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数据挖掘中的数据预处理

数据挖掘中的数据预处理
数据挖掘中的数据预处理

基于数据挖掘的符号序列聚类相似度量模型

—178 — 基于数据挖掘的符号序列聚类相似度量模型 郑宏珍,初佃辉,战德臣,徐晓飞 (哈尔滨工业大学智能计算中心,264209) 摘 要:为了从消费者偏好序列中发现市场细分结构,采用数据挖掘领域中的符号序列聚类方法,提出一种符号序列聚类的研究方法和框架,给出RSM 相似性度量模型。调整RSM 模型参数,使得RSM 可以变为与编辑距离、海明距离等价的相似性度量。通过RSM 与其他序列相似性度量的比较,表明RSM 具有更强的表达相似性概念的能力。由于RSM 能够表达不同的相似性概念,从而使之能适用于不同的应用环境,并在其基础上提出自组织特征映射退火符号聚类模型,使得从消费者偏好进行市场细分结构研究的研究途径在实际应用中得以实现。 关键词:符号序列聚类;数据挖掘;相似性模型 Symbolic Sequence Clustering Regular Similarity Model Based on Data Mining ZHENG Hong-zhen, CHU Dian-hui, ZHAN De-chen, XU Xiao-fei (Intelligent Computing Center, Harbin Institute of Technology, Harbin 264209) 【Abstract 】From a consumer point of the sequence of preference, data mining is used in the field of symbolic sequence clustering methods to detect market segmentation structure. This paper proposes a symbolic sequence clustering methodology and framework, gives the similarity metric RSM model. By adjusting RSM model, parameters can be changed into RSM and edit distance, Hamming distance equivalent to the similarity metric. RSM is compared with other sequence similarity metric, and is more similar to the expression of the concept of capacity. As to express different similarity, the concept of RSM can be applied to different applications environment. Based on the SOM annealing symbol clustering model, the consumer preference for market segmentation can be studied in the structure, which means it is realized in practical application. 【Key words 】symbolic sequence clustering; data mining; similarity model 计 算 机 工 程Computer Engineering 第35卷 第1期 V ol.35 No.1 2009年1月 January 2009 ·人工智能及识别技术·文章编号:1000—3428(2009)01—0178—02文献标识码:A 中图分类号:TP391 1 概述 在经济全球化的环境下,面对瞬息万变的市场和技术发展,企业要想在国内外市场竞争中立于不败之地,必须对客户和市场需求做出快速响应。目前,通过市场调研公司或企业自身的信息系统,收集来自市场和消费者的数据相对容易,而如何理解数据反映的市场细分结构和需求规律却是相当困难的。 为解决这一问题,许多研究者选择消费者的职业、收入、年龄、性别等特征数据作为细分变量,利用统计学传统聚类方法得到市场细分结构[1-2]。在实际应用中,不同的细分变量会导致不同的市场细分结果[3]。 为此,本文从用户偏好序列数据对市场进行细分。通过对符号序列数据相似性的研究,给出一个可形式化的RSM 相似性度量模型和算法概要。该度量模型考虑了2对象之间相似与相异2个方面的因素,通过参数的调整,可以根据问题的具体性质表达不同的相似性概念。并在此基础上,将在数值型数据领域表现良好的SOM 神经网络引入到符号序列数据的聚类问题上,给特征符号序列的机器自动识别提供了可能性。 2 符号序列聚类问题 序列聚类问题作为发现知识的一种重要的探索性技术,受到数据挖掘与知识发现研究领域的极大重视。企业决策者在进行市场和产品相关战略时,迫切需要某些技术手段来理解序列数据,这也正是本文研究的序列聚类问题的工程背景。 下面给出符号序列的相关定义。 定义1 设12{,,,}n A a a a ="为有限符号表,A 中的l 个符号12,,,l a a a "构成的有序集称为符号序列,记为s = 12{,,,}l a a a ",并称l 是s 的长度,记为s 。A 上所有有限长 度符号序列集合记为A *。例如:符号表{a , b , c , d , e , f , g },则, 是符号序列。 定义2 设12{,,,,,}t n P S S S S ="",S t 是A *上的某个符号序列。符号序列聚类是指寻找P 上的划分P 1, P 2,…, P k ,使属于同一划分的符号序列间的相似性尽量大,而属于不同划分的符号序列间相似性尽量小。 3 符号序列的正则相似度量模型 相似性度量往往与问题的应用背景具有紧密联系,并影响符号序列聚类结果。为此建立符号序列形式化的相似性度量模型,并在此基础上研究符号序列的聚类问题。 3.1 正则相似度量模型 下面给出形式化的相似度量模型——正则相似度量模型 基金项目:国家“863”计划基金资助项目“CIMS 模型驱动的智能化软构件与软件生成技术”(2006AA01Z167) 作者简介:郑宏珍(1967-),女,副教授,主研方向:数据挖掘,智能计算;初佃辉,副教授、硕士;战德臣、徐晓飞,教授、博士 收稿日期:2008-06-24 E-mail :hithongzhen@https://www.wendangku.net/doc/c15414468.html,

《大数据时代下的数据挖掘》试题及答案要点

《海量数据挖掘技术及工程实践》题目 一、单选题(共80题) 1)( D )的目的缩小数据的取值范围,使其更适合于数据挖掘算法的需要,并且能够得到 和原始数据相同的分析结果。 A.数据清洗 B.数据集成 C.数据变换 D.数据归约 2)某超市研究销售纪录数据后发现,买啤酒的人很大概率也会购买尿布,这种属于数据挖 掘的哪类问题?(A) A. 关联规则发现 B. 聚类 C. 分类 D. 自然语言处理 3)以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准? (A) (a)警察抓小偷,描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。 (b)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。 A. Precision,Recall B. Recall,Precision A. Precision,ROC D. Recall,ROC 4)将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务?(C) A. 频繁模式挖掘 B. 分类和预测 C. 数据预处理 D. 数据流挖掘 5)当不知道数据所带标签时,可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数 据相分离?(B) A. 分类 B. 聚类 C. 关联分析 D. 隐马尔可夫链 6)建立一个模型,通过这个模型根据已知的变量值来预测其他某个变量值属于数据挖掘的 哪一类任务?(C) A. 根据内容检索 B. 建模描述 C. 预测建模 D. 寻找模式和规则 7)下面哪种不属于数据预处理的方法? (D) A.变量代换 B.离散化

C.聚集 D.估计遗漏值 8)假设12个销售价格记录组已经排序如下:5, 10, 11, 13, 15, 35, 50, 55, 72, 92, 204, 215 使用如下每种方法将它们划分成四个箱。等频(等深)划分时,15在第几个箱子内? (B) A.第一个 B.第二个 C.第三个 D.第四个 9)下面哪个不属于数据的属性类型:(D) A.标称 B.序数 C.区间 D.相异 10)只有非零值才重要的二元属性被称作:( C ) A.计数属性 B.离散属性 C.非对称的二元属性 D.对称属性 11)以下哪种方法不属于特征选择的标准方法: (D) A.嵌入 B.过滤 C.包装 D.抽样 12)下面不属于创建新属性的相关方法的是: (B) A.特征提取 B.特征修改 C.映射数据到新的空间 D.特征构造 13)下面哪个属于映射数据到新的空间的方法? (A) A.傅立叶变换 B.特征加权 C.渐进抽样 D.维归约 14)假设属性income的最大最小值分别是12000元和98000元。利用最大最小规范化的方 法将属性的值映射到0至1的范围内。对属性income的73600元将被转化为:(D) A.0.821 B.1.224 C.1.458 D.0.716 15)一所大学内的各年纪人数分别为:一年级200人,二年级160人,三年级130人,四年 级110人。则年级属性的众数是: (A) A.一年级 B.二年级 C.三年级 D.四年级

数据挖掘数据预处理

XI`AN TECHNOLOGICAL UNIVERSITY 实验报告 实验课程名称数据集成、变换、归约和离散化 专业:数学与应用数学 班级: 姓名: 学号: 实验学时: 指导教师:刘建伟 成绩: 2016年5月5 日

西安工业大学实验报告 专业数学与应用数学班级131003 姓名学号实验课程数据挖掘指导教师刘建伟实验日期2016-5-5 同实验者实验项目数据集成、变换、归约和离散化 实验设备 计算机一台 及器材 一实验目的 掌握数据集成、变换、归约和离散化 二实验分析 从初始数据源出发,总结了目前数据预处理的常规流程方法,提出应把源数据的获取作为数据预处理的一个步骤,并且创新性地把数据融合的方法引入到数据预处理的过程中,提出了数据的循环预处理模式,为提高数据质量提供了更好的分析方法,保证了预测结果的质量,为进一步研究挖掘提供了较好的参考模式。三实验步骤 1数据分析任务多半涉及数据集成。数据集成是指将多个数据源中的数据合并并存放到一个一致的数据存储(如数据仓库)中。这些数据源可能包括多个数据库、数据立方体或一般文件。在数据集成时,有许多问题需要考虑。模式集成和对象匹配可能需要技巧。 2数据变换是指将数据转换或统一成适合于挖掘的形式。 (1)数据泛化:使用概念分层,用高层概念替换低层或“原始”数据。例如,分类的属性,如街道,可以泛化为较高层的概念,如城市或国家。类似地,数值属性如年龄,可以映射到较高层概念如青年、中年和老年。 (2)规范化:将属性数据按比例缩放,使之落入一个小的特定区间。大致可分三种:最小最大规范化、z-score规范化和按小数定标规范化。 (3)属性构造:可以构造新的属性并添加到属性集中,以帮助挖掘过程。例如,可能希望根据属性height和width添加属性area。通过属性构造可以发现关于数据属性间联系的丢失信息,这对知识发现是有用的。 3数据经过去噪处理后,需根据相关要求对数据的属性进行相应处理.数据规约就是在减少数据存储空间的同时尽可能保证数据的完整性,获得比原始数据小得

数据挖掘试题(单选)

单选题 1. 某超市研究销售纪录数据后发现,买啤酒的人很大概率也会购买尿布,这种属于数据挖掘的哪类问题?(A) A. 关联规则发现 B. 聚类 C. 分类 D. 自然语言处理 2. 以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准? (A) (a)警察抓小偷,描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。 (b)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。 A. Precision, Recall B. Recall, Precision A. Precision, ROC D. Recall, ROC 3. 将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务?(C) A. 频繁模式挖掘 B. 分类和预测 C. 数据预处理 D. 数据流挖掘 4. 当不知道数据所带标签时,可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数据相分离?(B) A. 分类 B. 聚类 C. 关联分析 D. 隐马尔可夫链 5. 什么是KDD? (A) A. 数据挖掘与知识发现 B. 领域知识发现 C. 文档知识发现 D. 动态知识发现 6. 使用交互式的和可视化的技术,对数据进行探索属于数据挖掘的哪一类任务?(A) A. 探索性数据分析 B. 建模描述 C. 预测建模 D. 寻找模式和规则 7. 为数据的总体分布建模;把多维空间划分成组等问题属于数据挖掘的哪一类任务?(B) A. 探索性数据分析 B. 建模描述 C. 预测建模 D. 寻找模式和规则 8. 建立一个模型,通过这个模型根据已知的变量值来预测其他某个变量值属于数据挖掘的哪一类任务?(C) A. 根据内容检索 B. 建模描述 C. 预测建模 D. 寻找模式和规则 9. 用户有一种感兴趣的模式并且希望在数据集中找到相似的模式,属于数据挖掘哪一类任务?(A) A. 根据内容检索 B. 建模描述 C. 预测建模 D. 寻找模式和规则 11.下面哪种不属于数据预处理的方法? (D) A变量代换 B离散化 C 聚集 D 估计遗漏值 12. 假设12个销售价格记录组已经排序如下:5, 10, 11, 13, 15, 35, 50, 55, 72, 92, 204, 215 使用如下每种方法将它们划分成四个箱。等频(等深)划分时,15在第几个箱子内? (B) A 第一个 B 第二个 C 第三个 D 第四个 13.上题中,等宽划分时(宽度为50),15又在哪个箱子里? (A) A 第一个 B 第二个 C 第三个 D 第四个 14.下面哪个不属于数据的属性类型:(D) A 标称 B 序数 C 区间 D相异 15. 在上题中,属于定量的属性类型是:(C) A 标称 B 序数 C区间 D 相异 16. 只有非零值才重要的二元属性被称作:( C )

数据挖掘实验报告-数据预处理

数据挖掘实验报告(一) 数据预处理 姓名:李圣杰 班级:计算机1304 学号:1311610602

一、实验目的 1.学习均值平滑,中值平滑,边界值平滑的基本原理 2.掌握链表的使用方法 3.掌握文件读取的方法 二、实验设备 PC一台,dev-c++5.11 三、实验内容 数据平滑 假定用于分析的数据包含属性age。数据元组中age的值如下(按递增序):13, 15, 16, 16, 19, 20, 20, 21, 22, 22, 25, 25, 25, 25, 30, 33, 33, 35, 35, 35, 35, 36, 40, 45, 46, 52, 70。使用你所熟悉的程序设计语言进行编程,实现如下功能(要求程序具有通用性): (a) 使用按箱平均值平滑法对以上数据进行平滑,箱的深度为3。 (b) 使用按箱中值平滑法对以上数据进行平滑,箱的深度为3。 (c) 使用按箱边界值平滑法对以上数据进行平滑,箱的深度为3。 四、实验原理 使用c语言,对数据文件进行读取,存入带头节点的指针链表中,同时计数,均值求三个数的平均值,中值求中间的一个数的值,边界值将中间的数转换为离边界较近的边界值 五、实验步骤 代码 #include #include #include #define DEEP 3 #define DATAFILE "data.txt" #define VPT 10 //定义结构体 typedef struct chain{ int num; struct chain *next; }* data; //定义全局变量 data head,p,q; FILE *fp; int num,sum,count=0; int i,j; int *box; void mean(); void medain(); void boundary(); int main () { //定义头指针 head=(data)malloc(sizeof(struct chain)); head->next=NULL; /*打开文件*/ fp=fopen(DATAFILE,"r"); if(!fp) exit(0); p=head; while(!feof(fp)){ q=(data)malloc(sizeof(struct

浅谈大数据时代的数据分析与挖掘

龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/c15414468.html, 浅谈大数据时代的数据分析与挖掘 作者:单海波 来源:《科技创新与应用》2016年第24期 摘要:随着改革开放的进一步深化,以及经济全球化的快速发展,我国各行各业都有了 质的飞跃,发展方向更加全面。特别是近年来科学技术的发展和普及,更是促进了各领域的不断发展,各学科均出现了科技交融。在这种社会背景下,数据形式和规模不断向着更加快速、精准的方向发展,促使经济社会发生了翻天覆地的变化,同时也意味着大数据时代即将来临。就目前而言,数据已经改变传统的结构模式,在时代的发展推动下积极向着结构化、半结构化,以及非结构化的数据模式方向转换,改变了以往的只是单一地作为简单的工具的现象,逐渐发展成为具有基础性质的资源。文章主要针对大数据时代下的数据分析与挖掘进行了分析和讨论,并论述了建设数据分析与挖掘体系的原则,希望可以为从事数据挖掘技术的分析人员提供一定的帮助和理论启示,仅供参考。 关键词:大数据;数据分析;数据挖掘;体系建设 引言 进入21世纪以来,随着高新科技的迅猛发展和经济全球化发展的趋势,我国国民经济迅速增长,各行业、领域的发展也颇为迅猛,人们生活水平与日俱增,在物质生活得到极大满足的前提下,更加追求精神层面以及视觉上的享受,这就涉及到数据信息方面的内容。在经济全球化、科技一体化、文化多元化的时代,数据信息的作用和地位是不可小觑的,处理和归类数据信息是达到信息传递的基础条件,是发展各学科科技交融的前提。 然而,世界上的一切事物都包含着两个方面,这两个方面既相互对立,又相互统一。矛盾即对立统一。矛盾具有斗争性和同一性两种基本属性,我们必须用一分为二的观点、全面的观点看问题。同时要积极创造条件,促进矛盾双方的相互转变。数据信息在带给人们生产生活极大便利的同时,还会被诸多社会数据信息所困扰。为了使广大人民群众的日常生活更加便捷,需要其客观、正确地使用、处理数据信息,完善和健全数据分析技术和数据挖掘手段,通过各种切实可行的数据分析方法科学合理地分析大数据时代下的数据,做好数据挖掘技术工作。 1 实施数据分析的方法 在经济社会快速发展的背景下,我国在科学信息技术领域取得长足进步。科技信息的发展在极大程度上促进了各行各业的繁荣发展和长久进步,使其发展更加全面化、科学化、专业化,切实提升了我国经济的迅猛发展,从而形成了一个最佳的良性循环,我国也由此进入了大数据时代。对于大数据时代而言,数据分析环节是必不可少的组成部分,只有科学准确地对信息量极大的数据进行处理、筛选,才能使其更好地服务于社会,服务于广大人民群众。正确处理数据进行分析过程是大数据时代下数据分析的至关重要的环节。众所周知,大数据具有明显

数据分析的特征选择实例分析

数据分析的特征选择实例分析 1.数据挖掘与聚类分析概述 数据挖掘一般由以下几个步骤: (l)分析问题:源数据数据库必须经过评估确认其是否符合数据挖掘标准。以决定预期结果,也就选择了这项工作的最优算法。 (2)提取、清洗和校验数据:提取的数据放在一个结构上与数据模型兼容的数据库中。以统一的格式清洗那些不一致、不兼容的数据。一旦提取和清理数据后,浏览所创建的模型,以确保所有的数据都已经存在并且完整。 (3)创建和调试模型:将算法应用于模型后产生一个结构。浏览所产生的结构中数据,确认它对于源数据中“事实”的准确代表性,这是很重要的一点。虽然可能无法对每一个细节做到这一点,但是通过查看生成的模型,就可能发现重要的特征。 (4)查询数据挖掘模型的数据:一旦建立模型,该数据就可用于决策支持了。 (5)维护数据挖掘模型:数据模型建立好后,初始数据的特征,如有效性,可能发生改变。一些信息的改变会对精度产生很大的影响,因为它的变化影响作为基础的原始模型的性质。因而,维护数据挖掘模型是非常重要的环节。 聚类分析是数据挖掘采用的核心技术,成为该研究领域中一个非常活跃的研究课题。聚类分析基于”物以类聚”的朴素思想,根据事物的特征,对其进行聚类或分类。作为数据挖掘的一个重要研究方向,聚类分析越来越得到人们的关注。聚类的输入是一组没有类别标注的数据,事先可以知道这些数据聚成几簇爪也可以不知道聚成几簇。通过分析这些数据,根据一定的聚类准则,合理划分记录集合,从而使相似的记录被划分到同一个簇中,不相似的数据划分到不同的簇中。 2.特征选择与聚类分析算法 Relief为一系列算法,它包括最早提出的Relief以及后来拓展的Relief和ReliefF,其中ReliefF算法是针对目标属性为连续值的回归问题提出的,下面仅介绍一下针对分类问题的Relief和ReliefF算法。 2.1 Relief算法 Relief算法最早由Kira提出,最初局限于两类数据的分类问题。Relief算法是一种特征权重算法(Feature weighting algorithms),根据各个特征和类别的相关性赋予特征不同的权重,权重小于某个阈值的特征将被移除。Relief算法中特征和类别的相关性是基于特征对近距离样本的区分能力。算法从训练集D中随机选择一个样本R,然后从和R同类的样本中寻找最近邻样本H,称为Near Hit,从和R不同类的样本中寻找最近邻样本M,称为NearMiss,然后根据以下规则更新每个特征的权重:如果R和Near Hit在某个特征上的距离小于R和Near Miss 上的距离,则说明该特征对区分同类和不同类的最近邻是有益的,则增加该特征的权重;反之,如果R和Near Hit 在某个特征的距离大于R和Near Miss上的距离,说明该特征对区分同类和不同类的最近邻起负面作用,则降低该特征的权重。以上过程重复m次,最后得到各特征的平均权重。特征的权重越大,表示该特征的分类能力越强,反之,表示该特征分类能力越弱。Relief算法的运行时间随着样本的抽样次数m和原始特征个数N的增加线性增加,因而运行效率非常高。具体算法如下所示:

数据挖掘期末

(一)概述 为什么要数据挖掘(Data Mining)? 存在可以广泛使用的大量数据,并且迫切需要将数据转转换成有用的信息和知识 什么是数据挖掘? 数据挖掘(Data Mining)是指从大量数据中提取或“挖掘”知识。 对何种数据进行数据挖掘? 关系数据库、数据仓库、事务数据库 空间数据 超文本和多媒体数据 时间序列数据 流数据 (二)数据预处理 为什么要预处理数据? 为数据挖掘过程提供干净、准确、简洁的数据,提高数据挖掘的效率和准确性,是数据挖掘中非常重要的环节; 数据库和数据仓库中的原始数据可能存在以下问题: 定性数据需要数字化表示 不完整 含噪声 度量单位不同 维度高 数据的描述 度量数据的中心趋势:均值、加权均值、中位数、众数 度量数据的离散程度:全距、四分位数、方差、标准差 基本描述数据汇总的图形显示:直方图、散点图 度量数据的中心趋势 集中趋势:一组数据向其中心值靠拢的倾向和程度。 集中趋势测度:寻找数据水平的代表值或中心值。 常用的集中趋势的测度指标: 均值: 缺点:易受极端值的影响 中位数:对于不对称的数据,数据中心的一个较好度量是中位数 特点:对一组数据是唯一的。不受极端值的影响。 众数:一组数据中出现次数最多的变量值。 特点:不受极端值的影响。有的数据无众数或有多个众数。

度量数据的离散程度 反映各变量值远离其中心值的程度(离散程度),从另一个侧面说明了集中趋势测度值的代表程度。 常用指标: 全距(极差):全距也称极差,是一组数据的最大值与最小值之差。 R=最大值-最小值 组距分组数据可根据最高组上限-最低组下限计算。 受极端值的影响。 四分位距 (Inter-Quartilenge, IQR):等于上四分位数与下四分位数之差(q3-q1) 反映了中间50%数据的离散程度,数值越小说明中间的数据越集中。 不受极端值的影响。 可以用于衡量中位数的代表性。 四分位数: 把顺序排列的一组数据分割为四(若干相等)部分的分割点的数值。 分位数可以反映数据分布的相对位置(而不单单是中心位置)。 在实际应用中四分位数的计算方法并不统一(数据量大时这些方法差别不大)。对原始数据: SPSS中四分位数的位置为(n+1)/4, 2(n+1)/4, 3 (n+1)/4。 Excel中四分位数的位置分别为(n+3)/4, 2(n+1)/4,(3 n+1)/4。 如果四分位数的位置不是整数,则四分位数等于前后两个数的加权平均。 方差和标准差:方差是一组数据中各数值与其均值离差平方的平均数,标准差是方差正的平方根。 是反映定量数据离散程度的最常用的指标。 基本描述数据汇总的图形显示 直方图(Histogram):使人们能够看出这个数据的大体分布或“形状” 散点图 如何进行预处理 定性数据的数字化表示: 二值描述数据的数字化表示 例如:性别的取值为“男”和“女”,男→1,女→0 多值描述数据的数字化表示 例如:信誉度为“优”、“良”、“中”、“差” 第一种表示方法:优→1,良→2,中→3,差→4 第二种表示方法:

数据挖掘试题

For personal use only in study and research; not for commercial use 单选题 1. 某超市研究销售纪录数据后发现,买啤酒的人很大概率也会购买尿布,这种属于数据挖掘的哪类问题?(A) A. 关联规则发现 B. 聚类 C. 分类 D. 自然语言处理 3. 将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务?(C) A. 频繁模式挖掘 B. 分类和预测 C. 数据预处理 D. 数据流挖掘 4. 当不知道数据所带标签时,可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数据相分离?(B) A. 分类 B. 聚类 C. 关联分析 D. 隐马尔可夫链 6. 使用交互式的和可视化的技术,对数据进行探索属于数据挖掘的哪一类任务?(A) A. 探索性数据分析 B. 建模描述 C. 预测建模 D. 寻找模式和规则 11.下面哪种不属于数据预处理的方法?(D) A变量代换B离散化 C 聚集 D 估计遗漏值 12. 假设12个销售价格记录组已经排序如下:5, 10, 11, 13, 15, 35, 50, 55, 72, 92, 204, 215 使用如下每种方法将它们划分成四个箱。等频(等深)划分时,15在第几个箱子内?(B) A 第一个 B 第二个 C 第三个 D 第四个 13.上题中,等宽划分时(宽度为50),15又在哪个箱子里?(A) A 第一个 B 第二个 C 第三个 D 第四个 16. 只有非零值才重要的二元属性被称作:( C ) A 计数属性 B 离散属性C非对称的二元属性 D 对称属性 17. 以下哪种方法不属于特征选择的标准方法:(D) A嵌入 B 过滤 C 包装 D 抽样 18.下面不属于创建新属性的相关方法的是:(B) A特征提取B特征修改C映射数据到新的空间D特征构造 22. 假设属性income的最大最小值分别是12000元和98000元。利用最大最小规范化的方法将属性的值映射到0至1的范围内。对属性income的73600元将被转化为:(D) A 0.821 B 1.224 C 1.458 D 0.716 23.假定用于分析的数据包含属性age。数据元组中age的值如下(按递增序):13,15,16,16,19,20,20,21,22,22,25,25,25,30,33,33,35,35,36,40,45,46,52,70, 问题:使用按箱平均值平滑方法对上述数据进行平滑,箱的深度为3。第二个箱子值为:(A) A 18.3 B 22.6 C 26.8 D 27.9 28. 数据仓库是随着时间变化的,下面的描述不正确的是(C) A. 数据仓库随时间的变化不断增加新的数据内容; B. 捕捉到的新数据会覆盖原来的快照; C. 数据仓库随事件变化不断删去旧的数据内容; D. 数据仓库中包含大量的综合数据,这些综合数据会随着时间的变化不断地进行重新综合. 29. 关于基本数据的元数据是指: (D) A. 基本元数据与数据源,数据仓库,数据集市和应用程序等结构相关的信息; B. 基本元数据包括与企业相关的管理方面的数据和信息;

大数据、数据分析和数据挖掘的区别

大数据、数据分析和数据挖掘的区别 大数据、数据分析、数据挖掘的区别是,大数据是互联网的海量数据挖掘,而数据挖掘更多是针对内部企业行业小众化的数据挖掘,数据分析就是进行做出针对性的分析和诊断,大数据需要分析的是趋势和发展,数据挖掘主要发现的是问题和诊断。具体分析如下: 1、大数据(big data): 指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产; 在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径,而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点(IBM提出):Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值)Veracity(真实性) 。 2、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。 数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立,但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能,并使得数据分析得以推广。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。 3、数据挖掘(英语:Data mining): 又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现(英语:Knowledge-Discovery in Databases,简称:KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。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、专家系统(依靠过去的经验法则)和模式识别等诸多方法来实现上述目标。 简而言之: 大数据是范围比较广的数据分析和数据挖掘。 按照数据分析的流程来说,数据挖掘工作较数据分析工作靠前些,二者又有重合的地方,数据挖掘侧重数据的清洗和梳理。 数据分析处于数据处理的末端,是最后阶段。 数据分析和数据挖掘的分界、概念比较模糊,模糊的意思是二者很难区分。 大数据概念更为广泛,是把创新的思维、信息技术、统计学等等技术的综合体,每个人限于学术背景、技术背景,概述的都不一样。

数据挖掘过程中的预处理阶段

数据挖掘过程中的预处理阶段 整个数据挖掘过程中,数据预处理要花费60%左右的时间,而后的挖掘工作仅占总工作量的10%左右[1]。经过预处理的数据,不但可以节约大量的空间和时间,而且得到的挖掘结果能更好地起到决策和预测作用。 一般的,数据预处理分为4个步骤,本文把对初始数据源的选择作为数据预处理过程中的一个步骤,即共分为5个步骤。因为,如果在数据获得初期就有一定的指导,则可以减少数据获取的盲目性以及不必要噪声的引入且对后期的工作也可节约大量的时间和空间。整个预处理过程见下图: 1 初始源数据的获取 研究发现,通过对挖掘的错误结果去寻找原因,多半是由数据源的质量引起的。因此,原始数据的获取,从源头尽量减少错误和误差,尤其是减少人为误差,尤为重要。首先应了解任务所涉及到的原始数据的属性和数据结构及所代表的意义,确定所需要的数据项和数据提取原则,使用合适的手段和严格的操作规范来完成相关数据的获取,由于这一步骤涉及较多相关专业知识,可以结合专家和用户论证的方式尽量获取有较高含金量(预测能力)的变量因子。获取过程中若涉及到多源数据的抽取,由于运行的软硬件平台不同,对这些异质异构数据库要注意数据源的连接和数据格式的转换。若涉及到数据的保密,则在处理时应多注意此类相关数据的操作且对相关数据作备注说明以备查用。

2 数据清理 数据清理 数据清理是数据准备过程中最花费时间、最乏味,但也是最重要的步骤。该步骤可以有效减少学习过程中可能出现相互矛盾情况的问题。初始获得的数据主要有以下几种情况需要处理: 1)含噪声数据。处理此类数据,目前最广泛的是应用数据平滑技术。1999年,Pyle系统归纳了利用数据平滑技术处理噪声数据的方法,主要有:①分箱技术,检测周围相应属性值进行局部数据平滑。②利用聚类技术,根据要求选择包括模糊聚类分析或灰色聚类分析技术检测孤立点数据,并进行修正,还可结合使用灰色数学或粗糙集等数学方法进行相应检测。③利用回归函数或时间序列分析的方法进行修正。④计算机和人工相结合的方式等。 对此类数据,尤其对于孤立点或异常数据,是不可以随便以删除方式进行处理的。很可能孤立点的数据正是实验要找出的异常数据。因此,对于孤立点应先进入数据库,而不进行任何处理。当然,如果结合专业知识分析,确信无用则可进行删除处理。 2)错误数据。对有些带有错误的数据元组,结合数据所反映的实际问题进行分析进行更改或删除或忽略。同时也可以结合模糊数学的隶属函数寻找约束函数,根据前一段历史趋势数据对当前数据进行修正。 3)缺失数据。①若数据属于时间局部性的缺失,则可采用近阶段数据的线性插值法进行补缺;若时间段较长,则应该采用该时间段的历史数据恢复丢失数据。若属于数据的空间缺损则用其周围数据点的信息来代替,且对相关数据作备注说明,以备查用。②使用一个全局常量或属性的平均值填充空缺值。③使用回归的方法或使用基于推导的贝叶斯方法或判定树等来对数据的部分属性进行修复④忽略元组。 4)冗余数据。包括属性冗余和属性数据的冗余。若通过因子分析或经验等方法确信部分属性的相关数据足以对信息进行挖掘和决策,可通过用相关数学方法找出具有最大影响属性因子的属性数据即可,其余属性则可删除。若某属性的部分数据足以反映该问题的信息,则其余的可删除。若经过分析,这部分冗余数据可能还有他用则先保留并作备注说明。

数据挖掘_概念与技术(第三版)部分习题答案

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。

数据挖掘实验报告一

数据预处理 一、实验原理 预处理方法基本方法 1、数据清洗 去掉噪声和无关数据 2、数据集成 将多个数据源中的数据结合起来存放在一个一致的数据存储中 3、数据变换 把原始数据转换成为适合数据挖掘的形式 4、数据归约 主要方法包括:数据立方体聚集,维归约,数据压缩,数值归约,离散化和概念分层等二、实验目的 掌握数据预处理的基本方法。 三、实验内容 1、R语言初步认识(掌握R程序运行环境) 2、实验数据预处理。(掌握R语言中数据预处理的使用) 对给定的测试用例数据集,进行以下操作。 1)、加载程序,熟悉各按钮的功能。 2)、熟悉各函数的功能,运行程序,并对程序进行分析。 对餐饮销量数据进统计量分析,求销量数据均值、中位数、极差、标准差,变异系数和四分位数间距。 对餐饮企业菜品的盈利贡献度(即菜品盈利帕累托分析),画出帕累托图。 3)数据预处理 缺省值的处理:用均值替换、回归查补和多重查补对缺省值进行处理 对连续属性离散化:用等频、等宽等方法对数据进行离散化处理 四、实验步骤 1、R语言运行环境的安装配置和简单使用 (1)安装R语言 R语言下载安装包,然后进行默认安装,然后安装RStudio 工具(2)R语言控制台的使用 1.2.1查看帮助文档

1.2.2 安装软件包 1.2.3 进行简单的数据操作 (3)RStudio 简单使用 1.3.1 RStudio 中进行简单的数据处理 1.3.2 RStudio 中进行简单的数据处理

2、R语言中数据预处理 (1)加载程序,熟悉各按钮的功能。 (2)熟悉各函数的功能,运行程序,并对程序进行分析 2.2.1 销量中位数、极差、标准差,变异系数和四分位数间距。 , 2.2.2对餐饮企业菜品的盈利贡献度(即菜品盈利帕累托分析),画出帕累托图。

数据挖掘考试习题汇总

第一章 1、数据仓库就是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合。 2、元数据是描述数据仓库内数据的结构和建立方法的数据,它为访问数据仓库提供了一个信息目录,根据数据用途的不同可将数据仓库的元数据分为技术元数据和业务元数据两类。 3、数据处理通常分成两大类:联机事务处理和联机分析处理。 4、多维分析是指以“维”形式组织起来的数据(多维数据集)采取切片、切块、钻取和旋转等各种分析动作,以求剖析数据,使拥护能从不同角度、不同侧面观察数据仓库中的数据,从而深入理解多维数据集中的信息。 5、ROLAP是基于关系数据库的OLAP实现,而MOLAP是基于多维数据结构组织的OLAP实现。 6、数据仓库按照其开发过程,其关键环节包括数据抽取、数据存储与管理和数据表现等。 7、数据仓库系统的体系结构根据应用需求的不同,可以分为以下4种类型:两层架构、独立型数据集合、以来型数据结合和操作型数据存储和逻辑型数据集中和实时数据仓库。 8、操作型数据存储实际上是一个集成的、面向主题的、可更新的、当前值的(但是可“挥发”的)、企业级的、详细的数据库,也叫运营数据存储。 9、“实时数据仓库”以为着源数据系统、决策支持服务和仓库仓库之间以一个接近实时的速度交换数据和业务规则。 10、从应用的角度看,数据仓库的发展演变可以归纳为5个阶段:以报表为主、以分析为主、以预测模型为主、以运营导向为主和以实时数据仓库和自动决策为主。 第二章 1、调和数据是存储在企业级数据仓库和操作型数据存储中的数据。 2、抽取、转换、加载过程的目的是为决策支持应用提供一个单一的、权威数据源。因此,我们要求ETL 过程产生的数据(即调和数据层)是详细的、历史的、规范的、可理解的、即时的和质量可控制的。 3、数据抽取的两个常见类型是静态抽取和增量抽取。静态抽取用于最初填充数据仓库,增量抽取用于进行数据仓库的维护。 4、粒度是对数据仓库中数据的综合程度高低的一个衡量。粒度越小,细节程度越高,综合程度越低,回答查询的种类越多。 5、使用星型模式可以从一定程度上提高查询效率。因为星型模式中数据的组织已经经过预处理,主要数据都在庞大的事实表中。 6、维度表一般又主键、分类层次和描述属性组成。对于主键可以选择两种方式:一种是采用自然键,另一种是采用代理键。 7、雪花型模式是对星型模式维表的进一步层次化和规范化来消除冗余的数据。 8、数据仓库中存在不同综合级别的数据。一般把数据分成4个级别:早期细节级、当前细节级、轻度综合级和高度综合级。 第三章 1、SQL Server SSAS提供了所有业务数据的同意整合试图,可以作为传统报表、在线分析处理、关键性能指示器记分卡和数据挖掘的基础。 2、数据仓库的概念模型通常采用信息包图法来进行设计,要求将其5个组成部分(包括名称、维度、类别、层次和度量)全面地描述出来。 3、数据仓库的逻辑模型通常采用星型图法来进行设计,要求将星型的各类逻辑实体完整地描述出来。 4、按照事实表中度量的可加性情况,可以把事实表对应的事实分为4种类型:事务事实、快照事实、线性项目事实和事件事实。 5、确定了数据仓库的粒度模型以后,为提高数据仓库的使用性能,还需要根据拥护需求设计聚合模型。 6、在项目实施时,根据事实表的特点和拥护的查询需求,可以选用时间、业务类型、区域和下属组织等多种数据分割类型。

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