《数据挖掘》课件.pptx
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1、数据挖掘ppt课件数据挖掘概述数据挖掘技术数据预处理数据挖掘工具与平台数据挖掘实践案例contents目录CHAPTER数据挖掘概述01数据挖掘是一种从大量数据中提取有用信息和知识的技术,通过运用统计学、机器学习和数据库技术等方法,从数据中找出规律和模式,并为企业提供决策支持。数据挖掘涉及多个学科领域,包括统计学、数据库技术、机器学习、人工智能等。数据挖掘的定义03进入21世纪,随着大数据技术的兴起,数据挖掘在各个领域得到了广泛应用。01数据挖掘起源于20世纪80年代,随着数据库技术的不断发展,人们开始意识到需要从大量的数据中提取有用的信息。0220世纪90年代,随着机器学习、人工智能等领域的
2、不断发展,数据挖掘技术逐渐成熟。数据挖掘的起源和发展通过数据挖掘技术,企业可以对市场趋势、客户行为等进行深入分析,从而制定更好的商业策略。商业智能金融机构可以利用数据挖掘技术进行风险评估、客户细分和欺诈检测等。金融数据挖掘在医疗领域的应用包括疾病诊断、药物研发和患者管理等。医疗数据挖掘在科研领域的应用包括基因组学、天文学和气候学等。科学研究数据挖掘的应用场景CHAPTER数据挖掘技术02常见的聚类算法包括K-means、层次聚类、DBSCAN等。聚类分析的定义聚类分析是一种无监督学习方法,用于将数据集中的对象分组,使得同一组(即聚类)内的对象尽可能相似,而不同组的对象尽可能不同。聚类分析的应用
3、在市场细分、模式识别、数据挖掘、统计学等领域有广泛应用。聚类分析常见的分类与预测算法包括决策树、逻辑回归、支持向量机、神经网络等。分类与预测的应用在信用卡欺诈检测、疾病预测、股票市场预测等领域有广泛应用。分类与预测的定义分类和预测是监督学习方法,通过已知的训练数据集来构建分类器或回归模型,从而对新的未知数据进行分类或预测。分类与预测关联规则挖掘是发现数据集中项之间的有趣关系的方法,这些项可以是商品、网页等。关联规则挖掘的定义包括Apriori、FP-Growth等。常见的关联规则挖掘算法在市场篮子分析、推荐系统等领域有广泛应用。关联规则挖掘的应用关联规则挖掘123序列模式挖掘是发现数据集中对象
4、之间时间有序关系的有趣模式的方法。序列模式挖掘的定义包括GSP、SPADE等。常见的序列模式挖掘算法在股票市场分析、气候变化研究等领域有广泛应用。序列模式挖掘的应用序列模式挖掘异常值检测是识别数据集中与大多数数据明显不同的对象的方法。异常值检测的定义包括基于统计的方法、基于距离的方法、基于密度的方等。常见的异常值检测算法在金融欺诈检测、故障预测等领域有广泛应用。异常值检测的应用异常值检测CHAPTER数据预处理03数据清洗缺失值处理描述如何处理缺失数据,如使用均值填充、中位数填充或插值算法。异常值检测与处理阐述如何识别和过滤异常值,如使用Z分数、IQR等方法。说明如何消除重复记录和匹配不同数据
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