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有限公司20XX

数据挖掘与知识

发现课件

汇报人：XX

目录

数据挖掘概述数据挖掘技术

数据预处理数据挖掘过程

知识发现系统案例分析与实践

数据挖掘概述

数据挖掘定义

数据挖掘的学科交叉性

数据挖掘融合了统计学、机器学习、数据

库技术等多个学科，旨在从大量数据中提

取有价值的信息。01数据挖掘的目标

数据挖掘的目标是从数据中发现模式、关

联、趋势等，以支持决策制定和预测分析。

数据挖掘的应用领域02

数据挖掘广泛应用于零售、金融、生物信

息学等领域，帮助企业和研究机构从数据

03

中获得洞察。

数据挖掘的重要性

数据挖掘揭示隐藏在大数据中的模式，帮助企业做

商业决策支持

出更精准的商业决策，提高竞争力。

通过分析历史数据，数据挖掘能够预测市场趋势、

预测未来趋势

消费者行为，为公司战略规划提供依据。

数据挖掘技术能够优化业务流程，减少不必要的开

提高运营效率

支，从而提高整体运营效率和盈利能力。

数据挖掘的应用领域

01020304

零售业客户细分金融风险评估医疗健康预测社交媒体趋势分析

通过数据挖掘分析顾客购买行为，银行和金融机构利用数据挖掘技数据挖掘在医疗领域用于分析病社交媒体平台运用数据挖掘技术

零售商可以对客户进行细分，实术对贷款申请者的信用历史进行历数据，预测疾病发展趋势，辅分析用户行为，以了解流行趋势

现个性化营销。分析，以评估信贷风险。助医生做出更准确的诊断。和用户偏好，优化内容推荐。

数据挖掘技术

关联规则挖掘

Apriori算法

01

Apriori算法是关联规则挖掘中常用的一种方法，通过

迭代查找频繁项集来发现数据中的关联规则。

FP-Growth算法

02

FP-Growth算法利用FP树结构压缩数据集，避免了

Apriori算法的多次扫描数据库，提高了挖掘效率。

关联规则的评价指标

03