下载  >  课程资源  >  数据库  > 数据挖掘应用20个案例分析.pdf

数据挖掘应用20个案例分析.pdf 评分

数据挖掘应用20个案例分析.pdf
4、基」云计算的海量数据挖捆技术 本教材具有以下特点: 第一,教材充分体现了以数据控掘技术在行业中的应用做引领、以挖掘建模方法与过程分析为 导向的设计思想。按照挖攝目标的完成顺序将数据挖掘过程分解成五个典型的工作仟务,按完成工 作仟务的顺序组织教学内容。 第二,教材充分体现了高恔教育的创新性、实践性和开放性的要求。将仝业进行数据挖掘应用 涉及的新方法和新工具及时地纳入了教材。教材屮的案例设计内容具体,较好地模拟了数据挖掘建 模的具体实施过程,在实训宝环境下具有可操作性。 第三,教材与目前广泛采用的在线数据挖掘平台( TipDM)相结合,引导教学场所的设备和软 件的配谷。教材表达通俗易憧、图文并茂,既是教科书乂是软件操仵说明书,还是引导教学过程进 行的脚本。 在课程开发和教材建设的同时,本例为本课程教学配备了大量视频教学资源,可供教师备课参 考和学生自主学习。网址是:htp:/www.tipdm.com打开网址后进入“视频教学”样目。其中,教 学资源主要集中在该栏目中。 编者张小波于广州 2012年10月 第3页,共261页 目录 第1章基础知识 7 11.什么是数据挖掘… ;B。自自。自自“ Dp。。自自。自自自自 1.2.数据挖掘在企业商务智能应用中的定位… 8 121.数据挖掘给企业带来最大的投资收益…. 8 1.2.2.数据挖掘从本质上提升商务智能平台的价值 8 1.2.3.数据挖掘让商务智能流程真正的形成閉环∴ 9 13.信息类B与知识类B1 11 14.数据挖掘现状及应用前景 112 1.5.数据挖掘应用……. 14 151.分类与回归.… 14 15.2.聚类分析 16 15.3.关联规则 17 15.4.时序模式 18 15.5.偏差检测 …………………………………………… …20 1.6.数据挖掘建模过程 21 1.61.,定义挖掘目标… 21 162.数据取样… 非是自非非 22 16.3.数据探索 22 164.预处理.. 23 6.5.模式发现 26 16.6.预测建模 26 16.7.模型评价… 27 第2章案例分析 …28 21.金融电信 28 21.1.案例一基于公司价值评价的证券策略投资……28 2.1.2.突例二基于拐点变化的股票趋势预测 首,非非非DB自。。。自。 35 213.案例三电信3G客户识别系统. ,40 第4页,共261页 2.1.4.案例四基于客户分群的精准智能营销 49 22.电力行业 65 221.案例五电力负荷预测 65 2.22.案例六防窃漏电自动诊断 75 2.3.互联网行业 84 2.3.1.案例七商业零售行业中的购物蓝分析 .84 232.案例八电子商务网站中的商品推荐… 88 23.3.案例九网络入侵智能检 92 234.案例十基于RFM的客户细分 ∴,96 23.5.案例十一信息系统客户服务感知评价 ………………108 24.生产制造 137 24.1.案例十二基亍小波变换的桩基完整性检测 137 24.2.案例|三基于水色图像的水质评价 自自自自t自,普自自自自自自自自。自自。自 45 24.3.案例十四生物质废物混合厌氧消化在线建模 153 24.4.案例|五水产养殖投入产出多目标优化仿舆…160 25.公共服务 169 25.1.案例十六乳腺癌证素变化规律及截断疗法…….… 169 25.2.案例十七卷烟消费者购买行为分析 87 253.案例十八纳税人偷漏税评估 196 254.案例十九城市综合环境质量评价 207 255.案例二十企业信用评级 211 第3章建模工具.219 3.1 ENTERPRISE MINER 219 3.2. CLEMENTI|NE∴ 219 3.3 INTELLIGENT MINER 219 3. 4. SQL SERVER.... 自自自自自自自自。自。自 219 3.5. WEKA 219 3.6. TIPDM …………219 第4章顶尖数据挖掘平台( TIPDM)∴…221 第5页,共261页 41.产品简介 221 42.产品功能 .221 4.2.1.数据探索及预处理… .221 4.22.分类与回归 22 4.2.3.时序模式 .224 4.2.4.聚类分析 a·· 225 42.5.关联规则 225 43.使用说明 ………1226 44.产品特点 242 第5章上机实践…249 实验一数据探索及数据预处理 249 实验二神经网络模型的构建与使用 250 实验三决策树模型的构建与使用 253 实验四聚类算法的构建与使用… 255 实验五关联规则模型的构建与使用 257 实验六时问序列模型的构建与使用 259 附录三参考文献 卷。。自非。。D。D。春。着春D自。自。非 261 第6页,共261页 第1章基础知识 1.1.什么是数据挖掘 随着计算机技术、网络技术、通讯技术和 Internet技术的发展和各行各业业务操作流程的自动 化,企业内产生了大量业务数据,这些数据动辄以TB计。但这些数据和由此产生的信息是企业的财 富,它如实的记录着企业运作的本质状况。但是面对大量的数据,迫使人们不断寻找新的工具,来 对企业的运营规律进行探索,为商业决策提供有价值的信息,使企业获得利润。能满足企业这一追 切需求的强有力的工具就是数据挖掘。对于个业而言,数据挖掘有助于发现业务的趋势,揭示已知 的事实,预测未知的结果。从这个意义上讲,知识是力量,数据挖掘是财富。 数据挖掘( Data mining)就是从大量数据(包括文本)中挖掘出隐含的、先前未知的、对决策 有潜在价值的关系、模式和趋势,并用这些知识和规则建立用于决策支持的模型,提供预测性决策 支持的方法、工具和过程。是利用各种分析工具在海量教据中发现模型和数据之间关系的过程,这 些模型和关系可以被企业用米分析风险、进行预测 数据挖掘的目的就是从数据屮淘金,就是从数据屮获取智能的过程。 数据挖掘是通过仔细分析大量数据来揭示冇意义的新的关系、模式和趋势的过程。它使用模 式认知技术、统计技术和数学技术。”( Gartner group) “数据挖掘是一个从大型数据库中提取以前不知道的可操作性信息的知识挖掘过程。”( Aaron Zornes, The META Group) 报表和商业智能解决方案对于」解过去和现在的状況是非常有用的。但是,预测分析解决方案 还能使企业预见未来的发展状况,让企业能够先发制人,而不是处于被动。预测分析解决方案将复 杂的统计方法和机器学丬技术应用到数据之中,通过使用预测分析技术来揭示隐藏在交易系统或企 业资源计划(ERP)、结构数据库和普通文件中的模式和趋势 总之,由于企业内产生了大量的业务数据,这些数据和由此产生的信息是企业的财富,它如实 记录了企业运作的本质状况。通过数据挖腼分析,能帮助企业发现业务的趋势,揭示已知的事实,预 测未知的结果。“数据挖掘”已成为企业保持竞争力的必要方法 第7页,共261页 12.数据挖掘在企业商务智能应用中的定位 12..数据挖掘给企业带来最大的投资收益 可能出现的最好情况是什么? 竞争优势 优化 按下来会发生什么事?(测型娃模 如果这些趋势继续下去会如何? 预报 为什么会发生?(釜计分析 警报 需要采取什么行动? TipDM 多维公析 即席 问题究竞出自哪里? 询 数量、颊率、圯点如何? 极表/发生了什么事? 数据 智能程度 图1-1数据分析能力的演进 数据挖掘的主要功能是从大量数据(包括文本〕屮挖掘岀隐含的、先前未知的、对决策冇潜在 价值的关系、模式和趋势,并用这些知识和规则建六用于决策支持的模型,提供预测性决策支持的 方法、工具和过程。随着计算机技、网络技术、通讯技术和 Internet技术的发展和各行各业业务 操作流程的自动化,企业内产生了大量业务数据。这些数据和由此产生的信息是个业的财富。它如 实的记录着企业运作的本质状况。但是血对大量的数据,迫使人们不断寻找新的工其,来对企业的 运营规律进行探索,为商业决策提倛有价值的信息,使企业获得利润。能满足企业这一迫切需求的 强有力的上具就是数据挖掘。对丁企业而言,数据挖掘有助亍发现业务的趋势,揭示已知的事实,预 测木知的结果。从这个意义上讲,知识是力量,数据挖掘是财富。 报告和商业智能解决方案对于了解过去和现在的状况是非常有用的。但是,预测分析解决方案 还能使您预见未来的发展状况,让您的机构能够先发制人,而不是处于被动。预测分析解决方案将 复杂的统计方法和机器学习技术应用到数据之中,通过使用预测分析技术来揭示隐藏在交易系统或 个业资源计划(ERP)、结构数据厍和普通文件中的模式和趋势。 122.数据挖掘从本质上提升商务智能平台的价值 传统的商务智能应用都局限在数据仓库、OMAP和各种类型报表的展现上。传统的OAP分析和报 表分析只能反映企业过去以及现在个业营运的问题,而不能明确、可量化的回答个业问题的原囚、 问题可能的解决方式以及预测企业的经营活动。另夕,伴随着业务系统的不断发以及数据仓库数 据的不断积祭和补充,企业分析人员法应对如此多的数据,无法从繁绣的报表中得到有益的信息、, 从而陷入信息爆炸的困境 第8页,共261页 数据挖掘功能是现有崗务智能平台的核心组成部分,TipM数据挖掘工具能够从本质上提刀企业 商务智能平台的价值,真正的扣企业积累的数据转化为企业营运和管理的知识。IipM数据挖掘上具 不但能够帮助企业能够定性、定量的去了解各种业务问题的本质,而且能够帮助企业能够定性、定 量的了解各种市场活动和企业内部运作可能带来的收益,从而不断的发现新的收益增长点 前端展现 管唑中心 舱 究计分树 预测延模 预监控 优化 WEB 数据来源 数据存储 据加 业务应用 业务系统 E〕 风险评估 D 聚类分析时间模式 留 障诊 CRM 数 数据 数据仓库 分类与回归关联规则 們能销 数据 ETL_数据集市 数据拶掘 OLAP 欺许签 TIpDM数据挖掘平台 图1-2商务智能分析中的数据挖掘建模 12.3.数据挖掘让商务智能流程真正的形成闭环 第9页,共261页 收焦企业经营相关的各 类数据 企亚经菅数据 按照经营策略,保证企 积累和管理 业正常运作 数据集成 据仓库 业务系统 优化 业务报表 &OLAP 数据挖掘 调整企业动作策略 ●了解企业的 运作状况 理解业务问题, 敞出最佳决策 图1-3数据挖掘让商务智能流程形成闭环 数据挖掘应用让企业的商务智能流程真正形成了闭环。它帮助企业不断了解自身运作中的各种 泂题、发堄新的市场杋会,并适时调整全业经营的策略,从而蠓旋式地提高企业的经营情况和管理 水平 第10页,共261页

...展开详情
所需积分/C币:49 上传时间:2016-11-10 资源大小:36.98MB
举报 举报 收藏 收藏 (4)
分享 分享

评论 下载该资源后可以进行评论 2

liuyecaoze1007 值得学习一下,谢谢啦
2018-09-25
回复
lijianhua1974 案例很齐全
2018-02-17
回复
数据挖掘应用20个案例分析

数据挖掘技术近年来越来越受到人们的重视,被认为是 21 世纪最具有发展前途的领域。举20个例子介绍当前数据挖掘技术,涉及电信、零售、农业、网络、银行、电力、生物、天体、化工、医药等方面。

立即下载
数据挖掘 三十二个经典案例

数据挖掘 三十二个经典案例,速度下载,完整。非常完整!便宜!

立即下载
数据挖掘

数据挖掘。

立即下载
大数据挖掘

包含大数据和数据挖掘的知识。大数据如果想要产生价值,对它的处理过程无疑是非常重要的,其中大数据分析和大数据挖掘就是最重要的两部分。

立即下载
商务数据挖掘与应用案例分析

商务数据挖掘与应用案例分析完整版,详细的案例说明和SPSS modeler 操作

立即下载
数据库应用20个实例

包括ado操作数据库 InterBase服务器的LOCK策略 OCI数据库连接 snmp TC 函数库 vc++6.0与orcale数据的提取 vc++访问DAO数据库 编辑的应用 查看DBASE数据库的结构 创建sybase数据库 产品管理 飞机订票系统课程设计源代码 全国酒店VOD点歌系统注册机 模拟银行ATM提款机系统 人事管理系统 使用TURBO C读数据库文件 数据库开发的 C 语言源代码 通讯录管理程序源代码 学生考试成绩数据处理系统 学生管理系统

立即下载