《數(shù)據(jù)挖掘與客戶關系管理》由會員分享，可在線閱讀，更多相關《數(shù)據(jù)挖掘與客戶關系管理（125頁珍藏版）》請在裝配圖網(wǎng)上搜索。

1、單擊此處編輯母版標題樣式,,單擊此處編輯母版文本樣式,,第二級,,第三級,,第四級,,第五級,,,*,吉林師范大學管理學院,數(shù)據(jù)挖掘與客戶關系管理,,案例 卓越亞馬遜的推薦系統(tǒng),,學習目標,通過本章的學習，將能夠：,,理解數(shù)據(jù)挖掘的含義,,熟悉數(shù)據(jù)挖掘的功能,,熟悉數(shù)據(jù)挖掘的主要技術,,掌握數(shù)據(jù)挖掘的業(yè)務流程,,了解客戶關系管理對數(shù)據(jù)挖掘的需求,,理解數(shù)據(jù)挖掘在客戶關系管理中的作用,,CRM,與數(shù)據(jù)挖掘,10,.1,數(shù)據(jù)挖掘概述,,10.2,數(shù)據(jù)挖掘的任務、技術和實施過程,,10.3,,數(shù)據(jù)挖掘,在,CRM,中應用,,10.4,CRM,數(shù)據(jù)挖掘應用實例,,10.5,,數(shù)據(jù)挖掘軟件在,CRM,中

2、的應用示例,,10.1,數(shù)據(jù)挖掘概述,10.1.1,數(shù)據(jù)挖掘的產(chǎn)生,,10.1.2,數(shù)據(jù)挖掘的定義,,10.1.3,數(shù)據(jù)挖掘的技術,,10.1.4,數(shù)據(jù)挖掘的功能,,10.1.5,數(shù)據(jù)挖掘的流程,,10.1.,6,數(shù)據(jù)挖掘的,發(fā)展方向,,10.1.1,數(shù)據(jù)挖掘,的產(chǎn)生,數(shù)據(jù)爆炸但知識貧乏,,支持數(shù)據(jù)挖掘技術的基礎,,數(shù)據(jù)挖掘逐漸演變的過程,,數(shù)據(jù)挖掘,數(shù)據(jù)庫越來越大,有價值的知識,可怕的數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)爆炸但知識貧乏,,數(shù)據(jù)挖掘的出現(xiàn),數(shù)據(jù)爆炸，知識貧乏,苦惱: 淹沒在數(shù)據(jù)中 ; 不能制定合適的決策!,數(shù)據(jù),知識,決策,模式,,趨勢,,事實,,關系,,模型,,關聯(lián)規(guī)則,,序列,目標市場,,資金分配,

3、,貿(mào)易選擇,,在哪兒做廣告,,銷售的地理位置,金融,,經(jīng)濟,,政府,,POS.,,人口統(tǒng)計,,生命周期,數(shù)據(jù)爆炸但知識貧乏,,,,更大,更便宜的存儲器,,,-- 磁盤密度以,Moore’s law,增長,,-- 存儲器價格飛快,,下降更快,更便宜的信息處理器,,-,- 分析更多的數(shù)據(jù),,-- 適應更多復雜的模型,,-- 引起更多查詢技術,,-- 激起更強的可視化技術,,數(shù)據(jù)挖掘處理技術,,--,數(shù)理統(tǒng)計,,-- 人工智能,,-- 機器學習,支持數(shù)據(jù)挖掘技術的基礎,,數(shù)據(jù)挖掘,的演化,,機器學習,,數(shù)據(jù)庫中的知識發(fā)現(xiàn),,數(shù)據(jù)挖掘,,10.1.2,數(shù)據(jù)挖掘的定義,SAS,研究所（199,10,）：

4、“在大量相關數(shù)據(jù)基礎之上進行數(shù)據(jù)探索和建立相關模型的先進方法”。,,Bhavani（1999）：“,使用模式識別技術、統(tǒng)計和數(shù)學技術，在大量的數(shù)據(jù),7,天連鎖酒店,中發(fā)現(xiàn)有意義的新關系、模式和趨勢的過程”。,,Hand et al（2000）：“,數(shù)據(jù)挖掘就是在大型數(shù)據(jù)庫中尋找有意義、有價值信息的過程”。,,數(shù)據(jù)挖掘的定義,技術角度的含義,,商業(yè)角度的含義,,與傳統(tǒng)方法的區(qū)別,,數(shù)據(jù)挖掘的技術上的定義,數(shù)據(jù)挖掘（,Data Mining,）,就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應用數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。,,這個定義包括好幾

5、層含義(1)數(shù)據(jù)源必須是真實的、大量的、含噪聲的；(2)發(fā)現(xiàn)的是用戶感興趣的知識；(3)發(fā)現(xiàn)的知識要可接受、可理解、可運用；(4)并不要求發(fā)現(xiàn)放之四海皆準的知識，僅支持特定的發(fā)現(xiàn)問題。,,,數(shù)據(jù)挖掘的商業(yè)角度的定義,按企業(yè)既定業(yè)務目標，對大量的企業(yè)數(shù)據(jù)進行探索和分析，揭示隱藏的、未知的或驗證已知的規(guī)律性，并進一步將其模型化的先進有效的方法。,,,,客戶接觸,,客戶信息,客戶數(shù)據(jù)庫,統(tǒng)計分析與數(shù)據(jù)挖掘,,客戶知識發(fā)現(xiàn),,客戶管理,知識發(fā)現(xiàn)：從數(shù)據(jù)中深入抽取隱含的、未知的和有潛在用途的信息,從商業(yè)數(shù)據(jù)到商業(yè)智能,,數(shù)據(jù)挖掘與傳統(tǒng)分析方法的區(qū)別,數(shù)據(jù)挖掘與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析,(,如查詢、報表、聯(lián)機應用分

6、析,),的本質(zhì)區(qū)別是數(shù)據(jù)挖掘是在沒有明確假設的前提下去挖掘信息、發(fā)現(xiàn)知識,.,。數(shù)據(jù)挖掘所得到的信息應具有先未知，有效和可實用三個特征,.,,先前未知的信息是指,,該信息是預先未曾預料到的，既數(shù)據(jù)挖掘是要發(fā)現(xiàn)那些不能靠直覺發(fā)現(xiàn)的信息或知識，甚至是違背直覺的信息或知識，挖掘出的信息越是出乎意料，就可能越有價值。在商業(yè)應用中最典型的例子就是一家連鎖店通過數(shù)據(jù)挖掘發(fā)現(xiàn)了小孩尿布和啤酒之間有著驚人的聯(lián)系,,,10.1.3,數(shù)據(jù)挖掘的功能,,自動預測趨勢和行為,,關聯(lián)分析,,對象分類,,聚類分析,,概念描述,,偏差檢測,,數(shù)據(jù)挖掘功能,—,預測,數(shù)據(jù)挖掘自動在大型數(shù)據(jù)庫中尋找預測性信息，以往需要進行大量

7、手工分析的問題如今可以迅速直接由數(shù)據(jù)本身得出結論。一個典型的例子是市場預測問題，數(shù)據(jù)挖掘使用過去有關促銷的數(shù)據(jù)來尋找未來投資中回報最大的用戶，其它可預測的問題包括預報破產(chǎn)以及認定對指定事件最可能作出反應的群體。,,,數(shù)據(jù)挖掘功能,—,關聯(lián)分析,數(shù)據(jù)關聯(lián)是數(shù)據(jù)庫中存在的一類重要的可被發(fā)現(xiàn)的知識。,,若兩個或多個變量的取值之間存在某種規(guī)律性，就稱為關聯(lián)。,,關聯(lián)可分為簡單關聯(lián)、時序關聯(lián)、因果關聯(lián)。,,關聯(lián)分析的目的是找出數(shù)據(jù)庫中隱藏的關聯(lián)網(wǎng)。有時并不知道數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)的關聯(lián)函數(shù)，即使知道也是不確定的，因此關聯(lián)分析生成的規(guī)則帶有可信度。,,關聯(lián)是某種事物發(fā)生時其他事物會發(fā)生的這樣一種聯(lián)系。例如：每天購

8、買啤酒的人也有可能購買香煙，比重有多大，可以通過關聯(lián)的支持度和可信度來描述。,,時序關聯(lián),是一種縱向的聯(lián)系。例如：今天銀行調(diào)整利率，明天股市的變化。,,數(shù)據(jù)挖掘功能,—,分類,按照分析對象的屬性、特征，建立不同的組類來描述事物。例如：銀行部門根據(jù)以前的數(shù)據(jù)將客戶分成了不同的類別，現(xiàn)在就可以根據(jù)這些來區(qū)分新申請貸款的客戶，以采取相應的貸款方案。,,數(shù)據(jù)挖掘功能,—,聚類,,數(shù)據(jù)庫中的記錄可被化分為一系列有意義的子集，即聚類。聚類增強了人們對客觀現(xiàn)實的認識，是概念描述和偏差分析的先決條件。聚類技術主要包括傳統(tǒng)的模式識別方法和數(shù)學分類學。聚類技術在劃分對象時不僅考慮對象之間的距離，還要求劃分出的類具

9、有某種內(nèi)涵描述，從而避免了傳統(tǒng)技術的某些片面性。,,數(shù)據(jù)挖掘功能,—,概念描述,概念描述就是對某類對象的內(nèi)涵進行描述，并概括這類對象的有關特征。概念描述分為特征性描述和區(qū)別性描述，前者描述某類對象的共同特征，后者描述不同類對象之間的,7,天連鎖酒店,區(qū)別。生成一個類的特征性描述只涉及該類對象中所有對象的共性。生成區(qū)別性描述的方法很多，如決策樹方法、遺傳算法等。,,數(shù)據(jù)挖掘功能,—,偏差檢測,數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)常有一些異常記錄，從數(shù)據(jù)庫中檢測這些偏差很有意義。偏差包括很多潛在的知識，如分類中的反常實例、不滿足規(guī)則的特例、觀測結果與模型預測值的偏差、量值隨時間的變化等。偏差檢測的基本方法是，尋找觀測結

10、果與參,,照值之間有意義的差別。,,偏差檢測,對分析對象的少數(shù)的、極端的特例的描述，揭示內(nèi)在的原因。例如：在銀行的100萬筆交易中有500例的欺詐行為，銀行為了穩(wěn)健經(jīng)營，就要發(fā)現(xiàn)這500例的內(nèi)在因素，減小以后經(jīng)營的風險。,,,10.1.4,數(shù)據(jù)挖掘應用,,應用領域：銀行、電信、保險、交通、零售等商業(yè)領域,,能解決的典型商業(yè)問題包括：,,數(shù)據(jù)庫營銷（,Database Marketing）,,客戶群體劃分（,Customer,Segmentation&Classification,）,,背景分析（,Profile Analysis）,,交叉銷售（,Cross-selling）,,客戶流失性分析（

11、,Churn Analysis）,,客戶信用記分（,Credit Scoring）,,欺詐發(fā)現(xiàn)（,Fraud Detection）,,各行業(yè)電子商務網(wǎng)站,算,,法,,層,商,,業(yè),,邏,,輯,,層,行,,業(yè),,應,,用,,層,商業(yè)應用,商業(yè)模型,挖掘算法,CRM,,產(chǎn)品推薦,,客戶細分,,客戶流失,,客戶利潤,,客戶響應,關聯(lián)規(guī)則、序列模式、分類、聚集、神經(jīng)元網(wǎng)絡、偏差分析…,,WEB,挖掘,,,網(wǎng)站結構優(yōu)化,,網(wǎng)頁推薦,,商品推薦,,。。。,基因挖掘,,,基因表達路徑分析,,基因表達相似性分析,,基因表達共發(fā)生分析,,。。。,銀行,,電信,,零售,,保險,制藥,,生物信息,,科學研究,,。。

12、。,相關行業(yè),數(shù)據(jù)挖掘的應用,,Debt<10% of Income,Debt=0%,Good,,Credit,,Risks,Bad,,Credit,,Risks,Good,,Credit,,Risks,Yes,Yes,Yes,NO,NO,NO,Income>$40K,Q,Q,Q,Q,I,I,1,2,3,4,5,6,factor 1,factor 2,factor n,神經(jīng)網(wǎng)絡,Neural Networks,聚類分析,Clustering,Open,,Accn’t,Add New,,Product,Decrease,,Usage,???,Time,序列分析,Sequence Analysis

13、,決策樹,Decision Trees,傾向性分析,客戶保留,,客戶生命周期管理,,目標市場,,價格彈性分析,客戶細分,,市場細分,傾向性分析,,客戶保留,,目標市場,,欺詐檢測,關聯(lián)分析,Association,市場組合分析,,,套裝產(chǎn)品分析,,目錄設計,,交叉銷售,數(shù)據(jù)挖掘的應用,,10.1.5,數(shù)據(jù)挖掘未來研究方向,,發(fā)現(xiàn)語言的形式化描述，即研究專門用于知識發(fā)現(xiàn)的數(shù)據(jù)挖掘語言，也許會像,SQL,語言一樣走向形式化和標準化；,,尋求數(shù)據(jù)挖掘過程中的可視化方法，使知識發(fā)現(xiàn)的過程能夠被用戶理解，也便于在知識發(fā)現(xiàn)的過程中進行人機交互；,,研究在網(wǎng)絡環(huán)境下的數(shù)據(jù)挖掘技術（,WebMining,），

14、,特別是在因特網(wǎng)上建立,DMKD,服務器，并且與數(shù)據(jù)庫服務器配合，實現(xiàn),WebMining,；,,加強對各種非結構化數(shù)據(jù)的開采（,DataMiningforAudio,＆,Video,），,如對文本數(shù)據(jù)、圖形數(shù)據(jù)、視頻圖像數(shù)據(jù)、聲音數(shù)據(jù)乃至綜合多媒體數(shù)據(jù)的開采；,,處理的數(shù)據(jù)將會涉及到更多的數(shù)據(jù)類型，這些數(shù)據(jù)類型或者比較復雜，或者是結構比較獨特。為了處理這些復雜的數(shù)據(jù)，就需要一些新的和更好的分析和建立模型的方法，同時還會涉及到為處理這些復雜或獨特數(shù)據(jù)所做的費時和復雜數(shù)據(jù)準備的一些工具和軟件。,,交互式發(fā)現(xiàn)和知識的維護更新。,,,10.2,數(shù)據(jù)挖掘的任務、技術、方法和實施過程,10.2.1,數(shù)據(jù)

15、挖掘任務,,數(shù)據(jù)總結,,分類發(fā)現(xiàn),,聚類分析,,關聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn),,10.2.2,數(shù)據(jù)挖掘技術,數(shù)據(jù)挖掘的方法很多，大致可分為：統(tǒng)計方法、機器學習方法、神經(jīng)網(wǎng)絡方法和數(shù)據(jù)庫方法。其中，統(tǒng)計方法可細分為：回歸分析（多元回歸、自回歸等）、判別分析（貝葉斯判別、費歇爾判別、非參數(shù)判別等）、聚類分析（系統(tǒng)聚類、動態(tài)聚類等）、探索性分析（主元分析法、相關分析法等）、以及模糊集、粗糙集、支持向量機等。機器學習中，可細分為：歸納學習方法（決策樹、規(guī)則歸納等）、基于范例的推理,CBR,、,遺傳算法、貝葉斯信念網(wǎng)絡等。神經(jīng)網(wǎng)絡方法，可細分為：前向神經(jīng)網(wǎng)絡（,BP,算法等）、自組織神經(jīng)網(wǎng)絡（自組織特征映射、競爭學習等

16、）等。數(shù)據(jù)庫方法主要是基于可視化的多維數(shù)據(jù)分析或,OLAP,方法，另外還有面向?qū)傩缘臍w納方法。,,,●,數(shù)據(jù)挖掘技術的分類,——,回顧分析：注重解決過去和現(xiàn)在的問題,如：兩年來不同地區(qū)、人口和產(chǎn)品情況下的各銷售部門銷售業(yè)績分析,——,預測分析：在歷史信息的基礎上預測某些事件和行為,如：建立預測模型來描述客戶的流失率,——,分類：根據(jù)某種標準將數(shù)據(jù)庫記錄分類到許多預先定義好的類別,如：信用卡公司將客戶記錄分為好、中、差三類,,分類可以產(chǎn)生規(guī)則：如果一個客戶收入超過,5000,萬元，年齡在,45,－,55,歲之間，居住在某地區(qū)，那么他的信用等級為好。,數(shù)據(jù)挖掘技術,,●,數(shù)據(jù)挖掘技術的分類,——,

17、聚類：根據(jù)某些屬性將數(shù)據(jù)庫分割為一些子集和簇,,如：在了解客戶的過程中，嘗試使用從未使用過的屬性分割人群以發(fā)現(xiàn)潛在客戶的簇,——,關聯(lián)：通過考察記錄來識別數(shù)據(jù)間的密切關系,關聯(lián)關系常常表現(xiàn)為規(guī)則，常用于超市購物籃分析,,如：所有包含,A,和,B,的記錄中有,60,％同時包含,C,。,——,時間序列：用于幫助識別與時間有關的模式,,如：通過對客戶多次購物行為的分析可以發(fā)現(xiàn)購物行為在時間上的關系 常用于產(chǎn)品目錄營銷的分析,數(shù)據(jù)挖掘的一般目的就是,檢測、解釋和預測,數(shù)據(jù)中定性的和／或定量的模式,數(shù)據(jù)挖掘技術,,●,數(shù)據(jù)挖掘方法學,——,模式,,數(shù)據(jù)庫中一個事件或事件的結合，這些事件比預期的

18、要經(jīng)常發(fā)生，其實際發(fā)生率明顯不同于隨機情況下的可期望發(fā)生率。,,模式是數(shù)據(jù)驅(qū)動的，一般只反映數(shù)據(jù)本身,——,模型,,對構建事件的源時的歷史數(shù)據(jù)庫的描述，并且能夠成功地應用于新的數(shù)據(jù)，以便對缺少的數(shù)據(jù)作出預測或?qū)ζ谕臄?shù)據(jù)作出說明。,模型的一般表現(xiàn)形式,數(shù)學方程式,描述各客戶段的規(guī)則集,計算機表示方式,,模式可視化,數(shù)據(jù)挖掘技術,,●,數(shù)據(jù)挖掘方法學,——,取樣,,根據(jù)問題的需要采用隨機取樣的方法從數(shù)據(jù)庫中抽取數(shù)據(jù)進行挖掘，有助于迅速發(fā)現(xiàn)模式、創(chuàng)建模型,,數(shù)據(jù)本身的處理過程需要驗證,——,驗證模型,,模型創(chuàng)建過程需要保證正確,,模型應用的驗證,,在依據(jù)一些歷史數(shù)據(jù)建造模型后，將模型應用于未參與建

19、造模型的其他類似的歷史數(shù)據(jù)，比較其模型輸出結果與實際結果。,數(shù)據(jù)挖掘技術,,人工神經(jīng)網(wǎng)絡,神經(jīng)網(wǎng)絡近來越來越受到人們的關注，因為它為解決大復雜度問題提供了一種相對來說比較有效的簡單方法。神經(jīng)網(wǎng)絡可以很容易的解決具有上百個參數(shù)的問題（當然實際生物體中存在的神經(jīng)網(wǎng)絡要比我們這里所說的程序模擬的神經(jīng)網(wǎng)絡要復雜的多）。神經(jīng)網(wǎng)絡常用于兩類問題：分類和回歸。,,決策樹,決策樹把數(shù)據(jù)歸入可能對一個目標變量有不同效果的規(guī)則組。例如，我們希望發(fā)現(xiàn)可能會對直郵有反應的個人特點。這些特點可以解釋為一組規(guī)則。,,決策樹,假設您是一個銷售一種新的銀行服務的直郵計劃研究的負責人。為最大程度地獲益，您希望確定基于前次促銷活

20、動的家庭細分最有可能響應相似的促銷活動。通常這可以通過查找最能把響應前次促銷的家庭和沒有響應的家庭區(qū)分開的人口統(tǒng)計信息變量的組合來實現(xiàn)。,,決策樹為您提供諸如誰會最好地響應新的促銷等重要線索，并通過只郵寄給最有可能響應的人來最大程度地獲得直郵效益，提高整體響應率，并極有希望同時增加銷售。,,決策樹建立,決策樹中最上面的節(jié)點稱為根節(jié)點，是整個決策樹的開始。本例把響應客戶作為根節(jié)點。,可以看到所有收到直郵信件的人中有,10%,有響應。,,然后根據(jù)記錄字段的不同取值建立樹的分支,,如分為有住房和無住房兩組，則15%的租戶有響應，而房主則只有5%。,,還可以在每個分支子集中重復建立下層結點和分支。,我

21、們可以繼續(xù)分組來發(fā)現(xiàn)最有可能響應的組群。這一組群可以表示為一個規(guī)則，如,“,如果收件人是租戶，有較高的家庭收入，沒有儲蓄存款賬戶，那么他有45%的響應概率,”,。簡單地說，有這些特點的組群中有45%可能會對直郵有響應。,,決策樹圖,,決策樹應用,決策樹也是分析消耗(流線性生產(chǎn))、發(fā)現(xiàn)交叉銷售機會、進行促銷、信用風險或破產(chǎn)分析和發(fā)覺欺詐行為的得力工具。,,聚類分析,聚類如同通常所說的“物以類聚”，是把一組個體按照相似性歸成若干類別。,,它的目的是使屬于同一類別的個體之間的距離盡可能的小，而不同類別上的個體間的距離盡可能的大。它反映同類事物共同性質(zhì)的特征型知識和不同事物之間的差異性質(zhì)的特征型知識。

22、,,通過聚類，數(shù)據(jù)庫中的記錄可被劃分為一系列有意義的子集。聚類增強了人們對客觀現(xiàn)實的認識，是進行概念描述和偏差分析的先決條件。,,聚類分析,簇（,Cluster）:,一個數(shù)據(jù)對象的集合,,在同一個類中，對象之間具有相似性；,,不同類的對象之間是相異的。,,聚類分析,,把一個給定的數(shù)據(jù)對象集合分成不同的簇；,,聚類是一種無監(jiān)督分類法: 沒有預先指定的類別；,,典型的應用,,作為一個獨立的分析工具，用于了解數(shù)據(jù)的分布；,,作為其它算法的一個數(shù)據(jù)預處理步驟；,,,聚類分析應用,市場銷售:,幫助市場人員發(fā)現(xiàn)客戶中的不同群體，然后用這些知識來開展一個目標明確的市場計劃；,,土地使用:,在一個陸地觀察數(shù)據(jù)

23、庫中標識那些土地使用相似的地區(qū)；,,保險:,對購買了汽車保險的客戶，標識那些有較高平均賠償成本的客戶；,,城市規(guī)劃:,根據(jù)類型、價格、地理位置等來劃分不同類型的住宅；,,地震研究:,根據(jù)地質(zhì)斷層的特點把已觀察到的地震中心分成不同的類；,,聚類分析的評判,一個好的聚類方法要能產(chǎn)生高質(zhì)量的聚類結果,——,簇，這些簇要具備以下兩個特點：,,高的簇內(nèi)相似性,,低的簇間相似性,,聚類結果的好壞取決于該聚類方法采用的相似性評估方法以及該方法的具體實現(xiàn)；,,聚類方法的好壞還取決與該方法是能發(fā)現(xiàn)某些還是所有的隱含模式；,,遺傳算法,遺傳算法,(,Genetic Algorithms),是,J.H.Hollan

24、d,根據(jù)生物進化的模型提出的一種優(yōu)化算法,。,雖然,GA,剛提出時沒有受到重視，但近年來，人們把它應用于學習、優(yōu)化、自適應等問題中。模擬生物進化過程的算法，由繁殖,(,選擇,),、交叉,(,重組,),、,,變異,(,突變,),三個基本算子組成。遺傳算法已在優(yōu)化計算、分類、機器學習等方面發(fā)揮了顯著作用。遺傳算法是基于進化理論，并采用遺傳結合、遺傳變異、以及自然選擇等設計方法的優(yōu)化技術。,,,遺傳算法,GA,的算法首先在解空間中取一群點，作為遺傳開始的第一代。每個點（基因）用一二進制的數(shù)字串表示，其優(yōu)劣程度用一目標函數(shù)（,Fitness function,）,來衡量。在向下一代的遺傳演變中，首先把

25、前一代中的每個數(shù)字串根據(jù)由其目標函數(shù)值決定的概率分配到配對池中。好的數(shù)字串以高的概率被復制下來，劣的數(shù)字串被淘汰掉。然后將配對池中的數(shù)字任意配對，并對每一數(shù)字串進行交叉操作，產(chǎn)生新的子孫（數(shù)字串）。最后對新的數(shù)字串的某一位進行變異。這樣就產(chǎn)生了新的一代。按照同樣的方法，經(jīng)過數(shù)代的遺傳演變后，在最后一代中得到全局最優(yōu)解或近似最優(yōu)解。,,,規(guī)則推導,規(guī)則推導，從統(tǒng)計意義上對數(shù)據(jù)中的“如果-那么”規(guī)則進行尋找和推導，得到關聯(lián)規(guī)則。,,關聯(lián)規(guī)則挖掘發(fā)現(xiàn)大量數(shù)據(jù)中項集之間有趣的關聯(lián)或相關聯(lián)系。,,可視化技術,用圖表等方式把數(shù)據(jù)特征用直觀地表述出來，如直方圖等，這其中運用的許多描述統(tǒng)計的方法?？梢暬夹g面

26、對的一個難題是高維數(shù)據(jù)的可視化。,,信息可視化和數(shù)據(jù)挖掘是兩個可互為補充利用的相關研究領域。當信息可視化作為數(shù)據(jù)挖掘的技術之一時，同其它技術相比，它有一個獨特之處：能極大地發(fā)揮用戶的主動參預性。由于對數(shù)據(jù)進行了可視化，用戶愿意進行探索（,Explore），,在探索過程中有可能發(fā)現(xiàn)意外的知識。,,其他技術,近鄰算法，將數(shù)據(jù)集合中每一個記錄進行分類的方法。,,統(tǒng)計分析方法，在數(shù)據(jù)庫字段項之間存在兩種關系:函數(shù)關系(能用函數(shù)公式表示的確定性關系)和相關關系(不能用函數(shù)公式表示，但仍是相關確定性關系)，對它們的分析可采用回歸分析、相關分析、主成分分析等方法。,,模糊論方法，利用模糊集合理論，對實際問題

27、進行模糊判斷、模糊決策、模糊模式識別、模糊簇聚分析。,,●,經(jīng)典方法,——,統(tǒng)計,,統(tǒng)計可以通過對類似下列問題的回答獲得模式,○,在我的數(shù)據(jù)庫中存在什么模式,○,某個事件發(fā)生的可能性是什么,○,那些模式是重要的模式,,統(tǒng)計的一個重要價值就是它提供了對數(shù)據(jù)庫的高層視圖，這種視圖提供了有用的信息，但不要求在細節(jié)上理解數(shù)據(jù)庫的每一條記錄。,10.2.3,數(shù)據(jù)挖掘方法,,,●,經(jīng)典方法,——,最近鄰,,通過檢測與預測對象最接近的對象的狀況對預測對象進行預測,,原理：,,某一特定對象可能與其他某一或某些對象比其 它一些第三對象更接近；,,相互之間“接近”的對象會有相似的取值,,根據(jù)其中一個對象的取值，預

28、測其最近鄰對象的預測值,,商業(yè),,應用：,文獻檢索,市場籃子分析,,應用,,評價：,,最近鄰的數(shù)量,最近鄰的距離,決定最近鄰預測的可信度,數(shù)據(jù)挖掘方法,,●,現(xiàn)代方法,——,基礎理論,有指導的學習,(Supervised Learning),歸納 概念 分類標準與模型 分類,有指導的學習的目的：建立分類模型,用模型確定新數(shù)據(jù)實例的類別,訓練數(shù)據(jù)（,Training Data,）,與檢驗集,(Test Set),用于創(chuàng)建模型的數(shù)據(jù)實例稱為訓練數(shù)據(jù),用于檢驗模型的準確度的數(shù)據(jù)實例稱為檢驗集,數(shù)據(jù)挖掘方法,,,有指導的學習,(Super

29、vised Learning),患者代碼,嗓子痛,發(fā)燒,淋巴腫,充血,頭痛,診斷結果,1,Yes,yes,Yes,Yes,Yes,咽炎,2,No,No,No,Yes,Yes,敏感癥,3,Yes,Yes,No,Yes,No,感冒,4,Yes,No,Yes,No,No,咽炎,5,No,Yes,No,Yes,No,感冒,6,No,No,No,Yes,No,敏感癥,10,No,No,Yes,No,No,咽炎,8,Yes,No,No,Yes,Yes,敏感癥,9,No,Yes,No,Yes,Yes,感冒,10,yes,Yes,no,Yes,Yes,感冒,淋巴腫,數(shù)據(jù)挖掘方法,患者代碼,嗓子痛,發(fā)燒,淋巴腫

30、,充血,頭痛,診斷結果,11,No,No,Yes,Yes,Yes,?,12,Yes,Yes,No,No,Yes,?,13,No,No,No,No,Yes,?,,,,,,,,,有指導的學習,(Supervised Learning),患者代碼,嗓子痛,發(fā)燒,淋巴腫,充血,頭痛,診斷結果,1,Yes,yes,Yes,Yes,Yes,咽炎,2,No,No,No,Yes,Yes,敏感癥,3,Yes,Yes,No,Yes,No,感冒,4,Yes,No,Yes,No,No,咽炎,5,No,Yes,No,Yes,No,感冒,6,No,No,No,Yes,No,敏感癥,10,No,No,Yes,No,No,咽

31、炎,8,Yes,No,No,Yes,Yes,敏感癥,9,No,Yes,No,Yes,Yes,感冒,10,yes,Yes,No,Yes,Yes,感冒,淋巴腫,發(fā) 燒,No,No,Yes,Yes,咽炎,敏感癥,感冒,淋巴腫、發(fā)燒是有意義的屬性,嗓子痛、充血、頭痛是無意義的屬性,數(shù)據(jù)挖掘方法,,,有指導的學習,(Supervised Learning),淋巴腫,發(fā) 燒,No,No,Yes,Yes,咽炎,敏感癥,感冒,患者代碼,嗓子痛,發(fā)燒,淋巴腫,充血,頭痛,診斷結果,11,No,No,Yes,Yes,Yes,?,12,Yes,Yes,No,No,Yes,?,13,No,No,No,No,Yes,?

32、,,,,,,,,未知分類的數(shù)據(jù)實例（檢驗集）,數(shù)據(jù)挖掘方法,,無指導的學習,(Unsupervised Learning),為沒有預先定義分類標準的數(shù)據(jù)建立模型,客戶,ID,客戶類型,交易保證金帳戶,交易方法,交易數(shù)／月,性別,年齡,嗜好,年收入,1005,聯(lián)合,No,Online,12.5,F,30-39,網(wǎng)球,4,－,5.9,萬,1013,委托保管,No,Broke,0.5,F,50-59,滑雪,8,－,9.9,萬,1245,聯(lián)合,No,Online,3.6,M,20-29,高爾夫,2,－,3.9,萬,2110,個人,Yes,Broke,22.3,M,30-39,釣魚,4,－,5.9,萬,

33、1001,個人,Yes,Online,5.0,M,40-49,高爾夫,6,－,10.9,萬,ABC,投資公司客戶表,數(shù)據(jù)挖掘方法,,無指導的學習,(Unsupervised Learning),區(qū)分在線投資者和經(jīng)紀人投資者的特征是什么,一個新客戶未開設交易保證金帳戶，如何確定其將來是否會開設這種帳戶,能建立一個預測新投資者月均交易數(shù)的模型嗎,女性和男性投資者有什么不同的特征,交易方式,交易保證金帳戶,月均交易數(shù),性別,數(shù) 據(jù) 挖 掘 問 題,屬 性,哪些屬性相似性決定,ABC,公司的客戶分組,屬性值的哪些不同之處分隔了客戶數(shù)據(jù)庫,有指導的學習,無指導的學習,數(shù)據(jù)挖掘方法,,●,現(xiàn)代方法,—

34、—,決策樹（,Decision Tree,）,決策樹是一種有指導學習的數(shù)據(jù)挖掘方法,決策樹的組成,決策節(jié)點、分支、葉子,———,根節(jié)點,分支,———,葉子,Debt<10% of Income,Debt=0%,Good,,Credit,,Risks,Bad,,Credit,,Risks,Good,,Credit,,Risks,Yes,Yes,Yes,NO,NO,NO,Income>$40K,節(jié)點,,決策樹的分支過程就是對數(shù)據(jù)進行分類的過程，利用幾個變量（每個變量對應一個問題）來判斷數(shù)據(jù)所屬的類別。在分支后，要使不同分支之間數(shù)據(jù)的差異盡可能大、同一分支內(nèi)的數(shù)據(jù)盡量相同。這一分割過程也就是數(shù)據(jù)的“

35、純化”過程。,數(shù)據(jù)挖掘方法,,決,,策,,樹,,的,,算,,法,,步,,驟,○假設,T,為訓練實例集,,○選擇一個最能區(qū)別,T,中實例的屬性,,○創(chuàng)建一個決策節(jié)點，它的值為所選擇的屬性,,○創(chuàng)建該節(jié)點的分支，每個分支代表所選屬性的一個唯一值,,○使用分支的值，將數(shù)據(jù)實例分割為子類,,○對于步驟,5,所創(chuàng)建的各個子類：,,★如果子類中的數(shù)據(jù)實例滿足以下條件，可按此決策樹對新數(shù)據(jù)實例指定類別,,☆分割中只包含一條數(shù)據(jù)實例,,☆分割中所有數(shù)據(jù)實例的屬性都相同,,☆繼續(xù)分割得到的改進不明顯,,★如果子類不滿足上述條件，則設,T’,為當前子類數(shù)據(jù)實例集合，返回步驟,2,數(shù)據(jù)挖掘方法,,決策樹的屬性選取,

36、屬性選取標準：,最大化反映數(shù)據(jù)差異，使樹的層次和節(jié)點數(shù)最小,患者代碼,嗓子痛,發(fā)燒,淋巴腫,充血,頭痛,診斷結果,1,Yes,yes,Yes,Yes,Yes,咽炎,2,No,No,No,Yes,Yes,敏感癥,3,Yes,Yes,No,Yes,No,感冒,4,Yes,No,Yes,No,No,咽炎,5,No,Yes,No,Yes,No,感冒,6,No,No,No,Yes,No,敏感癥,10,No,No,Yes,No,No,咽炎,8,Yes,No,No,Yes,Yes,敏感癥,9,No,Yes,No,Yes,Yes,感冒,10,yes,Yes,no,Yes,Yes,感冒,淋巴腫,發(fā) 燒,No,N

37、o,Yes,Yes,咽炎,敏感癥,感冒,數(shù)據(jù)挖掘方法,,患者代碼,嗓子痛,發(fā)燒,淋巴腫,充血,頭痛,診斷結果,1,Yes,yes,Yes,Yes,Yes,咽炎,2,No,No,No,Yes,Yes,敏感癥,3,Yes,Yes,No,Yes,No,感冒,4,Yes,No,Yes,No,No,咽炎,5,No,Yes,No,Yes,No,感冒,6,No,No,No,Yes,No,敏感癥,10,No,No,Yes,No,No,咽炎,8,Yes,No,No,Yes,Yes,敏感癥,9,No,Yes,No,Yes,Yes,感冒,10,yes,Yes,no,Yes,Yes,感冒,淋巴腫,發(fā) 燒,No,No,

38、Yes,Yes,敏感癥,敏感癥,咽炎,No,Yes,頭 痛,淋巴腫,感冒,發(fā) 燒,淋巴腫,No,Yes,咽炎,No,Yes,數(shù)據(jù)挖掘方法,決策樹的屬性選取,屬性選取標準：,最大化反映數(shù)據(jù)差異，使樹的層次和節(jié)點數(shù)最小,,信用卡促銷數(shù)據(jù)庫,收入段,壽險促銷,信用卡保險,性別,年齡,4-5,萬,No,No,M,45,3-4,萬,Yes,No,F,40,4-5,萬,No,No,M,42,3-4,萬,Yes,Yes,M,43,5-6,萬,Yes,No,F,38,2-3,萬,No,No,F,55,3-4,萬,Yes,Yes,M,35,2-3,萬,No,No,M,210,3-4,萬,No,No,F,43

39、,3-4,萬,Yes,No,F,41,4-5,萬,Yes,No,M,43,2-3,萬,Yes,No,F,29,5-6,萬,Yes,No,F,39,4-5,萬,No,No,M,55,2-3,萬,Yes,Yes,F,19,○選取收入段為根節(jié)點,○選取壽險促銷為輸出屬性,○沿著每個分支有兩個類，選取最頻繁出現(xiàn)的類,,收入段,2Yes2No,4Yes1No,3No 1Yes,2Yes,2—3,萬,3—4,萬,4—5,萬,5—6,萬,○訓練集分類的正確性為,11,／,15,＝,103,％,數(shù)據(jù)挖掘方法,,——,決策樹（,Decision Tree,）：,例,信用卡促銷數(shù)據(jù)庫,○選取信用卡保險為根節(jié)點,

40、○選取壽險促銷為輸出屬性,○沿著每個分支有兩個類，選取最頻繁出現(xiàn)的類,信用卡保險,6Yes6No,3Yes 0No,No,Yes,○訓練集分類的正確性為,9,／,15,＝,60,％,數(shù)據(jù)挖掘方法,收入段,壽險促銷,信用卡保險,性別,年齡,4-5,萬,No,No,M,45,3-4,萬,Yes,No,F,40,4-5,萬,No,No,M,42,3-4,萬,Yes,Yes,M,43,5-6,萬,Yes,No,F,38,2-3,萬,No,No,F,55,3-4,萬,Yes,Yes,M,35,2-3,萬,No,No,M,210,3-4,萬,No,No,F,43,3-4,萬,Yes,No,F,41,4-

41、5,萬,Yes,No,M,43,2-3,萬,Yes,No,F,29,5-6,萬,Yes,No,F,39,4-5,萬,No,No,M,55,2-3,萬,Yes,Yes,F,19,,——,決策樹（,Decision Tree,）：,例,信用卡促銷數(shù)據(jù)庫,○選取數(shù)值型屬性年齡為根節(jié)點,○選取壽險促銷為輸出屬性,○依照年齡排序，對照輸出屬性進行數(shù)據(jù)分割，選擇數(shù)據(jù)分割點,年 齡,9Yes3No,0Yes 3No,≤,43,＞,43,○以年齡≤,43,結合壽險促銷＝,Yes,，,訓練集分類的正確性為,12,／,15,＝,80,％,110,210,29,35,38,39,40,41,42,43,43,4

42、3,45,55,55,Y,N,Y,Y,Y,Y,Y,Y,N,Y,Y,N,N,N,N,數(shù)據(jù)挖掘方法,收入段,壽險促銷,信用卡保險,性別,年齡,4-5,萬,No,No,M,45,3-4,萬,Yes,No,F,40,4-5,萬,No,No,M,42,3-4,萬,Yes,Yes,M,43,5-6,萬,Yes,No,F,38,2-3,萬,No,No,F,55,3-4,萬,Yes,Yes,M,35,2-3,萬,No,No,M,210,3-4,萬,No,No,F,43,3-4,萬,Yes,No,F,41,4-5,萬,Yes,No,M,43,2-3,萬,Yes,No,F,29,5-6,萬,Yes,No,F,39

43、,4-5,萬,No,No,M,55,2-3,萬,Yes,Yes,F,19,,——,決策樹（,Decision Tree,）：,例,信用卡促銷數(shù)據(jù)庫,年 齡,Yes,（,6,／,1,）,No,（,2,／,1,）,≤,43,＞,43,性 別,F M,信用卡保險,Yes,（,2,／,0,）,No,（,3,／,0,）,No Yes,信用卡數(shù)據(jù)庫的三節(jié)點決策樹,○訓練集分類的正確性為,13,／,15,＝,810,％,數(shù)據(jù)挖掘方法,收入段,壽險促銷,信用卡保險,性別,年齡,4-5,萬,No,No,M,45,3-4,萬,Yes,No,F,40,4-5,萬,No,No,

44、M,42,3-4,萬,Yes,Yes,M,43,5-6,萬,Yes,No,F,38,2-3,萬,No,No,F,55,3-4,萬,Yes,Yes,M,35,2-3,萬,No,No,M,210,3-4,萬,No,No,F,43,3-4,萬,Yes,No,F,41,4-5,萬,Yes,No,M,43,2-3,萬,Yes,No,F,29,5-6,萬,Yes,No,F,39,4-5,萬,No,No,M,55,2-3,萬,Yes,Yes,F,19,,——,決策樹（,DecisionTree,）：,例,信用卡促銷數(shù)據(jù)庫,收入段,壽險促銷,信用卡保險,性別,年齡,4-5,萬,No,No,M,45,3-4,萬

45、,Yes,No,F,40,4-5,萬,No,No,M,42,3-4,萬,Yes,Yes,M,43,5-6,萬,Yes,No,F,38,2-3,萬,No,No,F,55,3-4,萬,Yes,Yes,M,35,2-3,萬,No,No,M,210,3-4,萬,No,No,F,43,3-4,萬,Yes,No,F,41,4-5,萬,Yes,No,M,43,2-3,萬,Yes,No,F,29,5-6,萬,Yes,No,F,39,4-5,萬,No,No,M,55,2-3,萬,Yes,Yes,F,19,信用卡保險,Yes,（,5,／,2,）,No,（,4,／,1,）,No,Yes,性 別,F

46、 M,Yes,（,3,／,0,）,信用卡數(shù)據(jù)庫的兩節(jié)點決策樹,○訓練集分類的正確性為,12,／,15,＝,80,％,數(shù)據(jù)挖掘方法,,——,決策樹（,Decision Tree,）：,例,信用卡促銷數(shù)據(jù)庫檢驗集,收入段,壽險促銷,信用卡保險,性別,年齡,檢驗結果,4-5,萬,No,No,M,42,正確,2-3,萬,No,No,M,210,正確,3-4,萬,No,No,M,43,正確,2-3,萬,Yes,No,M,29,錯誤,年 齡,Yes,（,6,／,1,）,No,（,2,／,1,）,≤,43,＞,43,性 別,F M,信用卡保險,Yes,（,2,／,0,

47、）,No,（,3,／,0,）,No Yes,信用卡數(shù)據(jù)庫的三節(jié)點決策樹,數(shù)據(jù)挖掘方法,,●,現(xiàn)代方法,——K,－,平均值算法,,K-,平均值算法是一種簡單而有效的無指導學習的統(tǒng)計聚類方法，將一組數(shù)據(jù)劃分為不相關的簇,算 法 步 驟,○選擇一個,K,值，用以確定簇的總數(shù),○在數(shù)據(jù)集中任意選擇,K,個,數(shù)據(jù)實例，作為初始的簇中心,○試用簡單的歐氏距離將其它數(shù)據(jù)實例賦予距離它們最近的簇中心,○試用每個簇中的數(shù)據(jù)實例，計算每個簇的新的平均值,○如果新的平均值等于次迭代的平均值，終止該過程。否則，用新平均值作為簇中心并重復步驟,3,－,5,。,點,A(x1,y1),與點,B(x2,y2)

48、,之間的歐氏距離計算式為,數(shù)據(jù)挖掘方法,,K,－,平均值算法：例,K-,平均值輸入屬性,實例,X,Y,1(C1),1.0,1.5,2,1.0,4.5,3(C2),2.0,1.5,4,2.0,3.5,5,3.0,2.5,6,5.0,6.0,1.,選擇,K=2,，,即將所有數(shù)據(jù)實例分為兩個簇,2.,選擇實例,1,作為第,1,個簇的中心，實例,3,作為第,2,個簇的中心,3.,計算各數(shù)據(jù)實例與,C1,、,C2,之間的歐氏距離,Dist(C1,－,1)=0.00 Dist(C2,－,1)=1.00 C1,,Dist(C1,－,2)=3.00 Dist(C2,－,2)=

49、3.16 C1,,Dist(C1,－,3)=1.00 Dist(C2,－,3)=0.00 C2,,Dist(C1,－,4)=2.24 Dist(C2,－,4)=2.00 C2,,Dist(C1,－,5)=2.24 Dist(C2,－,5)=1.41 C2,,Dist(C1,－,6)=6.02 Dist(C2,－,6)=5.41 C2,4.,迭代結果得到以下兩個簇,,簇,C1,包含實例,1,、,2,，簇,C2,包含實例,3,、,4,、,5,、,6,Y,X,數(shù)據(jù)挖掘方法,,——K,－,平均值算法：例,

50、K-,平均值輸入屬性,實例,X,Y,1(C1),1.0,1.5,2,1.0,4.5,3(C2),2.0,1.5,4,2.0,3.5,5,3.0,2.5,6,5.0,6.0,5.,重新計算每個簇的中心,對于,C1,：,x=(1.0+1.0)/2=1.0,,y=(1.5+4.5)/2=3.0,,,對于,C2,：,x=(2.0+2.0+3.0+5.0)/4=3.0,,y=(1.5+3.5+2.5+6.0)/4=3.3105,,,因此，新的簇中心為,C1=(1.0,，,3.0),,C2=(3.0,，,3.3105),Y,X,6.,由于簇中心改變，進行第,2,次迭代,,K,－,平均值算法：例,K-,平均

51、值輸入屬性,實例,X,Y,1(C1),1.0,1.5,2,1.0,4.5,3(C2),2.0,1.5,4,2.0,3.5,5,3.0,2.5,6,5.0,6.0,Dist(C1,－,1)=1.50 Dist(C2,－,1)=2.104 C1,,Dist(C1,－,2)=1.50 Dist(C2,－,2)=2.29 C1,,Dist(C1,－,3)=1.80 Dist(C2,－,3)=2.125 C1,,Dist(C1,－,4)=1.12 Dist(C2,－,4)=1.01 C2,,Dist(C1,－,5)=2.06

52、 Dist(C2,－,5)=0.8105 C2,,Dist(C1,－,6)=5.00 Dist(C2,－,6)=3.30 C2,第,2,次迭代的結果導致了簇的變化：,,C1,包含實例,1,、,2,和,3,，,C2,包含,4,、,5,和,6,Y,X,,K,－,平均值算法：例,K-,平均值輸入屬性,實例,X,Y,1(C1),1.0,1.5,2,1.0,4.5,3(C2),2.0,1.5,4,2.0,3.5,5,3.0,2.5,6,5.0,6.0,10.,重新計算每個簇的中心,對于,C1,：,x=(1.0+1.0,＋,2.0)/3=1.33,,y=(1.5+4.5,＋

53、,1.5)/3=2.50,,,對于,C2,：,x=(2.0+3.0+5.0)/3=3.33,,y=(3.5+2.5+6.0)/3=4.00,,,因此，新的簇中心為,C1=(1.33,，,2.50),,C2=(3.33,，,4.00),8.,由于簇中心改變，繼續(xù)進行第,3,次迭代,Y,X,,K,－,平均值算法：例,數(shù)據(jù)實例與它們所對應的簇中心之間的誤差平方和最小,K,－,平均值算法的幾個應用,K,－,平均值算法的最優(yōu)聚類標準,輸出結果,簇,中心,簇點,均方誤差,1,(2.610, 4.610),,(2.00, 1.83),2, 4, 6,,1, 3, 5,14.50,2,(1.5, 1.5),,

54、(2.105, 4.125),1, 3,,2, 4, 5, 6,15.94,3,(1.8, 2.10),,(5, 6),1, 2, 3, 4, 5,,6,9.60,Y,X,Y,X,Y,X,,●,現(xiàn)代方法,——,關聯(lián)規(guī)則（,Association Rules,）,關聯(lián)規(guī)則的表現(xiàn)形式,,關聯(lián)規(guī)則是一種無指導學習的數(shù)據(jù)挖掘中最普遍的知識發(fā)現(xiàn)，是指在行為上具有某種關聯(lián)的多個事物在一次事件中可能同時出現(xiàn)，從而在多個事物中建立聯(lián)系規(guī)則的方法。,,“如果怎么樣、怎么樣、怎么樣，那么就會怎么樣”,,,關聯(lián)規(guī)則的構成,前件,——,“,如果怎么樣、怎么樣、怎么樣”,,后件,——,“,那么就怎么樣”,,,——,如

55、果買了西裝，就會買領帶,,——,如果買精顯彩電,，,就會買家庭影院系統(tǒng),,規(guī)則的構成,如果怎么樣、怎么樣、怎么樣，就會怎么樣,前件，激發(fā)條件,后件，結果,規(guī)則表現(xiàn)為在前件所有條件成立的前提下，后件結果會以某一正確概率出現(xiàn),關聯(lián)規(guī)則（,Association Rules,）,,規(guī)則的置信度和支持度,關聯(lián)規(guī)則（,Association Rules,）,規(guī)則的,置信度,又稱為規(guī)則的,正確率,，是指在前提出現(xiàn)的情況下，后件出現(xiàn)的概率,規(guī)則的,支持度,又稱為規(guī)則的,覆蓋率,，是指包含規(guī)則出現(xiàn)的屬性值的交易占所有交易的百分比,例：如果客戶買牛奶，那么他們也會買面包,置信度：在,10000,次交易中客戶

56、購買了牛奶，而且其中的,5000,個交易也同時購買了面包，則上述規(guī)則的置信度為,5000,／,10000,＝,50,％,,支持度：在超市一個月的客戶交易中，共有,600000,次交易，其中購買牛奶的交易為,60000,次，支持度為,60000,／,600000,＝,10,％,,,規(guī)則的生成,——,關聯(lián)規(guī)則（,Association Rules,）,決策樹方法,規(guī)則,1,：如果客戶參加了信用卡保險，那么他就會參加壽險促銷（置信度＝,3,／,3,＝,100,％，支持度＝,3,／,15,＝,20,％）,規(guī)則,2,：如果一個男性客戶沒有參加信用卡保險，那么他也不會參加壽險 促銷（置信度＝,4,／,5

57、,＝,80,％，支持度＝,5,／,15,＝,33,％）,,,,規(guī)則,3,：如果一個女性客戶沒有參加信用卡保險，那么她可能會參加壽險促銷（置信度＝,5,／,10,＝,101,％，支持度＝,10,／,15,＝,410,％）,,規(guī)則,4,：如果是一個女性客戶，那么她可能會參加壽險促銷（置信度＝,6,／,8,＝,105,％，支持度＝,8,／,15,＝,53,％）,信用卡保險,Yes,（,5,／,2,）,No,（,4,／,1,）,No,Yes,性 別,F M,Yes,（,3,／,0,）,,規(guī)則的生成,●,現(xiàn)代方法,——,關聯(lián)規(guī)則（,Association Rules,）,最

58、近鄰方法,規(guī)則：如果一個客戶處于,●,的狀況，那么他可能是一個逃款者,關聯(lián)規(guī)則可以使用傳統(tǒng)的方法生成，但適當提供的屬性很多時，因為每條規(guī)則的結果可能包含大量的前提條件，使用傳統(tǒng)方法會變得不切實際。,,規(guī)則的生成,●,現(xiàn)代方法,——,關聯(lián)規(guī)則（,Association Rules,）,,apriori,方法,,apriori,方法步驟：,,1.,設置最小的屬性－值支持度要求,,apriori,方法是通過生成條目集，按照一定的準則要求從中選擇規(guī)則的方法。,條目集是指符合一定支持度要求的“屬性－值”的組合,,2.,生成條目集,,3.,使用生成的條目集來創(chuàng)建規(guī)則,,規(guī)則的生成,●,現(xiàn)代方法,——,關

59、聯(lián)規(guī)則（,Association Rules,）,雜志促銷,手表促銷,壽險促銷,信用卡保險,性別,Y,N,N,N,M,Y,Y,Y,N,F,N,N,N,N,M,Y,Y,Y,Y,M,Y,N,Y,N,F,N,N,N,N,F,Y,N,Y,Y,M,N,Y,N,N,M,Y,N,N,N,M,Y,Y,Y,N,M,,apriori,方法,:,例,1.,設置最小的屬性－值支持度要求（＞,30,％）,,2.,生成條目集,單項集合,條目數(shù),雜志促銷＝,Y,10,手表促銷＝,Y,4,手表促銷＝,N,6,壽險促銷＝,Y,5,壽險促銷＝,N,5,信用卡保險＝,N,8,性別＝,M,6,性別＝,F,4,單項條目集合,,規(guī)則的

60、生成,●,現(xiàn)代方法,——,關聯(lián)規(guī)則（,Association Rules,）,雜志促銷,手表促銷,壽險促銷,信用卡保險,性別,Y,N,N,N,M,Y,Y,Y,N,F,N,N,N,N,M,Y,Y,Y,Y,M,Y,N,Y,N,F,N,N,N,N,F,Y,N,Y,Y,M,N,Y,N,N,M,Y,N,N,N,M,Y,Y,Y,N,M,,apriori,方法,:,例,雙項條目集合,雙項集合,條目數(shù),雜志促銷＝,Y,＆,手表促銷＝,N,4,雜志促銷＝,Y,＆,壽險促銷＝,Y,5,雜志促銷＝,Y,＆,信用卡保險＝,N,5,雜志促銷＝,Y,＆,性別＝,M,4,手表促銷＝,N,＆,壽險促銷＝,N,4,手表促銷＝

61、,N,＆,信用卡保險＝,N,5,手表促銷＝,N,＆,性別＝,M,4,壽險促銷＝,N,＆,信用卡保險＝,N,5,壽險促銷＝,N,＆,性別＝,M,4,新英卡保險＝,N,＆,性別＝,M,4,信用卡保險＝,N,＆,性別＝,F,4,,規(guī)則的生成,●,現(xiàn)代方法,——,關聯(lián)規(guī)則（,Association Rules,）,雜志促銷,手表促銷,壽險促銷,信用卡保險,性別,Y,N,N,N,M,Y,Y,Y,N,F,N,N,N,N,M,Y,Y,Y,Y,M,Y,N,Y,N,F,N,N,N,N,F,Y,N,Y,Y,M,N,Y,N,N,M,Y,N,N,N,M,Y,Y,Y,N,M,,apriori,方法,:,例,確定最小置

62、信度（如＞,50,％），利用雙項條目集合生成規(guī)則,3.,使用生成的條目集來創(chuàng)建規(guī)則,規(guī)則,1,：如果雜志促銷＝,Y,，,那么壽險促銷＝,Y,（,5,／,10,）,,,置信度＝,5,／,10,＝,101,％，支持度＝,10,／,10,＝,100,％,規(guī)則,2,：如果壽險促銷＝,Y,，,那么雜志促銷＝,Y,（,5,／,5,）,,,置信度＝,5,／,5,＝,100,％，支持度＝,5,／,10,＝,50,％,,規(guī)則的生成,——,關聯(lián)規(guī)則（,Association Rules,）,,市場籃子分析就是一種關聯(lián)規(guī)則的表現(xiàn),,時間序列分析是一種反映客戶行為在時間上的關聯(lián)性的關聯(lián)規(guī)則,,,,,,,,,,,規(guī)則

63、的應用,——,關聯(lián)規(guī)則（,Association Rules,）,——,以前件為目標,——,歸納所有前件一樣的規(guī)則,——,分析后件的營銷效果,——,設計促銷方案（完善前件）,——,例,——,收集所有前件為文具、復讀機的規(guī)則，分析這些商品打折是否促進其他高利潤商品的銷售，從而調(diào)整商品結構、設計促銷方案,,規(guī)則的應用,——,關聯(lián)規(guī)則（,Association Rules,）,——,以后件為目標,——,歸納所有后件一樣的規(guī)則,——,分析什么因素與后件有關或?qū)蠹杏绊?——,設計前件促成后件,——,例,——,收集到所有后件為西裝的規(guī)則，可以幫助我們了解西裝的銷售受哪些因素的影響或與哪些因素相關，

64、從而可以考慮將這些因素集合在一起而產(chǎn)生促銷效果。,,規(guī)則的應用,——,關聯(lián)規(guī)則（,Association Rules,）,,置信度低,置信度高,支持度高,,,支持度低,,,規(guī)則的置信度和支持度,規(guī)則很少是正確的，但可以經(jīng)常使用,規(guī)則很少是正確的，而且很少被使用,規(guī)則多數(shù)情況下是正確，但很少被使用,規(guī)則多數(shù)情況下是正確的，而且可以經(jīng)常使用,——,以置信度或支持度為目標,,10.2.4,數(shù)據(jù)挖掘的流程,,,數(shù)據(jù)挖掘的流程,確定業(yè)務對象,,數(shù)據(jù)準備,,數(shù)據(jù)挖掘,,結果分析和知識同化,,數(shù)據(jù)挖掘的流程-確定業(yè)務對象,清晰地定義出業(yè)務問題，認清數(shù)據(jù)挖掘的目的是數(shù)據(jù)挖掘的重要一步。挖掘的最后結構是不可預

65、測的，但要探索的問題應是有預見的，為了數(shù)據(jù)挖掘而數(shù)據(jù)挖掘則帶有盲目性，是不會成功的。,,,數(shù)據(jù)挖掘的流程-數(shù)據(jù)準備,數(shù)據(jù)的選擇：搜索所有與業(yè)務對象有關的內(nèi)部和外部數(shù)據(jù)信息，并從中選擇出適用于數(shù)據(jù)挖掘應用的數(shù)據(jù)。,,數(shù)據(jù)的預處理：研究數(shù)據(jù)的質(zhì)量，為進一步的分析作準備.并確定將要進行的挖掘操作的類型。,,數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換：將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成一個分析模型,.,這個分析模型是針對挖掘算法建立的,.,建立一個真正適合挖掘算法的分析模型是數(shù)據(jù)挖掘成功的關鍵。,,,數(shù)據(jù)挖掘的流程-數(shù)據(jù)挖掘,對所得到的經(jīng)過轉(zhuǎn)換的數(shù)據(jù)進行挖掘,.,除了完善從選擇合適的挖掘算法外，其余一切工作都能自動地完成。,,,數(shù)據(jù)挖掘的流程-分析和同化

66、,結果分析：解釋并評估結果，其使用的分析方法一般應作數(shù)據(jù)挖掘操作而定，通常會用到可視化技術。,,知識的同化：將分析所得到的知識集成到業(yè)務信息系統(tǒng)的組織結構中去。,,,數(shù)據(jù)挖掘過程工作量,,在數(shù)據(jù)挖掘中被研究的業(yè)務對象是整個過程的基礎，它驅(qū)動了整個數(shù)據(jù)挖掘過程，也是檢驗最后結果和指引分析人員完成數(shù)據(jù)挖掘的依據(jù)。數(shù)據(jù)挖掘的過程并不是自動的，絕大多數(shù)的工作需要人工完成。其中60%的時間用在數(shù)據(jù)準備上，這說明了數(shù)據(jù)挖掘?qū)?shù)據(jù)的嚴格要求，而后挖掘工作僅占總工作量的10%.,,數(shù)據(jù)挖掘過程工作量,,,數(shù)據(jù)挖掘需要的人員,,數(shù)據(jù)挖掘過程的分步實現(xiàn)，不同的步會需要是有不同專長的人員，他們大體可以分為三類。,,業(yè)務分析人員：要求精通業(yè)務，能夠解釋業(yè)務對象，并根據(jù)各業(yè)務對象確定出用于數(shù)據(jù)定義和挖掘算法的業(yè)務需求。,,數(shù)據(jù)分析人員：精通數(shù)據(jù)分析技術，并對統(tǒng)計學有較熟練的掌握，有能力把業(yè)務需求轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)挖掘的各步操作，并為每步操作選擇合適的技術。,,數(shù)據(jù)管理人員：精通數(shù)據(jù)管理技術，并從數(shù)據(jù)庫或數(shù)據(jù)倉庫中收集數(shù)據(jù)。,,,10.3,數(shù)據(jù)挖掘,