数据挖掘方法论证

SAS数据挖掘方法论 ─ SEMMA

(2009-07-20 21:15:48)

Sample ─数据取样

Explore ─数据特征探索、分析和予处理

Modify ─问题明确化、数据调整和技术选择

Model ─模型的研发、知识的发现

Assess ─模型和知识的综合解释和评价

Sample──数据取样

当进行数据挖掘时，首先要从企业大量数据中取出一个与你要探索问题相关的样板数据子集，而不是动用全部企业数据。这就象在对开采出来矿石首先要进行选矿一样。通过数据样本的精选，不仅能减少数据处理量，节省系统资源，而且能通过数据的筛选，使你想要它反映的规律性更加凸现出来。

通过数据取样，要把好数据的质量关。在任何时候都不要忽视数据的质量，即使你是从一个数据仓库中进行数据取样，也不要忘记检查其质量如何。因为通过数据挖掘是要探索企业运作的规律性的，原始数据有误，还谈什么从中探索规律性。若你真的从中还探索出来了什么“规律性”，再依此去指导工作，则很可能是在进行误导。若你是从正在运行着的系统中进行数据取样，则更要注意数据的完整性和有效性。再次提醒你在任何时候都不要忽视数据的质量，慎之又慎！

从巨大的企业数据母体中取出哪些数据作为样本数据呢？这要依你所要达到的目标来区

SAS数据挖掘方法论 ─ SEMMA

(2009-07-20 21:15:48)

Sample ─数据取样

Explore ─数据特征探索、分析和予处理

Modify ─问题明确化、数据调整和技术选择

Model ─模型的研发、知识的发现

Assess ─模型和知识的综合解释和评价

Sample──数据取样

当进行数据挖掘时，首先要从企业大量数据中取出一个与你要探索问题相关的样板数据子集，而不是动用全部企业数据。这就象在对开采出来矿石首先要进行选矿一样。通过数据样本的精选，不仅能减少数据处理量，节省系统资源，而且能通过数据的筛选，使你想要它反映的规律性更加凸现出来。

通过数据取样，要把好数据的质量关。在任何时候都不要忽视数据的质量，即使你是从一个数据仓库中进行数据取样，也不要忘记检查其质量如何。因为通过数据挖掘是要探索企业运作的规律性的，原始数据有误，还谈什么从中探索规律性。若你真的从中还探索出来了什么“规律性”，再依此去指导工作，则很可能是在进行误导。若你是从正在运行着的系统中进行数据取样，则更要注意数据的完整性和有效性。再次提醒你在任何时候都不要忽视数据的质量，慎之又慎！

从巨大的企业数据母体中取出哪些数据作为样本数据呢？这要依你所要达到的目标来区

计算机研究与发展

ISSN1000-1239PCN11-1777PTP

数据挖掘取样方法研究

胡文瑜

123

1,2

孙志挥 吴英杰

11,3

(东南大学计算机科学与工程学院 南京 210096)(福建工程学院计算机与信息科学系 福州 350108)(福州大学数学与计算机科学学院 福州 350108)(huwenyu@)

StudyofSamplingMethodsonDataMiningandStreamMining

HuWenyu1,2,SunZhihui1,WuYingjie1,3

123

(SchoolofComputerScienceandEngineering,SoutheastUniversity,Nanjing210096)

(DepartmentofComputerandInformationScience,FujianUniversityofTechnology,Fuzhou350108)(CollegeofMathematicsandComputerScience,FuzhouUniversity,Fuzhou350108)

Abstract Samplingisanefficientandmostwidely-usedapproximationt

针对大多数关联规则数据挖掘算法难以适应支持度或数据集的变化问题,提出一种基于图像映射的关联规则数据挖掘算法Pix—DM。该算法利用图像在操作系统中的显示及存储特点,结合数据挖掘理论,通过映射有效地将数据挖掘过程在线性空间中实现,提高了算法对支持度或数据集变化的适应能力。实验证明,Pix—DM算法是有效且可行的。

第3 4卷第 2期 1V 1 4 o. 3

计

算

机

工

程

20年 1月 08 1No e b r 2 0 v m e 0 8

No 2 .l

Co p t rEn i e rn m u e gn e i g

软件技术与数据库

文章编号；lo_ 4808 1 7— 2文献标识码： o 32(o)— 01 2 2 A

中图分类号tT1 P8

基于图像映射的关联规则数据挖掘方法王晗，孔令富，练秋生(. 1燕山大学经济管理学院，秦皇岛 0 6 0;2燕山大学信息科学与工程学院，秦皇岛 0 6 0 ) 604 . 604

摘

要：针对大多数关联规则数据挖掘算法难以适应支持度或数据集的变化问题，提出一种基于图像映射的关联规则数据挖掘算法

PxD该算法利用图像在操作系统中的显示及存储特点， i M。—结合数据挖掘理论，过映射有效地将数据挖掘过程在线性空间

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 ]

本文章被浏览2222次

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 ...........................................................

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