10数据挖掘的应用和发展趋势 Data Mining 数据挖掘 教学课件.pdf

数 据 挖 掘 概念与技术 ——第十章—— Jiawei Han （加） 著 Micheline Kamber http://www.cs.sfu.ca 2006年11月17日星期五 Data Mining: Concepts and Techniques 1 第十章：数据挖掘的应用和发展 趋势 数据挖掘的应用 数据挖掘系统产品和研究原型 数据挖掘的其它主题 数据挖掘的社会影响 数据挖掘的发展趋势 小结 2006年11月17日星期五 Data Mining: Concepts and Techniques 2 数据挖掘的应用 数据挖掘是一门具有广泛应用的新兴科学 数据挖掘的一般原理于特定应用领域需要的 有效挖掘工具之间，还存在不小的距离 一些应用领域（本章所包含的） 生物医学和DNA数据分析 金融数据分析 零售业 电信业 2006年11月17日星期五 Data Mining: Concepts and Techniques 3 生物医学数据挖掘和DNA分析 DNA序列：四个基本的构块（称为核苷）：腺嘌呤（A) ， 胞核嘧啶（C)，鸟嘌呤（G)，胸腺嘧啶（T) 基因：由成百个核苷按一定次序组织而成 人类大约有100,000个基因 核苷按不同的次序和序列可以形成不同的基因，几乎是不 计其数的 异构、分布式基因数据库的语义集成 目前：DNA数据高度分散、无控的生成于使用 数据挖掘中的数据清理和数据集成将有助于基因数据库 集成和用于基因数据分析的数据仓库的构造 2006年11月17日星期五 Data Mining: Concepts and Techniques 4 DNA 分析: 例子 DNA 序列相似有哪些信誉好的足球投注网站和比较 比较每一类中频繁出现的模式（例，带病的基因和健康的基因） 识别在不同疾病中起作用的基因序列模式 关联分析：同时出现的基因序列的识别 大部分疾病不是由单一基因引起的，而是由基因组合起来共同作用 的结果 关联分析可用于帮助确定在目标样本中同时出现的基因类 路径分析：发现在疾病不同阶段的致因基因 不同的基因可能在疾病的不同阶段起着作用 开发针对疾病不同阶段的治疗药物 可视化工具和遗传数据分析 2006年11月17日星期五 Data Mining: Concepts and Techniques 5 针对金融数据分析的数据挖掘 在银行和金融机构中产生的金融数据通常相对比 较完整、可靠和高质量 为多维数据分析和数据挖掘设计和构造数据库 按月，按地区，按部门，和按其它因素，查看 负债和收入的变化情况 提供最大，最小，总和，平均和其它统计信息 贷款偿还预测和客户信用政策分析 特征选择和属性相关计算 贷款偿还行为 客户信用比率 2006年11月17日星期五 Data Mining: Concepts and Techniques 6 针对金融分析的数据挖掘