北京邮电大学计算机学院数据挖掘的基本概念与统计分析

数据挖掘是从数据中自动提取模式、关联、变化、异常和有意义的结构； 数据挖掘的大部分价值在于利用数据挖掘技术来改进预测模型。 数据挖掘和KDD 为什么会出现数据挖掘？ 数据的爆炸式增长是数据挖掘技术出现的根本原因。 只见树木不见森林（见数据而不见森林） 计算复杂性 数据管理问题 数据类型多样性 处理大量数据 数据挖掘技术是区别于其他数据分析方法的唯一标志吗？ 其他数据分析方法： 统计学 从数据处理的角度来看，不同的数据规模、不同的数据源：观测数据（ ） VS 实验数据（ ） 不同的数据类型（结构化数据、半结构化数据、非结构化数据） 从分析的角度思维上，更注重实证分析（ ）而不是探索性分析（ ）。 人们更多地关注模型（）而不是算法（），但两者的关系相当密切。 从数据分析的角度来看，统计现在和数据挖掘仍将是最重要的技术支撑和思想来源，具有更深入的渗透和交叉（如探索性数据分析、EDA）。 数据挖掘是数据驱动的探索性分析！ 其他数据分析方法：商业智能 的数据分析模型 绝对模型（Model）：根据预定义路径查找原因，例如查询解释 模型（Model）：根据多层次路径查找原因，例如多维度分析思考模型（Model）：参数化路径，比如场景分析公式 模型（Model）：建模路径，比如数据挖掘 什么？ 为什么这么做？ 会怎样？ ROI应用复杂性 人-现象=模型+错误 数据挖掘就是找模型！ 数据挖掘技术技术分类预测（）：利用历史预测未来描述（）：理解数据中的潜在模式数据挖掘技术相关性分析序列模式分类（预言）聚类异常检测异常检测异常检测是数据挖掘的一个重要方面，用于发现“小模式”（与聚类相反），即数据中与其他数据显着不同的对象。

异常检测应用：电信和信用卡欺诈、贷款审批、药物研究、天气预报、金融领域、客户分类、网络入侵检测、故障检测和诊断等。什么是异常（）？ （1980）给出了异常的本质定义：异常是数据集中不寻常的数据，使人们怀疑这些数据不是随机偏差，而是由完全不同的机制产生的。 聚类算法中异常的定义：异常是嵌入聚类的背景噪声。 异常检测算法对异常的定义：异常是指既不属于簇也不属于背景噪声的点。 他们的行为与正常行为有很大不同。 异常检测方法的分类 基于统计（-based）的方法 基于距离（-based）的方法 基于偏差（-based）的方法 基于密度（-based）的方法 高维数据的异常检测 数据挖掘是一个“过程”从数据到输入”。 U., GP 和 P.Smyth (1996) 数据挖掘过程中的数据预处理。 数据清理填充缺失值、平滑噪声数据、识别或删除异常值、解决数据不一致问题。 主要分析方法：分箱（）、聚类、回归数据集成、多个数据库、数据立方体或文件的集成、数据变换、标准化和汇总数据简化，在减少数据量的同时，也可以获得相同或相似的分析结果。 主要分析方法：采样、主要分析成分分析数据离散化是数据简化的一部分，但非常重要（特别是对于数值数据）为什么需要预处理包含不一致观测噪声和其他不良成分的不完整数据。 通过填充缺失值、平滑噪声数据、识别和删除异常值并解决不一致来清理数据，从而进行数据清理。

数据清理的重要性受污染数据的普遍存在使得维护大型数据库中数据的正确性和一致性成为一项极其困难的任务。 垃圾进、垃圾出 数据清理处理 内容格式标准化 异常数据清理 纠错 重复数据清理 数据缩减 数据集的压缩表示，但能达到与原始数据集相同或基本相同的分析结果 主要策略： 数据聚合 维度减少数据 压缩数值减少间隙值 忽略元组 手动填充间隙值 使用固定值 使用属性平均值 使用最可能的值 噪声数据 如何平滑数据、消除噪声 数据平滑技术 分箱聚类 计算机和手动检查相结合回归分箱深度：表示不同的分箱包含相同数量的数据。 框宽度：每个框值的取值范围是一个常数。 平滑方式： 按框均值平滑 按框边界值平滑 按框边界值平滑 移动公司数据挖掘项目中的数据挖掘算法 客户流失（分类模型、回归算法） 彩铃 WAP 购买倾向预测（分类模型、回归算法） 彩信增量销售预测（分类模型、回归算法） 彩铃用户流失预测（分类模型、回归算法） 客户价值增长预测（分类模型、回归算法） 竞争对手流失预测（分类模型、回归算法） 集团客户细分（聚类） 模型、K -Means算法） 群体客户等级评分（分类模型、回归算法） 产品关联分析（关联规则） 个体客户群体分析（聚类模型、K-Means算法） 群体客户流失预警模型（AHP法+回归算法） 数据挖掘算法-分类和预测分类VS。 预测分类：根据训练数据集和类标签属性预测分类标签（或离散值），构建模型对现有数据进行分类，并用它对新数据进行分类预测：建立连续函数值模型，例如预测空缺值​​典型应用 可信度证实 目标市场 医疗诊断性能预测 数据分类：两步过程 第一步，建立一个模型，描述一组预定的数据类和概念，假设每个元组属于一个预定义的类，基本概念由类标签属性决定。 训练数据集：由分析用于构建模型的数据元组组成。 训练样本：训练数据集中的单个样本（元组）。 学习模型可以使用分类规则、决策树或数学公式。 该表单提供了第二步，即使用模型对未来或未知对象进行分类。 首先评估模型对每个测试样本的预测准确性，将已知类别标签与学习模型对该样本的类别预测进行比较。 模型在给定的测试集上的准确率是模型正确分类的测试样本的百分比。 测试集必须独立于训练样本集，否则会出现“对数据的过度适应”。 步骤1：建立模型分类算法=''>6THEN='yes'步骤2：使用模型进行分类（Jeff，，4）？ 分类过程说明了训练集分类和学习训练集分类器 = ''OR 年 > 6THEN = 'yes'Jef is YES！ 准备用于分类和预测的数据可以通过预处理数据来提高分类和预测过程的准确性、有效性和可扩展性。 数据清理可以消除或减少噪音并处理缺失值，从而减少学习时的混乱。 数据中的相关性分析 有些属性可能与当前任务无关； 有些属性可能是多余的； 删除这些属性可以加快学习步骤并使学习结果更加准确。 数据转换可以将数据概括为更高层次的概念，或者对数据进行标准化比较。 分类方法使用以下标准来比较分类方法和预测方法做出的预测的准确性： 模型正确预测新数据的类别数的能力 速度：生成和使用模型的计算成本 鲁棒性：给定噪声数据或数据缺失值时，模型正确预测的能力 可扩展性：在大量数据上高效构建模型的能力 可解释性：学习模型提供的理解和见解 分类中的决策树（Tree） 归纳决策树类似于流程图树结构的内部节点代表对某个属性的测试。 分支代表测试的输出结果。 叶节点表示分类标签或分布。 决策树的生成涉及两阶段树的创建。 首先，所有训练样本都位于根节点，并根据所选属性进行递归。 通过修剪树来划分样本集。 识别并删除那些反映噪音或异常值的分支。 应用决策树：对未知样本进行分类。 在决策树上测试样本的每个属性值。 决策树图年龄？？？..40 示例：你想买还是不买？ 电脑？ 决策树在电信客户流失问题中的应用实例结论：ARPUB)=#AB/#N，表示A和B同时出现的概率。

期望可信度：(A)=#A/#N，表示A出现的概率。 置信度：(A=>B)=(A=>B)/(B) 改进：Lift(A=>B)=(A=>B)/(B) 名称描述公式同时支持 X 和 Y出现频率 P(X∩Y) 期望可信度 YP(Y) 出现频率 在置信度 X 出现的前提下，YP(Y|X) 出现频率 改善置信度与期望可信度的比值 P(Y|X) )/P(Y) 关联规则的度量 找出所有具有最小置信度和支持度的规则 (), c, 在交易中包含 {X & Y} 的条件下，包含 Z 的条件概率使得最小支持度为 50%，最低置信度为 50%，则 A  C (50%, 66.6% )C  A (50%, 100%) 顾客购买尿布 顾客同时购买 顾客购买啤酒 对支持度和置信度的批评示例共 5,000 个学生，其中 3,000 人打篮球，3,750 人吃麦片，2,000 人同时打篮球 吃麦片再玩  吃 [40%, 66.7%] 是一个误导性的规则，因为吃麦片的学生占学生总数的 75%，高于66.7%的玩→不吃[20%, 33.3%]实际上是一个更精确的规则，尽管其支持度和置信度相对较低。 关联规则的应用 购物篮分析（ ） 例如，一次交易是一个顾客的购物清单，同一顾客的两个清单被认为是两个不同的交易数据项，是所有可能展示的商品的完整集合。 目标是发现同时出现的产品组合之间的相关模式。 应用：商品价格设计、仓储规划、网页布局、产品目录设计等。交叉销售（Cross）客户轮流购买不同的产品。 序列目标是发现客户在购买某种产品组合后可能购买的另一种产品或服务。 应用：网络故障分析、网站门户设计等。关联规则应用实例。 我们将LIFT值大于1的规则定义为强关联规则。

发现这样的关联规则是有价值的、有意义的。 关联规则是基于统计方法发现的数据的内在模式，这种模式在现实中是否有意义还需要营销人员进一步验证。 商务1 商务2 ORE铃音商务手机邮箱 0.07340..03220...19541 梦网短信手机邮箱 0...52694 国内自动漫游手机邮箱 0...84956 本地普通电话（比例）手机邮箱 0 ......32042 从算法到应用 报告内容 数据挖掘基本概念 数据挖掘与统计分析 数据挖掘基本算法 数据挖掘实现方法总结与讨论 数据挖掘软件 数据挖掘软件开发 数据挖掘软件开发第一代数据挖掘软件的特点是支持一种或几种数据挖掘算法来挖掘矢量数据（-data）。 数据一般一次性传输到内存中进行处理。 典型的系统如公司早期的CART系统（ ） 缺陷 如果数据足够大，并且变化频繁，需要使用数据库或数据仓库技术进行管理。 第一代系统显然不能满足需求。

开发的数据挖掘软件是新加坡国立大学的第一代数据挖掘软件CBA。 基于关联规则的分类算法可以从关系数据或交易数据中挖掘关联规则，并利用关联规则进行分类和预测。 2、数据挖掘软件的开发 第二代数据挖掘软件的特点 与数据库管理系统（DBMS）集成，支持数据库和数据仓库，具有高性能接口、高度可扩展、可挖掘大型数据集等复杂的数据集，并通过支持数据挖掘模式（数据）和数据挖掘查询语言来增加系统的灵活性。 典型的例如，系统可以通过DMQL挖掘语言进行挖掘操作。 该缺陷仅集中在模型的生成上。 如何与预测模型系统集成，带动了第三代数据挖掘系统的发展。 数据挖掘软件的开发。 第二代数据挖掘软件的开发。 数据挖掘软件的开发。 开发第二代软件SAS Miner数据挖掘软件。 第三代数据挖掘软件和预测模型系统的特点可以无缝集成，使得数据挖掘软件产生的模型的变化能够通过数据及时反映在预测模型系统中。 挖掘软件生成的预言机模型可以被操作系统自动吸收，使得操作系统中结合预言机模型提供决策支持的功能可以挖掘网络环境下分布式且高度异构的数据（/），能够与操作系统有效集成。 缺陷无法支持移动环境数据挖掘软件的开发。 第三代软件SPSS提供了与PMML格式的预测模型系统的接口。 2.数据挖掘软件的开发。 目前第四代数据挖掘软件的特点是移动化。 计算变得越来越重要，数据挖掘和移动计算的结合是当前的研究领域。

第四代软件可以挖掘嵌入式系统、移动系统和普适计算设备生成的各种类型的数据。 尚未报道第四代数据挖掘原型或商业系统。 发表了一篇关于移动环境中挖矿的文章。 决策树的论文，他是马里兰州巴尔的摩州立大学正在开发的数据挖掘项目的负责人。 本项目的研究周期为2001年4月至2006年4月。目的是开发第四代数据挖掘系统的分布式异构数据挖掘设备。 数据挖掘软件的开发。 与第二代相比，第一代系统与数据管理系统没有有效的接口，因此在数据预处理方面存在一定的不足。 第三代和第四代系统强调预测模型的使用和操作。 部署类型环境第二代系统在数据管理系统和数据挖掘系统之间提供了有效的接口。 第三代系统还提供了数据挖掘系统和预言机模型系统之间的有效接口。 目前，随着新的挖掘算法的研究和开发，第一代数据挖掘系统仍然会出现。 第二代系统是商业软件的主流。 一些第二代系统开发商已经开始开发相应的第三代数据挖掘系统，例如IBM Score。

第四代数据挖掘原型或商业系统尚未见报道。 数据挖掘软件的开发。 数据挖掘软件开发的三个阶段。 独立的数据挖掘软件。 水平数据挖掘工具集。 垂直数据挖掘解决方案。 数据挖掘软件的开发。 独立数据。 挖掘软件（1995年之前） 独立数据挖掘软件的特点对应于第一代系统。 它出现在数据挖掘技术发展的早期。 研究人员开发了一种新型的数据挖掘算法并形成了一个软件。 这类软件需要用户对具体算法和数据挖掘技术有相当的了解，同时还要承担大量的数据预处理工作。 例如C4.5决策树，并行坐标可视化（-）。 数据挖掘软件的发展 横向数据挖掘工具集（始于1995年） 发展原因 随着数据挖掘应用的发展，人们逐渐认识到数据挖掘软件需要与以下三个方面紧密结合： 1）数据库和数据仓库； 2）各类数据挖掘算法； 3）数据清洗、转换等预处理工作。 随着数据量的增加，需要使用数据库或数据仓库技术进行管理，因此数据挖掘系统与数据库和数据仓库的结合是自然的发展。 实际领域中的问题是多种多样的。 一种或几种数据挖掘算法很难解决。 挖掘出来的数据通常不满足算法的要求。 需要数据清洗、转换等数据预处理的配合才能获得有价值的模型数据。 挖掘软件的发展 横向数据挖掘工具集（1995年开始） 发展历程 随着这些需求的出现，1995年左右软件开发商开始提供称为“工具集”的数据挖掘软件 此类工具集的特点 它提供了多种数据挖掘算法，包括数据转换和可视化。 由于此类工具不面向特定应用，因此它们是算法的通用集合。 它们可以称为横向数据挖掘工具（Data Tools）。 由于此类工具不面向具体应用，应用是算法的一般集合，因此被称为横向数据挖掘工具。 典型的横向工具包括IBM Miner、SPSS、SAS Miner、SGI等数据挖掘软件。 水平数据挖掘工具集的开发（1995年开始） IBM数据挖掘软件的开发 垂直数据挖掘解决方案（1999年开始） 开发原因 随着水平数据挖掘工具的使用越来越广泛，人们也发现此类工具可以仅由精通数据挖掘算法的专家使用。 只有熟练使用了，如果不懂算法，就很难画出好的模型。 从1999年开始，大量的数据挖掘工具开发商开始提供垂直数据挖掘解决方案（ ），即针对特定应用提供完整的数据挖掘解决方案。 对于垂直解决方案来说，数据挖掘技术的大部分应用仍然是为了解决某些特定问题，以及嵌入应用系统中的数据挖掘软件的开发。 垂直数据挖掘解决方案（始于 1999 年）将神经网络嵌入到证券系统中。 预测功能在欺诈检测系统中嵌入欺诈行为分类/识别模型 在客户关系管理系统中嵌入客户聚类/分类功能或客户行为分析功能 在机器维护系统中嵌入难以表征的设备故障的监控/检测或识别在数据库营销中选择最有可能购买产品的客户 在机场管理系统中嵌入旅客数量预测和货运优化功能 在基因分析系统中嵌入 DNA 识别功能 在制造/生产系统中嵌入质量控制功能 数据挖掘软件 开发垂直数据挖掘解决方案（1999年开始） KD1（主要用于零售行业）&（主要用于保险行业） HNC（欺诈检测） Unica Model 1（主要用于营销） 工控技术研究院 数据挖掘软件开发 概述数据挖掘软件现状 2002年9月，数据挖掘方面的书籍有251本()，目前数据挖掘软件产品有数百种()，数据挖掘应用比较广泛。 我国数据挖掘软件的现状大多处于科研阶段。 高校和科研机构都在从事数据挖掘算法的研究。 国内关于数据挖掘的著作很少（有些是翻译的）。 数据挖掘讨论组（）有一些公司基于国外产品开发的具体应用。 IBM Miner自主知识产权数据挖掘软件复旦德门（）等数据挖掘应用 数据挖掘应用 数据挖掘应用 银行 美国银行家协会（ABA）预测，数据仓库和数据挖掘技术在美国商业银行的应用增长率为14.9 %。

分析客户对分销渠道的使用情况以及分销渠道的容量； 建立利润评估模型； 优化客户关系； 推荐风控等电商线上产品； 个性化网页； 自适应网站...生物制药、基因研究DNA序列查询与匹配； 识别基因序列中的共现……电信欺诈筛查； 客户流失……保险、零售。 。 。 。 。 。 数据挖掘应用 数据挖掘 保险客户 证券客户 银行客户 电信客户 零售客户 人类基因 植物基因 动物基因 特殊基因组 基因序列 基因表达谱 基因功能 基因药物... 为什么数据挖掘应用没有广泛使用？ 数据挖掘正在迅速发展。 技术研发一直走在前沿。 数据挖掘的应用范围已经扩大了很多，但仍然没有那么有前途。 为什么？ 您希望多少年实现数十亿美元的利润？ 它是一种增值服务（不是面包和服务），不能认为是高不可攀的，所以它是一项年轻的技术，需要结合实际来解决实际问题。 数据挖掘应用在国内应用中存在数据积累不足、难以构建不完整的业务模型、缺乏经验丰富的实施者等问题数据挖掘应用神经网络聚类分析‘t加龄’时序分析决策树树倾向分析客户留存客户寿命周期管理 目标市场 价格弹性分析 客户细分 细分倾向分析 客户保留 目标市场 欺诈检测 相关性分析 市场组合分析套件 产品分析 目录设计 交叉销售 数据挖掘应用 聚合 () 聚合是将整个数据库分为不同的组。

其目的是使组间差异明显，使同组间数据尽可能相似。 常用技术：神经元网络、K-means、最近邻……数据挖掘应用异常检测来及时发现涉嫌欺诈的异常行为，正确评估欺诈问题，并对欺诈者实施控制和执法措施。 技术：决策树、神经元网络、异常因子 LOF 检测 数据挖掘应用 客户分析 商业模式 交叉销售 客户响应 客户流失 客户利润 信用卡分析 商业模型 客户信用评级评估 客户透支分析 客户利润分析 客户消费行为分析 客户消费异常行为 分析数据挖掘应用程序 数据挖掘应用程序 客户响应模型 - 基本概念 响应率分析：分析客户对新服务或新产品的兴趣。 为什么需要响应率分析：响应率分析可以有效降低营销推广成本，同时可以更有针对性地面对目标市场。 为了达到以最小的投入获得最好的结果的目的，采用哪种数据挖掘技术来实现数据挖掘应用呢？ 响应率分析是寻找最适合的客户来响应某种营销（新产品销售）活动。 有必要预测哪些客户可以做出响应以及响应的可能性有多大。 因此，有必要建立预测模型。 分类是预测模型的一种技术。 分类技术可用于构建客户响应率模型、决策树、神经网络、贝叶斯分类……数据挖掘的未来发展与数据库数据仓库系统集成和预测模型系统集成挖掘各种复杂类型的数据与应用程序相结合制定和制定数据挖掘标准，支持移动环境内容 数据挖掘的基本概念 数据挖掘与统计分析 数据挖掘的基本算法 数据挖掘软件 总结与讨论 总结 数据挖掘的思想可能比我们想象的要好 太多了更深入的数据挖掘算法，但要使用一种，就必须彻底掌握一种。 数据挖掘是一个循环探索的过程，各个环节都同等重要。 实施数据挖掘是一项战略举措。 数据挖掘并不是万能的。 如果没有数据挖掘，这可能并非不可能。 业务建模能力是最重要的参考网络资源。 谢谢你！