1、数据挖掘导论 之 入课第1页清华大学出版社数据挖掘是什么数据挖掘Data Mining（DM）数据挖掘是发觉数据中潜在有用模式（信息、知识、规律、模型）过程猎人在动物迁徙行为中寻找模式农夫在庄稼生长中寻找模式政客在选民意见中寻找模式恋人在对方反应中寻找模式10 十月 第2页，共10页“人类正被数据淹没，却饥渴于信息”John Naisbitt（未来学家）第2页清华大学出版社数据挖掘能做什么分类（Classification）应用：评定信用卡申请者风险等级低、中、高方法：使用已知分类实例建立分类模型，对未知分类实例进行分类10 十月 第3页，共10页第3页清华大学出版社数据挖掘能做什么估值（Es
2、timation）应用：依据购置模式，预计一个家庭孩子个数、收入或财产估值类似于分类，不一样之处于于分类输出是离散量，估值输出为连续值分类类别数确定，估值量是不确定10 十月 第4页，共10页第4页清华大学出版社数据挖掘能做什么预测（Prediction）应用：预测明天上证指数收盘价方法：经过分类或估值得出预测模型，用该模型对未知变量预测10 十月 第5页，共10页第5页清华大学出版社数据挖掘能做什么相关分析（association analysis）应用：购物篮分析（Market Basket Analysis）超市中，客户在购置A同时，是否经常会购置B或隔一段时间后，会购置B。目标是找到零
3、售产品之间有趣关系方法：生成关联规则，表示客户购置行为关联关系10 十月 第6页，共10页第6页清华大学出版社数据挖掘能做什么聚类（Clustering）应用：在信用卡企业，发觉输入属性一个集合，来区分接收寿险促销和未接收促销持卡人。方法：对实例分组，把相同实例放在一个聚类中，发觉最能区分各聚类经典属性，使用这些属性开发预测未来结果模型10 十月 第7页，共10页第7页清华大学出版社主要内容10 十月 第8页，共10页第8页清华大学出版社课时分配教学内容课时分配小计讲课上机实践讨论/习题第0讲 入课112第1讲 认识数据挖掘527第2讲 基本数据挖掘技术639第3讲 数据库中知识发觉336第4
4、讲 数据仓库3339第5讲 评定技术336第6讲 神经网络技术336第7讲 统计技术3339第8讲 时间序列和基于Web挖掘336合 计3015156010 十月 第9页，共10页表 01 课时安排第9页清华大学出版社推荐资源全球最大数据挖掘信息网站http:/数据挖掘和分析软件，求职，咨询，课程等数据挖掘小区资源机器学习领域UCI数据集http:/archive.ics.uci.edu/mlUniversity of California Irvine 提出用于机器学习数据库，当前拥有200多个数据集，而且数目还在不停增加。在数据挖掘领域被认为是标准测试数据集。10 十月 第10页，共10页第10页
浙ICP备2021020529号-1 | 浙B2-20240490 
