数据挖掘的价值：寿险行业数据挖掘应用分析
寿险是保险行业的一个重要分支，具有巨大的市场发展空间，因此，随着寿险市场的开放、外资公司的介入，竞争逐步升级，群雄逐鹿已成定局。如何保持自身的核心竞争力，使自己始终立于不败之地，是每个企业必须面对的问题。信息技术的应用无疑是提高企业竞争力的有效手段之一。寿险信息系统经过了多年的发展，已逐步成熟完善，并积累了相当数量的数据资源，为数据挖掘提供了坚实的基础，而通过数据挖掘发现知识，并用于科学决策越来越普遍受到寿险公司的重视。
数据挖掘
数据挖掘（Data Mining，DM）是指从大量不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、有用的信息和知识的过程。其表现形式为概念（Concepts）、规则(Rules)、模式(Patterns)等形式。
目前业内已有很多成熟的数据挖掘方法论，为实际应用提供了理想的指导模型。CRISP-DM（Cross-Industry Standard Process for Data Mining）就是公认的、较有影响的方法论之一。CRISP-DM强调，DM不单是数据的组织或者呈现，也不仅是数据分析和统计建模，而是一个从理解业务需求、寻求解决方案到接受实践检验的完整过程。CRISP-DM将整个挖掘过程分为以下六个阶段：商业理解（Business Understanding），数据理解(Data Understanding)，数据准备(Data Preparation)，建模(Modeling)，评估(Evaluation)和发布(Deployment)。
商业理解就是对企业运作、业务流程和行业背景的了解；数据理解是对现有企业应用系统的了解；数据准备就是从企业大量数据中取出一个与要探索问题相关的样板数据子集。建模是根据对业务问题的理解，在数据准备的基础上，选择一种
更为实用的挖掘模型，形成挖掘的结论。评估就是在实际中检验挖掘的结论，如果达到了预期的效果，就可将结论发布。在实际项目中，CRISP-DM模型中的数据理解、数据准备、建模、评估并不是单向运作的，而是一个多次反复、多次调整、不断修订完善的过程。
行业数据挖掘
经过多年的系统运营，寿险公司已积累了相当可观的保单信息、客户信息、交易信息、财务信息等，也出现了超大规模的数据库系统。同时，数据集中为原有业务水平的提升以及新业务的拓展提供了条件，也为数据挖掘提供了丰厚的土壤。根据CRISP-DM模型，数据挖掘首先应该做的是对业务的理解、寻找数据挖掘的目标和问题。这些问题包括：代理人的甄选、欺诈识别以及市场细分等，其中市场细分对企业制定经营战略具有极高的指导意义，它是关系到企业能否生存与发展、企业市场营销战略制定与实现的首要问题。
针对寿险经营的特点，我们可以从不同的角度对客户群体进行分类归纳，从而形成各种客户分布统计，作为管理人员决策的依据。从寿险产品入手，分析客户对不同险种的偏好程度，指导代理人进行重点推广，是比较容易实现的挖掘思路。由于国内经济发展状况不同，各省差异较大，因此必须限定在一个经济水平相当的区域进行分析数据的采样。同时，市场波动也是必须要考虑的问题，一个模型从建立到废弃有一个生命周期，周期根据模型的适应性和命中率确定，因此模型需要不断修订。
挖掘系统架构
挖掘系统包括规则生成子系统和应用评估子系统两个部分。
规则生成子系统主要完成根据数据仓库提供的保单历史数据，统计并产生相关规律，并输出相关结果。具体包括数据抽取转换、挖掘数据库建立、建模（其中包括了参数设置）、模型评估、结果发布。发布的对象是高层决策者，同时将模型提交给应用评估子系统.根据效果每月动态生成新的模型。
应用评估子系统可以理解为生产系统中的挖掘代理程序，根据生成子系统产生的规则按照一定的策略对保单数据进行非类预测。通过系统的任务计划对生产数据产生评估指标。具体包括核心业务系统数据自动转入数据平台、规则实时评估、评估结果动态显示、实际效果评估。规则评估子系统根据规则进行检测。经过一段时间的检测，可利用规则生成子系统重新学习，获得新的规则，不断地更新规则库，直到规则库稳定。
目前比较常用的分析指标有: 险种、交费年期、被保人职业、被保人年收入、被保人年龄段、被保人性别、被保人婚姻状况等。
实践中，可结合实际数据状况，对各要素进行适当的取舍，并做不同程度的概括，以形成较为满意的判定树，产生可解释的结论成果。
数据挖掘是一个多学科交叉研究领域，它融合了数据库技术、人工智能、机器学习、统计学、知识工程、面向对象方法、信息检索、高性能计算以及数据可视化等最新技术的研究成果。数据挖掘是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。数据挖掘是一种决策支持过程，高度自动化地分析企业的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。预测分析是一种统计或数据挖掘解决方案，包含可在结构化和非结构化数据中使用以确定未来结果的算法和技术。可为预测、优化、预报和模拟等许多其他用途而部署。预测分析可帮助用户评审和权衡潜在决策的影响力。可用来分析历史模式和概率，预测未来业绩并采取预防措施。 数据挖掘的含义是广泛的，每个人有每个人不同的体会，每个人有每个人的见解。但这些体会、见解是有许多共通之处的，从而可以归纳出数据挖掘的技术定义以及商业定义：从技术角度，数据挖掘(Data Mining)就是从大量的、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。它是涉及机器学习、模式识别、统计学、人工智能、数据库管理及数据可视化等学科的边缘学科。由于每个人的思维方式不同，这个定义可以被解读为以下几个层次：①数据源必须是真实的、大量的、含噪声的；②发现的是用户感兴趣的知识；③发现的知识要可接受、可理解、可运用；④这些知识是相对的，是有特定前提和约束条件的，在特定领域中具有实际应用价值。 预测是大数据的核心，数据挖掘之后的预测分析无疑成为开拓市场的重要环节。预测分析是一种统计或数据挖掘解决方案，包含可在结构化和非结构化数据中使用以确定未来结果的算法和技术。可为预测、优化、预报和模拟等许多其他用途而部署。预测分析和假设情况分析可帮助用户评审和权衡潜在决策的影响力。可用来分析历史模式和概率，以预测未来业绩并采取预防措施。这种级别的分析可以为规划流程提供各种信息，并对企业未来提供关键洞察。不仅可提供预测分析，使用户可以执行高级分析、发布并与更广泛的用户群交流。还可以提供
数据挖掘——概念概念与技术 Data Mining Concepts and T echniques 习题答案 第1章引言 1.1 什么是数据挖掘？在你的回答中，针对以下问题： 1.2 1.6 定义下列数据挖掘功能：特征化、区分、关联和相关分析、预测 聚类和演变分析。使用你熟悉的现实生活的数据库，给出每种数据 挖掘功能的例子。 解答： ?特征化是一个目标类数据的一般特性或特性的汇总。例如，学生的特征可被提出，形成所有大学的计算机科学专业一年级学生的轮廓， 这些特征包括作为一种高的年级平均成绩(GPA：Grade point aversge) 的信息，还有所修的课程的最大数量。 ?区分是将目标类数据对象的一般特性与一个或多个对比类对象的一般特性进行比较。例如，具有高GPA 的学生的一般特性可被用来 与具有低GPA 的一般特性比较。最终的描述可能是学生的一个一 般可比较的轮廓，就像具有高GPA 的学生的75%是四年级计算机科 学专业的学生，而具有低GPA 的学生的65%不是。 ?关联是指发现关联规则，这些规则表示一起频繁发生在给定数据集的特征值的条件。例如，一个数据挖掘系统可能发现的关联规则 为： major(X, “c omputing science”) owns(X, “personal computer”) [support=12%, c onfid e nce=98%] 其中，X 是一个表示学生的变量。这个规则指出正在学习的学生，12% （支持度）主修计算机科学并且拥有一台个人计算机。这个组一个学 生拥有一台个人电脑的概率是98%（置信度，或确定度）。 ?分类与预测不同，因为前者的作用是构造一系列能描述和区分数据类型或概念的模型（或功能），而后者是建立一个模型去预测缺失的 或无效的、并且通常是数字的数据值。它们的相似性是他们都是预 测的工具：分类被用作预测目标数据的类的标签，而预测典型的应用 是预测缺失的数字型数据的值。 ?聚类分析的数据对象不考虑已知的类标号。对象根据最大花蕾内部的相似性、最小化类之间的相似性的原则进行聚类或分组。形成的每一簇可以被看作一个对象类。聚类也便于分类法组织形式，将观测组织成类分层结构，把类似的事件组织在一起。 ?数据延边分析描述和模型化随时间变化的对象的规律或趋势，尽管这可能包括时间相关数据的特征化、区分、关联和相关分析、分类、或预测， 这种分析的明确特征包括时间序列数据分析、序列或周期模式匹配、和 基于相似性的数据分析 1.3 1.9 列举并描述说明数据挖掘任务的五种原语。 解答： 用于指定数据挖掘任务的五种原语是：
什么叫数据挖掘_数据挖掘技术解析 数据挖掘（data mining）是指从大量的资料中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关联性的信息的过程。在全世界的计算机存储中，存在未使用的海量数据并且它们还在快速增长，这些数据就像待挖掘的金矿，而进行数据分析的科学家、工程师、分析员的数量变化一直相对较小，这种差距称为数据挖掘产生的主要原因。数据挖掘是一个多学科交叉领域，涉及神经网络、遗传算法、回归、统计分析、机器学习、聚类分析、特异群分析等，开发挖掘大型海量和多维数据集的算法和系统，开发合适的隐私和安全模式，提高数据系统的使用简便性。 数据挖掘与传统意义上的统计学不同。统计学推断是假设驱动的，即形成假设并在数据基础上验证他；数据挖掘是数据驱动的，即自动地从数据中提取模式和假设。数据挖掘的目标是提取可以容易转换成逻辑规则或可视化表示的定性模型，与传统的统计学相比，更加以人为本。 数据挖掘技术简述数据挖掘的技术有很多种，按照不同的分类有不同的分类法。下面着重讨论一下数据挖掘中常用的一些技术：统计技术，关联规则，基于历史的分析，遗传算法，聚集检测，连接分析，决策树，神经网络，粗糙集，模糊集，回归分析，差别分析，概念描述等十三种常用的数据挖掘的技术。 1、统计技术数据挖掘涉及的科学领域和技术很多，如统计技术。统计技术对数据集进行挖掘的主要思想是：统计的方法对给定的数据集合假设了一个分布或者概率模型（例如一个正态分布）然后根据模型采用相应的方法来进行挖掘。 2、关联规则数据关联是数据库中存在的一类重要的可被发现的知识。若两个或多个变量的取值之I司存在某种规律性，就称为关联。关联可分为简单关联、时序关联、因果关联。关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网。有时并不知道数据库中数据的关联函数，即使知道也是不确定的，因此关联分析生成的规则带有可信度。 3、基于历史的MBR（Memory-based Reasoning）分析先根据经验知识寻找相似的情况，
第1章 数据挖掘与预测分析概述1.1 什么是数据挖掘和预测分析 最近，计算机制造商Dell对提高其销售人员的工作效率非常感兴趣。为此，公司利用数据挖掘和预测分析方法分析其潜在客户数据库，以发现那些最有可能真正成为其客户的人群。通过利用LinkedIn及其他能够提供大量丰富潜在客户信息的类似网站，研究潜在客户的社会网络行为，Dell就能为其客户开发出更具个性化的销售方式。以上案例是通过挖掘客户数据，帮助识别潜在客户市场行为类型的实例，它基于客户的个人档案记录。这一工作能获得什么样的效益呢？可以将需要联系的预期人群数量减少50%，只与那些最有可能成为客户的人群联系，销售人员的效率和效益提高一倍左右，同时Dell的营业额也获得了类似的增长1。 美国麻省州政府以预测分析为工具，大大减少了全州的医疗福利诈骗案件。当医疗索赔发生时，州政府立即将相关信息实时发送到预测分析模型，执行异常检测。据麻省州医疗福利欺诈中心负责人Joan Senatore透露，在投入使用的前6个月期间，该系统“发现了涉及大约两百万美元的不应支付的款项，避免了大量欺诈索赔金额的支付”。2 1 How Dell Predicts Which Customers Are Most Likely to Buy, by Rachael King, CIO Journal, Wall Street Journal, December 5, 2012. 2 How MassHealth cut Medicaid fraud with predictive analytics, by Rutrell Yasin, GCN, February 24, 2014.
软件工程中数据挖掘技术的作用 软件工程中数据挖掘技术的作用 摘要：信息时代背景下，计算机技术等现代信息技术在社会各个行业、领域，得到了越来越广泛且深入的应用，极大提高人们信息处理效率，方便人们工作、生活的同时，对于数据挖掘技术的科学应用，提出了更高、更新的要求。信息时代背景下，数据挖掘技术表现出广阔的应用前景，是快速处理海量信息的技术基础。笔者即从数据挖掘技术入手，就其在软件工程中的应用，发表几点看法，以供相关人员参考。关键词软件工程数据挖掘技术作用 本文即围绕数据挖掘技术，就其在软件工程中的具体应 用，进行了分析和探讨，具体内容如下： 1数据挖掘技术概述 数据挖掘（Datamining），也称为数据采矿，是数据库知 识发现的一个基础环节，是在海量数据中自动完成隐藏特 殊关系数据搜索的过程，数据挖掘技术就是这一过程应用 的相关技术。一般来说，数据挖掘过程可以分为四个环节 进行，分别是选择软件库保存的数据、完成选择数据的预 处理、对预处理得到的格式化数据进行挖掘、以及最终获
得目标数据。软件工程是数据挖掘技术的重要应用领域，具体的数据挖掘工作普遍分为三个层次进行，分别是交互式可视数据探查、自动模式提取和建构模型。三个层次之间存在着直接的关联联系，其中可视数据探查是后两者的基础，而建构模型又是前两者的指导。软件工程领域应用数据挖掘技术的目的，主要是借助聚类、分析、预测、统计等技术手段，在海量数据资源中快速分辨、寻找符合人们应用需求的数据信息，并自动将检索到的信息反馈至软件系统。此外，为保障数据挖掘的科学性和有效性，数据源还应尽可能达到庞大、真实的要求。 2数据挖掘技术的应用分析 2.1开源软件开发中的应用分析 所谓开源软件，就是源代码处于开放状态的软件，一般来说，开源软件普遍对客户免费开放，也正由于开源软件的这一特性，导致对开源软件的管理和控制变得相对困难。在这种环境背景下，在开源软件开发阶段引入数据挖掘技术，可有效提高开源软件的开发质量。以大阪大学设计的分布式数据挖掘系统为例，该系统就可以在实现大规模系统挖掘的同时，完成对不同开源软件的挖掘；再以牛津大学设计的数据挖掘系统为例，该系统实现了系统开发者和
数据挖掘及其应用 Revised by Jack on December 14,2020
《数据挖掘论文》 数据挖掘分类方法及其应用 课程名称：数据挖掘概念与技术 姓名 学号： 指导教师： 数据挖掘分类方法及其应用 作者：来煜 摘要：社会的发展进入了网络信息时代，各种形式的数据海量产生，在这些数据的背后隐藏这许多重要的信息，如何从这些数据中找出某种规律，发现有用信息，越来越受到关注。为了适应信息处理新需求和社会发展各方面的迫切需要而发展起来一种新的信息分析技术，这种局势称为数据挖掘。分类技术是数据挖掘中应用领域极其广泛的重要技术之一。各种分类算法有其自身的优劣，适合于不同的领域。目前随着新技术和新领域的不断出现，对分类方法提出了新的要求。 。 关键字：数据挖掘；分类方法；数据分析 引言 数据是知识的源泉。但是，拥有大量的数据与拥有许多有用的知识完全是两回事。过去几年中，从数据库中发现知识这一领域发展的很快。广阔的市场和研究利益促使这一领域的飞速发展。计算机技术和数据收集技术的进步使人们可以从更加广泛的范围和几年前不可想象的速度收集和存储信息。收集数据是为了得到信息，然而大量的数据本身并不意味信息。尽管现代的数据库技术使我们很容易存储大量的数据流，但现在还没有一种成熟的技术帮助我们分析、理解并使数据以可理解的信息表示出来。在过去，我
们常用的知识获取方法是由知识工程师把专家经验知识经过分析、筛选、比较、综合、再提取出知识和规则。然而，由于知识工程师所拥有知识的有局限性，所以对于获得知识的可信度就应该打个折扣。目前，传统的知识获取技术面对巨型数据仓库无能为力，数据挖掘技术就应运而生。 数据的迅速增加与数据分析方法的滞后之间的矛盾越来越突出，人们希望在对已有的大量数据分析的基础上进行科学研究、商业决策或者企业管理，但是目前所拥有的数据分析工具很难对数据进行深层次的处理，使得人们只能望“数”兴叹。数据挖掘正是为了解决传统分析方法的不足，并针对大规模数据的分析处理而出现的。数据挖掘通过在大量数据的基础上对各种学习算法的训练，得到数据对象间的关系模式，这些模式反映了数据的内在特性，是对数据包含信息的更高层次的抽象。目前，在需要处理大数据量的科研领域中，数据挖掘受到越来越多的关注，同时，在实际问题中，大量成功运用数据挖掘的实例说明了数据挖掘对科学研究具有很大的促进作用。数据挖掘可以帮助人们对大规模数据进行高效的分析处理，以节约时间，将更多的精力投入到更高层的研究中，从而提高科研工作的效率。 分类技术是数据挖掘中应用领域极其广泛的重要技术之一。至今已提出了多种分类算法，主要有决策树、关联规则、神经网络、支持向量机和贝叶斯、k－临近法、遗传算法、粗糙集以及模糊逻辑技术等。大部分技术都是使用学习算法确定分类模型，拟合输入数据中样本类别和属性集之间的联系，预测未知样本的类别。训练算法的主要目标是建立具有好的泛化能力的模型，该模型能够准确地预测未知样本的类别。 1．数据挖掘概述 数据挖掘又称库中的知识发现，是目前人工智能和领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平
第6卷(A版) 第8期2001年8月 中国图象图形学报 Jou rnal of I m age and Grap h ics V o l.6(A),N o.8 A ug.2001 基金项目:国家自然科学基金项目(79970092)收稿日期:2000206222;改回日期:2000212214数据挖掘技术吉根林1),2)孙志挥2) 1)(南京师范大学计算机系,南京 210097) 2)(东南大学计算机系,南京 210096) 摘 要 数据挖掘技术是当前数据库和人工智能领域研究的热点课题,为了使人们对该领域现状有个概略了解,在消化大量文献资料的基础上,首先对数据挖掘技术的国内外总体研究情况进行了概略介绍,包括数据挖掘技术的产生背景、应用领域、分类及主要挖掘技术;结合作者的研究工作,对关联规则的挖掘、分类规则的挖掘、离群数据的挖掘及聚类分析作了较详细的论述;介绍了关联规则挖掘的主要研究成果,同时指出了关联规则衡量标准的不足及其改进方法,提出了分类模式的准确度评估方法;最后,描述了数据挖掘技术在科学研究、金融投资、市场营销、保险业、制造业及通信网络管理等行业的应用情况,并对数据挖掘技术的应用前景作了展望. 关键词 数据挖掘 决策支持 关联规则 分类规则 KDD 中图法分类号:T P391 T P182 文献标识码:A 文章编号:100628961(2001)0820715207 Survey of the Da ta M i n i ng Techn iques J I Gen2lin1,2),SU N Zh i2hu i2) 1)(D ep art m ent of co mp u ter,N anj ing N or m al U niversity,N anj ing210097) 2)(D ep art m ent of co mp u ter,S ou theast U niversity,N anj ing210096) Abstract D ata m in ing is an em erging research field in database and artificial in telligence.In th is paper,the data m in ing techn iques are in troduced b roadly including its p roducing background,its app licati on and its classificati on. T he p rinci pal techn iques u sed in the data m in ing are su rveyed also,w h ich include ru le inducti on,decisi on tree, artificial neu ral netw o rk,genetic algo rithm,fuzzy techn ique,rough set and visualizati on techn ique.A ssociati on ru le m in ing,classificati on ru le m in ing,ou tlier m in ing and clu stering m ethod are discu ssed in detail.T he research ach ievem en ts in associati on ru le,the sho rtcom ings of associati on ru le m easu re standards and its i m p rovem en t,the evaluati on m ethods of classificati on ru les are p resen ted.Ex isting ou tlier m in ing app roaches are in troduced w h ich include ou tlier m in ing app roach based on statistics,distance2based ou tler m in ing app roach,data detecti on m ethod fo r deviati on,ru le2based ou tlier m in ing app roach and m u lti2strategy m ethod.F inally,the app licati on s of data m in ing to science research,financial investm en t,m arket,in su rance,m anufactu ring indu stry and comm un icati on netw o rk m anagem en t are in troduced.T he app licati on p ro spects of data m in ing are described. Keywords D ata m in ing,D ecisi on suppo rt,A ssociati on ru le,C lassificati on ru le,KDD 0 引 言 数据挖掘(D ata M in ing),也称数据库中的知识发现(KDD:Know ledge D iscovery in D atabase),是指从大型数据库或数据仓库中提取人们感兴趣的知识,这些知识是隐含的、事先未知的潜在有用信息,提取的知识一般可表示为概念(Concep ts)、规则(R u les)、规律(R egu larities)、模式(Pattern s)等形式[1].大家知道,如今已可以用数据库管理系统来存储数据,还可用机器学习的方法来分析数据和挖掘大量数据背后的知识,而这两者的结合就促成了数
理工大学信息工程与自动化学院学生实验报告 （ 2016 — 2017 学年第学期） 信自楼444 一、上机目的及容 目的： 1．理解数据挖掘的基本概念及其过程； 2．理解数据挖掘与数据仓库、OLAP之间的关系 3．理解基本的数据挖掘技术与方法的工作原理与过程，掌握数据挖掘相关工具的使用。 容： 给定AdventureWorksDW数据仓库，构建“Microsoft 决策树”模型，分析客户群中购买自行车的模式。 要求: 利用实验室和指导教师提供的实验软件，认真完成规定的实验容，真实地记录实验中遇到的 二、实验原理及基本技术路线图（方框原理图或程序流程图） 请描述数据挖掘及决策树的相关基本概念、模型等。 1.数据挖掘：从大量的、不完全的、有噪音的、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、但又潜在有用的信息和知识的过程。
项集的频繁模式 分类与预测分类：提出一个分类函数或者分类模型，该模型能把数据库中的数据项 映射到给定类别中的一个； 预测：利用历史数据建立模型，再运用最新数据作为输入值，获得未来 变化趋势或者评估给定样本可能具有的属性值或值的围 聚类分析根据数据的不同特征，将其划分为不同数据类 偏差分析对差异和极端特例的描述，揭示事物偏离常规的异常现象，其基本思想 是寻找观测结果与参照值之间有意义的差别 3.决策树：是一种预测模型，它代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。树中每个 节点表示某个对象，而每个分叉路径则代表的某个可能的属性值，而每个叶结点则对应从 根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值。决策树仅有单一输出，若欲有复数输 出，可以建立独立的决策树以处理不同输出。 算法概念 ID3 在实体世界中，每个实体用多个特征来描述。每个特征限于在一 个离散集中取互斥的值 C4.5 对ID3算法进行了改进： 用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选 择取值多的属性的不足；在树构造过程中进行剪枝；能够完成对 连续属性的离散化处理；能够对不完整数据进行处理。 三、所用仪器、材料（设备名称、型号、规格等或使用软件） 1台PC及Microsoft SQL Server套件 四、实验方法、步骤（或：程序代码或操作过程） （一）准备 Analysis Services 数据库 1.Analysis Services 项目创建成功
1.4 数据仓库和数据库有何不同？有哪些相似之处？ 答：区别：数据仓库是面向主题的，集成的，不易更改且随时间变化的数据集合，用来支持管理人员的决策，数据库由一组内部相关的数据和一组管理和存取数据的软件程序组成，是面向操作型的数据库，是组成数据仓库的源数据。它用表组织数据，采用ER数据模型。 相似：它们都为数据挖掘提供了源数据，都是数据的组合。 1.3 定义下列数据挖掘功能：特征化、区分、关联和相关分析、预测聚类和演变分析。使用你熟悉的现实生活的数据库，给出每种数据挖掘功能的例子。 答：特征化是一个目标类数据的一般特性或特性的汇总。例如，学生的特征可被提出，形成所有大学的计算机科学专业一年级学生的轮廓，这些特征包括作为一种高的年级平均成绩(GPA：Grade point aversge)的信息， 还有所修的课程的最大数量。 区分是将目标类数据对象的一般特性与一个或多个对比类对象的一般特性进行比较。例如，具有高GPA 的学生的一般特性可被用来与具有低GPA 的一般特性比较。最终的描述可能是学生的一个一般可比较的轮廓，就像具有高GPA 的学生的75%是四年级计算机科学专业的学生，而具有低GPA 的学生的65%不是。 关联是指发现关联规则，这些规则表示一起频繁发生在给定数据集的特征值的条件。例如，一个数据挖掘系统可能发现的关联规则为：major(X, “computing science”) ? owns(X, “personal computer”) [support=12%, confidence=98%] 其中，X 是一个表示学生的变量。这个规则指出正在学习的学生，12% （支持度）主修计算机科学并且拥有一台个人计算机。这个组一个学生拥有一台个人电脑的概率是98%（置信度，或确定度）。 分类与预测不同，因为前者的作用是构造一系列能描述和区分数据类型或概念的模型（或功能），而后者是建立一个模型去预测缺失的或无效的、并且通常是数字的数据值。它们的相似性是他们都是预测的工具： 分类被用作预测目标数据的类的标签，而预测典型的应用是预测缺失的数字型数据的值。 聚类分析的数据对象不考虑已知的类标号。对象根据最大花蕾内部的相似性、最小化类之间的相似性的原则进行聚类或分组。形成的每一簇可以被看作一个对象类。聚类也便于分类法组织形式，将观测组织成类分 层结构，把类似的事件组织在一起。 数据演变分析描述和模型化随时间变化的对象的规律或趋势，尽管这可能包括时间相关数据的特征化、区分、关联和相关分析、分类、或预测，这种分析的明确特征包括时间序列数据分析、序列或周期模式匹配、和基于相似性的数据分析 2.3 假设给定的数据集的值已经分组为区间。区间和对应的频率如下。――――――――――――――――――――――――――――――――――――― 年龄频率――――――――――――――――――――――――――――――――――――― 1~5 200 5~15 450 15~20 300 20~50 1500 50~80 700 80~110 44 ―――――――――――――――――――――――――――――――――――――计算数据的近似中位数值。 解答：先判定中位数区间：N=200+450+300+1500+700+44=3194；N/2=1597 ∵ 200+450+300=950<1597<2450=950+1500； ∴ 20~50 对应中位数区间。
基于大数据的数据挖掘技术与应用 发表时间：2019-07-17T12:49:19.997Z 来源：《基层建设》2019年第12期作者：汪洋 [导读] 摘要：科技前进的步伐越来越快，数据挖掘与传统行业相结合，在各行各业展现出了十分强大的生命力。 中国联合网络通信有限公司黄石市分公司湖北黄石 435000 摘要：科技前进的步伐越来越快，数据挖掘与传统行业相结合，在各行各业展现出了十分强大的生命力。本文从数据挖掘的基本概念和功能谈起，进一步再分析其在金融和人力资源两个方面的具体运用。 关键词：数据挖掘；大数据；金融；人力资源 一、数据挖掘的概念和功能 （一）数据挖掘概念。数据挖掘是指从庞大繁杂的数据中通过算法搜索隐藏于表面数据背后信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习和模式识别等多种方法来实现上述目标。 （二）数据挖掘的方法和过程。数据挖掘的理论技术一般可分为传统技术和改良技术两支。就传统技术而言，以统计分析为主要代表；就改良技术而言，以决策树理论、类神经网络和规则归纳法等为主要代表。 （三）数据挖掘的主要功能。数据挖掘的功能十分强大，在与各行各业结合之后，都能为各行业带来新的发展契机。一般来说，数据挖掘的功能分为两类：一类是描述性功能，是指对目标数据的属性进行特征描述；另一类是预测性功能，是指对当前数据进行归纳，以进行发展趋势的预测。 二、数据挖掘技术的应用实践 （一）在金融方面的应用。大数据金融以庞大繁杂的数据作为基础，利用如互联网等信息化技术，分析处理对客户的消费数据，将客户及时全面的信息及时地反馈给金融企业，如此一来，使得金融企业给零散化的客户群体提供定制化的服务成为可能。数据挖掘技术在金融领域的表现十分优异，在第三方支付、p2p网络借贷、供应链金融、互联网消费金融等方面均有广泛的运用。 就第三方支付而言，因为其运用场景多样化，使用方便快捷，因而，第三方支付与上下游的交易者联系紧密。当相关数据累积到一定程度时，便可推出更多的增值服务，进一步增加利润来源。在众多增值服务中，近年来，值得一提的是由蚂蚁金服推出的蚂蚁花呗。蚂蚊花呗本质上而言是一款消费信贷产品。蚂蚁花呗利用大数据，以自身的风控模型为基础，结合对消费者在互联网上的各种网购情况、支付习惯、信用风险等的分析结果，对不同的用户根据其近期的消费情况给予不同数额的消费额度。 第三方互联网支付交易规模由于互联网理财等大额交易场景的推动保持高速增长。在2013年，第三方互联网支付交易额仅为6万亿元，但据可靠预测，在2020年，此交易额可到39万亿元。再看第三方移动支付交易额。由于移动支付场景的多样化、用户渗透率越来越高、各种第三方支付企业进军市场等原因，移动交易量不断上升。在2013年，第三方移动支付交易额仅为1万亿元。但据估计，在2020年，第三方移动支付交易额可达144万亿元。 （二）在人力资源管理方面的运用。 （1）数据挖掘与人力资源规划：通过数据挖掘技术，组织管理者可以利用搜集到的每一个员工的组织内外部的信息资料，联系企业的整体战略目标，以事实为依据，制定未来人力资源规划。 （2）数据挖掘与人才的招聘与配置：招聘时，招聘者对于求职者的了解一般都比较肤浅，对于求职者的专业技能掌握情況、工作效率等无法有效进行认知。而新兴的社交网络呈现了—个人各方面的信息，如工作经历、社会关系、工作效率等，从而能助招聘者一臂之力，达到精准的人岗匹配。 （3）数据挖掘与员工的开发：利用数据挖掘，管理者将职业生涯规划建立在员工全方位数据的基础上，如员工的应聘岗位、晋升意愿和期望薪酬等结构化与非结构化的数据信息，从而精准地为员工提供职业培训。 三、注意区分数据挖掘与个人信息侵犯 当今时代，科学技术的不断提高，使得各种数码产品更新换代速度加快，手机、电脑、照相机等电脑产品基本是一年更新换代一次甚至两三次。其中由于手机应用功能随着经济发展而逐渐增加，从原来的按键机发展到如今的触屏手机乃至折叠手机，其功能也从原来的拨打电话、发送短信、彩信功能而增加到如今的视频通话、语音通话以及上网功能。网络的普遍化丰富了人们的生活，使得人们可以便捷广泛的了解、认知自身以外的整个中国乃至整个世界，可以通过网络媒介了解到其他国家的风土民俗、地形地貌，了解自己所喜欢的明星网红的日常喜好，或是通过网络媒介得到想获得的知识、达到一个学习的作用。但网络媒介是一把双刃剑，通过网络世界了解到诸多信息时，也可能因为自己在网络上所说的一句话、所发的一个定位从而导致自身隐私泄露，个人信息被公布在大众眼中。要运用好大数据时代中网络媒体这一把双刃剑，就必须要求到人们提高自我隐私保护意识，规范网络世界中的一言一语。 （一）大数据时代信息量过大导致信息泄露 当今时代是科技不断发展的时代，是大数据时代。在大数据时代里，各种数码产品纷呈展现其自身的广泛性、普遍性，充斥在人类日常生活中。尤其是手机的发展从原始的只能打电话接电话的大哥大，渐渐变成能够发短信、收短信的按键机，为满足人们日常生活中的娱乐要求，在信息传播的同时又增加了照相机、听音乐、玩游戏等等娱乐功能。在科技发展的基础上，为满足人们日常生活中的各种精神需求，仅仅五六年时间内，按键手机逐渐演变成如今的触屏手机、智能手机。如今的手机已不仅是一个只能打电话、接电话的功能机，在满足了人们的基本通讯要求后，增加了上网的功能。如今微博app、微信app、qqapp各种社交app的崛起，使得人们日常生活充满了娱乐性、便捷性、广泛性，所接收的信息不仅来自自身以外的中国各地，而且也可以接触到中国以外其它国家，甚至来自地球以外的各大恒星的知识。如今你将会看到，越来越多的人在超市里、商场中、地铁上、公园里拿起手机刷微博、拍抖音、视频通话、拍照片等等，在大数据时代，由于网络的普遍，人们上一秒在抖音app上传了一段视频、微博上发布了一篇文章、朋友圈发表了几张照片，以网络传播速度快的特点，下一秒这个视频、这篇文章、这些照片就极有可能出现在大众视线中。网络带来便捷性的同时也带来过大的信息量以及一定性的安全隐患，人们通过信息库了解某一样东西的同时，也可能导致自身定位被人知道、自身隐私被泄露出去。 （二）大数据时代侵犯个人信息方法更多 由于科学技术进步速度快，数码产品更新换代的速度也日益加快。当手机硬件设施提高了，相应的各类软件应用层出不穷，给予了人们日常生活中的精神满足，同时也给予了不法分子有机可图的条件。人们隐私安全问题日益堪忧，由于手机等各种数码产品的普遍性，大
在教育教学活动中，教学质量的好坏与教学条件、教师业务水平有关外，更重要的是学习的主体－－学生。学生学习成绩好坏除智力因素外，还有多方面的因素，最重要的是学习方法。为使学生能提高学习效率，有正确的学习方法，从而提高学习成绩，本文介绍了在ＳＱＬＳｅｒｖｅｒ２０００下采用决策树挖掘方法，在若干影响学生学习成绩的环节中，找出关键环节，从而实现数据挖掘功能。 一、数据挖掘的的知识 １．数据挖掘的定义数据挖掘（ＤａｔａＭｉｎｉｎｇ）就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，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。与数据挖掘相近的同义词有数据融合、数据分析和决策支持等。 ２．数据挖掘与传统分析方法的区别数据挖掘与传统的数据分析（如查询、报表、联机应用分析）的本质区别是数据挖掘是在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识．数据挖掘所得到的信息应具有先未知，有效和可实用三个特征。先前未知的信息是指该信息是预先未曾预料到的，既数据挖掘是要发现那些不能靠直觉发现的信息或知识，甚至是违背直觉的信息或知识，挖掘出的信息越是出乎意料，就可能越有价值。 ３．数据挖掘的主要功能数据挖掘通过预测未来趋势及行为，做出前摄的、基于知识的决策。数据挖掘的目标是从数据库中发现隐含的、有意义的知识，主要有以下几类功能： （１）自动预测趋势和行为：数据挖掘自动在大型数据库中寻找预测性信息，以往需要进行大量手工分析的问题如今可以迅速直接由数据本身得出结论。 （２）关联分析：数据关联是数据库中存在的一类重要的可被发现的知识。若两个或多个变量的取值之间存在某种规律性，就称为关联。 （３）聚类：数据库中的记录可被化分为一系列有意义的子集，即聚类。聚类增强了人们对客观现实的认识，是概念描述和偏差分析的先决条件。 另外还有概念描述、偏差描述等。 ４．决策树方法的主要优点 数据挖掘的常用技术有人工神经网络、决策树、遗传算法等。而本文采用决策树技术对数据进行挖掘，相对于其他挖掘方法，决策树方法应用最为广泛，其独特的优点主要包括： （１）学习过程中使用者不需要了解很多背景知识，只要训练事例能够用属性――结论的方式表达出来，就能用该算法进行学习； （２）决策树的分类模型是树状结构，简单直观，比较符合人类的的理解方式； （３）可以将决策树中到达每个叶节点的路径转换为ＩＦ－ＴＨＥＮ形式的分类规则，这种形式更有利于理解。 二、通过数据挖掘预测学生学习成绩 通过ＳＱＬＳｅｒｖｅｒ自带的数据挖掘功能，利用决策树实现了对影响学习成绩的关键环节的挖掘，具体过程如下： １．数据收集与描述收集、描述数据是个数据挖掘工作中相当重要的一部分工作。我们首先找出影响学生学习成绩的多方因素，然后从学生角度分析，刨除智力因素外，在学习环节上，将影响学生学习成绩的因素大致分为：１）课前预习；２）按作息时间学习；３）上课记笔记；４）课后复习；５）独立完成作业。然后进行数据采集，数据来源为山东信息职业技术学院软件系软件技术专业的两个班。 ２．数据预处理为保证数据质量，在调查之前对学生明确调查的目的、意义，使学生反馈的数据尽可能真实、准确。在取得数据后，对不合格数据予以剔除。参加调查的学生９８名，实际取得合格数据９３个。加入学习成绩属性，学习成绩属性值根据两个学期评定，把百分制换为上等、中等、较差。这９３个数据中学习成绩居上等水平的２９个，居中等水平的４４个，成绩较差的２０个。其中调查的５项数据项为条件属性，学习成绩属性为类别属性。最后得到的数据如表１所示。 表 １经过预处理后的数据 数据项说明： 课前预习中的Ａ、Ｂ、Ｃ分别代表经常预习、时有预习、基本不预习。 按时学习中的Ａ、Ｂ、Ｃ分别代表严格、比较严格、一般。 记笔记中的Ａ、Ｂ、Ｃ分别代表多数都记、记的一般、偶尔记。 完成作业中的Ａ、Ｂ、Ｃ分别代表独立完成、参考完成、抄袭完成。 课后复习中的Ａ、Ｂ、Ｃ分别代表经常复习、时有复习、偶尔复习。 学习成绩中的Ａ、Ｂ、Ｃ分别代表上等、中等、较差。 ３．数据挖掘实现 １）建立数据表：在ＳＱＬＳｅｒｖｅｒ中建立数据库后，建立相应的表，并在表中录入相应的数据。 ２）设置数据源：在控制面板中设置数据源，连接的数据库为我们新建的库。 ３）在ＳＱＬＳｅｒｖｅｒ中进行数据挖掘的过程：启动ＡｎａｌｙｓｉｓＭａｎａｇｅｒ，在ＡｎａｌｙｓｉｓＭａｎａｇｅｒ树视图中展开“ＡｎａｌｙｓｉｓＳｅｒｖｅｒｓ”，单击服务器名称，建立与ＡｎａｌｙｓｉｓＳｅｒｖｅｒｓ的连接；右击服务器名称，单击“新建数据库”命令；右击建立的数据库下的“数据源”文件夹，单击“新数据源”命令；在“数据链接属性”对话框中，单击“提供者”选项卡，然后选中“ＭｉｃｒｏｓｏｆｔＯＬＥＤＢＰｒｏｖｉｄｅｒｆｏｒＯＤＢＣＤｒｉｖｅｒｓ”，单击“连接”选项卡，从“使用数据源名称”列表中单击选中数据库。创建揭示客户模式的数据挖掘模型，在ＡｎａｌｙｓｉｓＭａｎａｇｅｒ树窗格中右击“挖掘模型”文件夹，单击“新建挖掘模型”命令；打开挖掘模型向导，通过向导建立挖掘模型。依据学习成绩为Ａ的读取客户决策树，如图１所示。 图１ 从图１所示的决策树及结点颜色（颜色深，表示（下转第１０２页） 通过数据挖掘技术预测学生学习成绩 张兴科王浩 （合肥工业大学计算机与信息学院安徽合肥２３００００） 摘要：介绍了数据挖掘的基本知识，数据挖掘的功能与方法，并通过数据挖掘，找出了影响学生学习成绩的关键环节。 关键词：数据挖掘；知识；决策树；学习 Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｉｎｔｒｏｄｕｃｅｓｔｈｅｂａｓｉｃｋｎｏｗｌｅｄｇｅ，ｔｈｅｆｕｎｃｔｉｏｎａｎｄｔｈｅｍｅｔｈｏｄｏｆｄａｔａｍｉｎｉｎｇ．Ｂａｓｅｄｏｎｄａｔａｍｉｎｉｎｇ，ｗｅｃａｎｆｉｎｄｋｅｙｐｒｏｂｌｅｍｓｔｈａｔｉｎｆｌｕｅｎｃｅｔｈｅｓｔｕｄｅｎｔｓ’ｍａｒｋ． Ｋｅｙｗｏｒｄ：ｄａｔａｍｉｎｉｎｇ；ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ；ｄｉｍｅｎｓｉｏｎｔｒｅｅ；ｓｔｕｄｙ 序号课前预习按时学习记笔记完成作业课后复习学习成绩 １ＣＣＢＢＤＢ ２ＢＢＢＡＡＢ ３ＢＡＢＢＣＢ ４ＡＢＢＡＡＢ ５ＡＣＡＡＡＢ ︰︰︰︰︰︰︰ ４３
摘要：随着Internet的普及和深入，网络远程教学越来越多地受到了教育工作者的关注和研究，但是目前的网络教学质量体系还显得不够完善、健全。如何建立一个行之有效的网络教学评价模型，已成为远程教育工作者面临的一个重要课题。本文中，通过应用数据挖掘技术实现网上教学评价模型，希望能为教育信息化建设提供有价值的参考。关键词：数据挖掘；网络教学评价；评价模型 0 前言 教学评价是教学活动的一个重要环节，不同的教育价值观就会有不同的网络教学评价体系。随着网上课程改革在全国范围内的不断深入展开，传统教学评价中的弊端也越来越明显地在改革中体现出来。信息技术虽然是一门新兴的学科，受传统教学观念的束缚较少，但它作为一门年轻的学科，在形成具有自身学科特点的教学评价方面还显得比较薄弱。因此，建立一种新的适应远程教学需要的、以学生发展为中心、提高网络教学水平的当代网络教学评价模型，显得非常迫切和必要。 1 数据挖掘技术概述 数据挖掘是一个集统计学、人工智能、模式识别、并行计算、机器学习、数据库等技术于一体的交叉性学科研究领域。数据挖掘技术是指从大量的、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，又被称为数据库中的知识发现(KDD：knowledge discovery in database)。数据挖掘是要发现那些不能靠直觉发现甚至是违背直觉的信息或知识，挖掘后得到的信息可能会出乎意料之外，但是非常有价值，这些信息有利于决策者及时做出有效的决策。 2 数据挖掘的流程 数据挖掘基本过程和主要步骤内容如下： 2.1明确目的 在进行数据挖掘工作前，要清楚地知道数据挖掘的目标。事先明确挖掘的业务目标，确定达到目标的评价方法，这将大大减少挖掘工作的难度和挖掘量，否则就很难获得数据挖掘的效果。 2.2 数据准备 （1）数据的选择 建立了挖掘目标后，为实现这个目标选择数据。这些数据可能是数据仓库或数据市场的子集，也可能是各个联机事务处理系统中的数据。数据可能存在重名、错误、格式不一致等问题，挖掘前要增强数据的质量以保证给数据挖掘工具提供正确的数据。 （2）数据的预处理 在数据采集的过程中，有许多因素影响数据的准确性，所以必须对数据进行再加工，包括检查数据的完整性及数据的一致性、去噪声，填补丢失的域，删除无效数据等。 （3）数据的转换 将数据转换成一个分析模型，这个分析模型是针对挖掘算法建立的。建立一个真正适合挖掘算法的分析模型是数据挖掘成功的关键。 2.3数据挖掘 根据数据功能的类型和数据的特点选择相应的算法，在净化和转换过的数据集上进行数据挖掘。 2.4结果分析 对数据挖掘的结果进行解释和评价，根据用户的决策目的，转换成为能够最终被用户
数据挖掘毕业论文 ---------数据挖掘技术及其应用 摘要：随着网络、数据库技术的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用，人们积累的数据越来越多。数据挖掘(Data Mining)就是从大量的实际应用数据中提取隐含信息和知识，它利用了数据库、人工智能和数理统计等多方面的技术，是一类深层次的数据分析方法。本文介绍了数据库技术的现状、效据挖掘的方法以及它在Bayesian网建网技术中的应用：通过散据挖掘解决Bayesian网络建模过程中所遇到的具体问题，即如何从太规模效据库中寻找各变量之间的关系以及如何确定条件概率问题。 关键字：数据挖掘、知识获取、数据库、函数依赖、条件概率 一、引言： 数据是知识的源泉。但是,拥有大量的数据与拥有许多有用的知识完全是两回事。过去几年中,从数据库中发现知识这一领域发展的很快。广阔的市场和研究利益促使这一领域的飞速发展。计算机技术和数据收集技术的进步使人们可以从更加广泛的范围和几年前不可想象的速度收集和存储信息。收集数据是为了得到信息,然而大量的数据本身并不意味信息。尽管现代的数据库技术使我们很容易存储大量的数据流,但现在还没有一种成熟的技术帮助我们分析、理解并使数据以可理解的信息表示出来。在过去,我们常用的知识获取方法是由知识工程师把专家经验知识经过分析、筛选、比较、综合、再提取出知识和规则。然而,由于知识工程师所拥有知识的有局限性,所以对于获得知识的可信度就应该打个 折扣。目前,传统的知识获取技术面对巨型数据仓库无能为力,数据挖掘技术就应运而生。 数据的迅速增加与数据分析方法的滞后之间的矛盾越来越突出,人们希望在对已有的大量数据分析的基础上进行科学研究、商业决策或者企业管理,但是目前所拥有的数据分析工具很难对数据进行深层次的处理,使得人们只能望“数”兴叹。数据挖掘正是为了解决传统分析方法的不足,并针对大规模数据的分析处理而出现的。数据挖掘通过在大量数据的基础上对各种学习算法的训练,得到数据对象间的关系模式,这些模式反映了数据的内在特性,是对数据包含信息的更高层次的抽象[1]。目前,在需要处理大数据量的科研领域中,数据挖掘受到越来越多