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第1章 《数据挖掘》PPT绪论

第1章 《数据挖掘》PPT绪论
Wisdom
Knowledge
Information
Data
3 of 43
1.1数据挖掘基本概念
第一章 绪论
1.1.1 数据挖掘的概念
数据挖掘、数据库、人工智能
• 数据挖掘是从数据中发掘知识的过程，在这个过程中人工智能和数据库技术可以作 为挖掘工具，数据可以被看作是土壤，云平台可以看作是承载数据和挖掘算法的基 础设施 。在挖掘数据的过程中需要用到一些挖掘工具和方法，如机器学习的方法。 当挖掘完毕后，数据挖掘还需要对知识进行可视化和展现。
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1.3数据挖掘常用工具
第一章 绪论
1.3.2 开源工具
• WEKA WEKA 是一个基于JAVA 环境下免费开源的数据挖掘工作平台，集合了大量能承担数据 挖掘任务的机器学习算法，包括对数据进行预处理，分类，回归、聚类、关联规则以及 在新的交互式界面上的可视化。
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1.3数据挖掘常用工具
•R • Weka • Mahout • RapidMiner • Python • Spark MLlib
第一章 绪论
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1.3数据挖掘常用工具
第一章 绪论
1.3.2 开源工具
•R R是用于统计分析和图形化的计算机语言及分析工具，提供了丰富的统计分析和数据挖 掘功能，其核心模块是用C、C++和Fortran编写的。
为了提高系统的决策支持能力，像ERP、SCM、HR等一些应用系统也逐渐与数据 挖掘集成起来。多种理论与方法的合理整合是大多数研究者采用的有效技术。
12 of 43
1.2 数据挖掘起源及发展历史
第一章 绪论
3 数据挖掘面临的新挑战
随着物联网、云计算和大数据时代的来临，在大数据背景下数据挖掘要面临的挑 战，主要表现在以下几个方面：

数据挖掘挖掘频繁模式关联和相关性演示文稿ppt文档

数据挖掘挖掘频繁模式关联和相关性演示文稿ppt文档

TID 2000 1000 4000 5000
购买的item A,B,C A,C A,D B,E,F
关联规则挖掘过程
大型数据库中的关联规则挖掘包含两个过程
➢ 找出所有频繁项集 ✓ 大部分的计算都集中在这一步
➢ 由频繁项集产生强关联规则 ✓ 即满足最小支持度和最小置信度的规则
关联规则挖掘分类
根据规则中所处理的值类型
数据挖掘挖掘频繁模式关联和相关性演示文稿
第二章 挖掘频繁模式、关联 和相关性
1 基本概念
2 频繁项集挖掘方法
3 模式评估方法
• 基本概念
购物篮分析： “尿布与啤酒”
采用关联模型比较典型的案例是“尿布与啤酒”的故事。在美国，一些年轻的父亲下班 后经常要到超市去买婴儿尿布，超市也因此发现了一个规律，在购买婴儿尿布的年轻父 亲们中，有30%～40%的人同时要买一些啤酒。超市随后调整了货架的摆放，把尿布和 啤酒放在一起，明显增加了销售额。同样的，我们还可以根据关联规则在商品销售方面 做各种促销活动。
TID 2000 1000 4000 5000
购买的item A,B,C A,C A,D B,E,F
规则度量：支持度和置信度
对所有满足最小支持度和置信度的关联规则
➢ 支持度s是指事务集D中包含 AB的百分比 su p( p o A r B ) tP (A B ) ➢ 置信度c是指D中包含A的事务同时也包含B的百分比
➢ 则关联规则是如下蕴涵式： AB[s,c] ✓ 其中 AI,BI并且 AB，规则 AB 在事务集D中成立，并且具 有支持度s和置信度c
关联规则基本概念——示例
项的集合 I={A,B,C,D,E,F}
每个事务T由事务标识符TID标识，它是项的集合

数据挖掘原理与算法03关联规则挖掘PPT33页

数据挖掘原理与算法03关联规则挖掘PPT33页

{4} 1
{5} 3
L1
itemset {1}
sup. 2
{2}
3
{3}
3
{5}
3
L2 itemset sup
{1 3} 2
{2 3} 2
{2 5} 3
{3 5} 2
C2 itemset sup
{1 2} 1 {1 3} 2 {1 5} 1 {2 3} 2 {2 5} 3 {3 5} 2
C2 Scan D
itemset {1 2} {1 3} {1 5} {2 3} {2 5} {3 5}
C3 itemset Scan D L3 itemset sup
{2 3 5}
{2 3 5} 2
2021/7/17
15
3.2.3 关联规则生成算法
根据上面介绍的关联规则挖掘的两个步骤，在得 到了所有频繁项目集后，可以按照下面的步骤生 成关联规则：
数据挖掘原理与算法03关联规则挖掘
21、静念园林好，人间良可辞。 22、步步寻往迹，有处特依依。 23、望云惭高鸟，临木愧游鱼。 24、结庐在人境，而无车马喧；问君 何能尔 ？心远 地自偏 。 25、人生归有道，衣食固其端。
第三章 关联规则挖掘理论和算法
内容提要
基本概念与解决方法 经典的频繁项目集生成算法分析 Apriori算法的性能瓶颈问题 Apriori的改进算法
证明 设X是一个项目集，事务数据库T 中支持X 的元组数为s。对X 的任一非空子集为Y，设T中支持Y的元组数为s1。
根据项目集支持数的定义，很容易知道支持X 的元组一定支持Y， 所以s1 ≥s，即support（Y） ≥ support（X）。
按假设：项目集X 是频繁项目集，即support(X)≥ minsupport， 所以support（Y）≥ support（X）≥ minsupport，因此Y是频繁 项目集。□

数据挖掘入门ppt课件

数据挖掘入门ppt课件

15.05.2021
数据库
数据仓库
精选编辑ppt
知识库
14
三、数据挖掘方法
3.1 可以分别按挖掘任务、挖掘对象和挖掘方法来分 类。
1. 按挖掘任务分类：包括分类或预测知识模型发 现，数据总结，数据聚类，关联规则发现，时 序模式发现，依赖关系或依赖模型发现，异常 和趋势发现等。
2. 按挖掘对象分类：包括关系数据库，面向对象 数据库，空间数据库，时态数据库，文本数据 库，多媒体数据库，异构数据库，数据仓库， 演绎数据库和Web数据库等。
8. 模式解释：对在数据挖掘步骤中发现的模式 （知识）进行解释。通过机器评估剔除冗余或 无关模式，若模式不满足，再返回到前面某些 处理步骤中反复提取。
9. 知识评价：将发现的知识以用户能了解的方式 呈现给用户。其中也包括对知识一致性的检查， 以确信本次发现的知识不会与以前发现的知识 相抵触。
15.05.2021
2.1 KDD定义 人们给KDD下过很多定义，内涵也各不
相同，目前公认的定义是由Fayyad等人提出 的。
所谓基于数据库的知识发现(KDD)是指 从大量数据中提取有效的、新颖的、潜在 有用的、最终可被理解的模式的非平凡过 程。
15.05.2021
精选编辑ppt
5
2.2 KDD过程
KDD是一个人机交互处理过程。该过程 需要经历多个步骤，并且很多决策需要由 用户提供。从宏观上看，KDD过程主要经 由三个部分组成，即数据整理、数据挖掘 和结果的解释评估。
15.05.2021
精选编辑ppt
6
知识发现（KDD）的过程
解释/评估
数据挖掘
预处理 及变换
变换后的数据
数据清理筛选 目标数据

医学科研数据挖掘概述ppt课件

医学科研数据挖掘概述ppt课件
6. 偏差分析(deviation)
在偏差中包括很多有用的知识，数据库中的数据 存在很多异常情况，发现数据库中数据存在的异常情 况是非常重要的。偏差检验的基本方法就是寻找观察 结果与参照之间的差别。
六、挖掘方法
1. 关联分析法 2. 决策树 3. 人工神经网络 4. 遗传算法 5. 聚类分析 6. 序列模式分析
1. 关联分析(association analysis)
关联规则挖掘是由rakesh apwal等人首先提出。 两个或两个以上变量的取值之间存在某种规律性， 就称为关联。数据关联是数据库中存在的一类重 要的、可被发现的知识。关联分为简单关联、时 序关联和因果关联。关联分析的目的是找出数据 库中隐藏的关联网。一般用支持度和可信度两个 阀值来度量关联规则的相关性，还不断引入兴趣 度、相关性等参数，使得所挖掘的规则更符合需 求。
数据的转换：将数据转换成一个分析模型。这个 分析模型是针对挖掘算法建立的。建立一个真正 适合挖掘算法的分析模型是数据挖掘成功的关键。
数据挖掘：对所得到的经过转换的数据进行挖掘。 结果分析：解释并评估结果。其使用的分析方法
一般应作数据挖掘操作而定。 知识的同化：将分析所得到的知识集成到业务信
息系统的组织结构中去。
5. 聚集分析（Cluster analysis ，CA）
聚集是把整个数据库分成不同的群组。它的 目的是要群与群之间差别很明显, 而同一个群之 间的数据尽量相似。此外聚类分析可以作为其他 算法( 如特征和分类等) 的预处理步骤, 之后这些 算法再在生成的簇上进行处理。与分类不同, 在 开始聚集之前不知道要把数据分成几组, 也不知 道怎么分( 依照哪几个变量) 。因此在聚集之后要 有一个对业务很熟悉的人来解释这样分群的意义 。很多情况下一次聚集得到的分群对某个业务来 说可能并不好, 这时就需要删除或增加变量以影 响分群的方式, 经过几次反复之后才能最终得到 一个理想的结果。聚类方法主要有两类: 统计方 法和神经网络方法。

《数据挖掘》PPT课件

《数据挖掘》PPT课件
➢ 数据挖掘应用系统开发 ➢ 数据挖掘技术的新应用 ➢ 数据挖掘软件发展
2020/12/9
数据库研究所
9
高级数据挖掘
课程的教学目的
➢ 让学生掌握数据挖掘的基本概念、算法和高级技术； ➢ 将这些概念、算法和技术应用于实际问题。
复旦大学计算机科学技术学 院基本情况
➢ 主要研究方向
▪ 媒体计算 ▪ 数据库与数据科学 ▪ 网络与信息安全 ▪ 智能信息处理 ▪ 人机接口和服务计算 ▪ 理论计算机科学 ▪ 软件工程与系统软件
2020/12/9
数据库研究所
6
复旦大学数据挖掘课程的设置
总体目标
➢ 掌握大规模数据挖掘与分析的基本流程 ➢ 掌握数据挖掘的基本算法 ➢ 掌握对实际数据集进行挖掘的系统能力
数据仓库与数据挖掘
数据库系统
2020/12/9
数据库研究所
8
数据仓库与数据挖掘
课程的教学目的
➢ 掌握数据仓库数据挖掘原理、技术和方法，掌握建立数据挖掘应用 系统的方法，了解相关前沿的研究。
教学内容
➢ 数据挖掘、数据仓库的基本概念
▪ 数据仓库设计和应用 ▪ 数据挖掘的基本技术
• 关联分析、分类分析、聚类分析、异常分析和演化分析等；联机分析处理OLAP技术；
➢ involving methods at the intersection of artificial intelligence, machine learning, statistics, and database systems.
➢ The overall goal of the data mining process is to extract information from a data set and transform it into an understandable structure for further use.

数据挖掘课件


07
数据挖掘实践案例
电商用户行为分析
1 2
用户购买行为分析
分析用户的购买记录，识别用户的购买习惯和偏 好，为电商企业提供精准的产品推荐和营销策略 。
用户活跃度分析
分析用户的登录、浏览、搜索等行为，评估用户 的活跃度和兴趣，优化网站内容和结构。
3
用户满意度分析
通过用户评价和反馈，了解用户对产品的满意度 和需求，及时调整产品和服务，提高用户满意度 和忠诚度。
层次聚类算法的优缺点
层次聚类算法能够得到完整的聚类树，但计算复杂度高，且需要预先确定簇的数量或截断 线。
05
分类与回归
决策树算法
决策树算法概述
ID3算法
决策树是一种常见的分类与回归算法，通 过树形结构来表达决策过程。
ID3算法是决策树学习算法的一种，它根据 信息增益来选择划分属性。
C4.5算法
CART算法
C4.5算法是ID3算法的改进版，它引入了增 益率的概念，解决了ID3算法对可取值数目 较多的属性有所偏好的问题。
CART算法是一种采用二叉树结构的决策树 学习算法，概述
距离度量
K近邻算法是一种基本的分 类与回归算法，它根据距离 来衡量样本之间的相似性。
信用卡欺诈检测
01
异常交易检测
监测信用卡交易记录，及时发现 异常交易，如大额交易、异地交 易等，防止欺诈行为。
02
欺诈模式识别
03
实时监控与警报
通过对历史欺诈行为进行分析， 发现欺诈模式和特征，建立欺诈 检测模型。
实时监测信用卡交易，触发警报 机制，及时通知银行和持卡人， 防止欺诈行为。
股票价格预测
填充缺失值
对于缺失的数据，可以采 用不同的方法进行填充， 如用平均值、中位数或模 式匹配等方法。

数据挖掘第20讲-SPSS Modeler关联分析


id 1 2 3
购物清单 牛奶，面包，花生，红枣 (面包,牛奶)，咖啡，(红枣,白酒) (牛奶,面包)，咖啡
转换后清单 牛奶，面包，红枣 牛奶，面包，(面包,牛奶)，咖啡 牛奶，面包，(面包,牛奶)，咖啡
数据挖掘课程培训
案例背景 A C
超市的数据库记录了大量的商品购买记录，尤
B
其是对于超市的会员用户，不仅有他们通过会
员卡购买物品的记录，同时还保存了这些会员
用户的基本信息。为了进一步提升该超市的营
业额超市经理决定通过对数据库中的数据进行
分析和挖掘，发现商品间的一些潜在规律，基
D
于这些规律通过邮件的方式，有针对性地向用
置信度
关联规则度量e
度量名称 规则置信度 置信度差 置信度比率
信息差 标准化卡方
描述
公式
直接使用置信度表示，默认评估度 量
前、后置信度差的绝对值
前、后置信度的比例
基于信息增益的度量方法
基于独立的离散型数据的卡方统计 检验
信息差公式
序列
作用：发现事物在发生过程中的先后顺序上的规律 定义：一个或多个项集有序地排列后组成的列表
在前项集发生的情况下，由前项推出后项 的概率 --提升度(l)
在含有前项的条件下后项发生的概率，与 不包含前项这个条件下后项发生的概率对比
记录编号 1 2 3 4 5
购物清单 面包、牛奶 面包、尿布、啤酒、鸡蛋 牛奶、尿布、啤酒、可口可乐 面包、牛奶、尿布、啤酒 面包、牛奶、尿布、可口可乐
设前项为X，后项为Y： S=P(XUY)/P(I) C=P(XUY)/P(X) L=P(XUY)/P(X)P(Y)
序列事务表
ID 1 1 1 1 2 2 2

大数据分析与挖掘ppt优质版(30张)

型、类别型等。
消除数据间的量纲差异， 使数据具有可比性。
选择与分析目标相关的 特征，去除无关特征。
数据可视化呈现
图表类型选择
根据数据类型和分析目标选择合 适的图表类型，如柱状图、折线
图、散点图等。
数据可视化工具
如Excel、Tableau、Power BI等， 可实现数据的快速可视化呈现。
可视化设计原则
医疗行业应用案例
精准医疗
通过大数据分析技术，医疗机构可以对患者的基因组、生活习惯、病史等信息进行深入挖掘，实现精准诊断和治疗。例如， 基于基因测序的个性化用药方案，显著提高治疗效果和患者生活质量。
远程医疗
借助大数据和互联网技术，远程医疗得以实现。患者可以通过手机、电脑等设备与医生进行在线沟通，医生则可以通过数 据分析对患者的病情进行远程诊断和治疗建议。
预测性维护
大数据分析可以帮助物流企业实现预测性维护。通过对运输 设备的历史运行数据、维修记录等信息进行分析，可以预测 设备可能出现的故障和风险，提前进行维护和保养，确保运 输过程的顺畅和安全。
供应链优化
大数据分析在供应链优化方面也发挥着重要作用。通过对供 应链各环节的数据进行挖掘和分析，企业可以发现潜在的瓶 颈和问题，优化库存管理、采购策略等，提高供应链的效率 和灵活性。
物联网技术的兴起使得设备间的连接 和数据交互变得更加频繁和复杂，产 生了大量的数据。
大数据发展趋势
数据驱动决策
未来企业将更加依赖数据进行决策，大数据将成为企业核心竞争力的 重要组成部分。
人工智能与大数据融合
人工智能技术的发展将促进大数据的自动化处理和分析，提高数据处 理效率和准确性。
数据安全和隐私保护
医疗科研 大数据分析在医疗科研领域也发挥着重要作用。通过对海量医疗数据的挖掘和分析，科研人员可以发现 新的疾病规律、药物作用机制等，推动医学科学的进步。

数据挖掘 第7章 关联分析高级概念

给定n个事件的集族: i1, i2, i3, …, in
候选 1-序列: <{i1}>, <{i2}>, <{i3}>, …, <{in}>
候选 2-序列: <{i1, i2}>, <{i1, i3}>, …, <{in-1,in}>, <{i1} {i1}>, <{i1} {i2}>, …, <{in-1} {in}>
候选 3-序列: <{i1, i2 , i3}>, <{i1, i2 , i4}>, …, <{i1, i2} {i1}>, <{i1, i2} {i2}>, …,
<{i1} {i1 , i2}>, <{i1} {i1 , i3}>, …, <{i1} {i1} {i1}>, <{i1} {i1} {i2}>, …
属性离散化的一个关键在于划分每个属性的区间个 数和宽度。然而，确定正确的区间是困难的。
如果支持度阈值=5%，置信度阈值=65%。我们可 以从表中推出年龄和网上聊天隐含强规则：
[16,24) 网上聊天=是（s=8.8%，c=81.5%） [44,60) 网上聊天=否（s=16.8%，c=70%）
设D是包含一个或多个数据序列的数据集:
– 序列s的支持度是包含s的所有数据序列所占的比例。如 果序列s的支持度大于或等于用户指定的阈值minsup， 则称s是一个序列模式（或频繁序列）。
定义7.1 序列模式发现:
– 给定序列数据库D和用户指定的最小支持度阈值minsup ，序列模式发现的任务是找出支持度大于或等于 minsup的所有序列 。
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数据挖掘能做什么
估计（Estimation）
估计与分类类似，不同之处在于，分类描述的是离散型变 量的输出，而估值处理连续值的输出；分类 数据挖掘 的类别是确定数目的，估值的量是不确定的。
例子： a. 根据购买模式，估计一个家庭的孩子个数 b. 根据购买模式，估计一个家庭的收入 c. 估计real estate的价值 一般来说，估值可以作为分类的前一步工作。例如：银行
目前大部分电子商务网站都提供用户注册的功能，而购物 的用户一般都是基于登录的条件下完成的，所以这里为用户识
别提供了最为有效的标示符——用户ID；同时网站会把所有
用户的购物数据储存在自己的运营数据库里面，这个为用户行
为分析提供了数据基础——用户历史购物数据。
基于用户行为分析的关联推荐
关联规则的实现原理: 从所有的用户购物数据中（如果数据量过
概念
数据挖掘(Data Mining) 是通过分析每个数据，从大量 数据中寻找其规律的技术，主要有数据准备、规律 寻找和规律表示3个步骤。 数据挖掘的任务有关联分析、聚类分析、分类分析、 异常分析、特异群组分析和演变分析等。
关联分析是指如果两个或多个事物之间存在一定的关 联,那么其中一个事物就能通过其他事物进行预测.它 的目的是为了挖掘隐藏在数据间的相互关系 。
大，可以选取一定的时间区间，如一年、一个 季度等），寻找当用户购买了A商品的基础上， 又购买了B商品的人数所占的比例，当这个比例 达到了预设的一个目标水平的时候，我们就认 为这两个商品是存在一定关联的，所以当用户 购买了A商品但还未购买B商品时，我们就可以 向该类用户推荐B商品。
基于用户行为分析的关联推荐
关联规则
基于用户行为分析的关联推荐
更有利于发现用户的潜在需求，帮助用户更好的选择它们需要 的产品，并由用户决定是否购买，也就是所谓的“拉式”营销 。通过向用户推荐产品或服务，激发用户的潜在需求，促使用 户消费，更加符合“以用户为中心”的理念。
以电子商务网站为例来说明一下关联规则的具体实现:
聚类是对记录分组，把相似的记录在一个聚集里。聚类和 分类的区别是聚集不依赖于预先定义好的类，不需要训练集。
例子： a. 一些特定症状的聚集可能预示了一个特定的疾病 b. 租VCD类型不相似的客户聚集，可能暗示成员属于不同
的亚文化群
数据关联
我们会发现很多网站都具备了内容推荐的功能，这类功 能无疑在帮助用户发现需求，促进商品购买和服务应用方面 起到了显著性的效果。
对家庭贷款业务，运用估值，给各个客户记分（Score 0~1）。 然后，根据阈值，将贷款级别分类。
数据挖掘能做什么
预测（Prediction）
通常，预测是通过分类或估值起作用的，也就是说，通过 分类或估值得出模型，该模型用于对未知变量的预言。从这种 意义上说，预言其实没有必要分为一个单独的类。预言其目的 是对未来未知变量的预测，这种预测是需要时间来验证的，即 必须经过一定时间后，才知道预言准确性是多少。
数据关联
关联推荐在实现方式上也可以分为两种：
以产品分析为基础的关联推荐 以用户分析为基础的关联推荐
比如《Web Analytics》和《Web Analytics 2.0》的作者都是Avinash Kaushik，而且 书名都包含Web Analytics，都是网站分析 类的书籍，同时也可能是同一个出版 社……那么基于产品的关联就可以向购买 了《Web Analytics》的用户推荐《Web Analytics 2.0》。
数据关联
关联推荐在营销上被分为两类：
向上营销(Up Marketing)：根据既有客户过去的消费喜 好，提供更高价值或者其他用以加强其原有功能或者 用途的产品或服务。 交叉营销(Cross Marketing)：从客户的购买行为中发现客 户的多种需求，向其推销相关的产品或服务。
数据关联
向上营销是基于同类产品线的升级或优化产品的推荐， 而交叉营销是基于相似但不同类的产品的推荐。
数据关联
关联推荐在实现方式上也可以分为两种：
以产品分析为基础的关联推荐 以用户分析为基础的关联推荐
基于用户分析的推荐是通过分析用户的历 史行为数据，可能会发现购买了《Web Analytics》的很多用户也买了《The Elements of User Experience》这本书， 那么就可以基于这个发现进行推荐。
数据挖掘能做什么
相关性分组或关联规则 （Affinity grouping or association rules）
决定哪些事情将一起发生。
例子： a. 超市中客户在购买A的同时，经常会购买B，即A =>
B(关联规则) b. 客户在购买A后，隔一段时间，会购买B （序列分析）
数据挖掘能做什么
聚类（Clustering）
数据挖掘能做什么
分类 （Classification）
首先从数据中选出已经分好类的训练集，在该训练集上运 用数据挖掘分类的技术，建立分类模型，对于没有分类的数据 进行分类。
例子： a. 信用卡申请者，分类为低、中、高风险 b. 故障诊断：中国宝钢集团与上海天律信息技术有限公司
合作，采用数据挖掘技术对钢材生产的全流程进行质量监控和 分析，构建故障地图，实时分析产品出现瑕疵的原因，有效提 高了产品的优良率。