。

通过不断的迭代和优化，可以构建更准确、更可靠的数据挖掘模型。

第六章：商业智能应用案例商业智能的应用场景非常广泛。

以零售行业为例，可以通过分析销售数据和顾客行为数据，获取销售趋势、商品流行度、顾客偏好等信息，从而制定优化的销售策略和促销活动。

在定价方面，可以通过分析市场价格和竞争对手的定价策略，制定合理的定价策略。

模式识别与数据挖掘期末总结第一章概述1.数据分析是指采用适当的统计分析方法对收集到的数据进行分析、概括和总结，对数据进行恰当地描述，提取出有用的信息的过程。

2.数据挖掘(Data Mining，DM) 是指从海量的数据中通过相关的算法来发现隐藏在数据中的规律和知识的过程。

3.数据挖掘技术的基本任务主要体现在：分类与回归、聚类、关联规则发现、时序模式、异常检测4.数据挖掘的方法：数据泛化、关联与相关分析、分类与回归、聚类分析、异常检测、离群点分析、5.数据挖掘流程：（1）明确问题：数据挖掘的首要工作是研究发现何种知识。

（2）数据准备（数据收集和数据预处理）：数据选取、确定操作对象，即目标数据，一般是从原始数据库中抽取的组数据；数据预处理一般包括：消除噪声、推导计算缺值数据、消除重复记录、完成数据类型转换。

（3）数据挖掘：确定数据挖掘的任务，例如：分类、聚类、关联规则发现或序列模式发现等。

确定了挖掘任务后，就要决定使用什么样的算法。

（4）结果解释和评估：对于数据挖掘出来的模式，要进行评估，删除冗余或无关的模式。

如果模式不满足要求，需要重复先前的过程。

6.分类（Classification）是构造一个分类函数(分类模型)，把具有某些特征的数据项映射到某个给定的类别上。

7.分类过程由两步构成：模型创建和模型使用。

8.分类典型方法：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9.聚类就是将数据划分或分割成相交或者不相交的群组的过程，通过确定数据之间在预先指定的属性上的相似性就可以完成聚类任务。

划分的原则是保持最大的组内相似性和最小的组间相似性10.机器学习主要包括监督学习、无监督学习、半监督学习等1.（1）标称属性(nominal attribute)：类别，状态或事物的名字（2）：布尔属性（3）序数属性(ordinal attribute)：尺寸={小，中，大}，军衔，职称【前面三种都是定性的】（4）数值属性(numeric attribute）: 定量度量，用整数或实数值表示●区间标度(interval-scaled)属性：温度●比率标度(ratio-scaled)属性：度量重量、高度、速度和货币量●离散属性●连续属性2.数据的基本统计描述三个主要方面：中心趋势度量、数据分散度量、基本统计图●中心趋势度量：均值、加权算数平均数、中位数、众数、中列数（最大和最小值的平均值）●数据分散度量：极差（最大值与最小值之间的差距）、分位数（小于x的数据值最多为k/q，而大于x的数据值最多为(q-k)/q）、说明（特征化，区分，关联，分类，聚类，趋势/跑偏，异常值分析等）、四分位数、五数概括、离群点、盒图、方差、标准差●基本统计图：五数概括、箱图、直方图、饼图、散点图3.数据的相似性与相异性相异性：●标称属性：d(i,j)=1−m【p为涉及属性个数，m:若两个对象匹配为1否则p为0】●二元属性：d(i,j)=p+nm+n+p+q●数值属性：欧几里得距离：曼哈顿距离：闵可夫斯基距离：切比雪夫距离：●序数属性：【r是排名的值，M是排序的最大值】●余弦相似性：第三章数据预处理1.噪声数据：数据中存在着错误或异常（偏离期望值），如：血压和身高为0就是明显的错误。

第一章数据仓库与数据挖掘概述1.数据库与数据仓库的本质差别是什么？答：数据库用于事务处理，数据仓库用于决策分析;数据库保持事务处理的当前状态，数据仓库既保存过去的数据又保存当前的数据;数据仓库的数据是大量数据库的集成;对数据库的操作比较明确，操作数据量少,对数据仓库操作不明确，操作数据量大。

数据库是细节的、在存取时准确的、可更新的、一次操作数据量小、面向应用且支持管理；数据仓库是综合或提炼的、代表过去的数据、不更新、一次操作数据量大、面向分析且支持决策。

6.说明OLTP与OLAP的主要区别。

答：OLTP针对的是细节性数据、当前数据、经常更新、一次性处理的数据量小、对响应时间要求高且面向应用，事务驱动； OLAP针对的是综合性数据、历史数据、不更新，但周期性刷新、一次处理的数据量大、响应时间合理且面向分析，分析驱动。

8.元数据的定义是什么？答：元数据（metadata）定义为关于数据的数据（data about data），即元数据描述了数据仓库的数据和环境。

9.元数据与数据字典的关系什么？答：在数据仓库中引入了“元数据”的概念，它不仅仅是数据仓库的字典，而且还是数据仓库本身信息的数据。

18.说明统计学与数据挖掘的不同。

答：统计学主要是对数量数据（数值）或连续值数据（如年龄、工资等），进行数值计算（如初等运算）的定量分析，得到数量信息。

数据挖掘主要对离散数据（如职称、病症等）进行定性分析（覆盖、归纳等），得到规则知识。

19.说明数据仓库与数据挖掘的区别与联系。

答：数据仓库是一种存储技术，它能适应于不同用户对不同决策需要提供所需的数据和信；数据挖掘研究各种方法和技术，从大量的数据中挖掘出有用的信息和知识。

数据仓库与数据挖掘都是决策支持新技术。

但它们有着完全不同的辅助决策方式。

在数据仓库系统的前端的分析工具中，数据挖掘是其中重要工具之一。

它可以帮助决策用户挖掘数据仓库的数据中隐含的规律性。

数据仓库和数据挖掘的结合对支持决策会起更大的作用。

第一章1，数据挖掘(Data Mining‎)，就是从存放在‎数据库，数据仓库或其‎他信息库中的‎大量的数据中‎获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的‎模式的非平凡‎过程。

2，人工智能(Artifi‎c ial Intell‎i gence‎)它是研究、开发用于模拟‎、延伸和扩展人‎的智能的理论‎、方法、技术及应用系‎统的一门新的‎技术科学。

人工智能是计‎算机科学的一‎个分支，它企图了解智‎能的实质，并生产出一种‎新的能以人类‎智能相似的方‎式做出反应的‎智能机器。

3，机器学习(Machin‎e Learni‎n g)是研究计算机‎怎样模拟或实‎现人类的学习‎行为，以获取新的知‎识或技能，重新组织已有‎的知识结构使‎之不断改善自‎身的性能。

4，知识工程（Knowle‎d ge Engine‎e ring）是人工智能的‎原理和方法，对那些需要专‎家知识才能解‎决的应用难题‎提供求解的手‎段。

5，信息检索（Inform‎a tion Retrie‎v al）是指信息按一‎定的方式组织‎起来，并根据信息用‎户的需要找出‎有关的信息的‎过程和技术。

6，数据可视化(Data Visual‎i zatio‎n)是关于数据之‎视觉表现形式‎的研究；其中，这种数据的视‎觉表现形式被‎定义为一种以‎某种概要形式‎抽提出来的信‎息，包括相应信息‎单位的各种属‎性和变量。

7，联机事务处理‎系统(OLTP)实时地采集处‎理与事务相连‎的数据以及共‎享数据库和其‎它文件的地位‎的变化。

在联机事务处‎理中，事务是被立即‎执行的，这与批处理相‎反，一批事务被存‎储一段时间，然后再被执行‎。

8, 联机分析处理‎(OLAP)使分析人员，管理人员或执‎行人员能够从‎多角度对信息‎进行快速一致，交互地存取，从而获得对数‎据的更深入了‎解的一类软件‎技术。

8，决策支持系统‎(decisi‎o n suppor‎t)是辅助决策者‎通过数据、模型和知识，以人机交互方‎式进行半结构‎化或非结构化‎决策的计算机‎应用系统。

行业数据挖掘与决策支持方案第一章数据挖掘概述 (3)1.1 数据挖掘的定义与意义 (3)1.2 行业数据挖掘的重要性 (3)1.3 数据挖掘技术发展现状 (3)第二章行业数据资源梳理 (4)2.1 行业数据资源分类 (4)2.2 数据资源整合与清洗 (4)2.3 数据质量评估与优化 (5)第三章数据预处理 (5)3.1 数据清洗 (5)3.1.1 异常值检测与处理 (5)3.1.2 数据缺失处理 (5)3.1.3 数据重复处理 (6)3.2 数据转换 (6)3.2.1 数据标准化 (6)3.2.2 数据归一化 (6)3.2.3 数据离散化 (6)3.3 数据集成 (6)3.3.1 数据源识别与整合 (6)3.3.2 数据属性匹配与转换 (7)3.3.3 数据一致性检查 (7)第四章数据挖掘方法与应用 (7)4.1 描述性分析 (7)4.2 预测性分析 (7)4.3 关联性分析 (8)第五章决策支持系统设计 (8)5.1 系统架构设计 (8)5.2 功能模块划分 (8)5.3 系统安全与稳定性 (9)第六章数据挖掘在行业的应用案例 (9)6.1 公共安全领域 (9)6.1.1 案例背景 (9)6.1.2 案例描述 (10)6.2 财政税收领域 (10)6.2.1 案例背景 (10)6.2.2 案例描述 (10)6.3 教育卫生领域 (11)6.3.1 案例背景 (11)6.3.2 案例描述 (11)第七章数据挖掘与决策支持策略 (11)7.1 数据挖掘策略 (11)7.1.1 数据来源与整合 (11)7.1.2 数据预处理与清洗 (12)7.1.3 数据挖掘方法选择与应用 (12)7.1.4 模型评估与优化 (12)7.2 决策支持策略 (12)7.2.1 决策支持系统构建 (12)7.2.2 决策模型与方法 (12)7.2.3 决策流程优化 (12)7.2.4 决策评估与反馈 (12)7.3 政策制定与优化 (13)7.3.1 政策制定原则 (13)7.3.2 政策制定流程 (13)7.3.3 政策优化策略 (13)第八章数据挖掘与决策支持技术框架 (13)8.1 技术框架构建 (13)8.1.1 框架概述 (13)8.1.2 数据采集与预处理 (13)8.1.3 数据存储与管理 (14)8.1.4 数据挖掘与分析 (14)8.1.5 决策支持系统 (14)8.2 技术选型与评估 (14)8.2.1 技术选型 (15)8.2.2 技术评估 (15)8.3 技术实施与推广 (15)8.3.1 技术实施 (15)8.3.2 技术推广 (15)第九章数据挖掘与决策支持项目管理 (15)9.1 项目管理流程 (15)9.1.1 项目立项 (15)9.1.2 项目规划 (16)9.1.3 项目实施 (16)9.1.4 项目验收与交付 (16)9.2 项目风险管理 (16)9.2.1 风险识别 (16)9.2.2 风险评估 (16)9.2.3 风险应对策略 (17)9.3 项目评估与优化 (17)9.3.1 项目评估 (17)9.3.2 项目优化 (17)第十章数据挖掘与决策支持的未来展望 (17)10.1 技术发展趋势 (17)10.2 政策法规完善 (18)10.3 数据挖掘与决策支持的融合创新 (18)第一章数据挖掘概述1.1 数据挖掘的定义与意义数据挖掘（Data Mining）是指从大量数据集中通过算法和统计分析方法，挖掘出有价值的信息和知识的过程。

网络数据的挖掘与分析技术第一章网络数据挖掘技术概述网络数据的挖掘与分析技术，是指通过对网络上的大量数据进行收集、整理、分析和挖掘，从中提取有用信息的一种技术手段。

随着互联网的普及和数据的爆炸增长，网络数据挖掘技术的应用越来越广泛。

网络数据挖掘技术可以应用于各个领域，比如商业分析、市场营销、金融风控以及社交网络分析等。

通过挖掘网络数据，我们可以获得一些隐藏在海量数据背后的有价值的信息，为决策提供参考。

第二章网络数据挖掘流程网络数据挖掘的流程主要包括数据收集、数据预处理、特征提取、模型构建与评估以及结果展示等几个步骤。

首先，需要对网络中的数据进行收集。

这些数据可以是网页、日志、社交媒体内容、用户行为轨迹等。

接下来，对收集到的数据进行预处理，包括数据清洗、去噪、归一化等。

这一步是为了消除数据中的噪音和不一致性，提高后续分析的准确性和可靠性。

然后，需要对预处理后的数据进行特征提取。

特征提取是将原始数据转换为计算机可处理的形式，常常使用文本挖掘、图像处理、自然语言处理等技术。

在特征提取之后，可以构建模型进行数据挖掘。

常用的数据挖掘技术包括关联规则挖掘、分类与预测、聚类分析、时序分析等。

最后，对模型进行评估，并将挖掘结果进行展示和解释。

评估模型的准确度和可信度非常重要，同时，将挖掘的结果以可视化的形式展示可以更容易理解和应用。

第三章网络数据挖掘技术应用网络数据挖掘技术可以应用于各个领域，以下将介绍几个典型的应用案例。

1. 商业分析网络数据挖掘技术可以帮助企业了解消费者行为和需求，为产品定价、市场推广、客户关系管理等方面提供数据支持和决策依据。

2. 市场营销通过挖掘网络数据，可以分析用户的购买行为、喜好偏好等信息，从而制定个性化的营销策略，提高销售转化率。

3. 金融风控网络数据挖掘技术可以分析用户的金融交易行为、信用记录等数据，检测和预测风险，从而帮助金融机构进行风险评估和欺诈检测。

4. 社交网络分析通过挖掘社交网络中的数据，可以分析人际关系、社区结构等，帮助社交媒体平台改进用户推荐、社交关系分析等功能。

第1章数据挖掘和数据仓库概述1.1数据挖掘引论1.1.1数据挖掘的由来1.1.2数据挖掘的定义图1-1数据挖掘的过程1. 确定业务对象2. 数据准备3. 数据挖掘4. 结果分析与知识同化1.1.3数据挖掘的功能1. 概念描述2. 关联分析3. 分类与预测4. 聚类分析5. 偏差分析1.1.4数据挖掘的常用方法1. 聚类分析2. 决策树数据仓库与数据挖掘技术3. 人工神经网络4. 粗糙集5. 关联规则挖掘6. 统计分析1.2数据仓库引论1.2.1数据仓库的产生与发展1.2.2数据仓库的定义1.2.3数据仓库与数据挖掘的联系与区别1. 数据仓库与数据挖掘的联系2. 数据仓库与数据挖掘的区别1.3数据挖掘的应用1.3.1数据挖掘的应用领域1. 金融业2. 保险业3. 科学研究4. 市场营销5. 客户关系管理6. 其他领域1.3.2数据挖掘案例1. 竞技运动中的数据挖掘2. 超市中的数据挖掘3. 站点访问量分析中的数据挖掘4. 通过数据挖掘进行个性化服务数据仓库与数据挖掘技术5. “体育精品”体育用品公司1.4常用数据挖掘工具1.4.1数据挖掘工具的种类1. 按使用方式分类2. 按数据挖掘技术分类3. 按应用范围分类1.4.2评价数据挖掘工具优劣的指标1.4.3常用数据挖掘工具1. SPSS图1-2SPSS界面2. SAS数据仓库与数据挖掘技术图1-3SAS界面3. SQL Sever 2005图1-4Microsoft SQL Server 2005数据挖掘平台界面4. Weka数据仓库与数据挖掘技术图1-5Weka界面5. MA TLAB图1-6MATLAB的界面习题11. 数据挖掘技术涉及哪些技术领域？2. 数据挖掘的源数据是否必须是数据仓库的数据？可以有哪些来源？数据仓库与数据挖掘技术3. 数据挖掘的具体功能有哪些？4. 数据挖掘技术主要包含哪几种？5. 数据挖掘的过程包括哪些步骤，每一步具体包括哪些内容？6. 数据挖掘可以应用在哪些领域？7. 数据库与数据仓库的本质区别是什么？8. 举例说明数据挖掘与数据仓库的关系。

数据挖掘概念与技术（第三版）课后答案——第⼀章1.1 什么是数据挖掘？在你的回答中，强调以下问题：(a)它是⼜⼀种⼴告宣传吗？(b)它是⼀种从数据库、统计学、机器学习和模式识别发展⽽来的技术的简单转换或应⽤吗？(c)我们提出了⼀种观点，说数据挖掘是数据库技术进化的结果。

你认为数据挖掘也是机器学习研究进化的结果吗？你能基于该学科的发展历史提出这⼀观点吗？针对统计学和模式识别领域，做相同的事。

(d)当把数据挖掘看做知识发现过程时，描述数据挖掘所涉及的步骤。

答：数据挖掘不是⼀种⼴告宣传，它是⼀个应⽤驱动的领域，数据挖掘吸纳了诸如统计学习、机器学习、模式识别、数据库和数据仓库、信息检索、可视化、算法、⾼性能计算和许多应⽤领域的⼤量技术。

它是从⼤量数据中挖掘有趣模式和知识的过程。

数据源：包括数据库、数据仓库、Web、其他信息存储库或动态的流⼊系统的数据等。

当其被看作知识发现过程时，其基本步骤主要有：1. 数据清理：清楚噪声和删除不⼀致数据；2. 数据集成：多种数据源可以组合在⼀起；3. 数据选择：从数据库中提取与分析任务相关的数据；4. 数据变换：通过汇总或者聚集操作，把数据变换和统⼀成适合挖掘的形式；5. 数据挖掘：使⽤智能⽅法或者数据挖掘算法提取数据模式；6. 模式评估：根据某种兴趣度量，识别代表知识的真正有趣的模式。

7. 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。

1.2 数据仓库与数据库有什么不同？它们有哪些相似之处？答：不同：数据仓库是多个异构数据源在单个站点以统⼀的模式组织的存储，以⽀持管理决策。

数据仓库技术包括数据清理、数据集成和联机分析处理(OLAP)。

数据库系统也称数据库管理系统，由⼀组内部相关的数据（称作数据库）和⼀组管理和存取数据的软件程序组成，是⾯向操作型的数据库，是组成数据仓库的源数据。

它⽤表组织数据，采⽤ER数据模型。

相似：它们都为数据挖掘提供了源数据，都是数据的组合。

第一章：绪论与SAS基础第一节：数据挖掘概论一、数据挖掘的基本概念与应用现代信息社会的特征：数据泛滥、知识相对缺乏。

随着计算机技术、数据库技术的快速发展和广泛应用，各行业中积累的数据越来越多，金融行业中尤其如此。

有数据表明，进入20世纪90年代后，人类积累的数据量以每月高于15%的速度增长，原有的数据库技术不能从海量数据库中挖掘出决策有用信息或新的知识，这样就出现了数据泛滥、知识相对缺乏的状态。

为解决这个问题，从20世纪90年代起，数据挖掘技术开始兴起。

数据挖掘是从数据仓库中发掘那些潜在的、鲜为人知的数据规律和数理模式（新的决策有用知识），其目的是在过去检验的基础上预测未来的发展趋势。

例1：数据挖掘在商业管理中的应用：日本超市中啤酒与尿片的规律；英国超市中大额交易者与某种品牌的奶酪的联系；消费者视角的主要停留区域与商品布置。

例2：数据挖掘在银行中的应用：信用卡违约与欺诈预测模型构建；企业贷款的信用风险预测模型构建；反洗钱预警系统构建。

例3：数据挖掘在金融市场中的应用：趋势图与关联规则挖掘；股票自动交易模式的识别与自动交易系统构建；外资并构企业预测模型构建。

二、不同学科对数据挖掘技术的研究与开发数据挖掘是一门综合性的新兴学科，其应用前景十分广泛。

1990年代末，在对100名美国著名科学家的问卷调查中，数据挖掘被列为21世纪对人类发展影响最大、最有前途的10大高新技术的第三位。

我国对数据挖掘技术也十分重视，数据挖掘技术的开发与应用最近10年来都被列为国家873、973高科技项目，列为我国科技的一个重点发展方向。

数据挖掘是一门综合性的跨学科技术，因此对其的研究也涉及数据学科领域。

现在对数据挖掘技术的研究主要包括：数据挖掘的理论研究：各种数据挖掘技术的理论基础，理论依据研究。

从数学、统计学、人工智能、计算机图形学等领域对此展开研究。

数据挖掘的技术研究。

从计算数学、统计学、人工智能、机器学习、计算机图形学、软件工程等领域。