基于数据挖掘技术的犯罪行为分析系统设计(5月9日)
工程硕士学位论文
基于数据挖掘技术的犯罪行为分析系统
设计
作者姓名
X X大学
20XX年1月
国内图书分类号:TP273.5
国际图书分类号.:621.3
工程硕士学位论文
基于数据挖掘技术的犯罪行为分析系统
设计
工程硕士研究生 导师 副导师 申请学位级别 工程领域 所在单位 授予学位单位
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摘要
摘要
近年来，犯罪行为出现了很多新的特征和趋势，这些违法行为严重影响了人们的正常生活秩序，阻碍了社会的和谐发展。因此，分析犯罪行为对于案件侦破和案件预防都是十分有效的方法。本文在公安机关倒查系统数据库基础上，将数据挖掘技术引入到案件侦破和案件预防工作当中，设计了基于数据挖掘技术的犯罪行为分析系统，更科学更有效的发现犯罪的规律、趋势，了解不同犯罪行为之间的联系，以及诱发犯罪行为的原因等等。
首先，本文从数据挖掘技术的研究现状出发，基于派出所登记系统采集的公共场所活动信息、案件信息、暂住人口信息等建立基础数据库，并对这些行为数据进行特征提取和数据预处理。通过对犯罪行为分析系统的需求分析，设计系统的整体框架和功能模块。结合犯罪行为关联规则提取算法与聚类算法，运用https://www.wendangku.net/doc/a61751778.html,和SQL Server2005数据库设计了犯罪行为分析系统。
其次，根据系统的设计目标，对犯罪行为轨迹进行聚类分析处理，并阐述犯罪行为轨迹聚类技术在实际应用中的作用。该功能模块设计了籍贯分析、活动时间分析、发生地点分析、活动内容、共同活动人分析、作案工具、作案手段等功能，同时根据案件需要还可以进行组合分析，使办案分析人员可以通过系统查询到具有相似特征的信息集合，该系统很好的解决了犯罪行为系统中数据量大、人工匹配速度慢等问题。
再次，系统在纵向分析的基础上，深入研究了犯罪行为轨迹之间的横向关联。利用关联规则方法分析不同犯罪行为或不同犯罪嫌疑人之间联系，通过挖掘频繁模式，找出各个犯罪行为的相关性。该系统可以缩小调查范围和对象、提高办事效率。
运用数据挖掘技术分析犯罪行为，可以对公安信息数据库中的海量数据进行挖掘，发现趋势规律，从而快速准确的帮助警务人员做好决策，在公安工作中具有重要的意义。
关键词特征提取;数据挖掘;聚类;关联规则分析;犯罪行为轨迹
I
Abstract
In recent year, the crime appeared many new features and trends. Illegal beheviours seriously affect people’s normal life and hinder the development of harmonious society. Thus, the analysis of these behavious is a very effective method to break and prevent crime cases. Based on the public security organ pour check system database, the following paper will introduce the data mining technology into the crime case detection and prevention. The paper include the analysis system of illegal beheviour by using data mining technology, and more efficient ways to identify crime’s regular patte rns, trends, and relations among different illegal beheviours. Also this paper is going to state the causes of inducing illegal beheviours.
First, this article begins with the current study of data mining technology. According to the police station’s information system, the article sets up the database based on the information of public area activities, case files, information of temporary resident. Then collects data’s features and pretreatment the data. Design the system’s overall framework and function modules by studying the demand analysis system. Design illegal behavior analysis system by using https://www.wendangku.net/doc/a61751778.html, and SQL Sever2005 database and combining illegal behavior’s mining algorithm and clustering algorithm.
Second, according to the system’s design objectives, cluster analysis the illegal beheviours, and states its effect in practical application. This function module include analysis by origin, active time, place, content, tools, strategy, and participant. This function module can be also combined with the query system which can deal with plenty of data and increase efficiency.
Third, the system not only can do the longitudinal analysis, but also studied the horizontal linkage among illegal beheviours. Use association rules to tell the connection among different illegal beheviours or different suspected offenders. This system can reduce the scope of detection and respondents to increase efficiency.
By using the data mining technology analysis of crimes, the information in the police station’s information system can be analyzed more effectively then finally help the police officer to make the more accurate and better decisions which is significantly important for their daily work.
II
Keywords Feature extraction; Data mining; Clustering; Association rules analysis; Crime trajectory
III
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目录
目录
摘要........................................................................................................................ I Abstract ................................................................................................................. I I 目录.......................................................................................................................V 第1章绪论.. (1)
1.1 本课题的研究背景 (1)
1.2 国内外发展现状 (3)
1.2.1国外研究现状 (3)
1.2.2国内研究现状 (4)
1.3 本课题的研究目的与实际意义 (4)
1.4 聚类技术和关联规则方法 (5)
1.5 数据挖掘技术在犯罪行为分析中的应用 (8)
1.6 本课题的研究内容及组织结构 (9)
第2章犯罪行为分析系统的设计 (10)
2.1 引言 (10)
2.1.1 系统运用的主要技术和开发工具 (10)
2.1.2 犯罪行为 (14)
2.1.3 B/S模式 (15)
2.2 需求分析 (16)
2.2.1一般需求 (16)
2.2.2扩展需求 (17)
2.3 系统功能描述 (18)
2.3.1 功能概述 (18)
2.3.2业务流程 (18)
2.4 系统的设计方案 (19)
2.4.1 系统架构 (19)
2.4.2 功能模块描述 (21)
2.5 本章小结 (23)
第3章聚类技术在犯罪行为分析系统中的应用 (24)
3.1 引言 (24)
3.2 k均值聚类算法 (25)
3.3 犯罪行为的聚类分析 (26)
3.3.1 数据预处理 (27)
3.3.2 利用轮廓系数确定聚类簇数 (28)
3.3.3 犯罪行为相似度 (29)
3.4 算法设计 (30)
3.4.1 求最佳聚类数的算法 (30)
3.4.2 异常行为的处理 (30)
V
3.5 本章小结 (32)
第4章关联规则分析在犯罪行为分析系统中的应用 (33)
4.1 关联规则方法的定义 (34)
4.1.1 基本概念 (36)
4.1.2 关联规则挖掘步骤 (37)
4.2 犯罪行为关联规则挖掘过程 (37)
4.3 关联规则挖掘算法 (38)
4.3.1 犯罪行为关联挖掘过程 (38)
4.3.2 挖掘算法描述 (39)
4.4 本章小结 (41)
第5章系统开发与实现 (42)
5.1 系统数据库设计方案 (42)
5.2 开发环境与配置 (45)
5.3 系统截图 (45)
5.3 本章小结 (48)
结论 (49)
参考文献 (51)
攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果............. 错误！未定义书签。致谢..................................................................................... 错误！未定义书签。作者简介............................................................................. 错误！未定义书签。
VI
第1章绪论
第1章绪论
1.1 本课题的研究背景
随着计算机技术的不断发展，人们获得的各种数据也越来越多，而这些看起来杂乱无章的数据却蕴含着许多应用价值很高的信息，传统的数据库技术已经无法满足分析这些信息特的需要，数据挖掘技术应用而生。数据挖掘技术就是从存放在数据库、数据仓库或其它信息库中的大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中挖掘隐藏知识的过程。数据挖掘技术除了可以完成数据的查询功能以外，还能够挖掘数据之间潜在关联。通过使用数据挖掘技术一些潜在的、有意义的信息及规则可以提取出来，以便更好地指导决策、预测未来和发展趋势。
数据挖掘，又称为数据采掘、数据开采，相近的术语有KDD(数据库知识发现)、数据分析、数据融合、决策支持等。根据w.J.Frawley和G.P.Shapiro 等人的定义，数据挖掘是指从大型数据库的数据中提取人们感兴趣的知识而这些知识是隐含的、事先未知的、潜在的有用信息[1]。
近些年，数据挖掘技术已经应用到了很广泛的领域，比如零售业、制造业、财务金融保险、通讯行业、医疗服务业、信息检索以及网络日志等方面。目前，数据挖掘技术得到了广泛的认识，成为数据库领域重要的研究课题之一。经过多年努力，数据挖掘技术已经取得了相当丰硕的研究成果。数据挖掘的功能主要有。
(1)概念/类描述-特征化和区分数据特征化就是数据的一般特征或特性的汇总，数据区分是将数据的一般特性与一个或多个对比数据的一般特性比较。
(2)关联分析发现数据之间隐藏的关联规则，两个或多个变量之间存在的某种规律性就称为关联。关联分为简单关联、时序关联、因果关联。
(3)分类和预测分类是找出描述并区分数据类或概念的模型的过程，以便能够使用模型预测类标记未知的对象类。预测是对未知或空缺数据值的某
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种预测。
(4)聚类分析将数据库中的信息根据相似度划分为一系列子集，使得类内相似度最大，类间相似度最小。聚类技术主要有模式识别和数学分类学。
(5)孤立点分析发现和数据的一般行为和模式不一致的数据。在欺骗检测和罕见事件的分析中经常用到。
(6)演变分析数据演变分析描述的是行为随时间变化的对象的规律或趋势[2]。
当前，在国家加快推进经济发展、加快改革的进程下，我国在社会、政治、经济、科技等方面都有了突飞猛进的发展。随之而来的各种违法犯罪行为也层出不穷，具有鲜明时代特征的犯罪行为(如网络犯罪、青少年犯罪、贩毒等)不断出现，这些违法犯罪行为严重危害了社会的稳定和人们的正常生活秩序。全国各地公安机关为了加强社会治安综合治理，有效打击各种违法犯罪行为，利用各种手段进行打击和预防。通过加强打击、防范、教育、管理、建设、改造等方面的工作，实现从根本上预防和治理违法犯罪，化解不安定因素，维护社会治安持续稳定，从而构建和谐社会。
计算机技术的发展为公安信息化建设提供了很好的平台。其主要功能是利用计算机技术、网络技术等对信息资源进行系统的、有效的管理，从而加快警务决策、提高执法的效率，成为有效的打击与制止犯罪行为的重要工具。随着公安信息化建设的不断深入，很多工作已经由传统的人工业务方式转变为计算机辅助方式，并且计算机辅助方式扮演着越来越重要的角色[3]。
当前，无论是公安各应用系统还是社会互联网中，均积累了大量的信息数据，为公安业务工作提供了方面的办公手段和丰富的信息资源，公安机关通过大量的数据收集与综合研制，精确预防和打击犯罪。然而，信息处理的传统功能已经不能满足智能分析的要求，随着数据量的增加，面对海量和“数据炸弹”的数据，传统的数据分析工具以力不从心，迫切需要设计一种具有支持决策分析、预测等功能的系统，采用了数据挖掘技术的犯罪行为分析系统针对这种“数据丰富而知识匮乏”的现象便应运而生，为公安信息化建设提供了有力支持[4]。
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第1章绪论
1.2.1国外研究现状
与数据挖掘(Data Mining)极为相似的术语――从数据库中发现知识(KDD)一词是在1989年8月于美国底特律市召开的第11届国际工人智能联合会议的专题讨论会上。1995年在加拿大召开了第一届知识发现和数据挖掘国际学术会议。把数据库中的“数据”形象地比喻成矿床，“数据挖掘”一词很快流传开来。到目前为止，由美国人工智能协会已经主办了十余次ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining(简称KDD会议)国际研讨会，规模由原来的专题讨论会发展到国际学术大会，人数由二三十人到超过千人，论文收录数量也迅速增加，研究重点也从发现方法逐渐转向系统应用直到转向大规模综合系统的开发，并且注重多种发现策略和技术的集成，以及多种学科之间的相互渗透。其他内容的专题会议也把数据挖掘和知识发现列为议题之一，称为当前计算机科学界的一大热点[5]。
国外研究数据挖掘的组织机构或大学很多。比较著名的如卡内基梅隆大学(有机器制造DM、多媒体数据库DM、互连网DM 三个研究中心)、斯坦福大学、麻省理工学院。著名研究机构如：ACM(ACM Special International Group on Knowledge Discovery and Data Mining)、KDNet(the European Knowledge Discovery Network of Excellence )、NCDM(the National Center for Data Mining (NCDM) at the University of Illinois at Chicago (UIC))等。
数据挖掘算法在实际数据挖掘系统中得到了很好的应用。美国斯坦福大学智能数据库系统实验室开发了大量的商用数据挖掘系统，如DBMiner挖掘系统；IBM的Almaden实验室研究的Quest项目，开发了IBM DB2平台下的DB2 Intelligent、Miner for Data系统；1998年在美国纽约举行的第四届知识发现与数据挖掘国际学术会议上有30多家软件公司展示了数据挖掘软件产品不少软件已经在北美和欧洲的国家得到了广泛的应用，并收到明显的效益[6]。
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1.2.2国内研究现状
与国外相比，国内对DMKD(数据挖掘和知识发现)的研究稍晚,还没有形成整体力量。1993年国家自然科学基金首次支持中科院合肥分院对该领域的研究项目，目前从事数据挖掘研究的人员主要在大学也有部分在研究所或公司研究领域一般集中于学习算法的研究、数据挖掘的实际应用以及有关数据挖掘理论方面的研究。目前进行的大多数研究项目是由政府资助进行的如国家自然科学基金、863计划、“九五”计划等。
具体的研究项目有中科院计算机研究所的智能信息处理重点实验室研制开发的多策略数据挖掘平台MSMiner系统，此系统集成了关联规则挖掘算法；复旦大学研制开发的ARMiner系统，该系统采用的关联规则挖掘算法是基于Apriori的改进算法。企业有菲奈特一融通公司和广州华工。菲奈特一融通在IBM数据挖掘软件的基础上开发了商业智能套件,广州华工明天科技有限公司开发了多功能数据挖掘器[7]。
1.3 本课题的研究目的与实际意义
公安信息化建设是运用信息和通信技术对信息资源进行系统的、有效的管理，实现公安信息的合理共享。随着公安信息化系统的完善，利用犯罪行为信息网来侦查破案，已成为现代刑事侦查工作中重要的手段之一。它在一定程度上改变了侦查工作中破案方式单一、破案渠道少、侦查手段不全、侦破效率不高的缺点。就秦皇岛公安工作来说，传统的破案方法是侦查员凭借个人经验制定侦查措施，它具有滞后性、被动性、效率低下等缺点，已经不能适应现代社会的需要。而犯罪行为分析系统可以积极主动实现以丰富的信息资源为基础，将信息资源转化为现实破案的工具和手段，最大限度的利用信息资源所隐藏的各类知识。犯罪行为分析系统除了能够有效提高侦查效率外，更重要的是能挖掘犯罪行为的规律和内在关联，从而采取有效措施去预防这类案件的发生。打击违法犯罪活动重要的是“打击犯罪，预防为主”，真正实现社会的稳定、和谐。
面对经济全球化、社会信息化的挑战，公安工作也面临着巨大的考验。
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第1章绪论
新形势下的犯罪形式呈现智能化、高端化的严峻态势。大力推进信息技术在公安工作中的应用，不断提高公安工作人员的知识水平，是目前公安工作中迫切需要解决的问题[8]。
本文正是结合这一契机，基于数据挖掘技术设计一套犯罪行为轨迹分析系统。充分而有效的利用各个派出所公共场所登记信息系统中的大量数据，挖掘隐藏在这些信息数据之间的规律和关联，将具有相同犯罪类型的罪犯加以归类，使公安机关在进行系统分析时，可以从大量的各异的犯罪特征中找到相似犯罪特征以及重点人群等，从而对相似案件的侦破以及串并案件提供有益帮助。
这些信息资源背后的信息转化为侦查工作中不可或缺的资源，满足当前公安工作的需要，以便提高执法的效率和反应速度，为及时预防和有效打击违法犯罪行为提供工作基础。该系统将会对秦皇岛公安工作起到积极的推动作用，对提高公安工作的侦查效率和预防犯罪方面有重要的现实意义。
1.4 聚类技术和关联规则方法
聚类(Clustering)是数据挖掘技术的重要的组成部分，它是将数据对象分成由相似对象组成的多个集合的过程，其中属于同一集合的对象之间彼此相似度大，而属于不同集合的对象之间相似度小。通过实施聚类操作，数据对象集中的稠密和稀疏区域能够识别出来，也可以发现数据对象间有趣的相互关系。在应用中，可以将一个集合中的数据对象作为一个整体来对待。观察每个集合的特点，集中对特定的某些集合作进一步的分析。随着计算机硬件和软件的飞速发展，尤其是数据库技术与应用的日益普及，人们面临着快速扩张的数据海洋，这些数据中蕴含着具有重大应用价值的知识。与日趋成熟的数据管理技术与软件工具相比，人们所依赖的数据分析工具无法有效地为决策者提供其决策支持所需要的相关知识。因此，迫切需要一种能够智能地把数据转换成有用信息和知识的工具[9]。
聚类是数据挖掘的重要部分，目的是要发现有用的对象组，这里的有用性由数据挖掘的目标定义。通过对数据对象进行聚类操作，我们能识别数据
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集的稠密和稀疏区域，发现数据的全局分布模式以及数据间有趣的相互关系，优化大规模数据库的查询和发现数据中隐含的有用信息或知识。
聚类分析方法是将研究对象中各点之间存在着不同程度的相似性(远近关系)，根据对象属性找出各点间相似程度的序列，把一些相似程度较大的点聚合为一类，把另外一些彼此相似程度较大的点大的点聚合在另一类，直到把所有的点都聚合完毕。然后把不同的类型分别划分出来，形成分类系统。利用聚类分析的方法对犯罪数据进行分析研究，其主要工作是将犯罪信息数据的详细记录加以整理归类、对犯罪人员特征和犯罪内容、情节进行挖掘，把具有相似特征的案件或犯罪人员从据库分拣出来，单独形成特征类型数据库，找出每一类罪犯中大部分犯罪的特征活动。帮助分析人员确定当前某些犯罪的整体发展情况，并向该类中的其他犯罪情况加以验证，寻找相关应对措施，并为案件的下一步分析提供依据[10]。
聚类算法[11]主要有层次聚类算法、划分式聚类算法、基于网格和密度的聚类算法以及其他一些聚类算法。其中，划分聚类算法要预先指定聚类数目或聚类中心，然后反复迭代运算，以降低目标函数的误差值，当目标函数值收敛时，形成最终聚类结果。k-means聚类算法是常用的一种划分聚类方法，是MacQueen在1967年首次提出的。该算法的主要思想是找到k个聚类中心，使得每一个数据点和与其最近的聚类中心的平方距离和最小。k-means算法的优点是能够对大型数据集高效分类，聚类速度快。缺点是会在获得一个局部最优值时算法停止，并且只适用于数值型的数据聚类，其聚类结果为凸形的数据集。之后有很多k-means算法的改进算法，Huang在1998年提出了适合于分类属性数据的k-modes算法。Chaturvedi等人在2001年提出了面向分类属性数据的非参数聚类方法k-modes-CGC算法。Sun等人在2002年将迭代初始点集求精算法应用于k-modes算法。Ding等人在2004年提出了一致保留
k-means算法k-means-CP。这些都是主要的基于划分的聚类算法[12]。
关联规则方法就是通过计算大型事务数据集中单个项或者多个项组成
的项集出现的频率和各个项集出现的条件概率找出数据集中存在的频繁模式和隐含的关联规则，从而预测事物的发展趋势，发现大量数据中项集之间
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第1章绪论
“有趣”的关系或相关联系。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。关联规则定义为：假设I是项的集合。给定一个交易数据库，其中每个事务(Transaction)t是I的非空子集，即，每一个交易都与一个唯一的标识符TID(Transaction ID)对应。关联规则在D中的支持度(support)是D中事务同时包含X、Y的百分比，即概率；置信度(confidence)是包含X的事务中同时又包含Y的百分比，即条件概率。关联规则是有趣的，如果满足最小支持度阈值和最小置信度阈值。这些阈值是根据挖掘需要人为设定[13]。
关联规则挖掘[14]从总体上说分两步实现，一是找出频繁项集，二是通过频繁项集推出关联规则。找频繁项集就是扫描全部数据，找出数据集中支持度大于或等于用户定义的最小支持度min_sup的所有项集。找出的这些项集就称为频繁项集[15,16]。
就目前而言，关联规则挖掘技术已经被广泛应用在西方金融行业企业中，它可以成功预测银行客户需求。一旦获得了这些信息，银行就可以改善自身营销。现在银行天天都在开发新的沟通客户的方法。各银行在自己的ATM机上就捆绑了顾客可能感兴趣的本行产品信息，供使用本行ATM机的用户了解。如果数据库中显示，某个高信用限额的客户更换了地址，这个客户很有可能新近购买了一栋更大的住宅，因此会有可能需要更高信用限额，更高端的新信用卡，或者需要一个住房改善贷款，这些产品都可以通过信用卡账单邮寄给客户。当客户打电话咨询的时候，数据库可以有力地帮助电话销售代表。销售代表的电脑屏幕上可以显示出客户的特点，同时也可以显示出顾客会对什么产品感兴趣。同时，一些知名的电子商务站点也从强大的关联规则挖掘中的受益。这些电子购物网站使用关联规则中规则进行挖掘，然后设置用户有意要一起购买的捆绑包。也有一些购物网站使用它们设置相应的交叉销售，也就是购买某种商品的顾客会看到相关的另外一种商品的广告。但是目前在我国，“数据海量，信息缺乏”是商业银行在数据大集中之后普遍所面对的尴尬。目前金融业实施的大多数数据库只能实现数据的录入、查询、统计等较低层次的功能，却无法发现数据中存在的各种有用的信息，譬如对这些数据进行分析，发现其数据模式及特征，然后可能发现某个
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客户、消费群体或组织的金融和商业兴趣，并可观察金融市场的变化趋势。可以说，关联规则挖掘的技术在我国的研究与应用并不是很广泛深入[17]。
由于许多应用问题往往比超市购买问题更复杂，大量研究从不同的角度对关联规则做了扩展，将更多的因素集成到关联规则挖掘方法之中，以此丰富关联规则的应用领域，拓宽支持管理决策的范围。如考虑属性之间的类别层次关系，时态关系，多表挖掘等。近年来围绕关联规则的研究主要集中于两个方面，即扩展经典关联规则能够解决问题的范围，改善经典关联规则挖掘算法效率和规则兴趣性[18]。
1.5 数据挖掘技术在犯罪行为分析中的应用
随着公安信息化建设工作的不断深入发展，存在海量的犯罪行为轨迹数据等待处理和发现，数据挖掘技术可以很好的解决这个问题。数据挖掘技术在犯罪行为分析领域的研究主要集中在两个方面，一是分析犯罪行为，并根据分析结果采取有效措施进行犯罪行为的预测和防范。通过挖掘已有犯罪行为潜在的规律和联系，可以得出犯罪行为、犯罪模式和犯罪区域等方面的一些基本特征，结合这些情况就可以进行分析和预测，对预防犯罪起到很好推动作用，隐含其中的知识还可以作为侦查案件的线索;二是利用关联规则挖掘方法对犯罪行为进行特征分析，从这些海量的数据中获取犯罪行为之间的相关性。利用关联规则对犯罪行为轨迹进行分析，发现行为之间固有的规律，比如，哪些事件会一起发生，哪些事件出现以后出现另一事件的可能性增大，哪些人容易实施某些活动等。通常在数据挖掘操作之前，我们要对犯罪行为有一定的了解，以便给出有效的分析方向和分析思路[19]。
利用数据挖掘技术设计的犯罪行为分析系统一般采用的是案件倒查机制。案件倒查主要是指，相关职能部门、警务人员、派出所对每天发生的发生案件现场进行回访倒查，一是回访、安抚受害人;二是收集破案线索;三是查明发案原因，找出防控漏洞，提出整改措施;四是对防控措施不落实造成发案的，追究相关民警、领导及单位责任。我们提出的案件倒查机制除了完成上述工作以外，同时还要结合派出所统计的公共娱乐场所登记信息进行进
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第1章绪论
一步的倒查分析和汇总[20]。
1.6 本课题的研究内容及组织结构
本文设计了基于数据挖掘技术的犯罪行为分析系统，将聚类方法和关联规则方法应用到了公安部门的日常侦查活动当中，针对于秦皇岛市公安局传统的犯罪行为方式所存在的问题，阐述了设计该犯罪行为系统的必要性。通过分析系统的需求，合理选择了系统的开发工具及开发模式，完成了犯罪行为分析系统的设计。研究内容为案件的侦破和预防提供有效的帮助。
依据上述研究内容，本文共分为5章，其具体结构如下。
第1章绪论，在参阅了国内外大量文献资料的基础上，分析了犯罪行为分析系统的重要意义。结合秦皇岛公安机关侦查工作的实际情况，提出了犯罪行为分析系统开发与实施的必要性。
第2章犯罪行为分析系统的整体设计，在调研犯罪行为分析系统的需求分析基础上，提出了设计犯罪行为分析系统开发所涉及的相关技术，并对该系统进行了详细的需求分析和功能分析，设计了系统的总体框架，为系统的后续设计提供了理论支持。
第3章聚类技术在犯罪行为分析系统中的应用，首先研究了大量的聚类算法，提出了聚类技术在犯罪行为分析系统设计的必然性。并重点阐述了k-means算法在系统中的应用，以及该功能模块的详细设计。
第4章关联规则方法在犯罪行为分析系统中的应用，用Apriori算法分析不同犯罪行为信息之间的联系，挖掘隐藏在犯罪行为中的相关性，并详细说明该功能模块的设计过程。
第5章系统的开发与实现，本章主要说明了系统开发的环境和配置以及系统实现的部分截图。
最后对论文进行总结，概括论文的研究成果，指出论文存在的问题及今后的研究方向。
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第2章犯罪行为分析系统的设计
2.1 引言
近年来，数据挖掘技术取得到了飞速的发展，已经应用到了很多领域，然而数据挖掘技术在公安工作中的研究和应用却处于初步阶段。随着社会的发展，各类案件也呈现出很多新的特性，给公安工作带来了很大的挑战，如何利用数据挖掘技术实现案件分析的智能化，以及实现决策预警的科学化是本文研究的重点内容。本章主要结合数据挖掘技术和秦皇岛公安工作的实际情况，介绍犯罪行为系统设计过程中使用的主要技术，确定系统的需求分析，描述犯罪行为系统总体设计思路，并给出系统的设计方案。
2.1.1 系统运用的主要技术和开发工具
在公安管理中，通常要做到可以随时随地访问到案件信息，同时能够综合来自各方面的数据，通过挖掘这些数据中隐含的知识，发现过去没有被认识的数据关系，从而更好的支持决策。在犯罪行为分析系统中，犯罪行为是不断更新的，有一些犯罪行为可能会消失，也可能会有新型的犯罪行为出现，选择合适的技术和开发工具才能更有效的分析这些犯罪行为，下面简单介绍一下该系统运用的主要技术和开发工具:
2.1.1.1 数据仓库技术(Data Warehouse) 数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用以支持经营管理中的决策制定过程、数据仓库中的数据面向主题，与传统数据库面向应用相对应。
数据仓库最根本的特点是物理地存放数据，而且这些数据并不是最新的、专有的，而是来源于其它数据库的。数据仓库的建立并不是要取代数据库，它要建立在一个较全面和完善的信息应用的基础上，用于支持高层决策分析，而事务处理数据库在企业的信息环境中承担的是日常操作性的任务。数据仓库是数据库技术的一种新的应用，而且到目前为止，数据仓库还是用关系数据库管理系统来管理其中的数据。从功能结构化分，数据仓库系统包
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数据挖掘聚类算法课程设计报告
数据挖掘聚类问题(Plants Data Set)实验报告 1.数据源描述 1.1数据特征 本实验用到的是关于植物信息的数据集，其中包含了每一种植物(种类和科属)以及它们生长的地区。数据集中总共有68个地区，主要分布在美国和加拿大。一条数据(对应于文件中的一行)包含一种植物(或者某一科属)及其在上述68个地区中的分布情况。可以这样理解，该数据集中每一条数据包含两部分内容，如下图所示。 图1 数据格式 例如一条数据:abronia fragrans,az,co,ks,mt,ne,nm,nd,ok,sd,tx,ut,wa,wy。其中abronia fragrans是植物名称(abronia是科属，fragrans是名称)，从az一直到wy 是该植物的分布区域，采用缩写形式表示，如az代表的是美国Arizona州。植物名称和分布地区用逗号隔开，各地区之间也用逗号隔开。 1.2任务要求 聚类。采用聚类算法根据某种特征对所给数据集进行聚类分析，对于聚类形成的簇要使得簇内数据对象之间的差异尽可能小，簇之间的差距尽可能大。 2.数据预处理 2.1数据清理 所给数据集中包含一些对聚类过程无用的冗余数据。数据集中全部数据的组织结构是：先给出某一科属的植物及其所有分布地区，然后给出该科属下的具体植物及其分布地区。例如： ①abelmoschus,ct,dc,fl,hi,il,ky,la,md,mi,ms,nc,sc,va,pr,vi ②abelmoschus esculentus,ct,dc,fl,il,ky,la,md,mi,ms,nc,sc,va,pr,vi ③abelmoschus moschatus,hi,pr 上述数据中第①行给出了所有属于abelmoschus这一科属的植物的分布地区，接下来的②③两行分别列出了属于abelmoschus科属的两种具体植物及其分布地区。从中可以看出后两行给出的所有地区的并集正是第一行给出的地区集
数据清洗数据分析数据挖掘
数据清洗 1.基本概念 数据清洗从名字上也看的出就是把"脏"的"洗掉"，指发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序，包括检查数据一致性，处理无效值和缺失值等。因为数据仓库中的数据是面向某一主题的数据的集合，这些数据从多个业务系统中抽取而来而且包含历史数据，这样就避免不了有的数据是错误数据、有的数据相互之间有冲突，这些错误的或有冲突的数据显然是我们不想要的，称为"脏数据"。我们要按照一定的规则把"脏数据""洗掉"，这就是数据清洗。而数据清洗的任务是过滤那些不符合要求的数据，将过滤的结果交给业务主管部门，确认是否过滤掉还是由业务单位修正之后再进行抽取。不符合要求的数据主要是有不完整的数据、错误的数据、重复的数据三大类。数据清洗是与问卷审核不同，录入后的数据清理一般是由计算机而不是人工完成。 主要类型 残缺数据 这一类数据主要是一些应该有的信息缺失，如供应商的名称、分公司的名称、客户的区域信息缺失、业务系统中主表与明细表不能匹配等。对于这一类数据过滤出来，按缺失的内容分别写入不同Excel文件向客户提交，要求在规定的时间内补全。补全后才写入数据仓库。 折叠错误数据
这一类错误产生的原因是业务系统不够健全，在接收输入后没有进行判断直接写入后台数据库造成的，比如数值数据输成全角数字字符、字符串数据后面有一个回车操作、日期格式不正确、日期越界等。这一类数据也要分类，对于类似于全角字符、数据前后有不可见字符的问题，只能通过写SQL语句的方式找出来，然后要求客户在业务系统修正之后抽取。日期格式不正确的或者是日期越界的这一类错误会导致ETL运行失败，这一类错误需要去业务系统数据库用SQL 的方式挑出来，交给业务主管部门要求限期修正，修正之后再抽取。 折叠重复数据 对于这一类数据--特别是维表中会出现这种情况--将重复数据记录的所有字段导出来，让客户确认并整理。 数据清洗是一个反复的过程，不可能在几天内完成，只有不断的发现问题，解决问题。对于是否过滤，是否修正一般要求客户确认，对于过滤掉的数据，写入Excel文件或者将过滤数据写入数据表，在ETL开发的初期可以每天向业务单位发送过滤数据的邮件，促使他们尽快地修正错误,同时也可以做为将来验证数据的依据。数据清洗需要注意的是不要将有用的数据过滤掉，对于每个过滤规则认真进行验证，并要用户确认。 数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。
数据挖掘系统设计技术分析
数据挖掘系统设计技术分析 【摘要】数据挖掘技术则是商业智能（Business Intelligence）中最高端的，最具商业价值的技术。数据挖掘是统计学、机器学习、数据库、模式识别、人工智能等学科的交叉，随着海量数据搜集、强大的多处理器计算机和数据挖掘算法等基础技术的成熟，数据挖掘技术高速发展，成为21世纪商业领域最核心竞争力之一。本文从设计思路、系统架构、模块规划等方面分析了数据挖掘系统设计技术。 【关键词】数据挖掘；商业智能；技术分析 引言 数据挖掘是适应信息社会从海量的数据库中提取信息的需要而产生的新学科。它可广泛应用于电信、金融、银行、零售与批发、制造、保险、公共设施、政府、教育、远程通讯、软件开发、运输等各个企事业单位及国防科研上。数据挖掘应用的领域非常广阔，广阔的应用领域使用数据挖掘的应用前景相当光明。我们相信，随着数据挖掘技术的不断改进和日益成熟，它必将被更多的用户采用，使企业管理者得到更多的商务智能。 1、参考标准 1.1挖掘过程标准：CRISP-DM CRISP-DM全称是跨行业数据挖掘过程标准。它由SPSS、NCR、以及DaimlerChrysler三个公司在1996开始提出，是数据挖掘公司和使用数据挖掘软件的企业一起制定的数据挖掘过程的标准。这套标准被各个数据挖掘软件商用来指导其开发数据挖掘软件，同时也是开发数据挖掘项目的过程的标准方法。挖掘系统应符合CRISP-DM的概念和过程。 1.2ole for dm ole for dm是微软于2000年提出的数据挖掘标准，主要是在微软的SQL SERVER软件中实现。这个标准主要是定义了一种SQL扩展语言：DMX。也就是挖掘系统使用的语言。标准定义了许多重要的数据挖掘模型定义和使用的操作原语。相当于为软件提供商和开发人员之间提供了一个接口，使得数据挖掘系统能与现有的技术和商业应用有效的集成。我们在实现过程中发现这个标准有很多很好的概念，但也有一些是勉为其难的，原因主要是挖掘系统的整体概念并不是非常单纯，而是像一个发掘信息的方法集，所以任何概念并不一定符合所有的情况，也有一些需要不断完善和发展中的东西。 1.3PMML
浅谈数据挖掘技术及其应用
浅谈数据挖掘技术及其应用 數据挖掘就是从海量数据中提取潜在有趣模式的过程。数据挖掘技术现已广泛应用于零售业、金融业、电信、网络安全分析、农业、医疗卫生等领域，研究十分广泛。 标签：海量数据；数据挖掘；应用研究 一、数据挖掘概念 数据挖掘比较公认的定义是由U.M.Fayyad等人提出的：数据挖掘就是从海量数据中提取潜在有趣模式的过程[1]。还有一些术语，具有和数据挖掘类似但稍有不同的含义，如数据库中知识挖掘、知识提取、数据/模式分析、数据考古等。数据挖掘技术最初是面向应用层面的，不光可以实现检索和统计专门数据库的操作，还能够在大量的数据集中实现小型、中型乃至大型系统的分析、归纳、推理等工作。 二、数据挖掘的基本任务 数据挖掘的目的就是发现有用的知识（即概念、规则和模式）。数据挖掘的基本任务主要有以下几个方面： （1）分类与预测。 分类属于有监督的学习，在构建分类模型之前，在数据源中选取训练集数据并作分类标记，然后运用分类模型对训练集数据进行分类，实在是按照样本属性相近的划入一类，最后将完成训练的分类模型应用到在未知类别的数据集中，获得相应的分类。预测是依据历史数据和现有的数据建立两种或两种以上变量间相互依赖的函数模型，然后进行预测或控制。 （2）聚类分析。 聚类分析是在识别数据的内在规则后，将数据分成相似数据对象组，从而获得数据的分布规律，划分的原则是不同组间距离尽可能大，组内距离尽可能小。聚类分析进一步是打算从一组杂乱的数据中发掘隐藏其中的分类规则。聚类分析与分类模式模型不同，分类模式是使用有标记样本构成的训练集的一种有监督学习方法，则聚类模型是使用在无标记的数据上的一种无监督学习方法。近年来，聚类分析在图像处理、商业分析、模式识别等有广泛应用。 （3）关联规则。 关联分析是通过对数据集中数据之间隐藏的相互关系的分析，揭露了具有相同类别的数据之间未知的关系。关联分析就是将给定一组项集和一个记录集合，
数据挖掘研究现状及发展趋势
数据挖掘研究现状及发展趋势摘要：从数据挖掘的定义出发，介绍了数据挖掘的神经网络法、决策树法、遗传算法、粗糙集法、模糊集法和关联规则法等概念及其各自的优缺点；详细总结了国内外数据挖掘的研究现状及研究热点，指出了数据挖掘的发展趋势。 关键词：数据挖掘；挖掘算法；神经网络；决策树；粗糙集；模糊集；研究现状；发展趋势 Abstract：From the definition of data mining，the paper introduced concepts and advantages and disadvantages of neural network algorithm，decision tree algorithm，genetic algorithm，rough set method，fuzzy set method and association rule method of data mining，summarized domestic and international research situation and focus of data mining in details，and pointed out the development trend of data mining. Key words：data mining，algorithm of data mining，neural network，decision tree，rough set，fuzzy set，research situation，development tendency 1引言 随着信息技术的迅猛发展，许多行业如商业、企业、科研机构和政府部门等都积累了海量的、不同形式存储的数据资料[1]。这些海量数据中往往隐含着各种各样有用的信息，仅仅依靠数据库的查询检索机制和统计学方法很难获得这些信息，迫切需要能自动地、智能地将待处理的数据转化为有价值的信息，从而达到为决策服务的目的。在这种情况下，一个新的技术———数据挖掘(Data Mining，DM)技术应运而生[2]。 数据挖掘是一个多学科领域，它融合了数据库技术、人工智能、机器学习、统计学、知识工程、信息检索等最新技术的研究成果，其应用非常广泛。只要是有分析价值的数据库，都可以利用数据挖掘工具来挖掘有用的信息。数据挖掘典型的应用领域包括市场、工业生产、金融、医学、科学研究、工程诊断等。本文主要介绍数据挖掘的主要算法及其各自的优缺点，并对国内外的研究现状及研究热点进行了详细的总结，最后指出其发展趋势及问题所在。 江西理工大学
数据仓库与数据挖掘课程设计报告书
目录 1. 绪论 (2) 1.1项目背景 (2) 1.2 提出问题 (2) 2 数据库仓库与数据集的概念介绍 (2) 2.1数据仓库 (2) 2.2数据集 (2) 3 数据仓库 (3) 3.1 数据仓库的设计 (3) 3.1.1数据仓库的概念模型设计 (3) 3.1.2数据仓库的逻辑模型设计 (3) 3.2 数据仓库的建立 (3) 3.2.1数据仓库数据集 (3) 3.2.2建立维表 (4) 4.数据挖掘操作 (4) 4.1数据预处理 (4) 4.1.1描述性数据汇总 (4) 4.2决策树 (4) 5、实验心得 (12) 6、大总结 (12)
1. 绪论 1.1项目背景 在现在大数据时代，各行各业需要对商品及相关关节的数据进行收集处理，尤其零售行业，于企业对产品的市场需求进行科学合理的分析，从而预测出将来的市场，制定出高效的决策，给企业带来经济收益。 1.2 提出问题 对于超市的商品的购买时期和购买数量的如何决定，才可以使销售量最大，不积压商品，不缺货，对不同时期季节和不同人群制定不同方案，使企业收益最大，通过数据挖掘对数据进行决策树分析，关联分析，顺序分析与决策分析等可以制定出最佳方案。 2 数据库仓库与数据集的概念介绍 2.1数据仓库 数据仓库是为企业所有级别的决策制定过程提供支持的所有类型数据的战略集合。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持的目的而创建。为企业提供需要业务智能来指导业务流程改进和监视时间、成本、质量和控制。 数据仓库是决策系统支持（dss）和联机分析应用数据源的结构化数据环境。数据仓库研究和解决从数据库中获取信息的问题。数据仓库的特征在于面向主题、集成性、稳定性和时变性。 2.2数据集 数据集是指一种由数据所组成的集合。Data set（或dataset）是一个数据的集合，通常以表格形式出现。每一列代表一个特定变量。每一行都对应于某一成员的数据集的问题。它列出的价值观为每一个变量，如身高和体重的一个物体或价值的随机数。每个数值被称为数据资料。对应于行数，该数据集的数据可能包括一个或多个成员。
数据挖掘与分析心得体会
正如柏拉图所说：需要是发明之母。随着信息时代的步伐不断迈进，大量数据日积月累。我们迫切需要一种工具来满足从数据中发现知识的需求！而数据挖掘便应运而生了。正如书中所说：数据挖掘已经并且将继续在我们从数据时代大步跨入信息时代的历程中做出贡献。 1、数据挖掘 数据挖掘应当更正确的命名为：“从数据中挖掘知识”，不过后者显得过长了些。而“挖掘”一词确是生动形象的！人们把数据挖掘视为“数据中的知识发现（KDD）”的同义词，而另一些人只是把数据挖掘视为知识发现过程的一个基本步骤！ 由此而产生数据挖掘的定义：从大量数据中挖掘有趣模式和知识的过程！数据源包括数据库、数据仓库、Web、其他信息存储库或动态地流入系统的数据。作为知识发现过程，它通常包括数据清理、数据集成、数据变换、模式发现、模式评估和知识表示六个步骤。 数据挖掘处理数据之多，挖掘模式之有趣，使用技术之大量，应用范围之广泛都将会是前所未有的；而数据挖掘任务之重也一直并存。这些问题将继续激励数据挖掘的进一步研究与改进！ 2、数据分析 数据分析是指用适当的统计方法对收集来的大量第一手资料和第二手资料进行分析，以求最大化地开发数据资料的功能，发挥数据的作用。是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。 数据分析有极广泛的应用范围。典型的数据分析可能包含以下三个步： 1、探索性数据分析：当数据刚取得时，可能杂乱无章，看不出规律，通过作图、造表、用各种形式的方程拟合，计算某些特征量等手段探索规律性的可能形式，即往什么方向和用何种方式去寻找和揭示隐含在数据中的规律性。 2、模型选定分析，在探索性分析的基础上提出一类或几类可能的模型，然后通过进一步的分析从中挑选一定的模型。 3、推断分析：通常使用数理统计方法对所定模型或估计的可靠程度和精确程度作出推断。 数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来，以找出所研究对象的内在规律。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。数据分析是组织有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。这一过程是质量管理体系的支持过程。在产品的整个寿命周期，包括从市场调研到售后服务和最终处置的各
数据挖掘可视化系统设计与实现
数据挖掘可视化系统设计与实现 针对当前数据可视化工具的种类、质量和灵活性上存在的不足，构建一个数据挖掘可视化平台。将获取的数据集上传到系统分布式数据库中，对数据集进行预处理，利用Mahout提供的分类、聚类等挖掘算法对数据集进行挖掘，使用ECharts将挖掘产生的结果进行可视化展示。 标签：数据挖掘；可视化展示；数据预处理；挖掘算法 引言 在大数据时代，通过数据挖掘可以对数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理，从而提取辅助商业决策的关键性信息，帮助企业做出决策。丰富而灵活的数据挖掘结果可视化技术使抽象的信息以简明的形式呈现出来，加深用户对数据含义的理解，更好地了解数据之间的相互关系和发展趋势。然而当前数据可视化工具的种类、质量和灵活性较大的影响数据挖掘系统的使用、解释能力和吸引力。 这就需要使用分布式大数据处理技术进行数据的存储和计算，构建一个数据挖掘可视化平台，通过多种挖掘算法实现对原始数据集进行挖掘，从而发现数据中有用的信息。 1 关键技术 1.1 MapReduce离线计算框架 一种在YARN系统之上的大数集离线计算框架，使用MapReduce可以并行的对原始数据集进行计算处理，从而高效的得出结果。 1.2 HBase分布式数据库 一个构建在Hadoop之上分布式的、面向列的开源数据库。HBase不同于一般的关系数据库，它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。 1.3 Mahout Apache Software Foundation旗下的一个开源项目，提供一些可扩展的机器学习领域经典算法的实现，包括聚类、分类、推荐过滤、频繁子项挖掘等。 1.4 ECharts 一种商业级报表，创建了坐标系，图例，提示，工具箱等基础组件，并在此上构建出折线图、柱状图、散点图、K线图、饼图、雷达图、地图、和弦图、力
数据挖掘技术及其应用
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
数据仓库与数据挖掘课程设计
数据仓库与数据挖掘课 程设计 Document serial number【KKGB-LBS98YT-BS8CB-BSUT-BST108】
目录 1. 绪论 (2) 项目背景 (2) 提出问题 (2) 2 数据库仓库与数据集的概念介绍 (2) 数据仓库 (2) 数据集 (2) 3 数据仓库 (3) 数据仓库的设计 (3) 数据仓库的概念模型设计 (3) 数据仓库的逻辑模型设计 (3) 数据仓库的建立 (3) 数据仓库数据集 (3) 建立维表 (4) 4.数据挖掘操作 (4) 数据预处理 (4) 描述性数据汇总 (4) 决策树 (4) 5、实验心得 (12) 6、大总结 (12) 1. 绪论 项目背景 在现在大数据时代，各行各业需要对商品及相关关节的数据进行收集处理，尤其零售行业，于企业对产品的市场需求进行科学合理的分析，从而预测出将来的市场，制定出高效的决策，给企业带来经济收益。 提出问题 对于超市的商品的购买时期和购买数量的如何决定，才可以使销售量最大，不积压商品，不缺货，对不同时期季节和不同人群制定不同方案，使企业收益最大，通过数据挖掘对数据进行决策树分析，关联分析，顺序分析与决策分析等可以制定出最佳方案。
2 数据库仓库与数据集的概念介绍 数据仓库 数据仓库是为企业所有级别的决策制定过程提供支持的所有类型数据的战略集合。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持的目的而创建。为企业提供需要业务智能来指导业务流程改进和监视时间、成本、质量和控制。 数据仓库是决策系统支持（dss）和联机分析应用数据源的结构化数据环境。数据仓库研究和解决从数据库中获取信息的问题。数据仓库的特征在于面向主题、集成性、稳定性和时变性。 数据集 数据集是指一种由数据所组成的集合。Data set（或dataset）是一个数据的集合，通常以表格形式出现。每一列代表一个特定变量。每一行都对应于某一成员的数据集的问题。它列出的价值观为每一个变量，如身高和体重的一个物体或价值的随机数。每个数值被称为数据资料。对应于行数，该数据集的数据可能包括一个或多个成员。 3 数据仓库 数据仓库的设计 3.1.1数据仓库的概念模型设计 概念模型的设计是整个概念模型开发过程的三阶段。设计阶段依据概念模型分析以及分析过程中收集的任何数据，完成星型模型和雪花型模型的设计。如果仅依赖ERD，那只能对商品、销售、客户主题设计成如图所示的概念模型。这种模型适合于传统的数据库设计，但不适合于数据仓库的设计。 3.1.2数据仓库的逻辑模型设计 逻辑建模是数据仓库实施中的重要一环，因为它能直接反映出各个业务的需求，同时对系统的物理实施有着重要的指导作用，它的作用在于可以通过实体和关系勾勒出企业的数据蓝图，数据仓库的逻辑模型设计任务主要有：分析主题域，确定要装载到数据仓库的主题、确认粒度层次划分、确认数据分割策略、关系模式的定义和记录系统定义、确认数据抽取模型等。逻辑模型最终设计成果包括每个主题的逻辑定义，并将相关内容记录在数据仓库的元数据中、粒度划分、数据分割策略、表划分和数据来源等。 数据仓库的建立 3.2.1数据仓库数据集 一般说来,一个数据集市是按照某一特定部门的决策支持需求而组织起来的、针对一组主题的应用系统。例如,财务部拥有自己的数据集市,用来进行财务方面的报表和分析,市场推广部、销售部等也拥有各自专用的数据集市,用来为本部门的决策支持提供辅助手段。数据集市大都采用多维数据库技术,这种技术对数据的分析而言也许是最优的,
数据清洗数据分析数据挖掘
数据清洗1.基本概念 数据清洗从名字上也看的出就是把"脏"的"洗掉"，指发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序，包括检查数据一致性，处理无效值和缺失值等。因为中的数据是面向某一主题的数据的集合，这些数据从多个业务系统中抽取而来而且包含历史数据，这样就避免不了有的数据是错误数据、有的数据相互之间有冲突，这些错误的或有冲突的数据显然是我们不想要的，称为""。我们要按照一定的规则把"""洗掉"，这就是数据清洗。而数据清洗的任务是过滤那些不符合要求的数据，将过滤的结果交给业务主管部门，确认是否过滤掉还是由业务单位修正之后再进行抽取。不符合要求的数据主要是有不完整的数据、错误的数据、重复的数据三大类。数据清洗是与问卷审核不同，录入后的数据清理一般是由计算机而不是人工完成。 主要类型 残缺数据 这一类数据主要是一些应该有的信息缺失，如的名称、分公司的名称、客户的区域信息缺失、业务系统中主表与明细表不能匹配等。对于这一类数据过滤出来，按缺失的内容分别写入不同Excel文件向客户提交，要求在规定的时间内补全。补全后才写入。 错误数据 这一类错误产生的原因是业务系统不够健全，在接收输入后没有进行判断直接写入造成的，比如数值数据输成全角数字、字符串数据后面有一个回车操作、日期格式不正确、日期越界等。这一类数据也要分类，对于类似于、数据前后有
不可见字符的问题，只能通过写语句的方式找出来，然后要求客户在业务系统修正之后抽取。日期格式不正确的或者是日期越界的这一类错误会导致ETL运行失败，这一类错误需要去业务用SQL的方式挑出来，交给业务主管部门要求限期修正，修正之后再抽取。 重复数据 对于这一类数据--特别是维表中会出现这种情况--将重复数据记录的所有字段导出来，让客户确认并整理。 数据清洗是一个反复的过程，不可能在几天内完成，只有不断的发现问题，解决问题。对于是否过滤，是否修正一般要求客户确认，对于过滤掉的数据，写入Excel文件或者将过滤数据写入数据表，在ETL开发的初期可以每天向业务单位发送过滤数据的邮件，促使他们尽快地修正错误,同时也可以做为将来验证数据的依据。数据清洗需要注意的是不要将有用的数据过滤掉，对于每个过滤规则认真进行验证，并要用户确认。 数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。 类型 在统计学领域，有些人将数据分析划分为描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性数据分析;其中，探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征，而验证性数据分析则侧重于已有假设的证实或证伪。 探索性数据分析是指为了形成值得假设的检验而对数据进行分析的一种方法，是对传统统计学假设检验手段的补充。该方法由美国着名统计学家约翰·图基(John Tukey)命名。
隐私保护数据挖掘系统的设计与实现
隐私保护数据挖掘系统的设计与实现摘要：随着网络安全问题受到越来越多的关注,隐私保护数据挖掘问题已经成为数据挖掘领域中的研究热点。该文设计与实现了一个隐私保护数据挖掘系统,系统的算法可以帮助用户完成一些简单的隐私保护数据挖掘工作。在实际系统应用中,用户可以根据实际需要加入新的算法来完成隐私保护数据挖掘工作。 关键词：隐私保护;数据挖掘;数据变换Privacy Data Mining System Design and Implementation ZHONG Yi, CHEN Zhi-bin (Guangzhou Municipal Education Information Center, Guangzhou 510030, China) Abstract: With the network security issues are more and more attention, privacy preserving data mining data mining has become a hot area of research. In this paper the design and implementation of a privacy preserving data mining system, the system's algorithms can help users to complete simple privacy preserving data mining work. In actual system applications, the actual needs of the user can add new algorithms to complete the work of privacy preserving data mining. Key words: privacy protection; data mining; data transformation 在信息时代,各种信息狂轰滥炸,人们在面临更多信息的同时,在浩瀚无垠的信息海洋面前,面临艰难的选择。互联网中快速增长的信息与数据背后隐藏着众多人们所不知的知识,因此,人们都希望通过对这些数据进行深入的分析,找出这些信息内部存在的关系和规则,将数据变为对自己有用的信息,成为真正的财富。数据挖掘技术的出现使得这些变成可能。数据挖掘技术是对大量的数据进行处理,从中提取和挖掘有趣知识的有效手段。数据挖掘可以使用户准确、及时地得到所需要的信息。但凡事都有两面性,数据挖掘能够产生财富的同时,信息安全与个人隐私问题成为一个严峻的问题。 1 系统需求分析 隐私保护数据挖掘系统是一个应用于集中式数据的隐私保护数据挖掘的工具软件。系统整体包括两个独立运行的子系统:隐私保护与数据挖掘子系统。系统主要分两步完成隐私保护数据挖掘工作,如图1所示。 关系数据库中的数据表是系统的处理对象。其中,隐私保护子系统对需要保护隐私的数据表进行隐私保护,得到隐私保护输出表,并保存到数据库。输出表包含多个配套的辅助信息表和一个经隐私保护后得到的改造后的新数据表。数据挖掘子系统根据辅助信息表对新数据表进行数据挖掘,得到数据挖掘结果。 1.1 隐私保护子系统需求分析 隐私保护子系统的需求分析如下: 1)执行算法 系统执行用户预先设定好的隐私保护算法,并将隐私保护输出表保存到数据库中。 2)指定需要保护隐私的数据表(以下简称原表)输入数据库 用户根据系统界面提示,指定原表输入数据库并建立连接。 3)选择原表 系统中显示原数据库中的数据表,用户从数据表中选出原表。如果找不到原表,用户可以返回,重新指定输入数据库。 4)设定算法
数据挖掘及其应用
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
浅谈数据挖掘技术及其应用
１ 数据挖掘的起源 ２数据挖掘的定义 ３数据挖掘的过程 ３．１目标定义阶段 ３．２数据准备阶段 ３．３数据挖掘阶段 ３．４结果解释和评估阶段 面对信息社会中数据和数据库的爆炸式增长，人们分析数据和从中提取有用信息的能力，远远不能满足实际需要。但目前所能做到的只是对数据库中已有的数据进行存储、查询、统计等功能，但它却无法发现这些数据中存在的关系和规则，更不能根据现有的数据预测未来的发展趋势。这种现象产生的主要原因就是缺乏挖掘数据背后隐藏的知识的有力手段，从而导致“数据爆炸但知识贫乏”的现象。数据挖掘就是为迎合这种要求而产生并迅速发展起来的，可用于开发信息资源的一种新的数据处理技术。数据挖掘（ＤａｔａＭｉｎｉｎｇ），又称数据库中的知识发现（ＫｎｏｗｌｅｄｇｅＤｉｓｃｏｖｅｒｙｉｎＤａｔａｂａｓｅ，简称ＫＤＤ），比较公认的定义是由Ｕ．Ｍ．Ｆａｙｙａｄ等人提出的：数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据集中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在的有用的信息和知识的过程，提取的知识表示为概念（Ｃｏｎｃｅｐｔｓ）、规则（Ｒｕｌｅｓ）、规律（Ｒｅｇｕｌａｒｉｔｉｅｓ）、模式（Ｐａｔｔｅｒｎｓ）等形式。数据挖掘是一种决策支持过程，分析各组织原有的数据，做出归纳的推理，从中挖掘出潜在的模式，为管理人员决策提供支持。ＫＤＤ的整个过程包括在指定的数据库中用数据挖掘算法提取模型，以及围绕数据挖掘所进行的预处理和结果表达等一系列的步骤，是一个需要经过反复的多次处理的过程。整个知识发现过程是由若干挖掘步骤组成的，而数据 挖掘仅是其中的一个主要步骤。整个知识发现的主要步骤有以下几点。要求定义出明确的数据挖掘目标。目标定义是否适度将影响到数据挖掘的成败，因此往往需要具有数据挖掘经验的技术人员和具有应用领域知识的专家以及最终用户紧密协作，一方面明确实际工作中对数据挖掘的要求，另一方面通过对各种学习算法的对比进而确定可用的算法。数据准备在整个数据挖掘过程中占的比例最大，通常达到６０％左右。这个阶段又可以进一步划分成三个子步骤：数据选择（ＤａｔａＳｅｌｅｃｔｉｏｎ），数据预处理（ＤａｔａＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇ）和数据变换（ＤａｔａＴｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎ）。数据选择主要指从已存在的数据库或数据仓库中提取相关数据，形成目标数据（ＴａｒｇｅｔＤａｔａ）。数据预处理对提取的数据进行处理，使之符合数据挖掘的要求。数据变换的主要目的是精减数据维数，即从初始特征中找出真正有用的特征以减少数据挖掘时要考虑的特征或变量个数。这一阶段进行实际的挖掘工作。首先是算法规划，即决定采用何种类型的数据挖掘方法。然后，针对该挖掘方法选择一种算法。完成了上述的准备工作后，就可以运行数据挖掘算法模块了。这个阶段是数据挖掘分析者和相关领域专家最关心的阶段，也可以称之为真正意义上的数据挖掘。 浅谈数据挖掘技术及其应用 舒正渝１、２ （１．西北师范大学数信学院计算机系，甘肃兰州７３００７０；２．兰州理工中等专业学校，甘肃兰州７３００５０）摘要：科技的进步，特别是信息产业的发展，把我们带入了一个崭新的信息时代。数据库管理系统的应用领域涉及到了各行各业，但目前所能做到的只是对数据库中已有的数据进行存储、查询、统计等功能，通过这些数据获得的信息量仅占整个数据库信息量的一小部分，如何才能从中提取有价值的知识，进一步提高信息量利用率，因此需要新的技术来自动、智能和快速地分析海量的原始数据，以使数据得以充分利用，由此引发了一个新的研究方向：数据挖掘与知识发现的理论与技术研究。数据挖掘技术在分析大量数据中具有明显优势，基于数据挖掘的分析技术在金融、保险、电信等有大量数据的行业已有着广泛的应用。关键词：数据挖掘；知识发现 Abstract:Key words:The progress of science and technology,especially the development of the information industry,brings us into a brand-new information age.The application of the data base management system has involved all trades and professions,but only the store,inquire and statistic function can be applied,account a little part of the whole database.How to improve the utilization ratio of the information has initiated a new research direction,the data mining and knowledge found theory and technique.The data mining has the advantage in analyzing a large number of data.The data mining analytical technology has been largely used finance,insurance,telecommunication industry,etc..Data mining;Knowledge discovery 收稿日期：２０１０－０１－１５修回日期：２０１０－０２－１１ 作者简介：舒正渝（１９７４－），女，重庆籍，硕士研究生，研究方向为数据库、多媒体。 中国西部科技２０１０年０２月（中旬）第０９卷第０５期第２０２期 总38
关于数据结构课程设计心得体会范文
关于数据结构课程设计心得体会范文 心得体会是指一种读书、实践后所写的感受性文字。是指将学习的东西运用到实践中去，通过实践反思学习内容并记录下来的文字，近似于经验总结。下面是小编搜集的关于数据结构课程设计心得体会范文，希望对你有所帮助。 关于数据结构课程设计心得体会(1) 这学期开始两周时间是我们自己选题上机的时间，这学期开始两周时间是我们自己选题上机的时间，虽然上机时间只有短短两个星期但从中确实学到了不少知识。上机时间只有短短两个星期但从中确实学到了不少知识。 数据结构可以说是计算机里一门基础课程，据结构可以说是计算机里一门基础课程，但我觉得我们一低计算机里一门基础课程定要把基础学扎实，定要把基础学扎实，然而这次短短的上机帮我又重新巩固了 c 语言知识，让我的水平又一部的提高。数据结构这是一门语言知识让我的水平又一部的提高。数据结构这是一门知识，纯属于设计的科目，它需用把理论变为上机调试。 纯属于设计的科目，它需用把理论变为上机调试。它对我们来说具有一定的难度。它是其它编程语言的一门基本学科。来说具有一定的难度。它是其它编程语言的一门基本学科。我选的上机题目是交叉合并两个链表，对这个题目，我选的上机题目是交叉合并两个链表，对这个题目，我觉得很基础。刚开始调试代码的时候有时就是一个很小的错觉得很基础。 刚开始调试代码的时候有时就是一个很小的错调试代码的时候误，导致整个程序不能运行，然而开始的我还没从暑假的状导致整个程序不能运行，态转到学习上，每当程序错误时我都非常焦躁，态转到学习上，每当程序错误时我都非常焦躁，甚至想到了放弃，但我最终找到了状态，一步一步慢慢来，放弃，但我最终找到了状态，一步一步慢慢来，经过无数次的检查程序错误的原因后慢慢懂得了耐心是一个人成功的必然具备的条件! 同时，通过此次课程设计使我了解到，必然具备的条件! 同时，通过此次课程设计使我了解到，硬件语言必不可缺少，要想成为一个有能力的人，必须懂得件语言必不可缺少，要想成为一个有能力的人，硬件
毕业设计数据挖掘技术开题报告 精品
毕业设计（论文）开题报告基于数据挖掘技术的WWW推荐系统设计
摘要 在Internet飞速发展的今天，人们已经将互联网作为一个日常沟通，生活不可或缺的平台。随之而生的网上购物这一电子商务的具体模式之一，自然而然地便成为一种时尚、流行的购物方式。一个好的网上购物系统除了基本的商品浏览、搜索、购买和评价等功能外，还要具备一些数据挖掘的功能，这是在系统后台运行中实现的功能，能够从日常的客户资料，交易数据中得到挖掘分析的结果，给客户提供与他们选购的商品相关联的商品信息，给购物系统的经营者提供商业分析的决策支持，从而提高购物系统的交易量和客户的光顾频率。本文从关联规则和聚类分析这两种数据挖掘技术中得到启示，将商品之间按照一定的规则进行匹配连接，将用户按照层层条件进行分类，从而实现了商品推荐和目标用户群邮件投递的功能。在购物系统这个主体功能实现的基础上，加以修饰，完善系统功能。数据挖掘思路与B/S结构的网页设计的相结合，是这个网上购物系统的核心技术。 关键词：网上购物系统；数据挖掘；决策支持 Abstract Nowadays, with the rapid development of Internet, people have regarded WEB as an indispensable platform for everyday communication and life. Thus, on-line shopping, one concrete pattern of E-business is becoming a fashionable and popular way of shopping naturally. Except for searching for, purchasing, evaluating goods, an advanced on-line shopping system should have the function of data mining. Data mining is implemented at background, which can produce an analysis result on the basic of the clients’ information and the data of transaction. It provide s clients with the information of goods, which are related to the goods they are purchasing; it supplies decision support to the on-line shopping system’s manager. All these are in order to bring up the transaction and increase the frequency of shopping for clients. Based on the thought of rule induction and cluster analysis, it makes connection with goods according some rule and divides clients into different clusters in this paper. Thus, the functions of recommending goods and sending email come true and the whole system’s functions are improved. Data mining and B/S structure designing are the two key techniques of this on-line shopping system. Key words: on-line shopping system; data mining; decision support