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《CH1-第1讲数据挖掘技术引论》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在教育资源-天天文库。
1、大纲数据挖掘的原由什么是数据挖掘SPSS公司CRISP（数据挖掘流程）第一部分：数据挖掘的原由国民经济和社会的信息化社会信息化后，社会的运转是软件的运转因此政府提出“信息化”和“发展软件产业”.数据大与信息少的矛盾数据挖掘数据库越来越大有价值的知识可怕的数据数据爆炸，知识贫乏数据知识决策模式趋势事实关系模型关联规则序列目标市场资金分配贸易选择在哪儿做广告销售的地理位置金融经济政府POS.人口统计生命周期第二部分：什么是数据挖掘？数据挖掘都干了些什么？英国电信需要发布一种新的产品，需要通过直邮的方式向客户推荐这种产品。
2、。。。。。使直邮的回应率提高了100％数据挖掘都干了些什么？GUS日用品零售商店需要准确的预测未来的商品销售量，降低库存成本。。。。。。通过数据挖掘的方法使库存成本比原来减少了3.8%数据挖掘都干了些什么？汇丰银行需要对不断增长的客户群进行分类，对每种产品找出最有价值的客户。。。。。。营销费用减少了30％数据挖掘都干了些什么？美国国防财务部需要从每年上百万比的军火交易中发现可能存在的欺诈现象。。。。。。发现可能存在欺诈的交易，进行深入调查，节约了大量的调查成本数据挖掘都干了些什么？美国国内税务局需要提高对纳税人的服务
3、水平。。。。。。合理安排税务官的工作，为纳税人提供更迅捷、更准确的服务通过数据挖掘您可以发现最有价值的客户通过数据挖掘您可以使组合销售更有效率通过数据挖掘您可以留住那些最有价值的客户通过数据挖掘您可以用更小的成本发现欺诈现象通过采用自动或半自动的手段，在海量数据中发现有意义的行为和规则的探测和分析活动。数据挖掘就是对观测到的数据集（经常是很庞大的）进行分析，目的是发现未知的关系和以数据拥有者可以理解的新颖方式来总结数据。什么是数据挖掘数据挖掘与统计的不同特征它们的任务不一样统计是具有结构化的决策任务数据挖掘是非结构化
4、决策任务它们对以前知识的依赖程度不一样统计工作依赖以前的统计知识数据挖掘是创新性的工作电信：流失银行：聚类（细分）,交叉销售百货公司/超市：购物篮分析（关联规则）保险：细分，交叉销售，流失（原因分析）信用卡：欺诈探测，细分电子商务：网站日志分析税务部门：偷漏税行为探测警察机关：犯罪行为分析医学：医疗保健数据挖掘应用领域数据挖掘效益分析(直邮）(BigBank&CreditCardCompany)目的：发现新客户数据挖掘以前数据挖掘以后差别发信的数量1,000,000750,000(250,000)成本$1,000,0
5、00$750,000($250,000)响应的数量10,0009,000(1,000)每个响应的毛利$125$125$0总毛利$1,250,000$1,125,000($125,000)净利润$250,000$375,000$125,000建模的费用040,000$40,000最终的利润$250,000$335,000$85,000“数据挖掘”的其它术语知识发现（knowledgediscovery）数据库中知识挖掘（knowledgeminingfromdatabase）知识提取（knowledgeextracti
6、on）商业智能BI（BusinessIntelligence）数据/模式分析（data/patternanalysis）数据考古（dataarchaeology）数据捕捞（datadredging）数据库中知识发现（KDD，knowledgediscoveryindatabase）数据挖掘和KDD关系不同文章作者对数据挖掘和KDD之间的差异往往有不同的理解。有人将数据挖掘等同于KDD有人认为数据挖掘是KDD过程中的一部分商业、商务（business）的具体含义商业等词的含义并不是仅指传统的零售业和服务业，而是包含企业
7、运作的各种业务（business）。什么是商业智能（BI）商业智能是在合适的时间向相应的用户提供正确的信息，并转化为知识的应用。Businessintelligenceisnotbusinessasusual.It’saboutmakingbetterdecisionseasierandmakingthemmorequickly.Businessintelligencemeansusingyourdataassetstomakebetterbusinessdecisions.Itisaboutaccess,analy
8、sis,anduncoveringnewopportunities.Source:IBMBusinessIntelligenceWebPage数据挖掘和商业智能的关系商业智能，将数据挖掘技术等应用于Business，但偏重于OLAP。商业智能是数据挖掘技术的最主要的体现。Muchmorethanacombinationofdataandtech
