数据挖掘导论pdf

1.1 OLAP和多维数据分析 本节考察来自将数据集看作多维数组的技术和见解。大量数据库系统支持这种观点，特别是联机分析处理（OLAP）系统。事实上，OLAP系统的一些术语和能力已经使它进入被数百万人使用的电子数据表程序。OLAP系统还非常关注交互式数据分析，并提供可视化数据和产生汇总统计的广泛能力。由于这些原因，我们的多维数据分析方法将基于OLAP系统常见的术语和概念。 1.1.1 用多维数组表示鸢尾花数据 大部分数据集都可以用表来表示，其中每一行是一个对象，每一列是一个属性。在许多情况下，也可以将数据看作多维数组。我们通过将鸢尾花数据集表示成多维数组来解释这种方法。 表3-7是通过如下方法创建的：离散化花瓣长度和花瓣宽度属性，使它们取值低、中和高，然后统计鸢尾花数据集中具有特定的花瓣宽度、花瓣长度和种类的花的数量。（对于花瓣宽度，类别低、中和高分别对应于区间[0, 0.75), [0.75, 1.75)和[1.75, ￥)；对于花瓣长度，类别低、中和高分别对应于区间[0, 2.5), [2.5, 5)和[5, ￥)。）表中没有显示空组合——一种花也不包含的组合。 表3-7 具有花瓣宽度、花瓣长度和种类特定组合的花的数量 花瓣长度

第六章 数据挖掘导论

1。对于每个下列问题,提供一个关联规则的一个例子 从市场购物篮域,满足下列条件。同样, 这些规则是主观地描述是否有趣。

(一)一个规则,具有较高的支持和高的信心。 答:牛奶?→面包。这种明显的规则往往是无趣的。 (b)规则,有相当高的支持,但信心不足。 答:牛奶?→金枪鱼。而出售金枪鱼和牛奶可能是 高于阈值,并不是所有的事务,包含牛奶 也包含金枪鱼。这种低规则往往是无趣的。 (c)一个规则,低的支持和信心不足。 答:食用油?→洗衣粉。如此低的信心规则 往往是无趣的。

(d)规则,低支持和高的信心。

答:伏特加?→鱼子酱。这样的规则往往是有趣的

2。考虑到数据集显示于表格6.1。

(一)计算支持项集{ e },{ b、d },{ b、d、e }通过治疗 每个事务ID作为一个市场购物篮。 答:

(b) Use the results in part (a) to compute the confidence for the association rules {b, d} ?→ {e} and {e} ?→ {b, d}. Is confidence a symmetric

measure?

c、重复部分(一)通过将每个客户

山西省中医药研究院

医药数据挖掘

Data mining in medicine

季海霞1

山西省中医药研究院 ,030012 ,2533360723@qq.com

1简介 ....................................................................... 1 2过程 ....................................................................... 1 3常用算法 ................................................................... 2

3.1 关联分析 ............................................................. 3 3.2 分类分析 ............................................................. 3

3.3 聚类分析 ...........................................................

单选题

1. 某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖掘的哪类问题？(A)

A. 关联规则发现 B. 聚类

C. 分类 D. 自然语言处理

3. 将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务？(C) A. 频繁模式挖掘 B. 分类和预测 C. 数据预处理 D. 数据流挖掘

4. 当不知道数据所带标签时，可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数据相分离？(B)

A. 分类 B. 聚类 C. 关联分析 D. 隐马尔可夫链

6. 使用交互式的和可视化的技术，对数据进行探索属于数据挖掘的哪一类任务？（A） A. 探索性数据分析 B. 建模描述

C. 预测建模 D. 寻找模式和规则 11.下面哪种不属于数据预处理的方法？ (D)

A变量代换 B离散化 C 聚集 D 估计遗漏值

12. 假设12个销售价格记录组已经排序如下：5, 10, 11, 13, 15, 35, 50, 5

数据挖掘现状简介

数据挖掘：中国互联网未来的十年——专访党书国 [ 卷首 ]

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门户解决了web0.5时代的信息匮乏；Google解决了web1.0时代的信息泛滥；Fackbook解决了web2.0时代的社交需求；未来是谁的十年？展望web3.0时代，当高效的社交网络趋于信息量爆炸，我们庞大的社交关系也需要一个"Google"来处理，那就是下一个十年，数据挖掘的十年，网络智能的十年。

数据挖掘：互联网阶段性产物

数据挖掘之所以在近几年颇受关注与互联网发展的阶段有关。随着网页的增多，用户量达到一定规模，就产生了大量用户和网页应用交互的行为，这些数据实际上非常有意义。互联网也因此形成了两条主线结构。一种是以信息为对象的，还有一种是以人为对象。但是人与信息之间不是割裂的，而是时时刻刻交织在一起，而且信息是通过人流动的，人也在流动的信息中构建新的关系，这催生了如Facebook这样类型的网站。数据挖掘被频频提及，并不是资本操作的结果，而是随着互联网发展的进一步深化，原本被大家忽略的数据挖掘的价值逐渐凸显，如何使广告投放更加有效，增加广告投放ROI，如何提高网站的转化率以及用户再次购买的能力，这些都需要数据挖掘在背后做支

摘要

数据挖掘技术可以在浩瀚的数据中进行统计、分析、综合、推理，发现数据内部关联，并作出预测，提供数据信息，为决策提供辅助支持。目前，数据挖掘技术已经广泛应用在商业领域，同样，可以将数据挖掘技术与国家教育项目相结合，对项目中的各类数据信息进行挖掘分析，提取隐藏的数据信息，为项目开发部门提供决策依据，进一步提高项目的科学性和高效性。

本文结合自身参与教育部指定的关于城市集群竞争力项目的实践经验，分析数据挖掘技术在国家教育项目中应用的可行性，并以此为例，采用JAVA语言编写实现KNN算法。

在项目实施方案中，以城市集群的数据为基础，完成数据挖掘的全过程：确定数据挖掘的对象和目标、数据清理和预处理，对某个指标缺失的数据引入神经网络方法进行预测填补，对缺失较多的数据引入对比和类比的方法进行预测填补，采用KNN算法实现数据分类，形成指标体系。利用数据挖掘的结果，通过对指标数据的分析，预测决定城市集群竞争力的主要因素，从而为今后城市集群的发展方向和职能定位提供参考，为城镇体系的总体发展指明方向，为提高我国城市集群整体经济实力和综合竞争力提供一些有益的建议和对策，促进成熟集群向一体化方向发展，同时也可以为国内其他城市集群的发展提供给一些有益的参考。

山西省中医药研究院

医药数据挖掘

Data mining in medicine

季海霞1

山西省中医药研究院 ,030012 ,2533360723@qq.com

1简介 ....................................................................... 1 2过程 ....................................................................... 1 3常用算法 ................................................................... 2

3.1 关联分析 ............................................................. 3 3.2 分类分析 ............................................................. 3

3.3 聚类分析 ...........................................................

数据挖掘综述

——数据挖掘技术与奥巴马竞选

学生姓名:

学生学号: 专业班级:

指导老师：

2012年12月10日

1

摘要：

随着计算机、网络技术的发展，获得有关资料非常简单易行。但数量大、

涉及面宽的数据往往使人们无法辨别隐藏在其中的能对决策提供支持的信息，而传统的查询、报表工具无法满足挖掘这些信息的需求。因此，一种智能化的、综合应用各种统计分析、数据库、智能语言来分析庞大数据资料的“数据挖掘”（Date Mining）技术应运而生。数据挖掘技术的应用可以说是渗透在我们生活的每个角落，甚至是美国大选。美国前劳工部长说：奥巴马选举胜出重要因素之一是社交媒体+数据挖掘技术。奥巴马有一个技术强大的硅谷技术团队，挖掘每位网友的背景、观点、年龄、性别、居住地、兴趣、财富等信息，然后针对性地发出针对性又贴切的邮件，以赢取选票。美国时代周刊说数据是奥巴马能够击败罗姆尼

XI`AN TECHNOLOGICAL UNIVERSITY

实验报告

实验课程名称数据集成、变换、归约和离散化

专 业： 数学与应用数学 班 级： 姓 名： 学 号： 实验学时： 指导教师： 刘建伟 成 绩：

2016年5月5 日 西安工业大学实验报告

专业 实验课程 实验项目 实验设备及器材

数学与应用数学 数据挖掘 班级 指导教师 131003 刘建伟 姓名 学号 实验日期 2016-5-5 同实验者 数据集成、变换、归约和离散化 计算机一台 一 实验目的

掌握数据集成、变换、归约和离散化 二 实验分析

从初始数据源出发,总结了目前数据预处理的常规流程方法,提出应把源数据的获取作为数据预处理的一个步骤,并且创新性地把数据融合的方法引入到数据预处理的过程中,提出了数据的循环预处理模式,为提高数据质量提供了更好的分析方法,保证了预测结果的质量,为进一步研究挖掘提供了较好的参考模式。 三 实验步骤

1数

金融行业应用

1.前言

随着中国加入WTO，国内金融市场正在逐步对外开放，外资金融企业的进入在带来先进经营理念的同时，无疑也加剧了中国金融市场的竞争。金融业正在快速发生变化。合并、收购和相关法规的变化带来了空前的机会，也为金融用户提供了更多的选择。节约资金、更完善的服务诱使客户转投到竞争对手那里。即便是网上银行也面临着吸引客户的问题，最有价值的客户可能正离您而去，而您甚至还没有觉察。在这样一种复杂、激烈的竞争环境下，如何才能吸引、增加并保持最好的客户呢？

数据挖掘（Data Mining，DM）是指从大量不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、有用的信息和知识的过程。其表现形式为概念（Concepts）、规则(Rules)、模式(Patterns)等形式。 用统计分析和数据挖掘解决商务问题。

金融业分析方案可以帮助银行和保险业客户进行交叉销售来增加销售收入、对客户进行细分和细致的行为描述来有效挽留有价值客户、提高市场活动的响应效果、降低市场推广成本、达到有效增加客户数量的目的等。

客户细分―使客户收益最大化的同时最大程度降低风险

市场全球化和购并浪潮使市场竞争日趋激烈，新的管理需求迫切要求金融机构实现业务革新。