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R语言应用_数据挖掘.pdf
Teradata数据挖掘之
R语言应用交流
Yinbinfeng 2014.11
Agenda
一、R语言基础介绍
二、如何使用R语言及思考
三、R语言应用案例
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数据挖掘与R语言数挖掘与R语言.doc
数据挖掘与R语言
数据挖掘（Data Mining，DM）又称数据库中的知识发现（Knowledge Discover in Database，KDD），是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。
数据挖掘是通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术，主要有数据准备、规律寻找和规律表示3
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数据挖掘的应用.docx
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数据挖掘的应用
一、数据挖掘概述
(1)数据挖掘，作为一门融合了统计学、机器学习、数据库技术等多学科知识的交叉学科，旨在从大量、复杂、不完全、模糊的原始数据中提取出有价值的信息和知识。随着信息技术的飞速发展，数据挖掘技术已经广泛应用于各个领域，成为推动社会进步的重要力量。数据挖掘的过程主要包括数据预处理、数据挖掘算法选择、模型构建和评估等多个环节。在这个过程中，数据挖掘技术通过挖掘数据中的潜在模式、关联规则和预测性知识，为决策者提供有力支持。
(2)数据挖掘的基本原理是基于统计学和机器学习算法，通过分析数据中的规律和模式，实现对数据的分类、聚类、关联分析、预测等操作。具体来说，
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数据挖掘原语和语言.ppt
数据挖掘原语、语言和系统结构 为什么要数据挖掘原语和语言？ 没有精确的指令和规则，数据挖掘系统就没法使用。 一个完全自动（不需要人为干预或指导）的数据挖掘机器： 会产生大量模式（重新把知识淹没） 会涵盖所有数据，使得挖掘效率低下 大部分有价值的模式集可能被忽略 挖掘出的模式可能难以理解，缺乏有效性、新颖性和实用性——令人不感兴趣。 用数据挖掘原语和语言来指导数据挖掘。 数据挖掘原语的组成部分 数据挖掘原语应该包括以下部分： 说明数据库的部分或用户感兴趣的数据集 要挖掘的知识类型 用于指导挖掘的背景知识 模式评估、兴趣度量 如何显示发现的知识 数据挖掘原语用于用户和数据挖掘系统通信，让用户能从不
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MDX语言在OLAP中的应用 数据挖掘 毕业设计.doc
MDX语言在OLAP中的应用
本科毕业设计
摘 要
OLAP是一项分析处理技术，它从企业的数据集合中收集信息，并运用数学运算和数据处理技术，灵活、交互式地提供统计、趋势分析和预测报告。也可以说OLAP是使分析人员、管理人员或执行人员能够从多角度对信息进行快速、一致、交互地存取,从而获得对数据的更深入了解的一类软件技术。
Abstract
OLAP is an analytical processing technology, which the data set from the enterprise to collect information and use of mathem
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R语言主成分分析在基因表达数据挖掘中的应用研究.pdf
R语言主成分分析在基因表达数据挖掘中的
应用研究
主成分分析（PrincipalComponentAnalysis,PCA）是一种常用的无监督学习方
法，用于降维和数据可视化。在生物信息学领域，主成分分析被广泛应用于基因表
达数据的挖掘和分析中。本文将探讨R语言主成分分析在基因表达数据挖掘中的
应用，并介绍一些常见的方法和步骤。
一、主成分分析简介
主成分分析是一种数学方法，通过将原始数据映射到新的坐标系中，使得新坐
标系下的数据方差最大化。主成分分析的目标是找到数据中的主要信息，将其表示
在一个更低维度的空间中，从而降低数据的复杂度和维度，并保留数据的主要特征。
在基因表达数据分析中，主成分
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数据挖掘应用案例.docx
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数据挖掘应用案例
数据挖掘应用案例一：电商客户细分
(1)电商客户细分是当前数据挖掘领域中的一个热点问题，通过对海量客户数据的深入分析，可以帮助电商平台更好地了解消费者的购买行为和偏好，从而实现精准营销和个性化推荐。以某大型电商平台为例，该平台通过收集用户的浏览记录、购买历史、搜索关键词、消费金额等数据，运用聚类算法对客户进行细分。首先，通过特征工程对原始数据进行预处理，包括缺失值处理、异常值检测和特征编码等。然后，选取相关性较高的特征进行主成分分析，降低维度并保留关键信息。接着，采用K-means算法对处理后的数据进行聚类，得到多个具有不同特征的客户群体。最后，对每个客户群体
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大数据挖掘分析与应用天.pdf
大数据挖掘、分析与应用
——生活、工作与思维的大
【课程简介】
大数据时代的来临，使各行业对大数据分析及挖掘人员的
需求呈现性增长，其中实战能力在数据分析领域至关重
要，一名出色的数据挖掘师需要通过经历各种各样的实战分析
项
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数据挖掘的方法与应用.docx
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数据挖掘的方法与应用
一、数据挖掘的基本概念
数据挖掘是一种从大量数据中提取有价值信息的过程，它涉及多种技术和方法，旨在发现数据中的模式和关联性。这一过程通常包括数据预处理、数据选择、数据转换、数据挖掘、模式评估和知识表示等步骤。数据挖掘的目标是帮助用户从复杂的数据集中提取出有用的知识，这些知识可以用于支持决策、发现市场趋势、优化业务流程或预测未来事件。
数据挖掘的基本概念涵盖了从原始数据到最终知识发现的整个过程。首先，数据预处理是数据挖掘的基础，它包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据归一化等步骤。数据清洗的目的是去除或纠正数据中的错误和不一致性，确保数据质量。数据集成则将来
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数据挖掘与应用十三.ppt
********盈利评估假设联系顾客的成本为每人1元。第29页,共43页，星期六，2024年，5月盈利评估第30页,共43页，星期六，2024年，5月盈利评估出于随机性，它等于联系所有顾客所得利润(累计利润表最后一行的利润-13,060)与被联系人数占顾客总人数的比例的乘积。基准利润:不使用任何模型而随机联系顾客所得的利润。非累积利润图累积利润图非累积情形下，基准利润等于总利润的1/10，即-1,306；累积情形下，基准利润等于总利润的i/10，即-1.3061i(i=1,…,10)。第31页,共43页，星期六，2024年，5月因变量为二分变量的情形在实际应用中，有时D中类别1和类别0的比例λ
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数据挖掘的优势与应用.docx
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数据挖掘的优势与应用
一、数据挖掘的优势
(1)数据挖掘作为一种强大的数据分析工具，在众多领域展现出了显著的优势。首先，数据挖掘能够从海量数据中提取有价值的信息，帮助企业或组织做出更明智的决策。例如，根据IBM的研究，通过数据挖掘技术，企业可以将数据转化为洞察，从而提高运营效率，降低成本。以零售业为例，数据挖掘可以帮助商家分析消费者的购买行为，预测需求趋势，从而优化库存管理，提高销售额。
(2)数据挖掘在处理复杂问题和模式识别方面具有独特的优势。随着大数据时代的到来，数据量呈指数级增长，传统的人工分析方法难以应对。数据挖掘通过算法和模型，能够自动发现数据中的隐藏模式和关联关系。
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数据挖掘在企业中的应用.docx
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数据挖掘在企业中的应用
一、数据挖掘在企业中的价值
(1)数据挖掘在企业中的应用已经成为提升企业竞争力的重要手段。根据《中国数据挖掘市场分析报告》显示，2019年中国数据挖掘市场规模达到约200亿元，预计到2025年将达到500亿元。数据挖掘能够帮助企业从海量数据中提取有价值的信息，从而实现决策的智能化。例如，阿里巴巴通过数据挖掘技术，对消费者行为进行分析，成功预测了消费者需求，优化了库存管理，提高了销售额。
(2)数据挖掘在市场营销领域的应用尤为显著。通过分析消费者的购买记录、浏览行为等数据，企业可以更精准地定位目标客户，制定个性化的营销策略。据《哈佛商业评论》报道，运用数据
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数据挖掘技术的应用.docx
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数据挖掘技术的应用
一、金融领域的数据挖掘应用
(1)在金融领域，数据挖掘技术被广泛应用于信用风险评估。通过分析历史交易数据、客户信用记录等信息，金融机构能够更加准确地评估客户的信用风险，从而降低贷款违约率。例如，某国际银行利用数据挖掘技术对其信用卡用户的消费行为进行分析，发现某些特定消费模式与较高的违约风险相关。基于这一发现，银行调整了信贷政策，对高风险用户实施了更严格的信用审查，显著降低了信用卡逾期率。
(2)量化交易是金融领域数据挖掘应用的另一个重要方向。通过分析市场数据，如股票价格、成交量等，量化交易模型能够预测市场趋势，辅助投资者进行交易决策。据相关数据显示，使用数据
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CRM数据挖掘和应用.ppt
（1）数据仓库概念 （2）CRM中的数据仓库的应用 （3）CRM中数据仓库的体系结构 （4）CRM数据仓库的建设与管理 数据仓库的产生 数据库与数据仓库的比较 数据仓库的相关概念 数据仓库的应用 CRM的业务整合需要数据仓库 数据清洁与集中需要数据仓库 数据分析需要数据仓库 数据仓库的模型 CRM数据仓库的逻辑结构 CRM数据仓库的建设与管理 CRM数据仓库的建设与管理 （1）数据挖掘概念 （2）CRM中的数据挖掘的应用 （3）CRM中数据挖掘流程 （4）CRM数据挖掘技术 数据挖掘作为研究工具 数据挖掘提高过程控制 数据挖掘作为业务工具 机器学习 数据统计—回归、抽样、检验 决策支持系统
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(ppt)数据挖掘与应用(一).ppt
数据挖掘与应用 Data Mining and Its Application 张俊妮 北京大学出版社 什么是数据挖掘 什么是数据挖掘 数据挖掘的应用 案例一：银行业 违约事件的预测可能产生的两类错误 信用风险分析的范式变革 数据仓库和信用风险建模 数据收集 数据清理 建立丰富的信用风险模型 验证模型的预测是否准确 模型更新 信用卡数据分析 营销和数据分析 营销和数据分析 营销和数据分析 案例二：海关 数据来源 【应用一】宏观：总体税收的预测 【应用二】中观：直属海关层面的分析 不同海关税率结构的差异 使用聚类分析 【应用三】微观：进出口货物的异常波动 案例三：意大利信息系统联盟 案例三：