大数据挖掘入门教程
大数据挖掘入门教程
大数据时代的来临，给人们生活带来了巨大变化。对于中国而言，大数据产业起步晚，发展速度快。物联网、移动互联网的迅速发展，使数据产生速度加快、规模加大，迫切需要运用大数据手段进行分析处理，提炼其中的有效信息。千锋教育，经过多年的洗礼，在大数据培训中取得了不错的成绩。
下面是千锋教育对于大数据入门教程的步骤：
1)数据挖掘概述与数据：
讲解了数据挖掘技术的起源、应用场景以及基本的处理方法，并对于数据集、数据等基本的概念做了阐释。
2)可视化与多维数据分析：
讲解了数据可视化的基本方法，并分别演示了Excel数据透视表与SQLServerAnalysisService对于多维数据的可视化处理。
3)分类器与决策树：
讲解了分类器的基本概念与应用方法，并具体分析了分类器经典算法之一决策树的实现方法。
4)其他分类器：
讲解了另外两种经典的分类器算法：基于规则的分类器与基于距离的分类器和其他一些常见的分类器算法，如基于距离的分类器的改良算法、贝叶斯分类器、人工神经网络、支持向量机与组合方法等。
5)决策树的应用：
演示了利用WekaExplorer、KNIME、Tanagra等开源工具进行的数据挖掘处理。演示中对比了几类数据挖掘算法，如Cart决策树、C4.5决策树、KNIME决策树、简单贝叶斯分类、组合方法、人工神经网络、基于规则的分类等。
6)关联分析：
讲解了关联分析的常见算法，即Apriori算法与FP增长算法。
7)购物车数据分析：
主要演示了利用微软的解决方案来进行购物车数据的关联分析，包括SQLServiceAnalysisService的关联分析与Excel结合SSAS外接程序等方法。最后还利用WekaKnowledgeFlow工具来进行关联分析，以便对比第六章的实践。
8) 聚类算法：
讲解了聚类算法的基本原理与常见算法，包含K均值算法、层次聚类、基于密度的聚类算法。
大数据是未来的趋势，选择千锋教育，助力人生！
基于案例学习数据挖掘
基于案例学习数据挖掘 数据挖掘是近年来一个在IT领域非常活跃的实用性技术学科，由于其广泛的应用，极为出彩的实际应用效果，对于各行业几乎都可以无门槛地进行分析和挖掘部署，受到了越来越多的关注。 数据挖掘是一门综合学科，它包括了数据库技术、统计学、信息科学、机器学习、可视化、以及其他学科的部分内容。 课程介绍： 本次数据挖掘课程作为入门级别，通过较为具体、丰富的案例来为学员们带来数据挖掘具体项目的应用感受，按照标准流程的案例操作可以让学员以最快的时间熟悉数据挖掘并且能够处理一些简易的挖掘案例，数学、统计学、数据库、机器学习功底较好的同学在学完本科后可以举一反三，具备单独处理数据挖掘案例的能力，基础稍弱的同学也会用数据挖掘模型来提出问题。分析问题，解决问题。适用人群： 基本要求：对于数据挖掘感兴趣，喜欢用数据来思考问题，相信正确地处理数据能够反映问题的实质 知识要求：以下内容至少会一种，数据库知识、统计学、信息科学、机器学习。如果现在不会，可以通过网络先简单学习一下统计学基础知识。 课程内容： 第1课数据挖掘概论 第2课数据挖掘标准流程 第3课数据挖掘入门案例（一）
第4课数据挖掘入门案例（二） 第5课数据挖掘入门案例（三） 第6课数据处理专题 第7课变量选择专题 第8课K-mean聚类案例讲解 第9课线性回归与案例 第10课精准营销案例（一） 第11课精准营销案例（二） 第12课精准营销案例（三） 授课对象： 有一定相关知识背景，对数据挖掘感兴趣的朋友 收获预期： 可以大幅度提高学员的数学基础，使其学习其它大数据分析课程时觉得更加简单，得心应手 授课讲师： 赵鸿雁 明博智创明博智创（北京）软件技术有限责任公司数据分析师，硕士研究生，专业是计算数学，求学期间主要钻研数据挖掘中支持向量机的算法优化。擅长数据挖掘基础、统计基础和excel数据分析培训。 项目经验：中国烟草公司统计分析基础培训、某软件公司精准营销项目、某出版社畅销书目分析和推荐项目。
《大数据分析与挖掘》课程教学大纲
《大数据分析与挖掘》课程教学大纲 一、课程基本信息 课程代码：16054103 课程名称：大数据分析与挖掘 英文名称：Big data analysis and mining 课程类别：专业选修课 学时：48(理论课：32, 实验课：16) 学 分：3 适用对象: 软件工程专业、计算机科学与技术 考核方式：考查 先修课程：多媒体技术、程序设计、软件工程 二、课程简介 本课程从大数据挖掘分析技术实战的角度，结合理论和实践，全方位地介绍基于Python语言的大数据挖掘算法的原理与使用。本课程涉及的主题包括基础篇和实战篇两部分， 其中基础篇包括：数据挖掘基础，Python数据分析简介，数据探索，数据预处理和挖掘建模；实战篇包括：电力窃漏电用户自动识别，航空公司客户价值分析，中医证型关联规则挖掘，基于水色图像的水质评价，家用电器用户行为分析与事件识别，应用系统负载分析与磁盘容量预测和电子商务网站用户行为分析及服务推荐。 本课程不是一个泛泛的理论性、概念性的介绍课程，而是针对问题讨论基于Python语言机器学习模型解决方案的深入课程。教师对于上述领域有深入的理论研究与实践经验，在课程中将会针对这些问题与学员一起进行研究，在关键点上还会搭建实验环境进行实践研究，以加深对于这些解决方案的理解。通过本课程学习，目的是让学生能够扎实地掌握大数据分析挖掘的理论与应用。 This course introduces the principle and application of big data mining algorithm based on Python language comprehensively from the perspective of big data mining analysis technology practice, combining theory and practice. This course covers two parts, the basic part and the practical part. The basic part includes: basic data mining, introduction to Python data analysis, data exploration, data preprocessing and mining modeling. Practical article included: electric power leakage automatic identification of the user, airlines customer value analysis, TCM syndrome association rule mining, based on water quality evaluation of color image, household electrical appliances
数据挖掘试验指导书
《商务数据分析》实验指导书（适用于国际经济与贸易专业） 江西财经大学国际经贸学院 编写人：戴爱明
目录 前言 (1) 实验一、SPSS Clementine 软件功能演练 (5) 实验二、SPSS Clementine 数据可视化 (9) 实验三、决策树C5.0 建模 (17) 实验四、关联规则挖掘 (30) 实验五、聚类分析（异常值检测） (38)
前言 一、课程简介 商务数据分析充分利用数据挖掘技术从大量商务数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程。数据挖掘的广义观点：数据挖掘就是从存放在数据库，数据仓库或其他信息库中的大量的数据中“挖掘”有趣知识的过程。数据挖掘，又称为数据库中知识发现(Knowledge Discovery in Database, KDD)，因此，数据挖掘和数据仓库的协同工作，一方面，可以迎合和简化数据挖掘过程中的重要步骤，提高数据挖掘的效率和能力，确保数据挖掘中数据来源的广泛性和完整性。另一方面，数据挖掘技术已经成为数据仓库应用中极为重要和相对独立的方面和工具。 数据挖掘有机结合了来自多学科技术，其中包括：数据库、数理统计、机器学习、高性能计算、模式识别、神经网络、数据可视化、信息检索、图像与信号处理、空间数据分析等，这里我们强调商务数据分析所处理的是大规模数据，且其算法应是高效的和可扩展的。通过数据分析，可从数据库中挖掘出有意义的知识、规律，或更高层次的信息，并可以从多个角度对其进行浏览察看。所挖掘出的知识可以帮助进行商务决策支持。当前商务数据分析应用主要集中在电信、零售、农业、网络日志、银行等方面。
数据挖掘需要什么数学基础(一)
在学习数据挖掘的时候，我们一定要掌握一些数学基础，毕竟数据挖掘中涉及到了很多的算法。说到这里我们要给大家说一说数据挖掘的概念，数据挖掘就是从大量数据中获取隐含的、潜在的是有价值信息的过程，数据挖掘也是这些年计算机领域主要的研究内容。那么数据挖 掘需要什么数学基础呢？下面我们就为大家讲解一下这些知识。 首先给大家说一下数据挖掘的基本流程吧，数据挖掘的基本流程就是对原始数据进行填补遗漏、消除异常、噪声等处理，提高数据挖掘的有效性和准确性。然后使用特定的算法对原始 数据进行归纳抽象，去掉肮脏数据，最终得到一个关系模型。当新的数据加入数据集中时， 可以根据该关系模型决定新数据的分类和处理模式。同时，新数据也将带来对整体模型的变化，数据和模型处于动态对应的状态。看到这里，我们不难发现，数据挖掘就是一个典型的 数据建模的过程，这就需要我们使用一些工具、方法、理论知识来进行解决这些问题。 一般来说，数据挖掘需要的数据基础有很多，比如统计机器学习所需要的主要理论和技术:泛 函分析、覆盖数、描述长度理论与算法复杂度研究、与测度论、统计理论、VC维理论、非 线性规划技术、几何变换等等，下面我们就给大家说一下数据挖掘涉及到的数学基础。 我们先要给大家说的就是线性代数和统计学，在数据挖掘过程中，我们少不了建模，而在这 个建模过程中，我们需要掌握两个基础的数据学科，这两大数学学科就是线性代数和统计学。这两门学科代表了机器学习中最主流的两大类方法的基础。第一种是以研究函数和变换为重
点的代数方法，而另一种是以研究统计模型和样本分布为重点的统计方法。这两个学科侧重 虽有不同，但是常常是共同使用的，对于代数方法，往往需要统计上的解释，对于统计模型，其具体计算则需要代数的帮助。以代数和统计为出发点，继续学习的话，就很容易会发现需 要更多的数学。而这些数学基础都是我们需要掌握的知识。 在这篇文章中我们给大家讲述了数据挖掘的知识以及数据挖掘需要的数学基础。如果想要走 进数据分析行业的话，还是需要了解这些知识的，由于篇幅原因我们就给大家讲到这里了， 在下一篇文章中我们继续给大家讲述更多有用的知识。
数据挖掘经典书籍
数据挖掘入门读物： 深入浅出数据分析这书挺简单的，基本的内容都涉及了，说得也比较清楚，最后谈到了R是大加分。难易程度：非常易。 啤酒与尿布通过案例来说事情，而且是最经典的例子。难易程度：非常易。 数据之美一本介绍性的书籍，每章都解决一个具体的问题，甚至还有代码，对理解数据分析的应用领域和做法非常有帮助。难易程度：易。 数学之美这本书非常棒啦，入门读起来很不错！ 数据分析： SciPy and NumPy 这本书可以归类为数据分析书吧，因为numpy和scipy真的是非常强大啊。Python for Data Analysis 作者是Pandas这个包的作者，看过他在Scipy会议上的演讲，实例非常强！Bad Data Handbook 很好玩的书，作者的角度很不同。 数据挖掘适合入门的教程： 集体智慧编程学习数据分析、数据挖掘、机器学习人员应该仔细阅读的第一本书。作者通过实际例子介绍了机器学习和数据挖掘中的算法，浅显易懂，还有可执行的Python代码。难易程度：中。 Machine Learning in Action 用人话把复杂难懂的机器学习算法解释清楚了，其中有零星的数学公式，但是是以解释清楚为目的的。而且有Python代码，大赞！目前中科院的王斌老师（微博：王斌_ICTIR）已经翻译这本书了机器学习实战(豆瓣)。这本书本身质量就很高，王老师的翻译质量也很高。难易程度：中。我带的研究生入门必看数目之一！ Building Machine Learning Systems with Python 虽然是英文的，但是由于写得很简单，比较理解，又有Python 代码跟着，辅助理解。 数据挖掘导论最近几年数据挖掘教材中比较好的一本书，被美国诸多大学的数据挖掘课作为教材，没有推荐Jiawei Han老师的那本书，因为个人觉得那本书对于初学者来说不太容易读懂。难易程度：中上。Machine Learning for Hackers 也是通过实例讲解机器学习算法，用R实现的，可以一边学习机器学习一边学习R。 数据挖掘稍微专业些的： Introduction to Semi-Supervised Learning 半监督学习必读必看的书。 Learning to Rank for Information Retrieval 微软亚院刘铁岩老师关于LTR的著作，啥都不说了，推荐！Learning to Rank for Information Retrieval and Natural Language Processing 李航老师关于LTR的书，也是当时他在微软亚院时候的书，可见微软亚院对LTR的研究之深，贡献之大。 推荐系统实践这本书不用说了，研究推荐系统必须要读的书，而且是第一本要读的书。 Graphical Models, Exponential Families, and Variational Inference 这个是Jordan老爷子和他的得意门徒Martin J Wainwright 在Foundation of Machine Learning Research上的创刊号，可以免费下载，比较难懂，但是一旦读通了，graphical model的相关内容就可以踏平了。 Natural Language Processing with Python NLP 经典，其实主要是讲NLTK 这个包，但是啊，NLTK 这个包几乎涵盖了NLP 的很多内容了啊！ 数据挖掘机器学习教材： The Elements of Statistical Learning 这本书有对应的中文版：统计学习基础(豆瓣)。书中配有R包，非常赞！可以参照着代码学习算法。 统计学习方法李航老师的扛鼎之作，强烈推荐。难易程度：难。 Machine Learning 去年出版的新书，作者Kevin Murrphy教授是机器学习领域中年少有为的代表。这书是他的集大成之作，写完之后，就去Google了，产学研结合，没有比这个更好的了。
实验1 数据挖掘工具的使用
实验1 数据挖掘工具SPSS的使用实验目的 了解统计与数据挖掘工具SPSS的运行环境、窗体结构等，掌握SPSS的安装与运行、数据的输入与保存、数据表的编辑与修改。 实验内容 1、SPSS的安装与运行 2、查看SPSS窗体的主菜单有哪些主要功能 3、数据的输入与保存 4、数据表的编辑与修改 实验条件 1.操作系统：Windows XP SP2 2.SPSS13。1 实验要求 1、练习实验内容1。 2、练习实验内容2。 3、试录入以下数据文件，并按要求进行变量定义。
1）变量名同表格名，以“（）”内的内容作为变量标签。对性别（Sex）设值标签“男=0；女=1”。 2）正确设定变量类型。其中学号设为数值型；日期型统一用“mm/dd/yyyy“型号；生活费用货币型。 3）变量值宽统一为10，身高与体重、生活费的小数位2，其余为0。 4）在实验报告单上记录数据库中各个变量的属性，即将variable view下的表格内容记录到实验报告单上。 5）将数据保存为student.sav的数据表文件，以备在后续的实验中使用。 4、搜集数据，建立一个数据文件记录你所在宿舍学生下列情况，学号、姓名、姓别、年龄、籍贯、民族、家庭电话号码、出生年月、学期平均成绩、评定成绩等级（优、良、中、差）、兴趣爱好等，给出合理的变量名、变量类型、标签及值标签、测度水平，并在SPSS中设置变量类型和录入数据，将文件保存为roommember.sav，以备在后续的实验中使用。将操作步骤、变量视图下的变量设置情况、数据视图下的数据记录到实验报告中。 实验思考与练习 1、如何把外部的数据文件（如EXCEL，SQL SERVER数据库表等）导入SPSS中。 2、在定义变量时，数值[Value]变量值标签如何使用，试举例说明。 3、在定义变量时，标签[Label]变量标签有什么作用？ 4、数据和转换菜单中各子菜单有怎样的功能，试通过练习自行总结。 实验步骤及指导 1、SPSS的运行 1）单击Windows 的[开始]按钮（如图1-1所示），在[程序]菜单项[SPSS for Windows]中找到[SPSS 13.0 for Windows]并单击。 图1-1 SPSS启动 2）在弹出窗口中选择所需下一步完成功能对应的单选按钮（如图1-2所示），然后点击确定按钮进行相应的界面，或者单击关闭按钮或标题栏上的关闭按钮直接进行SPSS系统主窗口。 3）在弹出窗口中选择“输入数据”，然后点击“确定”按钮，进入系统数据输入窗口（系统主窗口）
数据挖掘常用的方法
数据挖掘常用的方法 在大数据时代，数据挖掘是最关键的工作。大数据的挖掘是从海量、不完全的、有噪 声的、模糊的、随机的大型数据库中发现隐含在其中有价值的、潜在有用的信息和知 识的过程，也是一种决策支持过程。其主要基于人工智能，机器学习，模式学习，统 计学等。通过对大数据高度自动化地分析，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，可以帮助企业、商家、用户调整市场政策、减少风险、理性面对市场，并做出正 确的决策。目前，在很多领域尤其是在商业领域如银行、电信、电商等，数据挖掘可 以解决很多问题，包括市场营销策略制定、背景分析、企业管理危机等。大数据的挖 掘常用的方法有分类、回归分析、聚类、关联规则、神经网络方法、Web 数据挖掘等。这些方法从不同的角度对数据进行挖掘。 (1)分类。分类是找出数据库中的一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到摸个给定的类别中。 可以应用到涉及到应用分类、趋势预测中，如淘宝商铺将用户在一段时间内的购买情 况划分成不同的类，根据情况向用户推荐关联类的商品，从而增加商铺的销售量。 (2)回归分析。回归分析反映了数据库中数据的属性值的特性，通过函数表达数据映射的关系来发现属性值之间的依赖关系。它可以应用到对数据序列的预测及相关关系的 研究中去。在市场营销中，回归分析可以被应用到各个方面。如通过对本季度销售的 回归分析，对下一季度的销售趋势作出预测并做出针对性的营销改变。 (3)聚类。聚类类似于分类，但与分类的目的不同，是针对数据的相似性和差异性将一组数据分为几个类别。属于同一类别的数据间的相似性很大，但不同类别之间数据的 相似性很小，跨类的数据关联性很低。 (4)关联规则。关联规则是隐藏在数据项之间的关联或相互关系，即可以根据一个数据项的出现推导出其他数据项的出现。关联规则的挖掘过程主要包括两个阶段：第一阶 段为从海量原始数据中找出所有的高频项目组;第二极端为从这些高频项目组产生关联规则。关联规则挖掘技术已经被广泛应用于金融行业企业中用以预测客户的需求，各 银行在自己的ATM 机上通过捆绑客户可能感兴趣的信息供用户了解并获取相应信息来改善自身的营销。 (5)神经网络方法。神经网络作为一种先进的人工智能技术，因其自身自行处理、分布存储和高度容错等特性非常适合处理非线性的以及那些以模糊、不完整、不严密的知 识或数据为特征的处理问题，它的这一特点十分适合解决数据挖掘的问题。典型的神 经网络模型主要分为三大类：第一类是以用于分类预测和模式识别的前馈式神经网络 模型，其主要代表为函数型网络、感知机;第二类是用于联想记忆和优化算法的反馈式神经网络模型，以Hopfield 的离散模型和连续模型为代表。第三类是用于聚类的自组
大数据挖掘入门教程
大数据挖掘入门教程 大数据时代的来临，给人们生活带来了巨大变化。对于中国而言，大数据产业起步晚，发展速度快。物联网、移动互联网的迅速发展，使数据产生速度加快、规模加大，迫切需要运用大数据手段进行分析处理，提炼其中的有效信息。千锋教育，经过多年的洗礼，在大数据培训中取得了不错的成绩。 下面是千锋教育对于大数据入门教程的步骤： 1)数据挖掘概述与数据： 讲解了数据挖掘技术的起源、应用场景以及基本的处理方法，并对于数据集、数据等基本的概念做了阐释。 2)可视化与多维数据分析： 讲解了数据可视化的基本方法，并分别演示了Excel数据透视表与SQLServerAnalysisService对于多维数据的可视化处理。 3)分类器与决策树： 讲解了分类器的基本概念与应用方法，并具体分析了分类器经典算法之一决策树的实现方法。 4)其他分类器：
讲解了另外两种经典的分类器算法：基于规则的分类器与基于距离的分类器和其他一些常见的分类器算法，如基于距离的分类器的改良算法、贝叶斯分类器、人工神经网络、支持向量机与组合方法等。 5)决策树的应用： 演示了利用WekaExplorer、KNIME、Tanagra等开源工具进行的数据挖掘处理。演示中对比了几类数据挖掘算法，如Cart决策树、C4.5决策树、KNIME决策树、简单贝叶斯分类、组合方法、人工神经网络、基于规则的分类等。 6)关联分析： 讲解了关联分析的常见算法，即Apriori算法与FP增长算法。 7)购物车数据分析： 主要演示了利用微软的解决方案来进行购物车数据的关联分析，包括SQLServiceAnalysisService的关联分析与Excel结合SSAS外接程序等方法。最后还利用WekaKnowledgeFlow工具来进行关联分析，以便对比第六章的实践。 8) 聚类算法： 讲解了聚类算法的基本原理与常见算法，包含K均值算法、层次聚类、基于密度的聚类算法。 大数据是未来的趋势，选择千锋教育，助力人生！
大数据分析工程师(基础级)考试大纲
大数据分析工程师（基础级）考试大纲CBDA大数据分析工程师考试大纲是CBDA命题组基于CBDA大数据分析工程师等级认证标准而设定的一套科学、详细、系统的考试纲要。考纲规定并明确了CBDA大数据分析工程师认证考试的具体范围、内容和知识点，考生可按照CBDA大数据分析工程师考试大纲进行相关知识的复习。 大数据数学基础（占比30%） 1 微积分基础 2 概率论与数理统计 3 线性代数 4 数值计算基础 5 多元统计分析 数据分析基础（占比20%） 1 数据分析的基本流程 2 数据的描述分析 3 数据的推断分析 4 数据的相关分析 5 数据的回归分析 6 数据的可视化分析 Excel数据处理与分析（占比10%） 1 Excel函数及使用 2 Excel数据管理 3 Excel数据透视表 4 Excel数据可视化图表分析 数据采集与预处理（占比10%） 1 数据采集方法 2 数据取样方法 3 市场调研 4 数据预处理方法 5 数据存储方法 数据建模分析基础（占比30%） 1 主成分分析法（占比3%）、因子分析法（占比2%） 2 系统聚类法（占比3%）、K-Means 聚类法（占比3%） 3 对应分析（占比2%）、多维尺度分析（占比2%）
4 预测性分析法（多元线性回归（占比5%），逻辑回归（占比5%）） 5 时间序列（占比5%） 参考目录 1 大数据数学基础，，人民邮电出版社，2017 2 实用多元统计分析（第6 版），[美]约翰逊，[美]威克恩著；陆璇，叶俊译，清华大学出版社 3 经济计量学，[美]斯托克（Stock J.H.）著；王庆石译，东北财经大学出版社，2005 4 数据库系统及应用（第3版），崔巍，高等教育出版社，2012
《金融市场数据分析与数据挖掘》教学大纲
《金融市场数据分析与数据挖掘》教学大纲 二、课程的对象和性质
本课程的授课对象是金融专业的本科生，作为培养学生实际数据获取、数据分析、以及信息获取技能的金融实践性教学课程和选修课程列入金融学专业的教学计划。 三、课程的教学目的和要求 通过本课程的学习，使学生初步掌握金融数据分析的基本方法，掌握几种重要的数据挖掘方法，掌握如何利用计算软件分析数据、解决问题、完成相关研究通过本课程的学习和相关软件的使用，使学生了解数据分析和数据挖掘在金融领域的重要运用，使之能够利用所学到的数据分析与数据挖掘方法开展金融领域的应用研究，并有进一步学习的基础与能力。 四、授课方法 采用理论讲解和上机实验相、课外研究结合的方法。理论讲解利用课堂介绍金融数据挖掘的基本原理和基本方法，上机实验主要是结合具体的金融数据分析和数据挖掘案例学习和掌握如何在相应计算软件上完成数据挖掘与数据分析任务，课外研究则是学生在课程学习的基础上的拓展训练，培养利用数据挖掘方法解决实际问题的能力。 五、理论教学内容与基本要求（含学时分配） 第一章：数据采集与数据处理 课时安排：4课时 教学要求：通过本章学习，使学生理解金融数据的基本类型，初步掌握金融数据的采集方法，能利用相应软件对导入数据进行初步处理。 教学重点与难点：数据挖掘的概念、数据挖掘的主要功能、数据的基本处理方法，本章的难点是数据的基本处理方法。 教学内容： 第一节：理解金融数据 1、非定量性数据 2、数据挖掘，一种从海量数据中挖掘知识的新方法 3、数据挖掘涉及的主要学科领域 4、近年来数据挖掘技术的主要发展和主要应用领域 第二节：数据挖掘的主要功能 1、分类与预测 2、序列发现
习题1(第一章数据挖掘基础概念)
习题1（第一章数据挖掘基础概念） 1.什么是数据挖掘？ 解答： 数据挖掘是指从大规模的数据中抽取或挖掘出感兴趣的知识或模式的过程或方法。 2.定义下列数据挖掘功能：特征化、区分、关联和相关分析、分类、预测、聚类和演变分 析。使用你熟悉的现实生活的数据库，给出每种数据挖掘功能的例子。 解答： 特征化是一个目标类数据的一般特性或特性的汇总。例如，学生的特征可被提出，形成所有大学的计算机科学专业一年级学生的轮廓，这些特征包括平均成绩(GPA ：Grade point average) 的信息，还有所修的课程的最大数目。 区分是将目标类数据对象的一般特性与一个或多个对比类对象的一般特性进行比较。例如，具有高GPA 的学生的一般特性可被用来与具有低GPA 的一般特性比较。 最终的描述可能是学生的一般可比较的轮廓，就像75%具有高GPA 的学生是四年级计算机科学专业的学生而65%具有低GPA 的学生不是。 关联是指发现关联规则，这些规则表示一起频繁发生在给定数据集的特征值的条件。例如，一个数据挖掘系统可能发现的关联规则为： major(X, “ computing science ” ) ?owns(X, “ personal computer ” ) [support=12%, confidence=98%] 其中，X 是表示学生的变量。这个规则指出正在学习的学生中，12%（支持度）主修计算机科学并且拥有一台个人计算机，这些学生中一个学生拥有一台个人电脑的概率是98%（置信度或确定度）。 分类与预测不同，因为前者的作用是构造一系列能描述和区分数据类型或概念的模型（或功能），而后者是建立一个模型去预测缺失的或无效的、并且通常是数字的数据值。它们的相似性是他们都是预测的工具：分类被用作预测目标数据的类的标签，而预测典型的应用是预测缺失的数字型数据的值。 聚类根据数据内部的相似性，最小化类之间的相似性的原则进行聚类或分组，形成的每一簇可以被看作一个对象类。聚类也用于分类法组织形式，将观测组织成类分层结构，把类似的事件组织在一起。 数据演变分析是描述和模型化随时间变化的对象的规律或趋势。尽管这可能包括时间相关数据的特征化、区分、关联和相关分析、分类和预测，这种分析的明确特征包括时间序列数据分析、序列或周期模式匹配、和基于相似性的数据分析。 3.给出一个例子，其中数据挖掘对于商务的成功是至关重要的。并说明该商务需要什么数 据挖掘功能？它们能够由数据查询处理或简单的统计分析来实现吗？ 解答： 以一个百货公司为例，它可以应用数据挖掘来帮助其进行目标市场营销。运用数据挖掘功能例如关联规则挖掘，百货公司可以根据销售记录挖掘出强关联规则，来决定哪一类商品是消费者在购买某一类商品的同时，很有可能去购买的，从而促使百货公司进行目标市场营销。数据查询处理主要用于数据或信息检索，没有发现关联规则的方法。 同样地，简单的统计分析没有能力处理像百货公司销售记录这样的大规模数据。 4.数据仓库和数据库有什么不同？有哪些相似之处？ 解答：
代码实例及详细资料带你入门Python数据挖掘与机器学习
代码实例及详细资料带你入门Python数据挖掘与机器学习 本文结合代码实例待你上手python数据挖掘和机器学习技术。 本文包含了五个知识点： 1. 数据挖掘与机器学习技术简介 2. Python数据预处理实战 3. 常见分类算法介绍 4. 对鸢尾花进行分类案例实战 5. 分类算法的选择思路与技巧 一、数据挖掘与机器学习技术简介 什么是数据挖掘？数据挖掘指的是对现有的一些数据进行相应的处理和分析，最终得到数据与数据之间深层次关系的一种技术。例如在对超市货品进行摆放时，牛奶到底是和面包摆放在一起销量更高，还是和其他商品摆在一起销量更高。数据挖掘技术就可以用于解决这类问题。具体来说，超市的货品摆放问题可以划分为关联分析类场景。 在日常生活中，数据挖掘技术应用的非常广泛。例如对于商户而言，常常需要对其客户的等级（svip、vip、普通客户等）进行划分，这时候可以将一部分客户数据作为训练数据，另一部分客户数据作为测试数据。然后将训练数据输入到模型中进行训练，在训练完成后，输入另一部分数据进行测试，最终实现客户等级的自动划分。其他类似的应用例子还有验证码识别、水果品质自动筛选等。 那么机器学习技术又是什么呢？一言以蔽之，凡是让机器通过我们所建立的模型和算法对数据之间的关系或者规则进行学习，最后供我们利用的技术都是机器学习技术。其实机器学习技术是一个交叉的学科，它可以大致分为两类：传统的机器学习技术与深度学习技术，其中深度学习技术包含了神经网络相关技术。在本次课程中，着重讲解的是传统的机器学习技术及各种算法。 由于机器学习技术和数据挖掘技术都是对数据之间的规律进行探索，所以人们通常将两者放在一起提及。而这两种技术在现实生活中也有着非常广阔的应用场景，其中经典的几类
数据分析师入门实战项目 教程
入门python数据分析最好的实战项目（一） 首先导入要使用的科学计算包numpy,pandas,可视化matplotlib,seaborn,以及机器学习包sklearn。 import pandas as pd import numpy as np import seaborn as sns import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt from IPython.display import display https://www.sodocs.net/doc/2e5628504.html,e("fivethirtyeight") sns.set_style({'font.sans-serif':['simhei','Arial']}) %matplotlib inline
# 检查Python版本 from sys import version_info if version_info.major != 3: raise Exception('请使用Python 3 来完成此项目') 然后导入数据，并进行初步的观察，这些观察包括了解数据特征的缺失值，异常值，以及大概的描述性统计。 # 导入链家二手房数据 lianjia_df = pd.read_csv('lianjia.csv') display(lianjia_df.head(n=2)) 初步观察到一共有11个特征变量，Price在这里是我们的目标变量，然后我们继续深入观察一下。 # 检查缺失值情况 lianjia_https://www.sodocs.net/doc/2e5628504.html,()
发现了数据集一共有23677条数据，其中Elevator特征有明显的缺失值。 lianjia_df.describe() 上面结果给出了特征值是数值的一些统计值，包括平均数，标准差，中位数，最小值，最大值，25%分位数，75%分位数。这些统计结果简单直接，对于初始了解一个特征好坏非常有用，比如我们观察到Size 特征的最大值为1019平米，最小值为2平米，那么我们就要思考这个在实际中是不是存在的，如果不存在没有意义，那么这个数据就是一个异常值，会严重影响模型的性能。
数据挖掘基础知识
数据挖掘基础知识 一、数据挖掘技术的基本概念 随着计算机技术的发展，各行各业都开始采用计算机及相应的信息技术进行管理和运营，这使得企业生成、收集、存贮和处理数据的能力大大提高，数据量与日俱增。企业数据实际上是企业的经验积累，当其积累到一定程度时，必然会反映出规律性的东西；对企业来，堆积如山的数据无异于一个巨大的宝库。在这样的背景下，人们迫切需要新一代的计算技术和工具来开采数据库中蕴藏的宝藏，使其成为有用的知识，指导企业的技术决策和经营决策，使企业在竞争中立于不败之地。另一方面，近十余年来，计算机和信息技术也有了长足的进展，产生了许多新概念和新技术，如更高性能的计算机和操作系统、因特网(intemet)、数据仓库(datawarehouse)、神经网络等等。在市场需求和技术基础这两个因素都具备的环境下，数据挖掘技术或称KDD(KnowledgeDiscovery in Databases；数据库知识发现)的概念和技术就应运而生了。 数据挖掘(Data Mining)旨在从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、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。还有很多和这一术语相近似的术语,如从数据库中发现知识(KDD)、数据分析、数据融合(Data Fusion)以及决策支持等。 二、数据挖掘的基本任务 数据挖掘的任务主要是关联分析、聚类分析、分类、预测、时序模式和偏差分析等。 1. 关联分析(association analysis) 关联规则挖掘由Rakesh Apwal等人首先提出。两个或两个以上变量的取值之间存在的规律性称为关联。数据关联是数据库中存在的一类重要的、可被发现的知识。关联分为简单关联、时序关联和因果关联。关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网。一般用支持度和可信度两个阀值来度量关联规则的相关性，还不断引入兴趣度、相关性等参数，使得所挖掘的规则更符合需求。 2. 聚类分析(clustering) 聚类是把数据按照相似性归纳成若干类别，同一类中的数据彼此相似，不同类中的数据相异。聚类分析可以建立宏观的概念，发现数据的分布模式，以及可能的数据属性之间的相互关系。 3. 分类(classification) 分类就是找出一个类别的概念描述，它代表了这类数据的整体信息，即该类的内涵描述，并用这种描述来构造模型，一般用规则或决策树模式表示。分类是利用训练数据集通过一定的算法而求得分类规则。分类可被用于规则描述和预测。 4. 预测(predication) 预测是利用历史数据找出变化规律，建立模型，并由此模型对未来数据的种类及特征进行预测。预测关心的是精度和不确定性，通常用预测方差来度量。 5. 时序模式(time-series pattern) 时序模式是指通过时间序列搜索出的重复发生概率较高的模式。与回归一样，它也是用己知的数据预测未来的值，但这些数据的区别是变量所处时间的不同。 6. 偏差分析(deviation) 在偏差中包括很多有用的知识，数据库中的数据存在很多异常情况，发现数据库中数据存在的异常情况是非常重要的。偏差检验的基本方法就是寻找观察结果与参照之间的差别。
数据挖掘的基本流程
数据挖掘的基本流程-标准化文件发布号：（9456-EUATWK-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KII
数据挖掘的基本流程 数据挖掘有很多不同的实施方法，如果只是把数据拉到Excel表格中计算一下，那只是数据分析，不是数据挖掘。本节主要讲解数据挖掘的基本规范流程。CRISP-DM和SEMMA是两种常用的数据挖掘流程。 2.5.1数据挖掘的一般步骤 从数据本身来考虑，数据挖掘通常需要有信息收集、数据集成、数据规约、数据清理、数据变换、数据挖掘实施过程、模式评估和知识表示8个步骤。 步骤（1）信息收集：根据确定的数据分析对象，抽象出在数据分析中所需要的特征信息，然后选择合适的信息收集方法，将收集到的信息存入数据库。对于海量数据，选择一个合适的数据存储和管理的数据仓库是至关重要的。 步骤（2）数据集成：把不同来源、格式、特点性质的数据在逻辑上或物理上有机地集中，从而为企业提供全面的数据共享。 步骤（3）数据规约：如果执行多数的数据挖掘算法，即使是在少量数据上也需要很长的时间，而做商业运营数据挖掘时数据量往往非常大。数据规约技术可以用来得到数据集的规约表示，它小得多，但仍然接近于保持原数据的完整性，并且规约后执行数据挖掘结果与规约前执行结果相同或几乎相同。 步骤（4）数据清理：在数据库中的数据有一些是不完整的（有些感兴趣的属性缺少属性值）、含噪声的（包含错误的属性值），并且是不一致的（同样的信息不同的表示方式），因此需要进行数据清理，将完整、正确、一致的数据信息存入数据仓库中。不然，挖掘的结果会差强人意。 步骤（5）数据变换：通过平滑聚集、数据概化、规范化等方式将数据转换成适用于数据挖掘的形式。对于有些实数型数据，通过概念分层和数据的离散化来转换数据也是重要的一步。 步骤（6）数据挖掘过程：根据数据仓库中的数据信息，选择合适的分析工具，应用统计方法、事例推理、决策树、规则推理、模糊集，甚至神经网络、遗传算法的方法处理信息，得出有用的分析信息。 步骤（7）模式评估：从商业角度，由行业专家来验证数据挖掘结果的正确性。 步骤（8）知识表示：将数据挖掘所得到的分析信息以可视化的方式呈现给用户，或作为新的知识存放在知识库中，供其他应用程序使用。
2017大数据数据分析学习资料合集(含学习路线图)
2017大数据、数据分析学习资料合集（含学习路线图） 给大家整理一下本年度一些优质的文章，根据大数据相关的知识点一个个整理的，整理的内容包括知识点普及、学习书籍、学习路线图、学习笔记、学习资料、学习视频等等。AI时代就业指南未来已来：AI时代就业指南AI时代就业指南：计算机、统计完全零基础，到底能不能学数据分析？AI 时代就业指南：数据科学人才成长之路AI时代就业指南：Java 程序员如何转行做大数据？AI时代就业指南：企业在招什么样的大数据工程师？AI时代就业指南：女生适合做数据分析吗？AI时代就业指南：数据挖掘工程师成长之路AI 时代就业指南：数学专业，你看不见的前尘似锦AI时代就业指南：数据挖掘入门与指南AI时代就业指南：普通程序员如何转向AI方向AI时代就业指南：作为大数据从业人员，如何写好一份可堪入目的简历？大数据【入门】大数据行业如何入门-书籍、工具、案例（问题集锦）【工具】2017 年你应该学习的编程语言、框架和工具【资料】史上最全的“大数据”学习资源（上）【资料】史上最全的“大数据”学习资源（下）【路线图】大数据工程师学习路线图【路线图】2017年最全的数据科学学习计划【就业】2016年数据科学薪酬大盘点【学习群】数据挖掘-机器学习数据分析【入门】数据分析那些事（数据分析师入门必看）【职业】数据分析
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2018年零基础学习大数据挖掘知识点整理
2018年零基础学习大数据挖掘知识点整理 1.数据、信息和知识是广义数据表现的不同形式。 2.主要知识模式类型有：广义知识，关联知识，类知识，预测型知识，特异型知识 3.web挖掘研究的主要流派有：Web结构挖掘、Web使用挖掘、Web内容挖掘 4.一般地说，KDD是一个多步骤的处理过程，一般分为问题定义、数据抽取、数据预处理、.数据挖掘以及模式评估等基本阶段。 5.数据库中的知识发现处理过程模型有：阶梯处理过程模型，螺旋处理过程模型，以用户为中心的处理结构模型，联机KDD模型，支持多数据源多知识模式的KDD处理模型 6.粗略地说，知识发现软件或工具的发展经历了独立的知识发现软件、横向的知识发现工具集和纵向的知识发现解决方案三个主要阶段，其中后面两种反映了目前知识发现软件的两个主要发展方向。 7.决策树分类模型的建立通常分为两个步骤：决策树生成，决策树修剪。 8.从使用的主要技术上看，可以把分类方法归结为四种类型： a)基于距离的分类方法 b)决策树分类方法 c)贝叶斯分类方法 d)规则归纳方法 9.关联规则挖掘问题可以划分成两个子问题： a)发现频繁项目集:通过用户给定Minsupport，寻找所有频繁项目集或者最大频繁项目集。 b)生成关联规则:通过用户给定Minconfidence，在频繁项目集中，寻找关联规则。 10.数据挖掘是相关学科充分发展的基础上被提出和发展的，主要的相关技术： 数据库等信息技术的发展 统计学深入应用 人工智能技术的研究和应用
11.衡量关联规则挖掘结果的有效性，应该从多种综合角度来考虑： a准确性：挖掘出的规则必须反映数据的实际情况。 b实用性：挖掘出的规则必须是简洁可用的。 c新颖性：挖掘出的关联规则可以为用户提供新的有价值信息。 12.约束的常见类型有： 单调性约束; 反单调性约束; 可转变的约束; 简洁性约束. 13.根据规则中涉及到的层次，多层次关联规则可以分为： 同层关联规则：如果一个关联规则对应的项目是同一个粒度层次，那么它是同层关联规则。 层间关联规则：如果在不同的粒度层次上考虑问题，那么可能得到的是层间关联规 14.按照聚类分析算法的主要思路，聚类方法可以被归纳为如下几种。 划分法：基于一定标准构建数据的划分。 属于该类的聚类方法有：k-means、k-modes、k-prototypes、k-medoids、PAM、CLARA、CLARANS等。层次法：对给定数据对象集合进行层次的分解。 密度法：基于数据对象的相连密度评价。 网格法：将数据空间划分成为有限个单元(Cell)的网格结构，基于网格结构进行聚类。 模型法：给每一个簇假定一个模型，然后去寻找能够很好的满足这个模型的数据集。 15.类间距离的度量主要有： 最短距离法：定义两个类中最靠近的两个元素间的距离为类间距离。 最长距离法：定义两个类中最远的两个元素间的距离为类间距离。 中心法：定义两类的两个中心间的距离为类间距离。 类平均法：它计算两个类中任意两个元素间的距离，并且综合他们为类间距离：
【IT专家】python数据挖掘入门与实战——学习笔记(第5、6章)
本文由我司收集整编，推荐下载，如有疑问，请与我司联系python数据挖掘入门与实战——学习笔记（第5、6章）2017/09/06 0 chapter 5 用转换器抽取特征（感觉有点特征工程的意思）本章所讨论的是如何从数据集中抽取数和类别型特征，并选出最佳特征。 ?特征抽取 ?对于各个实物，我们只有先把现实用特征表示出来，才能借助数据挖掘的力量找到问题的答案。特征选择的另一个优点在于降低真实世界的复杂度。 ?dataframe中的unique函数有点类于SQL中的distinct，能把一列中互不相同的元素筛选出来。 ?数据离散化：条件判断，划分。 ?特征选择 ?sklearn中的VarianceThreshold转换器可用来删除特征的方差达不到最低标准的特征。 ?from sklearn.feature_selection import VarianceThresholdvt = VarianceThreshold()xt = vt.fit_transform(x)输出xt后，会发现不符合要求的列消失了。print(vt.variances_) #输出每一列的方差 ?选择最佳特征 ?sklearn提供了几个用于选择单变量特征的转换器： ?SelectKBest返回k个最佳特征 ?SelectPercentile返回表现最佳的前r%个特征 ?单个特征和某一类别之间相关性的计算方法有很多。常用的有卡方检验、互信息、信息熵等。 ?使用SelectKBest转换器类，用卡方函数打分 ?from sklearn.feature_selection import SelectKBestfrom sklearn.feature_selection import chi2transformer = SelectKBest(score_func=chi2, k=3)xt_chi2 = transformer.fit_transform(x, y)#对数据集进行预处理和转换，结果为分类效果较好的三个特征print(transformer.scores_)#打印每一列的相关性PCA