决策支持系统的核心数据挖

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1、决策支持系统的核心——数据挖掘方法与技术0决策支持系统（DSS）数据模型推理知识决策人机交互1数据挖掘的基本概念数据挖掘（DM）的产生背景随着数据库技术的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用，企业和组织积累的数据越来越多1数据挖掘的基本概念数据挖掘（DM）的产生背景数据库系统可以高效地实现数据的录入、查询、统计等功能，但无法发现数据中存在的关系和规则，无法根据现有的数据预测未来的发展趋势，从而出现“数据爆炸但知识贫乏”的现象1数据挖掘的基本概念数据挖掘（DM）的产生背景大量数据背后隐藏着许多重要的信息，企业和组织的管理决策者希望能够对其进行更高层次的分析。1数据挖掘的基本概念数据挖掘

2、（DM）的产生背景GartnerGroup的一次高级技术调查结果将数据挖掘和人工智能列为“将对未来三到五年内工业产生深远影响的五大关键技术”之首；世界500强企业中80%都涉足数据挖掘的前瞻性研究。1数据挖掘的基本概念数据挖掘的概念数据挖掘又称为数据库中的知识发现（KnowledgeDiscoveryfromDatabase,KDD），它是一个从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中抽取挖掘出隐含其中的、事先未知的、有价值的模式或规律等知识的复杂过程，该过程如下图所示。1数据挖掘的基本概念数据清洗与集成任务相关数据集选择与转换数据挖掘评估与表示数据仓库数据库知识1数

3、据挖掘的基本概念数据挖掘的概念数据挖掘涉及多学科技术的集成：数据库技术，统计学，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，图象与信号处理和空间数据分析。1数据挖掘的基本概念数据挖掘的概念数据挖掘功能用于指定数据挖掘任务中要找的模式类型。数据挖掘任务一般分两类：描述式数据挖掘：刻画数据库或数据仓库中数据的一般特性。预测式数据挖掘：在当前数据上进行推断，以进行预测。1数据挖掘的基本概念数据挖掘的功能概念描述（Conceptdescription）：利用数据属性中更广义的（属性）内容对其进行归纳和总结1数据挖掘的基本概念数据挖掘的功能关联分析（AssociationA

4、nalysis）：从给定的数据集中发现频繁出现的项集模式知识1数据挖掘的基本概念数据挖掘的功能分类（Classification）：找出一组能够描述数据集合典型特征的函数，以便能够识别未知数据的归属或类别，即将未知事例映射到某个离散类别1数据挖掘的基本概念数据挖掘的功能聚类分析（ClusteringAnalysis）：根据“各聚集（cluster）之内数据对象的相似度最大化和各聚集之间数据对象相似度最小化”这一原则将数据对象划分为若干组1数据挖掘的基本概念数据挖掘的功能孤立点分析（OutlierAnalysis）：寻找不符合大多数数据对象所构成的规律（模型）的数据对象1数据挖掘的基本

5、概念数据挖掘的功能演化分析（EvolutionAnalysis）：对随时间变化的数据对象的变化规律和趋势进行建模描述1数据挖掘的基本概念工具特点分析重点分析目的数据大小控制方式发展状况传统数据分析工具回顾型、验证型已经发生了什么从最近的销售文件中列出最大客户数据量和数据维度均是少量的企业管理人员、系统分析员、管理顾问启动与控制成熟数据挖掘工具发现型、预测型解释发生的原因、预测未来的情况锁定未来的可能客户，以减少未来的销售成本数据量和数据维度均是庞大的数据与系统启动，少量的控制人员发展中数据挖掘工具与传统数据分析工具的比较2数据挖掘功能——关联规则关联规则的基本概念关联规则挖掘发现大量

6、数据中项集之间有趣的关联或相关联系。从大量商业事务记录中发现有趣的关联关系，可以帮助许多商务决策的制定，如分类设计、交叉购物和促销分析等。2数据挖掘功能——关联规则购物篮分析购物篮分析是关联规则挖掘的最初形式假定作为某商店经理，你想更加了解你的顾客的购物习惯。例如：“什么商品组或集合顾客多半会在一次购物时同时购买？”。为解答这个问题，可以在商店顾客事务零售数据上运行购物篮分析。分析的结果可用于市场规划、广告策划和分类设计。2数据挖掘功能——关联规则购物篮分析若设商店中所有销售商品为一个集合，则每个商品均为一个布尔变量，表示该商品是否被（一个）顾客购买。因此每个购物篮就可以用一个布尔向

7、量表示。2数据挖掘功能——关联规则购物篮分析分析相应布尔向量，得到反映商品频繁关联或同时购买的购买模式，并可用关联规则的形式表示模式。例如，购买计算机也趋向于同时购买财务管理软件可用以下关联规则表示：2数据挖掘功能——关联规则购物篮分析关联规则的支持度（support）2%表示分析中的全部事务的2%同时购买计算机和财务管理软件。关联规则的置信度（confidence）60%表示：购买计算机的顾客60%也购买财务管理软件。2数据挖掘功能——关联规则Aprio