数据挖掘技术简介

数据挖掘技术简介PPT，包括基础的概念和应用场景。

随着信息技术的迅猛发展，数据的积累速度远超人类处理能力，导致大量数据资源闲置。数据挖掘作为从海量数据中提取有用信息的技术，帮助理解和管理数据变得尤为重要。它在商业智能、科学研究、医疗保健和金融风险控制等领域展现出巨大潜力。数据挖掘涵盖了统计学、机器学习和人工智能等多个子领域，主要应用于关系数据库、数据仓库、事务数据库及高级数据库系统。不同功能包括概念/类描述、关联分析、分类和预测、聚类分析、局外者分析和演变分析，通过自动搜索数据中隐藏的信息，发现有价值的模式和规律。

1.介绍数据挖掘的基本概念与重要性。2.分析数据仓库及OLAP技术在数据挖掘中的作用。3.探讨数据挖掘常用的技术手段与方法。4.详述数据挖掘在各个领域中的广泛应用。5.评估当前市场上常用的数据挖掘工具及其特点。6.举例说明数据挖掘技术在实际场景中的应用。

这篇文章详细介绍了数据挖掘的基本概念和应用，特别适合初学者阅读和学习。希望读者能够充分利用这些信息。

商户在特定日期如“黑色星期五”和“双十一”等促销活动中可能会吸引一些一次性购物的新买家，商家需要识别谁可以转化为重复购买者以减轻促销对未来销售的影响。数据文件说明如下： 字段名称 | 定义---|---|---user_id | 用户唯一 ID年龄范围 | 用户年龄范围：50 时为 7 和 8；0 和 NULL（未知）性别 | 用户性别：女性 0，男性 1，NULL（未知）商户编号 | 商家唯一 ID标签 | 取值 {0, 1, -1, NULL}，1 表示用户是商家的重复购买者，0 表示相反，-1 表示用户是潜在重复购买者

将以简明易懂的方式介绍SAS数据挖掘的基本概念和应用。数据挖掘是利用SAS软件进行数据分析和模式识别的过程，通过这一过程，可以发现隐藏在大数据中的有价值信息。SAS数据挖掘工具的使用能够帮助用户从复杂数据中提取关键见解，从而支持业务决策和战略制定。

Oracle数据挖掘（ODMiner）是Oracle公司提供的一种数据挖掘工具，帮助用户从大数据集中发现模式和知识。它提供了多种算法和工具，支持用户进行预测分析、描述性分析和关联分析等任务。Oracle数据挖掘可以在企业级数据库环境中无缝集成，为用户提供强大的数据分析能力。

Weka的全称为怀卡托智能分析环境，是一款免费且开源的机器学习和数据挖掘软件，基于JAVA开发。与商业化产品Clementine相对应，Weka可在官网免费下载及获取其源代码。WEKA这一缩写也是新西兰独有的鸟名，其主要开发者来自新西兰怀卡托大学。

SPSSClementine是Spss公司通过收购ISL获得的数据挖掘工具。根据Gartner的客户数据挖掘工具评估，只有两家厂商被评为领导者：SAS和SPSS。SAS在能力执行方面获得最高评分，显示其在市场推广和执行能力方面表现卓越；而SPSS则在愿景完整性方面获得最高评分，突显其在技术创新方面的领先地位。安装后，SPSSClementine会自动启用服务，服务端管理需使用SPSSPredictiveEnterpriseManager。尽管服务端的管理工具不复杂，但对于一般的数据挖掘人员而言仍然需要专业的操作。