数据挖掘技术在学生成绩分析中的应用
空间数据挖掘工具浅谈_汤海鹏
第28卷第3期2005年6月 测绘与空间地理信息 G E O M A T I C S ＆S P A T I A LI N F O R M A T I O NT E C H N O L O G Y V o l .28,N o .3 J u n .,2005 收稿日期:2004-09-14 基金项目:国家重点基础研究发展规划(973)资助项目(2001C B 309404) 作者简介:汤海鹏(1979-),男,湖南沅江人,本科,主要从事信息化管理和信息化建设等方面的研究。 空间数据挖掘工具浅谈 汤海鹏1 ,毛克彪 2,3 ,覃志豪2,吴 毅 4 (1.公安部出入境管理局技术处,北京100741;2.中国农业科学院自然资源与农业区划研究所农业遥感实验室, 北京100081;3.中国科学院遥感所,北京100101;4.黑龙江乌苏里江制药有限公司,黑龙江哈尔滨150060) 摘要:数据挖掘是一个利用各种分析工具在海量数据中发现模型和数据间关系的过程,这些模型和关系可以 用来做出预测。空间数据挖掘有十分广阔的应用范围和市场前景,目前已出现大量的数据挖掘工具用于企业决策、科学分析等各个领域。文中对2个数据挖掘工具进行讨论,介绍它们的功能、所使用的技术以及如何使用它们来进行数据挖掘。 关键词:数据挖掘;空间数据挖掘;数据立方体;知识库引擎 中图分类号:P 208 文献标识码:A 文章编号:1672-5867(2005)03-0004-02 AS u r v e y o f D a t a Mi n i n g T o o l s T A N GH a i -p e n g 1 ,M A OK e -b i a o 2,3 ,Q I NZ h i -h a o 2 ,W UY i 4 (1.B u r e a uo f E x i t a n dE n t r y A d m i n i s t r a t i o n ,M i n i s t r y o f P u b l i c S e c u r i t y ,B e i j i n g 100741,C h i n a ;2.T h e K e y L a b o r a t o r y o f R e m o t e S e n s i n g a n d D i g i t a l A g r i c u l t u r e ,C h i n a A c a d e m y o f A g r i c u l t u r e R e m o t e S e n s i n g L a b o r a t o r y ,B e i j i n g 100081,C h i n a ; 3.I n s t i t u t eo f R e m o t e S e n s i n g A p p l i c a t i o n s ,C h i n e s e A c a d e m y o f S c i e n c e s ,B e i j i n g 100101,C h i n a ; 4.H e i l o n g j i a n g Wu s u l i j i a n g P h a r m a c e u t i c a l C o .L t d .,H a r b i n 150060,C h i n a ) A b s t r a c t : B e c a u s e o f c o m m e r c i a l d e m a n d s a n dr e s e a r c hi n t e r e s t ,a l l k i n d s o f s p a t i a l d a t a m i n i n g s o f t w a r e t o o l s e m e r g e .I n o r d e r t o g e t u s e o f t h e d a t a m i n i n g t o o l s ,t w o o f t h e ma r e i n t r o d u c e d i n t h i s p a p e r a n d m a k e p r o s p e c t o f i n t e g r a t i o n o f G I S ,R S ,G P S a n d d a t a m i n -i n g .K e yw o r d s :d a t a m i n i n g ;s p a t i a l d a t a m i n i n g ;d a t a c u b e ;d a t a b a s e e n g i n e 0 引 言 随着数据获取手段(特别是对地观测技术)及数据库 技术的快速发展,科研机构、政府部门在过去的若干年里都积累了大量的数据,而且,目前这些数据仍保持迅猛的增长势头。如此大量的数据已远远超过传统的人工处理能力,怎样从大量数据中自动、快速、有效地提取模式和发现知识显得越来越重要。数据挖掘与知识发现作为一个新的研究领域和新的技术正方兴未艾,用于从巨量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式[1～2],很好地满足了海量数据处理的需要。 具体应用中,数据挖掘工具很多。它们在功能和方法等方面差别很大。如何选择适合具体挖掘需求的工具,是进行挖掘工作必须考察的前提。选择某一工具时,应考虑数据类型,主要是考察工具能处理的数据:①关系 数据库的数据。包括数据仓库数据、文本文档、空间数据、 多媒体数据、W e b 数据等;②功能和方法。数据挖掘功能是数据挖掘工具(或系统)的核心,一些数据挖掘工具仅提供一种功能(如分类),另一些工具可能支持另外的挖掘功能(如描述、关联、分类、预测和聚类等);③其他考虑的方面如:系统问题、数据源、可伸缩性、可视化、数据挖掘查询语言和图形用户接口、工具和数据库或数据仓库系统等。 在众多的数据中,有近80%的数据可以通过空间关系表达。现在,通过卫星扫描地球,每天都能获得大量的关于地表的遥感图像。要从大量的数据中判读出每一个图片所潜藏的信息,就必然要用到数据挖掘技术。本文将通过介绍专业的航空遥感图像处理系统E r d a s 和D B -M i n e r 来阐述处理空间数据和关系数据的这一过程及这2种软件的特点。
数据清洗数据分析数据挖掘
数据清洗 1.基本概念 数据清洗从名字上也看的出就是把"脏"的"洗掉"，指发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序，包括检查数据一致性，处理无效值和缺失值等。因为数据仓库中的数据是面向某一主题的数据的集合，这些数据从多个业务系统中抽取而来而且包含历史数据，这样就避免不了有的数据是错误数据、有的数据相互之间有冲突，这些错误的或有冲突的数据显然是我们不想要的，称为"脏数据"。我们要按照一定的规则把"脏数据""洗掉"，这就是数据清洗。而数据清洗的任务是过滤那些不符合要求的数据，将过滤的结果交给业务主管部门，确认是否过滤掉还是由业务单位修正之后再进行抽取。不符合要求的数据主要是有不完整的数据、错误的数据、重复的数据三大类。数据清洗是与问卷审核不同，录入后的数据清理一般是由计算机而不是人工完成。 主要类型 残缺数据 这一类数据主要是一些应该有的信息缺失，如供应商的名称、分公司的名称、客户的区域信息缺失、业务系统中主表与明细表不能匹配等。对于这一类数据过滤出来，按缺失的内容分别写入不同Excel文件向客户提交，要求在规定的时间内补全。补全后才写入数据仓库。 折叠错误数据
这一类错误产生的原因是业务系统不够健全，在接收输入后没有进行判断直接写入后台数据库造成的，比如数值数据输成全角数字字符、字符串数据后面有一个回车操作、日期格式不正确、日期越界等。这一类数据也要分类，对于类似于全角字符、数据前后有不可见字符的问题，只能通过写SQL语句的方式找出来，然后要求客户在业务系统修正之后抽取。日期格式不正确的或者是日期越界的这一类错误会导致ETL运行失败，这一类错误需要去业务系统数据库用SQL 的方式挑出来，交给业务主管部门要求限期修正，修正之后再抽取。 折叠重复数据 对于这一类数据--特别是维表中会出现这种情况--将重复数据记录的所有字段导出来，让客户确认并整理。 数据清洗是一个反复的过程，不可能在几天内完成，只有不断的发现问题，解决问题。对于是否过滤，是否修正一般要求客户确认，对于过滤掉的数据，写入Excel文件或者将过滤数据写入数据表，在ETL开发的初期可以每天向业务单位发送过滤数据的邮件，促使他们尽快地修正错误,同时也可以做为将来验证数据的依据。数据清洗需要注意的是不要将有用的数据过滤掉，对于每个过滤规则认真进行验证，并要用户确认。 数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。
基于数据挖掘技术的学生成绩分析系统
本科毕业设计（论文） 题目: 基于数据挖掘技术的学生成绩分析系统的设计与实现 姓名张宇恒 学院软件学院 专业软件工程 班级2010211503 学号10212099 班内序号01 指导教师牛琨 2014年5月
基于数据挖掘技术的学生成绩分析系统的设计与实现 摘要 随着科技的不断发展和中国教育制度的日趋完善，各大高校对教务管理工作提出了越来越高的要求。各大高校不再满足于传统的成绩管理方式，开始运用数据挖掘领域的先进方法对学生成绩进行分析和研究。教务工作人员使用关联规则挖掘算法分析课程间的内在联系，可为学校的改进教学工作提供依据，并为学生的选课和学业规划提供指导；对学生进行分类，让学生能够对自己在校期间所学课程的成绩有一个全面而清晰的了解，方便学生扬长避短选择选修课程，及时对可能在学习上遇到困难的学生进行预警；运用聚类算法对学生进行聚类，找出具有共同特征的学生，并对不同学生群体分别采取不同的教学方法，初步体现因材施教的教育理念，最终探索出适合中国国情和教育制度的个性化培养模式。 本系统采用Eclipse作为开发平台，以Java作为开发语言。通过对高校学生成绩分析系统的需求分析，本系统设计实现了可以使用关联规则挖掘算法分析课程间的内在联系，使用分类算法对学生进行分类，使用聚类算法对学生进行聚类。希望本系统能对今后高校学生成绩分析系统的开发提供一定的参考价值。 关键词成绩分析关联规则分类聚类
Design and implementation of student achievement analysis system based on data mining technology ABSTRACT With the continuous development of technology and the Chinese education system maturing, Universities have put higher requirements to their academic administration. Universities are no longer satisfied with traditional performance management, began to apply advanced data mining methods to analyze and study students’ achievement. Staff of academic affairs use association rule mining algorithm to analysis intrinsic link between courses, which can provide the basis for improving the teaching of the school and guidance for the student's enrollment and academic planning. Using classification algorithm to classify the students, so that students can have a clear understanding in their academic performance, and facilitate students in selecting courses. Warning students who probably face difficulties in the academic. Using clustering algorithm to cluster the students to identify students with common characteristics, so that teachers can teach different students in different way, embodies the concept of individualized education, finally discover a personalized education model, which is suitable for China's national conditions and education system. The system was developed in Eclipse, with java as a development language. By analyzing the need of student achievement analysis system, this system uses association rule mining algorithm to analysis intrinsic link between courses, uses classification algorithm to classify the students, uses clustering algorithm to cluster the students to identify students.I hope this system can provide some reference value to the future development of college student s’ achievement analysis system. KEY WORDS achievement analysis association rules classification clustering
数据挖掘与分析心得体会
正如柏拉图所说：需要是发明之母。随着信息时代的步伐不断迈进，大量数据日积月累。我们迫切需要一种工具来满足从数据中发现知识的需求！而数据挖掘便应运而生了。正如书中所说：数据挖掘已经并且将继续在我们从数据时代大步跨入信息时代的历程中做出贡献。 1、数据挖掘 数据挖掘应当更正确的命名为：“从数据中挖掘知识”，不过后者显得过长了些。而“挖掘”一词确是生动形象的！人们把数据挖掘视为“数据中的知识发现（KDD）”的同义词，而另一些人只是把数据挖掘视为知识发现过程的一个基本步骤！ 由此而产生数据挖掘的定义：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地流入系统的数据。作为知识发现过程，它通常包括数据清理、数据集成、数据变换、模式发现、模式评估和知识表示六个步骤。 数据挖掘处理数据之多，挖掘模式之有趣，使用技术之大量，应用范围之广泛都将会是前所未有的；而数据挖掘任务之重也一直并存。这些问题将继续激励数据挖掘的进一步研究与改进！ 2、数据分析 数据分析是指用适当的统计方法对收集来的大量第一手资料和第二手资料进行分析，以求最大化地开发数据资料的功能，发挥数据的作用。是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。 数据分析有极广泛的应用范围。典型的数据分析可能包含以下三个步： 1、探索性数据分析：当数据刚取得时，可能杂乱无章，看不出规律，通过作图、造表、用各种形式的方程拟合，计算某些特征量等手段探索规律性的可能形式，即往什么方向和用何种方式去寻找和揭示隐含在数据中的规律性。 2、模型选定分析，在探索性分析的基础上提出一类或几类可能的模型，然后通过进一步的分析从中挑选一定的模型。 3、推断分析：通常使用数理统计方法对所定模型或估计的可靠程度和精确程度作出推断。 数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来，以找出所研究对象的内在规律。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。数据分析是组织有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。这一过程是质量管理体系的支持过程。在产品的整个寿命周期，包括从市场调研到售后服务和最终处置的各
数据挖掘在学生成绩管理中的应用
龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/567895902.html, 数据挖掘在学生成绩管理中的应用 作者：史凤波 来源：《数字技术与应用》2017年第10期 摘要：在数据挖掘中，应用关联规则可以挖掘一个事物和其它事物之间存在的相关性。本文使用“基于布尔矩阵的Apriori算法”来分析课程之间的相互关联，进而为教务管理者提供准确的决策支持。 关键词：数据挖掘；关联规则；Apriori algorithm 中图分类号：TP311.13 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2017）10-0099-02 2 使用关联规则对学生成绩进行分析 2.1 确定挖掘对象和目标 本应用的目标是根据学生的期末考试成绩，分析这些课程之间的相关性，发现类似“高等数学成绩优秀进而C语言成绩优秀”这样的关系。从而指导教务管理者安排教学计划[3]。 2.2 数据准备 （1）数据选择。是根据所确定的挖掘对象和目标，选择相关的数据，形成目标数据。（2）数据预处理。取自不同系统的目标数据在类型、度量等很多方面可能存在差异。其主要工作是对噪声数据、不完整数据、不一致数据进行再处理。（3）数据变换。是为课程的不同等级设置相应的代码，这里用x1、x2、x3、x4、x5分别表示Photoshop平面设计的成绩优秀、良好、中等、及格、不及格。同样y1、y2、y3、y4、y5表示网页制作的成绩等级，z1、z2、 z3、z4表示多媒体课件制作的成绩等级。应用相应代码将数据转为事务数据库。 首先将连续的数值型数据转换为布尔型数据，以适合数据挖掘的需要。用相应代码将连续型数据转换成布尔型数据。转换后部分数据描述如图1所示。 2.3 数据挖掘 这里用改进的、基于布尔矩阵的Apriori算法进行挖掘。 （1）产生频繁项集。设最小支持度为0.06，通过对处理后的布尔矩阵数据进行计算，得到结果如图2所示。 （2）生成关联规则。在第一步找出频繁项集的基础上就可以产生关联规则了。
数据清洗数据分析数据挖掘
数据清洗1.基本概念 数据清洗从名字上也看的出就是把"脏"的"洗掉"，指发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序，包括检查数据一致性，处理无效值和缺失值等。因为中的数据是面向某一主题的数据的集合，这些数据从多个业务系统中抽取而来而且包含历史数据，这样就避免不了有的数据是错误数据、有的数据相互之间有冲突，这些错误的或有冲突的数据显然是我们不想要的，称为""。我们要按照一定的规则把"""洗掉"，这就是数据清洗。而数据清洗的任务是过滤那些不符合要求的数据，将过滤的结果交给业务主管部门，确认是否过滤掉还是由业务单位修正之后再进行抽取。不符合要求的数据主要是有不完整的数据、错误的数据、重复的数据三大类。数据清洗是与问卷审核不同，录入后的数据清理一般是由计算机而不是人工完成。 主要类型 残缺数据 这一类数据主要是一些应该有的信息缺失，如的名称、分公司的名称、客户的区域信息缺失、业务系统中主表与明细表不能匹配等。对于这一类数据过滤出来，按缺失的内容分别写入不同Excel文件向客户提交，要求在规定的时间内补全。补全后才写入。 错误数据 这一类错误产生的原因是业务系统不够健全，在接收输入后没有进行判断直接写入造成的，比如数值数据输成全角数字、字符串数据后面有一个回车操作、日期格式不正确、日期越界等。这一类数据也要分类，对于类似于、数据前后有
不可见字符的问题，只能通过写语句的方式找出来，然后要求客户在业务系统修正之后抽取。日期格式不正确的或者是日期越界的这一类错误会导致ETL运行失败，这一类错误需要去业务用SQL的方式挑出来，交给业务主管部门要求限期修正，修正之后再抽取。 重复数据 对于这一类数据--特别是维表中会出现这种情况--将重复数据记录的所有字段导出来，让客户确认并整理。 数据清洗是一个反复的过程，不可能在几天内完成，只有不断的发现问题，解决问题。对于是否过滤，是否修正一般要求客户确认，对于过滤掉的数据，写入Excel文件或者将过滤数据写入数据表，在ETL开发的初期可以每天向业务单位发送过滤数据的邮件，促使他们尽快地修正错误,同时也可以做为将来验证数据的依据。数据清洗需要注意的是不要将有用的数据过滤掉，对于每个过滤规则认真进行验证，并要用户确认。 数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。 类型 在统计学领域，有些人将数据分析划分为描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性数据分析;其中，探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征，而验证性数据分析则侧重于已有假设的证实或证伪。 探索性数据分析是指为了形成值得假设的检验而对数据进行分析的一种方法，是对传统统计学假设检验手段的补充。该方法由美国着名统计学家约翰·图基(John Tukey)命名。
大数据时代的空间数据挖掘综述
第37卷第7期测绘与空间地理信息 GEOMATICS ＆SPATIAL INFOＲMATION TECHNOLOGY Vol．37，No．7收稿日期：2014－01－22 作者简介：马宏斌（1982－），男，甘肃天水人，作战环境学专业博士研究生，主要研究方向为地理空间信息服务。 大数据时代的空间数据挖掘综述 马宏斌1 ，王 柯1，马团学 2（1．信息工程大学地理空间信息学院，河南郑州450000；2．空降兵研究所，湖北孝感432000） 摘 要：随着大数据时代的到来，数据挖掘技术再度受到人们关注。本文回顾了传统空间数据挖掘面临的问题， 介绍了国内外研究中利用大数据处理工具和云计算技术，在空间数据的存储、管理和挖掘算法等方面的做法，并指出了该类研究存在的不足。最后，探讨了空间数据挖掘的发展趋势。关键词：大数据；空间数据挖掘；云计算中图分类号：P208 文献标识码：B 文章编号：1672－5867（2014）07－0019－04 Spatial Data Mining Big Data Era Ｒeview MA Hong －bin 1，WANG Ke 1，MA Tuan －xue 2 （1．Geospatial Information Institute ，Information Engineering University ，Zhengzhou 450000，China ； 2．Airborne Institute ，Xiaogan 432000，China ） Abstract ：In the era of Big Data ，more and more researchers begin to show interest in data mining techniques again．The paper review most unresolved problems left by traditional spatial data mining at first．And ，some progress made by researches using Big Data and Cloud Computing technology is introduced．Also ，their drawbacks are mentioned．Finally ，future trend of spatial data mining is dis-cussed． Key words ：big data ；spatial data mining ；cloud computing 0引言 随着地理空间信息技术的飞速发展，获取数据的手 段和途径都得到极大丰富，传感器的精度得到提高和时空覆盖范围得以扩大，数据量也随之激增。用于采集空间数据的可能是雷达、红外、光电、卫星、多光谱仪、数码相机、成像光谱仪、全站仪、天文望远镜、电视摄像、电子 显微镜、CT 成像等各种宏观与微观传感器或设备，也可能是常规的野外测量、人口普查、土地资源调查、地图扫描、 地图数字化、统计图表等空间数据获取手段，还可能是来自计算机、 网络、GPS ，ＲS 和GIS 等技术应用和分析空间数据。特别是近些年来，个人使用的、携带的各种传感器（重力感应器、电子罗盘、三轴陀螺仪、光线距离感应器、温度传感器、红外线传感器等），具备定位功能电子设备的普及，如智能手机、平板电脑、可穿戴设备（GOOGLE GLASS 和智能手表等），使人们在日常生活中产生了大量具有位置信息的数据。随着志愿者地理信息（Volunteer Geographic Information ）的出现，使这些普通民众也加入到了提供数据者的行列。 以上各种获取手段和途径的汇集，就使每天获取的 数据增长量达到GB 级、 TB 级乃至PB 级。如中国遥感卫星地面站现在保存的对地观测卫星数据资料达260TB ，并以每年15TB 的数据量增长。比如2011年退役的Landsat5卫星在其29年的在轨工作期间，平均每年获取8．6万景影像，每天获取67GB 的观测数据。而2012年发射的资源三号（ZY3）卫星，每天的观测数据获取量可以达到10TB 以上。类似的传感器现在已经大量部署在卫 星、 飞机等飞行平台上，未来10年，全球天空、地空间部署的百万计传感器每天获取的观测数据将超过10PB 。这预示着一个时代的到来，那就是大数据时代。大数据具有 “4V ”特性，即数据体量大（Volume ）、数据来源和类型繁多（Variety ）、数据的真实性难以保证（Veracity ）、数据增加和变化的速度快（Velocity ）。对地观测的系统如图1所示。 在这些数据中，与空间位置相关的数据占了绝大多数。传统的空间知识发现的科研模式在大数据情境下已经不再适用，原因是传统的科研模型不具有普适性且支持的数据量受限， 受到数据传输、存储及时效性需求的制约等。为了从存储在分布方式、虚拟化的数据中心获取信息或知识，这就需要利用强有力的数据分析工具来将
基于数据挖掘技术的学生成绩分析
基于数据挖掘技术的学生成绩分析 信息技术的发展及应用以及如何利用信息技术提高高校的管理水平，是高职院校面临的重大课题。在学习和工作的过程中接触到数据挖掘这一先进的概念，力图通过数据挖掘从学生的成绩中找到隐含在其中的有效信息，这样既可以帮助老师了解学生的学习情况，又可以帮助学生了解学习重点，达到教学相长的目的。利用数据挖掘技术中的决策树的相关知识和方法，以多届学生的《计算机应用基础》成绩，对学生的成绩进行分析。主要使用数据挖掘中的决策树知识将决策树应用在学生成绩数据挖掘的模型上，使用SPSS Modeler 软件利用C 5.0 算法分析出哪些因素对于《计算机应用基础》考试的影响最大，揭示其中规律，为今后教学工作及教学安排提供有效的科学的指导依据。 标签：数据挖掘；考试成绩；决策树；关联规则 1 决策树的基本概念 在已有的大量源数据中得到有效的分类器有许多种办法，决策树就是其中一种有效的办法。他在数据挖掘中尤其在数据分类领域中应用十分广泛。决策树算法主要是通过一组输入样本数据然后对样本进行决策树归纳的一种方法。决策树的表现形式是一个倒树状结构图，并且在树枝的节点上一般还附带概率结果，它是一种是直观的使用统计概率来分析对象的图表示方法。 2 几种常用的决策树算法 常见的算法有CHAID、CART、Quest和C5.0。判断决策树算法是否合适，就看每一个决策树分组的组之间的差别是否够大，属性差别越大就是算法越合适。决策树算法擅长处理离散型数据，并且处理非数值性数据时效率的方面也有不错的表现。 3 决策树的评价标准 建立了决策树模型后需要给出该模型的评估值，这样才可以来判断模型的优劣。学习算法模型使用训练集（training set）建立模型，使用校验集（test set）来评估模型。经过校验集评估后决策树进行评价。评估指标有分类的准确度，描述的简洁性和计算的复杂程度等指标。 4 决策树在计算机成绩分析中的应用 4.1 确定挖掘对象 本次挖掘的对象是以《计算机基础》为基础信息，之所以选择这门课程，是因为它是新生入学的第一门与计算机相关的课程，也是今后继续学习计算机相关课程的基础。
数据挖掘系统设计技术分析
数据挖掘系统设计技术分析 【摘要】数据挖掘技术则是商业智能（Business Intelligence）中最高端的，最具商业价值的技术。数据挖掘是统计学、机器学习、数据库、模式识别、人工智能等学科的交叉，随着海量数据搜集、强大的多处理器计算机和数据挖掘算法等基础技术的成熟，数据挖掘技术高速发展，成为21世纪商业领域最核心竞争力之一。本文从设计思路、系统架构、模块规划等方面分析了数据挖掘系统设计技术。 【关键词】数据挖掘；商业智能；技术分析 引言 数据挖掘是适应信息社会从海量的数据库中提取信息的需要而产生的新学科。它可广泛应用于电信、金融、银行、零售与批发、制造、保险、公共设施、政府、教育、远程通讯、软件开发、运输等各个企事业单位及国防科研上。数据挖掘应用的领域非常广阔，广阔的应用领域使用数据挖掘的应用前景相当光明。我们相信，随着数据挖掘技术的不断改进和日益成熟，它必将被更多的用户采用，使企业管理者得到更多的商务智能。 1、参考标准 1.1挖掘过程标准：CRISP-DM CRISP-DM全称是跨行业数据挖掘过程标准。它由SPSS、NCR、以及DaimlerChrysler三个公司在1996开始提出，是数据挖掘公司和使用数据挖掘软件的企业一起制定的数据挖掘过程的标准。这套标准被各个数据挖掘软件商用来指导其开发数据挖掘软件，同时也是开发数据挖掘项目的过程的标准方法。挖掘系统应符合CRISP-DM的概念和过程。 1.2ole for dm ole for dm是微软于2000年提出的数据挖掘标准，主要是在微软的SQL SERVER软件中实现。这个标准主要是定义了一种SQL扩展语言：DMX。也就是挖掘系统使用的语言。标准定义了许多重要的数据挖掘模型定义和使用的操作原语。相当于为软件提供商和开发人员之间提供了一个接口，使得数据挖掘系统能与现有的技术和商业应用有效的集成。我们在实现过程中发现这个标准有很多很好的概念，但也有一些是勉为其难的，原因主要是挖掘系统的整体概念并不是非常单纯，而是像一个发掘信息的方法集，所以任何概念并不一定符合所有的情况，也有一些需要不断完善和发展中的东西。 1.3PMML
什么叫数据挖掘_数据挖掘技术解析
什么叫数据挖掘_数据挖掘技术解析 数据挖掘（data mining）是指从大量的资料中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关联性的信息的过程。在全世界的计算机存储中，存在未使用的海量数据并且它们还在快速增长，这些数据就像待挖掘的金矿，而进行数据分析的科学家、工程师、分析员的数量变化一直相对较小，这种差距称为数据挖掘产生的主要原因。数据挖掘是一个多学科交叉领域，涉及神经网络、遗传算法、回归、统计分析、机器学习、聚类分析、特异群分析等，开发挖掘大型海量和多维数据集的算法和系统，开发合适的隐私和安全模式，提高数据系统的使用简便性。 数据挖掘与传统意义上的统计学不同。统计学推断是假设驱动的，即形成假设并在数据基础上验证他；数据挖掘是数据驱动的，即自动地从数据中提取模式和假设。数据挖掘的目标是提取可以容易转换成逻辑规则或可视化表示的定性模型，与传统的统计学相比，更加以人为本。 数据挖掘技术简述数据挖掘的技术有很多种，按照不同的分类有不同的分类法。下面着重讨论一下数据挖掘中常用的一些技术：统计技术，关联规则，基于历史的分析，遗传算法，聚集检测，连接分析，决策树，神经网络，粗糙集，模糊集，回归分析，差别分析，概念描述等十三种常用的数据挖掘的技术。 1、统计技术数据挖掘涉及的科学领域和技术很多，如统计技术。统计技术对数据集进行挖掘的主要思想是：统计的方法对给定的数据集合假设了一个分布或者概率模型（例如一个正态分布）然后根据模型采用相应的方法来进行挖掘。 2、关联规则数据关联是数据库中存在的一类重要的可被发现的知识。若两个或多个变量的取值之I司存在某种规律性，就称为关联。关联可分为简单关联、时序关联、因果关联。关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网。有时并不知道数据库中数据的关联函数，即使知道也是不确定的，因此关联分析生成的规则带有可信度。 3、基于历史的MBR（Memory-based Reasoning）分析先根据经验知识寻找相似的情况，
【最全最详细】数据分析与挖掘实验报告
《数据挖掘》实验报告 目录 1.关联规则的基本概念和方法 (2) 1.1数据挖掘 (2) 1.1.1数据挖掘的概念 (2) 1.1.2数据挖掘的方法与技术 (2) 1.2关联规则 (3) 1.2.1关联规则的概念 (3) 1.2.2关联规则的实现——Apriori算法 (4) 2.用Matlab实现关联规则 (6) 2.1Matlab概述 (6) 2.2基于Matlab的Apriori算法 (7) 3.用java实现关联规则 (11) 3.1java界面描述 (11) 3.2java关键代码描述 (14) 4、实验总结 (19) 4.1实验的不足和改进 (19) 4.2实验心得 (20)
1.关联规则的基本概念和方法 1.1数据挖掘 1.1.1数据挖掘的概念 计算机技术和通信技术的迅猛发展将人类社会带入到了信息时代。在最近十几年里，数据库中存储的数据急剧增大。数据挖掘就是信息技术自然进化的结果。数据挖掘可以从大量的、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。 许多人将数据挖掘视为另一个流行词汇数据中的知识发现（KDD）的同义词，而另一些人只是把数据挖掘视为知识发现过程的一个基本步骤。知识发现过程如下：·数据清理（消除噪声和删除不一致的数据） ·数据集成（多种数据源可以组合在一起） ·数据转换（从数据库中提取和分析任务相关的数据） ·数据变换（从汇总或聚集操作，把数据变换和统一成适合挖掘的形式） ·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，识别代表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）。 1.1.2数据挖掘的方法与技术 数据挖掘吸纳了诸如数据库和数据仓库技术、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等许多应用领域的大量技术。数据挖掘主要包括以下方法。 神经网络方法：神经网络由于本身良好的鲁棒性、自组织自适应性、并行处理、分布存储和高度容错等特性非常适合解决数据挖掘的问题，因此近年来越来越受到人们的关注。典型的神经网络模型主要分3大类：以感知机、bp反向传播模型、函数型网络为代表的，用于分类、预测和模式识别的前馈式神经网络模型；以hopfield的离散模型和连续模型为代表的，分别用于联想记忆和优化计算的反馈式神经网络模型；以art模型、koholon模型为代表的，用于聚类的自组织映射方法。神经网络方法的缺点是"黑箱"性，人们难以理解网络的学习和决策过程。 遗传算法：遗传算法是一种基于生物自然选择与遗传机理的随机搜索算法，是一种仿生全局优化方法。遗传算法具有的隐含并行性、易于和其它模型结合等性质使得它在数据挖掘中被加以应用。sunil已成功地开发了一个基于遗传算法的数据挖掘工具，利用该工具对两个飞机失事的真实数据库进行了数据挖掘实验，结果表明遗传算法是进行数据挖掘的有效方法之一。遗传算法的应用还体现在与神经网络、粗糙集等技术的结合上。如利用遗传算法优化神经网络结构，在不增加错误率的前提下，删除多余的连接和隐层单元；用遗传算法和bp算法结合训练神经网络，然后从网络提取规则等。但遗传算法的算法较复杂，收敛于局部极小的较早收敛问题尚未解决。 决策树方法：决策树是一种常用于预测模型的算法，它通过将大量数据有目的分类，从
从客户生命周期角度分析数据挖掘技术的应用
3.2、从客户生命周期角度分析数据挖掘技术的应用 3.2 Analysis of the application of data mining technology from the perspective of the customer lifecycle 在对CRM的广泛理解中，最简单的含义就是：管理所有与客户的交互行为。在实践中，这需要在客户关系的各个阶段使用与客户相关的信息来预测与客户的交互行为。客户关系的各个阶段定义为客户生命周期。客户生命周期包括三个阶段：获得客户；提高客户的价值；保持效益客户。如果将数据挖掘结合在CRM中或者作为一个独立的应用程序来实施，数据挖掘可以在每一个阶段都提高企业的收益（8。 The simplest meaning of the extensive understanding of CRM: manage all interactions with the customer. In practical use, it needs to be used in different stages of the customer relationship and cust omers’ related information to predict interaction with customers. The different stages of the customer relationship are defined as the customer lifecycle. There are three stages of customer life cycle: customer acquisition; customer value improvement; maintaining of beneficial customers. If data mining could be combined in in CRM or applied as a standalone application, it can improve enterprise profits in every phase（8. （1）通过数据挖掘获取新客户：在CRM中的第一步是识别潜在客户然后将他们转变成真正的客户，数据挖掘可以辅助进行客户细分，识别潜在客户（33。（2）提高客户价值：1、数据挖掘支持客户盈利能力分析，预测客户盈利能力变动以增强客户盈利能力；2、支持客户购买行为模式分析，进行客户细分，从而提供更具针对性的个性化服务（1；3、有效进行交叉营销，向现有的客户提供新的产品和服务，实现购买推荐和升级销售（18。 （3）客户保持：包括客户忠诚度分析和客户流失警示分析。通过数据挖掘，对客户历史交易行为的分析，警示客户异常行为，并提出相应的对策建议。 (1) Acquire new customers through data mining: the first step in CRM is to identify potential customers and then develop them into true customers, and data mining is able to assist customer segmentation, identifying potential customers (33. (2) Improve customer value: 1. data mining support customer profitability analysis, predicting customer’s profitability changes to enhance his profitability; 2. support customer purchasing behavior pattern analysis to make customer segmentation, thus, higher personalized service could be provided (1; 3. making effective cross-selling, providing new products and services to existing customers, realizing purchasing recommend and upgraded sales (18. (3) Customer retention: including customer loyalty analysis and customer churn warning analysis. Data mining could analyze the customer historical trade, warning the analysis of historical customer transactions, and putting forward corresponding countermeasures and suggestions. 3.3、从行业角度分析数据挖掘技术的应用 3.3 Analyzing the application of data mining technology from professinal perspective CRM中数据挖掘应用的深度和广度针对行业的不同而有所不同，特别是针对与客户交流频繁、客户支持要求高的行业，如银行、证券、保险、电信、税务、零
大数据、数据分析和数据挖掘的区别
大数据、数据分析和数据挖掘的区别 大数据、数据分析、数据挖掘的区别是，大数据是互联网的海量数据挖掘，而数据挖掘更多是针对内部企业行业小众化的数据挖掘，数据分析就是进行做出针对性的分析和诊断，大数据需要分析的是趋势和发展，数据挖掘主要发现的是问题和诊断。具体分析如下： 1、大数据(big data)： 指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产; 在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点(IBM提出)：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值)Veracity(真实性) 。 2、数据分析：
是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。 数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能，并使得数据分析得以推广。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。 3、数据挖掘(英语：Data mining)： 又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现(英语：Knowledge-Discovery in Databases，简称：KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统(依靠过去的经验法则)和模式识别等诸多方法来实现上述目标。 简而言之： 大数据是范围比较广的数据分析和数据挖掘。 按照数据分析的流程来说，数据挖掘工作较数据分析工作靠前些，二者又有重合的地方，数据挖掘侧重数据的清洗和梳理。 数据分析处于数据处理的末端，是最后阶段。 数据分析和数据挖掘的分界、概念比较模糊，模糊的意思是二者很难区分。 大数据概念更为广泛，是把创新的思维、信息技术、统计学等等技术的综合体，每个人限于学术背景、技术背景，概述的都不一样。