數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)知識(shí)

數(shù)據(jù)挖掘原理與SPSSClementine應(yīng)用寶典元昌安主編鄧松李文敬劉海濤編著電子工業(yè)出版社第1頁(yè)，共32頁(yè)。1．1數(shù)據(jù)挖掘的社會(huì)需求

現(xiàn)實(shí)情況：人類積累的數(shù)據(jù)量以每月高于15%的速度增加，如果不借助強(qiáng)有力的挖掘工具，僅依靠人的能力來(lái)理解這些數(shù)據(jù)是不可能的?，F(xiàn)在人們已經(jīng)評(píng)估出世界上信息的數(shù)量每二十個(gè)月翻一番，并且數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)量與大小正在以更快的速度增長(zhǎng)。第2頁(yè)，共32頁(yè)。1．1數(shù)據(jù)挖掘的社會(huì)需求

著名的“啤酒尿布”案例：美國(guó)加州某個(gè)超級(jí)賣(mài)場(chǎng)通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘發(fā)現(xiàn)，下班后前來(lái)購(gòu)買(mǎi)嬰兒尿布的男顧客大都購(gòu)買(mǎi)啤酒。于是經(jīng)理當(dāng)機(jī)立斷，重新布置貨架，把啤酒類商品布置在嬰兒尿布貨架附近，并在二者之間放置佐酒食品，同時(shí)還把男士日常用品就近布置。這樣，上述幾種商品的銷(xiāo)量大增。第3頁(yè)，共32頁(yè)。1.2數(shù)據(jù)挖掘的定義—技術(shù)定義數(shù)據(jù)挖掘（DataMining）就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的實(shí)際應(yīng)用數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識(shí)的過(guò)程。第4頁(yè)，共32頁(yè)。1.2數(shù)據(jù)挖掘的定義—技術(shù)定義數(shù)據(jù)挖掘和信息檢索：信息檢索和數(shù)據(jù)挖掘的相同點(diǎn)是從檔案文件或數(shù)據(jù)庫(kù)中抽取感興趣的數(shù)據(jù)和信息。區(qū)別在于數(shù)據(jù)檢索對(duì)信息的抽取規(guī)則是事先定義好的，抽取的是外在信息。據(jù)挖掘于挖掘?qū)ふ椰F(xiàn)象之間事先未知的關(guān)系和關(guān)聯(lián)。第5頁(yè)，共32頁(yè)。1.2數(shù)據(jù)挖掘的定義—商業(yè)定義按企業(yè)既定業(yè)務(wù)目標(biāo)，對(duì)大量的企業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行探索和分析，揭示隱藏的、未知的或驗(yàn)證已知的規(guī)律性，并進(jìn)一步將其模型化的先進(jìn)有效的方法。數(shù)據(jù)挖掘是從海量數(shù)據(jù)中提取隱含在其中的有用信息和知識(shí)的過(guò)程。它可以幫助企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行微觀、中觀乃至宏觀的統(tǒng)計(jì)、分析、綜合和推理，從而利用已有數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)未來(lái)，幫助企業(yè)贏得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。第6頁(yè)，共32頁(yè)。1.2數(shù)據(jù)挖掘的定義—商業(yè)定義應(yīng)用實(shí)例：某經(jīng)營(yíng)公司對(duì)多年來(lái)的客戶資料進(jìn)行挖掘后發(fā)現(xiàn)，大多數(shù)購(gòu)買(mǎi)電腦的客戶具有下面的特點(diǎn)：1、年輕（20—45歲之間）；2、收入高；3、居住地：城市；4、學(xué)歷高；基于此，此經(jīng)營(yíng)公司可以根據(jù)這些客戶的特點(diǎn)有目的的做一些廣告或者促銷(xiāo)。第7頁(yè)，共32頁(yè)。1.3數(shù)據(jù)挖掘的發(fā)展歷史—?dú)v史發(fā)展1989IJCAI會(huì)議：數(shù)據(jù)庫(kù)中的知識(shí)發(fā)現(xiàn)討論專題KnowledgeDiscoveryinDatabases(G.Piatetsky-ShapiroandW.Frawley,1991)1991-1994KDD討論專題AdvancesinKnowledgeDiscoveryandDataMining(U.Fayyad,G.Piatetsky-Shapiro,P.Smyth,andR.Uthurusamy,1996)1995-1998KDD國(guó)際會(huì)議(KDD’95-98)JournalofDataMiningandKnowledgeDiscovery(1997)1998ACMSIGKDD,SIGKDD’1999-2002會(huì)議,以及SIGKDDExplorations數(shù)據(jù)挖掘方面更多的國(guó)際會(huì)議PAKDD,PKDD,SIAM-DataMining,(IEEE)ICDM,DaWaK,SPIE-DM,etc.第8頁(yè)，共32頁(yè)。1.3數(shù)據(jù)挖掘的發(fā)展歷史—國(guó)內(nèi)現(xiàn)狀大部分處于科研階段各大學(xué)和科研機(jī)構(gòu)從事數(shù)據(jù)挖掘算法的研究國(guó)內(nèi)著作的數(shù)據(jù)挖掘方面的書(shū)較少（翻譯的有）數(shù)據(jù)挖掘討論組（）有一些公司在國(guó)外產(chǎn)品基礎(chǔ)上開(kāi)發(fā)的特定的應(yīng)用IBMIntelligentMinerSASEnterpriseMiner自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的數(shù)據(jù)挖掘軟件復(fù)旦德門(mén)（）等第9頁(yè)，共32頁(yè)。1.3數(shù)據(jù)挖掘的發(fā)展歷史—未來(lái)發(fā)展數(shù)據(jù)庫(kù)人工智能統(tǒng)計(jì)學(xué)

上述學(xué)科的發(fā)展決定著數(shù)據(jù)挖掘的發(fā)展未來(lái)和方向第10頁(yè)，共32頁(yè)。1.4數(shù)據(jù)挖掘的系統(tǒng)分類數(shù)據(jù)挖掘是一個(gè)交叉學(xué)科領(lǐng)域，受多個(gè)學(xué)科影響，包括數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、可視化和信息科學(xué)。圖1-2數(shù)據(jù)挖掘受多門(mén)學(xué)科影響的示意圖第11頁(yè)，共32頁(yè)。1.4數(shù)據(jù)挖掘的系統(tǒng)分類技術(shù)分類預(yù)言（Predication）：用歷史預(yù)測(cè)未來(lái)描述（Description）：了解數(shù)據(jù)中潛在的規(guī)律數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)關(guān)聯(lián)分析序列發(fā)現(xiàn)分類（預(yù)言）聚集異常檢測(cè)匯總回歸時(shí)間序列分析第12頁(yè)，共32頁(yè)。1.5數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用領(lǐng)域金融領(lǐng)域營(yíng)銷(xiāo)領(lǐng)域電子政務(wù)電信領(lǐng)域工業(yè)生產(chǎn)生物和醫(yī)學(xué)第13頁(yè)，共32頁(yè)。1.5數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用領(lǐng)域—應(yīng)用調(diào)查第14頁(yè)，共32頁(yè)。1.5數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用領(lǐng)域—金融信用卡分析業(yè)務(wù)模型客戶信用等級(jí)評(píng)估客戶透支分析客戶利潤(rùn)分析客戶消費(fèi)行為分析客戶消費(fèi)異常行為分析第15頁(yè)，共32頁(yè)。1.5數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用領(lǐng)域—金融數(shù)據(jù)挖掘在反洗錢(qián)系統(tǒng)中的應(yīng)用第16頁(yè)，共32頁(yè)。1.5數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用領(lǐng)域—營(yíng)銷(xiāo)關(guān)聯(lián)分析--市場(chǎng)籃子分析，用于了解顧客的購(gòu)買(mǎi)習(xí)慣和偏好，有助于決定市場(chǎng)商品的擺放和產(chǎn)品的捆綁銷(xiāo)售策略；序列模式與市場(chǎng)籃子分析相似，不過(guò)是用某時(shí)間點(diǎn)發(fā)現(xiàn)的產(chǎn)品購(gòu)買(mǎi)或其他行為模式來(lái)預(yù)測(cè)將來(lái)購(gòu)買(mǎi)產(chǎn)品或服務(wù)類別的概率；聚類用于市場(chǎng)細(xì)分，將顧客按其行為或特征模式的相似性劃分為若干細(xì)分市場(chǎng)，以采取有針對(duì)性的營(yíng)銷(xiāo)策略；分類用于預(yù)測(cè)哪些人會(huì)對(duì)郵寄廣告和產(chǎn)品目錄、贈(zèng)券等促銷(xiāo)手段有反應(yīng),還可用于顧客定級(jí)、破產(chǎn)預(yù)測(cè)等。第17頁(yè)，共32頁(yè)。1.5數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用領(lǐng)域—營(yíng)銷(xiāo)數(shù)據(jù)挖掘在營(yíng)銷(xiāo)中的應(yīng)用流程第18頁(yè)，共32頁(yè)。1.5數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用領(lǐng)域—營(yíng)銷(xiāo)應(yīng)用實(shí)例1：美國(guó)運(yùn)通公司(AmericanExpress)有一個(gè)用于記錄信用卡業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)庫(kù)，通過(guò)對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，制定了“關(guān)聯(lián)結(jié)算(RelationshipBilling)優(yōu)惠”的促銷(xiāo)策略，即如果一個(gè)顧客在一個(gè)商店用運(yùn)通卡購(gòu)買(mǎi)一套時(shí)裝，那么在同一個(gè)商店再買(mǎi)一雙鞋,就可以得到比較大的折扣，既增加了商店的銷(xiāo)售量，也可以增加運(yùn)通卡在該商店的使用率。第19頁(yè)，共32頁(yè)。1.5數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用領(lǐng)域—營(yíng)銷(xiāo)應(yīng)用實(shí)例2：美國(guó)的讀者文摘(Reader'sDigest)出版公司運(yùn)行著一個(gè)積累了40年的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù),其中容納有遍布全球的一億多個(gè)訂戶的資料，并保證數(shù)據(jù)不斷得到實(shí)時(shí)的更新，基于對(duì)客戶資料數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘的優(yōu)勢(shì)，使讀者文摘出版公司能夠從通俗雜志擴(kuò)展到專業(yè)雜志、書(shū)刊和聲像制品的出版和發(fā)行業(yè)務(wù)，極大地?cái)U(kuò)展了自己的業(yè)務(wù)范圍。第20頁(yè)，共32頁(yè)。1.5數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用領(lǐng)域—電子政務(wù)電子政務(wù)數(shù)據(jù)挖掘是把數(shù)據(jù)挖掘及時(shí)折射到政府部門(mén)，使政府部門(mén)的內(nèi)部信息與外部信息進(jìn)行有效地整合，以便政府部門(mén)可以更好、更有效地將信息發(fā)布給最希望得到它們的公眾，從而使政府部分更好地服務(wù)與公眾。另外,由于政府各部門(mén)自動(dòng)化的實(shí)現(xiàn),產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù)，對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行收集和分析，可以獲得影響政府部門(mén)工作的關(guān)鍵因素，從而為政府部門(mén)決策提供依據(jù)，幫助政府部門(mén)提高政府信息化水平，促進(jìn)整個(gè)社會(huì)的信息化。第21頁(yè)，共32頁(yè)。1.5數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用領(lǐng)域—電信目前,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電信CRM系中的應(yīng)用有以下幾個(gè)方面:客戶獲得交叉銷(xiāo)售(Cross_selling)客戶保持一對(duì)一營(yíng)銷(xiāo)第22頁(yè)，共32頁(yè)。1.5數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用領(lǐng)域—工業(yè)生產(chǎn)在生產(chǎn)工業(yè)領(lǐng)域，大部分工廠都積累了大量的實(shí)際生產(chǎn)數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)大多以數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)文件、生產(chǎn)記錄等形式存在，它們蘊(yùn)涵了與生產(chǎn)設(shè)備、生產(chǎn)過(guò)程相關(guān)的許多規(guī)律性知識(shí)和生產(chǎn)決策、操作人員的操作決策和控制經(jīng)驗(yàn)。應(yīng)用方法：(1)建立過(guò)程輸入輸出模型，以此模型為指導(dǎo)尋求最優(yōu)的操作和控制條件；(2)構(gòu)造數(shù)據(jù)樣本后，根據(jù)某種評(píng)估分類方法選出優(yōu)選樣本，根據(jù)優(yōu)選樣本的分布確定可探最優(yōu)區(qū)，確定優(yōu)化方向。第23頁(yè)，共32頁(yè)。1.5數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用領(lǐng)域—工業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)挖掘在工業(yè)生產(chǎn)中的應(yīng)用示意圖第24頁(yè)，共32頁(yè)。1.5數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用領(lǐng)域—生物醫(yī)學(xué)海量的生物信息學(xué)信息，如基因；遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)庫(kù)的出現(xiàn)；萬(wàn)維網(wǎng)上涌現(xiàn)出大量的生物學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù)；美國(guó)國(guó)立生物技術(shù)信息中心網(wǎng)站（NCBI）第25頁(yè)，共32頁(yè)。1.6數(shù)據(jù)挖掘規(guī)范和標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)生的模式種類的多少解決復(fù)雜問(wèn)題的能力多種模式多種算法數(shù)據(jù)選擇可視化擴(kuò)展性

易操作性數(shù)據(jù)存取能力與其他產(chǎn)品的接口第26頁(yè)，共32頁(yè)。1.7數(shù)據(jù)挖掘面臨的挑戰(zhàn)和局限性處理不同種類的數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)挖掘算法的效率及擴(kuò)展性數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果的可用性、確定性及可表達(dá)性各種數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果的表達(dá)多抽象層交互挖掘知識(shí)從不同的數(shù)據(jù)源中挖掘信息隱私保護(hù)及數(shù)據(jù)安全

第27頁(yè)，共32頁(yè)。1.8數(shù)據(jù)挖掘的發(fā)展趨勢(shì)—WEB挖掘Web數(shù)據(jù)的收集，結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換等預(yù)處理技術(shù)的研究；現(xiàn)有的數(shù)據(jù)挖掘方法在適應(yīng)性和時(shí)效性方面的研究基于Web挖掘和信息檢索的智能搜索引擎及相關(guān)技術(shù)的研究；Web挖掘在特定領(lǐng)域如電子商務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用研究；半結(jié)構(gòu)化文檔挖掘。第28頁(yè)，共32頁(yè)。1.8數(shù)據(jù)挖掘發(fā)展趨勢(shì)數(shù)據(jù)源十分豐富，數(shù)據(jù)量非常龐大，數(shù)據(jù)類型多，存取方法復(fù)雜；應(yīng)用領(lǐng)域十分廣泛，只要與空間位置相關(guān)的數(shù)據(jù)，都可對(duì)其進(jìn)行挖掘；挖掘方法和算法非常，而且大多數(shù)算法比較復(fù)雜，難度大；知識(shí)的表達(dá)方式多樣，對(duì)知識(shí)的理解和評(píng)價(jià)依賴于對(duì)人對(duì)客觀世界的認(rèn)知程度。---空間數(shù)據(jù)挖掘（SDM）的特點(diǎn)第29頁(yè)，共32頁(yè)。1.8數(shù)據(jù)挖掘發(fā)展趨勢(shì)數(shù)據(jù)清理DNA序列相似搜索和比對(duì)基因組特征及基因序列的分析路徑分析生物數(shù)據(jù)可視化和數(shù)據(jù)挖掘生物文獻(xiàn)的挖掘基于隱私保護(hù)的數(shù)據(jù)挖掘---生物信息或基因的挖掘第30頁(yè)，共32頁(yè)。謝謝大家第31頁(yè)，共32頁(yè)。內(nèi)容梗概數(shù)據(jù)挖掘原理與SPSSClementine應(yīng)用寶典。現(xiàn)實(shí)情況：人類積累的數(shù)據(jù)量以每月高于15%的速度增加，如果不借助強(qiáng)有力的挖掘工具，僅依靠人的能力來(lái)理解這些數(shù)據(jù)是不可能的。于是經(jīng)理當(dāng)機(jī)立斷，重新布置貨架，把啤酒類商品布置在嬰兒尿布貨架附近，并在二者之間放置佐酒食品，同時(shí)還把男士日常用品就近布置。數(shù)據(jù)挖掘（DataMining）就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的實(shí)際應(yīng)用數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識(shí)的過(guò)程。信息檢索和數(shù)據(jù)挖掘的相同點(diǎn)是從檔案文件或數(shù)據(jù)庫(kù)中抽取感興趣的數(shù)據(jù)和