數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)倉庫.ppt

數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)原理 第二部分 第七章 數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)倉庫,7.1 數(shù)據(jù)倉庫概述 7.2 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù) 7.3 WEB數(shù)據(jù)挖掘,7.1 數(shù)據(jù)倉庫概述,一、什么是數(shù)據(jù)倉庫 二、DBMS與DWMS 三、數(shù)據(jù)倉庫的系統(tǒng)結(jié)構(gòu) 四、數(shù)據(jù)倉庫的工作過程,不同層次的信息處理需求,事務(wù)處理需求 不同的事務(wù)處理子系統(tǒng) 采購子系統(tǒng)：訂單、訂單細(xì)則、供應(yīng)商 銷售子系統(tǒng)：顧客、銷售 庫存子系統(tǒng)：出庫領(lǐng)料單、進(jìn)料入庫單、庫存臺帳 人事子系統(tǒng)：員工、部門 各種事務(wù)處理需求 一筆訂購、一筆銷售、一次進(jìn)料、一次出料 要求 強(qiáng)調(diào)多用戶并發(fā)環(huán)境，數(shù)據(jù)的一致性、完整性,不同層次的信息處理需求,分析處理需求 今年銷售量下降的因素（時(shí)間、地區(qū)、商品、銷售部門） 某種商品今年的銷售情況與以往相比，有怎樣的變化？每年的第一季度商品銷售在各類商品上的分布情況怎樣？ 要求 多個(gè)子系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)（數(shù)據(jù)集成） 歷史數(shù)據(jù) 匯總、綜合的數(shù)據(jù),從數(shù)據(jù)庫到數(shù)據(jù)倉庫,事務(wù)處理與分析處理的性能特性不同 事務(wù)處理環(huán)境 數(shù)據(jù)存取操作頻率高 每次操作處理的時(shí)間短 占用系統(tǒng)資源少 系統(tǒng)可以允許多個(gè)用戶按分時(shí)方式使用資源，保持較短的響應(yīng)時(shí)間 分析處理環(huán)境 運(yùn)行時(shí)間長 消耗大量系統(tǒng)資源 事務(wù)與分析應(yīng)用不宜放在同一中環(huán)境中,從數(shù)據(jù)庫到數(shù)據(jù)倉庫,數(shù)據(jù)集成問題 事務(wù)處理 目的是使業(yè)務(wù)自動化 只關(guān)注與本部門業(yè)務(wù)相關(guān)的當(dāng)前數(shù)據(jù) 事務(wù)處理應(yīng)用的分散：企業(yè)內(nèi)部各事務(wù)處理應(yīng)用間相互獨(dú)立 DSS需要集成的數(shù)據(jù) （內(nèi)部各部門數(shù)據(jù)、外部數(shù)據(jù)、競爭對手?jǐn)?shù)據(jù)） DSS需要對分散在各個(gè)事務(wù)處理應(yīng)用中的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行集成，以向分析人員提供統(tǒng)一的數(shù)據(jù)視圖,從數(shù)據(jù)庫到數(shù)據(jù)倉庫,數(shù)據(jù)動態(tài)集成問題 每次分析都進(jìn)行數(shù)據(jù)集成的開銷太大 靜態(tài)集成 開始對所需數(shù)據(jù)進(jìn)行集成，以后就一直以這部分?jǐn)?shù)據(jù)作為分析的基礎(chǔ)，不再與數(shù)據(jù)源發(fā)生聯(lián)系 如果數(shù)據(jù)源發(fā)生了變化，這些變化不能反映到集成數(shù)據(jù)中，導(dǎo)致決策者使用的是過時(shí)的數(shù)據(jù) 動態(tài)集成 集成數(shù)據(jù)必須以一定的周期進(jìn)行刷新 事務(wù)處理系統(tǒng)不具備動態(tài)集成的能力,數(shù)據(jù)倉庫的定義,數(shù)據(jù)倉庫是一個(gè)面向主題的（Subject Oriented），集成的（Integrated），相對穩(wěn)定的（Nonvolatile），反映歷史變化的（time Variant）數(shù)據(jù)集合。用于支持管理決策,一、什么是數(shù)據(jù)倉庫,數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)所要研究和解決的問題就是從OLTP系統(tǒng)、異構(gòu)分散的外部數(shù)據(jù)源、脫機(jī)的歷史業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中獲取數(shù)據(jù)，處理后為數(shù)據(jù)分析和管理決策提供應(yīng)用服務(wù) 。 數(shù)據(jù)倉庫就是面向主題的、集成的、不可更新的(穩(wěn)定性)隨時(shí)間不斷變化（不同時(shí)間）的數(shù)據(jù)集合，用以支持經(jīng)營管理中的決策制定過程。,二、 DBMS與DWMS,OLTP主要用來完成基礎(chǔ)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的增、刪、改等操作 ,對響應(yīng)時(shí)間要求比較高，強(qiáng)調(diào)的是密集數(shù)據(jù)更新處理的性能和系統(tǒng)的可靠性及效率 OLAP應(yīng)用是對用戶當(dāng)前及歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、輔助領(lǐng)導(dǎo)決策，主要通過多維數(shù)據(jù)的查詢、旋轉(zhuǎn)、鉆取和切片等關(guān)鍵技術(shù)對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和報(bào)表。,三、數(shù)據(jù)倉庫的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)與相關(guān)問題,四、數(shù)據(jù)倉庫的工作過程,1.數(shù)據(jù)的抽取 2.數(shù)據(jù)的存儲和管理 3.數(shù)據(jù)的展現(xiàn)等,1.數(shù)據(jù)的抽取,數(shù)據(jù)的抽取是數(shù)據(jù)進(jìn)入倉庫的入口。 由于數(shù)據(jù)倉庫是一個(gè)獨(dú)立的數(shù)據(jù)環(huán)境，它需要通過抽取過程將數(shù)據(jù)從聯(lián)機(jī)事務(wù)處理系統(tǒng)、外部數(shù)據(jù)源、脫機(jī)的數(shù)據(jù)存儲介質(zhì)中導(dǎo)入數(shù)據(jù)倉庫。 數(shù)據(jù)抽取在技術(shù)上主要涉及互連、復(fù)制、增量、轉(zhuǎn)換、調(diào)度和監(jiān)控等幾個(gè)方面的處理。 在數(shù)據(jù)抽取方面，未來的技術(shù)發(fā)展將集中在系統(tǒng)功能集成化方面，以適應(yīng)數(shù)據(jù)倉庫本身或數(shù)據(jù)源的變化，使系統(tǒng)更便于管理和維護(hù)。,2.數(shù)據(jù)的存儲和管理,數(shù)據(jù)倉庫的組織管理方式?jīng)Q定了它有別于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的特性，也決定了其對外部數(shù)據(jù)的表現(xiàn)形式。 數(shù)據(jù)倉庫管理所涉及的數(shù)據(jù)量比傳統(tǒng)事務(wù)處理大得多，且隨時(shí)間的推移而快速累積。 在數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)存儲和管理中需要解決的是如何管理大量的數(shù)據(jù)、如何并行處理大量的數(shù)據(jù)、如何優(yōu)化查詢等。 目前，許多數(shù)據(jù)庫廠家提供的技術(shù)解決方案是擴(kuò)展關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的功能，將普通關(guān)系數(shù)據(jù)庫改造成適合擔(dān)當(dāng)數(shù)據(jù)倉庫的服務(wù)器。,3.數(shù)據(jù)的展現(xiàn),在數(shù)據(jù)展現(xiàn)方面主要的方式有： 查詢：實(shí)現(xiàn)預(yù)定義查詢、動態(tài)查詢、OLAP查詢與決策支持智能查詢； 報(bào)表：產(chǎn)生關(guān)系數(shù)據(jù)表格、復(fù)雜表格、OLAP表格、報(bào)告以及各種綜合報(bào)表； 可視化：用易于理解的點(diǎn)線圖、直方圖、餅圖、網(wǎng)狀圖、交互式可視化、動態(tài)模擬、計(jì)算機(jī)動畫技術(shù)表現(xiàn)復(fù)雜數(shù)據(jù)及其相互關(guān)系； 統(tǒng)計(jì)：進(jìn)行平均值、最大值、最小值、期望、方差、匯總、排序等各種統(tǒng)計(jì)分析； 挖掘：利用數(shù)據(jù)挖掘等方法，從數(shù)據(jù)中得到關(guān)于數(shù)據(jù)關(guān)系和模式的知識。,7.2 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),一、問題的提出 二、什么是數(shù)據(jù)挖掘 三、數(shù)據(jù)挖掘的環(huán)境 四、數(shù)據(jù)挖掘的主要步驟 五、數(shù)據(jù)挖掘的主要任務(wù) 六、數(shù)據(jù)挖掘的主要方法 七、數(shù)據(jù)挖掘的主要應(yīng)用 八、數(shù)據(jù)挖掘的主要工具,一、問題的提出,一方面規(guī)模龐大、紛繁復(fù)雜的數(shù)據(jù)體系讓使用者漫無頭緒、無從下手； 另一方面在這些大量數(shù)據(jù)的背后卻隱藏著很多具有決策意義的有價(jià)值的信息。 如何發(fā)現(xiàn)這些有用的知識，使之為管理決策和經(jīng)營戰(zhàn)略發(fā)展服務(wù)？-數(shù)據(jù)挖掘（Data Mining）。,一個(gè)廣為流傳的數(shù)據(jù)挖掘例子,美國加州某個(gè)超市連鎖店通過數(shù)據(jù)挖掘從記錄著每天銷售和顧客基本情況的數(shù)據(jù)庫中發(fā)現(xiàn): 在下班后前來購買嬰兒尿布的顧客多數(shù)是男性，他們往往也同時(shí)購買啤酒。 于是這個(gè)連鎖店的經(jīng)理當(dāng)機(jī)立斷地重新布置了貨架，把啤酒類商品布置在嬰兒尿布貨架附近，并在二者之間放上土豆片之類的佐酒小食品，同時(shí)把男士們需要的日常生活用品也就近布置。這樣一來，上述幾種商品的銷量幾乎馬上成倍增長。,二、什么是數(shù)據(jù)挖掘,數(shù)據(jù)挖掘是一個(gè)利用各種分析方法和分析工具在大規(guī)模海量數(shù)據(jù)中建立模型和發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)間關(guān)系的過程 這些模型和關(guān)系可以用來做出決策和預(yù)測。支持大規(guī)模數(shù)據(jù)分析的方法和過程，選擇或者建立一種適合數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用的數(shù)據(jù)環(huán)境是數(shù)據(jù)挖掘研究的重要課題之一 數(shù)據(jù)挖掘是一門交叉學(xué)科，會聚了數(shù)據(jù)庫、人工智能、統(tǒng)計(jì)學(xué)、可視化、并行計(jì)算等不同學(xué)科和領(lǐng)域,三、數(shù)據(jù)挖掘的環(huán)境,合理而科學(xué)的數(shù)據(jù)環(huán)境是確保數(shù)據(jù)挖掘有效和正確實(shí)施的基礎(chǔ)和關(guān)鍵。 數(shù)據(jù)挖掘?qū)Υ罅繑?shù)據(jù)的探索式分析的起點(diǎn)是聯(lián)機(jī)分析處理（OLAP）。 需要支持OLAP數(shù)據(jù)系統(tǒng)與OLTP數(shù)據(jù)系統(tǒng)的分離，需要服務(wù)于數(shù)據(jù)挖掘總體目標(biāo)的數(shù)據(jù)再組織，需要有單獨(dú)的數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)處理環(huán)境。 數(shù)據(jù)倉庫正是為了構(gòu)建這種新的分析處理環(huán)境而出現(xiàn)的一種數(shù)據(jù)存儲和組織技術(shù)產(chǎn)品。,四、數(shù)據(jù)挖掘的主要步驟,1、數(shù)據(jù)搜集 2、數(shù)據(jù)整理 3、數(shù)據(jù)挖掘 4、數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果的評估 5、分析決策,1.數(shù)據(jù)搜集,大量全面豐富的數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)挖掘的前提，沒有數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)挖掘也就無從作起。 因此，數(shù)據(jù)收集是數(shù)據(jù)挖掘的首要步驟。 數(shù)據(jù)可以來自于現(xiàn)有事務(wù)處理系統(tǒng)，也可以從數(shù)據(jù)倉庫中得到。,2.數(shù)據(jù)整理,數(shù)據(jù)整理是數(shù)據(jù)挖掘的必要環(huán)節(jié)。 由數(shù)據(jù)收集階段得到的數(shù)據(jù)可能有一定的“污染”，表現(xiàn)在數(shù)據(jù)可能存在自身的不一致性，或者有缺失數(shù)據(jù)的存在等; 因此數(shù)據(jù)的整理是必須的。 同時(shí)，通過數(shù)據(jù)整理，可以對數(shù)據(jù)做簡單的泛化處理，從而在原始數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)之上得到更為豐富的數(shù)據(jù)信息，進(jìn)而便于下一步數(shù)據(jù)挖掘的順利進(jìn)行。,3.數(shù)據(jù)挖掘,利用各種數(shù)據(jù)挖掘方法對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。,4.數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果的評估,數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果有些是有實(shí)際意義的，而有些是沒有實(shí)際意義的，或是與實(shí)際情況相違背的，這就需要進(jìn)行評估。 評估可以根據(jù)用戶多年的經(jīng)驗(yàn)，也可以直接用實(shí)際數(shù)據(jù)來驗(yàn)證模型的正確性，進(jìn)而調(diào)整挖掘模型，不斷重復(fù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘。,5.分析決策,數(shù)據(jù)挖掘的最終目的是輔助決策。決策者可以根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果，結(jié)合實(shí)際情況，調(diào)整競爭策略等。 總之，數(shù)據(jù)挖掘過程需要多次的循環(huán)反復(fù)，才有可能達(dá)到預(yù)期的效果,五、數(shù)據(jù)挖掘的主要任務(wù),1.數(shù)據(jù)總結(jié) 2.分類 3.關(guān)聯(lián)分析 4.聚類,1.數(shù)據(jù)總結(jié),數(shù)據(jù)總結(jié)目的是對數(shù)據(jù)進(jìn)行濃縮，給出它的總體綜合描述。 傳統(tǒng)的也是最簡單的數(shù)據(jù)總結(jié)方法利用統(tǒng)計(jì)學(xué)中的方法計(jì)算出數(shù)據(jù)庫的各個(gè)數(shù)據(jù)項(xiàng)的總和、平均、方差、最大值、最小值等基本描述統(tǒng)計(jì)量?；蛘咄ㄟ^利用統(tǒng)計(jì)圖形工具，對數(shù)據(jù)制作直方圖、餅狀圖等。 利用OLAP技術(shù)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的多維查詢也是一種廣泛使用的數(shù)據(jù)總結(jié)的方法。,2.分類,分類的主要功能是學(xué)會一個(gè)分類函數(shù)或分類模型（也常常稱作分類器），該模型能夠根據(jù)數(shù)據(jù)的屬性將數(shù)據(jù)分派到不同的組中。 分類應(yīng)用的實(shí)例很多。例如，我們可以將銀行網(wǎng)點(diǎn)分為好、一般和較差三種類型，并以此分析這三種類型銀行網(wǎng)點(diǎn)的各種屬性，特別是位置、盈利情況等屬性，并決定它們分類的關(guān)鍵屬性及相互間關(guān)系。此后就可以根據(jù)這些關(guān)鍵屬性對每一個(gè)預(yù)期的銀行網(wǎng)點(diǎn)進(jìn)行分析，以便決定預(yù)期銀行網(wǎng)點(diǎn)屬于哪一種類型。,分類分析（Classifiers）,含義 有一個(gè)記錄集合和一組標(biāo)記，標(biāo)記用以標(biāo)識記錄的類別 先為每個(gè)記錄賦予一個(gè)標(biāo)記（按標(biāo)記對記錄分類） 對同類記錄的特征進(jìn)行描述 顯式描述：例如，一組規(guī)則定義 隱式描述：例如，一個(gè)數(shù)學(xué)模型或公式 分類具有極其廣泛的應(yīng)用 分類常用于預(yù)測 醫(yī)療診斷、性能預(yù)測、選擇購物、信譽(yù)證實(shí)等,分類分析的兩個(gè)步驟,構(gòu)建模型:對預(yù)先確定的類別給出相應(yīng)的描述 先假設(shè)一個(gè)元組（或樣本）集合中的每一個(gè)元組（或樣本）屬于預(yù)先定義的某一個(gè)類別，由一個(gè)類標(biāo)號屬性(class label attribute)來確定 這些元組（或樣本）的集合稱為訓(xùn)練集，用于構(gòu)建模型；由于提供了每個(gè)訓(xùn)練樣本的類標(biāo)號，稱作有指導(dǎo)的學(xué)習(xí) 最終的模型用決策樹、分類規(guī)則或者數(shù)學(xué)公式等來表示 模型應(yīng)用: 對未知的數(shù)據(jù)對象進(jìn)行分類,分類分析第一步：構(gòu)建模型,分類分析第二步：模型應(yīng)用,分類分析舉例,對信用卡持卡人的信譽(yù)進(jìn)行分類分析 記錄集合： 持卡人的記錄集 一組標(biāo)記：良好、普通、較差；（信譽(yù)程度） 先為每個(gè)持卡人賦予一個(gè)標(biāo)記，即信譽(yù)等級 對同類記錄（即同信譽(yù)等級的持卡人）的特征進(jìn)行描述。例如，信譽(yù)良好的持卡人的特征為： 收入在25000以上 年齡在45-55之間 居住在XYZ地區(qū) 對同類記錄特征的描述（規(guī)則或模型）可用來分類新記錄,分類分析舉例,顧客購物分類 顧客屬性：姓名、年齡、收入、職業(yè)、信譽(yù)度 為每個(gè)顧客賦予一個(gè)標(biāo)記，即是否購買計(jì)算機(jī) 按該標(biāo)記將顧客分類，建立分類模型 新來一個(gè)顧客，按分類模型識別該顧客是否屬于購買計(jì)算機(jī)類 若顧客屬于購買計(jì)算機(jī)的類別，則將有關(guān)新的計(jì)算機(jī)的促銷材料分發(fā)給他,利用決策樹進(jìn)行數(shù)據(jù)分類,決策樹 一個(gè)類似與流程圖的樹結(jié)構(gòu) 內(nèi)部接點(diǎn)表示一個(gè)與屬性值相關(guān)的判斷 邊表示判斷的結(jié)果 每個(gè)葉節(jié)點(diǎn)是一個(gè)類別的標(biāo)識,決策樹分類舉例：訓(xùn)練數(shù)據(jù)集,決策樹分類舉例：計(jì)算屬性的熵,類標(biāo)號屬性 buys_computer，有兩個(gè)不同值yes,no， 有兩個(gè)類，類yes有9個(gè)樣本，類no有5個(gè)樣本,決策樹分類舉例：分枝,age?,overcast,=30,40,3040,決策樹分類舉例：最終結(jié)果,由決策樹產(chǎn)生規(guī)則,IF age = “40” AND credit_rating = “excellent” THEN buys_computer = “no” IF age = “40” AND credit_rating = “fair” THEN buys_computer = “yes”,3.關(guān)聯(lián)分析,數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)一般都存在著關(guān)聯(lián)關(guān)系，也就是說，兩個(gè)或多個(gè)變量的取值之間存在某種規(guī)律性。 這種關(guān)聯(lián)關(guān)系有簡單關(guān)聯(lián)和時(shí)序關(guān)聯(lián)兩種。 關(guān)聯(lián)分析的目的是找出數(shù)據(jù)庫中隱藏的關(guān)聯(lián)網(wǎng)，描述一組數(shù)據(jù)項(xiàng)目的密切度或關(guān)系。 關(guān)聯(lián)模型的一個(gè)典型例子是市場菜籃分析,通過挖掘數(shù)據(jù)派生關(guān)聯(lián)規(guī)則，可以了解客戶的行為。,關(guān)聯(lián)分析（Associations）,目的和含義 目的：發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)間的相互關(guān)聯(lián) 含義：給定一組數(shù)據(jù)項(xiàng)（例如：商品號）和一個(gè)交易集合（例如交易記錄），通過分析記錄集合，推導(dǎo)出數(shù)據(jù)項(xiàng)間的相關(guān)性（例如：在交易活動中商品間的相關(guān)性） 基本形式 給定： 一組事務(wù)集 每一個(gè)事務(wù)中包含若干個(gè)數(shù)據(jù)項(xiàng) 挖掘: 各個(gè)數(shù)據(jù)項(xiàng)之間的關(guān)聯(lián) 例如, 98% 的顧客在購買電動剃須刀的同時(shí)會購買一些電池,4.聚類,當(dāng)要分析的數(shù)據(jù)缺乏描述信息，或者是無法組織成任何分類模式時(shí)，可以采用聚類分析。 聚類分析是按照某種相近程度度量方法，將用戶數(shù)據(jù)分成一系列有意義的子集合。每一個(gè)集合中的數(shù)據(jù)性質(zhì)相近，不同集合之間的數(shù)據(jù)性質(zhì)相差較大。,聚類分析（Clustering）,含義 聚類是把一組對象按照相似性歸成若干類別，即“物以類聚”。它的目的是使得屬于同一類別的個(gè)體之間的距離盡可能的小而不同類別上的個(gè)體間的距離盡可能的大。 不同的聚類分析工具可以定義不同的規(guī)則集，從而相同的記錄集合可能有不同的劃分 應(yīng)用 市場或客戶分割、模式識別、基因分類、Web文檔分類等,六、數(shù)據(jù)挖掘的主要方法,1.決策樹 2.相關(guān)規(guī)則 3.神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò) 4.遺傳算法 5.可視化、OLAP聯(lián)機(jī)分析處理等,1.決策樹,決策樹是建立在信息論基礎(chǔ)之上，對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類的一種方法。 首先，通過一批已知的訓(xùn)練數(shù)據(jù)建立一棵決策樹 然后，利用建好的決策樹，對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測. 例如：在金融領(lǐng)域中將貸款對象分為低貸款風(fēng)險(xiǎn)與高貸款風(fēng)險(xiǎn)兩類。通過決策樹，我們可以很容易地確定貸款申請者是屬于高風(fēng)險(xiǎn)的還是低風(fēng)險(xiǎn)的。 決策樹方法精確度比較高，結(jié)果容易理解，效率也比較高，因而比較常用。,2.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立在自學(xué)習(xí)的數(shù)學(xué)模型基礎(chǔ)之上。可以對大量復(fù)雜的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，并可以完成對人腦或其他計(jì)算機(jī)來說極為復(fù)雜的模式抽取及趨勢分析。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)由一系列類似于人腦神經(jīng)元一樣的處理單元(節(jié)點(diǎn))組成。這些節(jié)點(diǎn)通過網(wǎng)絡(luò)彼此互連，如果有數(shù)據(jù)輸入，它們便可以進(jìn)行確定數(shù)據(jù)模式的工作。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有相互連接的輸入層、中間層（或隱藏層）、輸出層組成。例如：我們可以指定輸入層為代表過去的銷售情況、價(jià)格及季節(jié)等因素，輸出層便可輸出判斷本季度的銷售情況的數(shù)據(jù)。,3.相關(guān)規(guī)則,相關(guān)規(guī)則是一種簡單卻很實(shí)用的關(guān)聯(lián)分析規(guī)則，它描述了一個(gè)事物中某些屬性同時(shí)出現(xiàn)的規(guī)律和模式。 例如：超級市場中通過POS系統(tǒng)收集存儲了大量售貨數(shù)據(jù)，記錄了什么樣的顧客在什么時(shí)間購買了什么商品，這些數(shù)據(jù)中常常隱含著諸如：購買面包的顧客中有90%的人同時(shí)購買牛奶的相關(guān)規(guī)則。 相關(guān)規(guī)則分析就是依據(jù)一定的可信度、支持度、期望可信度、作用度建立相關(guān)規(guī)則的。,4.遺傳算法,遺傳算法是一種基于生物進(jìn)化論和分子遺傳學(xué)的搜索優(yōu)化算法。 它首先將問題的可能的解按某種形式進(jìn)行編碼，編碼后的解稱為染色體；隨機(jī)選取N個(gè)染色體作為初始種群，再根據(jù)預(yù)定的評價(jià)函數(shù)對每個(gè)染色體計(jì)算適應(yīng)值，性能較好的染色體有較高的適應(yīng)值；選擇適應(yīng)值較高的染色體進(jìn)行復(fù)制，并通過遺傳算子，產(chǎn)生一群新的更適應(yīng)環(huán)境的染色體，形成新的種群，直至最后收斂到一個(gè)最適應(yīng)環(huán)境的個(gè)體，得到問題的最優(yōu)化解。,5.聯(lián)機(jī)分析處理,聯(lián)機(jī)分析處理(OLAP)主要通過多維的方式來對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、查詢和報(bào)表。 它不同于傳統(tǒng)的聯(lián)機(jī)事物處理(OLTP)應(yīng)用。 OLTP應(yīng)用主要是用來完成用戶的事務(wù)處理，通常要進(jìn)行大量的更新操作，同時(shí)對響應(yīng)時(shí)間要求比較高。 而OLAP應(yīng)用主要是對用戶當(dāng)前及歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，輔助領(lǐng)導(dǎo)決策。 其典型的應(yīng)用有對銀行信用卡風(fēng)險(xiǎn)的分析與預(yù)測、公司市場營銷策略的制定等，主要是進(jìn)行大量的查詢操作，對時(shí)間的要求不太嚴(yán)格。,6.數(shù)據(jù)可視化,對大批量數(shù)據(jù)的展現(xiàn)也是數(shù)據(jù)挖掘的重要方面。 數(shù)據(jù)可視化工具大大擴(kuò)展了傳統(tǒng)商業(yè)圖形的能力，支持多維數(shù)據(jù)的可視化，從而提供了多方向同時(shí)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的圖形方法。有些工具甚至提供動畫能力，使用戶可以“飛越”數(shù)據(jù)，觀看到數(shù)據(jù)不同層次的細(xì)節(jié)。,七、數(shù)據(jù)挖掘的主要應(yīng)用,金融 數(shù)據(jù)挖掘在金融領(lǐng)域應(yīng)用廣泛，包括：金融市場分析和預(yù)測、帳戶分類、銀行擔(dān)保和信用評估等。 市場業(yè) 市場業(yè)應(yīng)用是利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行市場定位和消費(fèi)者分析，輔助制定市場策略。 工程與科學(xué)研究 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可應(yīng)用于各種工程與科學(xué)數(shù)據(jù)分析。 產(chǎn)品制造業(yè) 制造業(yè)應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行零部件故障診斷、資源優(yōu)化、生產(chǎn)過程分析等。 司法 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可應(yīng)用于案件調(diào)查、詐騙監(jiān)測、洗錢認(rèn)證、犯罪組織分析等，可以給司法工作帶來巨大收益。,八、數(shù)據(jù)挖掘的主要工具,1.應(yīng)用于特定領(lǐng)域的專用數(shù)據(jù)挖掘工具 2.應(yīng)用面較廣的通用數(shù)據(jù)挖掘工具。,1.應(yīng)用于特定領(lǐng)域的專用數(shù)據(jù)挖掘工具,專用數(shù)據(jù)挖掘工具針對某個(gè)特定領(lǐng)域的問題提供解決方案。 在算法設(shè)計(jì)方面，充分考慮到數(shù)據(jù)、需求的特殊性，并進(jìn)行優(yōu)化。 例如：IBM公司的Advanced Scout系統(tǒng)，針對NBA數(shù)據(jù)，幫助教練優(yōu)化戰(zhàn)術(shù)組合、,2.應(yīng)用面較廣的通用數(shù)據(jù)挖掘工具,通用數(shù)據(jù)挖掘工具處理常見的數(shù)據(jù)類型，采用通用的數(shù)據(jù)挖掘算法，提供較為通用的處理模式，如：分類模式、回歸模式、時(shí)間序列模式、聚類模式、關(guān)聯(lián)模式等。 例如：IBM公司的QUEST系統(tǒng)、SGI公司的MineSet系統(tǒng)、加拿大Simon Fraser大學(xué)的DBMiner、美國Business Objects公司的Business Miner系統(tǒng)、SAS公司的SAS EM（Enterprise Miner）系統(tǒng)等。,數(shù)據(jù)挖掘的發(fā)展,目前，國內(nèi)外很多大學(xué)、研究機(jī)構(gòu)和公司都已經(jīng)在這個(gè)方面進(jìn)行了實(shí)質(zhì)性的研究和產(chǎn)品開發(fā)。 今后研究的焦點(diǎn)可能有：研究專門用于知識發(fā)現(xiàn)的數(shù)據(jù)挖掘語言；研究Internet上的數(shù)據(jù)挖掘方法；對各種非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如：文本數(shù)據(jù)、圖形圖象數(shù)據(jù)、多媒體數(shù)據(jù)的挖掘；研究數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)倉庫相結(jié)合的方式，數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)倉庫一體化的研究等。,7.3 WEB數(shù)據(jù)挖掘,一、 Web挖掘的處理流程 二、 Web數(shù)據(jù)挖掘分類 三、 Web數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用前景,Web挖掘指使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在WWW數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)潛在的、有用的模式或信息。 與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)倉庫相比，Web上的信息是非結(jié)構(gòu)化或半結(jié)構(gòu)化的、動態(tài)的、并且是容易造成混淆的，所以很難直接以Web網(wǎng)頁上的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，而必須經(jīng)過必要的數(shù)據(jù)處理,一、 Web挖掘的處理流程,1查找資源 2信息選擇和預(yù)處理 ：從取得的Web資源中剔除無用信息和將信息進(jìn)行必要的整理 3模式發(fā)現(xiàn)：自動進(jìn)行模式發(fā)現(xiàn)?？梢栽谕粋€(gè)站點(diǎn)內(nèi)部或在多個(gè)站點(diǎn)之間進(jìn)行。 4模式分析：驗(yàn)證、解釋上一步驟產(chǎn)生的模式?？梢允菣C(jī)器自動完成，也可以是與分析人員進(jìn)行交互來完成。,研究方向,隨著Web技術(shù)的發(fā)展，基于Web技術(shù)的信 息獲得（IR）、信息抽取(IE) 得到了更多的重視。 由于Web 數(shù)據(jù)量非常大，而且可能動態(tài)變化，目前的研究方向是用自動化、半自動化的方法在Web上進(jìn)行IR和IE。 在 Web環(huán)境下既要處理非結(jié)構(gòu)化文檔，又要處理半結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，最近幾年在這兩方面都有相應(yīng)的研究成果和具體應(yīng)用，特別是在大型搜索引擎中得到了很好的應(yīng) 用。,二、 Web數(shù)據(jù)挖掘分類,1、Web內(nèi)容挖掘（Web Content mining）、 2、Web結(jié)構(gòu)挖掘（ Web structure mining）、 3、Web 用法挖掘（Web usage Mining）,1、Web內(nèi)容挖掘,從Web內(nèi)容/數(shù)據(jù)/文檔中發(fā)現(xiàn)有用信息 Web內(nèi)容挖 掘的對象包括文本、圖象、音頻、視頻、多媒體和其他各種類型的數(shù)據(jù)。 針對無結(jié)構(gòu)化文本進(jìn)行的Web挖掘被歸類到基于文本的知識發(fā)現(xiàn)（KDT）領(lǐng)域，也 稱文本數(shù)據(jù)挖掘或文本挖掘，是Web挖掘中比較重要的技術(shù)領(lǐng)域，也引起了許多研究者的關(guān)注。 最近在Web多媒體數(shù)據(jù)挖掘方面的研究成為另一個(gè)熱點(diǎn)。,1、Web內(nèi)容挖掘,Web 內(nèi)容挖掘一般從兩個(gè)不同的觀點(diǎn)來進(jìn)行研究。 從資源查找（IR）的觀點(diǎn)來看，Web內(nèi)容挖掘的任務(wù)是從用戶的角度出發(fā)，怎樣提高信息質(zhì)量和幫助用戶過濾信 息。 而從DB的角度講Web內(nèi)容挖掘的任務(wù)主要是試圖對Web上的數(shù)據(jù)進(jìn)行集成、建模，以支持對Web數(shù)據(jù)的復(fù)雜查詢。,11從資源查找（Information Retrival）的觀點(diǎn)挖掘非結(jié)構(gòu)化文檔 非 結(jié)構(gòu)化文檔主要指Web上的自由文本，包括小說、新聞等。在這方面的研究相對比較多一些，大部分研究都是建立在詞匯袋（bag of words）或稱向量表示法（vector representation）的基礎(chǔ)上 用資源查找的觀點(diǎn)挖掘半結(jié)構(gòu)化文檔：與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)相比，Web上的半結(jié)構(gòu)化文檔挖掘指在加入了HTML、超連接等附加結(jié)構(gòu)的信息上進(jìn)行挖掘，其應(yīng)用包括超連接文本的分類、聚類、發(fā)現(xiàn)文檔之間的關(guān)系、提出半結(jié)構(gòu)化文檔中的模式和規(guī)則等,12從數(shù)據(jù)庫（Database）的觀點(diǎn)挖掘非結(jié)構(gòu)化文檔 數(shù)據(jù)庫技術(shù)應(yīng)用于Web挖掘主要是為了解決Web信息的管理和查詢問題。這些問題可以分為三類：Web信息的建模和查詢；信息抽取與集成；Web站點(diǎn)建構(gòu)和重