数据挖掘PPT全套课件

1、课程安排 数据仓库： 18学时 数据挖掘： 18学时 考 试： 撰写论文,第一章 数据仓库的基本概念,案例讨论：下图展示了某电信公司的市场部和计划部对业务A是否具有市场前景的分析过程和结果。 试讨论为什么两部门分析结果不同。,企业级数据库,市场部,分析程序1,分析结果1：前景很好,计划部,分析程序2,分析结果2：前景不好,第一章：数据仓库的基本概念,1-1 数据仓库的产生与发展传统的数据库技术作为数据管理手段，主要用于联机事务处理(OLTP,On-Line Transaction Process)， 数据库中保存的是大量的日常业务数据。在数据共享、数据与应用程序。

2、数据仓库与数据挖掘综述,概念、体系结构、趋势、应用,报告人：朱建秋 2001年6月7日,提纲,数据仓库概念 数据仓库体系结构及组件 数据仓库设计 数据仓库技术（与数据库技术的区别） 数据仓库性能 数据仓库应用 数据挖掘应用概述 数据挖掘技术与趋势 数据挖掘应用平台（科委申请项目）,数据仓库概念,基本概念 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。

3、01:09,1,第三章 分类方法 内容提要,分类的基本概念与步骤 基于距离的分类算法 决策树分类方法 贝叶斯分类 实值预测 与分类有关的问题,01:09,2,分类的流程,根据现有的知识，我们得到了一些关于爬行动物和鸟类的信息，我们能否对新发现的物种，比如动物A，动物B进行分类？,01:09,3,分类的流程,步骤一：将样本转化为等维的数据特征（特征提取）。 所有样本必须具有相同数量的特征 兼顾特征的全面性和独立性,01:09,4,分类的流程,步骤二：选择与类别相关的特征（特征选择）。 比如，绿色代表与类别非常相关，黑色代表部分相关，灰色代表完全无。

4、,第6章 CRM与数据挖掘,第6章 CRM与数据挖掘,6.1 数据挖掘概述 6.1.1 数据挖掘的产生 6.1.2 数据挖掘的定义 6.1.3 数据挖掘的技术 6.1.4 数据挖掘的功能 6.1.5 数据挖掘的流程 6.1.6 数据挖掘的发展方向 6.2 CRM中数据挖掘应用 6.2.1 从客户生命周期角度数据挖掘技术的应用 6.2.2 从行业角度分析数据挖掘技术的应用 6.3 CRM数据挖掘应用实例,数据挖掘概述,6.1.1 数据挖掘的产生 6.1.2 数据挖掘的定义 6.1.3 数据挖掘的技术 6.1.4 数据挖掘的功能 6.1.5 数据挖掘的流程 6.1.6 数据挖掘的发展方向,6.1.1 数据挖掘的产生,数据爆炸但知识贫乏 。

5、数据仓库与数据挖掘,第 1 章,数据仓库与数据挖掘概述,第1章,1.1 数据仓库概述 1.2 数据挖掘概述 1.3 数据仓库和数据挖掘的结合,1.1 数据仓库概述,1.1.1 从数据库到数据仓库1.1.2 从OLTP到OLAP1.1.3 数据字典与元数据1.1.4 数据仓库的定义与特点,1.1.1 从数据库到数据仓库,（1）“数据太多，信息不足”的现状（2）异构环境的数据的转换和共享（3）利用数据进行数据处理转换为利用数据支持决策,1.数据库用于事务处理,数据库作为数据资源用于管理业务中的事务处理。它已经成为了成熟的信息基础设施。数据库中存放的数据基本上是保存当前数据。

6、课程安排 数据仓库： 18学时 数据挖掘： 18学时 考 试： 撰写论文,第一章 数据仓库的基本概念,案例讨论：下图展示了某电信公司的市场部和计划部对业务A是否具有市场前景的分析过程和结果。 试讨论为什么两部门分析结果不同。,企业级数据库,市场部,分析程序1,分析结果1：前景很好,计划部,分析程序2,分析结果2：前景不好,第一章：数据仓库的基本概念,1-1 数据仓库的产生与发展传统的数据库技术作为数据管理手段，主要用于联机事务处理(OLTP,On-Line Transaction Process)， 数据库中保存的是大量的日常业务数据。在数据共享、数据与应用程序。

7、课程安排 数据仓库： 18学时 数据挖掘： 18学时 考 试： 撰写论文,第一章 数据仓库的基本概念,案例讨论：下图展示了某电信公司的市场部和计划部对业务A是否具有市场前景的分析过程和结果。 试讨论为什么两部门分析结果不同。,企业级数据库,市场部,分析程序1,分析结果1：前景很好,计划部,分析程序2,分析结果2：前景不好,第一章：数据仓库的基本概念,1-1 数据仓库的产生与发展传统的数据库技术作为数据管理手段，主要用于联机事务处理(OLTP,On-Line Transaction Process)， 数据库中保存的是大量的日常业务数据。在数据共享、数据与应用程序。

8、第7章 文本挖掘、 序列分析、Web挖掘,目录,7.1 文本挖掘 7.2序列分析7.3 Web挖掘,文本挖掘概述,文本挖掘的基本概念 文本特征的表示 文本特征的提取,文本挖掘的基本概念,文本挖掘一词出现于1998年第十届欧洲机器学习会议上。Kodratoff认为文本挖掘的目的是从文本集合中，试图在一定的理解水平上尽可能多地提取知识。,概念,文本挖掘是一个从大量文本数据中提取以前未知的、有用的、可理解的、可操作的知识的过程。文本数据包括：技术报告、文本集、新闻、电子邮件、网页、用户手册等。,主要任务,（1）短语提取 提取文本集中所有相关的短语 。

9、Data Mining: Concepts and Techniques,数据挖掘Data Mining,Data Mining: Concepts and Techniques,第1章. 引言,什么是数据挖掘？数据挖掘的功能数据挖掘系统的分类有关的几个问题总结,Data Mining: Concepts and Techniques,什么是数据挖掘?,数据挖掘 (数据库中的知识发现KDD): 从存放在数据库、数据仓库或其它类型信息库中的大量数据中提取或挖掘有趣知识的过程。(重要的,暗含的, 预先未知的以及潜在有用的）其它相关术语Data mining: 用词不当?Knowledge discovery(mining) in databases (KDD), 知识提取（knowledge extraction）,模。

10、数据挖掘,主要内容,数据挖掘概述 数据预处理 数据挖掘算法分类与预测 数据挖掘算法聚类 数据挖掘算法关联分析 序列模式挖掘,一、数据挖掘概述,数据挖掘概念,数据挖掘-从大量的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的但又可能有用的信息和知识的过程。 数据挖掘的主要目的是提高决策能力，检测异常模式，在过去的经验基础上预言未来趋势等。例如，通过对大量气象资料和销售资料的处理及分析，德国的啤酒商发现，夏天气温每升高1，就会增加230万瓶的啤酒销量；而日本人则发现，夏季30以上的天气每增加一天，空调的销量便增加4万台。,5,。

11、数据挖掘概述 Introduction to Data Mining,内容提纲,数据挖掘介绍 数据挖掘系统 数据挖掘算法,数据挖掘介绍,数据挖掘的由来 数据挖掘的应用 基本概念区分 数据挖掘基本内容 数据挖掘基本特征 数据挖掘的其他主题,数据挖掘的由来,背景 网络之后的下一个技术热点 数据爆炸但知识贫乏 从商业数据到商业信息的进化,背景,人类已进入一个崭新的信息时代 数据库中存储的数据量急剧膨胀 需要从海量数据库和大量繁杂信息中提取有价值的知识，进一步提高信息的利用率产生了一个新的研究方向：基于数据库的知识发现（Knowledge Discovery in Databas。

12、数据挖掘技术 编著 谭建豪章兢黄耀胡章谋制作 谭建豪郭芙 21世纪高等学校精品规划教材 中国水利水电出版社 编著及制作简介 谭建豪 湖南大学电气与信息工程学院教授 博士 硕士生导师 湖南省自动化学会理事 主要研究方向 自然计算 人工智能 数据挖掘 信息融合 模式识别 郭芙 湖南大学硕士研究生 主要研究方向 自然计算 人工智能 模式识别 第1章数据挖掘综述 第2章从数理统计到数据挖掘 第3章语义网络。

13、Chapter 3: Supervised Learning,CS583, Bing Liu, UIC,2,Road Map,Basic concepts Decision tree induction Evaluation of classifiers Rule induction Classification using association rules Nave Bayesian classification Nave Bayes for text classification Support vector machines K-nearest neighbor Ensemble methods: Bagging and Boosting Summary,CS583, Bing Liu, UIC,3,An example application,An emergency room in a hospital measures 17 variables (e.g., blood pressure, age, etc) of newly admitted p。