《数据挖掘概念与技术期末考试要点解析》
一、数据挖掘概述
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（一）数据挖掘的定义
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，它融合了数据库技术、统计学、机器学习、人工智能等多学科的理论和方法，在商业领域，通过对海量的销售数据进行挖掘，可以发现顾客的购买模式，像哪些商品经常被一起购买，从而为商品的摆放布局、促销策略制定提供依据。
（二）数据挖掘的任务
1、关联规则挖掘
关联规则旨在发现数据集中不同项之间的关联关系，例如在超市购物数据中，“啤酒→尿布”就是一种关联规则，它表示购买啤酒的顾客有较大概率同时购买尿布，衡量关联规则的指标有支持度和置信度，支持度表示规则在数据集中出现的频率，置信度表示在包含前提项的事务中，结论项出现的概率。
2、分类
分类是将数据集中的对象划分到不同的类别中，常见的分类算法包括决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等，以决策树为例，它通过构建树状结构来对数据进行分类，每个内部节点是一个属性上的测试，分支是测试输出，叶节点是类别，根据客户的年龄、收入、信用记录等属性将客户分为信用良好和信用较差两类，这对于银行的信贷决策非常重要。
3、聚类
聚类是将数据集中的数据对象分组为多个类或簇，使得同一簇内的对象具有较高的相似性，而不同簇之间的对象具有较大的差异性，在客户细分中，根据客户的消费行为、偏好等将客户聚类为不同的群体，企业可以针对不同群体制定个性化的营销策略。
4、预测
预测主要是根据历史数据预测未来的值，时间序列分析是一种常见的预测方法，如根据过去几年的股票价格走势预测未来的股票价格。
二、数据挖掘技术基础
（一）数据预处理
1、数据清洗
数据清洗的目的是去除数据中的噪声、异常值和重复数据，在收集的问卷调查数据中，可能存在一些明显不合理的回答，如年龄填写为负数，这些数据就需要被清洗掉。
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2、数据集成
当数据来自多个数据源时，需要进行数据集成，不同数据源的数据可能存在格式不一致、语义不同等问题，一个数据源中的日期格式为“年 - 月 - 日”，另一个数据源中的日期格式为“月/日/年”，就需要进行统一格式的处理。
3、数据变换
数据变换包括对数据进行标准化、归一化等操作，标准化可以将数据转换为均值为0，标准差为1的分布，这有助于提高某些数据挖掘算法的性能，例如在使用基于距离计算的聚类算法时，标准化可以避免不同属性取值范围差异过大对结果的影响。
4、数据归约
数据归约是在尽可能保持数据原貌的前提下，最大限度地精简数据量，例如通过属性子集选择，选择对数据挖掘任务最有用的属性，减少数据的维度；或者采用抽样技术，从大规模数据集中抽取有代表性的样本进行挖掘。
（二）数据挖掘算法
1、决策树算法
决策树算法如ID3、C4.5和CART等，ID3算法以信息增益作为属性选择的度量标准，倾向于选择具有较多取值的属性，C4.5算法是对ID3的改进，采用信息增益比来选择属性，克服了ID3的一些缺陷，CART算法既可以用于分类（构建分类树），也可以用于回归（构建回归树），它以基尼系数作为分裂属性的选择标准。
2、神经网络算法
神经网络是一种模仿生物神经网络结构和功能的计算模型，多层感知机（MLP）是一种常见的神经网络结构，它由输入层、隐藏层和输出层组成，在训练神经网络时，通过反向传播算法来调整网络的权重，以最小化预测输出与实际输出之间的误差，神经网络在图像识别、语音识别等领域取得了很好的效果。
3、支持向量机（SVM）
SVM的基本思想是在特征空间中找到一个最优的超平面，将不同类别的数据分开，对于线性可分的数据，SVM可以找到一个最大间隔的超平面；对于非线性可分的数据，可以通过核函数将数据映射到高维空间，使其在高维空间中线性可分，例如在文本分类中，SVM可以根据文本的特征向量将文本分类到不同的类别中。
三、数据挖掘的评估与应用
（一）评估指标
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1、分类任务的评估指标
除了前面提到的准确率（预测正确的样本数占总样本数的比例）外，还有召回率（预测出的正例数占实际正例数的比例）、F1值（综合考虑准确率和召回率的指标）等，例如在垃圾邮件分类中，如果准确率很高但召回率很低，就意味着很多垃圾邮件没有被识别出来。
2、聚类任务的评估指标
聚类的评估指标包括轮廓系数等，轮廓系数的值介于 - 1和1之间，越接近1表示聚类效果越好，它综合考虑了簇内的紧密性和簇间的分离性。
（二）数据挖掘的应用
1、在医疗领域的应用
数据挖掘可以用于疾病的诊断、药物研发等，例如通过分析大量的病历数据，挖掘疾病与症状、检验指标之间的关系，辅助医生进行疾病诊断，在药物研发中，通过挖掘基因数据、药物反应数据等，寻找潜在的药物靶点，提高研发效率。
2、在金融领域的应用
在银行风险管理方面，利用数据挖掘技术对客户的信用数据进行分析，评估客户的信用风险；在股票市场预测方面，挖掘股票价格、宏观经济数据等之间的关系，预测股票价格走势，为投资者提供决策参考。
3、在电子商务领域的应用
如前面提到的关联规则挖掘用于商品推荐，聚类分析用于客户细分，分类算法用于客户流失预测等，通过数据挖掘技术，电子商务企业可以提高客户满意度、增加销售额。
数据挖掘概念与技术是一个内容丰富、应用广泛的领域，在期末考试中，对这些基本概念、技术、评估方法和应用的掌握是非常重要的，学生需要深入理解数据挖掘的各个环节，能够熟练运用相关算法解决实际问题，并对挖掘结果进行合理的评估。
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