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浅析数据挖掘技术在零售业中的应用

浅析数据挖掘技术在零售业中的应用
浅析数据挖掘技术在零售业中的应用

浅析数据挖掘技术在零售业中的应用

摘要在信息膨胀的今天,如何快速有效地利用数据挖掘技术“淘”出潜在的有价值的信息,使之有效地在零售业管理和决策中发挥作用,是我国零售业待解决的问题之一。本文对数据挖掘过程进行了介绍,着重分析了该技术在零售业中的应用。

关键词数据挖掘;市场;零售;应用方法

1 数据挖掘的概念阐释

数据挖掘是从大量的数据中挖掘出隐含的、未知的、用户可能感兴趣的和对对策有潜在价值的知识和规则。从商业的角度看,数据挖掘是一种新的商业信息处理技术,其主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理,从中提取辅助商业决策的关键性数据。简而言之,数据挖掘其实是一种深层次的数据分析方法。数据分析本身已经有很多年的历史,过去数据收集和分析的目的是用于科学研究,现在随着科学技术的发展,它更主要的是为商业决策提供真正有价值的信息,进而获得利润。但所有企业面临的共同问题是,企业的数据量非常大,而其中真正有价值的信息却很少。因此,类似于淘金是“数据挖掘”应运而生。所以,数据挖掘又可以描述为:一种按企业既定业务目标,对大量的企业数据进行探索和分析,揭示隐藏的、未知的或验证已知的规律性,并进一步将其模型化得先进有效的方法。

2 数据挖掘技术在零售业的适用性

数据挖掘技术以市场细分为基础,其基本假定是“消费者过去的行为是其今后消费倾向的最好说明”。零售业是数据挖掘的主要应用领域,这是因为零售业积累了丰富的销售数据。随着信息时代的到来,信息量在迅速膨胀,如何更好的利用这些数据,就成为零售业面临的一大难题。

商业信息来自市场中的各个渠道,数据信息从各个渠道中被采集,经条件分类,被放到数据库中。这些数据被组合,通过超级计算机、并行处理、神经元网络、模型化算法和其他信息处理技术进行处理,从中得到商家用于向特定消费种群或个体进行定向营销的决策信息。更有甚者,有些发达地区的公司在原有信息系统的基础上通过数据挖掘对业务信息进行深加工,以构筑自己的竞争优势,扩大自己的营业额。

3 数据挖掘技术在零售业中的应用分析

数据挖掘就是透过数据找出人与物间规律的典型,现今它主要应用于以下几个方面:

1)商品摆放、购买推荐和商品参照。通过对顾客购买记录数据分析,从中

浅析计算机数据挖掘技术

龙源期刊网 https://www.sodocs.net/doc/215659028.html, 浅析计算机数据挖掘技术 作者:刘艳娇 来源:《中国科技博览》2015年第33期 [摘要]目前,计算机挖掘技术作为一种新兴的不断发展进步的一门新技术,在我们的社会生活、生产中在不同的领域发挥着其重要的作用。计算机数据挖掘技术不仅仅具有较强的系统性,更是拥有对数据库不同数据的强大处理能力。本文介绍了数据挖掘的概念、对象、任务、过程、方法、应用领域及其面临的挑战。 [关键词]计算机;数据;挖掘技术 中图分类号:TP31 文献标识码:A 文章编号:1009-914X(2015)33-0244-01 计算机数据挖掘技术的产生是社会的一种进步,了解计算机数据挖掘对我们来说非常的重要,计算机数据挖掘技术对于庞大的数据有着整理分析的作用,这不仅仅对于企业的工作产生了巨大的作用,还对日常工作生活等也提供重要的帮助。 1 计算机数据挖掘的概念及对象 1.1 计算机数据挖掘的概念 计算机数据挖掘是在社会的发展进入了网络信息时代之后产生的网络衍生产品,计算机数据挖掘主要是通过一定的手段对企业内部进行数据挖掘,然后通过一定的分析,对那些通过数据挖掘得到的数据进行整理,进而分析企业的市场以及企业的发展等等问题。计算机数据挖掘对处于网络信息时代之中的企业来说非常重要,它是处于网络信息时代之中的企业长远发展的助推器,作为处于信息时代的企业要抓住这个促进自己发展的大好契机。 1.2 计算机数据挖掘的对象 计算机数据挖掘具有一定的针对性,计算机数据挖掘的对象(目标数据)并不是所有的数据,它是具有选择性的,计算机数据挖掘的对象主要是指企业中能够揭示一些未发现的隐藏信息和企业中比较有意义和研究价值的数据,明确这一点非常的重要,计算机数据挖掘的对象的选择性是影响计算机数据挖掘效率的主要因素,对于一个没有充分认识计算机数据挖掘对象的选择性的企业来说,它的计算机数据挖掘的效率会比成熟的计算机数据挖掘的企业或者是充分认识到计算机数据挖掘的对象的选择性的企业要低得多。同时,明确目标数据的类型也非常重要,它直接决定了要使用的数据挖掘技术和方法,大体上数据类型分为三类:记录数据,给予图形的数据和有序的数据。 2 计算机数据挖掘的任务及过程

数据挖掘技术在电子商务中的应用

数据挖掘技术在电子商务中的应用 学院 专业 研究方向 学生姓名 学号 任课教师姓名 任课教师职称 2013年6月20日

数据挖掘技术在电子商务中的应用 摘要:电子商务在现代商务活动中的作用正变得日趋重要,电子商务的广泛应用使企 业产生了大量的业务数据,按企业既定业务目标对这些数据进行数据挖掘可以帮助企业 分析出完成任务所需的关键因素。由此凸显出数据挖掘的重要。本文讨论了数据挖掘的 主要方法,具体阐述了数据挖掘技术在电子商务中的作用及应用。 关键词:数据挖掘;电子商务;路径分析;关联分析 1. 引言 随着Internet 的普及,电子商务的兴起,人们的商务理念正在改变,在人们访问、浏览、交易,电子商务企业更新产品信息的同时, Web网上产生了大量的数据,这些数据充斥着网络,充斥着电子商务企业,充斥着客户。企业只有从海量的数据中挖掘出有价值的信息,为顾客提供更好的服务,才能吸引顾客和挽留顾客,提高自己的效益。如何更快、更好地利用各种有效的数据更好地开展电子商务,这是目前电子商务急需解决的问题。 2.电子商务和数据挖掘简介 2.1 电子商务 电子商务是指个人或企业通过Internet网络,采用数字化电子方式进行商务数据交换和开展商务业务活动。目前国内已有网上商情广告、电子票据交换、网上订购,网上、网上支付结算等多种类型的电子商务形式。电子商务正以其低廉、方便、快捷、安全、可靠、不受时间和空间的限制等突出优点而逐步在全球流行。电子商务是指以Internet网络为载体、利用数字化电子方式开展的商务活动。随着网络技术和数据库技术的飞速发展,电子商务正显示越来越强大的生命力。电子商务的发展促使公司内部收集了大量的数据,并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识,为公司创造更多潜在的利润。利用数据挖掘技术可以有效地帮助企业分析从网上获取的大量数据,发现隐藏在其后的规律性,提取出有效信息,进而指导企业调整营销策略,给客户提供动态的个性化的高效率服务。 2.2 数据挖掘技术 数据挖掘(Data Mining),又称数据库中的知识发现(Knowledge Discovery in Database, KDD),是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的和随机的数据中,提取隐含在其中的、人们事先不知道的,但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘是一门广义的交叉学科,它汇聚了不同领域尤其是数据库、人工智能、数理统计、可视化、并行计算等方面的知识。数据挖掘技术从一开始就是面向应用领域,它不仅是面向特定数据库的简单检索查询调用,而且,要对数据进行微观、中观乃至宏观的统计、分析、综合和推理,以指定实际问题的求解,企图发现事件间的相互关联,甚至利用已有的数据对未来的活动进行预测。数据挖掘技术在金融、保险、电信、大型超市等积累有大量数据的电子商务行业有着广泛的应用,如信用分析、风险分析、欺诈检验、用户聚类分析、消费者习惯分析等。[1] 而电子商务中的数据挖掘即Web挖掘,是利用数据挖掘技术从www的资源(即Web 文档)和行为(即We服务)中自动发现并提取感兴趣的、有用的模式和隐含的信息,它是

大数据时代下的数据挖掘试题和答案及解析

《海量数据挖掘技术及工程实践》题目 一、单选题(共80题) 1)( D )的目的缩小数据的取值范围,使其更适合于数据挖掘算法的需要,并且能够得到 和原始数据相同的分析结果。 A.数据清洗 B.数据集成 C.数据变换 D.数据归约 2)某超市研究销售纪录数据后发现,买啤酒的人很大概率也会购买尿布,这种属于数据挖 掘的哪类问题(A) A. 关联规则发现 B. 聚类 C. 分类 D. 自然语言处理 3)以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准 (A) (a)警察抓小偷,描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。 (b)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。 A. Precision,Recall B. Recall,Precision A. Precision,ROC D. Recall,ROC 4)将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务(C) A. 频繁模式挖掘 B. 分类和预测 C. 数据预处理 D. 数据流挖掘 5)当不知道数据所带标签时,可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数 据相分离(B) A. 分类 B. 聚类 C. 关联分析 D. 隐马尔可夫链 6)建立一个模型,通过这个模型根据已知的变量值来预测其他某个变量值属于数据挖掘的 哪一类任务(C) A. 根据内容检索 B. 建模描述 C. 预测建模 D. 寻找模式和规则 7)下面哪种不属于数据预处理的方法 (D) A.变量代换 B.离散化

C.聚集 D.估计遗漏值 8)假设12个销售价格记录组已经排序如下:5, 10, 11, 13, 15, 35, 50, 55, 72, 92, 204, 215 使用如下每种方法将它们划分成四个箱。等频(等深)划分时,15在第几个箱子内 (B) A.第一个 B.第二个 C.第三个 D.第四个 9)下面哪个不属于数据的属性类型:(D) A.标称 B.序数 C.区间 D.相异 10)只有非零值才重要的二元属性被称作:( C ) A.计数属性 B.离散属性 C.非对称的二元属性 D.对称属性 11)以下哪种方法不属于特征选择的标准方法: (D) A.嵌入 B.过滤 C.包装 D.抽样 12)下面不属于创建新属性的相关方法的是: (B) A.特征提取 B.特征修改 C.映射数据到新的空间 D.特征构造 13)下面哪个属于映射数据到新的空间的方法 (A) A.傅立叶变换 B.特征加权 C.渐进抽样 D.维归约 14)假设属性income的最大最小值分别是12000元和98000元。利用最大最小规范化的方 法将属性的值映射到0至1的范围内。对属性income的73600元将被转化为:(D) 15)一所大学内的各年纪人数分别为:一年级200人,二年级160人,三年级130人,四年 级110人。则年级属性的众数是: (A) A.一年级 B.二年级 C.三年级 D.四年级

浅析数据挖掘概念与技术1

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浅析数据挖掘概念与技术 穆瑞辉,付欢 (新乡教育学院计算机系,河南新乡 453000) 摘要:随着信息技术的迅速发展,数据库的规模不断扩大,而传统的查询、报表工具无法满足挖掘有效信息的需求,因此,需要一种新的数据分析技术处理大量数据,并从中抽取有价值的潜在知识,即数据挖掘技术。本文深入浅出地阐述了数据挖掘技术的产生,概念以及数据挖掘的常用技术。 关键词:数据库数据挖掘知识发现 DM KDD 一、数据挖掘技术概述 随着信息技术的迅速发展,数据库的规模不断扩大,从而产生了大量的数据。为了给决策者提供一个统一的全局视角,在许多领域建立了数据仓库,但大量的数据往往使人们无法辨别隐藏在其中的能对决策提供支持的信息,而传统的查询、报表工具无法满足挖掘这些信息的需求。因此,需要一种新的数据分析技术处理大量数据,并从中抽取有价值的潜在知识,数据挖掘(Data Mining)技术由此应运而生,数据挖掘技术也正是伴随着数据仓库技术的发展而逐步完善起来的。但是并非所有的信息发现任务都被视为数据挖掘,例如,使用数据库管理系统查找个别的记录,或通过因特网的搜索引擎查找特定的Web页面,则是信息检索(information retrieval)领域的任务。 数据挖掘是一个以数据库、人工智能、数理统计、可视化四大支柱技术为基础,我们知道,描述或说明一个算法设计分为三个部

分:输入、输出和处理过程。数据挖掘算法的输入是数据库,算法的输出是要发现的知识或模式,算法的处理过程则设计具体的搜索方法。从算法的输入、输出和处理过程三个角度分,可以确定数据挖掘主要涉及三个方面:挖掘对象、挖掘任务、挖掘方法。挖掘对象包括若干种数据库或数据源,例如关系数据库、面向对象数据库、空间数据库、时态数据库、文本数据库、多媒体数据库、历史数据库,以及万维网(WEB)等。挖掘方法可以粗分为:统计方法、机器学习方法、神经网络方法和数据库方法。统计方法可细分为:回归分析、判别分析等。机器学习可细分为:遗传算法等。神经网络方法可细分为:前向神经网络、自组织神经网络等。数据库方法主要是多维数据分析方法等。 数据挖掘是指从数据集合中自动抽取隐藏在数据中的那些有用信息的非平凡过程,这些信息的表现形式为:规则、概念、规律及模式等。它可帮助决策者分析历史数据及当前数据,并从中发现隐藏的关系和模式,进而预测未来可能发生的行为。数据挖掘的过程也叫知识发现(KDD Knowledge Discovery in Database)的过程,它是一门涉及面很广的交叉性新兴学科,涉及到数据库、人工智能、数理统计、可视化、并行计算等领域。数据挖掘是一种新的信息处理技术,其主要特点是对数据库中的大量数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理,并从中提取辅助决策的关键性数据。数据挖掘是知识发现(KDD)过程中的一个特定步骤,它用专门算法从数据中抽取模式(patterns),它并不是用规范的数据库查询语

综述数据挖掘技术在物流领域中的应用

综述数据挖掘技术在物流领域中的应用 2007级物流工程一班 200730611470欧阳家文 摘要:本文主要内容是综述数据挖掘技术在物流领域中的应用。文章首先对数据挖掘技术做一个简单的介绍,接着介绍数据挖掘在物流业中的应用过程,最后介绍物流中关于数据挖掘应用的管理问题。 关键词:数据挖掘数据仓库物流领域应用 1,应用背景 物流是现代商品流通系统的重要组成部分,物流业的发展程度,反映了一个国家和地区经济的综合配套能力与社会化服务程度,是其经济发展水平的集中体现。作为继劳动力和自然资源之后的“第三利润源泉”,现代物流产业的发展已经成为拉动我国经济发展的新增长点。与此同时,现代物流系统是一个庞大复杂的系统,特别是全程物流、包括运输、仓储,配送、搬运、包装和再加工等环节,每个环节的信息量非常大,使企业很难对这些数据进行有条理,有选择性的分析。如何将企业中积累的大量的原始客户数据转化成有用的信息为决策者提供决策支持,已经成为数据库研究中一个很有应用价值的新领域,数据挖掘技术由此应运而生。数据挖掘技术能帮助企业在物流信息管理系统中,及时、准确地搜集数据并对其进行分析。对客户的行为及市场趋势进行有效的分析,了解不同客户的爱好,从而为客户提供有针对性的产品和服务。提升企业的客户满意度,对公司的长远发展有着极大的促进作用。 2,什么是数据挖掘技术? 数据挖掘技术是利用人工智能(AI)和统计分析等技术,在海量数据中发现模型和数据间的关系,自动地帮助决策者分析历史数据和当前的数据,并做出归纳性的推理,从中挖掘出潜在的模式,从而预测客户的行为,帮助企业的决策者调整市场策略、减少风险、做出正确的决策。结合现代物流的特质和外部环境考虑,数据挖掘技术能够提供越来越强大的支持功能。从商业的角度考虑,由于在商业行为中存在着大量的信息,而这些信息并不是都是所需要的,也就是,它是有噪声的,模糊的,随机的数据,必须通过某种技术对这些隐含在其中的,人们不知道的,但又是潜在有用的信息和只是的过程。只有通过类似于数据挖掘的这样的技术对商业数据库进行抽取,转换,分析等操作,才可以让这些埋藏着的金子发光发亮。 3,数据挖掘技术的特点 数据挖掘技术具有以下特点: ( 1) 处理的数据规模十分庞大, 达到GB、TB 数据级, 甚至更大。 ( 2) 查询一般是决策制定者提出的即时随 机查询, 往往不能形成精确的查询要求, 需要靠系统本身寻找其可能感兴趣的东西。( 3) 在一些应用中( 如商业投资等) , 由 于数据变化迅速,因此要求数据挖掘能快速 做出相应反应以随时提供决策支持。 ( 4) 数据挖掘中, 规则的发现基于统计规律。因此, 所发现的规则不必适用于所有数据, 而是当达到某一临界值即认为有效。因此, 利用数据挖掘技术可能会发现大量的 规则。 ( 5) 数据挖掘所发现的规则是动态的, 它 只找到了当前状态的数据库具有的规则, 随着不断地向数据库中加入新数据,需要随 时对其进行更新。 4,数据挖掘的一般过程 数据挖掘过程可以大体分为四个步骤:数据准备,数据挖掘,结果的解释和评价,用户界面。如图1:

Web数据挖掘在电子商务中的应用

结课论文 课程名称:数据仓库与数据挖掘 授课教师:徐维祥 论文题目:Web数据挖掘在电子商务中的应用学生姓名:王琛 学号:13120975 北京交通大学 2014年9月

Web 数据挖掘在电子商务中的应用 摘要:大数据时代已然来临,在各种信息数据都呈现出爆炸式增长的今天,不同规模的电商都在奋力追赶“大数据”发展的速率和步伐。一个全新的以信息为中心,以洞察力为导向的电商生存环境已经出现,而智慧的分析能力成为在该环境下成功的关键,以大数据为导向的效率提升,客户需求快速响应,风险把控和商业模式优化,都将成为提高商业流转速率的利器,数据挖掘和分析领域技术型、产品型的创业公司将有可能成为全新的创业机会和投资热点。数据挖掘在电子商务的发展中占有越来越重要的作用,本文重点论述Web 数据挖掘在电子商务的相关应用。 关键字:Web 数据挖掘,电子商务,内容挖掘 随着Internet 的快速发展,互联网上的各种信息飞速增长,电子商务已经成为当代经济不可或缺的重要组成部分。面对电子商务网站产生的海量信息和数据,通过Web 数据挖掘技术可以从这个庞大的信息数据集合中提取有用的信息,找到提供数据管理和使用的平台;可以合理的组织网站建设,更加人性化的给用户提供服务;可以从无限量的网络信息中迅速找到用户最为需求的信息,从而更好的有针对性的销售自己的产品。电子商务中的Web 数据挖掘,主要是从其中挖掘出有效的、新颖的、有价值的,潜在的有用的市场信息,从而进行正确的商业决策。 1 概述 1.1Web 数据挖掘技术 Web 数据挖掘技术是随着电子商务的发展应运而生的技术,是指从海量的Web 信息仓库中进行浏览的相关数据中发现潜在有用的、隐含的模式或关联信息。Web 数据挖掘技术在电子商务中有广泛的应用,能对客户的访问方式、订单详情等进行挖掘,获取其购买行为特点,跟踪发现用户的访问习惯,以此来改进网页设计机构,实现智能化、个性化的用户界面。1 1.2Web 数据挖掘的分类 Web 挖掘通常基于Web 数据类型的分类进行划分。Web 数据类型主要包含三种:一类 1

浅谈数据挖掘技术

浅谈数据挖掘技术 李 瑛 包头轻工职业技术学院 【摘 要】数据挖掘技术为应对信息爆炸、海量信息的处理提供了科学和有效的手段。本文介绍了数据挖掘的概念、对象、任务、过程、方法和应用领域。 【关键词】数据挖掘 信息分析 提取 知识 【中图分类号】TP311.1 【文献标识码】A 【文章编号】1674-4810(2011)01-0068-02 社会的发展进入了网络信息时代,各种形式的数据海量产生,在这些数据的背后隐藏着许多重要的信息,如何从这些数据中找出某种规律,发现有用信息,越来越受到关注。为了适应信息处理新需求和社会发展各方面的迫切需要而发展起来一种新的信息分析技术,这种技术称为数据挖掘。数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中,提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。 一 数据挖掘的对象 数据挖掘可以在任何类型的数据上进行,既可以来自社会科学,又可以来自自然科学产生的数据,还可以是卫星观测得到的数据。数据形式和结构也各不相同,可以是传统的关系数据库、面向对象的高级数据库系统,也可以是面向特殊应用的数据库,如空间数据库、时序数据库、文本数据库和多媒体数据库等,还可以是Web数据信息。 二 数据挖掘的任务 数据挖掘的目标是从海量数据中发现隐含的、有意义的知识。它的任务主要是分类、预测、时间序列模式、聚类分析、关联分析预测和偏差分析等。 1.分类 分类就是按照一定的标准把数据对象划归成不同类别的过程。 2.预测 预测就是通过对历史数据的分析找出规律,并建立模型,通过模型对未来数据的种类和特征进行分析。 3.时间序列模式 时间序列模式就是根据数据对象随时间变化的规律或趋势来预测将来的值。 4.聚类分析 聚类分析是在没有给定划分类的情况下,根据数据信息的相似度进行数据聚集的一种方法。 5.关联分析预测 关联分析就是对大量的数据进行分析,从中发现满足一定支持度和可信度的数据项之间的联系规则。 6.偏差分析 偏差分析就是通过对数据库中的孤立点数据进行分析,寻找有价值和意义的信息。 三 数据挖掘的过程 数据挖掘使用一定的算法从实际应用数据中挖掘出未知、有价值的模式或规律等知识,整个过程由数据准备、数据挖掘、模式评估、巩固知识和运用知识等步骤组成。 1.数据准备 数据挖掘的处理对象是数据,这些数据一般存储在数据库系统中,是长期积累的结果。但往往不适合直接在这些数据上进行知识挖掘,首先要清除数据噪声和与挖掘主题明显无关的数据;其次将来自多数据源中的相关数据组合并;然后将数据转换为易于进行数据挖掘的数据存储形式,这就是数据准备。 2.数据挖掘 数据挖掘就是根据数据挖掘的目标,选取相应算法及参数,分析准备好的数据,产生一个特定的模式或数据集,从而得到可能形成知识的模式模型。 3.模式评估 由挖掘算法产生的模式规律,存在无实际意义或无实用价值的情况,也存在不能准确反映数据的真实意义的情况,甚至在某些情况下与事实相反,因此需要对其进行评估,从挖掘结果中筛选出有意义的模式规律。在此过程中,为了取得更为有效的知识,可能会返回前面的某一处理步骤中以反复提取,从而提取出更有效的知识。 四 数据挖掘的常用方法 1.决策树方法 决策树是一种常用于预测模型的算法,它通过一系列规则将大量数据有目的分类,从中找到一些有价值的、潜在的信息。它的主要优点是描述简单、分类速度快、易于理解、精度较高,特别适合大规模的数据处理,在知识发现系统中应用较广。它的主要缺点是很难基于多个变量组合发现规则。在数据挖掘中,决策树方法主要用于分类。 2.神经网络方法 神经网络是模拟人类的形象直觉思维,在生物神经网络研究的基础上,根据生物神经元和神经网络的特点,通过简化、归纳、提炼总结出来的一类并行处理网络,利用其非线性映射的思想和并行处理的方法,用神经网络本身结构来表达输入和输出的关联知识。 3.粗糙集方法 粗糙集理论是一种研究不精确、不确定知识的数学工具。粗糙集处理的对象是类似二维关系表的信息表。目前成熟的关系数据库管理系统和新发展起来的数据仓库管理系统,为粗糙集的数据挖掘奠定了坚实的基础。粗糙集理论能够在缺少先验知识的情况下,对数据进行分类处理。在该方法中知识是以信息系统的形式表示的,先对信息系统进行归约,再从经过归约后的知识库抽取得到更有价值、更准确的一系列规则。 因此,基于粗糙集的数据挖掘算法实际上就是对大量数据构成的信息系统进行约简,得到一种属性归约集的过程,最后抽取规则。 (下转第70页)

数据挖掘及其应用

数据挖掘及其应用 Revised by Jack on December 14,2020

《数据挖掘论文》 数据挖掘分类方法及其应用 课程名称:数据挖掘概念与技术 姓名 学号: 指导教师: 数据挖掘分类方法及其应用 作者:来煜 摘要:社会的发展进入了网络信息时代,各种形式的数据海量产生,在这些数据的背后隐藏这许多重要的信息,如何从这些数据中找出某种规律,发现有用信息,越来越受到关注。为了适应信息处理新需求和社会发展各方面的迫切需要而发展起来一种新的信息分析技术,这种局势称为数据挖掘。分类技术是数据挖掘中应用领域极其广泛的重要技术之一。各种分类算法有其自身的优劣,适合于不同的领域。目前随着新技术和新领域的不断出现,对分类方法提出了新的要求。 。 关键字:数据挖掘;分类方法;数据分析 引言 数据是知识的源泉。但是,拥有大量的数据与拥有许多有用的知识完全是两回事。过去几年中,从数据库中发现知识这一领域发展的很快。广阔的市场和研究利益促使这一领域的飞速发展。计算机技术和数据收集技术的进步使人们可以从更加广泛的范围和几年前不可想象的速度收集和存储信息。收集数据是为了得到信息,然而大量的数据本身并不意味信息。尽管现代的数据库技术使我们很容易存储大量的数据流,但现在还没有一种成熟的技术帮助我们分析、理解并使数据以可理解的信息表示出来。在过去,我

们常用的知识获取方法是由知识工程师把专家经验知识经过分析、筛选、比较、综合、再提取出知识和规则。然而,由于知识工程师所拥有知识的有局限性,所以对于获得知识的可信度就应该打个折扣。目前,传统的知识获取技术面对巨型数据仓库无能为力,数据挖掘技术就应运而生。 数据的迅速增加与数据分析方法的滞后之间的矛盾越来越突出,人们希望在对已有的大量数据分析的基础上进行科学研究、商业决策或者企业管理,但是目前所拥有的数据分析工具很难对数据进行深层次的处理,使得人们只能望“数”兴叹。数据挖掘正是为了解决传统分析方法的不足,并针对大规模数据的分析处理而出现的。数据挖掘通过在大量数据的基础上对各种学习算法的训练,得到数据对象间的关系模式,这些模式反映了数据的内在特性,是对数据包含信息的更高层次的抽象。目前,在需要处理大数据量的科研领域中,数据挖掘受到越来越多的关注,同时,在实际问题中,大量成功运用数据挖掘的实例说明了数据挖掘对科学研究具有很大的促进作用。数据挖掘可以帮助人们对大规模数据进行高效的分析处理,以节约时间,将更多的精力投入到更高层的研究中,从而提高科研工作的效率。 分类技术是数据挖掘中应用领域极其广泛的重要技术之一。至今已提出了多种分类算法,主要有决策树、关联规则、神经网络、支持向量机和贝叶斯、k-临近法、遗传算法、粗糙集以及模糊逻辑技术等。大部分技术都是使用学习算法确定分类模型,拟合输入数据中样本类别和属性集之间的联系,预测未知样本的类别。训练算法的主要目标是建立具有好的泛化能力的模型,该模型能够准确地预测未知样本的类别。 1.数据挖掘概述 数据挖掘又称库中的知识发现,是目前人工智能和领域研究的热点问题,所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平

浅析视频数据挖掘技术在监控系统中的应用

浅析视频数据挖掘技术在监控系统中的应用 近年来,随着视频监控系统的大量普及安装,监控系统所获取并存储的视频数据容量正以惊人的速度增长。从理想角度看,这些视频包含了现实世界中的大量信息,应该为我们的管理及安保工作带来巨大的价值。但是从现实角度看,依靠人工处理包含数以万计的视频数据集,并从中获取信息,是非常困难、甚至是不可能的。也因此,监控系统所获取并存储的绝大部分视频数据成了存储在硬盘中无人使用的数据,使我们陷入了一个数据爆炸却信息匮乏的困境。 视频数据之所以无法成为我们能够直接使用的信息,是因为两者之间存在着“语义鸿沟”,即计算机所理解的低层次图像特征与人类所理解的高层次语义信息之间的差异。举例来说,人类在观看一段监控视频时,可以迅速结合先验知识判断出视频中奔跑的行人、交谈的人群、甚至行人之间的相互关系及情绪等更加细节的信息,而计算机只能获取图像色块、区域纹理或者运动方向等图像特征。 数据挖掘技术架起人机“沟通桥梁” 数据挖掘技术正是一座架在“语义鸿沟”之上的桥梁,使我们能够从无法直接理解的图像特征信息中获取到能够应用的语义信息。但是现阶段视频数据的挖掘在数据挖掘技术领域还是一个难题,与文本数据不同,视频数据是非规则的且信息量非常庞大的数据格式,它不具备文本数据那样的语法及段落等规则;另外,视频中包含的信息量相当庞大,对于视频数据的特征融合及信息提取具有较高的难度。所以总体来看,视频数据挖掘技术目前还处于初级阶段,但是有部分技术已经到了较成熟的规模化应用阶段,例如车牌识别技术、视频入侵检测技术等。 视频数据挖掘解决方案的用户需求 如何从海量视频数据中提取到我们所能应用的信息,甚至是经过归纳总结的知识,无疑是监控系统各个行业用户都迫切需要解决的问题。但是视频包含了非常庞大的信息量,不同行业客户对于视频信息的提取及使用方式有很大的差异性。这就要求监控技术的供应商能够针对不同行业客户的需求提供不同的视频数据挖掘解决方案。举例来说,公安行业用户在日常治安管理工作中需要从视频中及时的获取治安异常事件的信息,例如斗殴事件或者群聚性事件,从而可以及时进行处理;在进行刑侦工作时要对大量视频进行目标查找,需要从视频中获取目标的身份信息,例如人员身份信息及车辆牌照信息等。而高速公路行业用户需要在收费处获取车辆牌照信息,在道路监控视频中获取异常事件信息,例如拥堵事件、停车等,还需要提取例如车流量、平均车速等统计类信息以实现管理优化。还有一些视频信息是各行业用户都需要的,例如视频质量信息,即从视频数据中获取的当前视频设备运行状态是否正常的信息量,这对于各行业监控系统的运行维护都有着重要实用价值。 根据实际应用需求及应用方式的不同,可以将视频中挖掘的信息分为五类,分别是:事件语义信息、目标身份信息、目标图像特征信息、视频统计信

小议电子商务中准确利用数据挖掘科技.pdf

1电子商务介绍 随着网络技术和数据库技术的成熟,全球传统商务正经历一次重大变革,向电子商务全速挺进。这种商业电子化的趋势不仅为客户提供了便利的交易方式和广泛的选择,同时也为商家提供了更加深入地了解客户需求信息和购物行为特征的可能性。数据挖掘技术作为电子商务的重要应用技术之一,将为正确的商业决策提供强有力的支持和可靠的保证,是电子商务不可缺少的重要工具。 电子商务的发展促使公司内部收集了大量的数据,并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识,为公司创造更多潜在的利润,数据挖掘概念就是从这样的商业角度开发出来的。数据挖掘涉及的学科领域和方法很多,其核心技术历经了数十年的发展,其中包括统计、近邻、聚类、决策树、神经网络和规则等。今天,这些成熟的技术在电子商务中已进入了实用阶段,并取得了良好的效果。但数据挖掘作为一个新兴领域,在实际应用当中仍存在许多尚未解决的问题。其中最困难的往往在于决定什么时候采用哪种数据挖掘技术。为了对数据挖掘技术进行明智的选择,本文结合数据挖掘技术在电子商务中的应用,从挖掘任务和数据信息两个角度进行分析,指出各种数据挖掘技术适用的场合,以便开发出切实可用的数据挖掘系统。 2数据挖掘的概念及其在电子商务中的应用 2.1数据挖掘的概念 数据挖掘是通过挖掘数据仓库中存储的大量数据,从中发现有意义的新的关联模式和趋势的过程。从商业的角度定义,数据挖掘是一种新的商业信息处理技术,其主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其它模型化处理,从中提取辅助商业决策的关键性数据。数据挖掘最吸引人的地方是它能建立预测模型而不是回顾型的模型。利用功能强大的数据挖掘技术,可以使企业把数据转化为有用的信息帮助决策,从而在市场竞争中获得优势地位。 2.2数据挖掘在电子商务中的应用 由于数据挖掘能带来显著的经济效益,它在电子商务中(特别是金融业、零售业和电信业)应用也越来越广泛。 在金融领域,管理者可以通过对客户偿还能力以及信用的分析,进行分类,评出等级。从而可减少放贷的麻木性,提高资金的使用效率。同时还可发现在偿还中起决定作用的主导因素,从而制定相应的金融政策。更值得一提的是通过对数据的分析还可发现洗黑钱以及其它的犯罪活动。 在零售业,数据挖掘可有助于识别顾客购买行为,发现顾客购买模式和趋势,改进服务质量,取得更好的顾客保持力和满意程度,提高货品销量比率,设计更好的货品运输与分销策略,减少商业成本。 电信业已经迅速地从单纯的提供市话和长话服务演变为综合电信服务,如语音、传真、寻呼、移动电话、图像、电子邮件、计算机和WEB数据传输以及其它的数据通信服务。电信、计算机网络、因特网和各种其它方式的通信和计算的融合是目前的大势所趋。而且随着许多国家对电信业的开放和新型计算与通信技术的发展,电信市场正在迅速扩张并越发竞争激烈。因此,利用数据挖掘技术来帮助理解商业行为、确定电信模式、捕捉盗用行为、更好的利用资源和提高服务质量是非常有必要的。分析人员可以对呼叫源、呼叫目标、呼叫量和每天使用模式等信息进行分析,还可以通过挖掘进行盗用模式分析和异常模式识别,从而可尽早发现盗用,为公司减少损失。 3选择数据挖掘技术的两个重要依据 数据挖掘使用的技术很多,其中主要包括统计方法、机器学习方法、和神经网络方法和数据库方法。统计方法可细分为回归分析、判别分析、聚类分析、探索性分析等。机器学习方法可细分为归纳学习方法(决策树、规则归纳)、基于范例学习、遗传算法等。神经网络方法可细分为钱箱神经网络(BP算法)、自组织神经网络等。数据库方法主要是多维数据分析或OLAP方法,另外还有面向属性的归纳方法。由于每一种数据挖掘技术都有其自身的特点和实现的步骤,对数据的形式有具体的要求,并且与具体的应用问题密切相关,因此成功的应用数据挖掘技术以达到目标过程本身就是一件很复杂的事情,本文主要从挖掘任务和可获得的数据两个角度来讨论对数据挖掘技术的选择。 3.1不同的挖掘任务使用不同的挖掘技术 数据挖掘的任务是从数据中发现模式。根据挖掘任务,数据挖掘可分为概念描述、聚集发现、关联规则发现、分类发现、回归发现和序列模式发现等。在选择使用某种数据挖掘技术之前,首先要将待解决的商业问题转化成正确的数据挖掘的任务,然后根据挖掘的任务来选择具体使用某一种或几种挖掘技术。下面具体的分析每一种挖掘任务应使用哪些挖掘技术。 概念描述 概念描述是描述式数据挖掘的最基本形式。它以简洁汇总的形式描述给定的任务相关数据集,提供数据的有趣的一般特性。概念描述由特征化和比较组成。数据特征化是目标类数据的一般特征或特性的汇总。通常,用户指定类的数据通过数据库查询收集。例如,为研究上一年销售增加10%的软件产品的特征,可以通过执行一个SQL查询收集关于这些产品的数据。概念的特征化有两种一般方法:基于数据立方体OLAP的方法和面向属性归纳的方法。二者都是基于属性或维的概化方法.数据特征的输出可以用多种形式提供。包括饼图、条图、曲线、多维数据立方体和包括交叉表在内的多维表。数据区分是将目标类对象的一般特征与一个或多个对比类对象的一般特征比较。例如,将上一年销售增加10%的软

基于大数据的数据挖掘技术与应用

基于大数据的数据挖掘技术与应用 发表时间:2019-07-17T12:49:19.997Z 来源:《基层建设》2019年第12期作者:汪洋 [导读] 摘要:科技前进的步伐越来越快,数据挖掘与传统行业相结合,在各行各业展现出了十分强大的生命力。 中国联合网络通信有限公司黄石市分公司湖北黄石 435000 摘要:科技前进的步伐越来越快,数据挖掘与传统行业相结合,在各行各业展现出了十分强大的生命力。本文从数据挖掘的基本概念和功能谈起,进一步再分析其在金融和人力资源两个方面的具体运用。 关键词:数据挖掘;大数据;金融;人力资源 一、数据挖掘的概念和功能 (一)数据挖掘概念。数据挖掘是指从庞大繁杂的数据中通过算法搜索隐藏于表面数据背后信息的过程。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、机器学习和模式识别等多种方法来实现上述目标。 (二)数据挖掘的方法和过程。数据挖掘的理论技术一般可分为传统技术和改良技术两支。就传统技术而言,以统计分析为主要代表;就改良技术而言,以决策树理论、类神经网络和规则归纳法等为主要代表。 (三)数据挖掘的主要功能。数据挖掘的功能十分强大,在与各行各业结合之后,都能为各行业带来新的发展契机。一般来说,数据挖掘的功能分为两类:一类是描述性功能,是指对目标数据的属性进行特征描述;另一类是预测性功能,是指对当前数据进行归纳,以进行发展趋势的预测。 二、数据挖掘技术的应用实践 (一)在金融方面的应用。大数据金融以庞大繁杂的数据作为基础,利用如互联网等信息化技术,分析处理对客户的消费数据,将客户及时全面的信息及时地反馈给金融企业,如此一来,使得金融企业给零散化的客户群体提供定制化的服务成为可能。数据挖掘技术在金融领域的表现十分优异,在第三方支付、p2p网络借贷、供应链金融、互联网消费金融等方面均有广泛的运用。 就第三方支付而言,因为其运用场景多样化,使用方便快捷,因而,第三方支付与上下游的交易者联系紧密。当相关数据累积到一定程度时,便可推出更多的增值服务,进一步增加利润来源。在众多增值服务中,近年来,值得一提的是由蚂蚁金服推出的蚂蚁花呗。蚂蚊花呗本质上而言是一款消费信贷产品。蚂蚁花呗利用大数据,以自身的风控模型为基础,结合对消费者在互联网上的各种网购情况、支付习惯、信用风险等的分析结果,对不同的用户根据其近期的消费情况给予不同数额的消费额度。 第三方互联网支付交易规模由于互联网理财等大额交易场景的推动保持高速增长。在2013年,第三方互联网支付交易额仅为6万亿元,但据可靠预测,在2020年,此交易额可到39万亿元。再看第三方移动支付交易额。由于移动支付场景的多样化、用户渗透率越来越高、各种第三方支付企业进军市场等原因,移动交易量不断上升。在2013年,第三方移动支付交易额仅为1万亿元。但据估计,在2020年,第三方移动支付交易额可达144万亿元。 (二)在人力资源管理方面的运用。 (1)数据挖掘与人力资源规划:通过数据挖掘技术,组织管理者可以利用搜集到的每一个员工的组织内外部的信息资料,联系企业的整体战略目标,以事实为依据,制定未来人力资源规划。 (2)数据挖掘与人才的招聘与配置:招聘时,招聘者对于求职者的了解一般都比较肤浅,对于求职者的专业技能掌握情況、工作效率等无法有效进行认知。而新兴的社交网络呈现了—个人各方面的信息,如工作经历、社会关系、工作效率等,从而能助招聘者一臂之力,达到精准的人岗匹配。 (3)数据挖掘与员工的开发:利用数据挖掘,管理者将职业生涯规划建立在员工全方位数据的基础上,如员工的应聘岗位、晋升意愿和期望薪酬等结构化与非结构化的数据信息,从而精准地为员工提供职业培训。 三、注意区分数据挖掘与个人信息侵犯 当今时代,科学技术的不断提高,使得各种数码产品更新换代速度加快,手机、电脑、照相机等电脑产品基本是一年更新换代一次甚至两三次。其中由于手机应用功能随着经济发展而逐渐增加,从原来的按键机发展到如今的触屏手机乃至折叠手机,其功能也从原来的拨打电话、发送短信、彩信功能而增加到如今的视频通话、语音通话以及上网功能。网络的普遍化丰富了人们的生活,使得人们可以便捷广泛的了解、认知自身以外的整个中国乃至整个世界,可以通过网络媒介了解到其他国家的风土民俗、地形地貌,了解自己所喜欢的明星网红的日常喜好,或是通过网络媒介得到想获得的知识、达到一个学习的作用。但网络媒介是一把双刃剑,通过网络世界了解到诸多信息时,也可能因为自己在网络上所说的一句话、所发的一个定位从而导致自身隐私泄露,个人信息被公布在大众眼中。要运用好大数据时代中网络媒体这一把双刃剑,就必须要求到人们提高自我隐私保护意识,规范网络世界中的一言一语。 (一)大数据时代信息量过大导致信息泄露 当今时代是科技不断发展的时代,是大数据时代。在大数据时代里,各种数码产品纷呈展现其自身的广泛性、普遍性,充斥在人类日常生活中。尤其是手机的发展从原始的只能打电话接电话的大哥大,渐渐变成能够发短信、收短信的按键机,为满足人们日常生活中的娱乐要求,在信息传播的同时又增加了照相机、听音乐、玩游戏等等娱乐功能。在科技发展的基础上,为满足人们日常生活中的各种精神需求,仅仅五六年时间内,按键手机逐渐演变成如今的触屏手机、智能手机。如今的手机已不仅是一个只能打电话、接电话的功能机,在满足了人们的基本通讯要求后,增加了上网的功能。如今微博app、微信app、qqapp各种社交app的崛起,使得人们日常生活充满了娱乐性、便捷性、广泛性,所接收的信息不仅来自自身以外的中国各地,而且也可以接触到中国以外其它国家,甚至来自地球以外的各大恒星的知识。如今你将会看到,越来越多的人在超市里、商场中、地铁上、公园里拿起手机刷微博、拍抖音、视频通话、拍照片等等,在大数据时代,由于网络的普遍,人们上一秒在抖音app上传了一段视频、微博上发布了一篇文章、朋友圈发表了几张照片,以网络传播速度快的特点,下一秒这个视频、这篇文章、这些照片就极有可能出现在大众视线中。网络带来便捷性的同时也带来过大的信息量以及一定性的安全隐患,人们通过信息库了解某一样东西的同时,也可能导致自身定位被人知道、自身隐私被泄露出去。 (二)大数据时代侵犯个人信息方法更多 由于科学技术进步速度快,数码产品更新换代的速度也日益加快。当手机硬件设施提高了,相应的各类软件应用层出不穷,给予了人们日常生活中的精神满足,同时也给予了不法分子有机可图的条件。人们隐私安全问题日益堪忧,由于手机等各种数码产品的普遍性,大

数据挖掘在电子商务上的应用

数据挖掘在电子商务中的应用 学号: 姓名: 班级: 摘要:随着数据挖掘技术的发展和电子商务的普及,将数据挖掘技术应用到电子商务中可 以解决电子商务中数据量庞大的问题,从而获得真正有价值的信息。通过分析电子商务应用数据挖掘的必要性和可行性, 概述数据挖掘的一些挖掘技术, 重点介绍了数据挖掘在电子商务中的实际应用, 包括营销、电子商务系统规划和系统安全、客户关系管理以及网络广告方面的应用。 关键词:数据挖掘技术;电子商务;客户关系管理 引言:电子商务是网络时代的一种全新的商务模式,其由于Internet的迅速普及和发展而 引起了越来越多的学者关注,研究人员希望充分发挥电子商务优势,从而获取更大的经济效益。在电子商务中采用数据挖掘的方法和思想,帮助电子商务网站把真正有价值的知识从海量的信息提取出来,从而更好地为电子商务网站的客户提供更方便的服务以及指导企业决策已经成为了当前研究的热点。数据挖掘是一种全新的信息技术,其是伴随着数据库技术的发展而出现的,其融合了统计学、人工智能以及数据库等众多学科内容,借助从大量的数据中挖掘出未知、有用和有效的信息,从而更好地为电子商务网站服务。随着计算机技术、因特网技术、通讯技术的发展推动着电子商务的迅速发展,电子商务过程产生大量的电子数据,通过运用数据挖掘技术可以发现和提取这些信息中隐含的未知的有价值的信息,形成知识。如何对这些数据进行分析和挖掘,以充分了解客户的喜好、购买模式,甚至是客户一时的冲动,进而设计出满足于不同客户群体需要的个性化网站,增加自己的竞争力,似乎已变得势在必行。若想在竞争中生存和获胜,你就得比你的竞争对手更了解客户。数据挖掘是从大量的数据中自动地抽取潜在的、有价值的知识、模型或规则的过程。在网络时代,数据挖掘技术当然也自然而然地被应用到对电子商务网站的海量数据进行分析和处理中来。在对电子商务网站进行数据挖掘时,所需要的数据主要来自两个方面: 一是客户的背景信息。这部分信息主要来自客户的登记表; 二是浏览者的点击流。这部分数据主要用于考察客户的行为表现。但是,有时客户对自己的背景信息十分珍重,不肯把这部分信息填写在登记表上,这就会给数据分析和挖掘带来不便。在这种情况之下,就不得不从浏览者的表现数据中来推测客户的背景信息,进而再加以利用。 一、数据挖掘在电子商务中应用的必要性和可行性 电子商务就是采用数字化电子方式进行商务数据交换和开展商务业务活动。电子商务由于应用了计算机网络技术,特别是因特网之后,以其本身的优势对传统的商务活动产生巨大的冲击。具体的优势主要有: ( 1) 服务不受时间的限制,一般可以实现的商务活动。( 2) 能实现全球的资源共享,特别B2B 的电子商务模式的发展,使得在全球采购原材料和全球销售变得更加简单和方便。( 3) 大大降低了成本。首先可以免去高昂的房租,可减去旅行费用,

数据挖掘技术及其应用

数据挖掘毕业论文 ---------数据挖掘技术及其应用 摘要:随着网络、数据库技术的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用,人们积累的数据越来越多。数据挖掘(Data Mining)就是从大量的实际应用数据中提取隐含信息和知识,它利用了数据库、人工智能和数理统计等多方面的技术,是一类深层次的数据分析方法。本文介绍了数据库技术的现状、效据挖掘的方法以及它在Bayesian网建网技术中的应用:通过散据挖掘解决Bayesian网络建模过程中所遇到的具体问题,即如何从太规模效据库中寻找各变量之间的关系以及如何确定条件概率问题。 关键字:数据挖掘、知识获取、数据库、函数依赖、条件概率 一、引言: 数据是知识的源泉。但是,拥有大量的数据与拥有许多有用的知识完全是两回事。过去几年中,从数据库中发现知识这一领域发展的很快。广阔的市场和研究利益促使这一领域的飞速发展。计算机技术和数据收集技术的进步使人们可以从更加广泛的范围和几年前不可想象的速度收集和存储信息。收集数据是为了得到信息,然而大量的数据本身并不意味信息。尽管现代的数据库技术使我们很容易存储大量的数据流,但现在还没有一种成熟的技术帮助我们分析、理解并使数据以可理解的信息表示出来。在过去,我们常用的知识获取方法是由知识工程师把专家经验知识经过分析、筛选、比较、综合、再提取出知识和规则。然而,由于知识工程师所拥有知识的有局限性,所以对于获得知识的可信度就应该打个 折扣。目前,传统的知识获取技术面对巨型数据仓库无能为力,数据挖掘技术就应运而生。 数据的迅速增加与数据分析方法的滞后之间的矛盾越来越突出,人们希望在对已有的大量数据分析的基础上进行科学研究、商业决策或者企业管理,但是目前所拥有的数据分析工具很难对数据进行深层次的处理,使得人们只能望“数”兴叹。数据挖掘正是为了解决传统分析方法的不足,并针对大规模数据的分析处理而出现的。数据挖掘通过在大量数据的基础上对各种学习算法的训练,得到数据对象间的关系模式,这些模式反映了数据的内在特性,是对数据包含信息的更高层次的抽象[1]。目前,在需要处理大数据量的科研领域中,数据挖掘受到越来越多

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