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Content數據分析前，我們需要思考>《孫子兵法·謀攻篇》：故上兵伐謀，其次伐交，其次伐兵，其下攻城;攻城之法為不得已。像一場戰役的總指揮影響著整個戰役的勝敗一樣，數據分析師的思想對于整體分析思路，甚至分析結果都有著關鍵性的作用。>問題分析結果呈現分析思路與方法數據選取數據分析前，我們怎么去思考？每一個步驟可能面臨的問題以及需要準備的東西????分析問題和解決問題的思路>兩個重點步驟精確的陳述問題Where----哪里存在問題？What------存在的問題是什么？Why-------原因在哪里？When-----什么時候開始出現這樣的問題？Who------與什么對象有關？Howmany-----發生的次數和數量？Howmuch------損失有多大？

摘要：數據挖掘是信息產業界近年來非常熱門的研究方向，聚類分析是數據挖掘中的核心技術。本文對數據挖掘領域的聚類分析方法及代表算法進行分析，并從多個方面對這些算法性能進行比較，同時還對聚類分析在數據挖掘中的幾個應用進行了闡述。關鍵詞：數據挖掘；聚類分析；聚類算法

OpenLayers3入門教程摘要OpenLayers3對OpenLayers網絡地圖庫進行了根本的重新設計。版本2雖然被廣泛使用，但從JavaScript開發的早期發展階段開始，已日益現實出它的落后。OL3已運用現代的設計模式從底層重寫。最初的版本旨在支持第2版提供的功能，提供大量商業或免費的瓦片資源以及最流行的開源矢量數據格式。與版本2一樣，數據可以被任意投影。最初的版本還增加了一些額外的功能，如能夠方便地旋轉地圖以及顯示地圖動畫。OpenLayers3同時設計了一些主要的新功能，如顯示三維地圖，或使用WebGL快速顯示大型矢量數據集，這些功能將在以后的版本中加入。

數據分析經驗分享Content數據分析前，我們需要思考>《孫子兵法·謀攻篇》：故上兵伐謀，其次伐交，其次伐兵，其下攻城;攻城之法為不得已。像一場戰役的總指揮影響著整個戰役的勝敗一樣，數據分析師的思想對于整體分析思路，甚至分析結果都有著關鍵性的作用。>問題分析結果呈現分析思路與方法數據選取數據分析前，我們怎么去思考？每一個步驟可能面臨的問題以及需要準備的東西????分析問題和解決問題的思路>兩個重點步驟精確的陳述問題Where----哪里存在問題？What------存在的問題是什么？Why-------原因在哪里？When-----什么時候開始出現這樣的問題？Who------與什么對象有關？Howmany-----發生的次數和數量？

第八章聚類分析8.1什么是聚類分析?8.2聚類分析中的數據類型8.3主要聚類分析方法分類8.4劃分方法（PartitioningMethods）8.5分層方法8.6基于密度的方法8.7基于網格的方法8.8基于模型（Model-Based）的聚類方法8.9孤立點分析

第九章數據挖掘的應用和發展趨勢9.1復雜數據對象的多維分析和描述性挖掘9.2空間數據挖掘9.3多媒體數據挖掘9.4時序數據和序列數據的挖掘9.5文本數據庫挖掘9.6Web挖掘Data Mining:Conceptsand Techniques9.1復雜數據對象的多維分析和描述性挖掘結構化數據的概化空間和多媒體數據概化中的聚集和近似計算對象標識符和類/子類層次的概化類復合層次的概化對象立方體的構造與挖掘用分而治之方法對規劃數據庫進行基于概化的挖掘

Chapter8.聚類分析什么是聚類分析?聚類分析中的數據類型主要聚類分析方法分類劃分方法（PartitioningMethods）分層方法基于密度的方法基于表格的方法基于模型（Model-Based）的聚類方法異常分析總結劃分方法:基本概念劃分方法:將一個包含n個數據對象的數據庫組織成k個劃分（k<=n），其中每個劃分代表一個簇（Cluster）。給定一個k，要構造出k個簇，并滿足采用的劃分準則：全局最優:盡可能的列舉所有的劃分；啟發式方法:k-平均和k-中心點算法k-平均(MacQueen’67):由簇的中心來代表簇；

Chapter8.聚類分析什么是聚類分析?聚類分析中的數據類型主要聚類分析方法分類劃分方法（Partitioning Methods）分層方法基于密度的方法基于表格的方法基于模型（Model-Based）的聚類方法異常分析總結Data Mining:Conceptsand Techniques什么是聚類分析?簇（Cluster）:一個數據對象的集合在同一個類中，對象之間0具有相似性；不同類的對象之間是相異的。

貝葉斯定理后驗概率(posterioriprobabilities):P(H|X)表示條件X下H的概率.貝葉斯定理:P(H|X)=P(X|H)P(H)/P(X)樸素貝葉斯分類假定有m個類C1,…Cm,對于數據樣本X,分類法將預測X屬于類Ci,當且僅當P(Ci|X)>P(Cj|X),1<=j<=m,j!=i根據貝葉斯定理,P(Ci|X)=P(X|Ci)P(Ci)/P(X)由于P(X)對于所有類都是常數,只需最大化P(X|Ci)P(Ci)計算P(X|Ci),樸素貝葉斯分類假設類條件獨立.即給定樣本屬性值相互條件獨立.P(x1,…,xk|C)=P(x1|C)

第七章：分類和預測7.1什么是分類？什么是預測7.2關于分類和預測的一些問題7.3使用決策樹進行分類7.4貝葉斯分類7.5（向后傳播分類）帶回饋的分類7.6基于關聯規則的分類7.7其他分類方法7.8預測7.9分類法的準確性7.10總結DataMining:ConceptsandTechniques分類和預測分類：預測種類字段基于訓練集形成一個模型，訓練集中的類標簽是已知的。使用該模型對新的數據進行分類預測:對連續性字段進行建模和預測。

第七章：分類和預測什么是分類？什么是預測關于分類和預測的一些問題使用決策樹進行分類貝葉斯分類帶回饋的分類基于關聯規則的分類其他分類方法預測分類的準確率總結

概念和技術第6章：從大數據庫中挖掘關聯規則關聯規則挖掘從交易數據庫中挖掘一維的布爾形關聯規則從交易數據庫中挖掘多層次關聯規則在交易數據庫和數據倉庫中挖掘多維關聯規則從關聯挖掘到相關性分析基于約束的關聯挖掘小結數據挖掘：概念和技術多層關聯規則項通常具有層次底層的項通常支持度也低某些特定層的規則可能更有意義交易數據庫可以按照維或層編碼可以進行共享的多維挖掘食品面包牛奶脫脂奶光明統一酸奶白黃數據挖掘

基于約束的挖掘使用約束的必要性在數據挖掘中常使用的幾種約束：知識類型約束：指定要挖掘的知識類型如關聯規則數據約束：指定與任務相關的數據集

第6章：挖掘大型數據庫中的關聯規則6.1關聯規則挖掘6.2由事務數據庫挖掘單維布爾關聯規則6.3由事務數據庫挖掘多層關聯規則6.4由關系數據庫和數據倉庫挖掘多維關聯規則6.5由關聯挖掘到相關性分析6.6基于約束的關聯挖掘6.7小結數據挖掘：概念和技術什么是關聯挖掘?關聯規則挖掘：在交易數據、關系數據或其他信息載體中，查找存在于項目集合或對象集合之間的頻繁模式、關聯、相關性、或因果結構。應用：購物籃分析、交叉銷售、產品目錄設計、loss-leaderanalysis、聚集、分類等。

概念描述特征化和比較什么是概念描述?數據概化和基于匯總的特征化解析特征化:分析屬性之間的關聯性挖掘類比較:獲取不同類之間的不同處在大型數據庫中挖掘描述統計度量討論總結什么是概念描述?描述性vs.預測性數據挖掘描述性數據挖掘:預測性數據挖掘:概念描述:特征化:對所選擇的數據集給出一個簡單明了的描述，匯總比較:提供對于兩個或多個數據集進行比較的描述概念描述和OLAP區別概念描述:能夠處理復雜的數據類型和各種匯總方法更加自動化OLAP:只能限制于少量的維度和數據類型用戶控制的流程特征化和比較什么是概念描述?數據概化和基于匯總的特征化分析特征化:分析屬性之間的關聯性挖掘類比較

**數據預處理2009年4月27日**2.1數據預處理的原因正確性（Correctness）一致性（Consistency）完整性（Completeness）可靠性（Reliability）數據質量的含義**數據錯誤的不可避免性數據輸入和獲得過程數據錯誤數據集成所表現出來的錯誤數據傳輸過程所引入的錯誤據統計有錯誤的數據占總數據的5%左右[Redmen],[Orr98]數據錯誤的危害性高昂的操作費用糟糕的決策制定組織的不信任分散管理的注意力**數據預處理的形式數據清理數據集成數據變換數據歸約**2.2描述性數據匯總均值分布式度量sum()count()min()max()代數度量average()mean()加權平均截斷平均減小極端值的影響整體度量中位數眾數中列數(max+min)/22.2.1度量數據的中心趨勢

第3章數據倉庫和數據挖掘的OLAP技術本章要點數據倉庫的基本概念多維數據模型數據倉庫的系統結構數據倉庫實現數據立方體技術的近一步發展從數據倉庫到數據挖掘數據倉庫的發展自從NCR公司為WalMart建立了第一個數據倉庫。1996年，加拿大的IDC公司調查了62家實現了數據倉庫的歐美企業，結果表明：數據倉庫為企業提供了巨大的收益。早期的數據倉庫大都采用當時流行的客戶/服務器結構。近年來分布式對象技術飛速發展，整個數據倉庫體系結構從功能上劃分為若干個分布式對象，這些分布式對象不僅可以直接用于建立數據倉庫，還可以在應用程序中向用戶提供調用的接口。

*2008年3月數據挖掘概念與技術*第1章引言本章要點數據倉庫的發展數據挖掘數據挖掘的類型數據挖掘常用技術數據挖掘解決的典型商業問題*數據倉庫的發展自從NCR公司為WalMart建立了第一個數據倉庫。1996年，加拿大的IDC公司調查了62家實現了數據倉庫的歐美企業，結果表明：數據倉庫為企業提供了巨大的收益。早期的數據倉庫：大都客戶/服務器結構。近年來：數據倉庫體系結構從功能上劃分為若干個分布式對象，可以直接用于建立數據倉庫，還可以在應用程序中向用戶提供調用的接口。

開始！大家好~~~~~我是這次的分享者賴志鵬，主要分享內容是BI大數據BI商業智能把商業智能看成一種解決方案應該比較恰當。商業智能的關鍵是從許多來自不同的企業運作系統的數據中提取出有用的數據并進行清理，以保證數據的正確性，然后經過抽取（Extraction）、轉換（Transformation）和裝載（Load），即ETL過程，合并到一個企業級的數據倉庫里，從而得到企業數據的一個全局視圖，在此基礎上利用合適的查詢和分析工具、數據挖掘工具、OLAP工具等對其進行分析和處理（這時信息變為輔助決策的知識），最后將知識呈現給管理者，為管理者的決策過程提供數據支持。數據倉庫模型設計與業務的關系分析需求，與客戶溝通需求。建模確定輸入尋找數據源預處理（不一定存在）數據挖掘（不一定存在）輸出結果算法手機號碼中