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首页河北网通可视化数据挖掘系统设计与实现
本论文深入探讨了"河北网通可视化数据挖掘系统实现"这一主题,主要关注在电信企业业务分析系统构建中的重要性。随着电信企业面临海量数据的挑战,展示企业运营状态的需求日益迫切,传统的数据挖掘算法由于自身的复杂性,往往难以直观理解和控制。为此,论文引入了可视化数据挖掘技术,它将信息可视化技术作为基础,通过用户与视图的交互,使数据分析结果变得易于理解并可控。 首先,论文回顾了可视化数据挖掘系统的发展历程,阐述了这种新型工具如何通过图形化界面简化数据探索过程,提高决策效率。然后,作者特别关注了数据挖掘在电信行业的应用,指出其在客户行为分析、网络性能优化、市场趋势预测等关键领域的重要作用,并提出了适用于电信行业的数据挖掘方法论。 基于对现有系统的分析成果,论文构建了一个与电信应用紧密集成的可视化数据挖掘系统原型。该系统不仅关注功能模块的设计,如数据预处理、特征提取、模型构建等子系统的详细功能模型,而且在每个子系统完成后,都通过实际应用案例进行验证其有效性。通过可视化手段,用户能够清晰地看到数据背后的洞察,从而更有效地支持业务决策。 因此,这篇论文不仅提供了关于数据挖掘技术在电信领域的具体实践方案,还展示了如何通过可视化手段提升数据挖掘的用户体验和商业价值。整个系统设计注重用户体验和互动性,使得复杂的数据挖掘过程变得直观易懂,这对于推动电信企业的智能化转型具有重要意义。
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8
河北网通可视化数据挖掘系统的实现
与分类和预测不同
,
在聚类之前
,
不需要知道具体的类别
,
这种方式也叫做
无监督的分析
,
聚类分析的目的是保证被认为是同一类别的数据应该具有最大的
相似性
,
而分属于不同类别的数据应该具有最大的相异性
。
比如
,
根据用户现有
消费量及客户资料
,
进行聚类
,
识别出大客户
,
并发现潜在的大客户
,
针对性的
制定措施
,
提高大客户的忠诚度
。
5
)
孤立点分析
数据集合中可能包含某些数据
,
它们与数据的一般行为或模型不一致
,
这类
数据在聚类分析中会破坏聚类的准确性
,
通常应该找到这些孤立点并把它们当作
噪声过滤掉
,
但有的时候这些孤立点正是我们要找的特异对象
,因此有必要对这
些数据进行分析
,
分析通常采用基于统计的方法
。
2A.2
数据挖掘的定义
数据挖掘是从海量数据中发现规律
、
提取知识
,
它是信息技术自然演化的结
果
[
10
]
。
演化的过程可以分为数据收集和数据库创建阶段
(
20
世纪
60
年代
)
,
主要处
理的对象是原始的文件
。
第二个阶段是数据库管理系统
(
20
世纪
70
年代
)
,
这一时期
的发展主要包括关系数据库系统
(
DB2,
SQLServer
等
)
,
结构化查询语言
(
SQL
)
、
事务管理
、
联机事务处理
(
OLTP
)
o
这之后又出现了高级数据库系统
,
包括面向对
象数据库和面向应用的数据库
,
基于
Web
的数据库以及数据仓库和数据挖掘
[
11
]
。
一般一个数据挖掘的过程如下
:
目标确立
;
研究
、
理解所要开发系统的应用方向和相关知识
,
并从用户角度
确立数据挖掘过程的最终目标
。
建立目标数据集
:
根据已经确定的数据挖掘方向
,
从原始数据中选择数据集,
并将不同数据源中的数据集合到一起
,
以确定数据挖掘的操作对象
,
需要解决平
台和数据类型不同产生的数据物理格式差异
。
数据清洗
、
数拯削减以及预处理
:
目标数据集中不可避免地存在着不完整
、
不一致
、
不精确和重复的数据
。
数据抽取后必须对这些数据进行清洗
,
例如
:
去
除数据噪音
,
收集模型的必要信息
,
确定处理数掳损失策略等
;
同时从原始数据
集中抽取的数据往往含有与已确定的挖掘目标无关的信息
,
为了提高数据挖掘的
效率和正确性
,
也需要对抽取的数据进行削减
,
并转换为便于数据挖掘的形式
。
算法匹配
:
将数据挖掘的目标配合到某数拯挖掘算法上
,
例如分类
、
概念描
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9
第一章相关背景知识
述
、
时序序列分析等
。
选择数据挖掘算法
:
即选择用于数据挖掘的具体方法
。
这包括确定适合的模
型和参数
,
并在数据挖掘处理中配合到某一种数据挖掘方法
。
数据挖掘
:
即实施挖掘操作
,
在某一个有代表性的表中寻找感兴趣的模式,
或同样的代表集
(
分类规则或概念树
,
聚类等等
)
。
模式评价和解释
:
采用有关方法对数据挖掘发现的模式进行评价
,
将有用模
式或描述有用模型的数据以尽量直观
、
人可读懂的形式展示给用户
。
帮助用户理
解发现模式或模型
。
这一步可能返回到前面的任何一步
,
从而使后续步骤或若干
后续步骤反复执行
。
知识的确认与应用
:
将挖掘出的知识用于实际系统
,
或和其他系统的知识合
并或直接交给感兴趣的组织
。
从上述过程可以看出
,
数据挖掘是一个循环往复的过程
。
在将挖掘出的知识
提交给用户之后
,
用户还会对它进行进
i
步的评价
,
为了获得更有用的指示
,
用
户可能还会选择新的数据源或数据
,
对数据作新的转换等开始新一轮的数据挖掘
工作
。
原则上讲
,
挖掘可以在任何类型的数据上进行
,
不过通常指数据库
、
数据
仓库
、
文件
、
Web
等
。
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10
—
河北网通可视化数据挖掘系统的实现
2.13
数据挖掘的主要问题
尽管数据挖掘有很多优点
,
但也面临着许多问题
,
这也为数据挖掘的未来发
展提供了更大的空间
。
数据挖掘的基本问题就在于数据的数量和维数
,
数据结构
也因此显得非常复杂
,
如何进行探索
,
选择分析变量
,
也就成为首先要解决的问
题
。
面对如此大的数据
,
现有的统计方法等都遇到了问题
,
最直接的想法就是对
数据进行抽样
,
那么怎么抽样
,
抽取多大的样本
,
又怎样评价抽样的效果
,这些
都是值得研究的难题
。
既然数据是海量的
,
那么数据中就会隐含一定的变化趋势,
在数据挖掘中也要对这个趋势作应有的考虑和评价
。
各种不同的模型如何应用
,
其效果如何评价
。
不同的人对同样的数据进行挖
掘
,
可能产生不同的结果
,
甚至差异很大
,
这就涉及到可靠性的问题
。数据挖掘
涉及到数据也就碰到了数据的私有性和安全性
。
数据挖掘的结果是不确定的
,
要
和专业知识相结合才能对其作岀判断
。
挖掘方法的选择难于确定
。
由于有多种方
法可用于数据挖掘
,
如基于机器学习的方法
、
基于统计学的方法
、
基于可视化的
方法
,
方法的选择可能直接关系到结果的准确性
。
用户交互和挖掘结果的显示也是需要解决的问题
,
好的交互规则可以促使挖
掘过程向接近实质规律的方向进行
,
结果的表示将有助于理解和运用挖掘得到的
知识
。
2,2
可视化数据挖掘
由于数据挖掘算法本身的复杂性
,
使得一般的用户很难理解和操作
,
而可视
化的引入就是从可视化的角度描述数据分析和数据挖掘的过程
,
从而弥补数据挖
掘算法难于理解和操作的缺陷
。
数据可视化和数据挖掘是两种技术
,
通过两种技
术的结合使用
,
能够使用户充分探索数据
,
从而发现数据中潜在的特点
、
规律
。
2.2.1
数据可视化技术
数据可视化技术通过生成针对数据的二维或三维的视图
,
使得用户更容易理
解数据
,
以人作为数据挖掘的主体
,
采用人的观察力和洞察力作为驱动
,
通过与
可视化的结果进行交互
,
从而发现有价值的信息和规律
。
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