多维数据中异常单元与异常趋势挖掘子系统的设计与实现的中期报告.docx

多维数据中异常单元与异常趋势挖掘子系统的设计与实现的中期报告
一、任务概述
本项目旨在设计并实现一个多维数据中异常单元与异常趋势挖掘子系统。通过对多维数据中数据单元的分析和建模，识别出数据中的异常单元或异常趋势，在数据分析和决策中起到重要作用。具体任务如下：
1.搭建多维数据分析的环境，掌握常见的数据分析算法和工具，并选择合适的算法和工具。
2.对多维数据进行预处理，包括数据清洗、数据转换和数据降维等步骤。预处理后的数据便于进行后续的挖掘和分析。
3.针对多维数据中的异常单元和异常趋势分别设计并实现算法。异常单元指在一个维度上与其他单元差异明显的数据单元，异常趋势指在多个维度上都呈现出异常的数据趋势。
4.设计并实现可视化界面，展示挖掘结果。用户可以自定义筛选条件和对于异常单元进行标注。
二、进展情况
1.已完成多维数据分析环境的搭建，并选定主要算法和工具。主要选用的工具为Python的numpy、pandas、matplotlib等库和Tableau软件。
2.已完成数据预处理步骤的实现，包括数据清洗、数据转换和数据降维等。其中，数据降维采用主成分分析（PCA）算法。
3.已完成异常单元的挖掘算法设计和实现，主要采用的算法为基于离群点的异常检测算法（OutlierDetection）和基于数据分布的异常检测算法（Distribution-basedDetection）。算法已经成功运用在UCI数据集（MammographicMassDataSet）中。
4.异常趋势的挖掘算法正在设计和实现中，目前已确定主要选用移动平均算法和季节性分解算法进行数据的平滑处理，并考虑采用K-Means聚类算法进行异常趋势的挖掘。
三、下一步计划
1.完成异常趋势的挖掘算法设计和实现，并与异常单元的挖掘算法进行整合。
2.设计并实现可视化界面，包括用户自定义筛选条件和对异常单元进行标注的功能。
3.对算法的性能进行测试和优化，提高算法的准确性和效率。
4.撰写最终报告，包括详细的设计和实现过程、实验结果和对系统性能的评估分析。