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数据挖掘数据挖掘预测分析术语

针对有关顾客的知识,和如何顾客有效接触的知识,进行收集、分析、应用。 大数据(Big Data): 大数据既是一个被滥用的流行语,也是一个当今社会的真实趋势。 机器学习(Machine Learning): 一个学科,研究从数据中自动学习,以便计算机能根据它们收到的反馈调整自身运行。与人工智能、数据挖掘、统计方法关系密切。 社交网络分析(Social Network Analysis, SNA): 描绘并测量人与人、组组、机构机构、电脑电脑、URLURL、以及其他种类相连的信息/知识实体之间的关系流动。 文本挖掘(Text Mining): 对包含自然语言的数据的分析。对源数据中词语和短语进行统计计算,以便用数学术语表达文本结构,之后用传统数据挖掘技术分析文本结构。 网络挖掘/网络数据挖掘(Web Mining / Web Data Mining) : 使用数据挖掘技术从互联网站点、文档或服务中自动发现和提取信息。

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数据挖掘数据挖掘 特异群组挖掘的框架应用

特异群组挖掘聚类、异常挖掘都属于根据数据对象的相似性来划分数据集的数据挖掘任务,但是,特异群组挖掘在问题定义、算法设计和应用效果方面不同于聚类和异常等挖掘任务。 2、 特异群组挖掘聚类和异常检测的关系 特异群组是指由给定大数据集里面少数相似的数据对象组成的、表现出相异于大多数数据对象而形成异常的群组[3,4],是一种高价值低密度的数据形态。 2.2 异常检测的比较 少部分数据对象的挖掘通常被认为是异常检测任务[8]。在特异群组挖掘问题中,相对于不在任何群组中的大部分数据对象而言,少部分相似对象形成的群组是一种异常。 通过对特异群组挖掘利用,减少欺诈行为,提高监管力度,提升公共安全管理和应急响应能力,帮助政府节省开支。 6、 结束语 特异群组挖掘是大数据的一个重要任务。 本文讨论了特异群组挖掘任务在问题定义、算法实现和应用等方面聚类、异常检测之间的差异,指出挖掘的需求决定了簇、特异群组、异常点的本质,表明了相似性理论是大数据挖掘技术研究的基础和关键;给出了一个易于理解和应用的特异群组挖掘任务的形式化描述及其实现算法

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    数据挖掘数据分析

    2、在行业知识方面,数据分析要求对所从事的行业有比较深的了解和理解,并且能够将数据自身的业务紧密结合起来;而数据挖掘不需要有太多的行业的专业知识。 将待分的字符串一个充分的机器词典中的词条进行匹配。分为正向匹配和逆向匹配;最大长度匹配和最小长度匹配;单纯分词和分词标注过程相结合的一体化方法。 如果某一类文档C中包含词条t的文档数为m,而其它类包含t的文档总数为k,显然所有包含t的文档数n=m+k,当m的时候,n也,按照IDF公式得到的IDF的值会小,就说明该词条t类别区分能力不强。 基于Hadoop的数据挖掘数据挖掘一旦完成,就会生成挖掘结果即模式。 MapReduce的通用的并行,Spark,拥有Hadoop MapReduce所具有的优点;但不同于MapReduce的是Job中间输出结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,因此Spark能更好地适用于数据挖掘机器学习等需要迭代的

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    数据挖掘建模

    数据挖掘是基于统计学原理,利用机器学习中的算法工具实现价值信息的发现。机器学习是一种实现人工智能的方法,深度学习是实现机器学习的一种技术。 ? 四经典算法:分类、关联、聚类、回归 一、监督学习(通俗来说就是已知样本类别,即知道当前的样本是哪一类的样本。) 非线性分类经典算法包括K近邻(KNN)、支持向量机(SVM)、决策树(D Tree)、朴素贝叶斯(NB) 2、回归分析:反映事务数据属性在时间上的特征,预测数据间的相关关系,分类区别在于,分类是预测目标的离散变量 关联规则挖掘中有4个指标:置信度、支持度、期望置信度、提升度。 典型算法:Apriori算法、FP-Tree算法、PrefixSpan算法。 模型发现:20世纪90年代的美国沃尔玛超市中,管理人员分析销售数据时发现了一个令人难于理解的现象:在某些特定的情况下,“啤酒”“尿布”两件看上去毫无关系的商品会经常出现在同一个购物篮中。

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    数据仓库数据挖掘

    (2)数据仓库的体系结构 数据仓库系统组成:数据仓库(DW)、仓库管理和分析工具(查询工具和挖掘工具)。元数据数据仓库的核心。 (4)数据挖掘 知识发现识别数据库中以前不知道的、新颖的、潜在有用的和最终可被理解的模式的非平凡过程。数据挖掘是知识发现的核心工作和步骤。 知识发现(KDD)过程:数据准备、数据挖掘以及结果的解释和评估。 可视化技术在数据挖掘过程中扮演了重要的作用。 数据挖掘常用的方法包括以下几个方面: (1)关联规则挖掘(支持度:规则代表的事例占全体事例的比例;可信度:规则代表的事例占前提条件事例的比例)。 (2)分类。 (3)聚类分析。 可分为三类:Web内容挖掘(从文档内容或文档描述中抽取知识的过程)、Web结构挖掘(从WWW的组织结构和链接关系中挖掘知识,发现重要页面,对页面排序)和Web使用记录挖掘(从Web的访问记录中抽取感兴趣的模式

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    数据挖掘数据分析

    2、在行业知识方面,数据分析要求对所从事的行业有比较深的了解和理解,并且能够将数据自身的业务紧密结合起来;而数据挖掘不需要有太多的行业的专业知识。 将待分的字符串一个充分的机器词典中的词条进行匹配。分为正向匹配和逆向匹配;最大长度匹配和最小长度匹配;单纯分词和分词标注过程相结合的一体化方法。 如果某一类文档C中包含词条t的文档数为m,而其它类包含t的文档总数为k,显然所有包含t的文档数n=m+k,当m的时候,n也,按照IDF公式得到的IDF的值会小,就说明该词条t类别区分能力不强。 基于Hadoop的数据挖掘数据挖掘一旦完成,就会生成挖掘结果即模式。 MapReduce的通用的并行,Spark,拥有Hadoop MapReduce所具有的优点;但不同于MapReduce的是Job中间输出结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,因此Spark能更好地适用于数据挖掘机器学习等需要迭代的

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    数据挖掘】详细解释数据挖掘中的 10 算法(下)

    举个 AdaBoost 算法的例子:我们开始有3个弱学习器,我们将在一个包含病人数据数据训练集上对他们做10轮训练。数据集里包含了病人的医疗记录各个细节。 对于连续数据来说,kNN 使用一个像欧氏距离的距离测度,距离测度的选择大多取决于数据类型。有的甚至会根据训练数据学习出一种距离测度。关于 kNN 距离测度有更多的细节讨论和论文描述。 对于离散数据,解决方法是可以把离散数据转化为连续数据。给出两个例子: 1 使用汉明距离(Hamming distance )作为两个字符串紧密程度的测度。 朴素贝叶斯(Naive Bayes)并不只是一个算法,而是一系列分类算法,这些算法以一个共同的假设为前提: 被分类的数据的每个属性在这个类中它其他的属性是独立的。 独立是什么意思呢? 第四步:计算其他类时也做类似的计算: 因为0.252于0.01875,Naive Bayes 会把长形,甜的还是黄色水果分到香蕉的一类中。 这是个监督算法还是非监督算法呢?

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    数据挖掘】详细解释数据挖掘中的 10 算法(上)

    在一份调查问卷中,三个独立专家小组投票选出的十最有影响力的数据挖掘算法,今天我打算用简单的语言来解释一下。 决策树学习是创建一种类似流程图的东西对新数据进行分类。 支持向量机(SVM)获取一个超平面将数据分成两类。以高水准要求来看,除了不会使用决策树以外,SVM C4.5算法是执行相似的任务的。 咦?一个超..什么? 只有这样之后 SVM 才有能力对新数据进行分类。 为什么我们要用 SVM 呢? SVM 和 C4.5体上都是优先尝试的二类分类器。根据“没有免费午餐原理”,没有哪一种分类器在所有情况下都是最好的。 关联规则学习是学习数据库中不同变量中的相互关系的一种数据挖掘技术。

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    数据挖掘数据挖掘生活:算法分类和应用

    但是,如果了解一点点数据挖掘(Data Mining)的知识,你,或许会有柳暗花明的感觉。 的确,数据挖掘无处不在。它和生活密不可分,就像空气一样,弥漫在你的周围。但是,很多时候,你并不能意识到它。 本文,主要想简单介绍下数据挖掘中的算法,以及它包含的类型。然后,通过现实中触手可及的、活生生的案例,去诠释它的真实存在。 一、数据挖掘的算法类型 ? 一般来说,数据挖掘的算法包含四种类型,即分类、预测、聚类、关联。前两种属于有监督学习,后两种属于无监督学习,属于描述性的模式识别和发现。 下面,想针对不同的算法类型,具体的介绍下数据挖掘在日常生活中真实的存在。下面是能想到的、几个比较有趣的、和生活紧密关联的例子。 ? 有些学者通过场景(花卉、树木、饮食、医药诗词)频次的差异,来做统计判断。总而言之,主要通过一些指标量化,然后比较指标之间是否存在显著差异,藉此进行写作风格的判断。 ---- 转自:爱数据网;

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    数据库系统数据挖掘的区别_数据挖掘数据的关系

    2、文件系统阶段的特点缺陷: (1)数据可长期保存在磁盘上。 (2)数据的逻辑结构物理结构有了区别 (3)文件组织呈现多样化 (4)数据不再属于某个特定程序,可以重复使用。 在列关系表达式时,通常有以下形式: π…(σ…(R×S))或者π…(σ…(R|X|S)) 首先把查询涉及到的关系取来,执行笛卡尔积或自然联接操作得到一张的表格,然后对表格执行水平分割(选择)和垂直分割 数据挖掘 第一章 绪论 本章属于基础知识,主要是对一些概念的理解和记忆。没有难点,相对的重点在于ER模型的设计和关系模型的掌握。 2、文件系统阶段的特点缺陷: (1)数据可长期保存在磁盘上。 (2)数据的逻辑结构物理结构有了区别 (3)文件组织呈现多样化 (4)数据不再属于某个特定程序,可以重复使用。 在列关系表达式时,通常有以下形式: π…(σ…(R×S))或者π…(σ…(R|X|S)) 首先把查询涉及到的关系取来,执行笛卡尔积或自然联接操作得到一张的表格,然后对表格执行水平分割(选择)和垂直分割

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    浅谈数据挖掘数据分析?

    浅谈数据分析数据挖掘?   数据分析和数据挖掘都可以做为“玩数据”的方法论,两者有很多的共性,也有显著的差异。 ?    数据分析数据挖掘的区别   数据分析可以分为广义的数据分析和狭义的数据分析,广义的数据分析就包括狭义的数据分析和数据挖掘,我们常说的数据分析就是指狭义的数据分析。 (2)作用:它主要实现三作用:现状分析、原因分析、预测分析(定量)。数据分析的目标明确,先做假设,然后通过数据分析来验证假设是否正确,从而得到相应的结论。 (2)作用:数据挖掘主要侧重解决四类问题:分类、聚类、关联和预测(定量、定性),数据挖掘的重点在寻找未知的模式规律;如我们常说的数据挖掘案例:啤酒尿布、安全套巧克力等,这就是事先未知的,但又是非常有价值的信息 所以数据分析(狭义)数据挖掘构成广义的数据分析。   来源:数据科学网公众号

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    数据挖掘】图数据挖掘

    那么图数据挖掘是干什么的呢?难道是开着挖掘机来进行挖掘?还是扛着锄头?下面讲讲什么是图数据挖掘。 一、什么是图数据挖掘 这个话题感觉比较沉重,以至于我敲打每个字都要犹豫半天,这里我说说我对图数据挖掘的理解。数据是一个不可数名字,那么说明数据是一个没有边界的东西。 那么不难理解,数据挖掘就是挖掘数据里面的“宝贝”,图数据挖掘,就是以图的结构来存储、展示、思考数据,以达到挖掘出其中的“宝贝”。那这个“宝贝”是什么? 这个有点主观意识来理解了,“宝贝”这个词本身就带有主观色彩,而没有一个客观的答案,不像是美女胸、翘臀、高挑、皮肤白皙、脸蛋好看等一系列标准。那么如何理解图数据里面的“宝贝”呢? 这就是我认为的图数据挖掘。 从学术上讲,图数据挖掘分为数据图,模式图两种。至于这两个类型的区别,由于很久没有关注这块,所以只能给出一个字面意义上的区别。

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    数据挖掘数据建模的9定律(深度长文 收藏细读!)

    CRISP-DM的一种朴素的解读是业务知识仅仅作用于数据挖掘过程开始的目标的定义最后的结果的实施,这将错过数据挖掘过程的一个关键属性,即业务知识是每一步的核心。 为了方便理解,我使用CRISP-DM阶段来说明: 商业理解必须基于业务知识,所以数据挖掘目标必须是业务目标的映射(这种映射也基于数据知识和数据挖掘知识); 数据理解使用业务知识理解业务问题相关的数据, 这是数据预处理重要的原因,并且在数据挖掘过程中占有如此的工作量,这样数据挖掘者可以从容地操纵问题空间,使得容易找到适合分析他们的方法。 有两种方法“塑造”这个问题空间。 有五种因素说明试验对于寻找数据挖掘解决方案是必要的: 数据挖掘项目的业务目标定义了兴趣范围(定义域),数据挖掘目标反映了这一点; 业务目标相关的数据及其相应的数据挖掘目标是在这个定义域上的数据挖掘过程产生的 Watkins的通用律解释如下: 数据挖掘项目的业务目标定义了兴趣范围(定义域),数据挖掘目标反映了这一点; 业务目标相关的数据及其相应的数据挖掘目标是在这个定义域上的数据挖掘过程产生的; 这些过程受规则限制

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    日志归档数据挖掘

    日志归档数据挖掘 摘要 2013-03-19 第一版 2014-12-16 第二版 我的系列文档 Netkiller Architect 手札 Netkiller Developer 手札 Netkiller 通过日志做数据挖掘挖掘有价值的数据。 查看应用程序的工作状态 3. 何时做日志归档 日志归档应该是企业规定的一项制度(“归档制度”),系统建设之初就应该考虑到日志归档问题。 将日志放入数据库 将WEB服务器日志通过管道处理然后写入数据库 处理程序源码 $ vim match.d import std.regex; import std.stdio; import std.string start|stop|status|restart} 配置脚本,打开 /etc/init.d/ulog 文件 配置日志中心的IP地址 HOST=xxx.xxx.xxx.xxx 然后配置端口采集那些日志 init.d # /etc/init.d/ucollection Usage: /etc/init.d/ucollection {start|stop|status|restart} 配置接收端口保存文件

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    数据仓库数据挖掘-多维数据操作

    数据立方体如图所示: image.png 在数据立方体上的操作有:切片、切块、旋转、上卷和下钻。 切片和切块(Slice and Dice) 在数据立方体的某一维度上选定一个维成员的操作叫切片,而对两个或多个维执行选择则叫做切块。 作业要求: 在 SQL SERVER2012 中创建数据库,内含四张表,可参考的表设计如下图。 然后基于以上的数据库表进行切片、切块、旋转、上卷和下钻。 image.png 创建表结构及插入模拟数据数据是从SQL Server2012版本数据库导出,仅供借鉴参考 销售分析表结构 /****** Object: Table [dbo]. OFF, IGNORE_DUP_KEY = OFF, ALLOW_ROW_LOCKS = ON, ALLOW_PAGE_LOCKS = ON) ON [PRIMARY] ) ON [PRIMARY] 多维数据操作

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    数据挖掘】模型、工具、统计、挖掘展现

    第四层是Data Mining数据挖掘层,数据挖掘数据分析(统计分析)有什么区别呢,数据分析往往是统计量和算法比较清楚,数据挖掘往往是目标不是很清楚,在实现目标的过程中采用什么方法不能确定,所以数据挖掘数据分析难度要高很多 数据挖掘 数据挖掘是以查找隐藏在数据中的信息为目标的技术,是应用算法从大型数据库中提取知识的过程,这些算法确定信息项之间的隐性关联,并且向用户显示这些关联。 数据挖掘思想来源:假设检验,模式识别,人工智能,机器学习 常见数据挖掘任务:关联分析,聚类分析,孤立点分析等等 例:啤酒尿布的故事 5. 展现层:报表图形 展现层在数据分析中是一个很重要的组成部分,在大家的心目中数据分析软件只是读数据和算数据,结果算出来就OK了。 如果那这种报表给老板看,那体验效果肯定很差,其实人的特点对数字的感觉不敏感,如果你那一堆数字组成的报表给老板看,老板肯定不是很高兴。

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    咖说数据挖掘的方法

    1.1 什么是数据挖掘 数据挖掘就是对存在的数据集进行分析和总结而产出有价值信息的过程。 有时数据挖掘也用来泛指一种方法,即数据挖掘是对数据进行处理,并从数据中分析、提炼、总结出有价值的信息的方法。 数据挖掘是大数据时代必然的产物,是对数据进行利用的办法,也是大数据时代最具有挑战性的工作。 我们在数据采集、存储和传输领域已经具备了先进的技术,能够采集和存储大量的数据,可是在数据挖掘和应用领域还知之甚少,数据挖掘技术是未来企业重要的技术。 数据挖掘作为一种数据应用的方法,要在使用过程中不断完善和改进,不断创新,及时跟进大数据时代数据量级的剧增。 1.2 常见的数据挖掘方法有哪些 现在所拥有的数据挖掘的方法不是很多。 1.3 什么是文本挖掘 文本挖掘是从文本数据中抽取有意义或者有价值信息的一种数据处理技术。

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    数据挖掘的九定律

    数据挖掘通用流程CRISP-DM的缔造者之一Tom Khabaza曾总结了在数据挖掘上的九定律,如下所示: (1)Business Goals Law:每个数据挖掘解决方案的根源都是有商业目的的。 (2)Business Knowledge Law:数据挖掘过程的每一步都需要以商业信息为中心。 (3)Data Preparation Law:数据挖掘过程前期的数据准备工作要超过整个过程的一半。 对于数据挖掘者来说没有免费的午餐,数据挖掘的任何一个过程都是来之不易的。 (5)Watkins’ Law:此定律以此命名是因为David Watkins首次提出这个概念。 (8)Value Law:数据挖掘模式的精准和稳定并不决定数据挖掘过程的价值,换句话说技术手段再精妙,没有商业意义和合适的商业应用是没有价值的。 上面这九条其实归根到底就是一条,商业决定数据挖掘数据挖掘各类技术和算法的飞速发展不能让我们偏离以商业行为为核心的方向,只是纯粹为了追求高深的技术而忽略或损害到商业目的,就本末倒置了。

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