第七章 数据挖掘
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数据挖掘分析课程设计数据一、课程目标知识目标:1. 让学生掌握数据挖掘的基本概念、流程及常用算法,如分类、聚类和关联规则挖掘;2. 使学生了解数据预处理、特征工程等关键步骤,提高数据质量;3. 帮助学生掌握至少一种数据挖掘工具,如Python、R等,并运用至实际项目中;4. 让学生掌握数据分析的基本方法,能够运用统计图表展示数据挖掘结果。
技能目标:1. 培养学生运用数据挖掘技术解决实际问题的能力,如从大量数据中发现规律、趋势和关联性;2. 培养学生运用编程工具进行数据处理、分析和可视化的能力;3. 培养学生的团队协作和沟通能力,能够就数据挖掘项目进行有效讨论和展示。
情感态度价值观目标:1. 培养学生对数据挖掘的兴趣,激发他们探索未知、追求真理的精神;2. 培养学生具备良好的数据伦理观念,尊重数据隐私,遵循数据安全规范;3. 使学生认识到数据挖掘在现实生活中的广泛应用,增强社会责任感和时代使命感。
课程性质:本课程为选修课,适用于高年级学生,具有较强的实践性和应用性。
学生特点:学生具备一定的数学、计算机基础,对数据分析有一定了解,具备一定的自主学习能力。
教学要求:结合实际案例,注重理论与实践相结合,提高学生的动手操作能力和创新能力。
通过课程学习,使学生能够独立完成数据挖掘项目,并为后续相关课程和实际工作打下坚实基础。
二、教学内容1. 数据挖掘基本概念与流程:介绍数据挖掘的定义、任务、应用领域,以及数据挖掘的基本流程,包括数据收集、数据预处理、数据挖掘、结果评估和知识应用。
教材章节:第一章 数据挖掘概述2. 数据预处理与特征工程:讲解数据清洗、数据集成、数据变换等预处理方法,以及特征选择、特征提取等特征工程操作。
教材章节:第二章 数据预处理与特征工程3. 常用数据挖掘算法:学习分类、聚类、关联规则挖掘等常用算法,如决策树、支持向量机、K-means、Apriori等。
教材章节:第三章 分类与预测;第四章 聚类分析;第五章 关联规则挖掘4. 数据挖掘工具与实战:介绍Python、R等数据挖掘工具,通过实际案例让学生动手操作,提高实践能力。
本科数据挖掘课程设计一、课程目标知识目标:1. 理解数据挖掘的基本概念、原理和方法,掌握数据预处理、关联规则挖掘、分类与预测等关键技术。
2. 学习常见的数据挖掘算法,如决策树、支持向量机、聚类分析等,并了解其适用场景和优缺点。
3. 掌握使用数据挖掘工具,如Weka、Python等,进行实际问题的数据分析和解决。
技能目标:1. 能够运用数据挖掘技术对实际问题进行数据收集、预处理和挖掘,独立完成简单的数据挖掘项目。
2. 培养学生的编程能力,使其能够利用Python等工具实现基本的数据挖掘算法。
3. 提高学生的团队协作和沟通能力,使其能够在项目中有效地分工合作,共同解决问题。
情感态度价值观目标:1. 培养学生对数据挖掘的兴趣,激发学生主动探索数据背后的价值和规律的积极性。
2. 培养学生的批判性思维,使其能够客观、理性地分析数据,避免盲目从众。
3. 强调数据挖掘在实际应用中的道德和法律规范,引导学生遵循社会主义核心价值观,尊重个人隐私,保护数据安全。
课程性质:本课程为本科阶段数据挖掘课程,旨在帮助学生掌握数据挖掘的基本理论、方法和技术,培养其实际应用能力。
学生特点:学生具备一定的数学、编程和统计学基础,具有较强的学习能力和动手实践能力。
教学要求:注重理论与实践相结合,通过实际案例和项目驱动教学,提高学生的实际操作能力和解决问题的能力。
同时,关注学生的情感态度价值观培养,使其成为具有道德素养和责任意识的数据挖掘人才。
在此基础上,将课程目标分解为具体的学习成果,便于后续教学设计和评估。
二、教学内容1. 数据挖掘基本概念与任务:介绍数据挖掘的定义、发展历程、应用领域,以及数据挖掘的主要任务,如关联规则挖掘、分类与预测、聚类分析等。
2. 数据预处理:讲解数据清洗、数据集成、数据变换、数据规约等预处理方法,以及如何处理缺失值、异常值等问题。
3. 关联规则挖掘:学习Apriori算法、FP-growth算法等关联规则挖掘方法,以及其在商业、生物信息学等领域的应用。
第7章统计学习方法7.1朴素贝叶斯分类
7.1.1贝叶斯定理
7.1.2朴素贝叶斯分类
数据仓库与数据挖掘技术
7.2贝叶斯信念网络
7.2.1贝叶斯信念网络
图7-1下雨使草地变湿的贝叶斯信念网络7.2.2贝叶斯网络的特点
7.2.3贝叶斯网络的应用
1. 利用贝叶斯网络进行诊断分析
2. 利用贝叶斯网络进行预测推理
图7-2下雨和喷水器使草地变湿的贝叶斯信念网络
数据仓库与数据挖掘技术
7.3EM算法
7.3.1估计k个高斯分布的均值
图7-3由两个具有相等方差的正态分布混合生成的实例7.3.2EM算法的一般表述
7.4回归分析
7.4.1一元线性回归
7.4.2多元线性回归
7.4.3非线性回归
1. 直接换元法
2. 间接代换法
数据仓库与数据挖掘技术
3. 非线性型
7.5利用SQL Server 2005进行线性回归分析
图7-4某市10年财政数据
图7-5矩阵散点图
数据仓库与数据挖掘技术
图7-6选择数据挖掘技术
图7-7选择数据源视图
数据仓库与数据挖掘技术
图7-8指定表类型
图7-9指定列的内容和数据类型
数据仓库与数据挖掘技术
图7-10完成数据挖掘结构的创建
图7-11依赖关系网络
数据仓库与数据挖掘技术
图7-12提升图
图7-13回归方程习题7
1. 什么是贝叶斯定理?
2. 简述如何利用朴素贝叶斯方法进行分类。
3. 简述贝叶斯信念网络的特点及其应用。
4. 简述EM算法的基本思想。
5. 简述线性回归的思想。
6. 非线性回归的模型有哪些?。
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。
数据挖掘入门指南第一章数据挖掘概述数据挖掘是一种从大量数据中发现有用模式和知识的过程。
它包括数据预处理、模型选择、模式发现和模型评估等步骤。
在当今信息化社会中,数据挖掘已经成为各个领域的热门技术,它为企业提供了利用数据进行决策和优化的有效手段。
第二章数据预处理数据挖掘的首要步骤是数据预处理。
数据预处理的目标是去除数据中的噪声、消除数据的冗余,以及解决缺失数据的问题。
常见的数据预处理技术包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据降维。
数据预处理的好坏直接影响到后续模型选择和模式发现的结果。
第三章模型选择模型选择是数据挖掘过程中的关键步骤。
根据具体问题的特点选择合适的模型对于获得准确的挖掘结果至关重要。
常见的模型选择方法包括决策树、神经网络、支持向量机和朴素贝叶斯等。
不同的模型适用于不同类型的数据和问题,需要根据具体情况进行选择。
第四章模式发现模式发现是数据挖掘的核心任务之一。
模式发现旨在从数据中找出隐藏的、有用的模式和规律。
常用的模式发现方法包括关联规则挖掘、聚类分析和分类分析。
关联规则挖掘可以帮助人们找到数据中的关联关系,聚类分析可以将数据划分为不同的群组,而分类分析可以对数据进行分类和预测。
第五章模型评估模型评估是数据挖掘的最后一步。
模型评估的主要目的是评估所选择模型的准确性和可靠性。
常用的模型评估方法包括交叉验证、混淆矩阵和ROC曲线等。
通过进行模型评估,可以对模型的性能进行客观的评价,从而确定是否需要进一步优化或更换模型。
第六章数据挖掘应用数据挖掘在各个领域都有广泛的应用。
例如,在市场营销中,数据挖掘可以帮助企业发现潜在的消费者群体,优化产品定价和推广策略。
在医疗健康领域,数据挖掘可以辅助医生进行疾病诊断和治疗预测。
在金融领域,数据挖掘可以帮助银行识别风险,预测市场走势。
数据挖掘的应用正日益深入各行各业。
第七章数据挖掘工具为了实现数据挖掘的目标,需要借助各种数据挖掘工具。
常见的数据挖掘工具有WEKA、RapidMiner、KNIME和Python等。
数据挖掘——探索数据的奥秘智慧树知到课后章节答案2023年下青岛工学院青岛工学院第一章测试1.数据挖掘(Data Mining)就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中,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。
()A:对 B:错答案:对2.下面哪些是时空数据的应用()。
A:气象学家使用人造卫星和雷达观察飓风 B:从多媒体数据库中发现有趣的模式 C:机动车辆管理者把GPS安装在汽车上,以便更好地监管和引导车辆 D:动物学家把遥感设备安装在野生动物身上,以便分析生态行为答案:气象学家使用人造卫星和雷达观察飓风;机动车辆管理者把GPS安装在汽车上,以便更好地监管和引导车辆;动物学家把遥感设备安装在野生动物身上,以便分析生态行为3.数据挖掘生命周期的数据理解阶段,起于原始数据收集,止于熟悉数据、识别数据质量问题。
()A:对 B:错答案:错4.以下关于数据挖掘规律的描述中,不正确的是()。
A:业务知识是数据挖掘过程每一步的中心 B:对所有领域的每个数据挖掘问题,总有模式可循。
C:数据准备超过数据挖掘过程的3/4 D:给定应用的正确模型只能通过实验发现答案:数据准备超过数据挖掘过程的3/45.关于数据挖掘生命周期的部署阶段,说法正确的是()。
A:部署阶段要完成模型的创建 B:执行部署步骤的通常是数据分析师 C:部署通常是数据挖掘项目的终点 D:建立模型的目的不能仅仅是增加对数据的了解答案:部署阶段要完成模型的创建6.“8,000”和“10,000”表示:()。
A:数据 B:信息 C:知识 D:智慧答案:数据7.“8,000米是飞机飞行最大高度”与“10,000米的高山”表示:()。
A:数据 B:知识 C:信息 D:智慧答案:信息8.“飞机无法飞过高山”表示:()。
A:知识 B:智慧 C:数据 D:信息答案:知识9.数据取样时,除了要求抽样时严把质量关外,还要求抽样数据必须在足够范围内有代表性。
数据仓库与数据挖掘教程(第2版)课后习题答案第七章第七章作业1.信息论的基本原理是什么?一个传递信息的系统是由发送端(信源)和接收端(信宿)以及连接两者的通道(信道)组成的。
信息论把通信过程看做是在随机干扰的环境中传递信息的过程。
在这个通信模型中,信息源和干扰(噪声)都被理解为某种随机过程或随机序列。
在进行实际的通信之前,收信者(信宿)不可能确切了解信源究竟会发出什么样的具体信息,也不可能判断信源会处于什么样的状态。
这种情形就称为信宿对于信源状态具有不确定性,而且这种不确定性是存在于通信之前的,因而又叫做先验不确定性。
在通信后,信宿收到了信源发来的信息,这种先验不确定性才会被消除或者被减少。
如果干扰很小,不会对传递的信息产生任何可察觉的影响,信源发出的信息能够被信宿全部收到,在这种情况下,信宿的先验不确定性就会被完全消除。
但是,在一般情况下,干扰总会对信源发出的信息造成某种破坏,使信宿收到的信息不完全。
因此,先验不确定性不能全部被消除, 只能部分地消除。
换句话说,通信结束之后,信宿仍具有一定程度的不确定性。
这就是后验不确定性。
2.学习信道模型是什么?学习信道模型是信息模型应用于机器学习和数据挖掘的具体化。
学习信道模型的信源是实体的类别,采用简单“是”、“非”两类,令实体类别U 的值域为{u1,u2},U 取u1表示取“是”类中任一例子,取u2表示取“非”类中任一例子。
信宿是实体的特征(属性)取值。
实体中某个特征属性V ,他的值域为{v1,v2……vq}。
3.为什么机器学习和数据挖掘的分类问题可以利用信息论原理?信息论原理是数据挖掘的理论基础之一。
一般用于分类问题,即从大量数据中获取分类知识。
具体来说,就是在已知各实例的类别的数据中,找出确定类别的关键的条件属性。
求关键属性的方法,即先计算各条件属性的信息量,再从中选出信息量最大的属性,信息量的计算是利用信息论原理中的公式。
4自信息:单个消息ui 发出前的不确定性(随机性)称为自信息。
第一章测试1.数据挖掘就是从大量的、()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。
()。
A:不完全的B:随机的C:模糊的D:有噪声的答案:ABCD2.互联网本身具有()的特征,这种属性特征给数据搜集、整理、研究带来了革命性的突破。
()。
A:快速性B:数字化C:互动性D:共享答案:BC3.KDD和数据挖掘可以应用在很多领域中,它们具有如下一些公共特征:()。
A:数据利用非常不足B:在开发知识发现系统时,领域专家对该领域的熟悉程度至关重要C:最终用户专门知识缺乏D:海量数据集答案:ABCD4.大数据的特征有()。
A:VelocityB:ValueC:VarietyD:Volume答案:ABCD5.从宏观上看,数据挖掘过程主要由三个部分组成,即()。
A:数据收集B:数据挖掘C:结果的解释评估D:数据整理答案:BCD第二章测试1.不完整数据的成因有()。
A:数据收集的时候就缺乏合适的值B:其他C:人为/硬件/软件问题D:数据收集时和数据分析时的不同考虑因素答案:ACD2.处理空缺值的主要方法有()。
A:使用属性的平均值填补空缺值。
B:忽略元组C:使用与给定元组属同一类的所有样本的平均值。
D:使用一个全局常量填补空缺值答案:ABCD3.给定一个数值属性,怎样才能平滑数据,去掉噪声?()。
A:回归B:聚类C:分箱(binning)D:计算机和人工检查结合答案:ABCD4.数据集成时需解决的三个基本问题为()。
A:模式集成的过程中涉及到的实体识别问题B:冗余问题C:数据集成过程中数值冲突的检测与处理D:降维答案:ABC5.常用的数据转换方法有()。
A:聚集B:平滑C:属性构造D:数据概化答案:ABCD第三章测试1.下列哪个算法不属于层次聚类算法?()。
A:AgnesB:CUREC:K-meansD:BIRCH答案:C2.下列哪个算法属于层次聚类算法?()。
A:DBSCANB:K-modesC:PAMD:DIANA答案:D3.下列哪个算法属于密度聚类算法?()。