數據挖掘的案例
數據挖掘中的數據預處理
它還可以使開發和增強數據的過程更容易，以獲得更增強的 BI，這對業務有益。例如，客戶的小規模、類別或區域在不同區域可能具有不同的行為。將數據后端處理為正確的格式可能使 BI 團隊能夠將此類發現集成到 BI 控制面板中。
從廣義上講，數據預處理是 Web 挖掘的一個子過程，用于客戶關系管理 （CRM）。通常可以對 Web 使用日志進行預處理，以獲得有意義的數據集，這些數據集稱為用戶事務，實際上是一組 URL 引用。可以存儲會話以識別用戶身份以及請求的網站及其使用順序和時間。一旦從原始數據中提取出來，這些就會提供更有意義的信息，可用于消費者分析、產品促銷或定制等。
結論
數據預處理在數據質量檢查和分析檢查中都起著核心作用。通過這種方式，數據挖掘過程變得有效，并且這些步驟得到的結果是準確的。準確地說，數據預處理過程中遵循的過程可能因數據集而異，或者取決于所需的分析。
有關數據挖掘中數據預處理的常見問題解答 – 常見問題解答
什么是數據預處理？
數據預處理提高了數據的質量，從而使其適合分析。它最大限度地減少了錯誤、變化和重復，從而提高了獲得正確結果的可能性。
數據清洗過程中可以采用哪些方法？
其中一些是插補的缺失數據機制、可以刪除的復制實例的情況、分箱或回歸的干擾數據，以及分組的類似數據點。
數據轉換如何協助數據挖掘？
就數據分析而言，數據轉換涉及將數據轉換為更有用的形式的過程。規范化、離散化和概念層次結構生成是用于對齊數據以增強挖掘的一些方法。
展開 《數據挖掘在冶金產品質量控制中的應用》
目錄：
第一章 引論
1.1 數據挖掘技術及其研究現狀
1.1.1 知識獲取與數據挖掘技術
1.1.2 數據挖掘研究與應用的現狀
1.2 數據挖掘的對象
1.2.1 數據庫
1.2.2 數據倉庫
1.2.3 文本
1.2.4 Web信息
1.2.5 空間數據
1.3 數據挖掘的主要技術
1.4 數據挖掘過程及結果解釋
1.5 數據挖掘建模設計方案
1.5.1 通用的數據挖掘框架
1.5.2 建模設計方案的基本框架
1.5.3 方案實施的系統環境
1.6 冶金產品質量控制問題分析
1.7 本書的主要工作
第二章 冶金產品質量數據集市的構建
2.1 數據倉庫和數據集市
2.1.1 數據倉庫概述
2.1.2 數據集市
2.2 熱軋產品質量數據集市的建立
2.2.1 熱軋數據的現狀
2.2.2 熱軋數據集市的實現
2.3 數據預處理
2.4 確定建模數據的輸入輸出變量
2.5 建模數據的篩選與歸一化
2.5.1 建模數據的篩選
2.5.2 建模數據的歸一化
2.6 小結
第三章 人工神經網絡特征分析
3.1 人工神經網絡概述
3.1.1 神經網絡的結構及設計方法
3.1.2 神經網絡的學習方法
3.1.3 基本人工神經元模型
3.2 感知器模型及算法研究
3.3 多層前向神經網絡的誤差反向傳播（BP）算法
3.3.1 BP神經網絡學習方法分析
3.3.2 BP神經網絡學習方法的幾種改進
3.3.3 影響BP神經網絡建模的其他因素
3.4 RBF神經網絡算法
3.4.1 RBF神經網絡結構
3.4.2 RBF網絡的算法分析
第四章 基于神經網絡的產品質量模型
4.1 逐漸擴大訓練樣本的BP神經網絡質量模型
4.1.1 基于數據集F的BP神經網絡模型
4.1.2 對三類綱的模型測試
4.1.3 輸出變量為ys_rel,ys_rml的質量模型
4.2 二階段混合算法的BKP神經網絡模型
展開 基于WEB 的數據挖掘綜述
摘 要基于WEB 的數據挖掘是當前相當熱門的方向之一本文對此作了一個比較全面的
綜述概括了基于WEB 的數據挖掘的主要概念和特點說明各類WEB 挖掘尤其
是基于WEB 使用的挖掘所常用的技術最后簡單介紹了XML 在基于WEB 數據
挖掘中的應用
關鍵字基于WEB 的數據挖掘 基于WEB 使用的數據挖掘 半結構化 XML
基于WEB DM 綜述.pdf
數據挖掘在冶金產品質量控制中的應用
目錄：
第一章 引論
1.1 數據挖掘技術及其研究現狀
1.1.1 知識獲取與數據挖掘技術
1.1.2 數據挖掘研究與應用的現狀
1.2 數據挖掘的對象
1.2.1 數據庫
1.2.2 數據倉庫
1.2.3 文本
1.2.4 Web信息
1.2.5 空間數據
1.3 數據挖掘的主要技術
1.4 數據挖掘過程及結果解釋
1.5 數據挖掘建模設計方案
1.5.1 通用的數據挖掘框架
1.5.2 建模設計方案的基本框架
1.5.3 方案實施的系統環境
1.6 冶金產品質量控制問題分析
1.7 本書的主要工作
第二章 冶金產品質量數據集市的構建
2.1 數據倉庫和數據集市
2.1.1 數據倉庫概述
2.1.2 數據集市
2.2 熱軋產品質量數據集市的建立
2.2.1 熱軋數據的現狀
2.2.2 熱軋數據集市的實現
2.3 數據預處理
2.4 確定建模數據的輸入輸出變量
2.5 建模數據的篩選與歸一化
2.5.1 建模數據的篩選
2.5.2 建模數據的歸一化
2.6 小結
第三章 人工神經網絡特征分析
3.1 人工神經網絡概述
3.1.1 神經網絡的結構及設計方法
3.1.2 神經網絡的學習方法
3.1.3 基本人工神經元模型
3.2 感知器模型及算法研究
3.3 多層前向神經網絡的誤差反向傳播（BP）算法
3.3.1 BP神經網絡學習方法分析
3.3.2 BP神經網絡學習方法的幾種改進
3.3.3 影響BP神經網絡建模的其他因素
3.4 RBF神經網絡算法
3.4.1 RBF神經網絡結構
3.4.2 RBF網絡的算法分析
第四章 基于神經網絡的產品質量模型
4.1 逐漸擴大訓練樣本的BP神經網絡質量模型
4.1.1 基于數據集F的BP神經網絡模型
4.1.2 對三類綱的模型測試
4.1.3 輸出變量為ys_rel,ys_rml的質量模型
4.2 二階段混合算法的BKP神經網絡模型
展開 
巖石邊坡工程的數據挖掘(Data Mining)
1 引言
在過去一年里，斷續地做了一些巖石邊坡工程數據挖掘方面的工作，部分內容零散地分布在本公眾號內。本筆記首先描述了這個工作的整體框架和思路，其次對這些內容進行了分類。
2 整體框架
整個工作是基于GeotechSet數據集完成的。簡言之，GeotechSet是一個不斷進化的巖土工程文獻數據庫，包括巖石力學和土力學兩部分，其中大部分內容與我自己的工作相關，包括論文，研究報告，課程講稿及軟件等。不過，目前所作的這個數據挖掘側重于巖石邊坡工程。一個繼承的概念性結構如下圖所示。
主要處理離散斷裂網絡DFN, 合成巖體SRM和巖橋Rock Bridge這三個核心關鍵詞。數據挖掘的主要內容包括：相似性查詢；摘要和關鍵字取出；主題聚合；產生新的句子四部分。
3 相似性查詢
相似性查詢是數據挖掘的主要組成部分，主要使用的算法有：Doc2Vec, LSI, Flashtext和Transformer:
Doc2Vec Model---段落相似性查詢
語義相似模型(Doc2Vec)在雙語教學中的應用
使用WMD Similarity確定句子之間的相似度
使用Transformers確定句子之間的相似度
SentenceTransformers庫更新V2.0.0
聯合6種Transformers預訓練模型
一個快速的句子和段落相似查詢方法
通過Euclidean距離計算向量值來對句子相似度排序
基于文檔名稱的相似度查詢
4 摘要和關鍵字
摘要和關鍵字抽出主要使用了兩個算法：sumy和pyTextRank.
展開 數據挖掘（朱明 )（一本好書）
搞數據挖掘的人都知道，我就不介紹了
Microsoft Word - 第一章 數據挖掘基本知識.pdf
Microsoft Word - 第二章 數據預處理.pdf
Microsoft Word - 第三章 定性歸納.pdf
Microsoft Word - 第四章 分類與預測.pdf
Microsoft Word - 第五章 關聯挖掘.pdf
Microsoft Word - 第六章 聚類分析.pdf
Microsoft Word - 第七章 復雜數據的挖掘.pdf
【DTEmpower案例操作教程】智能數據挖掘
DTEmpower是由天洑軟件自主研發的一款通用的智能數據建模軟件，致力于幫助工程師及工科專業學生，利用工業領域中的仿真、試驗、測量等各類數據進行挖掘分析，建立高質量的數據模型，實現快速設計評估、實時仿真預測、系統參數預警、設備狀態監測等工程應用。軟件內置有圖形化、零編碼的數據分析建模環境，圍繞數據清理、特征生成、敏感性分析和模型訓練等環節提供豐富的AI算法，提供從模型搭建到模型管理應用的一站式解決方案，學習門檻低、模型質量高，零基礎用戶也能快速挖掘得到優秀的數據模型。
案例描述
數據挖掘用于揭示數據背后存在的規律。在科學計算、工程設計、生產運維、商務管理等多個領域，從業人員會獲得大量的數據，通過數據挖掘將其中所隱含的信息顯式地提取出來，可以用于創造更大的價值。在本節中，將介紹包括數據準備、數據清理、模型訓練等典型過程在內的精簡案例，展示DTEmpower在數據挖掘方面的應用。
該案例以基于Styblinski-Tang函數采樣得到的299個算例和1個結果異常的算例作為原始數據，部分算例如圖1所示，其中被紅色標注的算例為結果異常的算例。
展開 大數據建模、分析、挖掘技術
6.掌握基于Hadoop大數據平臺的數據挖掘和數據倉庫分布式系統平臺應用，以及商業和開源的數據分析產品加上Hadoop平臺形成大數據分析平臺的應用剖析。
7.掌握常見的機器學習算法。
三、培訓專家
來自中國科學院計算技術研究所、清華大學、北京理工大學等科研機構和大學的高級專家，擁有豐富的科研及工程技術經驗，長期從事機器學習、數據挖掘、大數據分析等領域的教學與研究工作。
四、參會對象：
各省市、自治區從事大數據分析、數據挖掘、數據處理、數據建模等領域相關的企事業單位技術骨干、科研院所研究人員和大專院校相關專業教學人員及在校研究生等相關人員，以及大數據研究廣大愛好者。
五、費用標準：
5680元/人（含報名費、培訓費、資料費、證書費）。住宿可統一安排，費用自理。
1、培訓費由組織培訓班的施教機構負責收取并提供培訓發票。
2、上課前一周匯款可享受9折優惠，或報名5人以上可享受9折優惠，兩個優惠不同時享用。
3、參加線上、線下培訓學員均可享受視頻錄播回放權益，及本人再次免費參加線下同主題課程學習權益。
六、頒發證書：
參加相關培訓并通過考核的學員，由中國管理科學研究院現代教育研究所頒發《大數據開發與應用工程師》（高級）崗位認證證書，可通過官方網站查詢，該證書可作為有關單位專業技術人員能力評價、考核和任職的重要依據。
七、注意事項
1.指定報名郵箱：2044115758@qq.com。
2.報名成功后，會務組在報到前一周發具體報到通知及行車路線。
3.學員需自備電腦WIN10、64位系統，16G及以上內存，硬盤空間預留100G。
展開 葉輪機械優化設計與數據挖掘的研究
尊敬的各位老師，今天與大家分享第15期學術報告，西安交通大學宋老師等，葉輪機械優化設計與數據挖掘的研究，謝謝宋老師等人的分享！
數據挖掘.原理與研究前沿
Data Mining:
Principles and Research Frontiers
Department of Computer Science
University of Illinois at Urbana-Champaign
限時贈書｜Altair 助力高校數據科學教育：中山大學教授發布RapidMiner 權威教材
這本教材基于多年教學經驗，結合學科特點與商學院學生的知識結構編寫而成，使用RapidMiner（更名為AI Studio）作為數據挖掘和機器學習算法實踐的軟件平臺，具有零編程門檻的優勢，適合作為各大院校商學院及人文社科領域本科生和研究生的教材，也可供對數據挖掘和機器學習感興趣的社會人士學習參考。
全書共 14 章，系統性地以數據挖掘和機器學習的經典算法為主線來組織內容，涵蓋數據挖掘的基礎知識、數據統計與可視化、數據預處理、關聯規則挖掘、回歸分析、決策樹、模型評估與集成學習、樸素貝葉斯、K 近鄰、支持向量機、神經網絡、聚類分析、文本分析，以及 RapidMiner 的高階功能等。
通過豐富的案例和實踐指導，讀者能夠深入理解數據挖掘算法的工作原理，并掌握如何使用 RapidMiner（更名為AI Studio） 進行實際操作。
關于RapidMiner
RapidMiner（更名為AI Studio） 作為一款全球流行的數據挖掘可視化軟件，被 Altair 收購后進一步增強了在機器學習模型訓練與部署方面的能力。其功能強大且直觀的拖放式畫布，使領域專家與數據專家能夠高效協作，輕松實現無代碼建模、自動建模、API 部署與本地化運行。
這一特性不僅降低了數據挖掘的技術門檻，也加速了從數據探索到模型運營的全生命周期進程，使其成為數據挖掘領域理想的入門學習平臺。
Altair 公司一直致力于推動計算智能技術的發展，此次中山大學教學團隊選擇以 RapidMiner（更名為AI Studio） 為核心編寫教材，不僅體現了高校對該軟件在教學實踐中價值的認可，也反映出 RapidMiner（更名為AI Studio） 在連接學術理論與行業應用方面的重要作用。
展開 
基于大數據模型的數字孿生建模方法
于是，人們開始在數據挖掘中借助可視化技術，使用豐富的可視化方式將多維數據直觀地表示出來，進而利用人類特有的認知能力來指導挖掘過程。
因此，工業大數據可視化分析領域中產生了一個新的方向：可視化數據挖掘。利用可視化技術建立用戶與數據挖掘系統交互的良好溝通通道，使用戶能夠使用自己豐富的行業知識來規整、約束挖掘過程，改善挖掘結果。從而打破傳統挖掘算法的黑盒子模式，使用戶對挖掘系統的信賴程度大大提高。在可視化數據挖掘技術中，可視化的直接交互能力是挖掘過程成敗的關鍵，對可視化技術在數據挖掘中應用形式和使用方法的研究是數據挖掘可視化急需解決的問題。
3）工業大數標記技術
在人工智能時代，人工智能算法中，相對于無監督學習算法，有監督的學習算法更為常用和有效，究其原因在于，有監督學習的算法的訓練階段是有標記的數據，使得算法融入了知識，進而使算法具有更好的精度和穩定性，因此，從算法的選擇角度來講，使用有標記的數據進行有監督的學習顯然是更好的選擇。此外，隨著深度網絡的不斷發展，模型的參數動輒成千上萬，為了防止模型的過擬合，必須輸入更多的帶有標記的樣本，這就對樣本的標記提出了更大的挑戰，這甚至衍生出人工智能時代的藍領工人——數據標記員，一方面是體力的考驗，另一方面，在某些專業領域，還具有極強的專業性，因此大數據時代的數據標記成為了一項既重要又難以實施的技術。
為了克服人工標記帶來的問題，需要采用自動標記的方式進行數據的標記。指令域大數據是將系統的輸入數據標記在系統的響應之上的數據形式，天然地具有數據標記的屬性，是人工智能親和算法。但是標記的類型往往還涉及到具體的事件，指令域大數據的輸入有時候囊括不了此種事件，因此仍然需要其他的標記方法進行補充。
其他自動標記方法，一般建立在現有的少量已經標記的數據基礎之上，例如SMOTE算法和GAN網絡。
展開 重磅升級，AIPOD V2.0正式發布！
二、AIAgent升級，代理精度更高、穩定性更好
AIAgent可通過與計算流程的連接，進行數據智能采樣，通過天洑自研的機器學習算法，進行代理模型的訓練，為優化設計加速助力。AIAgent中的機器學習算法來自于天洑數據建模平臺，其核心是天洑自研的超參學習框架，相較于傳統響應面、Kriging模型，AIAgent針對復雜問題表征能力更強、數據集需求量更低、使用門檻更低，而且訓練得到的模型可導出，可復用，可作為企業的核心知識進行管理，提升企業快速優化設計的能力。通過天洑數據建模平臺的賦能，AIAgent的代理精度得到了進一步的提高，訓練的模型穩定性更好，助力快速獲得更好的優化結果。
*AIAgent一鍵構建可復用的高精度代理模型
三、與天洑數據建模平臺無縫集成
工業企業擁有大量的仿真、實驗和實際運行數據，通過數據挖掘技術，用戶可以建立數據的相關關系，并希望將其方便的用于產品的優化設計中。針對這一需求，AIPOD V2.0建模工具箱中增加了DT節點，用戶可以在設計計算流程中一鍵導入天洑數據建模平臺建立的數據挖掘模型，并且可以和腳本、可執行程序進行耦合，實現任意復雜的設計計算流程的搭建。之后便可以借助于SilverBullet算法，進行優化設計。
*一鍵導入數據挖掘模型，耦合建模，進行優化
四、內核優化，軟件運行更穩定
“占用資源高，軟件易崩潰”是眾多軟件產品面臨的一個重要問題。AIPOD采用多進程架構，主進程負責人機交互和任務管理，所有任務都運行在獨立的進程中，保證主進程的穩定運行；主進程實時監測各任務進程的運行情況，及時關閉異常進程，釋放系統資源。AIPOD V2.0對該架構進行了大量細節優化，進行了多處功能增強，如閑置進程智能回收功能，任務中止自定義功能。
展開 【產品】智能數據建模軟件DTEmpower 2023R1新版本功能介紹
對此，DTEmpower 2023R1版本推出了一鍵式、零基礎、可定制的向導式建模模塊，幫助用戶快速上手，并過渡到數據建模專家。
圖7 一鍵完成數據挖掘全過程
圖8 可過渡至專業建模模式
圖9 支持行業專屬的數據挖掘工具定制
DTEmpower更多詳細介紹及軟件試用申請，請點擊“DTEmpower——智能數據建模軟件”，前往查閱。
加快人工智能融入現代指揮決策，推動軍事指揮決策水平提升
隨著大數據、神經網絡、云計算等先進技術的廣泛運用，人工智能正以前所未有的力量推動著決策思維、模式和方法的變革。小數據時代基于直覺和經驗的決策將讓位于智能化時代基于全樣本數據的決策，后者將成為主導戰場制勝的新范式。加快人工智能融入現代指揮決策，更好地實現人腦思維與機器計算的優勢互補，才能推動軍事指揮決策水平的整體提升。
厘清智能化融入的優勢所在
未來戰爭的智能化屬性將不斷增強，時刻需要根據敵情、我情和戰場環境的變化快速做出最優決策。單純的人腦決策已經難以適應現代戰爭節奏，需要積極借助人工智能，通過人機協同互補，實現軍事指揮決策的快速高效。數據驅動式決策，著眼大數據資源進行數據挖掘與綜合研析，從中發現數據關聯、未知規律并據此輔助指揮員進行決策。自主式決策依托大數據分析平臺，感知、認知和決策支持相結合，在確保時效性基礎上，精確生成并優選決策方案。預先實踐式決策，通過利用決策模擬系統，在作戰決策結果未轉化為作戰行動之前，對作戰方案進行實驗、檢驗、論證和優化，從中萃取最佳行動方案。由此觀之，人工智能將成為戰場的“全源分析師”，以其強大的數據和算法優勢，拓展指揮員對戰場的認知廣度和深度，可以實現更精準的態勢感知、更可信的戰局研判、更迅速的指揮控制。
把準智能化融入的重點指向
算法、算力以及數據既是人工智能發展的內在動力，也是核心支撐，應融入到指揮控制整個流程的關鍵環節之中。要增強態勢感知能力，為指揮決策提供情報基礎。應網絡化連接多維戰場中的感知系統，借助運用數據挖掘、深度學習等技術，處理并利用多源獲取的大量異構數據流，提取戰場有用情報，掌握戰場態勢變化，以實現信息優勢到決策優勢的有效轉化。要強化認知決斷能力，為指揮決策提供重要支撐。
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