数据挖掘-数据泛化

1、数据挖掘原理与 SPSS Clementine应用宝典元昌安 主编 邓 松 李文敬 刘海涛 编著电子工业出版社1 1数据挖掘的社会需求现实情况：人类积累的数据量以每月高于 15%的速度增加，如果不借助强有力的挖掘工具，仅依靠人的能力来理解这些数据是不可能的。现在人们已经评估出世界上信息的数量每二十个月翻一番，并且数据库的数量与大小正在以更快的速度增长。1 1数据挖掘的社会需求著名的 “啤酒尿布 ”案例：美国加州某个超级卖场通过数据挖掘发现，下班后前来购买婴儿尿布的男顾客大都购买啤酒。于是经理当机立断，重新布置货架，把啤酒类商品布。

2、第二章 知识发现过程与应用结构 内容提要n 知识发现的基本过程 n 数据库中的知识发现处理过程模型n 知识发现软件或工具的发展n 知识发现项目的过程化管理 n 数据挖掘语言介绍 Date 1Data Mining: Concepts and Techniques如何学习本章内容n 在上一章我们指出，数据挖掘有广义和狭义两种理解。为了避免混淆，本章宁愿使用知识发现而把数据挖掘限制在上面所描述的狭义概念上。n 虽然不同企业会有不同的业务逻辑，解决问题的具体方法有所差异，但是它们进行知识发现的目的和基本思路是一致的。因此，本章首先对知识发现的基本过程进行分析，。

3、数据 挖掘中的文本挖掘张聪目录Contents一三二四 结语文本挖掘过程文本挖掘的主要研究方向关于数据挖掘和文本挖掘一 数据 挖掘与文本挖掘Data Mining and Text Mining数据挖掘一般是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性（属于 Association rule learning）的信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。文本挖掘一般指文本处理过程中产生高质量的信息，其主要处理过程是对大量文档集合的内容进行预处。

4、computer.dqpi.edu.cn数据仓库与数 据 挖 掘主讲教师：王浩畅E-mail: wanghch_angeltom.comSchool of Computer & Information Technology of NEPU第 2章 数据预处理练习 1假定用于分析的数据包含属性 age.数据元组 age值 (以递增序 )是： 13, 15, 16, 16, 19, 20, 20, 21, 22, 22, 25, 25, 25, 25, 30, 33, 33, 35, 35, 35, 35, 36, 40, 45, 46, 52, 70.l (a) 该数据的均值是什么 ?中位数是什么 ?l (b) 该数据的众数是什么？讨论数据的峰l (c)数据的中列数是什么？解答(a)均值：l 中位数：有序集中间值或者中间两个值平均。奇数个，中间值。

5、数据仓库与数据挖掘综述概念、体系结构、趋势、应用2004年年 6月月 7日日提纲v 数据仓库概念v 数据仓库体系结构及组件v 数据仓库设计v 数据仓库技术（与数据库技术的区别）v 数据仓库性能v 数据仓库应用v 数据挖掘应用概述v 数据挖掘技术与趋势v 数据挖掘应用平台（科委申请项目）数据仓库概念v 基本概念v 对数据仓库的一些误解基本概念 数据仓库 Data warehouse is a subject oriented, integrated,non-volatile and time variant collection of data in support of managements decision Inmon,1996. Data warehouse is a set of method。

6、数据仓库与数据挖掘 讲解人： 李婧洁 讲稿设计： 曾国强 刘欢 资料收集： 吴婷婷 李冰洁 刘婧桃 杜晓霜日常生活的问题： 人们在日常生活中经常会遇到这样的情况 ： 超市的经营者希望将经常被同时购买的商 品放在一起，以增加销售； 保险公司想。

7、智能信息处理智能信息处理32学时学时费高雷fgluestc.edu.cn电子科技大学 通信与信息工程学院教师信息n 费高雷n 电话： 61830209n 邮箱： fgluestc.edu.cnn 地址：科研楼 B325n 研究方向：n 网络层析成像n 反演理论与方法n 复杂多维信息处理提纲n 引言n 数据挖掘概念及必要性n 数据挖掘的主要任务n 案列分析Teaching Materialn 数据挖掘：概念与技术（原书第 3版）n 美 Jiawei Han ，等 著n 范明 ，孟小峰 译 n 机械工业出版社 n 特点：大量的图解、实例和练习n 参考：第 2版Reference Books考核方式n 成绩构成：期末 70%、期中 5%、平时 2。

8、数据挖掘技术1综 述1数据挖掘技术为什么要数据挖掘？n数据的爆炸性增长：从 TB到 PBn丰富数据的来源：商业： WEB、电子商务、交易数据、股市 .科学：遥感、生物信息学、科学模拟，社会及每个人：新闻、数码相机n我们被数据所淹没，但却渴望知识“需要是发明之母 ”数据挖掘：海量数据的自动分析技术2数据挖掘技术数据库技术的演化60-70年代 :网络数据库、层次数据库70-80年代 :关系数据库模型和原型系统80-90年代 :各种高级数据模型、各类以应用为导向的数据库。90-今 :数据挖掘、数据仓库、多媒体数据库、 WEB3数据挖掘技术什么是数据挖。

9、Data Mining Techniques 1Review( ) What is data mining? Data mining is the task of discovering interesting patterns from large amounts of data, where the data can be stored in databases, data warehouses, or other information repositories. It is a young interdisciplinary field, drawing from areas such as database systems, data warehousing, statistics, machine learning, data visualization, information retrieval, and highperformance computing. Other contributing areas include neural network。

10、An Introduction to Datawarehousing and Datamining School of Computer ScienceCivil Aviation University of China Nov. 2015基本信息基本信息o 时间： 周二 12，周三 78，周四 34，第 12-18周o 地点： 北 14-S407o 总学时 : 36学时o 教学方式 : 讲授、讨论Instructorn Name Feng Xian Office N25-511n Phone No. 24092914 n Email xfengcauc.edu.cn; caucfx126.comn QQ 1697306357n msn caucfxhotmail.comn Office hour by appointmentn Research Interest Data mining，Content-based image retrievalPreparatory Knowledgeo Program。

11、数据挖掘算法 Wang Ye 2006.8一、概念和术语n 1.1 数据挖掘 / 知识发现（ 1） 数据挖掘 是从存放在数据集中的大量数据挖掘出有趣知识的过程。（ 2）数据挖掘，又称为 数据库中知识发现 （ Knowledge Discovery in Databases）或 知识发现 ，它是一个从大量数据中抽取挖掘出未知的、有价值的模式或规律等知识的非平凡过程，它与数据仓库有着密切的联系。（ 3）广义的数据挖掘是指知识发现的全过程；狭义的数据挖掘是指统计分析、机器学习等发现数据模式的智能方法，即偏重于模型和算法。（ 4）数据库查询系统和专家系统 不是 数据挖掘！在。

12、 数据挖掘原理赵卫东 博士复旦大学软件学院wdzhaofudan.edu.cnWhat is Data Mining?n According to the Gartner Group, Data mining is the process of discovering meaningful new correlations, patterns and trends by sifting through large amounts of data stored in repositories, using pattern recognition technologies as well as statistical and mathematical techniques.n Data mining refers to the work of discovering new and useful (business) knowledge from large real databases through a non。

13、数据仓库与数 据 挖 掘主讲教师：骆懿玲E-mail: luoyiling79foxmail.com教科书和参考书n 教科书q 数据仓库与数据挖掘q 陈志泊主编 ，清华大学出版社 2009.5.n 参考书n 数据挖掘概念与技术， Jiawei Han和 Micheline Kamber 著，机械工业出版社 (2001)中文版数据仓库与数 据 挖 掘n 指定选修 32学时 2学分 8周n 总评成绩 =期末考试（ 70%） +作业（ 30%）n 作业：q 第 1次交作业：n 第 1章习题（ 1-12题） n 第 2章全部习题q 第 2次交作业：第 4章q 第 3次交作业：第 5章 第 6章作业格式填空题：1、数据仓库就是一个 面向主题的 、集成的、。

14、数据挖掘 概念与技术 Chapter 1 Jiawei Han and Micheline KamberDate 1Data Mining: Concepts and TechniquesChapter 1. 引言n 什么激发了数据挖掘，为什么它是重要的 ?n 什么是数据挖掘 ?n 在何种数据上进行数据挖掘 ?n 数据挖掘功能n 所有模式都是有趣的吗 ?n 数据挖掘系统的分类n 数据挖掘的主要问题Date 2Data Mining: Concepts and Techniques需要是发明之母n 数据爆炸问题 n 自动数据收集工具和成熟的数据库技术导致海量数据累积，需要对数据库、数据仓库及其他信息存储设备中的数据进行分析。n 我们溺死在数据坟墓中，却难以提取。

15、数据 仓库 与数据挖掘周玲元15070802662QQ:503017672课 程介 绍 48学时、专业选修课 32 + 16 偏重工具使用、实际应用、案例分析 总评构成：实验作业 +期末考试 课外阅读参考文献、动手操作 答疑方式： e-mail、 qq、办公室。教学方式与考核方式 教学方式n 本课程以课堂教学为主，以电子教案的内容为主线n 课外阅读指定的参考文献并利用网上资源，加深对教学内容的理解。 考核方式及要求 1、平时： 点名 +一篇报告（以数据挖掘为关键字查询论文，至少选读 8篇，写读书报告或文献综述） 2、上机实验报告 3、期末课堂考试（开卷）授 课计 划 。

16、数据仓库和数据挖掘DATA WAREHOUSING AND DATA MINING经济科学室验室2004.6主要内容 数据仓库简介 数据挖掘简介 ORACLE 数据仓库和数据挖掘解决方案 什么是数据仓库 ? 数据仓库（ Data Warehouse ） 是一个 面向主题 的（ Subject Oriented）、 集成的（ Integrate）、 相对稳定 的（ Non-Volatile）、 反映历史变化 （ Time Variant） 的数据集合，用于支持管理决策。 数据仓库与数据库的区别 数据 仓库 数据 库 面向分析型数据 处 理 面向事 务 型数据 处 理 对 多个异构的数据源的有效集成 数据 库 之 间 相互独立且异构 数据相 对稳 。

17、数据预处理第二章 数据预处理n 为什么对数据进行预处理n 描述性数据汇总n 数据清理n 数据集成和变换n 数据归约n 离散化和概念分层生成为什么进行数据预处理？n 现实世界的数据是 “肮脏的 ” 数据多了，什么问题都会 出现q 不完整n 缺少数据值；缺乏某些重要属性；仅包含汇总数据；n e.g., occupation=“q 有噪声n 包含错误或者孤立点n e.g. Salary = -10q 数据不一致n e.g., 在编码或者命名上存在差异n e.g., 过去的等级： “1,2,3”, 现在的等级： “A, B, C”n e.g., 重复记录间的不一致性n e.g., Age=“42” Birthday=“03/07/1997”。

18、SEWM2007中文网页分类评测参赛系统说明,北京大学信息管理系小组成员：王建冬 田飞佳,内容提要,分类系统模块结构各模块主要算法系统运行环境介绍,分类系统模块结构,分类系统模块结构,系统设计整体思路,对训练集（包括训练集1和2）进行网页净化然后对净化后的中文文本进行分词，接着从切分后的文本中选取最合适的特征向量表示文档，再利用分类模型对特征向量进行处理，确定其类别。根据评测程序比较分类结果与网页本身所属的类别，并通过调整特征向量提取和分类模型的算法，以及调整参数的设定，使测试集评测指标达到最优。在评测指标达到最。

19、可视化数据挖掘n 目的：可视化数据挖掘的目的是使用户能够交互地浏览数据，挖掘过程等，当所要识别的不规则事物是一系列图形而不是数字表格时，人的识别的速度是最快的。分类n 源数据可视化 :数据库和数据仓库的数据具有不同的粒度或不同的抽象级别 ,能用多种可视化方式进行描述 ,比如三维立方体或曲线等n 数据挖掘结果可视化 :将数据挖掘后得到的知识和结果用可视化形式表示出来 .比如柱状图等n 数据挖掘过程可视化 :用可视化形式描述各种挖掘过程 ,从中用户可以看出数据从哪个数据仓库或数据库中抽取出来 ,怎样抽取以及怎样预处理 ,怎样。

20、数据立方体计算与数据泛化数据泛化n 数据泛化q 数据库中的数据和对象通常包含原始概念层的细节信息，数据泛化就是将数据库中的跟任务相关的大型数据集从相对较低的概念层抽象到较高的概念层的过程。n 主要方法：q 数据立方体（ OLAP使用的方法）q 面向属性的归纳方法12345概念层(Month, city, customer_group)(Month, *, *)两种不同类别的数据挖掘n 从数据分析的角度看，数据挖掘可以分为描述性挖掘和预测性挖掘q 描述性挖掘：以简洁概要的方式描述数据，并提供数据的有趣的一般性质。n E.g. 数据泛化就是一种描述性数据挖掘q 预测性数据。