描述型数据挖掘

概念描述在数据挖掘中的应用 小组成员: 吕非非、任慧玲、龙海楠 本研究探讨了概念描述数据挖掘方法在实际场景中的应用。论文重点阐述了概念描述方法的原理，并结合具体案例分析了其在数据分析、模式识别和知识发现等方面的应用价值。

数据挖掘是一项利用技术从海量数据中提取隐藏模式和知识的方法，起源于人工智能的研究，特别是在数据库知识发现（KDD）领域。随着信息量的迅速增长，传统的数据库系统虽然能有效处理数据存储和查询，但无法揭示数据间的关系或预测未来的趋势。因此，数据挖掘技术应运而生，从海量数据中寻找有价值的、未被发现的信息，支持商业决策和策略制定。数据挖掘技术包括关联规则学习、聚类分析、分类、序列模式挖掘和异常检测等多种方法，用于揭示数据中的模式，建立规则以进行分类和预测。在电信领域，数据挖掘可分析客户的消费习惯，提供个性化服务或预测客户流失可能性。数据挖掘过程包括数据预处理、选择适当算法进行挖掘、评估发现的模式的意义和

在数据挖掘和SPSS分析中，我们需要关注一些数据品质问题：日期变量是否被正确处理？数值型的‘类别’变量是否被正确分类？资料前后的空白是否影响了数据解析？如何处理数据中的引号和空白字符？如何处理特殊情况和遗漏值？这篇文章将结合CRISP-DM过程，深入探讨SPSS中的数据理解阶段。

星型雪花模型实例： 事实表：- 销售事实表（Sales Fact Table）：time_key、item_key、branch_key、location_key、units_sold、dollars_sold、avg_sales- 发货事实表（Shipping Fact Table）：time_key、item_key、shipper_key、from_location、to_location、dollars_cost、units_shipped 维度表：- 时间维度（time）：time_key、day_of_the_week、month、quarter、year- 位置维度（locati

在数据仓库与数据挖掘领域，星型结构的实例展示了Sales Fact Table中的time_key、item_key、branch_key、location_key、units_sold、dollars_sold以及avg_sales等指标。时间维度包括time_key、day_of_the_week、month、quarter和year；地理位置维度则包括location_key、street、city、province_or_state和country；商品维度包括item_key、item_name、brand、type和supplier_type；最后，分支机构维度涵盖了branch_

预测型数据分析实战：Scikit-learn 数据挖掘建模 本课件将带您深入了解预测型数据分析，并使用 Scikit-learn 工具进行数据挖掘建模的全过程。 主要内容 预测型数据分析概述 Scikit-learn 简介及其功能 数据预处理技巧 常用预测模型介绍： 线性回归 逻辑回归 决策树 支持向量机 集成学习 模型评估与优化 案例实战：利用 Scikit-learn 构建预测模型 通过本课件的学习，您将能够： 理解预测型数据分析的基本概念和流程 掌握使用 Scikit-learn 进行数据挖掘建模的方法 提升数据分析和预测能力

数据模型 数据模型是数据库系统的数学框架，描述数据及数据间的联系，包括：- 静态特征：数据结构和联系- 动态特征：操作含义、操作符、运算规则- 完整性约束：数据必须满足的规则 数据模型类型- 数据模型

关系型数据库 采用关系模型组织数据，使用二维表格模型，由表和关系组成。 非关系型数据库 不使用关系模型，存储方式灵活多变。

星型雪花型结构实例 Sales 事实表 | 字段 | 说明 ||---|---|| time_key | 时间维度外键 || item_key | 商品维度外键 || branch_key | 分支机构维度外键 || location_key | 地理位置维度外键 || units_sold | 销量 || dollars_sold | 销售额 || avg_sales | 平均销售额 | Shipping 事实表 | 字段 | 说明 ||---|---|| time_key | 时间维度外键 || item_key | 商品维度外键 || shipper_key | 承运商维度外键 || f

这是一份关于数据分析及统计描述的PPT资源，为学习者提供参考。