數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘1簡(jiǎn)介課件

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘

DataWarehouseandDataMining數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘

DataWarehouseandD數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘動(dòng)機(jī)：為什么要進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)挖掘的步驟數(shù)據(jù)挖掘在什么數(shù)據(jù)上進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘功能和分類一些新的研究方向2數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘動(dòng)機(jī)：為什么要進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘2動(dòng)機(jī)：需要是發(fā)明之母數(shù)據(jù)爆炸問(wèn)題自動(dòng)的數(shù)據(jù)收集工具和成熟的數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)導(dǎo)致大量數(shù)據(jù)存放在數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和其它信息存儲(chǔ)器中我們正被數(shù)據(jù)淹沒(méi)，但卻缺乏知識(shí)解決辦法：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與聯(lián)機(jī)分析處理（OLAP）從大型數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)中提取有趣的知識(shí)（規(guī)則，規(guī)律性，模式，限制等）3動(dòng)機(jī)：需要是發(fā)明之母數(shù)據(jù)爆炸問(wèn)題3什么是數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)挖掘（數(shù)據(jù)庫(kù)中知識(shí)發(fā)現(xiàn)）從大型數(shù)據(jù)庫(kù)中提取有趣的（非平凡的、蘊(yùn)涵的、先前未知的且是潛在有用的）

信息或模式其它名稱數(shù)據(jù)庫(kù)中知識(shí)發(fā)現(xiàn)（挖掘）（Knowledgediscoveryindatabases,KDD），知識(shí)提?。╧nowledgeextraction），數(shù)據(jù)/模式分析（data/patternanalysis），數(shù)據(jù)考古（dataarcheology），數(shù)據(jù)捕撈（datadredging），信息收獲（informationharvesting），商務(wù)智能（businessintelligence）等4什么是數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)挖掘（數(shù)據(jù)庫(kù)中知識(shí)發(fā)現(xiàn)）4數(shù)據(jù)挖掘可能的應(yīng)用數(shù)據(jù)庫(kù)分析和決策支持市場(chǎng)分析和管理：針對(duì)銷售（targetmarketing），顧客關(guān)系管理，購(gòu)物籃分析，交叉銷售（crossselling），市場(chǎng)分割（marketsegmentation）風(fēng)險(xiǎn)分析與管理：預(yù)測(cè)，顧客關(guān)系，改進(jìn)保險(xiǎn)，質(zhì)量控制，競(jìng)爭(zhēng)能力分析欺騙檢測(cè)與管理5數(shù)據(jù)挖掘可能的應(yīng)用數(shù)據(jù)庫(kù)分析和決策支持5數(shù)據(jù)挖掘可能的應(yīng)用其它應(yīng)用文本挖掘（新聞組、email、文檔資料）流數(shù)據(jù)挖掘（Streamdatamining）Web挖掘DNA數(shù)據(jù)分析6數(shù)據(jù)挖掘可能的應(yīng)用其它應(yīng)用6數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘動(dòng)機(jī)：為什么要進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)挖掘的步驟數(shù)據(jù)挖掘在什么數(shù)據(jù)上進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘功能和分類一些新的研究方向7數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘動(dòng)機(jī)：為什么要進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘7數(shù)據(jù)挖掘的過(guò)程數(shù)據(jù)挖掘：KDD的核心數(shù)據(jù)清理數(shù)據(jù)集成數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)知識(shí)任務(wù)相關(guān)數(shù)據(jù)選擇數(shù)據(jù)挖掘模式評(píng)估8數(shù)據(jù)挖掘的過(guò)程數(shù)據(jù)挖掘：KDD的核心數(shù)據(jù)清理數(shù)據(jù)集成數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)挖掘的過(guò)程數(shù)據(jù)挖掘：KDD的核心數(shù)據(jù)挖掘與任務(wù)相關(guān)的數(shù)據(jù)知識(shí)種類領(lǐng)域知識(shí)興趣度量和閾值表示9數(shù)據(jù)挖掘的過(guò)程數(shù)據(jù)挖掘：KDD的核心數(shù)據(jù)挖掘與任務(wù)相關(guān)的KDD的步驟學(xué)習(xí)應(yīng)用領(lǐng)域相關(guān)的先驗(yàn)知識(shí)和應(yīng)用的目標(biāo)創(chuàng)建目標(biāo)數(shù)據(jù)集：數(shù)據(jù)選擇數(shù)據(jù)清理和預(yù)處理（可能占全部工作的60%!）數(shù)據(jù)歸約與變換發(fā)現(xiàn)有用的特征，維/變量歸約，不變量的表示選擇數(shù)據(jù)挖掘函數(shù)匯總，分類，回歸，關(guān)聯(lián)，聚類10KDD的步驟學(xué)習(xí)應(yīng)用領(lǐng)域10KDD的步驟選擇挖掘算法數(shù)據(jù)挖掘：搜索有趣的模式模式評(píng)估和知識(shí)表示可視化，變換，刪除冗余模式，等發(fā)現(xiàn)知識(shí)的使用11KDD的步驟選擇挖掘算法11典型的數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)結(jié)構(gòu)知識(shí)庫(kù)圖形用戶界面模式評(píng)估數(shù)據(jù)挖掘引擎數(shù)據(jù)庫(kù)或數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)器數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)過(guò)濾數(shù)據(jù)清洗和集成12典型的數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)結(jié)構(gòu)知識(shí)庫(kù)圖形用戶界面模式評(píng)估數(shù)據(jù)挖掘引擎數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘動(dòng)機(jī)：為什么要進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)挖掘的步驟數(shù)據(jù)挖掘在什么數(shù)據(jù)上進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘功能和分類一些新的研究方向13數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘動(dòng)機(jī)：為什么要進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘13數(shù)據(jù)挖掘在什么數(shù)據(jù)上進(jìn)行平面文件關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)包括面向?qū)ο蠛蛯?duì)象-關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)事務(wù)（交易）數(shù)據(jù)庫(kù)異種數(shù)據(jù)庫(kù)和遺產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)14數(shù)據(jù)挖掘在什么數(shù)據(jù)上進(jìn)行平面文件14數(shù)據(jù)挖掘在什么數(shù)據(jù)上進(jìn)行數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)源清洗、裝載、轉(zhuǎn)換、集成數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)查詢及分析工具客戶15數(shù)據(jù)挖掘在什么數(shù)據(jù)上進(jìn)行數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)源清洗、裝載、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)查數(shù)據(jù)挖掘在什么數(shù)據(jù)上進(jìn)行數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)挖掘文件數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)網(wǎng)頁(yè)……16數(shù)據(jù)挖掘在什么數(shù)據(jù)上進(jìn)行數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)挖掘文件數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)挖掘在什么數(shù)據(jù)上進(jìn)行數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)查詢/報(bào)表分析數(shù)據(jù)挖掘輸出OLAPserverOLAPserver監(jiān)控管理數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)集市元數(shù)據(jù)存儲(chǔ)清洗裝載轉(zhuǎn)換集成操作型數(shù)據(jù)庫(kù)外部數(shù)據(jù)源Toptier:前端工具M(jìn)iddletier:OLAPserverBottomtier:數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)server數(shù)據(jù)17數(shù)據(jù)挖掘在什么數(shù)據(jù)上進(jìn)行數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)查詢/報(bào)表分析數(shù)據(jù)挖掘輸出O數(shù)據(jù)挖掘在什么數(shù)據(jù)上進(jìn)行多媒體數(shù)據(jù)庫(kù)空間數(shù)據(jù)庫(kù)18數(shù)據(jù)挖掘在什么數(shù)據(jù)上進(jìn)行多媒體數(shù)據(jù)庫(kù)空間數(shù)據(jù)庫(kù)18數(shù)據(jù)挖掘在什么數(shù)據(jù)上進(jìn)行時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫(kù)19數(shù)據(jù)挖掘在什么數(shù)據(jù)上進(jìn)行時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫(kù)19數(shù)據(jù)挖掘在什么數(shù)據(jù)上進(jìn)行文本數(shù)據(jù)庫(kù)20數(shù)據(jù)挖掘在什么數(shù)據(jù)上進(jìn)行文本數(shù)據(jù)庫(kù)20數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘動(dòng)機(jī)：為什么要進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)挖掘的步驟數(shù)據(jù)挖掘在什么數(shù)據(jù)上進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘功能和分類一些新的研究方向21數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘動(dòng)機(jī)：為什么要進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘21數(shù)據(jù)挖掘的功能概念描述：特征和區(qū)分概化，匯總，比較數(shù)據(jù)特征，如干燥和潮濕的地區(qū)關(guān)聯(lián)（相關(guān)和因果關(guān)系）多維和單維關(guān)聯(lián)age(X,“20..29”)^income(X,“20..29K”)buys(X,“PC”)[support=2%,confidence=60%]contains(T,“computer”)

contains(T,“software”)[support=1%,confidence=75%]22數(shù)據(jù)挖掘的功能概念描述：特征和區(qū)分22數(shù)據(jù)挖掘的功能分類和預(yù)測(cè)找出描述和識(shí)別類或概念的模型（函數(shù)），用于將來(lái)的預(yù)測(cè)例如根據(jù)氣候?qū)?guó)家分類，或根據(jù)單位里程的耗油量對(duì)汽車分類表示：決策樹(shù)（decision-tree），分類規(guī)則，神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)：預(yù)測(cè)某些未知或遺漏的數(shù)值23數(shù)據(jù)挖掘的功能分類和預(yù)測(cè)23數(shù)據(jù)挖掘的功能聚類分析類標(biāo)號(hào)（Classlabel）未知：對(duì)數(shù)據(jù)分組，形成新的類。例如，對(duì)房屋分類，找出分布模式聚類原則：最大化類內(nèi)的相似性，最小化類間的相似性24數(shù)據(jù)挖掘的功能聚類分析24數(shù)據(jù)挖掘的功能孤立點(diǎn)（Outlier）分析孤立點(diǎn)：一個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象，與數(shù)據(jù)的一般行為不一致孤立點(diǎn)可以被視為例外，但對(duì)于欺騙檢測(cè)和罕見(jiàn)事件分析，它是相當(dāng)有用的趨勢(shì)和演變分析趨勢(shì)和偏離：回歸分析序列模式挖掘，周期性分析基于相似的分析其它基于模式或統(tǒng)計(jì)的分析25數(shù)據(jù)挖掘的功能孤立點(diǎn)（Outlier）分析25數(shù)據(jù)挖掘：多學(xué)科交叉數(shù)據(jù)庫(kù)機(jī)器學(xué)習(xí)統(tǒng)計(jì)分析可視化其它高性能計(jì)算信息檢索DataMining26數(shù)據(jù)挖掘：多學(xué)科交叉數(shù)據(jù)庫(kù)機(jī)器學(xué)習(xí)統(tǒng)計(jì)分析可視化其數(shù)據(jù)挖掘的分類一般功能描述式數(shù)據(jù)挖掘預(yù)測(cè)式數(shù)據(jù)挖掘不同的角度、不同的分類待挖掘的數(shù)據(jù)庫(kù)類型待發(fā)現(xiàn)的知識(shí)類型所用的技術(shù)類型所適合的應(yīng)用類型27數(shù)據(jù)挖掘的分類一般功能27數(shù)據(jù)挖掘從不同角度的分類28數(shù)據(jù)挖掘從不同角度的分類28數(shù)據(jù)挖掘從不同角度的分類所用技術(shù)面向數(shù)據(jù)庫(kù)的、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)（OLAP）、機(jī)器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、可視化、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等適合的應(yīng)用零售、電訊、銀行、欺騙分析、DNA挖掘、股票市場(chǎng)分析、Web挖掘、Web日志分析等29數(shù)據(jù)挖掘從不同角度的分類所用技術(shù)29數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘動(dòng)機(jī)：為什么要進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)挖掘的步驟數(shù)據(jù)挖掘在什么數(shù)據(jù)上進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘功能和分類一些新的研究方向30數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘動(dòng)機(jī)：為什么要進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘30Web挖掘WebMiningWebUsageMiningAgentBasedApproachDatabaseApproach智能查詢信息過(guò)濾/分類個(gè)性化Web多層次數(shù)據(jù)庫(kù)Web查詢系統(tǒng)預(yù)處理事務(wù)標(biāo)識(shí)模式發(fā)現(xiàn)模式分析WebStructureMiningWebContentMining31Web挖掘WebMiningWebUsageMininWeb使用挖掘WebUsageMining是在Web數(shù)據(jù)存儲(chǔ)地中應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)抽取使用模式的方法數(shù)據(jù)預(yù)處理用戶使用頁(yè)面關(guān)聯(lián)、用戶分類、用戶聚類、…應(yīng)用個(gè)性化站點(diǎn)改進(jìn)……32Web使用挖掘WebUsageMining是在Web數(shù)文本挖掘文本挖掘=數(shù)據(jù)挖掘（應(yīng)用于文本存儲(chǔ)地）+基本語(yǔ)言學(xué)文本預(yù)處理（無(wú)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化）詞法/語(yǔ)義分析特征生成BagofWords特征選擇頻度、TFIDF、共現(xiàn)等數(shù)據(jù)挖掘文本分類、聚類等分析結(jié)果文本文本預(yù)處理文本轉(zhuǎn)換特征選擇數(shù)據(jù)挖掘解釋33文本挖掘文本挖掘=數(shù)據(jù)挖掘（應(yīng)用于文本存儲(chǔ)地）+基本語(yǔ)言學(xué)文觀點(diǎn)、情感挖掘觀點(diǎn)挖掘（OpinionMining）是一種從論壇、討論組、新聞組、博客等用戶產(chǎn)生的內(nèi)容中挖掘其表達(dá)觀點(diǎn)的技術(shù)。文本挖掘與觀點(diǎn)挖掘（事實(shí)與觀點(diǎn)）文本挖掘關(guān)注事實(shí)，觀點(diǎn)挖掘關(guān)注用戶對(duì)事實(shí)所持的觀點(diǎn)；事實(shí)是客觀的，觀點(diǎn)是主觀的；事實(shí)只有一個(gè)，觀點(diǎn)卻各不相同。應(yīng)用商務(wù)、網(wǎng)絡(luò)輿情、……34觀點(diǎn)、情感挖掘觀點(diǎn)挖掘（OpinionMining）是一種數(shù)據(jù)流挖掘性質(zhì)連續(xù)性：數(shù)據(jù)流是連續(xù)到達(dá)的無(wú)序性：系統(tǒng)無(wú)法控制數(shù)據(jù)到達(dá)的順序無(wú)界性：數(shù)據(jù)流原則上是無(wú)限大的實(shí)時(shí)性：要求算法能夠?qū)崟r(shí)地反映模式變化35數(shù)據(jù)流挖掘性質(zhì)35數(shù)據(jù)流挖掘性質(zhì)傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)文本文件……36數(shù)據(jù)流挖掘性質(zhì)數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)文本文件……36數(shù)據(jù)流挖掘性質(zhì)傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)文本文件……37數(shù)據(jù)流挖掘性質(zhì)數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)文本文件……37數(shù)據(jù)流挖掘性質(zhì)傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)文本文件……38數(shù)據(jù)流挖掘性質(zhì)數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)文本文件……38數(shù)據(jù)流挖掘性質(zhì)數(shù)據(jù)流挖掘?39數(shù)據(jù)流挖掘性質(zhì)?39RFID事件流挖掘RadioFrequencyIdentification(RFID)TagReaderRFID數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、RFID事件流分析與挖掘、復(fù)雜事件檢測(cè)40RFID事件流挖掘RadioFrequencyIdent圖像分析與挖掘Web圖像醫(yī)學(xué)圖像41圖像分析與挖掘Web圖像醫(yī)學(xué)圖像41社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析aaaaaaabbbbbbcccccccccccdcddddddddddeeeffffffg節(jié)點(diǎn)派系凝聚子群n邊及權(quán)重42社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析aaaaaaabbbbbbccccccccccc不確定性數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)的不確定性原始數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確；使用粗粒度數(shù)據(jù)集合；滿足特殊應(yīng)用目的；處理缺失值；數(shù)據(jù)集成。不確定性數(shù)據(jù)管理的框架不確定性數(shù)據(jù)模型定義預(yù)處理與集成存儲(chǔ)與索引查詢、分析、挖掘結(jié)果43不確定性數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)的不確定性不確定性數(shù)據(jù)模型定義預(yù)處理與集作業(yè)簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)挖掘的一些主要方法，并根據(jù)你的見(jiàn)解，談?wù)剶?shù)據(jù)挖掘技術(shù)可能的應(yīng)用（舉例）44作業(yè)簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)挖掘的一些主要方法，并根據(jù)你的見(jiàn)解，談?wù)剶?shù)據(jù)挖掘感謝大家光臨！感謝大家光臨！數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘

DataWarehouseandDataMining數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘

DataWarehouseandD數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘動(dòng)機(jī)：為什么要進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)挖掘的步驟數(shù)據(jù)挖掘在什么數(shù)據(jù)上進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘功能和分類一些新的研究方向47數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘動(dòng)機(jī)：為什么要進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘2動(dòng)機(jī)：需要是發(fā)明之母數(shù)據(jù)爆炸問(wèn)題自動(dòng)的數(shù)據(jù)收集工具和成熟的數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)導(dǎo)致大量數(shù)據(jù)存放在數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和其它信息存儲(chǔ)器中我們正被數(shù)據(jù)淹沒(méi)，但卻缺乏知識(shí)解決辦法：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與聯(lián)機(jī)分析處理（OLAP）從大型數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)中提取有趣的知識(shí)（規(guī)則，規(guī)律性，模式，限制等）48動(dòng)機(jī)：需要是發(fā)明之母數(shù)據(jù)爆炸問(wèn)題3什么是數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)挖掘（數(shù)據(jù)庫(kù)中知識(shí)發(fā)現(xiàn)）從大型數(shù)據(jù)庫(kù)中提取有趣的（非平凡的、蘊(yùn)涵的、先前未知的且是潛在有用的）

信息或模式其它名稱數(shù)據(jù)庫(kù)中知識(shí)發(fā)現(xiàn)（挖掘）（Knowledgediscoveryindatabases,KDD），知識(shí)提取（knowledgeextraction），數(shù)據(jù)/模式分析（data/patternanalysis），數(shù)據(jù)考古（dataarcheology），數(shù)據(jù)捕撈（datadredging），信息收獲（informationharvesting），商務(wù)智能（businessintelligence）等49什么是數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)挖掘（數(shù)據(jù)庫(kù)中知識(shí)發(fā)現(xiàn)）4數(shù)據(jù)挖掘可能的應(yīng)用數(shù)據(jù)庫(kù)分析和決策支持市場(chǎng)分析和管理：針對(duì)銷售（targetmarketing），顧客關(guān)系管理，購(gòu)物籃分析，交叉銷售（crossselling），市場(chǎng)分割（marketsegmentation）風(fēng)險(xiǎn)分析與管理：預(yù)測(cè)，顧客關(guān)系，改進(jìn)保險(xiǎn)，質(zhì)量控制，競(jìng)爭(zhēng)能力分析欺騙檢測(cè)與管理50數(shù)據(jù)挖掘可能的應(yīng)用數(shù)據(jù)庫(kù)分析和決策支持5數(shù)據(jù)挖掘可能的應(yīng)用其它應(yīng)用文本挖掘（新聞組、email、文檔資料）流數(shù)據(jù)挖掘（Streamdatamining）Web挖掘DNA數(shù)據(jù)分析51數(shù)據(jù)挖掘可能的應(yīng)用其它應(yīng)用6數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘動(dòng)機(jī)：為什么要進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)挖掘的步驟數(shù)據(jù)挖掘在什么數(shù)據(jù)上進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘功能和分類一些新的研究方向52數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘動(dòng)機(jī)：為什么要進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘7數(shù)據(jù)挖掘的過(guò)程數(shù)據(jù)挖掘：KDD的核心數(shù)據(jù)清理數(shù)據(jù)集成數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)知識(shí)任務(wù)相關(guān)數(shù)據(jù)選擇數(shù)據(jù)挖掘模式評(píng)估53數(shù)據(jù)挖掘的過(guò)程數(shù)據(jù)挖掘：KDD的核心數(shù)據(jù)清理數(shù)據(jù)集成數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)挖掘的過(guò)程數(shù)據(jù)挖掘：KDD的核心數(shù)據(jù)挖掘與任務(wù)相關(guān)的數(shù)據(jù)知識(shí)種類領(lǐng)域知識(shí)興趣度量和閾值表示54數(shù)據(jù)挖掘的過(guò)程數(shù)據(jù)挖掘：KDD的核心數(shù)據(jù)挖掘與任務(wù)相關(guān)的KDD的步驟學(xué)習(xí)應(yīng)用領(lǐng)域相關(guān)的先驗(yàn)知識(shí)和應(yīng)用的目標(biāo)創(chuàng)建目標(biāo)數(shù)據(jù)集：數(shù)據(jù)選擇數(shù)據(jù)清理和預(yù)處理（可能占全部工作的60%!）數(shù)據(jù)歸約與變換發(fā)現(xiàn)有用的特征，維/變量歸約，不變量的表示選擇數(shù)據(jù)挖掘函數(shù)匯總，分類，回歸，關(guān)聯(lián)，聚類55KDD的步驟學(xué)習(xí)應(yīng)用領(lǐng)域10KDD的步驟選擇挖掘算法數(shù)據(jù)挖掘：搜索有趣的模式模式評(píng)估和知識(shí)表示可視化，變換，刪除冗余模式，等發(fā)現(xiàn)知識(shí)的使用56KDD的步驟選擇挖掘算法11典型的數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)結(jié)構(gòu)知識(shí)庫(kù)圖形用戶界面模式評(píng)估數(shù)據(jù)挖掘引擎數(shù)據(jù)庫(kù)或數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)器數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)過(guò)濾數(shù)據(jù)清洗和集成57典型的數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)結(jié)構(gòu)知識(shí)庫(kù)圖形用戶界面模式評(píng)估數(shù)據(jù)挖掘引擎數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘動(dòng)機(jī)：為什么要進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)挖掘的步驟數(shù)據(jù)挖掘在什么數(shù)據(jù)上進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘功能和分類一些新的研究方向58數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘動(dòng)機(jī)：為什么要進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘13數(shù)據(jù)挖掘在什么數(shù)據(jù)上進(jìn)行平面文件關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)包括面向?qū)ο蠛蛯?duì)象-關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)事務(wù)（交易）數(shù)據(jù)庫(kù)異種數(shù)據(jù)庫(kù)和遺產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)59數(shù)據(jù)挖掘在什么數(shù)據(jù)上進(jìn)行平面文件14數(shù)據(jù)挖掘在什么數(shù)據(jù)上進(jìn)行數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)源清洗、裝載、轉(zhuǎn)換、集成數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)查詢及分析工具客戶60數(shù)據(jù)挖掘在什么數(shù)據(jù)上進(jìn)行數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)源清洗、裝載、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)查數(shù)據(jù)挖掘在什么數(shù)據(jù)上進(jìn)行數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)挖掘文件數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)網(wǎng)頁(yè)……61數(shù)據(jù)挖掘在什么數(shù)據(jù)上進(jìn)行數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)挖掘文件數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)挖掘在什么數(shù)據(jù)上進(jìn)行數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)查詢/報(bào)表分析數(shù)據(jù)挖掘輸出OLAPserverOLAPserver監(jiān)控管理數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)集市元數(shù)據(jù)存儲(chǔ)清洗裝載轉(zhuǎn)換集成操作型數(shù)據(jù)庫(kù)外部數(shù)據(jù)源Toptier:前端工具M(jìn)iddletier:OLAPserverBottomtier:數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)server數(shù)據(jù)62數(shù)據(jù)挖掘在什么數(shù)據(jù)上進(jìn)行數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)查詢/報(bào)表分析數(shù)據(jù)挖掘輸出O數(shù)據(jù)挖掘在什么數(shù)據(jù)上進(jìn)行多媒體數(shù)據(jù)庫(kù)空間數(shù)據(jù)庫(kù)63數(shù)據(jù)挖掘在什么數(shù)據(jù)上進(jìn)行多媒體數(shù)據(jù)庫(kù)空間數(shù)據(jù)庫(kù)18數(shù)據(jù)挖掘在什么數(shù)據(jù)上進(jìn)行時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫(kù)64數(shù)據(jù)挖掘在什么數(shù)據(jù)上進(jìn)行時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫(kù)19數(shù)據(jù)挖掘在什么數(shù)據(jù)上進(jìn)行文本數(shù)據(jù)庫(kù)65數(shù)據(jù)挖掘在什么數(shù)據(jù)上進(jìn)行文本數(shù)據(jù)庫(kù)20數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘動(dòng)機(jī)：為什么要進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)挖掘的步驟數(shù)據(jù)挖掘在什么數(shù)據(jù)上進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘功能和分類一些新的研究方向66數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘動(dòng)機(jī)：為什么要進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘21數(shù)據(jù)挖掘的功能概念描述：特征和區(qū)分概化，匯總，比較數(shù)據(jù)特征，如干燥和潮濕的地區(qū)關(guān)聯(lián)（相關(guān)和因果關(guān)系）多維和單維關(guān)聯(lián)age(X,“20..29”)^income(X,“20..29K”)buys(X,“PC”)[support=2%,confidence=60%]contains(T,“computer”)

contains(T,“software”)[support=1%,confidence=75%]67數(shù)據(jù)挖掘的功能概念描述：特征和區(qū)分22數(shù)據(jù)挖掘的功能分類和預(yù)測(cè)找出描述和識(shí)別類或概念的模型（函數(shù)），用于將來(lái)的預(yù)測(cè)例如根據(jù)氣候?qū)?guó)家分類，或根據(jù)單位里程的耗油量對(duì)汽車分類表示：決策樹(shù)（decision-tree），分類規(guī)則，神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)：預(yù)測(cè)某些未知或遺漏的數(shù)值68數(shù)據(jù)挖掘的功能分類和預(yù)測(cè)23數(shù)據(jù)挖掘的功能聚類分析類標(biāo)號(hào)（Classlabel）未知：對(duì)數(shù)據(jù)分組，形成新的類。例如，對(duì)房屋分類，找出分布模式聚類原則：最大化類內(nèi)的相似性，最小化類間的相似性69數(shù)據(jù)挖掘的功能聚類分析24數(shù)據(jù)挖掘的功能孤立點(diǎn)（Outlier）分析孤立點(diǎn)：一個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象，與數(shù)據(jù)的一般行為不一致孤立點(diǎn)可以被視為例外，但對(duì)于欺騙檢測(cè)和罕見(jiàn)事件分析，它是相當(dāng)有用的趨勢(shì)和演變分析趨勢(shì)和偏離：回歸分析序列模式挖掘，周期性分析基于相似的分析其它基于模式或統(tǒng)計(jì)的分析70數(shù)據(jù)挖掘的功能孤立點(diǎn)（Outlier）分析25數(shù)據(jù)挖掘：多學(xué)科交叉數(shù)據(jù)庫(kù)機(jī)器學(xué)習(xí)統(tǒng)計(jì)分析可視化其它高性能計(jì)算信息檢索DataMining71數(shù)據(jù)挖掘：多學(xué)科交叉數(shù)據(jù)庫(kù)機(jī)器學(xué)習(xí)統(tǒng)計(jì)分析可視化其數(shù)據(jù)挖掘的分類一般功能描述式數(shù)據(jù)挖掘預(yù)測(cè)式數(shù)據(jù)挖掘不同的角度、不同的分類待挖掘的數(shù)據(jù)庫(kù)類型待發(fā)現(xiàn)的知識(shí)類型所用的技術(shù)類型所適合的應(yīng)用類型72數(shù)據(jù)挖掘的分類一般功能27數(shù)據(jù)挖掘從不同角度的分類73數(shù)據(jù)挖掘從不同角度的分類28數(shù)據(jù)挖掘從不同角度的分類所用技術(shù)面向數(shù)據(jù)庫(kù)的、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)（OLAP）、機(jī)器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、可視化、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等適合的應(yīng)用零售、電訊、銀行、欺騙分析、DNA挖掘、股票市場(chǎng)分析、Web挖掘、Web日志分析等74數(shù)據(jù)挖掘從不同角度的分類所用技術(shù)29數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘動(dòng)機(jī)：為什么要進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)挖掘的步驟數(shù)據(jù)挖掘在什么數(shù)據(jù)上進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘功能和分類一些新的研究方向75數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘動(dòng)機(jī)：為什么要進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘30Web挖掘WebMiningWebUsageMiningAgentBasedApproachDatabaseApproach智能查詢信息過(guò)濾/分類個(gè)性化Web多層次數(shù)據(jù)庫(kù)Web查詢系統(tǒng)預(yù)處理事務(wù)標(biāo)識(shí)模式發(fā)現(xiàn)模式分析WebStructureMiningWebContentMining76Web挖掘WebMiningWebUsageMininWeb使用挖掘WebUsageMining是在Web數(shù)據(jù)存儲(chǔ)地中應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)抽取使用模式的方法數(shù)據(jù)預(yù)處理用戶使用頁(yè)面關(guān)聯(lián)、用戶分類、用戶聚類、…應(yīng)用個(gè)性化站點(diǎn)改進(jìn)……77Web使用挖掘WebUsageMining是在Web數(shù)文本挖掘文本挖掘=數(shù)據(jù)挖掘（應(yīng)用于文本存儲(chǔ)地）+基本語(yǔ)言學(xué)文本預(yù)處理（無(wú)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化）詞法/語(yǔ)義分析特征生成BagofWords特征選擇頻度、TFIDF、共現(xiàn)等數(shù)據(jù)挖掘文本分類、聚類等分析結(jié)果文本文本預(yù)處理文本轉(zhuǎn)換特征選擇數(shù)據(jù)挖掘解釋78文本挖掘文本挖掘=數(shù)據(jù)挖掘（應(yīng)用于文本存儲(chǔ)地）+基本語(yǔ)言學(xué)文觀點(diǎn)、情感挖掘觀點(diǎn)挖掘（OpinionMining）是一種從論壇、討論組、新聞組、博客等用戶產(chǎn)生的內(nèi)容中挖掘其表達(dá)觀點(diǎn)的技術(shù)。