2022年-2023年最新

大數(shù)據(jù)技術(shù)在企業(yè)創(chuàng)新背景下高

校物流人才培養(yǎng)中的轉(zhuǎn)化與應(yīng)用

02大數(shù)據(jù)挖掘的實施過程

主講；朱明

高級I：程師、高級技師、國家經(jīng)濟師

高皴國家職業(yè)技能簽定考評員

高級技能專業(yè)教肺

朱明■■百度中大主頁朱明工作室

□知足常樂，歷經(jīng):兵農(nóng)醫(yī)工商學(xué)。

□歷經(jīng)：兵團開車，赤腳醫(yī)生、教師、地方修車，

□企業(yè)管理：技術(shù)、運營、物流、安全、保衛(wèi),

□職任：客運站長、公司經(jīng)理,集團技術(shù)總監(jiān)，

□總經(jīng)理及法人代表。

口學(xué)歷：本科、MBA,

□專業(yè)：汽車維修與使用、企業(yè)管理、經(jīng)濟管理。

□職業(yè)資格與職稱：高級工程師、高級技師、國家經(jīng)濟師、

高級技能專業(yè)教師、高級國家職業(yè)資格考評員。

管理科學(xué)研究院特約講師、

口管理顧問有限公司高級講師。

□客座任教：大學(xué)、技師學(xué)院、國家職業(yè)資格培訓(xùn)與考評及企

業(yè)內(nèi)部職業(yè)培訓(xùn)。

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l^arti.

數(shù)據(jù)挖掘5A過程模型

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數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的典型結(jié)構(gòu)

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數(shù)據(jù)挖掘過程

問題理解建立模型模型應(yīng)用

?■

數(shù)據(jù)收集評價模型

數(shù)據(jù)挖掘是一個從大量數(shù)據(jù)中抽取出有價值的信息或知識以提供決策依據(jù)的過程。

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數(shù)據(jù)挖掘的過程模型

?SPSS5A標(biāo)準模型

?AssessAccess>Analyze、Act、Automate

?強調(diào)的是支持數(shù)據(jù)挖掘過程的工具應(yīng)具備的功能和能力

?SAS的SEMMA標(biāo)準模型

?采樣Sample,探索Explore,修正Modify,建模Model,評估Assess

?強調(diào)的是結(jié)合SAS公司的挖掘工具進行應(yīng)用開發(fā)的方法

?數(shù)據(jù)挖掘特別興趣小組的CRISP-DM

?Cross-IndustryStandardprocessforDataMining

?從進行數(shù)據(jù)挖掘方法學(xué)的角度強調(diào)實施數(shù)據(jù)挖掘項目的方法和步驟，并獨立于每種

具體數(shù)據(jù)挖掘算法和數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)。

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數(shù)據(jù)挖掘5A過程模型

?5A模型認為任何數(shù)據(jù)挖掘方法學(xué)都由5個基本元素組成

?Assess：正確、徹底的評價任務(wù)的需求及數(shù)據(jù)。

?Access：方便、快速的存取任務(wù)所涉及的數(shù)據(jù)。

?Analyze：適當(dāng)、完備的分析技術(shù)和工具。

?Act：具有推薦性、有說服力的演示。

?Automate：為用戶提供最易于使用、最方.便的自動

化軟件。

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?Analyze：分析工具應(yīng)該具備兩類分析方法和工具

?發(fā)現(xiàn)型方法和工具包括基因遺傳算法、規(guī)則推導(dǎo)、模糊邏輯、數(shù)據(jù)可視化、聚類算法、

因素分析、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹等。

?驗證工具檢驗發(fā)現(xiàn)工具所產(chǎn)生的結(jié)果是否合理。驗證方法和工具包括回歸、邏輯回歸、

判別分析、預(yù)測建模等°

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?理想的數(shù)據(jù)挖掘軟件應(yīng)該具備這兩類分析方法和工具，同時應(yīng)該包括下列分析特性。

?統(tǒng)計過程、范陽和深度較強，應(yīng)包括預(yù)測、分段、分類等.

?集成商業(yè)和統(tǒng)計圖形功能、具備多種可選的2D/3D圖類，能用數(shù)據(jù)定點模式顯示和跟蹤等.

?輔助分析的模版、過程導(dǎo)引、示范、在線幫助等，能幫助分析員快速選擇和獲得結(jié)果。

?數(shù)據(jù)、文件、中間結(jié)果管理功能.能合并和分離文件、選擇數(shù)據(jù)J'?集、處理數(shù)據(jù)缺值、凈化、改善數(shù)據(jù)完整性、

支持IF-THEWELSE條件操作。

?數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換功能。有一組完備的轉(zhuǎn)換函數(shù)支持變量/特征和條件的計算，可以重復(fù)計算、編輯原來的變量/特征。

?可載流的工作環(huán)境.有腳本/宏語言支持的可重復(fù)任務(wù)的自動化、批處理及其菜單按鈕功能,以支持一般用戶快速

使用。

?靈活的動態(tài)輸出。表結(jié)果可以轉(zhuǎn)動和輪換，易于觀察數(shù)據(jù)全貌和用鼠標(biāo)重新組織表數(shù)據(jù)，以便于清晰的提交、觀

察、探索數(shù)據(jù)結(jié)果并做進一步的特殊分析。

?基于線性回歸和AN0VA的覆測性建模，具有相關(guān)性、分類分析、預(yù)測等基本分析功能.

?插件/模塊功能?？梢蕴峁┨厥獾墓δ苣K，以支持特定的分析。

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?Act:數(shù)據(jù)挖掘軟件應(yīng)該提供下面的演示特性。

?I完好的集成圖形功能，以提供專業(yè)級的演示。

?IOLE支持，以易于嵌入圖表節(jié)省報告時間。

?INTERNET特性,以易于圖表的網(wǎng)上傳輸和本地察看。

?I演示模版特性,以節(jié)省編輯時間。

?I特殊查詢功能,以利于快速提供附加的分析能力來響應(yīng)用戶的提問。

?I報告注解功能,以加入注解到報告中。

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?Automate：軟件應(yīng)提供以下自動化功能：

?OLE自動化開發(fā)者的機制,允許用戶在通用代碼級（VB、EXCEL、ACCESS、PB等）使用

軟件。

?I內(nèi)建編程語言/腳木/宏，使用戶可以方便的創(chuàng)建H己的應(yīng)用。

?I制作能力，能編寫產(chǎn)生日常報告的命令行文件。

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Karta.

數(shù)據(jù)挖掘CRISP-DM過程模型

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數(shù)據(jù)挖掘CRISP-DM過程模型

?CRISP-DM模型是由數(shù)據(jù)倉庫提供商NCR在丹麥的SEC公司，德國的汽車、航天航空、電信和

咨詢業(yè)公司DAIMLER-BENZAG,英國的數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)開發(fā)商ISL(CLEMENTINE的研發(fā)商，

1998年其成為SPSS的子公司)以及荷蘭最大的銀行、保險業(yè)公司0HRA等相關(guān)開發(fā)和應(yīng)用行

業(yè)的跨國公司和集團所支持(并由歐洲委員會部分支持)的一個特別興趣小組在1997年7月

到1999年4月間研究后提出的。

?由于其直接動機是將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)轉(zhuǎn)化為商業(yè)應(yīng)用，所提出的過程模型均在項目中進行實

際實踐和驗證，因此具有一定的代表性。

?CRISP-DM模型采用分層方法將數(shù)據(jù)挖掘生存周期分為順序不嚴格及可循環(huán)的6個階段

(PHASE)和4個層次(LEVEL)。

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?CRISP-DM模型6個階段為：

?BUSINESSUNDERSTANDING（商業(yè)理解,從商業(yè)角度理解項目目標(biāo)和需求、問題定義、設(shè)計初步計劃）

?DATAUNDERSTANDING（數(shù)據(jù)理解，熟悉數(shù)據(jù)包括識別數(shù)據(jù)的質(zhì)量問題、找到對數(shù)據(jù)的基本觀察或假

設(shè)隱含的信息來檢測出感興趣的數(shù)據(jù)子集等各種活動。）

?DATAPREPARATION（數(shù)據(jù)預(yù)處理，覆蓋了從數(shù)據(jù)構(gòu)造到最終數(shù)據(jù)集合（將要輸入建模工具的數(shù)據(jù)）的

所有活動，包括任務(wù)包括表、記錄屬性的選擇以及為了適合建模1具的要求對數(shù)據(jù)進行的轉(zhuǎn)換和凈

化。）

?MODELING（建模階段，選擇和應(yīng)用建模技術(shù)將參數(shù)校正到優(yōu)化值）

?EVALUATION（評價模型、考察執(zhí)行步驟并確信其正確地達到了商業(yè)目標(biāo)）

?DEPLOYMENT（擴展階段，可以簡單到只生成一份報告，或復(fù)雜到實現(xiàn)一個可重復(fù)的數(shù)據(jù)挖掘過程）

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?CRISP-DM模型4個層次：

?階段劃分(PHASE)

?定義通用任務(wù)(GENERICTASK)

?定義專用任務(wù)(SPECIALIZEDTASK)

?處理實例(PROCESSINSTANCE)

?每個PHASE由若干GENERICTASK組成，每個GENERICTASK又需要實施若干SPECIALIZEDTASK,

每個SPECIALIZEDTASK由若干PROCESSINSTANCE來完成。

?上兩層獨立于具體數(shù)據(jù)挖掘方法，即是一般數(shù)據(jù)挖掘項目均需實施的步驟(這解決了

“WHATTODO?”的問題)，

?卜兩層注重解決如何完成仔個階段所要完成的任務(wù)和任務(wù)的輸出所要求的必要映射活動

(這用于解決"HOWTODO”的問題)。

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數(shù)據(jù)挖掘基本步驟

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數(shù)據(jù)挖掘基本步驟

?TWOCROWS數(shù)據(jù)挖掘過程模型同CRISP-DM模型的基本數(shù)據(jù)挖掘步驟:

1.業(yè)劣理解(businessundtfstmding)

確定目標(biāo)、明確分析需求

2效播理解(dataunderstanding)

收集原始數(shù)據(jù)、描述數(shù)據(jù)、探索教據(jù)、檢臉數(shù)據(jù)質(zhì)至

3.數(shù)據(jù)準備(datapreparation)

選擇數(shù)據(jù)、清洗數(shù)據(jù)、構(gòu)造數(shù)據(jù)、整合數(shù)據(jù)、格式化數(shù)據(jù)敷據(jù)準備

4度立模型(modeling)

選擇建模技術(shù)、參數(shù)訓(xùn)優(yōu)、生成測試計劃、構(gòu)建模型曜立模型

5.評估模型(evaluation)

對模型進行較為全面的評價，評價結(jié)果、重審過程

6.部界(deployment)

分析結(jié)果應(yīng)用

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理解業(yè)務(wù)背景,數(shù)據(jù)收集數(shù)據(jù)探索選擇方法、工隹評估分析結(jié)果應(yīng)用

評估分析需求敷摘清洗數(shù)拼轉(zhuǎn)換兒,愛立，曼分析梯曼改進

?救摘收集：?茂立模型：

?理斛立分皆激：?*<*#：?庵模過程評估：?結(jié)果及用：

抽取的我界必頊起綜令考慮走多再求時模型的梢度、將模型應(yīng)用于

數(shù)拱分析的求點運用統(tǒng)計方法的袤

夠正確反映業(yè)務(wù)禽精度、敕據(jù)清人、淺稀枝、效率和業(yè)務(wù)實戰(zhàn)，才

足服務(wù)于業(yè)務(wù)奇據(jù)進行探索，發(fā)現(xiàn)

求，番則分析*論花儕版本等目素，花實況戴措分

求，如果沒有土栽措內(nèi)斗規(guī)律.道用校遂行評

會對業(yè)務(wù)杼送禮法選排取今日埼堪型.折的真正價也：

等理斛，餓乏Jt住.,

導(dǎo).在實踐中*■一個產(chǎn)生商金價以

務(wù)摘不，會導(dǎo)致??*#<：if

為了達到槎型的輸分析日的，atti￡,模型結(jié)杲升*：和解決*務(wù)司

分析無法落地.?敦/清洗：

人我拼妥?求，警安用多個犢塞，伏后評估是否有遺漏題.

原始型:揩中在在我的業(yè)務(wù).標(biāo)個跳

?評估業(yè)分善水：的就館達行W裝，通過后法櫛美剪評

果是否凹備了當(dāng)

攆皎失和壞敢講，也標(biāo)生版衍生變：J、估，進行優(yōu)化、陽?模型改通：

科斯分析需求更

如果不處JI會導(dǎo)致一效化、林值化等.隹，以尋求我令過初付業(yè)備用建，時候型應(yīng)用火

￥7以“排為我模型央it.25此計的排型.需叁妹令息**果的及時取綠

措分析項N,臬歙悄地過過史?去家送什評估.和反饋，以使

些常求足不能有嘍“從而提取出有於期的鎂曳書

效轉(zhuǎn)換為敢拼分敗數(shù)摘隹和優(yōu)化.

析項目的，比為

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數(shù)據(jù)麻析框耦解數(shù)據(jù)準備定立模型模型評估

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圖例流程概要方法分類處理方法模型檢驗

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?定義商業(yè)問題

?數(shù)據(jù)挖掘的最終目的是希望從技術(shù)和商業(yè)角度為公司建通?個能夠理解和實施數(shù)據(jù)挖

掘的工作環(huán)境。

?數(shù)據(jù)挖掘的成功，并不在于特定工具和算法的選擇，而是一個合適的環(huán)境。

?企業(yè)所處的商業(yè)環(huán)境往往在戰(zhàn)略上、顧客定位、數(shù)據(jù)倉庫建立、市場定位、生命周期、

分析技術(shù)等方面各不相同，成功的基礎(chǔ)必須是基干對數(shù)據(jù)挖掘與商業(yè)規(guī)律良好結(jié)合的

環(huán)境，建立自己的挖掘平臺。

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語義層數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫

終?用戶

鹿業(yè)元第

?終用戶

信息系統(tǒng)人員

商業(yè)理解體系的核心'—語義層

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建立數(shù)據(jù)挖掘庫

?建立數(shù)據(jù)挖掘倉庫、分析數(shù)據(jù)、選擇變量構(gòu)成數(shù)據(jù)預(yù)處理的核心，這三步比其它所有的步

驟加在一起所花的時間和精力還多。

?數(shù)據(jù)準備工作大概要花去整個數(shù)據(jù)挖掘項目的50獷90%的時間和精力。

?是否需要建立數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)要根據(jù)要挖掘的數(shù)據(jù)量的大小、數(shù)據(jù)的復(fù)雜程度、使用方式

的不同而確定

?構(gòu)建獨立數(shù)據(jù)挖掘庫可以把挖掘結(jié)果回寫進數(shù)據(jù)倉庫，供OLAP工具展現(xiàn)使用。

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?數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)可作為獨立系統(tǒng)存在，也可收集到數(shù)據(jù)庫或數(shù)據(jù)倉庫中，一般不直接在公司

數(shù)據(jù)倉庫進行數(shù)據(jù)挖掘的原因：

?1）數(shù)據(jù)倉庫中數(shù)據(jù)量很大，包括許多不是目標(biāo)任務(wù)相關(guān)。

?2）數(shù)據(jù)挖掘可能涉及數(shù)據(jù)倉庫不同表，直接挖掘?qū)⒂绊憯?shù)據(jù)訪問性。

?3）數(shù)據(jù)挖掘需要反復(fù)進行對模型進行優(yōu)化。

?4）數(shù)據(jù)挖掘可能需要對變量進行轉(zhuǎn)化（如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要對非數(shù)值型變量進行轉(zhuǎn)化），

而數(shù)據(jù)倉庫不支持更新操作。

?5）多個同步進行的數(shù)據(jù)挖掘主題需要數(shù)據(jù)倉庫增加相應(yīng)控制機制。

?6）影響數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)定期地數(shù)據(jù)刷新、對OLAP系統(tǒng)的支持等其它工作

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?建立數(shù)據(jù)挖掘庫的內(nèi)容：

?數(shù)據(jù)收集（數(shù)據(jù)搜集報告（數(shù)據(jù)源屬性報告））

?數(shù)據(jù)描述（字段/列數(shù)目；空字段（缺值）數(shù)目/百分比；字段名）

?選擇數(shù)據(jù)（把冗余或無關(guān)的數(shù)據(jù)除去或由于資源、費用、數(shù)據(jù)使用和質(zhì)量問題等限制

而做出選擇）

?數(shù)據(jù)質(zhì)量評估和清理（確定數(shù)據(jù)性質(zhì)影響最終模型的質(zhì)量，保證數(shù)據(jù)值的正確性和?

致性，處理錯誤和空缺值）

?數(shù)據(jù)合并和整合（不同源、沖突定義、重復(fù)字段進行整合和集成）

?構(gòu)建元數(shù)據(jù)（利用元數(shù)據(jù)管理工具或自己設(shè)計元數(shù)據(jù)庫為分析數(shù)據(jù)及建立模型提供輔

助信息）

?數(shù)據(jù)加載到數(shù)據(jù)挖掘庫

?維護數(shù)據(jù)挖掘庫（定期進行數(shù)據(jù)備份：監(jiān)視挖掘庫的性能；維護元數(shù)據(jù)；調(diào)整硬件性

能）

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?錯誤與空缺值彌補方法：

?a.根據(jù)其它字段來推測，如通過身份證計免出客戶性別

-b.計算非空值后代替空值數(shù)據(jù)，如平均值替代。

?c.使用非空值統(tǒng)計特征來填充空值數(shù)據(jù)，如按非空字段35%男性和65%女性比例隨機賦

殖

?d.以缺值字段為預(yù)測目標(biāo)、用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)建立預(yù)測模型、按照模型預(yù)測結(jié)果添值。

?e.利用以往經(jīng)驗、行業(yè)規(guī)則或挖掘規(guī)則進行空值填充

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數(shù)幅清洗A婁t據(jù)探索

?飲業(yè)此條。勺方法莖種方杵，衣丈不用訐■迷。在時出1維。勺故切進彳亍分析師，

-臭明確戲班英型、初L般，河i?數(shù)據(jù)有初步理解,問啊"妄對極據(jù)中的“噪:聲”母行?

處理、以克才寺名■續(xù)挺赤叱球。

*見便京

?儕證將證,

?分布價，析

-站構(gòu)牝化

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界

線

級

S

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數(shù)據(jù)清洗：1.異常伍判另H

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