数据挖掘实训报告绪论 第1篇
①第一步 数据集准备:机器学习是数据贪婪的，数据采集是最基础、最重要的一步，从不同的数据源收集数据，数据集是构建机器学习模型的起点。
②第二步 数据预处理:数据预处理是指对数据进行清洗、归约或转换等。通过对数据进行各种检查和校正以纠正缺失值、异常、标准化等问题。通过预处理将数据结构化以便满足模型训练的需要。第一和第二步属于机器学习初级阶段 ③第三步模型选择:根据具体任务特定问题的要求，选择合适的模型，根据机器学习模型对于训练数据处理方式的不同，机器学习算法可以大致可分为:监督学习、无监督学习和强化学习等。
④第四步模型训练:机器学习过程的核心是模型训练通过训练历史经验数据，对选择的模型的参数进行不断优化，最小化模型预测带来的误差。
第三和第四部属于机器学习中级阶段。
⑤第五步模型评估优化:在训练好模型之后，利用在数据预处理中准备好的测试数据集对模型进行测试。对模型评估结束后，还可以通过调参对训练过程进行优化。
⑥第六步应用预测:使用完全训练好的模型在新数据上做预测，这是机器学习过程的最后一步，在此阶段默认该模型已准备就绪，可以用于实际应用。
第五和第六步属于机器学习高级阶段，实现智能的目标。
数据挖掘实训报告绪论 第2篇
数据挖掘是一个涵盖多个领域的交叉学科，旨在从大规模数据集中发现有用的模式、关系和信息。在本文中，我们将介绍数据挖掘的背景、定义、过程、任务和应用，以及相关的问题和挑战。
数据挖掘起源于数据库领域，但随着计算能力的提高和大规模数据集的普及，它逐渐成为一个独立的研究领域。数据挖掘的历史可以追溯到上世纪80年代，随后在商业、科学和社会领域得到广泛应用。数据挖掘的发展与机器学习、统计学、数据库技术和人工智能等领域的交叉融合密不可分。
数据是指存储在计算机或其他媒体中的事实和统计信息的集合。数据可以是结构化的（如数据库中的表格数据）、半结构化的（如XML文档）或非结构化的（如文本文档、图像和音频文件）。
数据挖掘是从大规模数据集中提取有用信息和模式的过程。它结合了数据库技术、机器学习、统计学和数据可视化等方法，用于识别、分析和预测数据中的隐藏模式和关系。
数据挖掘过程通常包括以下步骤：
关联规则挖掘是数据挖掘中的一项重要任务，用于发现数据中的关联关系。它通常应用于市场篮分析和购物篮分析，以揭示不同商品之间的购买关系。例如，如果一位顾客购买了牛奶，那么购买面包的概率也可能很高。
数据挖掘在各个领域中有广泛的应用，包括但不限于：
数据挖掘应用也面临一些问题和挑战，包括隐私保护、数据采集、数据质量、模型解释性、计算性能等方面的问题。另外，合规性和伦理问题也需要考虑，尤其是在处理敏感数据时。
数据挖掘实训报告绪论 第3篇
数据是未经加工和修饰的原料。 数据是可以记录、 通信和能识别的符号， 它通过有意义的组合来表达现实世界中的某种实体 （具体对象、 事件、 状态或活动） 的特征。
信息是对数据经过过滤、 融合、标准化、 对比、 翻译、 分类、 管理等一系列环节处理后得到的。
知识是对信息内容进行提炼、 比较、 挖掘、 分析、 概括、判断和推论得到的。
数据挖掘实训报告绪论 第4篇
1.讨论下列每项活动是否为数据挖掘任务。（a） 根据性别划分公司的顾客。（b） 根据可赢利性划分公司的顾客。（c） 计算公司的总销售额。（d） 按学生的标识号对学生数据库排序。（e） 预测掷一对骰子的结果。（f） 使用历史记录预测某公司未来的股票价格。（g） 监视病人心率的异常变化。（h） 监视地震活动的地震波。（i） 提取声波的频率。2.假定你是一个数据挖掘顾问，受雇于一家因特网搜索引擎公司。举例说明如何使用诸如聚类、分类、关联规则挖掘和异常检测等技术，让数据挖掘为公司提供帮助。3.对于如下每个数据集，解释数据的私有性是否是重要问题。（a) 从1900年到1950年收集的人口普查数据。（b) 访问你的Web站点的用户的IP地址和访问时间。（c) 从地球轨道卫星得到的图像。（d) 电话号码簿上的姓名和地址。（e) 从网上收集的姓名和电子邮件地址。
数据挖掘实训报告绪论 第5篇
数据挖掘是一种深层次地数据分析方法，需要对涉及到地海量数据进行管理与分析
数据库领域的研究为数据挖掘提供数据管理技术，对于利用计算机对历史数据的分析，就是误码通常所说的机器学习
机器学习的定义：
机器学习是利用经验来改善计算机系统自身的性能，机器学习需要：
①通过数据分析建立模型
②利用算法对模型进行优化
③使计算机不断模拟人的学习行为来获取新的知识和技能，不断改善性能从而实现自我完善
机器学习方法构成地三元素：
①模型 ②策略 ③算法
可简单表示为：机器学习 = 模型＋策略 + 算法
模型是从数据中抽象用来描述客观世界的数学模型
机器学习的根本目的是构建一个模型来描述历史的数据规律，通过这个模型对未来进行预测
策略是选择模型的标准
假设空间往往包括多个模型，策略来确定哪一个模型是最好的
算法是指学习模型的具体计算方法，即在确定寻找最优模型的策略后，机器学习的问题归结于最优化问题，其优化算法是指求解模型参数最优解的算法
数据挖掘实训报告绪论 第6篇
商务智能：通过数据挖掘等技术可以获得隐藏在各种数据中的有利信息，从而帮助商家进一步调整营销策略。 信息识别：信息识别是指信息接受者从一定的目的出发，运用已有的知识和经验，对信息的真伪性、有用性进行辨识和甄别。 搜索引擎：根据用户提供的关键词，在互联网上搜索用户最需要的内容。 辅助医疗：对大量历史诊断数据进行分析和挖掘，有助于医生对病人的病情进行有效的判断。
数据类型的多样性 高维度数据 噪声数据 分析与挖掘结果的可视化 隐私数据的保护
数据挖掘实训报告绪论 第7篇
通常，数据挖掘任务分为下面两大类。
预测任务这些任务的目标是根据其他属性的值预测特定属性的值。被预测的属性一般称目标变量（target variable）或因变量（dependent variable），而用来做预测的属性称为解释变量（explanatory variable）或自变量（independent variable）。
描述任务其目标是导出概述数据中潜在联系的模式（相关、趋势、聚类、轨迹和异常）。本质上，描述性数据挖掘任务通常是探查性的，并且常常需要后处理技术验证和解释结果。
图给出了本书其余部分讲述的4种主要的数据挖掘任务。
预测建模（predictive modeling）指为目标变量建立模型，并将其作为解释变量的函数。有两类预测建模任务：分类（classification），用于预测离散的目标变量；回归（regression），用于预测连续的目标变量。例如，预测一个Web用户是否会在网上书店买书是分类任务，9因为该目标变量是二值变量，而预测某股票的未来价格则是回归任务，因为价格具有连续值属性。两项任务的目标都是训练一个模型，使目标变量的预测值与实际值之间的误差达到最小。预测建模可以用来确定顾客对产品促销活动的反应，预测地球生态系统的扰动，或根据检査结果判断病人是否患有某种疾病。例 预测花的种类考虑如下任务：根据花的特征预测花的种类。本例根据鸢尾花是否属于Setosa、Versicolour或Virginica这三类之一对其进行分类。为执行这一任务，我们需要一个数据集，包含这三类花的特性。一个具有这类信息的数据集是著名的鸢尾花数据集，可从加州大学欧文分校的机器学习数据库中得到。除花的种类之外，该数据集还包含萼片宽度、萼片长度、花瓣长度和花瓣宽度四个其他属性。图给出鸢尾花数据集中150种花的花瓣宽度与花瓣长度的对比图。花瓣宽度分成low、medium、high三类，分别对应于区间［0，)、［，)、［，∞)。10花瓣长度也分成low、medium、high三类，分别对应于区间［0，)、［，5)、［5，∞)。根据花瓣宽度和长度的类别，可以推出如下规则：
花瓣宽度和花瓣长度为low蕴涵Setosa。
花瓣宽度和花瓣长度为medium蕴涵Versicolour。
花瓣宽度和花瓣长度为high蕴涵Virginica。
尽管这些规则不能对所有的花进行分类，但是已经可以对大多数花进行很好的分类（尽管不完善）。注意：根据花瓣宽度和花瓣长度，Setosa种类的花完全可以与Versicolour和Virginica种类的花分开，但是后两类花在这些属性上有一些重叠。
关联分析（association analysis）用来发现描述数据中强关联特征的模式。所发现的模式通常用蕴涵规则或特征子集的形式表示。由于搜索空间是指数规模的，关联分析的目标是以有效的11方式提取最有趣的模式。关联分析的应用包括找出具有相关功能的基因组、识别用户一起访问的Web页面、理解地球气候系统中不同元素之间的联系等。例 购物篮分析表给出的事务是在一家杂货店收银台收集的销售数据。关联分析可以用来发现顾客经常同时购买的商品。例如，我们可能发现规则{纸尿布}→{牛奶}。该规则暗示购买纸尿布的顾客多半会购买牛奶。这种类型的规则可以用来发现各类商品中可能存在的交叉销售的商机。聚类分析（cluster analysis）旨在发现紧密相关的观测值组群，使得与属于不同簇的观测值相比，属于同一簇的观测值相互之间尽可能类似。聚类可用来对相关的顾客分组、找出显著影响地球气候的海洋区域以及压缩数据等。例 文档聚类表给出的新闻文章可以根据它们各自的主题分组。每篇文章表示为词频率对（w：c)的集合，其中w是词，而c是该词在文章中出现的频率。在该数据集中，有两个自然簇。第一个簇由前四篇文章组成，对应于经济新闻；而第二个簇包含后四篇文章，对应于卫生保健新闻。一个好的聚类算法应当能够根据文章中出现的词的相似性，识别这两个簇。
异常检测（anomaly detection）的任务是识别其特征显著不同于其他数据的观测值。这样的观测值称为异常点（anomaly）或离群点（outlier）。异常检测算法的目标是发现真正的异常点，而避免错误地将正常的对象标注为异常点。换言之，一个好的异常检测器必须具有高检测率和低误报率。异常检测的应用包括欺诈检测、网络攻击、疾病的不寻常模式、生态系统扰动（如干旱、洪水、火灾、飓风）等。例 信用卡欺诈检测信用卡公司记录每个持卡人所做的交易，同时也记录信用额度、年龄、年薪和地址等个人信息。由于与合法交易相比，欺诈行为的数量相对较少，因此异常检测技术可以用来构造用户的合法交易的轮廓。当一个新的交易到达时就与之比较。如果该交易的特性与先前构造的轮廓很不相同，就把交易标记为可能是欺诈。
数据挖掘实训报告绪论 第8篇
前面提到，面临大数据应用带来的挑战时，传统的数据分析技术经常遇到实际困难。下面是一些具体的问题，它们引发了人们对数据挖掘的研究。可伸缩由于数据产生和采集技术的进步，数太字节（TB）、数拍字节（PB）甚至数艾字节（EB）的数据集越来越普遍。如果数据挖掘算法要处理这些海量数据集，则算法必须是可伸缩的。许多数据挖掘算法采用特殊的搜索策略来处理指数级的搜索问题。为实现可伸缩可能还需要实现新的数据结构，才能以有效的方式访问每个记录。例如，当要处理的数据不能放进内存时，可能需要核外算法。使用抽样技术或开发并行和分布式算法也可以提高可伸缩程度。附录F给出了伸缩数据挖掘算法的技术总体概述。5高维性现在，常常会遇到具有成百上千属性的数据集，而不是几十年前常见的只具有少量属性的数据集。在生物信息学领域，微阵列技术的进步已经产生了涉及数千特征的基因表达数据。具有时间分量或空间分量的数据集也通常具有很高的维度。例如，考虑包含不同地区的温度测量结果的数据集，如果在一个相当长的时间周期内反复地测量，则维数（特征数）的增长正比于测量的次数。为低维数据开发的传统数据分析技术通常不能很好地处理这类高维数据，如维灾难问题（见第2章）。此外，对于某些数据分析算法，随着维数（特征数）的增加，计算复杂度会迅速增加。异构数据和复杂数据通常，传统的数据分析方法只处理包含相同类型属性的数据集，或者是连续的，或者是分类的。随着数据挖掘在商务、科学、医学和其他领域的作用越来越大，越来越需要能够处理异构属性的技术。近年来，出现了更复杂的数据对象。这种非传统类型的数据如：含有文本、超链接、图像、音频和视频的Web和社交媒体数据，具有序列和三维结构的DNA数据，由地球表面不同位置、不同时间的测量值（温度、压力等）构成的气候数据。为挖掘这种复杂对象而开发的技术应当考虑数据中的联系，如时间和空间的自相关性、图的连通性、半结构化文本和XML文档中元素之间的父子关系。数据的所有权与分布有时，需要分析的数据不会只存储在一个站点，或归属于一个机构，而是地理上分布在属于多个机构的数据源中。这就需要开发分布式数据挖掘技术。分布式数据挖掘算法面临的主要挑战包括：（1）如何降低执行分布式计算所需的通信量？（2）如何有效地统一从多个数据源获得的数据挖掘结果？（3）如何解决数据安全和隐私问题？6非传统分析传统的统计方法基于一种假设检验模式，即提出一种假设，设计实验来收集数据，然后针对假设分析数据。但是，这一过程劳力费神。当前的数据分析任务常常需要产生和评估数千种假设，因此需要自动地产生和评估假设，这促使人们开发了一些数据挖掘技术。此外，数据挖掘所分析的数据集通常不是精心设计的实验的结果，并且它们通常代表数据的时机性样本（opportunistic sample），而不是随机样本（random sample）。
数据挖掘实训报告绪论 第9篇
数据是代表一个或一组变量的定性或定量属性的信息片段。 数据通常被视为信息和知识的最低层次的抽象。
数据类型
主要问题
数据挖掘是从大量的、 不完全的、 有噪声的、 模糊的、 随机的数据中提取隐含在其中的、 人们事先不知道的、 但又是潜在有用的信息和知识的过程。 Data Mining is the process of automatically extracting interesting useful hidden patterns from usually massive， incomplete and noisy data. [Wikipedia]