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1、第一章 数据挖掘和Clementine概述,数据挖掘的产生背景(量化产生了数据，海量数据的分析需求催生数据挖掘，理论的挑战催生数据挖掘) 什么是数据挖掘(数据挖掘的定义、数据挖掘的特点，常见数据挖掘算法) 数据挖掘软件概述 (软件的安装，界面，数据流建立),1.1 数据挖掘的产生背景,（1）任何事物都有定性和定量两个方面，定量则产生数据。（量化产生了数据） 从数据分析入手是我们认识事物本质的基本手段。 任何事物都是互相关联着的，从数据分析入手是我们把握事物之间联系的基本方法。 任何事物都在永恒地变化发展着，从数据分析入手是我们探索事物发展规律的基本思路。,1.1 数据挖掘的产生背景,（2）海量
2、数据的分析需求催生数据挖掘 。 海量数据的产生： 英特尔万亿级计算研究项目总监吉姆海德(Jim Held)日前表示，全球数据的海量增长已经达到当前的存储极限。当前，全球数据存储每年以 60%的速度递增。海德称：“大量的数据，快速的增长，已经使我们无法处理。”英特尔早在2007年就曾表示，按照当时的发展速度，人类将无法应付高速增长的数据量。海德说：“我们已经进入ZB时代，并且很快将迈入YB年代。” (注：1ZB = 1,000,000,000,000 (10的21次方)GB，YB=10的24次方GB 。),1.1 数据挖掘的产生背景,存储容量单位 ：KB MB GB TB PB EB ZB YB
3、 NB DB 1 kilobyte kB = 1000 (103) byte 1 megabyte MB = 1 000 000 (106) byte 1 gigabyte GB = 1 000 000 000 (109) byte 1 terabyte TB = 1 000 000 000 000 (1012) byte 1 petabyte PB = 1 000 000 000 000 000 (1015) byte 1 exabyte EB = 1 000 000 000 000 000 000 (1018) byte 1 zettabyte ZB = 1 000 000 000 000
4、 000 000 000 (1021) byte 1 yottabyte YB = 1 000 000 000 000 000 000 000 000 (1024) byte 1 nonabyte NB = 1 000 000 000 000 000 000 000 000 000 (1027) byte,1.1 数据挖掘的产生背景,（3）应用对理论的挑战催生数据挖掘 。 一是，从数据库和数据仓库角度分析： 是否有更有效的存储模式实现高维海量数据的存储管理？数据库仅仅是存储、和简单的查询和汇总上吗？ 所以数据库需要不断吸纳经典的数据分析方法并将其融合到商业中，因此，研究人员努力将数据仓库与数据
5、分析模型进行无缝交互。,1.1 数据挖掘的产生背景,（3）应用对理论的挑战催生数据挖掘 。 二是：从统计学角度分析 。 以往数据采集能力极为有限的过去，人们只能通过研究少量样本推断 总体特征。但在数据采集能力极强的今天，摆在人们面前的不再是小样本而是海量高维数据总体，以前的推断不再有意义，原本较小的参数差异在大样本条件下都表现出来显著。 以往分析方法往往是驱动式的。首先确定模型，即数据建立、验证模型、应用模型，这是一种先知先见模式。,1.1 数据挖掘的产生背景,（3）应用对理论的挑战催生数据挖掘 。 以往的局限使得统计学产生新的研究方法。 例如，稳健统计、大规模数据分析、高维数据分析等 应用实
6、践方面 本来完整的统计应用呈现出割裂状，以企事业统计为例，包括建立指标体系、采集数据、存储管理数据、分析数据、制定决策等环节。 总之，海量复杂数据的存储和分析，数据库数据仓库机器学习统计分析的理论发展和应用实践。诞生了数据挖掘这个新兴领域。,1.2 什么是数据挖掘,1. 数据挖掘的定义 1995年，加拿大蒙特利尔召开了第一届“KDD（知识发现） and DM（数据挖掘）”国际学术会议。数据挖掘就开始流行了。认为数据挖掘是从矿石（数据）中开采黄金的过程。,1.2 什么是数据挖掘,2. 数据挖掘的特点 数据挖掘是一个过程，而非单纯的数据建模； 数据挖掘方法是各种分析方法的集合； 数据挖掘具有分析海
7、量数据的能力； 数据挖掘的最终目的是辅助决策。,1.2 什么是数据挖掘,3. 常见数据挖掘算法 （1）分类预测算法 决策树算法 C4.5、C5.0、CART、CHAID、QUEST;,1.2 什么是数据挖掘,3. 常见数据挖掘算法 （1）分类预测算法 BP算法,1.2 什么是数据挖掘,3. 常见数据挖掘算法 （1）分类预测算法回归分析方法 线性回归分析、Logistic回归,1.2 什么是数据挖掘,3. 常见数据挖掘算法 （2）探索内部结构的算法 关联规则分析：Apriori算法、序列关联,面包 牛奶 (60%, 75%) 牛奶 面包 (60%, 100%) 鸡蛋 奶酪 (20%, 100%) (规则支持度，规则置信度),1.2 什么是数据挖掘,3. 常见数据挖掘算法 （2）探索内部结构的算法 聚类分析 K-means聚类、谱系聚类、两步聚类、Kohonen聚类,1.2 什么是数据挖掘,3. 常见数据挖掘算法 （2）探索内部结构的算法 聚类分析 K-means聚类、谱系聚类、两步聚类、Kohonen聚类,1.3 数据挖掘软件Clementine概述,（一）安装 （二）窗口的认识 （三）数据流的建立,1.3 数据挖掘软件Clementine概述,（二）窗口的认识,
