最新数据挖掘基本概念解说(1)教学讲义ppt.ppt

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1、数据挖掘基本概念解说(1)目录数据挖掘的基本概念1数据挖掘方法分类2CONTENTS数据挖掘案例32数据挖掘技术概论一、数据挖掘的基本概念3数据挖掘技术概论4.数据挖掘基本流程一、数据挖掘的基本概念DataBusinessUnderstandingDataUnderstandingModelingEvaluationDeploymentDataPreparation跨行业数据挖掘标准流程7数据挖掘技术概论4.数据挖掘基本流程一、数据挖掘的基本概念数据采集开始数据分析数据清洗采样特征提取缺失值计算定量特征二值化定性特征编码数据变换无量纲化特征选择降维训练预测评估结束模型选

2、择8数据挖掘技术概论二、数据挖掘的方法分类9数据挖掘技术概论1.几种简单的数据挖掘方法分类（Classification）聚类（Clustering）回归分析（Regressionanalysis）关联规则（Affinitygroupingorassociationrules）复杂数据类型挖掘(Text,Web,图形图像，视频，音频等)二、数据挖掘方法分类10数据挖掘技术概论2.分类（Classification）C4.5(基于决策树改进的算法)CART(分类回归树)SVM(支持向量机)AdaBoost(集成学习算法)kNN(K近邻算法，k-NearestNeighbo

3、r)NaiveBayesian(朴素贝叶斯)二、数据挖掘方法分类数据已训练好的模型类别A类别B11数据挖掘技术概论2.分类（Classification）kNN(K近邻算法，k-NearestNeighbor)二、数据挖掘方法分类12数据挖掘技术概论3.聚类（Clustering）（1）划分方法（2）层次的方法（3）基于密度的方法（4）基于网格的方法（5）基于模型的方法经典算法：K-means(K均值)二、数据挖掘方法分类13数据挖掘技术概论4.回归分析（Regressionanalysis）回归分析是一个统计预测模型，用以描述和评估因变量与一个或多个自变量之间的关系，

4、反映的是变量或属性间的依赖关系。线性回归多项式回归逻辑回归二、数据挖掘方法分类X14数据挖掘技术概论5.关联规则（Affinitygroupingorassociationrules）关联规则最初提出的动机是针对购物篮分析(MarketBasketAnalysis)问题提出的。关联规则是形如X→Y的蕴涵式，其中，X和Y分别称为关联规则的先导(antecedent或left-hand-side,LHS)和后继(consequent或right-hand-side,RHS)。其中，关联规则XY，存在支持度和信任度。关联规则中最经典的算法：Apriori算法二、数据挖掘方法分

5、类15数据挖掘技术概论5.关联规则（Affinitygroupingorassociationrules）二、数据挖掘方法分类网球拍网球运动鞋羽毛球111102110031000410105011161100若考虑网球拍->网球的关联关系，则其支持度为S=3/6=0.5，置信度为C=3/5=0.6，假如设计支持度最小为0.5，置信度为0.6，那么网球拍和网球的关联关系就是有意义的一对关联关系。16数据挖掘技术概论二、数据挖掘方法分类5.关联规则（Affinitygroupingorassociationrules）17数据挖掘技术概论三、数据挖掘案例18数据挖掘技术概论

6、三、数据挖掘案例背景银行金融衍生品部门最新新上线了一款金融理财产品，而销售方式为直接电邮，考虑到多数用户可能不会对理财产品感兴趣，所以销售目标为用户群中对产品兴趣度最高的前20%数据表有效字段客户表姓名、职业、性别、生日、收入日期对照表日期的各种转化形式账号信息表账号类型，月费、透支额度等交易信息表交易类型、交易日期、交易金额19数据挖掘技术概论三、数据挖掘案例流程数据评价数据预处理特征值选择初级挖掘数据数据标签准备模型选择模型训练模型评估新用户识别最终模型20数据挖掘技术概论谢谢！21数据挖掘技术概论第一节感冒辽宁中医药大学中医内科教研室董志刚一、含义感冒是感受触冒风

7、邪，或时行病毒,邪犯卫表而导致的常见外感疾病。临床以鼻塞、流涕、喷嚏、咳嗽、头痛、恶寒、发热、全身不适、脉浮为特征。春冬两季为多。病情轻者多感受当令之风，“伤风、冒寒、冒风”；病情重者多为感受非时之邪，称为“重伤风”；在一个时期内广泛流行、病情类似者，称为“时行感冒”二、文献摘要1.感冒的病名首见于《仁斋直指·诸风篇》2.病因：《内经》“风者百病之长——风从外入，令人振寒，汗出头痛，身重恶寒。”3.元代《丹溪心法·伤风》明确指出病位在肺，并分列辛温、辛凉两大治则。4.《类证治裁·伤风》中明确提出了“时行感冒”之名。三、与现代医学的联系本节