基于聚类数据挖掘技术的BOM归并关系研究 (1).pdf

在银行业务管理中， 经常需要从大量的数据中提取或发 现与营销决策、服务提升相关的有价值的信息。大型商业银 行数据中心所拥有的海量数据， 其内容主要包括银行业务数 据、信息系统服务数据等。而客户信息、交易日志、后台系 统性能数据综合分析已经逐渐成为大型商业银行数据中心 在现阶段新的工作突破口， 为了适应大型商业银行工作的现 实需要，迫切需要建立起一套具有自动采集、自动传输、可 实现综合查询、具备分析功能的数据挖掘系统。数据挖掘是 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，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜 在有用的信息和知识的过程， 又称为从数据库中的知识发现 (Knowledge Discovery in Database，简称KDD)。[1] 数据挖掘 为商业银行提供了许多商业价值。 本文实现了银行数据仓库 的设计， 并使用数据挖掘算法对其中数据进行了有效采集和 分析。

干货课件，值得拥有，8个章节信息如下： （1）数据挖掘概述 （2）数据预处理 （3）数据挖掘算法－分类与预测 （4）数据挖掘算法－聚类 （5）数据挖掘算法－关联分析 （6）序列模式挖掘 （7）数据挖掘软件 （8）数据挖掘应用 最后含一个示例：加热炉生产质量数据挖掘 挖掘步骤如下： （1）样本抽取： 每加热一炉钢锭的生产历史数据记录为一组样本。 （2）数据挖掘步骤： 数据清洗：去除野值、数据平滑（移动平均） 模式抽取：所有样本各抽取10个特征模式 若用于质量预测： 主元分析：去除次要特征模式； 分类分析：建立质量分类模型（决策树）； 若用于质量分析： 主元分析：去除次要特征模式； 相关分析：计算主要特征模式与钢锭内裂之间的相关度； 结果验证：用测试样本集对挖掘结果进行测试 结果输出：输出质量分类决策树或质量相关分析结果。

超全面的课件，共584页，由浅入深细致的介绍数据挖掘，并结合实际案例做具体讲解 【内容提纲】 1. 概述 2. 数据仓库与OLAP技术 3. 数据挖掘技术 4. 数据挖掘在电信领域的应用 5. 数据挖掘工具 6. 数据挖掘实例 【内容提纲】 数据挖掘介绍 数据挖掘系统 数据挖掘算法 国际会议和期刊 课后研读的论文 主要参考资料 【数据挖掘介绍】 数据挖掘的由来 数据挖掘的应用 基本概念区分 数据挖掘基本内容 数据挖掘基本特征 数据挖掘的其他主题

用户模块： （1）用户可以进行登录系统操作。用户注册账号后可以进行登录操作，在输入账号密码后，会跟数据库的账号信息进行配对，匹配成功就成功登入系统，匹配失败就提示错误信息并重新输入。 （2）用户进入系统后，可以通过首页快速看到自己的历史消费记录 （3）用户可以在系统左侧菜单栏的“个人信息”进行个人信息的修改。 （4）用户可以在系统左侧菜单栏的“客服反馈”进行问题反馈。 管理员模块： （1）管理员可以进行登录系统操作。管理员的账号在数据库事先存好，由系统开发者提供给企业使用； （2）管理员可以对用户信息进行管理。可以对用户信息进行增删改查。 （3）管理员可以对商品信息进行管理。可以对商品信息进行增删改查。 （4）管理员可以对供货商信息进行管理。可以对供货商信息进行增删改查。 （5）管理员可以在系统左侧菜单栏的“客户反馈”查看客户反馈的问题。

问题 • 1、什么是mahout？ • 2、mahout是干啥的 ？ • 3、mahout是怎么干的？ Apache Mahout 是 Apache Software Foundation (ASF) 开发的一个全新的开源项目，其主要目标是创建一些可伸缩的机器学习算法，供开发人员在 Apache 在许可下免费使用。 机器学习 • 机器学习是人工智能的一个分支，它涉及通过一些技术来允许计算机根据之前的经验改善其输出。此领域与数据挖掘密切相关，并且经常需要使用各种技巧，包括统计学、概率论和模式识别等。

【大纲】 数据挖掘定义 分类问题 聚类问题 关联分析 文本挖掘 Web挖掘 社会网络分析 … 什么是数据挖掘? 从数据中识别有效的、新奇的、有用的以及可理解的模式的过程. 也称为KDD 数据库中的知识发现 (Knowledge Discovery in Databases) 相关领域 机器学习 (Machine learning) 数据库 (Databases) 统计学 (Statistics) 信息检索 (Information retrieval) 可视化 (Visualization) 高性能计算 (High-performance computing) ...

引言 KDD与数据挖掘 数据挖掘方法 数据挖掘的应用和发展趋势 数据预处理 可视化数据挖掘 什么激发了数据挖掘 近年来，数据挖掘引起了信息产业界的极大关注，其主要原因是存在大量数据可以广泛使用，并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识。获取的信息和知识可以广泛应用于各种领域，如商务管理、生产控制、市场分析、工程设计和科学探索等。 面对海量数据库和大量繁杂信息，如何才能从中提取有价值的知识，进一步提高信息的利用率，由此引发了一个新的研究方向：基于数据库的知识发现（Knowledge Discovery in Database）及相应的数据挖掘（Data Mining）理论和技术的研究。 为什么数据挖掘是重要的 数据的丰富带来了对强有力的数据分析工具的需求。快速增长的海量数据收集存放在大型和大量的数据库中，没有强有力的工具，这些数据就变成了“数据坟墓”——难得再访问的数据档案。因此数据和信息之间的鸿沟要求系统地开发数据挖掘工具，将数据坟墓转换成知识“金块”。

1. 概述 2. 数据仓库与OLAP技术 3. 数据挖掘技术 4. 数据挖掘应用 5. 数据挖掘工具 6. 数据挖掘实例 1.1 背景 1.2 数据挖掘定义 1.3 基本概念 1.4 主要功能 1.5 数据挖掘模型 1.6 实现流程 1.7 数据挖掘的应用 1.8 未来趋势 技术角度的定义 数据挖掘（Data Mining)是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。与数据挖掘相近的同义词包括：数据融合、数据分析和决策支持等。 这一定义包括好几层含义:数据源必须是真实的、海量的、含噪声的;发现的是用户感兴趣的知识;发现的知识要可接受、可理解、可运用；并不要求发现放之四海皆准的知识，仅支持特定的发现问题。

基于决策树的数据挖掘技术在学校成绩管理方面的应用.pdf