数据挖掘PPT完整版本

高级大数据人才培养丛书之一，大数据挖掘技术与应用
第一章 绪论
1.1 数据挖掘基本概念 1.2 数据挖掘起源及发展历史 1.3 数据挖掘常用工具 1.4 数据挖掘应用场景
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1.4数据挖掘应用场景
1.4 数据挖掘的应用
• 数据挖掘能做什么？ 发现最有价值的客户
第一章 绪论
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1.1数据挖掘基本概念
第一章 绪论
1.1.2 大数据环境下的数据挖掘
• 大数据挖掘：从体量巨大、类型多样、动态快速流转及价值密度低的大数据中挖掘 出有巨大潜在价值的信息和知识，并以服务的形式提供给用户。
大数据挖掘与传统数据挖掘相比：
• 技术背景差异 • 处理对象差异 • 挖掘程度差异
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高级大数据人才培养丛书之一，大数据挖掘技术与应用
第一章 绪论
1.1 数据挖掘基本概念 1.2 数据挖掘起源及发展历史 1.3 数据挖掘常用工具 31 . 14 数 据 挖 掘 概应 述用 场 景
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1.3数据挖掘常用工具
第一章 绪论
1.3 数据挖掘工具
• 我们需要借助一些有效的工具进行数据挖掘工作，更轻松地从巨大的数据集中找出 关系、集群、模式、分类信息等，借助这类工具可以帮助我们做出最准确的决策， 为我们的业务获取更多收益。

400 MOU 350 300 250 200 150 100
50 0 2000
2001 全体用户 签约用户
2002
77.
用数据发现您的世界！
价格战与渠道的唯利是图导致移动公司深陷“价格漩涡”
竞争对手的发展导致 竞争升级
超越竞争，摆脱 “价格旋涡”
更低的毛利 诱发新一轮价格战
提高市场 费用，频繁促销
因素一（繁忙时段呼叫次数）
高
6 7
3
2
低
1
4
8
高
因素二（国内呼叫次数）
示例
5
因素三（IP 呼叫次数）
高
2211.
16个组中呈现出差别明显的优势、弱势特征
用数据发现您的世界！
组号
#1
#2
#4 #6 #9 #12 #14
#16
#8 #11 #15 #3 #5 #7 #10 #13
优势特征 语音每次呼叫时间、香港（澳门）呼 叫、非繁忙时段呼叫 繁忙时段月均呼叫次数、漫游地区呼 叫、香港呼叫次数 IP呼叫、转移呼叫 IP呼叫 IP呼叫、短信 非繁忙时段呼叫 繁忙时段月均呼叫次数 繁忙时段月均呼叫次数、转移呼叫、 香港（澳门）呼叫 短信 转移呼叫 漫游地区呼叫 语音每次呼叫时间
18% 16% 14% 12% 10%
8% 6% 4% 2% 0%

模型评估与优化
通过准确率、召回率、F1值等 指标评估模型性能，采用交叉 验证、网格搜索等方法优化模
型参数。
金融欺诈检测模型构建与优化
金融欺诈类型及特点
信用卡欺诈、贷款欺诈、洗钱等。
数据来源与处理
交易数据、用户行为数据、第三方数据等，进行数据清洗、特征工程 等处理。
欺诈检测模型构建
利用有监督学习、无监督学习等技术构建欺诈检测模型，如支持向量 机、随机森林、聚类等。
提升度（Lift）
提升度表示在包含X的事务中，同时包含Y的 比例与Y在全体事务中出现的比例之比，用 于衡量X和Y之间的关联程度。
04
分类与预测方法
决策树分类器原理及应用
决策树基本概念
通过树形结构表示分类或决策过程，每个内部节点表示一个属性判 断，每个分支代表一个可能的属性值，每个叶节点代表一个类别。
应用场景
空间数据库、异常检测、图像分割等 。
算法步骤
从任意数据点开始，寻找其ε邻域内的 数据点，若数量超过MinPts则形成一 个簇，继续扩展簇或寻找新簇。
06
时间序列分析方法
时间序列基本概念及特点
时间序列定义
按时间顺序排列的一组数据，反映现象随时间变化的发展过程。
时间序列构百度文库要素
长期趋势、季节变动、循环变动和不规则变动。
数据挖掘ppt课件
CONTENTS

《数据挖掘技术》PPT课 件
我们将探索数据挖掘的概念和作用，了解其分类和应用领域。进一步探讨数 据预处理和特征选择的重要性，以及聚类算法、分类算法和关联规则挖掘的 方法和应用。了解时间序列挖掘和数据可视化技术，通过案例分析和实践应 用深入了解数据挖掘的实际应用和发展趋势。
数据预处理与特征选择
数据预处理
数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约。
特征选择
评估特征的重要性，剔除冗余和无关特征，提高模型准确性。
数据质量
解决数据缺失、异常数据和噪声数据，保证数据的准确性和完整性。
聚类算法与分类算法
聚类算法
基于距离或相似性将数据划分为 不同的群集，发现数据的内在结 构。
分类算法
通过训练数据构建决策树，对新 的未知数据进行分类或预测。
支持向量机
通过在特征空间中创建超平面将 不同类别的数据分隔开。
关联规则挖掘及其应用
1 频繁项集
发现同时出现频率较高的 商品或事物组合。
2 关联规则
通过提取频繁项集，发现 项集之间的关联关系。
3 市场篮子分析
应用关联规则挖掘来发现 一些潜在的购物模式和销 售策略。
时间序列挖掘方法和应用
1
时间序列分解
拆分时间序列成趋势、周期和随机成分，了解时间序列的特征。
2
时间序列预测
通过历史数据建模和预测，预测未来时间点的趋势和模式。

7.2 分类 分类任务就是确定对象属于哪个预定义的目标类。 分类问题是一个普遍存在的问题，有许多不同的 应用。例如，根据电子邮件的标题和内容检查出 垃圾邮件，对一大堆照片区分出哪些是猫哪些是 狗。分类任务就是通过学习得到一个目标函数， 把每个属性集x映射到一个预先定义的类标号y。 目标函数也称分类模型。
7.3.2.4 基于模型的聚类 基于模型的聚类方法试图将给定数据与某个数学 模型达成最佳拟合。此类方法经常假设数据是根据 潜在的概率分布生成的。主要包括统计学方法、概 念聚类方法和神经网络方法。
7.4 关联规则 关联规则是数据中所蕴含的一类重要规律，用关联 规则进行挖掘是数据挖掘的一项根本任务，甚至可 以说是数据库和数据挖掘领域中所发明并被广泛研 究的最为重要的模型。关联规则的目标是在数据项 目中找出所有的并发关系，这种关系也称为关联。
7.2.3 朴素贝叶斯分类器 朴素贝叶斯方法是基于统计的学习方法，利用 概念统计进行学习分类，如预测一个数据属于 某个类别的概念。主要算法有朴素贝叶斯算法、 贝叶斯信念网络分类算法等。
7.3 聚类 7.3.1概念 聚类分析的核心是聚类，聚类是一种无监督 学习，实现的是将整个数据集分成不同的 “簇”，在相关的文献中，也将之称为“对象” 或“数据点”。聚类要求簇与簇之前的区别尽 可能的大，而簇内数据的差异要尽可能的小。 与分类不同，不需要先给出数据的类别属性。

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第二章 管理与决策支持的数据挖掘方法－神经网络
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20
第二章 管理与决策支持的数据挖掘方法－神经网络
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第二章 管理与决策支持的数据挖掘方法－神经网络
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第二章 管理与决策支持的数据挖掘方法－神经网络
2021/8/31
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下转管理与决策支持的数据挖掘方法－－ 聚类分析、主成份分析、因子分析
谢谢！
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第二章 管理与决策支持的数据挖掘方法－神经网络
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第二章 管理与决策支持的数据挖掘方法－神经网络
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第二章 管理与决策支持的数据挖掘方法－神经网络
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第二章 管理与决策支持的数据挖掘方法－神经网络
四种动物识别ＢＰ模型的建立
自组织（Kohonen)神经网络学习过程：
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第二章 管理与决策支持的数据挖掘方法－神经网络
自组织（Kohonen)神经网络学习过程：
2021/8/31
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第二章 管理与决策支持的数据挖掘方法－神经网络
自组织（Kohonen)神经网络学习过程：

《大数据》配套PPT课件
分类预测
垃圾邮件检测
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4.1 Mahout
逻辑回归算法
《大数据》配套PPT课件
Mahout下基于随机梯度下降（SGD）实现的逻辑回归（Logistic Regression） 算法是一种二元分类算法，只能在单机上运行，适合分类算法的入门学习。
可视化表达
训练学习
聚类中心坐标
3次迭代
运行聚类算法
（1.5，10.5） （10.5, 1.5 ）
（10.5,10.5 ）
以上述3个坐标为中心，半径为（0.5,0.5）， 生成3个聚类，每个聚类4个成员
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4.1 Mahout
基于Mahout API运行k-means算法 给出初始聚类中心 1 10 10 1 10 10
MLlib
运行在Spark平台上专为在集群上并行运行而设计
内存中更快地实现多次迭代，适用于大规模数据集
离散型 分类 逻辑回归 支持向量机(SVM) 朴素贝叶斯 决策树 随机森林 梯度提升决策树 (GBT) 聚类 k-means 高斯混合 快速迭代聚类(PIC) 隐含狄利克雷分布(LDA) 二分k-means 流k-means
随机SVD PCA QR分解
x x x — — x — — x x — x x x x
x — x deprecated x x x

R是一种用于统计计算和图形的编程语言，在数据挖掘领域中广泛使 用。
02
R拥有大量的统计和机器学习包，提供了丰富的算法和工具，能够进 行各种复杂的数据分析和挖掘任务。
03
R具有灵活的编程环境，支持各种编程范式，包括函数式编程和面向 对象编程。
04
R在数据挖掘中主要用于统计分析、可视化、聚类、分类等任务。
《数据挖掘》ppt课件
目 录
• 数据挖掘概述 • 数据挖掘技术 • 数据预处理 • 数据挖掘工具与平台 • 数据挖掘实践案例
01
数据挖掘概述
数据挖掘的定义
数据挖掘是一种从大量数据中提取有用信息和知识的技术， 通过运用统计学、机器学习和数据库技术等方法，从数据中 找出规律和模式，并为企业提供决策支持。
分类与预测
分类与预测的定义
分类和预测是监督学习方法，通过已知的训练数据集来构建分类 器或回归模型，从而对新的未知数据进行分类或预测。
常见的分类与预测算法
包括决策树、逻辑回归、支持向量机、神经网络等。
分类与预测的应用
在信用卡欺诈检测、疾病预测、股票市场预测等领域有广泛应用。
关联规则挖掘
关联规则挖掘的定义
关联规则挖掘是发现数据集中项之间的有趣关 系的方法，这些项可以是商品、网页等。
常见的关联规则挖掘算法
包括Apriori、FP-Growth等。

输入层 隐藏层
输出
什么是规则归纳？
▪ 显示预测的“原因”—与 神经网络对比
▪ 构造规则集
▪ 消除不重要的因素
▪ Clementine 为规则归纳 提供 C5.0 ，C&R Tree QUEST和CHAID算法
Credit ranking (1=default)
Weekly pay
Cat. % n Bad 52.01 168 Good 47.99 155 Total (100.00) 323
பைடு நூலகம்
什么是主成分和因子分析？
▪ 通过把高度相关字段看成一样来减少字段数目 的数据降维技术
▪ 主成分分析找出最能够捕捉所有输入字段差异的输入 字段的线性组合
▪ 因子分析试图识别一组解释观察字段组内相关结构的 概念，或者说因子
▪ 主成分分析和因子分析的目标都是找出几个能够有效 概括原始字段所含信息的导出字段
什么是关联规则？
▪ 寻找一起发生的事件 –在 一家食品店的购买
▪ Clementine 为关联规则提 供 GRI，Apriori 和 Carma 算法
和
和
什么是序列关联？
▪ 序列关联可以使用序列算法 ▪ 寻找序列或事件的顺序
何时使用何种技术:
Input
Output
Algorithm
Paid Weekly/Monthly P-value=0.0000, Chi-square=179.6665, df=1

被广泛用于高维数据的聚类和可视化。
数据挖掘（DM）
3.5.3 关联规则的输出 形如X → Y的蕴含式，如：{牛奶,尿布} → {啤酒}。其中X、Y
是项集。人们关心“包含X和Y中所有项的事务数占包含X中所有 项
的事务数的比例（置信度）”，除此之外，还关心“包含X 和Y中 所有项的事务数占全部事务数的比例（支持度）。
聚类：搜索属于同一组（簇）的实例。分组基于特征的相 似性。聚类应用广泛。
数值预测：输出为数值量的预测
数据挖掘（DM）
3.5 数据挖掘的输出——知识表示
3.5.1 分类学习算法的知识输出 （1）决策树：一种基于知识表示的树，用于表示分类规
则。叶节点代表类标号，其他节点代表与被分类对象相关联的 属性。树的每个分支代表对应节点属性的可能取值。见31页图。
数据挖掘（DM）
3.5.5 基于实例的学习和知识表示 K-最近邻方法（最近邻方法的变种）：用K个最近邻的最普
通类来分类新实例。 该方法有助于避免单个非
典型训练实例错误地分类新 实例的可能性。但两种方法 都不能确定相关属性，当提 交了包含大量不相关属性的 实例时，将产生较高的分类 错误率。如果属性预处理可 以确定一组最佳的相关属性， 可以成功地应用该方法。
数据挖掘（DM）
围绕决策树应用也存在一些问题，特别是： • 即使小型数据集，决策树也可能相当大。 • 当检验集中对象的属性有缺失值值时，树的性能可能会有问

Pij
Xi Xj (v1 n1 v2 n2)
Xi是类i的均值, Xj是类j的均值 vi是属性A类i的方差，vj是A类j的方差， ni是ci中的实例数，nj是cj中的实例数
比较。如果 PIJ的任何一个值 2，则该属性是重要的
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四、指导者模型的评估
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一般分类模型的构成
实例 属性
参数
数据
训练数据
模型建 立者
有指导 模型
评估
检验数据
图1 有指导学习的组成部分
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模型评估的对象
训练数据 B
属性
A
评估对象
C 有指导模型 D 模型建立者
检验集合
F
E 参数
二、评估工具
评估的工具 本章主要是利用统计研究方法来进行评估，因为
属性类型
描述
例子
操作
分类的 （定性 标称 的）
序数
标称属性值仅仅只是 不同的名字（=）
提供足够的信息确定 对象的序。（<)
邮政编码，性别 矿石硬度，成绩
众数 x 2 检验
中值，游程检验， 符号检验，秩相关
数值的 （定量 区间 的）
比率