数据挖掘技术：从理论到实践

"交互式的可视化挖掘-数据挖掘技术及应用" 数据挖掘是一种从大量数据中提取有用信息的技术，它结合了计算机科学、统计学、机器学习和人工智能等多个领域，旨在发现隐藏在数据中的模式、关联、规则和趋势，进而转化为可操作的知识。本资源主要由南航李静教授的理论部分和广东移动的实战案例组成，适用于学习和交流，如果引用，需注明来源。 一、数据挖掘的由来 数据挖掘起源于信息时代的背景，随着数据库中数据量的急剧增长，传统的数据库系统无法满足对数据深层次分析的需求。因此，知识发现（KDD）和数据挖掘（DM）的概念应运而生，以解决数据丰富但知识贫乏的问题。数据挖掘技术旨在从“数据坟墓”中挖掘出“信息金块”，提供决策支持。 二、数据挖掘的应用 数据挖掘广泛应用于各个行业，特别是在电信领域，例如客户细分、营销策略制定、欺诈检测等。它能够帮助企业和组织理解客户行为、优化运营、预测未来趋势，从而提高业务效率和盈利能力。 三、数据挖掘系统与工具 数据挖掘系统通常包括数据预处理、数据挖掘算法选择、模式评估和解释等阶段。数据挖掘工具如WEKA、RapidMiner、SPSS Modeler等，提供了友好的用户界面和各种挖掘算法，使得非专业人员也能进行数据挖掘。 四、数据挖掘技术 数据挖掘技术主要包括分类、聚类、关联规则挖掘、序列模式挖掘、异常检测和回归等方法。分类和聚类用于将数据分为不同的群体；关联规则挖掘寻找项集之间的频繁模式；序列模式挖掘关注事件的时间顺序；异常检测则识别出数据中的离群值。 五、数据挖掘实例 以电信领域的应用为例，数据挖掘可以帮助识别高价值客户，通过分析客户的消费习惯、通信行为，设计定制化服务和产品。同时，通过异常检测可以预防和检测通信欺诈，维护系统的安全。 六、国际会议和期刊 数据挖掘领域的研究者通常在如KDD（知识发现与数据挖掘）、ICDM（国际数据挖掘大会）、SDM（SIAM数据挖掘会议）等顶级会议上发表最新研究成果，并在《数据挖掘与知识发现》（Data Mining and Knowledge Discovery）、《机器学习》（Machine Learning）等期刊上分享理论与实践经验。 七、课后研读的论文与主要参考资料 为了深入理解数据挖掘，可以研读经典论文和教科书，如《数据挖掘：概念与技术》（Han, Kamber & Pei, 2006）等，这些资源提供了丰富的理论知识和实际案例。 数据挖掘不仅是理论研究的热点，也是企业实践中不可或缺的工具。通过交互式的可视化挖掘，用户可以更直观地理解和探索数据，从而更好地运用数据挖掘技术来驱动业务决策。