正如柏拉图所说：需要是发明之母。随着信息时代的步伐不断迈进，大量数据日积月累。我们迫切需要一种工具来满足从数据中发现知识的需求！而数据挖掘便应运而生了。正如书中所说：数据挖掘已经并且将继续在我们从数据时代大步跨入信息时代的历程中做出贡献。

1、数据挖掘

数据挖掘应当更正确的命名为：“从数据中挖掘知识”，不过后者显得过长了些。而“挖掘”一词确是生动形象的！人们把数据挖掘视为“数据中的知识发现（KDD）”的同义词，而另一些人只是把数据挖掘视为知识发现过程的一个基本步骤！

由此而产生数据挖掘的定义：从大量数据中挖掘有趣模式和知识的过程！数据源包括数据库、数据仓库、Web、其他信息存储库或动态地流入系统的数据。作为知识发现过程，它通常包括数据清理、数据集成、数据变换、模式发现、模式评估和知识表示六个步骤。

数据挖掘处理数据之多，挖掘模式之有趣，使用技术之大量，应用范围之广泛都将会是前所未有的；而数据挖掘任务之重也一直并存。这些问题将继续激励数据挖掘的进一步研究与改进！

2、数据分析

数据分析是指用适当的统计方法对收集来的大量第一手资料和第二手资料进行分析，以求最大化地开发数据资料的功能，发挥数据的作用。是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。

数据分析有极广泛的应用范围。典型的数据分析可能包含以下三个步：

1、探索性数据分析：当数据刚取得时，可能杂乱无章，看不出规律，通过作图、造表、用各种形式的方程拟合，计算某些特征量等手段探索规律性的可能形式，即往什么方向和用何种方式去寻找和揭示隐含在数据中的规律性。

2、模型选定分析，在探索性分析的基础上提出一类或几类可能的模型，然后通过进一步的分析从中挑选一定的模型。

3、推断分析：通常使用数理统计方法对所定模型或估计的可靠程度和精确程度作出推断。

数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来，以找出所研究对象的内在规律。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。数据分析是组织有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。这一过程是质量管理体系的支持过程。在产品的整个寿命周期，包括从市场调研到售后服务和最终处置的各

个过程都需要适当运用数据分析过程，以提升有效性。

由上可见，数据挖掘和数据分析虽然概念上层次清晰，作用上分工明确（数据分析主要以上数理统计为主，数据挖掘主要是挖掘算法为主）。但很明显的是，数据挖掘必须借助数据分析的有关方法来挖掘出有效的，对目标应用有意义的模式和知识。或者可以说：数据挖掘也可以是数据分析的一种！

在这样一个信息迅速膨胀的时代，数据挖掘和分析都与大量数据打交道。两者都离不开一种xx年代后期兴起的一种高级数据分析技术：数据仓库和联机分析处理。

3、数据仓库

数据仓库是一个从多个数据源收集的信息存储库，存放在一致的的模式下，并且通常驻留在单个站点上。数据仓库通过数据清理、数据变换、数据集成、数据装入和定期数据刷新来构造。为便于决策，数据仓库中的数据围绕主题组织。数据存储从历史的角度提供信息，并且通常是汇总的。数据仓库提供一些数据分析能力，称作联机分析处理（OLAP）。

数据仓库有以下四种关键特征：

面向主题的：数据仓库围绕一些重要主题，如顾客、供应商、产品、和销售组织。数据仓库关注决策者的数据建模与分析，而不是单位的日常操作和事务处理。因此，数据仓库通常排除对于决策无用的数据，提供特定主题的简明视图。

集成的：通常，构造数据仓库是将多个异构数据源，使用数据清理和数据集成技术，确保命名约定，编码结构，属性度量等的一致性。

时变的：数据存储从历史的角度提供信息。数据仓库中的关键结构都隐式或显式地包含时间元素。

非易失的：数据仓库总是物理地分离存放数据，这些数据源于操作环境下的应用数据。由于这种分离，数据仓库不需要事务处理、恢复和并发控制机制。通常，它只需要两种数据访问操作：数据的初始化装入和数据访问。

顺便提一下联机事务处理（OLTP）和联机分析处理（OLAP）的主要区别。

4、分类及算法

分类是一种重要的数据分析形式，它提取刻画重要数据类的模型。分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到某个给定的类别。它可以应用到客户的分类、客户的属性和特征分析、客户满意度分析、客户的购买趋势预测等，如一个汽车零售商将客户按照对汽车的喜好划分成不同的类，这样营销人员就可以将新型汽车的广告手册直接邮寄到有这种喜好的客户手中，从而大大增加了商业机会。

分类算法主要有决策树归纳、贝叶斯分类、使用IF-THEN规则分类、神经网络、支持向量机等。

5、聚类分析

聚类分析是把一组数据按照相似性和差异性分为几个类别，其目的是使得属于同一类别的数据间的相似性尽可能大，不同类别中的数据间的相似性尽可能小。它可以应用到客户群体的分类、客户背景分析、客户购买趋势预测、市场的细分等。

常用的算法有：

划分方法：k-均值算法，k-中心点算法。

层次方法：层次聚类算法、平衡迭代归约和算法、Chameleon（变色龙）、

基于密度的方法：DBSCAN算法，OPTICS算法，DENCLUE算法。

基于网格的方法：STING（统计信息网格），CLIQUE

6、广泛应用

作为一个应用驱动的领域，数据挖掘融汇来自其他一些领域的技术。这些领域包括统计学、机器学习、数据库和数据仓库系统，以及信息检索。数据挖掘研究与开发的多学科特点大大促进了数据挖掘的成功和广泛应用。

数据挖掘已经有许多成功的应用，如商务智能，Web搜索，生物信息学，卫生保健信

息学，金融，数字图书馆和数字政府等。

7、学习总结

数据挖掘技术已经形成很广泛的应用空间，而目前JDMP的版本也在完善当中，大多数数据挖掘开发工具涌现出来。各种相关的框架如Hadoop也如雨后春笋纷纷出现。这些现象的出现，正是因为数据挖掘的发展会有越来越广泛的天空。然而数据挖掘还是有很多需要面临并且急需解决的问题??而我们也希望其越来越深刻的研究和改进。

对于数据挖掘的学习，还是要注重算法的研究和开发。目前我还很欠缺这一块知识。包括统计学、概率论，机器学习等。数据挖掘是个繁复的过程，需要我们长此以往的研究！

心得体会

这次数据挖掘实验结束了，期间我们小组明确分工并积极去完成，虽然有点辛苦，但我感觉充实而有收获感！

根据老师给的一些资料，我们决定采用SQL Server 20xx中的Northwind数据库里的数据作为我们的实验数据。根据表Order Details中的数据，我们分别根据ProductID和OrderID字段，并结合我们规定的最小支持度阀值对数据进行筛选。依次筛选出1项频繁集、2项频繁集和3项频繁集，其中还会使用游标的方式来遍历2项集与3项集的候选集，分别选出2项频繁集和3项频繁集。

由于数据较多，因此过程比较复杂，要编写很多的查询语句，建立许多数据表，包括临时表。开始不知道则操作，但经过我们各自多次重复的建表与查询，逐渐的理解和有了自己的思路。尤其是在运用游标的方法进行遍历这块，因为我们比较陌生而不理解，操作时一时无法实现结果，但经过我们在网上查询了解相关知识，最终得以解决。

经过该次实验，使我对数据库的操作更加熟练，而且还使我对课本上的“挖掘频繁模式”这块知识有了很好的掌握，今后我会多做实验，使我在实际操作过程中学得更好！

数据统计与分析心得

（第三组）

数据统计与分析是一个比较复杂、比较费时和费力的工作，在工作中，小组成员既要有明确的独立的分工，也要有集体的团队的协作精神。每个人在统计数据时都要做到认真严谨、实事求是，要有耐心而不是用一颗浮躁的心来对待工作。在数据分析中，要用一颗客观的、真实的心来做好对统计数据的客观分析与评价。这样才能使问卷调查统计出来的数据真实有效，为下一步的工作实施和决策做好准备。

我们这次东华理工大学校园文化调查问卷印发的总数为210份，其中有6份未收回，实际收回问卷共204份，其中无效问卷（被调查人未填写性别、专业、年级等相关信息）有5份，则实际有效问卷为199份。合格问卷占总数的94.76%，问卷收回率较高。在接下来的数据统计与分析中，则以此199份有效问卷的数据来统计，并计算数据结果。

此次参与问卷调查的年级有11级大一、10级大二、09级大三的学生，08级大四学生未参与调查，其中问卷调查又以大一学生为主，有186人，占总人数的93%；而大二学生只有8人，占总人数的4%，大三学生只有5人，占总人数的3%。在此次参与问卷调查的性别比中，女生有136人，占总人数（199人）的68.34%；男生有63人，占总人数的31.66%。问卷调查的女生占有多数。

此外，这次问卷所调查的专业有15个专业，其中文科类专业（广告、法学、对外汉语、英语）调查人数有133人，所占总人数的百分比为66.83%；经济类专业（国际贸易、旅游管理、会计、市场营销、物流管理）调查人

数有50人，占总人数的百分比为25.12%；理科类专业（自动化、科工程、土木工程、资源勘探、信息管理、测绘工程）调查人数有16人，占总人数的百分比为8.05%。调查对象以文科类同学占多数。

在这次数据统计与分析过程中，我们发现了问卷还存在一些问题，但总体还是好的。首先，问卷中存在漏字的情况，主要是出题组印刷前没有认真做好校对的工作造成的；其次，选项有的出现错乱及其选项中没有明确注明题目是多选或者单选的题目，因此在我们数据统计过程中也带来了一些困惑，但经过向出题组的询问，我们还是明确了题目的多选与单选问题。但我想，这对于我们的调查所统计出来结果，其实际真实效果多少会有一些水分的。再次，就是我们问卷的发放组没有考虑我们要调查的比例的分配，比如年级的比例分配、专业类别的比例分配、男女性别的比例分配。这样就造成我们统计分析出来的数据有一点不合理性、不太全面性。此外，我们数据统计与分析小组中也出现过一些问题，由于我们从来没有做过数据统计与分析的工作，因此缺乏经验，在统计数据过程中其实每一道题也有不不合理的作答选项，而我们第一次都把他们统计上了，没有考虑到每道题都有回答无效的答案。而后来的结果是，又让我们成员重新统计了一次，这次考虑了把每道题目中无效答案剔除后，再统计出每道题目中有效答案的选择数量。

数据统计与分析不但要有团队协作的精神，而且还要会懂电脑，利用Excel操作系统来计算出最终的数据结果。这就在不同的两个方面考查了我们当代大学生应有的素质。在这次数据统计与分析过程中，我们组成员都表现得积极认真，按时按量地完成了我们每个人所分配的任务。因此在

这次数据统计与分析中我们组虽然花费了有一定的时间，但还是比较少的，而且成功地完成了这次统计任务。这也为下一组的成员的论文写作及其总结工作争取了更多的时间。在使用Excel操作系统时，由于有些成员不会使用此操作，所以给其他会操作的成员增加了工作量。在此也让这些不会使用电脑操作系统的同学能够体会到对于掌握好电脑基础知识的重要性。希望他们都能够好好地学习这些知识，为今后的工作和学习带来更多的便利。

这次问卷调查的数据统计与分析实践活动，让每个同学都有收获。有的收获了出题时应当注意的问题，有的收获了问卷调查中所获得的经验，有的收获了同学们之间的友谊，使同学之间的交流与沟通在实践活动中无形当中就增加了，有的〃〃〃〃〃〃

总之，我们都认为这次问卷调查实践活动是一次成功的实践活动，因为在这次调查活动中，我们都看到了每一个同学都在努力的把事情做的更好，都认真地对待自己所分配到的任务，都在积极的讨论与交流。

另：附第三组成员数据统计与分析的工作图片

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