商务智能与数据挖掘蔡晓妍pdf

浙江理工大学硕士学位论文终端营销的数据挖掘与商务智能

目录

摘要........................................................................................................................... I Abstract ......................................................................................................................... I II 第1章绪论 .. (1)

1.1 研究背景 (1)

1.2 研究意义 (1)

1.3 国内外研究现状及发展动态 (1)

1.3.1 数据挖掘国内外研究现状及趋势 (1)

1.3.2 商务智能国内外研究现状及趋势 (4)

1.4 论文研究内容和框架 (4)

1.4.1 论文研究内容 (4)

1.4.2 论文框架 (5)

1.5 本章小结 (5)

第2章商务智能与数据挖掘相关理论 (6)

2.1 商务智能的含义 (6)

2.2 数据挖掘的含义 (6)

2.3 数据挖掘的几种主要技术算法 (7)

2.3

第6章 数据挖掘与商务智能技术

2012-3-4

6.1 商务智能概述6.1.1 商务智能技术的发展商务智能的定义商务智能是指透过资料的萃取、整合及分析， 商务智能是指透过资料的萃取、整合及分析，支持决 策过程的技术和商业处理流程， 策过程的技术和商业处理流程，其目的是为了使使用 者能在决策的时候，尽可能得到更好的协助。 者能在决策的时候，尽可能得到更好的协助。 商务智能是运用数据仓库、 商务智能是运用数据仓库、在线分析和数据挖掘技术 来处理和分析数据的技术， 来处理和分析数据的技术，它允许用户查询和分析数 据库，进而得出影响商业活动的关键因素，最终帮助 据库，进而得出影响商业活动的关键因素， 用户做出更好、更合理的决策。 用户做出更好、更合理的决策。

2/29 ©&® by H. Q. Feng, CUFE

6.1 商务智能概述(续) 商务智能概述(6.1.1 商务智能技术的发展(续) 商务智能技术的发展(商务智能的定义( 商务智能的定义(续)商务智能是通过利用多个数据源的信息以及应用经验 和假设，来促进对企业动态性的准确理解， 和假设，来促进对企业动态性的准确理解，以便提高 企业决策能力的一组概念、方法和过程的集合。

商务智能复习题

一、 名词解释

1. 数据仓库：是一种新的数据处理体系结构，是面向主题的、集成的、不可更新

的(稳定性)、随时间不断变化(不同时间)的数据集合，为企业决策支持系统提供所需的集成信息。

2. OLAP：OLAP是在OLTP的基础上发展起来的，以数据仓库为基础的数据分析处

理，是共享多维信息的快速分析，是被专门设计用于支持复杂的分析操作，侧重对分析人员和高层管理人员的决策支持。

3. 粒度：指数据仓库的数据单位中保存数据细化或综合程度的级别。粒度影响存

放在数据仓库中的数据量的大小，同时影响数据仓库所能回答查询问题的细节程度。

4. 数据挖掘：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。 5. OLTP：OLTP为联机事务处理的缩写，OLAP是联机分析处理的缩写。前者是以数

据库为基础的，面对的是操作人员和低层管理人员，对基本数据进行查询和增、删、改等处理。

6. ROLAP：是基于关系数据库存储方式的，在这种结构中，多维数据被映像成二维

关系表，通常采用星型或雪花型架构，由一个事实表和多个维度表构成。 7. 聚类：是将物理或抽象对象的集合分组成为多个类或簇(cl

商务智能与决策

第2章 数据仓库的基本原理2.1 数据仓库的体系结构2.1.1 数据仓库的体系结构 2.1.2 数据仓库中的关键名词

2.4 操作数据存储ODS2.4.1 ODS的概念 2.4.2 ODS的应用 2.4.3 DB—ODS—DW的3层体系结 构 2.4.4 ODS/DW、ODS/DB间的比 较

2.2 数据仓库的功能和特征 2.3 数据仓库的数据组织2.3.1 数据仓库的数据组织结构 2.3.2 数据颗粒度 2.3.3 数据的分割 2.3.4 数据仓库的数据追加技术 2.3.5 清理数据仓库的数据

2.5 外部数据和非结构数据2.5.1 外部数据的特征 2.5.2 为什么将外部数据放在数据仓 库 2.5.3 对外部数据进行管理的元数据 2.5.4 外部数据(非结构化数据)的 存储 2.5.5 外部数据的使用Slide 1

商务智能与决策

2.3 数据仓库的数据组织2.3.1 数据仓库的数据组织结构 2.3.2 数据颗粒度 2.3.3 数据的分割 2.3.4 数据仓库的数据追加技术 2.3.5 清理数据仓库的数据

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商务智能与决策

2.3.1 数据仓库的数据组织结构

(1)数据组织结构 在数据仓库中，数据被分成4种级别，分别是：高度综合

商务智能与决策

第2章 数据仓库的基本原理2.1 数据仓库的体系结构2.1.1 数据仓库的体系结构 2.1.2 数据仓库中的关键名词

2.4 操作数据存储ODS2.4.1 ODS的概念 2.4.2 ODS的应用 2.4.3 DB—ODS—DW的3层体系结 构 2.4.4 ODS/DW、ODS/DB间的比 较

2.2 数据仓库的功能和特征 2.3 数据仓库的数据组织2.3.1 数据仓库的数据组织结构 2.3.2 数据颗粒度 2.3.3 数据的分割 2.3.4 数据仓库的数据追加技术 2.3.5 清理数据仓库的数据

2.5 外部数据和非结构数据2.5.1 外部数据的特征 2.5.2 为什么将外部数据放在数据仓 库 2.5.3 对外部数据进行管理的元数据 2.5.4 外部数据(非结构化数据)的 存储 2.5.5 外部数据的使用Slide 1

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2.3 数据仓库的数据组织2.3.1 数据仓库的数据组织结构 2.3.2 数据颗粒度 2.3.3 数据的分割 2.3.4 数据仓库的数据追加技术 2.3.5 清理数据仓库的数据

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2.3.1 数据仓库的数据组织结构

(1)数据组织结构 在数据仓库中，数据被分成4种级别，分别是：高度综合

经典的大学统计学教授制作的课件(共分为12章,已全部上传)：广义定义把传统的统计方法包括进来;狭义定义只强调自动的、粗略的方法,例如查询(使用SQL)。有人称之为数据挖掘,有人称之为信息挖掘,还有人称之为数据库上的知识发现(KDD)。

经典的大学统计学教授制作的课件(共分为12章,已全部上传)：广义定义把传统的统计方法包括进来;狭义定义只强调自动的、粗略的方法,例如查询(使用SQL)。有人称之为数据挖掘,有人称之为信息挖掘,还有人称之为数据库上的知识发现(KDD)。

经典的大学统计学教授制作的课件(共分为12章,已全部上传)：广义定义把传统的统计方法包括进来;狭义定义只强调自动的、粗略的方法,例如查询(使用SQL)。有人称之为数据挖掘,有人称之为信息挖掘,还有人称之为数据库上的知识发现(KDD)。

经典的大学统计学教授制作的课件(共分为12章,已全部上传)：广义定义把传统的统计方法包括进来;狭义定义只强调自动的、粗略的方法,例如查询(使用SQL)。有人称之为数据挖掘,有人称之为信息挖掘,还有人称之为数据库上的知识发现(KDD)。

经典的大学统计学教授制作的课件(共分为12章,已全部上传)：广义定义把传统的统计方法包括进来;狭义定义只强调自动的、粗略的

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。