【正文】 勘常用的技術(shù) ? 資料探勘的模型 ? 資料探勘的應(yīng)用 ? 資料探勘的工具 ? 資料探勘未來的發(fā)展與挑戰(zhàn) 15 何謂資料探勘 (1) ? 學(xué)者曾對資料探勘做過的定義 ?Frawley ? 資料庫中挖掘潛在、明確、而且非常有用資訊的過程 ?Grupe amp。 Owrang ? 從已存在的資料庫當(dāng)中挖掘出專家仍未知的新事實(shí) ?Fayyad ? 定義知識發(fā)掘 (Knowledge Discovery) 為從大量資料中選取合適的資料，進(jìn)行資料處理、轉(zhuǎn)換等工作，再進(jìn)行資料探勘與結(jié)果評估的一系列過程 ?Berry amp。 Linoff ? 使用自動或半自動的方法，對大量資料分析，找出有意義的關(guān)係或法則。 16 何謂資料探勘 (2) ? 資料探勘 =資料庫之知識發(fā)掘 （ Knowledge Discovery in Databases，簡稱 KDD） ?從大型資料庫裡頭所儲存的資料當(dāng)中去萃取出一些有趣的知識 ? 「 知識 」 指的就是一些規(guī)則 ? 大型資料庫包括線上作業(yè)的資料庫 (Online Database) 及資料倉儲 (Data Warehouse)… 等等 ?知識範(fàn)例 ? 「如果顧客的年齡是在三十歲到四十歲之間，而且年收入是在四十萬到六十萬之間，那麼此顧客很有可能會購買筆記型電腦?！? 17 第一章 資料探勘簡介 ? 緣起 ? 何謂資料探勘 ? 資料探勘的演進(jìn) ? 資料探勘與其他系統(tǒng)的比較 ? 知識發(fā)現(xiàn)的過程 ? 資料探勘常用的技術(shù) ? 資料探勘的模型 ? 資料探勘的應(yīng)用 ? 資料探勘的工具 ? 資料探勘未來的發(fā)展與挑戰(zhàn) 18 資料探勘歷史 演進(jìn)步驟 目標(biāo)企業(yè)問題 應(yīng)用技術(shù) 系統(tǒng)供應(yīng)商 系統(tǒng)特性 檔案系統(tǒng) (1960年代 ) “2020年 12月筆記型 電腦的銷售明細(xì)為 何？ ” 電腦、磁帶、磁碟 IBM, CDC 傳遞歷史性 的靜態(tài)資料 資料庫系統(tǒng) (1970年代 ) “IBM X31筆記型電 腦目前的售價(jià)是多 少 ?” 階層式資料庫 (hierarchical ] database)、網(wǎng)路式資料庫 (work database)、關(guān)聯(lián)式 資料庫 (relational database)、 結(jié)構(gòu)化查詢語言 (SQL) 、開 放性資料庫連結(jié)協(xié)定 (ODBC) Oracle, Sybase, Informix, IBM, Microsoft 傳遞即時(shí)性 的單層次動 態(tài)資料 資料倉儲系統(tǒng) （ 1990年代） “去年北部地區(qū)筆記 型電腦的總銷售量是 多少 ?其中臺北市的 銷售量是多少 ?” 線上分析處理 (OLAP)、多 維度資料模 (multidimensional data model)、資料倉儲 (data warehouse) Pilot, Comshare, Arbor, Cognos, Microstrategy, Microsoft 傳遞歷史性 的多層次動 態(tài)資料 資料探勘系統(tǒng) （現(xiàn)代） “明年筆記型電腦的 預(yù)估銷售量為何 ? 為 什麼 ?” 進(jìn)階演算法、多處理器電腦 系統(tǒng)、大量資料儲存技術(shù)、 人工智慧 Pilot, Lockheed, IBM, SGI 傳遞預(yù)知 的、鑑往知 來的資訊 19 資料探勘的演進(jìn) 資料庫 資料倉儲 資料探勘 資料 資訊 知識 資料操作員 資料分析師 管理決策者 專家系統(tǒng) 知識庫系統(tǒng) 決策支援系統(tǒng) 20 第一章 資料探勘簡介 ? 緣起 ? 何謂資料探勘 ? 資料探勘的演進(jìn) ? 資料探勘與其他系統(tǒng)的比較 ? 知識發(fā)現(xiàn)的過程 ? 資料探勘常用的技術(shù) ? 資料探勘的模型 ? 資料探勘的應(yīng)用 ? 資料探勘的工具 ? 資料探勘未來的發(fā)展與挑戰(zhàn) 21 與決策支援系統(tǒng)的不同點(diǎn) ? 決策支援系統(tǒng) (Decision Support System， DSS） ?依決策模型或推論規(guī)則 、 提供建議 ? 可以來自於領(lǐng)域?qū)＜?(Domain Expert)的 經(jīng)驗(yàn)法則 ? 可運(yùn)用知識工程 (Knowledge Engineering)的 技術(shù)自專家腦中擷取 ? 可以用資料探勘技術(shù)所分析歸納出來的隱藏規(guī)則 ? 資料探勘系統(tǒng) ?自動化的資料分析與預(yù)測 22 與線上分析的不同點(diǎn) ? 線上分析 (OnLine Analytical Processing，簡稱 OLAP) ?對 制式化 、 關(guān)連性低 的資料分析， 統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù) 供決策人員參考 ? 讓零售業(yè)瞭解不同產(chǎn)品、銷售區(qū)域?qū)冻杀炯盃I業(yè)毛利之影響，但無法了解顧客的購買行為模式 線上分析處理 資料探勘 多少人曾購買筆記型電腦？ 哪些顧客可能會購買筆記型電腦？ 上個(gè)月有多少顧客沒有進(jìn)入網(wǎng)站瀏覽商品？ 哪些顧客較有可能在未來三個(gè)月內(nèi)不上站瀏覽商品？ 顧客的帄均單月消費(fèi)總金額是多少？ 哪些顧客下個(gè)月的消費(fèi)有可能會超過一萬元？ 哪些顧客訂單超過三天未付款？ 哪些顧客較有可能延遲付款？ 電子報(bào)的點(diǎn)閱率多少？ 電子報(bào)行銷方式對那些會員較有效？ 去年的銷售業(yè)績統(tǒng)計(jì)報(bào)表 明年預(yù)期之銷售業(yè)績額度。 23 與統(tǒng)計(jì)分析的不同點(diǎn) (1) ? 統(tǒng)計(jì)分析 (Statistical Analysis) ?以假設(shè) (Hypothesis)及驗(yàn)證 (Verification)為基礎(chǔ) ? 對 較少資料 ，資料間的關(guān)連性或統(tǒng)計(jì)學(xué)上不同標(biāo)的分析 ? 由具 專業(yè)專家 對統(tǒng)計(jì)結(jié)果加以檢測 ? 資料探勘 ?以發(fā)現(xiàn) (Discovery)為基礎(chǔ)，著重「樣式辨認(rèn)」 ? 供不具專業(yè)背景的使用者（高層決策人員）使用 24 與統(tǒng)計(jì)分析的不同點(diǎn) (2) ? 範(fàn)例 ?統(tǒng)計(jì)分析 ? 女性和男性消費(fèi)者個(gè)別在本月的消費(fèi)總額 ? 不同網(wǎng)域的消費(fèi)者在本月的消費(fèi)總額 ? 不同年齡層的消費(fèi)者在本月的消費(fèi)總額等 ?資料探勘 ? 找出如下的規(guī)則： IF 住在臺北 AND 性別是男性 AND 年齡介於 37到 42歲之間 THEN 購買筆記型電腦的可能性是 85% 25 第一章 資料探勘簡介 ? 緣起 ? 何謂資料探勘 ? 資料探勘的演進(jìn) ? 資料探勘與其他系統(tǒng)的比較 ? 知識發(fā)現(xiàn)的過