Customers: need peer opinions to make purchase decisions Business providers: need customers’ opinions to improve product need to track opinions to make marketing decisions Social researchers: want to know people’s reactions about social events Government: wants to know people’s reactions to a new policy Psychology, education, etc.

Content数据分析前，我们需要思考>《孙子兵法·谋攻篇》：故上兵伐谋，其次伐交，其次伐兵，其下攻城;攻城之法为不得已。像一场战役的总指挥影响着整个战役的胜败一样，数据分析师的思想对于整体分析思路，甚至分析结果都有着关键性的作用。>问题分析结果呈现分析思路与方法数据选取数据分析前，我们怎么去思考？每一个步骤可能面临的问题以及需要准备的东西??? 分析问题和解决问题的思路>两个重点步骤精确的陈述问题Where----哪里存在问题？What------存在的问题是什么？Why-------原因在哪里？When-----什么时候开始出现这样的问题？Who------与什么对象有关？Howmany-----发生的次数和数量？Howmuch------损失有多大？

摘要：数据挖掘是信息产业界近年来非常热门的研究方向，聚类分析是数据挖掘中的核心技术。本文对数据挖掘领域的聚类分析方法及代表算法进行分析，并从多个方面对这些算法性能进行比较，同时还对聚类分析在数据挖掘中的几个应用进行了阐述。关键词：数据挖掘；聚类分析；聚类算法

OpenLayers3入门教程摘要OpenLayers3对OpenLayers网络地图库进行了根本的重新设计。版本2虽然被广泛使用，但从JavaScript开发的早期发展阶段开始，已日益现实出它的落后。OL3已运用现代的设计模式从底层重写。最初的版本旨在支持第2版提供的功能，提供大量商业或免费的瓦片资源以及最流行的开源矢量数据格式。与版本2一样，数据可以被任意投影。最初的版本还增加了一些额外的功能，如能够方便地旋转地图以及显示地图动画。OpenLayers3同时设计了一些主要的新功能，如显示三维地图，或使用WebGL快速显示大型矢量数据集，这些功能将在以后的版本中加入。

数据分析经验分享Content数据分析前，我们需要思考>《孙子兵法·谋攻篇》：故上兵伐谋，其次伐交，其次伐兵，其下攻城;攻城之法为不得已。像一场战役的总指挥影响着整个战役的胜败一样，数据分析师的思想对于整体分析思路，甚至分析结果都有着关键性的作用。>问题分析结果呈现分析思路与方法数据选取数据分析前，我们怎么去思考？每一个步骤可能面临的问题以及需要准备的东西??? 分析问题和解决问题的思路>两个重点步骤精确的陈述问题Where----哪里存在问题？What------存在的问题是什么？Why-------原因在哪里？When-----什么时候开始出现这样的问题？Who------与什么对象有关？Howmany-----发生的次数和数量？

第八章聚类分析8.1什么是聚类分析?8.2聚类分析中的数据类型8.3主要聚类分析方法分类8.4划分方法（PartitioningMethods）8.5分层方法8.6基于密度的方法8.7基于网格的方法8.8基于模型（Model-Based）的聚类方法8.9孤立点分析

第九章数据挖掘的应用和发展趋势9.1复杂数据对象的多维分析和描述性挖掘9.2空间数据挖掘9.3多媒体数据挖掘9.4时序数据和序列数据的挖掘9.5文本数据库挖掘9.6Web挖掘Data Mining:Conceptsand Techniques9.1复杂数据对象的多维分析和描述性挖掘结构化数据的概化空间和多媒体数据概化中的聚集和近似计算对象标识符和类/子类层次的概化类复合层次的概化对象立方体的构造与挖掘用分而治之方法对规划数据库进行基于概化的挖掘

Chapter8.聚类分析什么是聚类分析?聚类分析中的数据类型主要聚类分析方法分类划分方法（PartitioningMethods）分层方法基于密度的方法基于表格的方法基于模型（Model-Based）的聚类方法异常分析总结划分方法:基本概念划分方法:将一个包含n个数据对象的数据库组织成k个划分（k<=n），其中每个划分代表一个簇（Cluster）。给定一个k，要构造出k个簇，并满足采用的划分准则：全局最优:尽可能的列举所有的划分；启发式方法:k-平均和k-中心点算法k-平均(MacQueen’67):由簇的中心来代表簇；

Chapter8.聚类分析什么是聚类分析?聚类分析中的数据类型主要聚类分析方法分类划分方法（Partitioning Methods）分层方法基于密度的方法基于表格的方法基于模型（Model-Based）的聚类方法异常分析总结Data Mining:Conceptsand Techniques什么是聚类分析?簇（Cluster）:一个数据对象的集合在同一个类中，对象之间0具有相似性；不同类的对象之间是相异的。

贝叶斯定理后验概率(posterioriprobabilities):P(H|X)表示条件X下H的概率.贝叶斯定理:P(H|X)=P(X|H)P(H)/P(X)朴素贝叶斯分类假定有m个类C1,…Cm,对于数据样本X,分类法将预测X属于类Ci,当且仅当P(Ci|X)>P(Cj|X),1<=j<=m,j!=i根据贝叶斯定理,P(Ci|X)=P(X|Ci)P(Ci)/P(X)由于P(X)对于所有类都是常数,只需最大化P(X|Ci)P(Ci)计算P(X|Ci),朴素贝叶斯分类假设类条件独立.即给定样本属性值相互条件独立.P(x1,…,xk|C)=P(x1|C)

第七章：分类和预测7.1什么是分类？什么是预测7.2关于分类和预测的一些问题7.3使用决策树进行分类7.4贝叶斯分类7.5（向后传播分类）带回馈的分类7.6基于关联规则的分类7.7其他分类方法7.8预测7.9分类法的准确性7.10总结DataMining:ConceptsandTechniques分类和预测分类：预测种类字段基于训练集形成一个模型，训练集中的类标签是已知的。使用该模型对新的数据进行分类预测:对连续性字段进行建模和预测。

第七章：分类和预测什么是分类？什么是预测关于分类和预测的一些问题使用决策树进行分类贝叶斯分类带回馈的分类基于关联规则的分类其他分类方法预测分类的准确率总结

概念和技术第6章：从大数据库中挖掘关联规则关联规则挖掘从交易数据库中挖掘一维的布尔形关联规则从交易数据库中挖掘多层次关联规则在交易数据库和数据仓库中挖掘多维关联规则从关联挖掘到相关性分析基于约束的关联挖掘小结数据挖掘：概念和技术多层关联规则项通常具有层次底层的项通常支持度也低某些特定层的规则可能更有意义交易数据库可以按照维或层编码可以进行共享的多维挖掘食品面包牛奶脱脂奶光明统一酸奶白黄数据挖掘

基于约束的挖掘使用约束的必要性在数据挖掘中常使用的几种约束：知识类型约束：指定要挖掘的知识类型如关联规则数据约束：指定与任务相关的数据集

第6章：挖掘大型数据库中的关联规则6.1关联规则挖掘6.2由事务数据库挖掘单维布尔关联规则6.3由事务数据库挖掘多层关联规则6.4由关系数据库和数据仓库挖掘多维关联规则6.5由关联挖掘到相关性分析6.6基于约束的关联挖掘6.7小结数据挖掘：概念和技术什么是关联挖掘?关联规则挖掘：在交易数据、关系数据或其他信息载体中，查找存在于项目集合或对象集合之间的频繁模式、关联、相关性、或因果结构。应用：购物篮分析、交叉销售、产品目录设计、loss-leaderanalysis、聚集、分类等。

概念描述特征化和比较什么是概念描述?数据概化和基于汇总的特征化解析特征化:分析属性之间的关联性挖掘类比较:获取不同类之间的不同处在大型数据库中挖掘描述统计度量讨论总结什么是概念描述?描述性vs.预测性数据挖掘描述性数据挖掘:预测性数据挖掘:概念描述:特征化:对所选择的数据集给出一个简单明了的描述，汇总比较:提供对于两个或多个数据集进行比较的描述概念描述和OLAP区别概念描述:能够处理复杂的数据类型和各种汇总方法更加自动化OLAP:只能限制于少量的维度和数据类型用户控制的流程特征化和比较什么是概念描述?数据概化和基于汇总的特征化分析特征化:分析属性之间的关联性挖掘类比较

**数据预处理2009年4月27日**2.1数据预处理的原因正确性（Correctness）一致性（Consistency）完整性（Completeness）可靠性（Reliability）数据质量的含义**数据错误的不可避免性数据输入和获得过程数据错误数据集成所表现出来的错误数据传输过程所引入的错误据统计有错误的数据占总数据的5%左右[Redmen],[Orr98]数据错误的危害性高昂的操作费用糟糕的决策制定组织的不信任分散管理的注意力**数据预处理的形式数据清理数据集成数据变换数据归约**2.2描述性数据汇总均值分布式度量sum()count()min()max()代数度量average()mean()加权平均截断平均减小极端值的影响整体度量中位数众数中列数(max+min)/22.2.1度量数据的中心趋势

第3章数据仓库和数据挖掘的OLAP技术本章要点数据仓库的基本概念多维数据模型数据仓库的系统结构数据仓库实现数据立方体技术的近一步发展从数据仓库到数据挖掘数据仓库的发展自从NCR公司为WalMart建立了第一个数据仓库。1996年，加拿大的IDC公司调查了62家实现了数据仓库的欧美企业，结果表明：数据仓库为企业提供了巨大的收益。早期的数据仓库大都采用当时流行的客户/服务器结构。近年来分布式对象技术飞速发展，整个数据仓库体系结构从功能上划分为若干个分布式对象，这些分布式对象不仅可以直接用于建立数据仓库，还可以在应用程序中向用户提供调用的接口。

*2008年3月数据挖掘概念与技术*第1章引言本章要点数据仓库的发展数据挖掘数据挖掘的类型数据挖掘常用技术数据挖掘解决的典型商业问题*数据仓库的发展自从NCR公司为WalMart建立了第一个数据仓库。1996年，加拿大的IDC公司调查了62家实现了数据仓库的欧美企业，结果表明：数据仓库为企业提供了巨大的收益。早期的数据仓库：大都客户/服务器结构。近年来：数据仓库体系结构从功能上划分为若干个分布式对象，可以直接用于建立数据仓库，还可以在应用程序中向用户提供调用的接口。

开始！大家好~~~~~我是这次的分享者赖志鹏，主要分享内容是BI大数据BI商业智能把商业智能看成一种解决方案应该比较恰当。商业智能的关键是从许多来自不同的企业运作系统的数据中提取出有用的数据并进行清理，以保证数据的正确性，然后经过抽取（Extraction）、转换（Transformation）和装载（Load），即ETL过程，合并到一个企业级的数据仓库里，从而得到企业数据的一个全局视图，在此基础上利用合适的查询和分析工具、数据挖掘工具、OLAP工具等对其进行分析和处理（这时信息变为辅助决策的知识），最后将知识呈现给管理者，为管理者的决策过程提供数据支持。数据仓库模型设计与业务的关系分析需求，与客户沟通需求。建模确定输入寻找数据源预处理（不一定存在）数据挖掘（不一定存在）输出结果算法手机号码中