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数据挖掘技术及应用汇报人：2024-01-08

CATALOGUE目录数据挖掘概述数据预处理技术常用数据挖掘算法数据挖掘应用场景

01数据挖掘概述

总结词数据挖掘是从大量数据中提取有用信息的过程。详细描述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，这些数据可以是结构化的、半结构化的或非结构化的。通过数据挖掘，可以发现数据中的模式、趋势和关联，从而为决策提供支持。数据挖掘的定义

VS数据挖掘起源于20世纪80年代，随着数据库和人工智能技术的发展而发展。详细描述数据挖掘起源于20世纪80年代，当时数据库系统开始广泛应用，人们开始意识到可以从大量的数据中提取有用的信息。随着人工智能、机器学习等技术的发展，数据挖掘技术得到了进一步的发展和完善。如今，数据挖掘已经广泛应用于商业智能、医疗保健、金融等领域。总结词数据挖掘的起源与发展

总结词聚类、分类、关联规则和预测是数据挖掘的常用方法。要点一要点二详细描述聚类是按照一定的规则将数据集分成若干个组或簇的过程，分类是利用已知的训练数据集构建分类模型，对新的数据进行分类的过程，关联规则是发现数据集中的频繁项集和关联规则，预测是利用已知的数据和模型对未来的数据进行预测。这些方法在数据挖掘中发挥着重要的作用，可以单独使用，也可以结合使用。数据挖掘的常用方法

02数据预处理技术

ABCD数据清洗缺失值处理对于缺失的数据，可以采用填充缺失值的方法，如使用均值、中位数、众数等。数据格式化将数据转换成统一格式，以便于后续的数据处理和分析。异常值处理可以采用基于统计的方法、基于距离的方法、基于密度的方法等来检测和处理异常值。数据标准化将数据缩放到统一的标准，如将数据转换为0到1之间的值。

识别多个数据源中的相同实体。实体识别去除重复或相似的属性，减少数据集的大小。冗余属性消除将不同数据源的数据转换成统一格式。数据转换检查数据的完整性，确保数据的正确性和一致性。数据完整性检查数据集成

特征选择将分类变量转换为数值型变量，或将连续变量离散化。特征编码特征缩放特征构过组合现有特征生成新的特征。选择与目标变量最相关的特征，去除无关或冗余的特征。将特征缩放到统一尺度，如使用归一化或标准化方法。数据转换

使用主成分分析方法减少数据的维度，同时保留数据的主要特征。主成分分析将相似的数据点归为同一类，从而减少数据的维度。聚类分析通过决策树归纳算法，将数据集压缩为关键特征和规则集。决策树归纳选择与目标变量最相关的属性子集，以减少数据的维度。属性子集选择数据归约

03常用数据挖掘算法

通过构建决策树对数据进行分类，具有直观、易于理解的特点。决策树分类朴素贝叶斯分类K最近邻（KNN）分类支持向量机（SVM）分类基于概率论的分类方法，适用于特征之间相互独立的情况。根据数据点的最近邻类别进行分类，简单且易于实现。通过找到能够将不同类别的数据点最大化分隔的决策边界来实现分类。分类算法

将数据点划分为K个聚类，使得每个数据点与其所在聚类的中心点之间的距离之和最小。K均值（K-means）聚类通过将数据点逐层聚类形成树状结构，以确定不同聚类之间的关系。层次聚类基于密度的聚类方法，能够发现任意形状的聚类。DBSCAN聚类通过数据点之间的相似性进行聚类，适用于高维数据的聚类。谱聚类聚类算法

用于挖掘频繁项集和关联规则，通过减少候选项集的数量来提高效率。Apriori算法通过频繁模式树（FP-tree）挖掘频繁项集和关联规则，避免了Apriori算法的重复扫描问题。FP-Growth算法关联规则挖掘

序列模式挖掘垂直模式挖掘将时间序列数据按照不同属性分别进行挖掘，以发现不同属性之间的关联规则。水平模式挖掘将时间序列数据按照时间顺序进行分片，以发现时间窗口内的频繁模式。

04数据挖掘应用场景

利用数据挖掘技术分析历史金融数据，预测和评估潜在风险，帮助金融机构制定风险控制策略。风险评估与控制通过数据挖掘了解客户需求和行为模式，优化产品设计和服务，提高客户满意度和忠诚度。客户关系管理数据挖掘技术可以分析市场趋势和预测股票价格等，为投资者提供决策依据。投资决策支持金融领域

个性化治疗方案通过数据挖掘技术分析患者的基因、生活习惯等信息，为患者提供个性化的治疗方案。药物研发与临床试验数据挖掘技术可以帮助研究人员筛选和优化药物候选物，提高药物研发效率。疾病诊断与预测利用数据挖掘技术分析医疗大数据，发现疾病之间的关联和规律，提高疾病诊断准确性和预测能力。医疗领域

商品推荐利用数据挖掘技术分析用户购买历史和浏览行为等数据，为用户推荐相关商品或服务。营销策略优化通过数据挖掘技术分析市场趋势和用户需求，优化营销策略和推广手段，提高营销效果。价格策略制定数据挖掘技术可以分析商品价格与销售量之间的关系，帮助商家制定合理的价格策略。电商领域

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