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[源码]打包下载算法与数据结构演示动画

很早的时候,学习数据结构的时候。收集了一下演示的动画。帮助理解。但是不全。今天在看KMP算法的时候。看到了福州大学的一个精品课程。。81个演示动画呢。。想打包下载收藏。话说福州大学这才是好样的。踏踏实实搞学术。 第一种方法就是手工了。。嘎嘎。你敢么。一个个下载。。。一个个改名。。 第二种就是用整站下载的软件了。。但是我看了一下swf的命名。我就知道下载下来意义不大。因为名字不好理解。 第三种就是自己写个程序吧。。  整体思路,首先访问课程页面,解析得到每一章的标题和内容,然后创立章节文件夹,得到每个动画对应的html页面,然后对html页面解析,提取swf地址。然后下载就行了。 比较疼的地方是那个页面用的是gb2312编码。而解析神器HtmlAgilityPack,不能指定编码。只能想办法绕过了。  写完运行。看着如下这个界面。。这个我只是为了让我看到进度。同时后台也在下载。 我的心是冰凉的。但脖子是僵硬的。。。  运行完成后。文件夹和文件自动命名完成是这样的。。……

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《商务智能与数据挖掘-谢邦昌》第三章读书笔记

3.数据挖掘 3.1定义  数据挖掘是指找寻隐藏在数据中的信息,如趋势。特征及相关性的过程。也就是从数据中发掘信息或知识(Knowledge Discovery in Database)。也有人称之为数据考古学。。记住,它不是一个无所不能的软件或是一种技术,他是一种结合数种专业技术的应用。数据挖掘工具从数据中发掘出个各种假设。但是并不帮你查证。确认这些假设。也不帮你判断这些假设是否有价值。 3.2数据挖掘的功能  1.分类(Classification),按照分析对象的属性进行分门别类加以定义。建立类组(Class)。例如划分银行信用申请者的风险属性,使用的技术有决策树(Decision Tree),记忆基础推理(memory-based reasoning)  2.估计(Estimation),根据既有连续性数值的相关属性数据。以获知某一属性未知值。。例如按照信用申请者的教育程度,行为估计其的信用卡缴费量。使用的技术包括相关分析,回归分析及神经网络算法。  3.预测(Prediction)根据对象属性的过去观察值来估计该属性未来值。比如根据顾客过去刷卡消费量来预测其未来刷卡消费量。使用的技术包括回归分析,时间序列分析,神经网络。  4.关联分组(Affinity Grouping)从所有对象决定哪些相关对象放在一起销售。比如那个啤酒和尿不湿。。在客户营销系统上,此功能用来确定交叉销售。。  5.聚类(Clustering),将异质总体中区分为特征相近的同质类组。目的是将组和组之间的差异辨识出来。并对个别组内相似样本进行挑选。 3.3数据挖掘的步骤  1.理解数据和数据所代表的含义(Data Understanding)  2.获取相关知识和技术(Domain Knowledge Acquisition)  3.整合和检查数据(Integration and Checking)  4.去除错误或不一致的数据(Data Cleaning)  5.建模与假设(Model and Hypothesis Development)  6.数据挖掘运行(Running)  7.测试与验证所挖掘的数据(Testing and Verification)  8.解释与使用数据(Interpretation and Use) 3.4数据挖掘建模的标准CRISP-DM  CRISP-DM模型强调完整的数据挖掘过程,不能只针对数据整理、数据呈现、数据分析以及构建模型,还需要对企业的需求问题进行了解,同时,后期对模型进行评价和模型的延伸应用,也是一个完整的数据挖掘过程不可或缺的要素。  CRISP-DM分为六个阶段(phase)和四个层次(level),分别简介如下:  1. 商业理解(Business Understanding)  本阶段主要的工作是要针对企业问题以及企业需求进行了解确认,针对不同的需求做深入的了解,将其转换成数据挖掘的问题,并拟定初步构想。在此阶段中,需要与企业进行讨论,以确定分析者可以对于问题有非常清楚的了解,只有这样才可以正确地针对问题拟定分析过程。  2. 数据理解(Data Understanding)  这部分包含建立数据库与分析数据。在此阶段必须收集初步数据,然后了解数据的内涵与特性,选择要进行数据挖掘所必须的数据,然后进行数据整理及评估数据的质量,必要时再将分属不同数据库的数据加以合并及整合。数据库建立完成后再进行数据分析,找出影响预测最大的数据。  3. 数据预处理(Data Preparation)  此步骤和第二步数据理解是数据处理的核心,这是建立模型之前的最后一步数据准备工作。数据预处理任务很可能要执行多次,并且没有任何规定的顺序。  4. 建立模型(Modeling)  针对已预处理过的数据加以分析,配合各种技术方法加以应用,针对既有数据建构出模型,替企业解决问题;面对同一种问题,会有多种可以使用的分析技术,但是每一种分析技术却对数据有些限制及要求,因此需要回到数据前置处理的阶段,来重新转换需要的变量数据加以分析。  5. 评价和解释(Evaluation)  从数据分析的观点看,在开始进入这个阶段时已经建立了看似是高质量的模型,但在实际应用中,随着应用数据的不同,模型的准确率肯定会变化。这里,一个关键的目的是确定是否有某些重要的商业问题还没有充分地考虑。在这个阶段的结尾,应该获得对数据挖掘结果的判定。  6. 实施(Deployment)  一般而言,创建模型完成并不意味着项目结束。模型建立并经验证之后,可以有两种主要的使用方法。一种是提供给决策人员做参考,由他察看和分析这个模型之后提出行动方案建议;另一种是把此模型应用到不同的数据集上。此外,在应用了模型之后,当然还要不断监控它的效果。  四个层次分别为阶段(phase)、一般任务(generic task)、专项任务(specialized task)、流程实例(process instance)。每个阶段由若干一般任务组成,每个一般任务又实施若干专项任务,每个专项任务由若干流程实例来完成。其中,上两层独立于具体数据挖掘方法,即是一般数据挖掘项目均需实施的步骤(What to do?),这两层的任务将结合具体数据挖掘项目的“上下文”(context)映像到下两层的具体任务和过程。所谓项目的“上下文”是指项目开发中密切相关、需要综合考虑的一些关键问题,如应用领域、数据挖掘问题类型、技术难点、工具及其提供的技术等。……

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《商务智能与数据挖掘-谢邦昌》第二章读书笔记

2.数据仓库  数据仓库名字上来看是很好理解的。他与传统的数据库的不同在于。传统的数据库是未经整理后的一大堆数据集。而数据仓库是从数据库中萃取出来。经过整理,规划,建构而成的一个有系统的数据库的子集合。 2.1数据仓库特点:  数据仓库的四个特点。  1.面向主题(Subject Orient)。数据建立的着重点就是在于以重要的主题组件作为核心。作为建构的方向。数据需求者只要把谣言觉得相关主题数据,从数据库中攫取,整合之后就可以做研究之用。  2.整合性(Integrated)各应用系统的数据需经过整合。以便利执行相关分析操作  3.长期性(Time Variance) 为了执行趋势的分析。数据仓库系统需保留1-10年的历史数据。这与数据库为日常性的数据有所不同。  4.稳定性(Non-Volatile)数据库可以被随时修改,但数据仓库基本上不会大动。只有内部人员会定期修改。但频率不会太多。也不允许用户做更新的动作。  由于以上的几个特点。数据仓库必须通过一连串的程序才可建立。而不是说即买即用。。 2.2数据仓库架构  数据源->整体数据仓库->部门性数据仓库->查询工具->终端用户  数据仓库的建设过程:  专业顾问通过与企业进行需求访谈,建立数据仓库的model,然后将企业内各种数据整合到数据库中,并建立前端分析数据的工具以及管理工具,这样的过程即为建立数据仓库的基本过程。  1.设计(Design) 即数据仓库的数据Model设计,这部分是最重要的,若Model设计的不够周全或布里希那个,不管之后的报表设计如何精美,也可能跑出错误的信息。这也是需要有经验的专业顾问建立数据仓库的一个重要原因。  2.整合(Integrate)即数据的整合转换过程,包含数据解释(Data Extraction) ,数据转换(Data Transformation)数据清理(Data Cleaning),数据加载(Data Loading)将各种来源的数据整理,转换并加载数据仓库中,程序编写较为繁杂,自动化处理困难,经常需要人工参与操作,大约占掉该项目60-70%的时间和人力。  3.可视化(Visualize)即前端呈现给用户看的形式,例如数据挖掘(Data Mining) 即OLAP工具,用以呈现分析过的数据形式。  4.调度(Administration)为管理的工具。 2.3建立数据仓库的原因和目的  提高企业的竞争能力,降低成本,提高客户满意度。创造利润。……

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《商务智能与数据挖掘-谢邦昌》第一章读书笔记

1.绪论  商务智能的含义就是指通过企业所拥有的数据和数据仓库的汇总,结合联机分析及数据挖掘技术挖掘出潜藏在数据库中的有用信息,并将其提供给决策者或部门主管作为平时运营的决策依据。而当企业面临危机时或必须立即做出重大决策时,也能依据数据仓库所提供的正确数据及时作出正确的决策。协助企业顺利解决问题。化危机为转机。更可见商务智能的重要性。  商务智能应用的几个方面  对于一般企业来说,商务智能主要应用在以下几个方面。1.了解运营状况,2.衡量绩效。3.改善关系。4.创造获利机会。  企业引用商务智能的流程    商务智能的核心:根据企业数据库整合成可以作为分析用的数据仓库。再进一步通过分析技术来探索数据。  《Building the Data Warehouse》的作者William Inmon认为数据仓库必须具有面对主题,整合性,时间转化,不易变化四个特性。  联机分析简单来说就是能让用户根据本身决策需求来浏览数据。动态且实时的产生其所需的报表,以提高分析效率的技术。事实上,他除了能提供在线实时数据分析模块外,更重要的是能展示多维度的数据。  商务智能的另一项重要技术:数据挖掘:是指在大量数据库中寻找有意义或是有价值的信息的过程。通过机器学习技术或是统计分析方法论。根据整合的数据加以分析探索,发掘出隐含在数据中的特性。通过专业领域知识整合及分析。从中找出合理且有用的信息,经过相关部门针对该模型的评估后,再提供给相关决策单位加以运用。  企业间的竞争模式,从传统的“红海策略”,即采取压低成本与价格的杀价流血竞争。到近来倡导以创新为核心竞争力的“蓝海策略”,不论哪一种策略模式,都是不断地从研发,制造,营销,客服或资源配置等运营的相关问题上。寻求问题的发生原因,并尝试找出解决方案,而运营阶段中,陆续积累的庞大数据,往往就是答案的隐身之处。这也是数据挖掘的目的。  数据库仓库强大而实用,但有一个局限性。就是他实质上反映的过去的历史,由于数据仓库经常在特定周期或时间点进行加载和处理。因此他只是表示一个时间点上的快照。即使构建了实时或是近似实时的数据仓库,其数据仍然只表示当前和历史的数据。无法达到预测的需要。与传统的统计分析方法不同的是,数据挖掘不是让人提出假设。然后据此去找相关数据。而是让数据仓库确定数据相关性。并允许采用与以往不同的模式对数据进行分析。……

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