数据挖掘的主要技术
数据挖掘的主要技术
数据挖掘可以用到的技术有决策树法：神经网络法、遗传算法、统计分析方法、粗集方法、可视化方法。
1、决策树法
决策树法就是以信息论中的互信息（信息增益）原理为基础寻找数据库中具有最大信息量的字段建立决策树的一个结点，再根据不同取值建立树的分支；在每个分支子集中重复建立下层结点和分支，这样便生成一棵决策树。然后对决策树进行剪枝处理，最终把决策树转化为规则，再利用规则对新事例进行分类。典型的决策树方法有分类回归树（CART）、D3、C4.5等。该方法输出结果容易理解，实用效果好，影响也较大。
2、神经网络法
神经网络法建立在可以自学习的数学模型基础上。它是由一系列类似于人脑脑神经元一样的处理单元组成，那就是节点（Node）。这些节点通过网络彼此互连，如果有数据输入，它们便可以进行确定数据模式的工作。神经网络法对于非线性数据具有快速建模能力，其挖掘的基本过程是先将数据聚类，然后分类计算权值，神经网络的知识体现在网络连接的权值上，该方法更适合用于非线性数据和含噪声的数据，在市场数据分析和建模方面有广泛的应用。
3、遗传算法
遗传算法是一种模拟生物进化过程的算法，由三个基本算子组成：繁殖、交叉（重组）、变异（突变）。在遗传算法实施过程中，首先要对求解的问题进行编码（染色体），产生初始群体；然后计算个体的适应度，再进行染色体的复制、交换、突变等操作，最后产生新的个体。经过若干代的遗传，将得到满足要求的后代（即问题的解）。该方法计算简单，优化效果好，适合于聚类分析。
4、统计分析方法
统计分析方法是利用统计学、概率论的原理对数据库中的信息进行统计分析，从而找出它们之间的关系和规律。常用的统计分析方法有：判别分析、因子分析、相关分析、多元回归分析、偏最小二乘回归方法等。统计分析方法是最基本的数据挖掘技术方法之一，可用于分类挖掘和聚类挖掘。
5、粗集方法
在数据库中，将行元素看成对象，列元素看成属性，等价关系R定义为不同对象在不同属性上的取值相同，这些满足等价关系的对象组成的集合称为该等价关系R等价类。它是一种分析不完整性和不确定性的数学工具，可以有效地分析不精确、不一致、不完整等各种不完备的信息，还可以对数据进行分析和推理，从中发现隐含的知识，揭示潜在的规律。该方法适合于不精确、不确定、不完全的信息分类和知识获取。
6、可视化方法
可视化方法是一类辅助方法，它采用比较直观的图形图表方式将挖掘出来的模式表现出来，其大大拓宽了数据的表达和理解力，使用户对数据的剖析更清楚。
数据挖掘中分类技术应用
分类技术在很多领域都有应用，例如可以通过客户分类构造一个分类模型来对银行贷款进行风险评估；当前的市场营销中很重要的一个特点是强调客户细分。客户类别分析的功能也在于此，采用数据挖掘中的分类技术，可以将客户分成不同的类别，比如呼叫中心设计时可以分为：呼叫频繁的客户、偶然大量呼叫的客户、稳定呼叫的客户、其他，帮助呼叫中心寻找出这些不同种类客户之间的特征，这样的分类模型可以让用户了解不同行为类别客户的分布特征；其他分类应用如文献检索和搜索引擎中的自动文本分类技术；安全领域有基于分类技术的入侵检测等等。机器学习、专家系统、统计学和神经网络等领域的研究人员已经提出了许多具体的分类预测方法。下面对分类流程作个简要描述： 训练：训练集——>特征选取——>训练——>分类器 分类：新样本——>特征选取——>分类——>判决 最初的数据挖掘分类应用大多都是在这些方法及基于内存基础上所构造的算法。目前数据挖掘方法都要求具有基于外存以处理大规模数据集合能力且具有可扩展能力。 神经网络 神经网络是解决分类问题的一种行之有效的方法。神经网络是一组连接输入/输出单元的系统，每个连接都与一个权值相对应，在将简单的单元连接成较复杂的系统后，通过并行运算实现其功能，其中系统的知识存储于网络结构和各单元之间的连接权中。在学习阶段，通过调整神经网络的权值，达到对输入样本的正确分类。神经网络有对噪声数据的高承受能力和对未经训练数据的模式分类能力。神经网
络概括性强、分类精度高，可以实现有监督和无监督的分类任务，所以神经网络在分类中应用非常广泛。 在结构上，可以把一个神经网络划分为输入层、输出层和隐含层（见图4）。网络的每一个输入节点对应样本一个特征，而输出层节点数可以等于类别数，也可以只有一个，（输入层的每个节点对应一个个的预测变量。输出层的节点对应目标变量，可有多个）。在输入层和输出层之间是隐含层（对神经网络使用者来说不可见），隐含层的层数和每层节点的个数决定了神经网络的复杂度。 除了输入层的节点，神经网络的每个节点都与很多它前面的节点（称为此节点的输入节点）连接在一起，每个连接对应一个权重Wxy，此节点的值就是通过它所有输入节点的值与对应连接权重乘积的和作为一个函数的输入而得到，我们把这个函数称为活动函数或挤压函数。如图5中节点4输出到节点6的值可通过如下计算得到：
软件工程中数据挖掘技术的作用()
软件工程中数据挖掘技术的作用 软件工程中数据挖掘技术的作用 摘要：信息时代背景下，计算机技术等现代信息技术在社会各个行业、领域，得到了越来越广泛且深入的应用，极大提高人们信息处理效率，方便人们工作、生活的同时，对于数据挖掘技术的科学应用，提出了更高、更新的要求。信息时代背景下，数据挖掘技术表现出广阔的应用前景，是快速处理海量信息的技术基础。笔者即从数据挖掘技术入手，就其在软件工程中的应用，发表几点看法，以供相关人员参考。关键词软件工程数据挖掘技术作用 本文即围绕数据挖掘技术，就其在软件工程中的具体应 用，进行了分析和探讨，具体内容如下： 1数据挖掘技术概述 数据挖掘（Datamining），也称为数据采矿，是数据库知 识发现的一个基础环节，是在海量数据中自动完成隐藏特 殊关系数据搜索的过程，数据挖掘技术就是这一过程应用 的相关技术。一般来说，数据挖掘过程可以分为四个环节 进行，分别是选择软件库保存的数据、完成选择数据的预 处理、对预处理得到的格式化数据进行挖掘、以及最终获
得目标数据。软件工程是数据挖掘技术的重要应用领域，具体的数据挖掘工作普遍分为三个层次进行，分别是交互式可视数据探查、自动模式提取和建构模型。三个层次之间存在着直接的关联联系，其中可视数据探查是后两者的基础，而建构模型又是前两者的指导。软件工程领域应用数据挖掘技术的目的，主要是借助聚类、分析、预测、统计等技术手段，在海量数据资源中快速分辨、寻找符合人们应用需求的数据信息，并自动将检索到的信息反馈至软件系统。此外，为保障数据挖掘的科学性和有效性，数据源还应尽可能达到庞大、真实的要求。 2数据挖掘技术的应用分析 2.1开源软件开发中的应用分析 所谓开源软件，就是源代码处于开放状态的软件，一般来说，开源软件普遍对客户免费开放，也正由于开源软件的这一特性，导致对开源软件的管理和控制变得相对困难。在这种环境背景下，在开源软件开发阶段引入数据挖掘技术，可有效提高开源软件的开发质量。以大阪大学设计的分布式数据挖掘系统为例，该系统就可以在实现大规模系统挖掘的同时，完成对不同开源软件的挖掘；再以牛津大学设计的数据挖掘系统为例，该系统实现了系统开发者和
数据挖掘_概念与技术(第三版)部分习题答案汇总
1.4 数据仓库和数据库有何不同？有哪些相似之处？ 答：区别：数据仓库是面向主题的，集成的，不易更改且随时间变化的数据集合，用来支持管理人员的决策，数据库由一组内部相关的数据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。 1.3 定义下列数据挖掘功能：特征化、区分、关联和相关分析、预测聚类和演变分析。使用你熟悉的现实生活的数据库，给出每种数据挖掘功能的例子。 答：特征化是一个目标类数据的一般特性或特性的汇总。例如，学生的特征可被提出，形成所有大学的计算机科学专业一年级学生的轮廓，这些特征包括作为一种高的年级平均成绩(GPA：Grade point aversge)的信息， 还有所修的课程的最大数量。 区分是将目标类数据对象的一般特性与一个或多个对比类对象的一般特性进行比较。例如，具有高GPA 的学生的一般特性可被用来与具有低GPA 的一般特性比较。最终的描述可能是学生的一个一般可比较的轮廓，就像具有高GPA 的学生的75%是四年级计算机科学专业的学生，而具有低GPA 的学生的65%不是。 关联是指发现关联规则，这些规则表示一起频繁发生在给定数据集的特征值的条件。例如，一个数据挖掘系统可能发现的关联规则为：major(X, “computing science”) ? owns(X, “personal computer”) [support=12%, confidence=98%] 其中，X 是一个表示学生的变量。这个规则指出正在学习的学生，12% （支持度）主修计算机科学并且拥有一台个人计算机。这个组一个学生拥有一台个人电脑的概率是98%（置信度，或确定度）。 分类与预测不同，因为前者的作用是构造一系列能描述和区分数据类型或概念的模型（或功能），而后者是建立一个模型去预测缺失的或无效的、并且通常是数字的数据值。它们的相似性是他们都是预测的工具： 分类被用作预测目标数据的类的标签，而预测典型的应用是预测缺失的数字型数据的值。 聚类分析的数据对象不考虑已知的类标号。对象根据最大花蕾内部的相似性、最小化类之间的相似性的原则进行聚类或分组。形成的每一簇可以被看作一个对象类。聚类也便于分类法组织形式，将观测组织成类分 层结构，把类似的事件组织在一起。 数据演变分析描述和模型化随时间变化的对象的规律或趋势，尽管这可能包括时间相关数据的特征化、区分、关联和相关分析、分类、或预测，这种分析的明确特征包括时间序列数据分析、序列或周期模式匹配、和基于相似性的数据分析 2.3 假设给定的数据集的值已经分组为区间。区间和对应的频率如下。――――――――――――――――――――――――――――――――――――― 年龄频率――――――――――――――――――――――――――――――――――――― 1~5 200 5~15 450 15~20 300 20~50 1500 50~80 700 80~110 44 ―――――――――――――――――――――――――――――――――――――计算数据的近似中位数值。 解答：先判定中位数区间：N=200+450+300+1500+700+44=3194；N/2=1597 ∵ 200+450+300=950<1597<2450=950+1500； ∴ 20~50 对应中位数区间。
数据挖掘及其应用
数据挖掘及其应用 Revised by Jack on December 14,2020
《数据挖掘论文》 数据挖掘分类方法及其应用 课程名称：数据挖掘概念与技术 姓名 学号： 指导教师： 数据挖掘分类方法及其应用 作者：来煜 摘要：社会的发展进入了网络信息时代，各种形式的数据海量产生，在这些数据的背后隐藏这许多重要的信息，如何从这些数据中找出某种规律，发现有用信息，越来越受到关注。为了适应信息处理新需求和社会发展各方面的迫切需要而发展起来一种新的信息分析技术，这种局势称为数据挖掘。分类技术是数据挖掘中应用领域极其广泛的重要技术之一。各种分类算法有其自身的优劣，适合于不同的领域。目前随着新技术和新领域的不断出现，对分类方法提出了新的要求。 。 关键字：数据挖掘；分类方法；数据分析 引言 数据是知识的源泉。但是，拥有大量的数据与拥有许多有用的知识完全是两回事。过去几年中，从数据库中发现知识这一领域发展的很快。广阔的市场和研究利益促使这一领域的飞速发展。计算机技术和数据收集技术的进步使人们可以从更加广泛的范围和几年前不可想象的速度收集和存储信息。收集数据是为了得到信息，然而大量的数据本身并不意味信息。尽管现代的数据库技术使我们很容易存储大量的数据流，但现在还没有一种成熟的技术帮助我们分析、理解并使数据以可理解的信息表示出来。在过去，我
们常用的知识获取方法是由知识工程师把专家经验知识经过分析、筛选、比较、综合、再提取出知识和规则。然而，由于知识工程师所拥有知识的有局限性，所以对于获得知识的可信度就应该打个折扣。目前，传统的知识获取技术面对巨型数据仓库无能为力，数据挖掘技术就应运而生。 数据的迅速增加与数据分析方法的滞后之间的矛盾越来越突出，人们希望在对已有的大量数据分析的基础上进行科学研究、商业决策或者企业管理，但是目前所拥有的数据分析工具很难对数据进行深层次的处理，使得人们只能望“数”兴叹。数据挖掘正是为了解决传统分析方法的不足，并针对大规模数据的分析处理而出现的。数据挖掘通过在大量数据的基础上对各种学习算法的训练，得到数据对象间的关系模式，这些模式反映了数据的内在特性，是对数据包含信息的更高层次的抽象。目前，在需要处理大数据量的科研领域中，数据挖掘受到越来越多的关注，同时，在实际问题中，大量成功运用数据挖掘的实例说明了数据挖掘对科学研究具有很大的促进作用。数据挖掘可以帮助人们对大规模数据进行高效的分析处理，以节约时间，将更多的精力投入到更高层的研究中，从而提高科研工作的效率。 分类技术是数据挖掘中应用领域极其广泛的重要技术之一。至今已提出了多种分类算法，主要有决策树、关联规则、神经网络、支持向量机和贝叶斯、k－临近法、遗传算法、粗糙集以及模糊逻辑技术等。大部分技术都是使用学习算法确定分类模型，拟合输入数据中样本类别和属性集之间的联系，预测未知样本的类别。训练算法的主要目标是建立具有好的泛化能力的模型，该模型能够准确地预测未知样本的类别。 1．数据挖掘概述 数据挖掘又称库中的知识发现，是目前人工智能和领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平
数据挖掘技术
第6卷(A版) 第8期2001年8月 中国图象图形学报 Jou rnal of I m age and Grap h ics V o l.6(A),N o.8 A ug.2001 基金项目:国家自然科学基金项目(79970092)收稿日期:2000206222;改回日期:2000212214数据挖掘技术吉根林1),2)孙志挥2) 1)(南京师范大学计算机系,南京 210097) 2)(东南大学计算机系,南京 210096) 摘 要 数据挖掘技术是当前数据库和人工智能领域研究的热点课题,为了使人们对该领域现状有个概略了解,在消化大量文献资料的基础上,首先对数据挖掘技术的国内外总体研究情况进行了概略介绍,包括数据挖掘技术的产生背景、应用领域、分类及主要挖掘技术;结合作者的研究工作,对关联规则的挖掘、分类规则的挖掘、离群数据的挖掘及聚类分析作了较详细的论述;介绍了关联规则挖掘的主要研究成果,同时指出了关联规则衡量标准的不足及其改进方法,提出了分类模式的准确度评估方法;最后,描述了数据挖掘技术在科学研究、金融投资、市场营销、保险业、制造业及通信网络管理等行业的应用情况,并对数据挖掘技术的应用前景作了展望. 关键词 数据挖掘 决策支持 关联规则 分类规则 KDD 中图法分类号:T P391 T P182 文献标识码:A 文章编号:100628961(2001)0820715207 Survey of the Da ta M i n i ng Techn iques J I Gen2lin1,2),SU N Zh i2hu i2) 1)(D ep art m ent of co mp u ter,N anj ing N or m al U niversity,N anj ing210097) 2)(D ep art m ent of co mp u ter,S ou theast U niversity,N anj ing210096) Abstract D ata m in ing is an em erging research field in database and artificial in telligence.In th is paper,the data m in ing techn iques are in troduced b roadly including its p roducing background,its app licati on and its classificati on. T he p rinci pal techn iques u sed in the data m in ing are su rveyed also,w h ich include ru le inducti on,decisi on tree, artificial neu ral netw o rk,genetic algo rithm,fuzzy techn ique,rough set and visualizati on techn ique.A ssociati on ru le m in ing,classificati on ru le m in ing,ou tlier m in ing and clu stering m ethod are discu ssed in detail.T he research ach ievem en ts in associati on ru le,the sho rtcom ings of associati on ru le m easu re standards and its i m p rovem en t,the evaluati on m ethods of classificati on ru les are p resen ted.Ex isting ou tlier m in ing app roaches are in troduced w h ich include ou tlier m in ing app roach based on statistics,distance2based ou tler m in ing app roach,data detecti on m ethod fo r deviati on,ru le2based ou tlier m in ing app roach and m u lti2strategy m ethod.F inally,the app licati on s of data m in ing to science research,financial investm en t,m arket,in su rance,m anufactu ring indu stry and comm un icati on netw o rk m anagem en t are in troduced.T he app licati on p ro spects of data m in ing are described. Keywords D ata m in ing,D ecisi on suppo rt,A ssociati on ru le,C lassificati on ru le,KDD 0 引 言 数据挖掘(D ata M in ing),也称数据库中的知识发现(KDD:Know ledge D iscovery in D atabase),是指从大型数据库或数据仓库中提取人们感兴趣的知识,这些知识是隐含的、事先未知的潜在有用信息,提取的知识一般可表示为概念(Concep ts)、规则(R u les)、规律(R egu larities)、模式(Pattern s)等形式[1].大家知道,如今已可以用数据库管理系统来存储数据,还可用机器学习的方法来分析数据和挖掘大量数据背后的知识,而这两者的结合就促成了数
数据挖掘分类实验详细报告概论
《数据挖掘分类实验报告》 信息安全科学与工程学院 1120362066 尹雪蓉数据挖掘分类过程 （1）数据分析介绍 本次实验为典型的分类实验，为了便于说明问题，弄清数据挖掘具体流程，我们小组选择了最经典的决策树算法进行具体挖掘实验。 （2）数据准备与预处理 在进行数据挖掘之前，我们首先要对需要挖掘的样本数据进行预处理，预处理包括以下步骤： 1、数据准备，格式统一。将样本转化为等维的数据特征（特征提取），让所有的样 本具有相同数量的特征，同时兼顾特征的全面性和独立性 2、选择与类别相关的特征（特征选择） 3、建立数据训练集和测试集 4、对数据集进行数据清理 在本次实验中，我们选择了ILPD (Indian Liver Patient Dataset) 这个数据集，该数据集已经具有等维的数据特征，主要包括Age、Gender、TB、DB、Alkphos、Sgpt、Sgot、TP、ALB、A/G、classical，一共11个维度的数据特征，其中与分类类别相关的特征为classical，它的类别有1,2两个值。 详见下表： 本实验的主要思路是将该数据集分成训练集和测试集，对训练集进行训练生成模型，然后再根据模型对测试集进行预测。 数据集处理实验详细过程：
●CSV数据源处理 由于下载的原始数据集文件Indian Liver Patient Dataset (ILPD).csv（见下图）中间并不包含属性项，这不利于之后分类的实验操作，所以要对该文件进行处理，使用Notepad文件，手动将属性行添加到文件首行即可。 ●平台数据集格式转换 在后面数据挖掘的实验过程中，我们需要借助开源数据挖掘平台工具软件weka，该平台使用的数据集格式为arff，因此为了便于实验，在这里我们要对csv文件进行格式转换，转换工具为weka自带工具。转换过程为： 1、打开weka平台，点击”Simple CLI“，进入weka命令行界面，如下图所示： 2、输入命令将csv文件导成arff文件，如下图所示: 3、得到arff文件如下图所示： 内容如下：
基于大数据的数据挖掘技术与应用
基于大数据的数据挖掘技术与应用 发表时间：2019-07-17T12:49:19.997Z 来源：《基层建设》2019年第12期作者：汪洋 [导读] 摘要：科技前进的步伐越来越快，数据挖掘与传统行业相结合，在各行各业展现出了十分强大的生命力。 中国联合网络通信有限公司黄石市分公司湖北黄石 435000 摘要：科技前进的步伐越来越快，数据挖掘与传统行业相结合，在各行各业展现出了十分强大的生命力。本文从数据挖掘的基本概念和功能谈起，进一步再分析其在金融和人力资源两个方面的具体运用。 关键词：数据挖掘；大数据；金融；人力资源 一、数据挖掘的概念和功能 （一）数据挖掘概念。数据挖掘是指从庞大繁杂的数据中通过算法搜索隐藏于表面数据背后信息的过程。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、机器学习和模式识别等多种方法来实现上述目标。 （二）数据挖掘的方法和过程。数据挖掘的理论技术一般可分为传统技术和改良技术两支。就传统技术而言，以统计分析为主要代表；就改良技术而言，以决策树理论、类神经网络和规则归纳法等为主要代表。 （三）数据挖掘的主要功能。数据挖掘的功能十分强大，在与各行各业结合之后，都能为各行业带来新的发展契机。一般来说，数据挖掘的功能分为两类：一类是描述性功能，是指对目标数据的属性进行特征描述；另一类是预测性功能，是指对当前数据进行归纳，以进行发展趋势的预测。 二、数据挖掘技术的应用实践 （一）在金融方面的应用。大数据金融以庞大繁杂的数据作为基础，利用如互联网等信息化技术，分析处理对客户的消费数据，将客户及时全面的信息及时地反馈给金融企业，如此一来，使得金融企业给零散化的客户群体提供定制化的服务成为可能。数据挖掘技术在金融领域的表现十分优异，在第三方支付、p2p网络借贷、供应链金融、互联网消费金融等方面均有广泛的运用。 就第三方支付而言，因为其运用场景多样化，使用方便快捷，因而，第三方支付与上下游的交易者联系紧密。当相关数据累积到一定程度时，便可推出更多的增值服务，进一步增加利润来源。在众多增值服务中，近年来，值得一提的是由蚂蚁金服推出的蚂蚁花呗。蚂蚊花呗本质上而言是一款消费信贷产品。蚂蚁花呗利用大数据，以自身的风控模型为基础，结合对消费者在互联网上的各种网购情况、支付习惯、信用风险等的分析结果，对不同的用户根据其近期的消费情况给予不同数额的消费额度。 第三方互联网支付交易规模由于互联网理财等大额交易场景的推动保持高速增长。在2013年，第三方互联网支付交易额仅为6万亿元，但据可靠预测，在2020年，此交易额可到39万亿元。再看第三方移动支付交易额。由于移动支付场景的多样化、用户渗透率越来越高、各种第三方支付企业进军市场等原因，移动交易量不断上升。在2013年，第三方移动支付交易额仅为1万亿元。但据估计，在2020年，第三方移动支付交易额可达144万亿元。 （二）在人力资源管理方面的运用。 （1）数据挖掘与人力资源规划：通过数据挖掘技术，组织管理者可以利用搜集到的每一个员工的组织内外部的信息资料，联系企业的整体战略目标，以事实为依据，制定未来人力资源规划。 （2）数据挖掘与人才的招聘与配置：招聘时，招聘者对于求职者的了解一般都比较肤浅，对于求职者的专业技能掌握情況、工作效率等无法有效进行认知。而新兴的社交网络呈现了—个人各方面的信息，如工作经历、社会关系、工作效率等，从而能助招聘者一臂之力，达到精准的人岗匹配。 （3）数据挖掘与员工的开发：利用数据挖掘，管理者将职业生涯规划建立在员工全方位数据的基础上，如员工的应聘岗位、晋升意愿和期望薪酬等结构化与非结构化的数据信息，从而精准地为员工提供职业培训。 三、注意区分数据挖掘与个人信息侵犯 当今时代，科学技术的不断提高，使得各种数码产品更新换代速度加快，手机、电脑、照相机等电脑产品基本是一年更新换代一次甚至两三次。其中由于手机应用功能随着经济发展而逐渐增加，从原来的按键机发展到如今的触屏手机乃至折叠手机，其功能也从原来的拨打电话、发送短信、彩信功能而增加到如今的视频通话、语音通话以及上网功能。网络的普遍化丰富了人们的生活，使得人们可以便捷广泛的了解、认知自身以外的整个中国乃至整个世界，可以通过网络媒介了解到其他国家的风土民俗、地形地貌，了解自己所喜欢的明星网红的日常喜好，或是通过网络媒介得到想获得的知识、达到一个学习的作用。但网络媒介是一把双刃剑，通过网络世界了解到诸多信息时，也可能因为自己在网络上所说的一句话、所发的一个定位从而导致自身隐私泄露，个人信息被公布在大众眼中。要运用好大数据时代中网络媒体这一把双刃剑，就必须要求到人们提高自我隐私保护意识，规范网络世界中的一言一语。 （一）大数据时代信息量过大导致信息泄露 当今时代是科技不断发展的时代，是大数据时代。在大数据时代里，各种数码产品纷呈展现其自身的广泛性、普遍性，充斥在人类日常生活中。尤其是手机的发展从原始的只能打电话接电话的大哥大，渐渐变成能够发短信、收短信的按键机，为满足人们日常生活中的娱乐要求，在信息传播的同时又增加了照相机、听音乐、玩游戏等等娱乐功能。在科技发展的基础上，为满足人们日常生活中的各种精神需求，仅仅五六年时间内，按键手机逐渐演变成如今的触屏手机、智能手机。如今的手机已不仅是一个只能打电话、接电话的功能机，在满足了人们的基本通讯要求后，增加了上网的功能。如今微博app、微信app、qqapp各种社交app的崛起，使得人们日常生活充满了娱乐性、便捷性、广泛性，所接收的信息不仅来自自身以外的中国各地，而且也可以接触到中国以外其它国家，甚至来自地球以外的各大恒星的知识。如今你将会看到，越来越多的人在超市里、商场中、地铁上、公园里拿起手机刷微博、拍抖音、视频通话、拍照片等等，在大数据时代，由于网络的普遍，人们上一秒在抖音app上传了一段视频、微博上发布了一篇文章、朋友圈发表了几张照片，以网络传播速度快的特点，下一秒这个视频、这篇文章、这些照片就极有可能出现在大众视线中。网络带来便捷性的同时也带来过大的信息量以及一定性的安全隐患，人们通过信息库了解某一样东西的同时，也可能导致自身定位被人知道、自身隐私被泄露出去。 （二）大数据时代侵犯个人信息方法更多 由于科学技术进步速度快，数码产品更新换代的速度也日益加快。当手机硬件设施提高了，相应的各类软件应用层出不穷，给予了人们日常生活中的精神满足，同时也给予了不法分子有机可图的条件。人们隐私安全问题日益堪忧，由于手机等各种数码产品的普遍性，大
数据挖掘分类算法比较
数据挖掘分类算法比较 分类是数据挖掘、机器学习和模式识别中一个重要的研究领域。通过对当前数据挖掘中具有代表性的优秀分类算法进行分析和比较，总结出了各种算法的特性，为使用者选择算法或研究者改进算法提供了依据。 一、决策树（Decision Trees） 决策树的优点： 1、决策树易于理解和解释.人们在通过解释后都有能力去理解决策树所表达的意义。 2、对于决策树，数据的准备往往是简单或者是不必要的.其他的技术往往要求先把数据一般化，比如去掉多余的或者空白的属性。 3、能够同时处理数据型和常规型属性。其他的技术往往要求数据属性的单一。 4、决策树是一个白盒模型。如果给定一个观察的模型，那么根据所产生的决策树很容易推出相应的逻辑表达式。 5、易于通过静态测试来对模型进行评测。表示有可能测量该模型的可信度。 6、在相对短的时间内能够对大型数据源做出可行且效果良好的结果。 7、可以对有许多属性的数据集构造决策树。 8、决策树可很好地扩展到大型数据库中，同时它的大小独立于数据库的大小。 决策树的缺点： 1、对于那些各类别样本数量不一致的数据，在决策树当中,信息增益的结果偏向于那些具有更多数值的特征。 2、决策树处理缺失数据时的困难。 3、过度拟合问题的出现。 4、忽略数据集中属性之间的相关性。 二、人工神经网络 人工神经网络的优点：分类的准确度高,并行分布处理能力强,分布存储及学习能力强，对噪声神经有较强的鲁棒性和容错能力，能充分逼近复杂的非线性关系，具备联想记忆的功能等。 人工神经网络的缺点：神经网络需要大量的参数，如网络拓扑结构、权值和阈值的初始值；不能观察之间的学习过程，输出结果难以解释，会影响到结果的可信度和可接受程度；学习时间过长,甚至可能达不到学习的目的。
数据挖掘技术
摘要：随着Internet的普及和深入，网络远程教学越来越多地受到了教育工作者的关注和研究，但是目前的网络教学质量体系还显得不够完善、健全。如何建立一个行之有效的网络教学评价模型，已成为远程教育工作者面临的一个重要课题。本文中，通过应用数据挖掘技术实现网上教学评价模型，希望能为教育信息化建设提供有价值的参考。关键词：数据挖掘；网络教学评价；评价模型 0 前言 教学评价是教学活动的一个重要环节，不同的教育价值观就会有不同的网络教学评价体系。随着网上课程改革在全国范围内的不断深入展开，传统教学评价中的弊端也越来越明显地在改革中体现出来。信息技术虽然是一门新兴的学科，受传统教学观念的束缚较少，但它作为一门年轻的学科，在形成具有自身学科特点的教学评价方面还显得比较薄弱。因此，建立一种新的适应远程教学需要的、以学生发展为中心、提高网络教学水平的当代网络教学评价模型，显得非常迫切和必要。 1 数据挖掘技术概述 数据挖掘是一个集统计学、人工智能、模式识别、并行计算、机器学习、数据库等技术于一体的交叉性学科研究领域。数据挖掘技术是指从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，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，又被称为数据库中的知识发现(KDD：knowledge discovery in database)。数据挖掘是要发现那些不能靠直觉发现甚至是违背直觉的信息或知识，挖掘后得到的信息可能会出乎意料之外，但是非常有价值，这些信息有利于决策者及时做出有效的决策。 2 数据挖掘的流程 数据挖掘基本过程和主要步骤内容如下： 2.1明确目的 在进行数据挖掘工作前，要清楚地知道数据挖掘的目标。事先明确挖掘的业务目标，确定达到目标的评价方法，这将大大减少挖掘工作的难度和挖掘量，否则就很难获得数据挖掘的效果。 2.2 数据准备 （1）数据的选择 建立了挖掘目标后，为实现这个目标选择数据。这些数据可能是数据仓库或数据市场的子集，也可能是各个联机事务处理系统中的数据。数据可能存在重名、错误、格式不一致等问题，挖掘前要增强数据的质量以保证给数据挖掘工具提供正确的数据。 （2）数据的预处理 在数据采集的过程中，有许多因素影响数据的准确性，所以必须对数据进行再加工，包括检查数据的完整性及数据的一致性、去噪声，填补丢失的域，删除无效数据等。 （3）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。 2.3数据挖掘 根据数据功能的类型和数据的特点选择相应的算法，在净化和转换过的数据集上进行数据挖掘。 2.4结果分析 对数据挖掘的结果进行解释和评价，根据用户的决策目的，转换成为能够最终被用户
数据挖掘技术及其应用
数据挖掘毕业论文 ---------数据挖掘技术及其应用 摘要：随着网络、数据库技术的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用，人们积累的数据越来越多。数据挖掘(Data Mining)就是从大量的实际应用数据中提取隐含信息和知识，它利用了数据库、人工智能和数理统计等多方面的技术，是一类深层次的数据分析方法。本文介绍了数据库技术的现状、效据挖掘的方法以及它在Bayesian网建网技术中的应用：通过散据挖掘解决Bayesian网络建模过程中所遇到的具体问题，即如何从太规模效据库中寻找各变量之间的关系以及如何确定条件概率问题。 关键字：数据挖掘、知识获取、数据库、函数依赖、条件概率 一、引言： 数据是知识的源泉。但是,拥有大量的数据与拥有许多有用的知识完全是两回事。过去几年中,从数据库中发现知识这一领域发展的很快。广阔的市场和研究利益促使这一领域的飞速发展。计算机技术和数据收集技术的进步使人们可以从更加广泛的范围和几年前不可想象的速度收集和存储信息。收集数据是为了得到信息,然而大量的数据本身并不意味信息。尽管现代的数据库技术使我们很容易存储大量的数据流,但现在还没有一种成熟的技术帮助我们分析、理解并使数据以可理解的信息表示出来。在过去,我们常用的知识获取方法是由知识工程师把专家经验知识经过分析、筛选、比较、综合、再提取出知识和规则。然而,由于知识工程师所拥有知识的有局限性,所以对于获得知识的可信度就应该打个 折扣。目前,传统的知识获取技术面对巨型数据仓库无能为力,数据挖掘技术就应运而生。 数据的迅速增加与数据分析方法的滞后之间的矛盾越来越突出,人们希望在对已有的大量数据分析的基础上进行科学研究、商业决策或者企业管理,但是目前所拥有的数据分析工具很难对数据进行深层次的处理,使得人们只能望“数”兴叹。数据挖掘正是为了解决传统分析方法的不足,并针对大规模数据的分析处理而出现的。数据挖掘通过在大量数据的基础上对各种学习算法的训练,得到数据对象间的关系模式,这些模式反映了数据的内在特性,是对数据包含信息的更高层次的抽象[1]。目前,在需要处理大数据量的科研领域中,数据挖掘受到越来越多
数据挖掘概念与技术原书第版范明孟小峰绎课后习题修订稿
数据挖掘概念与技术原书第版范明孟小峰绎课 后习题 Document number【SA80SAB-SAA9SYT-SAATC-SA6UT-SA18】
（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：简单地说，数据挖掘其实就是从大量的数据中发现有用的信息，它是从大量数据中挖掘有趣模式和知识的过程。数据挖掘不是一种广告宣传，而是身处在信息时代数据如此庞大的今天，我们对由海量的数据转化为有用信息的迫切需要，所以它是信息技术自然进化的结果，而不是一种广告宣传。 数据挖掘也不是一种从数据库、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，它涉及到了很多领域的技术，比如统计学、机器学习、模式识别、数据库和数据仓库、信息检索、可视化、神经网络、高性能计算、算法以及许多应用领域的大量技术。 数据挖掘起始于20世纪下半叶，是在当时多个学科发展的基础上发展起来的。随着数据库技术的发展应用，数据的积累不断膨胀，导致简单的查询和统计已经无法满足企业的商业需求，所以急需一种新型的技术去获取有用的信息，当时计算机
领域的人工智能也取得了巨大进展，进入了机器学习的阶段，人们就将两者结合起来，用数据库管理系统存储数据，用计算机分析数据，这两者的结合就促就以这一门新兴的学科，所以数据挖掘不是机器学习研究进化的结果，而是结合了机器学。 数据挖掘的步骤包括：（1）数据收集；（2）数据清洗、脱敏；（3）数据存储；（4）数据分析；（5）数据可视化。 1.2数据仓库与数据库有何不同他们有哪相似之处 答：数据库是按照数据结构来组织、和管理数据的仓库，它是以一定方式储存在一起、能为多个用户共享、具有尽可能小的的特点、是与应用程序彼此独立的数据集合。 数据仓库，是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。它是单个数据，出于分析性报告和决策支持目的而创建。 不同处：（1）数据库是面向事务的设计，数据仓库是面向主题设计的。 （2）数据库一般存储在线交易数据，数据仓库存储的一般是历史数据。 （3）数据库设计是尽量避免冗余，数据仓库在设计是有意引入冗余。 （4）数据库是为捕获数据而设计，数据仓库是为分析数据而设计。 相似处：两者都是数据的集合。
《数据仓库与数据挖掘技术》第1章：数据仓库与数据挖掘概述
数据仓库与数据挖掘技术
第1章数据仓库与数据挖掘概述1.1数据仓库引论1 1.1.1为什么要建立数据仓库1 1.1.2什么是数据仓库2 1.1.3数据仓库的特点7 1.1.4数据进入数据仓库的基本过程与建立数据仓库的步骤11 1.1.5分析数据仓库的内容12 1.2数据挖掘引论13 1.2.1为什么要进行数据挖掘13 1.2.2什么是数据挖掘18 1.2.3数据挖掘的特点21 1.2.4数据挖掘的基本过程与步骤22 1.2.5分析数据挖掘的内容26 1.3数据挖掘与数据仓库的关系28 1.4数据仓库与数据挖掘的应用31 1.4.1数据挖掘在零售业的应用31 1.4.2数据挖掘技术在商业银行中的应用36 1.4.3数据挖掘在电信部门的应用40 1.4.4数据挖掘在贝斯出口公司的应用42 1.4.5数据挖掘如何预测信用卡欺诈42 1.4.6数据挖掘在证券行业的应用43 思考练习题一44
1.1.1为什么要建立数据仓库 数据仓库的作用 建立数据仓库的好处
1.1.2 什么是数据仓库 1．数据仓库的概念 W.H.Inmon在《Building the Data Warehouse》中定义数据仓库为：“数据仓库是面向主题的、集成的、随时间变化的、历史的、稳定的、支持决策制定过程的数据集合。”即数据仓库是在管理人员决策中的面向主题的、集成的、非易失的并且随时间而变化的数据集合。 “DW是作为DSS基础的分析型DB，用来存放大容量的只读数据，为制定决策提供所需的信息。” “DW是与操作型系统相分离的、基于标准企业模型集成的、带有时间属性的。即与企业定义的时间区段相关，面向主题且不可更新的数据集合。” 数据仓库是一种来源于各种渠道的单一的、完整的、稳定的数据存储。这种数据存储提供给可以允许最终用户的可以是一种他们能够在其业务范畴中理解并使用的方式。 数据仓库是大量有关公司数据的数据存储。 仓库提供公司数据以及组织数据的访问功能，其中的数据是一致的（consistent），并且可以按每种可能的商业度量方式分解和组合；数据仓库也是一套查询、分析和呈现信息的工具；数据仓库 是我们发布所用数据的场所，其中数据的质量是业务再工程的驱动器（driver of business reengineering）。 定义的共同特征：首先，数据仓库包含大量数据，其中一些数据来源于组织中的操作数据，也有一些数据可能来自于组织外部；其次，组织数据仓库是为了更加便利地使用数据进行决策；最 后，数据仓库为最终用户提供了可用来存取数据的工具。
数据挖掘技术与应用
数据挖掘技术与应用 余友波 数据仓库之路原创资料
1.1 第一章数据挖掘介绍 1.1.1 什么是数据挖掘 数据挖掘（Data Mining）是一个利用各种分析工具在海量数据中发现模型和数据之间关系的过程，这些模型和关系可以被企业用来分析风险、进行预测。 “数据挖掘是通过仔细分析大量数据来揭示有意义的新的关系、模式和趋势的过程。它使用模式认知技术、统计技术和数学技术。”（Gartner Group）。 “数据挖掘是一个从大型数据库中提取以前不知道的可操作性信息的知识挖掘过程。”（Aaron Zornes, The META Group）。 数据挖掘能够帮助企业降低成本、减少风险、提高资金回报率。现在很多公司开始采用数据挖掘技术来判断哪些是最有价值客户、重整产品推广策略，以用最小的花费得到最好的销售。电信行业和银行业较先使用数据挖掘，电信公司使用数据挖掘检测话费欺诈行为，银行使用数据挖掘检测信用卡欺诈行为。 数据挖掘模型建立完成后，进行验证和评价非常必要。比如用市场调查得到的客户数据做了一个模型，来预测哪些客户群会对新产品感兴趣。通常情况下还不能用这个模型直接指导行动，更稳妥的做法是，先对一小部分客户做一个实际的测试，得到市场的实际反应情况，然后再大规模的采取市场推广行动。 数据挖掘帮助分析师和决策人员更深入、更容易的分析数据。为了保证数据挖掘结果的价值，用户必须非常了解自己的数据；并且了解数据挖掘工具是如何工作的，了解不同的技术和算法对模型的准确度和模型生成速度的影响。 大部分情况下，数据挖掘的分析数据源可以是数据仓库或数据挖掘数据集市。数据挖掘工具访问数据仓库进行数据挖掘有许多好处。因为导入到数据仓库的数据已经经过了大量的数据清理和转换工作，减少数据挖掘的数据清理过程。
数据挖掘概念与技术 课后题答案汇总
数据挖掘——概念概念与技术 Data Mining Concepts and Techniques 习题解答 Jiawei Han Micheline Kamber 著 范明孟晓峰译
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第1章引言 1.1 什么是数据挖掘？在你的回答中，针对以下问题： 1.2 1.6 定义下列数据挖掘功能：特征化、区分、关联和相关分析、预测聚 类和演变分析。使用你熟悉的现实生活的数据库，给出每种数据挖掘功 能的例子。 解答： ?特征化是一个目标类数据的一般特性或特性的汇总。例如，学生的特征可被提出，形成所有大学的计算机科学专业一年级学生的轮廓，这些特 征包括作为一种高的年级平均成绩(GPA：Grade point aversge) 的信息， 还有所修的课程的最大数量。 ?区分是将目标类数据对象的一般特性与一个或多个对比类对象的一般特性进行比较。例如，具有高GPA 的学生的一般特性可被用来与具有 低GPA 的一般特性比较。最终的描述可能是学生的一个一般可比较的 轮廓，就像具有高GPA 的学生的75%是四年级计算机科学专业的学生， 而具有低GPA 的学生的65%不是。 ?关联是指发现关联规则，这些规则表示一起频繁发生在给定数据集的特征值的条件。例如，一个数据挖掘系统可能发现的关联规则为： major(X, “c omputing science”) owns(X, “personal computer”) [support=12%, confid e nce=98%] 其中，X 是一个表示学生的变量。这个规则指出正在学习的学生，12% （支持度）主修计算机科学并且拥有一台个人计算机。这个组一个学生 拥有一台个人电脑的概率是98%（置信度，或确定度）。 ?分类与预测不同，因为前者的作用是构造一系列能描述和区分数据类型或概念的模型（或功能），而后者是建立一个模型去预测缺失的或无效 的、并且通常是数字的数据值。它们的相似性是他们都是预测的工具： 分类被用作预测目标数据的类的标签，而预测典型的应用是预测缺失的 数字型数据的值。
史上最系统的大数据挖掘技术及其应用介绍
从人类文明诞生的那一刻起，数据就伴随我们而生——人类交流信息所用的文字和语言，计量距离或数量使用的记号和图案，观察自然所积累和传承的经验等，都是数据构成的。这些数据在百万年历史长河里，为人类文明的发展进化带来了难以估量的巨大价值。 自从人类发明了纸和笔，创造了数字、文字、几何技术后，数据有了更精确的描述和记录的方法，在此基础上催生出了数字、物理、化学，以及文学、艺术、管理等学科，我们今天所享受的现代文明，都深深的植根于数据技术。 随着互联网时代的大发展，数据记录逐步脱离了纸笔的限制，人类发明了廉价的硅晶半导体所蕴藏的秘密，大量的数据可以按0或1的二进制方式存储半导体材料内，它们的存储能力如此巨大，成本如此低廉，以至于以往被轻易忽略的数据都能被忠实的保存下来：我们每一下轻微的呼吸、每一次心脏的跳动、每一下鼠标的点击，企业里员工的每一次出勤、财务的每一笔账单、客户的每一个评论，包罗万象都能一一记录。 与此同时，数据的概念也在进一步拓宽。传统的数据是指用数字或文字描述的内容，通称为结构化数据，而大数据时代涌现出了大量新型数据的、非结构化的数据。例如人群之间看不见的社交关系（Social Relationships），移动设备发射的GPS位置，网络传播的图像、视频信号，可穿戴设备采集的健康数据等。对这些各种各样的数据的采集、挖掘、运用，也是现代大数据挖掘的重要研究课题。 正在发生的大数据变革，恐怕是人类技术发展中最重要的话题之一，它冲击着许多主要的行业，包括零售业、服务业、电子商务和金融领域等，同时大数据技术也正在彻底的改变我们
的日常生活。如果把数据比作是矿石的话，大数据挖掘技术就是要从矿石中提炼出黄金，并形成各种精致的制成品发挥作用的过程。它既能够通过移动应用和云服务追踪和提升个人的生活品质，也能为现代企业带来更高效和稳健的管理方式。小到个人，大到企业和国家，大数据均是极度重要的一个议题，需要我们真正的深入理解它，因此本文将对大数据挖掘技术给出全景式的介绍，首先给出大数据的背景、原理和概念，然后阐述大数据挖掘的方法和步骤，再讲解大数据在企业应用中的方式和收益，最后分享大数据时代的产业状况，和我们面临的挑战与机遇。 2、大数据技术的背景、概念和意义 2.1大数据的产生背景 大数据热潮诞生的先决条件是计算机存储能力的迅速扩大和成本的一再降低。得益于半导体技术在过去20年里持续快速的发展，今天我们用500元人民币就能轻松买到一块能装得下63万本《红楼梦》的1T 容量的移动硬盘；价值2000元的一块PC硬盘甚至能存储下全世界迄今为止所有的音乐内容。在很多大型互联网公司里，拿一台较好配置的服务器，就可以一举装下美国国家图书馆里所有纸质书的内容——纵观整个人类文明发展史，今天人类拥有了史无前例的海量信息的存储能力，并且这个能力仍然在日新月异的向前发展着。 与此同时，人类创造数据的能力也同样在高速增长。传统社会只有文人墨客、达官显贵才能青史上留下只言片语，而互联网时代里所有人都能轻松成为数据的生产者，例如Facebook 上每月被用户分享500亿条新信息，全球的社交网络每天产生1亿张新照片。能够产生和