数据挖掘技术与实践

ERP与数据挖掘技术的结合使用

摘 要：传统的erp系统实现了对数据的查询和统计，但缺乏对各子系统的综合查询、辅助决策的支持。在目前的erp产品中，与数据挖掘技术的结合还较少，erp与数据挖掘的结合必定使erp系统的应用更加有效，对此研究具有实践意义。本文主要围绕在erp中使用数据挖掘技术展开研究，将数据挖掘理论应用于实际的erp项目中，实现erp系统与数据挖掘技术的结合。 关键词：erp；数据挖掘；数据仓库；olap 引言

erp（企业资源计划enterprise resource planning）是以管理思想为基础，建立在信息技术之上的一整套管理信息系统，其目的是整合、优化企业资源。在erp的发展中，增加数据仓库dw和联机分析处理olap功能引人注目。在传统的erp系统中，实现了联机事务处理功能，但局限于对数据的查询和统计，对各子系统的综合查询、辅助决策的支持欠缺。由于erp系统的发展及我国erp系统应用水平的提高，数据量越来越大，企业领导对决策的要求越来越高，希望从纷繁的日常数据中得到对企业发展有益的信息，希望能够提供更高层次的数据分析功能，更好地辅助领导进行管理决策。而从大量的数据中找到一些潜在规律，正是数据挖掘研究处理的内容。随着

四川大学计算机（软件）学院工程硕士考试试题

（2010 —2011学年第二学期）

课程号： 课序号： 课程名称： 数据仓库与数据挖掘技术 任课教师： 于中华 适用专业：软件工程 适用年级： 学生人数： 印题份数： 学号： 姓名：

注：1．试题字迹务必清晰，书写工整。 本题5页，本页为第1页

习题参考答案 第 1 章绪论

1.1 数据挖掘处理的对象有哪些？请从实际生活中举出至少三种。

答：数据挖掘处理的对象是某一专业领域中积累的数据，对象既可以来自社会科学,又可以 来自自然科学产生的数据,还可以是卫星观测得到的数据。数据形式和结构也各不相同, 可以是传统的关系数据库,可以是面向对象的高级数据库系统,也可以是面向特殊应用的 数据库,如空间数据库、时序数据库、文本数据库和多媒体数据库等,还可以是 Web 数据 信息。

实际生活的例子：

①电信行业中利用数据挖掘技术进行客户行为分析，包含客户通话记录、通话时间、所 开通的服务等，据此进行客户群体划分以及客户流失性分析。

②天文领域中利用决策树等数据挖掘方法对上百万天体数据进行分类与分析，帮助天文 学家发现其他未知星体。

③制造业中应用数据挖掘技术进行零部件故障诊断、资源优化、生产过程分析等。 ④市场业中应用数据挖掘技术进行市场定位、消费者分析、辅助制定市场营销策略等。 1.2 给出一个例子，说明数据挖掘对商务的成功是至关重要的。该商务需要什么样的数据挖 掘功能？它们能够由数据查询处理或简单的统计分析来实现吗？

答：例如，数据挖掘在电子商务中的客户关系管理起到了非常重要的作用。随着各个电子

《海量数据挖掘技术及工程实践》题目

一、单选题（共80题）

1) ( D )的目的缩小数据的取值范围，使其更适合于数据挖掘算法的需要，并且能够得到

和原始数据相同的分析结果。

A.数据清洗 B.数据集成 C.数据变换 D.数据归约

2) 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) 以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准？ (A)

(a)警察抓小偷，描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。 (b)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。 A. Precision,Recall B. Recall,Precision A. Precision,ROC D. Recall,ROC

4) 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

5) 当不知道数据所带标签时，可以使用哪种技术

数据挖掘——概念概念与技术

Data Mining

Concepts and Techniques

习题答案 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

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。

数据挖掘——概念概念与技术 Data Mining

Concepts and Techniques

习题解答

Jiawei Han

Micheline Kamber 范明 孟晓峰 译

著

目录

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。

西安电子科技大学数据挖掘课程课件,关于分类聚部分的

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，

西安电子科技大学数据挖掘课程课件,关于分类聚部分的

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，

西安电子科技大学数据挖掘课程课件,关于分类聚部分的

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，