数据挖掘

下面是一些关于 大数据 挖掘的知识点，今天和大家一起来学习一下。 1. 数据、信息和知识是广义数据表现的不同形式。 2. 主要知识模式类型有：广义知识，关联知识，类知识，预测型知识，特异型知识 3. web挖掘研究的主要流派有：Web结构挖掘、Web使用挖掘、Web内容挖掘 4. 一般地说，KDD是一个多步骤的处理过程，一般分为问题定义、数据抽取、数据预处理、.数据挖掘以及模式评估等基本阶段。 5. 数据库中的知识发现处理过程模型有：阶梯处理过程模型，螺旋处理过程模型，以用户为中心的处理结构模型，联机KDD模型，支持多数据源多知识模式的KDD处理模型 6. 粗略地说，知识发现软件或工具的发展经历了独立的知识发现软件、横向的知识发现工具集和纵向的知识发现解决方案三个主要阶段，其中后面两种反映了目前知识发现软件的两个主要发展方向。 7. 决策树分类模型的建立通常分为两个步骤：决策树生成，决策树修剪。 8. 从使用的主要技术上看，可以把分类方法归结为四种类型： 基于距离的分类方法 决策树分类方法 贝叶斯分类方法 规则归纳方法 9. 关联规则挖掘问题可以划分成两个子问题： 发现频繁项目集:通过用户给定Minsupport ，寻找所有频繁项目集或者最大频繁项目集。 生成关联规则:通过用户给定Minconfidence ，在频繁项目集中，寻找关联规则。 10.

首先先自我介绍一下 我是末流985小硕一枚（本科同校），方向主要是深度学习和数据挖掘，研究生第二年去新加坡交流了一年，研究生期间表现还可以，有一些非主流比赛的获奖，然后3篇sci论文+1篇待发中。 下面说说面试情况，那就按照顺序来了： 1.华为（算法工程师） 华为是我面的第一家公司，现场面的时候相当紧张 由于面的算法工程师，相关面试官较少，我大概等了3个小时才到我 第一面 （1）先自我介绍 （2）接着问项目，我做的项目主要是深度学习和数据挖掘相关的，所以讲了很多深度学习的东西，然后面试官的部门刚好也在做，所以对深度学习很感兴趣，他们主要用caffe,我的话有对caffe还比较熟悉所以答得比较顺利，然后问了神经网络的优化问题，他们希望把深度学习用到终端上，因为我研究方向正好是模型简化，也实现过一些简化方法，所以也答得比较顺利。 （4）问了一些基础算法，EM算法、决策树、随机森林等 （5）面试官给我介绍了一下他们部门具体是干啥的。。然后夸了一遍他们部门，反正听起来我还是很吸引我的，是我想干的一些事情。 （5）第一面按道理是没有资格谈薪资的，面试官可能觉得更我聊得比较欢，就问我期望薪资。由于是第一场面，也不知道什么行情，我按照往年的行情说了个sp价格，15k。。。。结果面试官很轻松地表示没啥问题（我就知道自己蠢，说低了，希望最好不要做参考） 第二面 面完一面，我就回去坐了5分钟

K-Means方法是MacQueen1967年提出的。给定一个数据集合X和一个整数K（n），K-Means方法是将X分成K个聚类并使得在每个聚类中所有值与该聚类中心距离的总和最小。 K-Means聚类方法分为以下几步： [1] 给K个cluster选择最初的中心点，称为K个Means。 [2] 计算每个对象和每个中心点之间的距离。 [3] 把每个对象分配给距它最近的中心点做属的cluster。 [4] 重新计算每个cluster的中心点。 [5] 重复2，3，4步，直到算法收敛。 以下几张图动态展示了这几个步骤： 下面，我们以一个具体的例子来说明一下K-means算法的实现。 K-means算法的优缺点： 优点： （1）对于处理大数据量具有可扩充性和高效率。算法的复杂度是O（tkn），其中n是对象的个数，k是cluster的个数，t是循环的次数，通常k，t<<n。 （2）可以实现局部最优化,如果要找全局最优，可以用退火算法或者遗传算法 缺点： （1）Cluster的个数必须事先确定，在有些应用中，事先并不知道cluster的个数。 （2）K个中心点必须事先预定，而对于有些字符属性，很难确定中心点。 （3）不能处理噪音数据。 （4）不能处理有些分布的数据（例如凹形） K-Means方法的变种 (1) K-Modes ：处理分类属性 (2) K-Prototypes

Spark数据挖掘-基于 K 均值聚类的网络流量异常检测(2): 模型优化 上一节： Spark数据挖掘-基于 K 均值聚类的网络流量异常检测(1): 数据探索模型初步实验 前言 通过上一节的介绍，已经对数据集长什么样子，模型如何工作的有了一个基本的了解，本节重点就是探讨如何优化 K-means 聚类模型。 1 K-means 聚类算法的 K 如何选择 首先探讨的第一个问题是 K-means 的类别 K 该如何确定？为了回答这个问题，需要先回答下面的问题： 如何量化模型的效果？ 第一个想到的答案就是：当K确定下来之后，模型得到K个类中心，每个样本也归属到自己的类，那么每个样本距离类中心的距离也是知道的，将所有样本距离类中心的距离相加， 这个总距离数值越小越好(当然看总距离的平均值也是一样的，因为样本数量是相同的)。 这似乎很有道理，但是细细一想就发现，这个有点不靠谱，为什么？当你的类别数目等于样本数量的时候每一个样本都是类中心，那这个距离相加为0，是不是最小的？也就是说 这个总距离会随着类个数增加而减少。那这个K值如何取？ 很简单，取总距离下降拐点处的 K 值。因为总距离随着 K 值的增加而减少但是减少的幅度不是每次都会很大，总会有一个K值之后，距离下降趋于平缓，这个点就是拐点。 这个思路其实和主成份分析找主成份的思路是一致的：也是找碎石图中的拐点。 下面将会以实战的方式

一、基本信息 标题：基于关联规则的成绩分析及课程设置研究 时间：2013 来源：河北科技大学 关键词：成绩分析; 分析决策; 数据挖掘; 关联规则; 数据仓库; AprioriTid算法; 二、研究内容 数据仓库概念结构 Apriori算法图 数据挖掘界面 数据挖掘打开文件界面 数据挖掘打开数据源文件 最小支持度阈值输入 最小置信度阈值输入 三、结论 依旧是基于关联规则的成绩分析但是比上一篇更加全面具体。 四、参考文献 [17]基于关联规则的成绩分析及课程设置研究[D]. 孙月昊.河北科技大学 2013 来源： https://www.cnblogs.com/zzq1234/p/11967377.html

一、基本信息 标题：数据挖掘在高校课程相关性中的应用研究 时间：2012 来源： 科技通报 关键词：数据挖掘; Apriori算法; 关联规则; 课程相关性; 二、研究内容 基于关联规则的数据挖掘分析方法： Apriori算法核心：关联规则挖掘流程图 学生成绩表Table 1 Student achievement analysis of basic data table 事务数据库Table 2 Transaction database 关联规则挖掘结果Table 3 Association rules mining results 三、结论 非常具体的基于关联规则的数据挖掘分析方法，有流程图和表图。后面还有关于课程相关性的应用但是和成绩分析关联不大没有放到内容中。 四、参考文献 [15]数据挖掘在高校课程相关性中的应用研究[J]. 姚双良. 科技通报. 2012(12) 来源： https://www.cnblogs.com/zzq1234/p/11967205.html

ETL工程师: Extraction-Transformation-Loading的缩写，中文名称为数据抽取、转换和加载。 ETL负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。 ETL是数据仓库中的非常重要的一环。它是承前启后的必要的一步。相对于关系数据库， 数据仓库技术 没有严格的数学理论基础，它更面向实际工程应用。所以从工程应用的角度来考虑，按着物理数据模型的要求加载数据并对数据进行一些系列处理，处理过程与经验直接相关，同时这部分的工作直接关系数据仓库中数据的质量，从而影响到联机分析处理和数据挖掘的结果的质量。 数据仓库是一个独立的数据环境，需要通过抽取过程将数据从联机事务处理环境、外部数据源和脱机的 数据存储 介质导入到数据仓库中；在技术上，ETL主要涉及到关联、转换、增量、调度和监控等几个方面；数据仓库系统中数据不要求与联机事务处理系统中数据实时同步，所以ETL可以定时进行。但多个ETL的操作时间、顺序和成败对数据仓库中信息的有效性至关重要。 数据挖掘工程师: 数据挖掘(Data Mining)，又称为数据库中的知识发现(Knowledge Discovery in Database, KDD)，就是从大量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的

一、基本信息 标题：基于数据挖掘技术的学生成绩分析系统的设计与实现 时间：2017 来源：科技经济导刊 关键词：成绩分析; 关联规则; 分类; 聚类; 二、研究内容 1 文件导入数据:用户将导入数据文件的请求和数据文件的地址发送给openfile, openfile对系统中已经定义的结构体进行初始化。初始化完成后, openfile打开文件并开始从文件中读取数据, 并存入结构体中。循环这一过程, 直到所有的数据都被存入了结构体中, openfile关闭文件, 并向用户输出“成功导入文件” 2 数据预处理 3 关联规则：一是用什么样的标准判断两门课程是否存在关联, 二是如何挖掘各门课程的关联规则 4 分类：采用决策树算法来实现分类预测功能, 主要预测全体在校学生是否有挂科风险, 以及挂科风险比较高的课程。 5 聚类：使用聚类算法对学生进行聚类, 根据聚类结果分析学生在校表现和成绩之间的关联性。 6 导出文件：用户将导出数据至文件的请求和创建文件的地址发送给creatfile, creatfile在指定地址创建文件。创建文件完成后, creatfile依次从存放关联规则、分类结果和聚类结果的数组中读取数据, 依次存入文件中。循环这一过程, 直到所有的数据都被存入了文件中, 向用户输出“成功导出数据至文件” 三、结论 这篇文献和第一篇十分相似，只要介绍了成绩分析方法步骤

原文链接： http://tecdat.cn/?p=8890 主成分回归（PCR）的方法 本质上是使用第一个方法的普通最小二乘（OLS）拟合 ​来自预测变量的主成分（PC）。这带来许多优点： 预测变量的数量实际上没有限制。 相关的预测变量不会破坏回归拟合。 但是，在许多情况下，执行类似于PCA的分解要明智得多。 今天，我们将 在 Arcene数据集 上执行PLS-DA， 其中包含100个观察值和10,000个解释变量。 让我们开始使用R 癌症/无癌标签（编码为-1 / 1）存储在不同的文件中，因此我们可以将其直接附加到完整的数据集，然后使用公式语法来训练模型。 # Load caret, install if necessary library(caret) arcene <- read.table("http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/arcene/ARCENE/arcene_train.data", sep = " ", colClasses = c(rep("numeric", 10000), "NULL")) # Add the labels as an additional column arcene$class <- factor(scan("https://archive.ics.uci

实际在企业的数据分析应用中，分析人员对于数据处理的需求灵活多变，并且经常需要对不同的业务数据进行关联性分析。 IT部门提供的基本数据处理和基本的关联关系并不能完全满足分析人员的需求。比如分析人员需要根据公司产品销售明细数据分析购买用户的特征，并调整相应的销售策略，这个时候分析人员需要基于销售清单数据，计算一些相应的分析指标，如每个用户的消费频次，单笔消费最大金额，最近一次消费时间间隔等。这就要用到自助数据集来解决问题。如果分析人员还需要获取一些行业竞争数据，这就要根据同类型的产品，做关联分析和横向对比分析。 这些任务对于接触实际业务较少的IT部门来说，是很难在基础的数据分析中挖掘出来的，再加上业务调整和分析角度的变化不能及时和IT部门同步。这些都是企业在推行数据化管理过程中碰到的亟待解决的问题。 FineBI重点打造的自助数据集，一个是又花了业务提需求，IT做分析的配合流程。改为在一个平台上，IT准备好数据，业务拿着数据自己去分析。 其次，对于拿到的数据，自助数据集环节能帮助分析人员简单较快的对数据进行过滤、增加字段，删减字段，字段计算等可视化清洗操作。 一、FineBI自助数据准备介绍 传统工具在分析数据的过程中，需要极大的程度依赖管理员。业务人员在管理员那里获取数据后还需返还管理员处进行数据处理，这无疑是在做费时费力的无用功，管理员也沦为取数机。FineBI