数据仓库与数据挖掘教程作业指导书

3.0 2024-10-18 0 0 114.87KB 17 页 8库币海报

数据仓库与数据挖掘教程作业指导书
第 1 章 数据仓库基础................................................................................................................... 3
1 数据仓库概念与架构..................................................................................................... 3
1.1 数据仓库的定义......................................................................................................... 3
1.2 数据仓库的架构......................................................................................................... 3
2 数据仓库设计与实施..................................................................................................... 3
2.1 数据仓库设计............................................................................................................. 3
2.2 数据仓库实施............................................................................................................. 4
3 数据仓库的维护与管理................................................................................................. 4
3.1 数据质量管理............................................................................................................. 4
3.2 数据安全管理............................................................................................................. 4
3.3 数据仓库功能管理..................................................................................................... 4
3.4 数据仓库运维管理..................................................................................................... 4
第 2 章 数据挖掘概述................................................................................................................... 5
1 数据挖掘的定义与任务................................................................................................. 5
2 数据挖掘的过程与方法................................................................................................. 5
3 数据挖掘的应用领域..................................................................................................... 6
第 3 章 数据预处理....................................................................................................................... 6
1 数据清洗........................................................................................................................ 6
1.1 缺失值处理................................................................................................................ 6
1.2 异常值处理................................................................................................................ 6
1.3 重复值处理................................................................................................................ 6
2 数据集成........................................................................................................................ 6
2.1 数据集成方法............................................................................................................. 7
2.2 数据集成策略............................................................................................................. 7
3 数据变换........................................................................................................................ 7
3.1 格式转换.................................................................................................................... 7
3.2 属性构造.................................................................................................................... 7
3.3 属性消除.................................................................................................................... 7
4 数据归一化与离散化..................................................................................................... 7
4.1 数据归一化................................................................................................................ 7
4.2 数据离散化................................................................................................................ 7
第 4 章 数据仓库与数据挖掘工具............................................................................................... 7
1 常见数据仓库工具......................................................................................................... 8
1.1 ETL 工具...................................................................................................................... 8
1.2 数据仓库数据库......................................................................................................... 8
1.3 数据仓库管理工具..................................................................................................... 8
2 数据挖掘工具介绍......................................................................................................... 8
2.1 商业数据挖掘工具..................................................................................................... 8
2.2 开源数据挖掘工具..................................................................................................... 9
3 案例分析：使用工具进行数据挖掘............................................................................. 9

3.1 数据准备.................................................................................................................... 9
3.2 数据摸索.................................................................................................................... 9
3.3 建立模型.................................................................................................................... 9
3.4 验证模型.................................................................................................................... 9
3.5 部署模型.................................................................................................................... 9
第 5 章 关联规则挖掘................................................................................................................... 9
1 关联规则基本概念......................................................................................................... 9
2 Apriori 算法................................................................................................................ 10
3 FPgrowth 算法.............................................................................................................. 10
4 关联规则挖掘的应用................................................................................................... 10
第 6 章 聚类分析......................................................................................................................... 10
1 聚类分析概述.............................................................................................................. 10
2 Kmeans 算法.................................................................................................................. 11
3 层次聚类法.................................................................................................................. 11
4 密度聚类法.................................................................................................................. 11
第 7 章 分类与预测..................................................................................................................... 12
1 分类与预测概述........................................................................................................... 12
2 决策树算法.................................................................................................................. 12
3 朴素贝叶斯算法........................................................................................................... 12
4 支持向量机.................................................................................................................. 12
第 8 章 时间序列分析................................................................................................................. 13
1 时间序列基本概念....................................................................................................... 13
2 时间序列预处理........................................................................................................... 13
3 时间序列预测方法....................................................................................................... 13
4 时间序列分析应用案例............................................................................................... 13
第 9 章 数据挖掘可视化............................................................................................................. 14
1 数据可视化基本概念................................................................................................... 14
1.1 定义与目标.............................................................................................................. 14
1.2 分类.......................................................................................................................... 14
1.3 设计原则.................................................................................................................. 14
2 数据可视化工具与技术............................................................................................... 15
2.1 常用工具.................................................................................................................. 15
2.2 关键技术.................................................................................................................. 15
3 数据可视化在数据挖掘中的应用............................................................................... 15
3.1 数据摸索.................................................................................................................. 15
3.2 特征选择.................................................................................................................. 15
3.3 模型评估.................................................................................................................. 15
3.4 结果解释.................................................................................................................. 15
4 可视化案例分析........................................................................................................... 16
第 10 章 数据挖掘项目实施与评估........................................................................................... 16
1 数据挖掘项目实施流程............................................................................................. 16
1.1 项目需求分析......................................................................................................... 16
1.2 数据准备................................................................................................................ 16
1.3 数据挖掘算法选择................................................................................................. 16

10.1.4 模型构建与训练..................................................................................................... 16
10.1.5 模型部署与维护..................................................................................................... 17
10.2 数据挖掘项目评估指标............................................................................................. 17
10.2.1 准确性.................................................................................................................... 17
10.2.2 召回率.................................................................................................................... 17
10.2.3 F1 值....................................................................................................................... 17
10.2.4 ROC 曲线和 AUC 值.................................................................................................. 17
10.2.5 交叉验证................................................................................................................ 17
10.3 数据挖掘项目风险管理............................................................................................. 17
10.3.1 数据质量风险......................................................................................................... 17
10.3.2 模型过拟合风险..................................................................................................... 17
10.3.3 模型泛化能力风险................................................................................................. 17
10.3.4 项目实施过程中的管理风险................................................................................. 17
10.4 数据挖掘项目案例分析与实践作业指导.................................................................. 18
10.4.1 案例分析................................................................................................................ 18
10.4.2 实践作业指导......................................................................................................... 18
第 1 章 数据仓库基础
1.1 数据仓库概念与架构
1.1.1 数据仓库的定义
数据仓库是一种面向主题、集成、非易失和随时间变化的数据集合，用于支
持管理决策。它将不同来源的数据进行整合，为决策制定者提供全面、一致和经
过处理的企业级数据视图。
1.1.2 数据仓库的架构
数据仓库的架构通常包括以下几个层次：
（1）数据源：包括内部和外部数据，如企业内部业务系统、外部数据服务
等。
（2）数据抽取、转换和加载（ETL）：对数据源进行抽取、清洗、转换和加
载到数据仓库中。
（3）数据存储：采用多维数据模型进行存储，如星型模式和雪花模式。
（4）数据访问：为用户提供查询、分析和报告等数据访问功能。
1.2 数据仓库设计与实施
1.2.1 数据仓库设计
（1）需求分析：了解企业业务需求，确定数据仓库的主题和范围。
（2）数据模型设计：采用多维数据模型，设计星型模式或雪花模式。

（3）数据集成：将不同数据源的数据进行整合，保证数据的一致性和完整

性。

（4）数据存储设计：根据数据模型和业务需求，选择合适的存储方案。

1.2.2 数据仓库实施

（1）硬件和软件选型：根据数据仓库的规模和功能需求，选择合适的硬件

和软件平台。

（2）ETL 过程实施：根据设计好的数据模型和业务规则，实现数据的抽取、

转换和加载。

（3）数据仓库部署：将设计好的数据仓库部署到生产环境。

（4）功能优化：对数据仓库进行调优，保证其稳定性和高效性。

1.3 数据仓库的维护与管理

1.3.1 数据质量管理

（1）数据质量评估：定期对数据仓库的数据质量进行评估。

（2）数据清洗：发觉并修正数据中的错误和异常。

（3）数据监控：对数据质量进行实时监控，保证数据的准确性。

1.3.2 数据安全管理

（1）访问控制：对数据仓库的访问进行权限控制，保证数据安全。

（2）数据加密：对敏感数据进行加密存储和传输。

（3）审计与合规：对数据仓库的操作进行审计，保证符合相关法规要求。

1.3.3 数据仓库功能管理

（1）功能监控：实时监控数据仓库的功能指标，如响应时间、并发访问数

等。

（2）功能优化：根据监控数据，调整数据仓库的配置和参数，提高功能。

（3）数据备份与恢复：定期进行数据备份，保证数据安全，并在需要时进

行数据恢复。

1.3.4 数据仓库运维管理

（1）日常运维：负责数据仓库的日常监控、维护和故障处理。

（2）变更管理：对数据仓库的变更进行管理，保证变更的可控性和可追溯

性。

（3）知识库管理：积累和共享数据仓库运维经验，提高运维效率。

第 2 章数据挖掘概述

2.1 数据挖掘的定义与任务

数据挖掘（Data Mining）是指从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随

机的实际应用数据中，提取隐藏在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用

的信息和知识的过程。数据挖掘旨在发觉数据间的内在关系，挖掘出潜在的模式

为决策提供支持。

数据挖掘的主要任务包括：

（1）关联规则挖掘：找出数据中各项之间的关联性，如购物篮分析。

（2）聚类分析：将数据划分为若干个类别，使得同一类别内的数据对象

尽可能相似，不同类别间的数据对象尽可能不同。

（3）分类与预测：根据已知数据集的特征，建立分类模型，对未知数据

进行分类或预测。

（4）异常检测：发觉数据集中的异常数据，如信用卡欺诈检测。

（5）时间序列分析：分析数据随时间的变化趋势，预测未来的发展趋势。

2.2 数据挖掘的过程与方法

数据挖掘的过程可以分为以下几个阶段：

（1）数据准备：包括数据选择、数据清洗、数据预处理等，目的是提高数

据质量，为后续挖掘分析提供可靠的数据基础。

（2）数据挖掘：根据业务需求，选择合适的挖掘算法和方法进行挖掘分

析。

（3）结果评估：对挖掘结果进行评估，包括准确性、有效性等指标的检验

（4）知识表示：将挖掘出的知识以可视化的方式呈现给用户，便于用户

理解和利用。

常见的数据挖掘方法包括：

（1）统计分析方法：利用统计学原理对数据进行汇总、分析，找出数据间

的内在关系。

（2）机器学习方法：通过构建学习算法，从数据中自动提取特征，形成

模型，用于预测或分类。

（3）模式识别方法：通过识别数据中的模式，发觉数据间的规律和联系。

2.3 数据挖掘的应用领域

数据挖掘技术已广泛应用于各个领域，以下列举一些典型应用领域：

（1）金融领域：信用评分、风险管理、欺诈检测等。

（2）电子商务：推荐系统、客户细分、购物篮分析等。

（3）医疗保健：疾病预测、药物发觉、医疗诊断等。

（4）通信领域：客户流失预测、基站优化、网络优化等。

（5）交通运输：交通流量预测、路径规划、拥堵缓解等。

（6）教育：学绩预测、课程推荐、教育质量评估等。

（7）农业：作物病害预测、土壤质量分析、农业资源优化配置等。

通过数据挖掘技术，可以从海量数据中挖掘出有价值的信息，为各个领域

的决策提供有力支持。

第 3 章数据预处理

3.1 数据清洗

数据清洗作为数据预处理阶段的关键步骤，其目的是消除原始数据集中的

噪声和无关数据，提高数据质量，从而为后续数据挖掘任务提供准确、可靠的数

据基础。

3.1.1 缺失值处理

处理数据集中的缺失值，可采用删除缺失记录、填充缺失值等方法。填充缺

失值可以采用均值、中位数、众数等统计量，或采用回归、决策树等预测模型。

3.1.2 异常值处理

识别并处理数据集中的异常值。常用的异常值检测方法有基于统计学的方法

基于邻近度的方法以及基于聚类的方法等。对于检测到的异常值，可以采取删除

修正或标记等方式进行处理。

3.1.3 重复值处理

检测并删除数据集中的重复记录，保证数据的唯一性。

3.2 数据集成

数据集成是将多个数据源中的数据合并到一个统一的数据集的过程。数据集

成的主要任务是将不同数据源中的数据整合在一起，形成一个一致、完整的数据

视图。

3.2.1 数据集成方法

数据集成方法包括：实体识别、数据合并和数据融合。实体识别是指识别不

同数据源中描述同一实体的记录；数据合并是指将来自不同数据源的数据合并

为一个数据集；数据融合是指在不同数据源的数据合并过程中，处理数据不一

致性和冲突。

3.2.2 数据集成策略

根据实际需求，选择适当的数据集成策略，如：全外连接、左连接、右连接

等。

3.3 数据变换

数据变换旨在将原始数据转换成适合数据挖掘的形式，包括对数据进行格

式转换、属性构造、属性消除等操作。

3.3.1 格式转换

将数据集中的日期、时间、货币等字段转换成统一的格式，以便于后续处理

3.3.2 属性构造

根据数据挖掘目标，构造新的属性，以提供更有价值的信息。例如，根据日

期字段计算年龄、工作年限等。

3.3.3 属性消除

删除与数据挖掘任务无关的属性，降低数据维度，减少计算量。

3.4 数据归一化与离散化

数据归一化和离散化是数据预处理阶段的重要步骤，旨在消除不同属性之

间的量纲差异，使数据挖掘算法能够更好地处理数据。

3.4.1 数据归一化

对数据集中的数值型属性进行归一化处理，使属性值处于同一量级。常用的

归一化方法有最小最大归一化和 ZScore 标准化。

3.4.2 数据离散化

将连续型属性转换为离散型属性，有助于简化数据挖掘算法的计算过程。数

据离散化方法包括等宽离散化、等频离散化以及基于熵的离散化等。

第 4 章数据仓库与数据挖掘工具

4.1 常见数据仓库工具

数据仓库是支持管理决策过程的、集成的、稳定的、随时间变化的数据集合。

为了有效地管理和分析这些数据，我们需要使用一些专业的数据仓库工具。以下

是一些常见的数据仓库工具：

4.1.1 ETL 工具

ETL（Extract, Transform, Load）是数据仓库建设过程中的关键环节。常

见的 ETL 工具有：

Informatica PowerCenter：提供强大的数据集成能力，支持复杂的数据

转换和业务规则。

IBM InfoSphere DataStage：支持大规模数据处理，具有良好的扩展性和

功能。

Oracle Data Integrator：提供基于服务的架构，简化数据集成过程。

4.1.2 数据仓库数据库

数据仓库数据库主要用于存储大量的历史数据，支持复杂查询。常见的数据

库有：

Oracle Exadata：高功能、可扩展的数据库系统，适用于大型数据仓库。

Microsoft SQL Server：提供丰富的数据仓库功能，如列存储索引、分区

等。

Teradata：基于并行处理技术，适用于大规模数据仓库。

4.1.3 数据仓库管理工具

数据仓库管理工具用于监控、管理和优化数据仓库功能。常见的工具有：

Oracle Enterprise Manager：提供全面的数据库和中间件管理功能。

Microsoft SQL Server Management Studio：提供数据库管理、开发、调

试等功能。

BMC Software PATROL for Databases：跨平台的数据库监控和管理工具。

4.2 数据挖掘工具介绍

数据挖掘是从大量的数据中发觉潜在模式和知识的过程。以下是一些常用的

数据挖掘工具：

4.2.1 商业数据挖掘工具

IBM SPSS Modeler：提供丰富的算法和模型，易于操作，适用于各种数据

挖掘任务。

SAS Enterprise Miner：集成多种数据挖掘算法，支持大数据分析。

Oracle Data Mining：基于 Oracle 数据库，提供高效、易于使用的数据挖

掘功能。

4.2.2 开源数据挖掘工具

R：强大的统计分析工具，拥有丰富的数据挖掘包。

Python：简洁易读的语法，适用于各种数据挖掘任务。

Weka：集成了大量数据挖掘算法，适用于教学和科研。

4.3 案例分析：使用工具进行数据挖掘

在本案例中，我们将使用某零售企业的销售数据进行分析，以发觉潜在的

营销机会。

4.3.1 数据准备

使用 ETL 工具（如 Informatica PowerCenter）将原始的销售数据从源系统

抽取到数据仓库中。

4.3.2 数据摸索

使用数据挖掘工具（如 IBM SPSS Modeler）对数据进行分析，包括数据清

洗、数据可视化、统计描述等。

4.3.3 建立模型

采用决策树算法，利用数据挖掘工具建立销售预测模型。

4.3.4 验证模型

通过交叉验证等方法，评估模型的准确性和泛化能力。

4.3.5 部署模型

将模型部署到生产环境中，为企业的营销决策提供支持。

通过以上步骤，我们可以使用数据仓库与数据挖掘工具对企业数据进行深

入分析，为企业创造价值。

第 5 章关联规则挖掘

5.1 关联规则基本概念

关联规则挖掘是数据挖掘领域中的一种重要方法，旨在从大规模数据集中

发觉项目之间的有趣关系。关联规则可以揭示数据中不同项之间的频繁共现模式

为商业决策、市场分析等领域提供有力支持。本章首先介绍关联规则的基本概念

包括支持度、置信度、提升度等关键指标，并探讨如何利用这些指标评估关联规

则的兴趣度。

5.2 Apriori 算法

Apriori 算法是关联规则挖掘中最经典的算法之一，由Agrawal和Srikant

于 1994 年提出。Apriori 算法基于候选集和剪枝策略，通过多趟扫描数据库来

挖掘频繁项集。本节详细阐述 Apriori 算法的原理、步骤以及优化策略，包括如

何利用支持度阈值来减少候选集规模，从而降低计算复杂度。

5.3 FPgrowth 算法

FPgrowth 算法是另一种有效的关联规则挖掘算法，由 Han 等人在 1998 年提

出。与 Apriori 算法相比，FPgrowth 算法避免了多次扫描数据库，通过构建一

种称为频繁模式树（FPtree）的数据结构来压缩数据集，从而提高了挖掘效率。

本节将介绍 FPgrowth 算法的原理、实现步骤以及如何利用 FPtree 进行频繁项集

挖掘。

5.4 关联规则挖掘的应用

关联规则挖掘在实际应用中具有广泛的价值。本节将通过多个案例介绍关联

规则挖掘在零售业、金融业、医疗保健等领域的应用，包括商品推荐、欺诈检测、

疾病预测等。这些案例展示了关联规则挖掘技术在现实场景中的重要作用，为相

关行业提供了有益的决策支持。

注意：本章内容旨在为读者提供关联规则挖掘的基础知识、核心算法及应用

案例，末尾不包含总结性话语。希望读者在学习过程中能够掌握关联规则挖掘的

关键技术，并能够将其应用于实际问题的解决。

第 6 章聚类分析

6.1 聚类分析概述

聚类分析是一种无监督学习方法，它将数据集中的样本根据其特征属性的

相似性划分为若干个类别，使得同一类别内的样本相似度尽可能高，而不同类

别间的样本相似度尽可能低。聚类分析在数据挖掘、模式识别、图像处理等领域

有着广泛的应用。

6.2 Kmeans 算法

Kmeans 算法是最常用的聚类分析方法之一。其主要思想是通过迭代的方式，

将数据集中的样本划分到K 个簇中，使得每个样本与其所属簇的均值之间的平

方误差最小。

算法步骤如下：

（1）随机选择 K 个样本作为初始簇中心。

（2）计算每个样本与各个簇中心的距离，将其划分到距离最近的簇中。

（3）更新每个簇的中心，即计算每个簇内所有样本的均值。

（4）重复步骤 2 和步骤 3，直至满足停止条件（如簇中心变化小于设定阈

值或达到最大迭代次数）。

6.3 层次聚类法

层次聚类法是一种基于树形结构的聚类方法，其核心思想是通过逐步合并

或分裂簇，形成嵌套的簇层次结构。

文档加载中……请稍候！
如果长时间未打开，您也可以点击刷新试试。

亲！下载文档到电脑，查找使用更方便

开通VIP 海量精品免费下载，VIP免费文档当前共计100000+，合计每篇下载不到2厘

8 库币 0人已下载

直接下载

摘要：

数据仓库与数据挖掘教程作业指导书第1章数据仓库基础...................................................................................................................31.1数据仓库概念与架构.....................................................................................................31.1.1数据仓库的定义....................................

展开>> 收起<<

数据仓库与数据挖掘教程作业指导书.doc

共17页,预览17页

还剩页未读，继续阅读

温馨提示：66文库网--作为在线文档分享平台，一直注重给大家带来优质的阅读体验；让知识分享变得简单、有价值；海量文档供您查阅下载，让您的工作简单、轻松而高效！ 1. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。 2. 66文库网仅提供信息存储空间，仅对广大用户、作者上传内容的表现方式做保护处理，对上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑，并不对下载的任何内容负责。 3. 广大用户、作者上传的文件中如有侵权或不适当内容，请与我们联系，我们立即纠正。 4. 本站不保证、不承担下载资源内容的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

数据仓库与数据挖掘教程作业指导书

相关推荐

猜您喜欢

举报选择: