《数据挖掘算法培训ppt课件.ppt》由会员分享，可在线阅读，更多相关《数据挖掘算法培训ppt课件.ppt（35页珍藏版）》请在taowenge.com淘文阁网|工程机械CAD图纸|机械工程制图|CAD装配图下载|SolidWorks_CaTia_CAD_UG_PROE_设计图分享下载上搜索。
1、大数据BIG DATA3.1数据挖掘概述第三章数据挖掘算法3.2分类3.3聚类3.1数据挖掘概述3.5预测规模习题3.6数据挖掘算法综合应用3.4关联规则of6523.4 关联规则关联规则是数据挖掘中最活跃的研究方法之一，是指搜索业务系统中的所有细节或事务，找出所有能把一组事件或数据项与另一组事件或数据项联系起来的规则，以获得存在于数据库中的不为人知的或不能确定的信息，它侧重于确定数据中不同领域之间的联系，也是在无指导学习系统中挖掘本地模式的最普通形式。More应用市场：市场货篮分析、交叉销售（Crossing Sale）、部分分类（Partial Classification）、金融服务（F
2、inancial Service），以及通信、互联网、电子商务 第三章 数据挖掘算法of6533.4 关联规则第三章 数据挖掘算法一般来说，关联规则挖掘是指从一个大型的数据集（Dataset）发现有趣的关联（Association）或相关关系（Correlation），即从数据集中识别出频繁出现的属性值集（Sets of Attribute Values），也称为频繁项集（Frequent Itemsets，频繁集），然后利用这些频繁项集创建描述关联关系的规则的过程。3.4.1 关联规则的概念关联规则挖掘问题：发现所有的频繁项集是形成关联规则的基础。通过用户给定的最小支持度，寻找所有支持度大于
3、或等于Minsupport的频繁项集。通过用户给定的最小可信度，在每个最大频繁项集中，寻找可信度不小于Minconfidence的关联规则。发现频繁项集生成关联规则如何迅速高效地发现所有频繁项集，是关联规则挖掘的核心问题，也是衡量关联规则挖掘算法效率的重要标准。of6543.4 关联规则第三章 数据挖掘算法3.4.2 频繁项集的产生及其经典算法格结构（Lattice Structure）常常被用来枚举所有可能的项集。图3-10 项集的格of6553.4 关联规则第三章 数据挖掘算法3.4.2 频繁项集的产生及其经典算法格结构（Lattice Structure）常常被用来枚举所有可能的项集。查
4、找频繁项目集经典的查找策略基于精简集的查找策略基于最大频繁项集的查找策略按照挖掘的策略不同经典的挖掘完全频繁项集方法基于广度优先搜索策略的关联规则算法基于深度优先搜索策略的算法Apriori算法、DHP算法FP-Growth算法、ECLAT算法COFI算法与经典查找不同方法基于精简集的方法基于最大频繁项目集的方法A-close算法MAFIA算法、GenMax算法DepthProject算法of6563.4 关联规则第三章 数据挖掘算法3.4.2 频繁项集的产生及其经典算法1Apriori算法Apriori算法基于频繁项集性质的先验知识，使用由下至上逐层搜索的迭代方法，即从频繁1项集开始，采用频
5、繁k项集搜索频繁k+1项集，直到不能找到包含更多项的频繁项集为止。Apriori算法由以下步骤组成，其中的核心步骤是连接步和剪枝步：生成频繁1项集L1连接步剪枝步生成频繁k项集Lk重复步骤（2）（4），直到不能产生新的频繁项集的集合为止，算法中止。性能瓶颈Apriori算法是一个多趟搜索算法可能产生庞大的候选项集of6573.4 关联规则第三章 数据挖掘算法3.4.2 频繁项集的产生及其经典算法2FP-Growth算法频繁模式树增长算法（Frequent Pattern Tree Growth）采用分而治之的基本思想，将数据库中的频繁项集压缩到一棵频繁模式树中，同时保持项集之间的关联关系。然后
6、将这棵压缩后的频繁模式树分成一些条件子树，每个条件子树对应一个频繁项，从而获得频繁项集，最后进行关联规则挖掘。FP-Growth算法由以下步骤组成：扫描事务数据库D，生成频繁1项集L1将频繁1项集L1按照支持度递减顺序排序，得到排序后的项集L1构造FP树通过后缀模式与条件FP树产生的频繁模式连接实现模式增长1234图3-11 FP树的构造of6583.4 关联规则第三章 数据挖掘算法3.4.2 频繁项集的产生及其经典算法3辛普森悖论虽然关联规则挖掘可以发现项目之间的有趣关系，在某些情况下，隐藏的变量可能会导致观察到的一对变量之间的联系消失或逆转方向，这种现象就是所谓的辛普森悖论（Simpson
7、s Paradox）。为了避免辛普森悖论的出现，就需要斟酌各个分组的权重，并以一定的系数去消除以分组数据基数差异所造成的影响。同时必须了解清楚情况，是否存在潜在因素，综合考虑。of6593.4 关联规则第三章 数据挖掘算法3.4.3 分类技术分类技术或分类法（Classification）是一种根据输入样本集建立类别模型，并按照类别模型对未知样本类标号进行标记的方法。根据所采用的分类模型不同基于决策树模型的数据分类基于统计模型的数据分类基于神经网络模型的数据分类基于案例推理的数据分类基于实例的数据分类1决策树决策树就是通过一系列规则对数据进行分类的过程。决策树分类算法通常分为两个步骤：构造决策
8、树和修剪决策树。of65103.4 关联规则第三章 数据挖掘算法3.4.3 分类技术构造决策树修剪决策树根据实际需求及所处理数据的特性，选择类别标识属性和决策树的决策属性集在决策属性集中选择最有分类标识能力的属性作为决策树的当前决策节点根据当前决策节点属性取值的不同，将训练样本数据集划分为若干子集 子集中的所有元组都属于同一类。该子集是已遍历了所有决策属性后得到的。子集中的所有剩余决策属性取值完全相同，已不能根据这些决策属性进一步划分子集。针对上一步中得到的每一个子集，重复进行以上两个步骤，直到最后的子集符合约束的3个条件之一根据符合条件不同生成叶子节点对决策树进行修剪，除去不必要的分枝，同时
9、也能使决策树得到简化。常用的决策树修剪策略基于代价复杂度的修剪悲观修剪最小描述长度修剪按照修剪的先后顺序先剪枝（Pre-pruning）后剪枝（Post-pruning）of65113.4 关联规则第三章 数据挖掘算法3.4.3 分类技术2k-最近邻最临近分类基于类比学习，是一种基于实例的学习，它使用具体的训练实例进行预测，而不必维护源自数据的抽象（或模型）。它采用n 维数值属性描述训练样本，每个样本代表n 维空间的一个点，即所有的训练样本都存放在n 维空间中。若给定一个未知样本，k-最近邻分类法搜索模式空间，计算该测试样本与训练集中其他样本的邻近度，找出最接近未知样本的k 个训练样本，这k
10、个训练样本就是未知样本的k 个“近邻”。其中的“邻近度”一般采用欧几里得距离定义：两个点 和 的Euclid距离是 。最近邻分类是基于要求的或懒散的学习法，即它存放所有的训练样本，并且直到新的（未标记的）样本需要分类时才建立分类。其优点是可以生成任意形状的决策边界，能提供更加灵活的模型表示。of65123.4 关联规则第三章 数据挖掘算法3.4.4 案例：保险客户风险分析1挖掘目标由过去大量的经验数据发现机动车辆事故率与驾驶者及所驾驶的车辆有着密切的关系，影响驾驶人员安全驾驶的主要因素有年龄、性别、驾龄、职业、婚姻状况、车辆车型、车辆用途、车龄等。因此，客户风险分析的挖掘目标就是上述各主要因素
11、与客户风险之间的关系，等等。2数据预处理数据准备与预处理是数据挖掘中的首要步骤，高质量的数据是获得高质量决策的先决条件。在实施数据挖掘之前，及时有效的数据预处理可以解决噪声问题和处理缺失的信息，将有助于提高数据挖掘的精度和性能。去除数据集之中的噪声数据和无关数据，处理遗漏数据和清洗“脏”数据等。数据清洗处理通常包括处理噪声数据、填补遗漏数据值/除去异常值、纠正数据不一致的问题，等等。在处理完噪声数据后，就可以对数据进行转化，主要的方法有：聚集 忽略无关属性 连续型属性离散化等。数据清洗数据转化of65133.4 关联规则第三章 数据挖掘算法3.4.4 案例：保险客户风险分析3关联规则挖掘影响驾
12、驶人员安全驾驶的主要因素年龄性别驾龄职业婚姻状况车辆车型车辆用途车龄其他根据前述关联规则的生成方法，得到挖掘出来的客户风险关联规则序号关联规则支持度置信度1驾龄（X，A）被保车辆的价值（X，A）年赔付金额（X，B）0.18250.29652投保人年龄（X，A）驾龄（X，A）年赔付次数（X，B）0.16790.25713驾龄（X，B）车辆用途（X，A）年赔付金额（X，B）0.16630.33374驾龄（X，B）车辆用途（X，B）年赔付次数（X，A）0.17890.48515驾龄（X，B）被保车辆的价值（X，C）年赔付金额（X，C）0.18090.30036驾龄（X，C）车辆用途（X，B）年赔付次
13、数（X，A）0.19940.58647驾龄（X，C）被保车辆的价值（X，C）车辆用途（X，C）年赔付次数（X，A）0.10310.66398驾龄（X，A）被保车辆的价值（X，A）车辆用途（X，B）年赔付金额（X，B）0.10250.36549投保人年龄（X，B）驾龄（X，A）被保车辆的价值（X，D）年赔付金额（X，D）0.09340.454610驾龄（X，B）被保车辆的价值（X，A）车辆用途（X，A）年赔付金额（X，B）0.09680.448711投保人年龄（X，C）被保车辆的价值（X，C）车辆用途（X，C）年赔付金额（X，B）0.09090.353112投保人年龄（X，C）驾龄（X，B）被保
14、车辆的价值（X，C）年赔付次数（X，A）0.08270.6094表3-7 客户风险关联规则详细分析所得数据，可以为公司业务提供数据支撑，针对不同客户提供偏好服务，既能确保公司收益，又能给予用户更多的实惠。of65143.4关联规则3.1数据挖掘概述第三章数据挖掘算法3.2分类3.3聚类3.4关联规则习题3.6数据挖掘算法综合应用3.5预测规模of65153.5 预测模型3.5.1 预测与预测模型第三章 数据挖掘算法预测分析是一种统计或数据挖掘解决方案，包含可在结构化与非结构化数据中使用以确定未来结果的算法和技术，可为预测、优化、预报和模拟等许多其他相关用途而使用。时间序列预测是一种历史资料延伸
15、预测，以时间序列所能反映的社会经济现象的发展过程和规律性，进行引申外推预测发展趋势的方法。从时间序列数据中提取并组建特征，仍用原有的数据挖掘框架与算法进行数据挖掘将时间序列数据作为一种特殊的挖掘对象，找寻对应的数据挖掘算法进行专门研究依据研究的方式分类相似性问题挖掘时态模式挖掘依据研究的内容分类依据研究的对象分类事件序列的数据挖掘事务序列的数据挖掘数值序列的数据挖掘时间序列预测及数据挖掘分类of65163.5 预测模型3.5.1 预测与预测模型第三章 数据挖掘算法预测方案分类时间序列预测定性预测方法依据预测方法的性质因果关系预测时间序列的统计特征1）均值函数2）自协方差函数3）自相关函数of6
16、5173.5 预测模型3.5.1 预测与预测模型第三章 数据挖掘算法1）自回归模型2）移动平均模型3）自回归移动平均模型of6518时间序列模型预测方案分类3.5 预测模型3.5.2 时间序列预测第三章 数据挖掘算法时间序列：对按时间顺序排列而成的观测值集合，进行数据的预测或预估。典型的算法：序贯模式挖掘SPMGC算法序贯模式挖掘算法SPMGC（Sequential Pattern Mining Based on General Constrains）SPMGC算法可以有效地发现有价值的数据序列模式，提供给大数据专家们进行各类时间序列的相似性与预测研究。项集间的时间限制Cgap序列持续时间限制
17、Cduration数据约束Cdata项的约束Citem序列长度的约束CLength其他约束时间序列领域约束规则of65193.5 预测模型3.5.2 时间序列预测第三章 数据挖掘算法SPMGC算法的基本处理流程扫描时间序列数据库，获取满足约束条件且长度为1的序列模式L1，以序列模式L1作为初始种子集根据长度为i-1的种子集Li-1，通过连接与剪切运算生成长度为i 并且满足约束条件的候选序列模式Ci，基于此扫描序列数据库，并计算每个候选序列模式Ci 的支持数，从而产生长度为I 的序列模式Li，将Li作为新种子集在此重复上一步，直至没有新的候选序列模式或新的序列模式产生SPBGC算法首先对约束条件
18、按照优先级进行排序，然后依据约束条件产生候选序列。SPBGC算法说明了怎样使用约束条件来挖掘序贯模式，然而，由于应用领域的不同，具体的约束条件也不尽相同，同时产生频繁序列的过程也可采用其他序贯模式算法。of65203.5 预测模型3.5.3 案例：地震预警第三章 数据挖掘算法1地震波形数据存储和计算平台南京云创大数据有限公司为山东省地震局研发了一套可以处理海量数据的高性能地震波形数据存储和计算平台，将从现有的光盘中导入地震波形数据并加以管理，以提供集中式的地震波形数据分析与地震预测功能，为开展各种地震波形数据应用提供海量数据存储管理和计算服务能力。图3-12山东省地震波测数据云平台的显示界面o
19、f65213.5 预测模型3.5.3 案例：地震预警第三章 数据挖掘算法2地震波形数据存储和计算平台的主要性能指标数据存储和处理指标系统响应时间指标地震波形数据存储性能指标每年的原始地震波形数据及相关辅助信息约为15TB，为保证数据存储的可靠性，要求采用3倍副本方式保存数据，云平台每年需要提供约45TB的总存储量，同时系统必须能实时接收和处理高达10MB/s的入库数据千兆网络环境下，局域网客户端从分布式文件存储系统中读取4096B存储内容的响应时间不高于50毫秒采用HDFS格式进行数据读取，读取性能为4080MB/s节点，数据规模10PB，数据负载均衡时间可依据流量配置而确定，集群重新启动时间
20、按10PB规模计算达到分钟级别of65223.5 预测模型3.5.3 案例：地震预警第三章 数据挖掘算法3地震波形数据存储和计算平台的功能设计2 21 13 34 45 5数据解析数据入库数据存储管理云计算平台的数据应用接口数据异地修复功能设计功能设计of65233.5 预测模型3.5.3 案例：地震预警第三章 数据挖掘算法4平台的组成、总体构架与功能模块图3-13 地震波形数据云平台总体构架与功能模块of65243.5 预测模型3.5.3 案例：地震预警第三章 数据挖掘算法5地震中的时间序列预测地震预测的主要手段也就是对地震序列进行特征研究。通过对地震序列的特征研究，可以帮助判断某大地震发生
21、后地质活动的规律，掌握一定区域内地震前后震级次序间的某种内在关联性，有利于判断次地震发生后，震区地质活动的客观趋势1）地震数据收集和预处理采用SPBGC算法，预处理的流程步骤具体如下：设定地震序列的空间跨度，并划分震级标准M依据地震目录数据库，将震级大于或等于震级标准M的地震信息存入大地震文件获取大地震文件中的每一条记录E，并取得震级M与震中所在位置G扫描地震目录数据，对每一地震记录E，均判断当前地震位置与震中G的距离是否满足设定的空间跨度。如果满足空间跨度，则将该记录标注为与震中等同的序列号，同时将震中为圆心的区域范围内地震的次数加l；否则继续处理下一条地震记录大地震文件处理完毕后，该阶段地
22、震数据收集和预处理阶段结束of65253.4关联规则3.1数据挖掘概述第三章数据挖掘算法3.2分类3.3聚类3.5预测规模习题3.4关联规则3.6数据挖掘算法综合应用of65263.6数据挖掘算法综合应用3.6.1 案例分析：精确营销中的关联规则应用数据挖掘在各领域的应用非常广泛，只要该产业拥有具备分析价值与需求的数据仓储或数据库，都可以利用挖掘工具进行有目的的挖掘分析。一般较常见的应用案例多发生在零售业、制造业、财务金融保险、通信业及医疗服务等。？如何通过交叉销售，得到更大的收入？如何在销售数据中发掘顾客的消费习性，并由交易记录找出顾客偏好的产品组合？如何找出流失顾客的特征与推出新产品的时机
23、点？通过关联规则挖掘来发现和捕捉数据间隐藏的重要关联，从而为产品营销提供技术支撑。第三章 数据挖掘算法of65273.6数据挖掘算法综合应用3.6.2 挖掘目标的提出第三章 数据挖掘算法电子商务网站中的商品推荐为例客户忠诚度影响因素其他因素：如社会文化、国家政策等客户自身原因企业原因数据挖掘技术可以建立客户忠诚度分析模型，了解哪些因素对客户的忠诚度有较大的影响，从而采取相应措施。因此，基于数据挖掘技术的客户忠诚度分析具有重要的应用价值。of65283.6数据挖掘算法综合应用3.6.3 分析方法与过程第三章 数据挖掘算法图3-14 电子商务网站操作流程of65293.6数据挖掘算法综合应用3.6
24、.3 分析方法与过程第三章 数据挖掘算法在电子商务系统中，忠诚度分析所需要的客户信息和交易信息分别存放在网站数据库的客户表、订单表及订单明细表中。将客户的忠诚度分为4个等级：0忠诚；1由忠诚变为不忠诚；2由不忠诚变为忠诚；3不忠诚。客户编号性别年龄（岁）教育程度距最近一次购买时间（天）月均购买频率已消费金额忠诚度级别20120001男40大专53.4801.6020120002女28本科111.9246.31表3-9 经抽取而成的客户信息表所得到的用户数据很难做到完整全面，用户在注册时可能选择不填注册信息的几项，造成数据项空缺。对于空缺的数据项，要视情况排除或填入默认值。按照一般的统计划分经验
25、来对属性值进行分段，实现离散化。of65303.6数据挖掘算法综合应用3.6.3 分析方法与过程第三章 数据挖掘算法客户编号性别年龄（岁）教育程度距最近一次购买时间（天）月均购买频率已消费金额（元）忠诚度级别20120001男3040大专010248001000020120002女2030本科10200205001表3-10 经离散变换后的客户信息表本案例采用基于信息论的ID3决策树分类算法进行客户忠诚度分析。客户群细分使得公司可以更好地识别不同的客户群体，区别对待不同客户，采取不同的客户策略，达到最优化配置客户资源的目的。使用聚类算法进行客户群，数据项处理过程主要将这些表内反映客户身份背景、
26、购买兴趣度等相关信息提取出来，并加以清理，除去噪声数据，对信息不完全的数据填入默认值或舍去，进行必要的离散化变换。of65313.6数据挖掘算法综合应用3.6.3 分析方法与过程第三章 数据挖掘算法客户编号性别年龄（岁）教育程度类别1购买量类别2购买量类别49购买量20120001男男3040大大专0176120120002女女2030本科本科2310表3-11 客户兴趣度表商品推荐是电子商务网站用来向访问网站的顾客提供商品信息和建议，并模拟销售人员帮助顾客完成购买过程。它是利用数据挖掘技术在电子商务网站中来帮助顾客访问有兴趣的产品信息。推荐可以是根据其他客户的信息或此客户的信息，参照该顾客以
27、往的购买行为预测未来的购买行为，帮助用户从庞大的商品目录中挑选真正适合自己需要的商品。推荐技术在帮助了客户的同时也提高了顾客对网站的满意度，换来对商务网站的进一步支持。of65321依据研究的方式分类，可将时间序列预测与挖掘分为哪些类？2根据预测方法的性质将预测方法分为哪些类？各有何优缺点？3时序预测方面典型的算法有哪些？各有什么特点？4什么是序贯模式挖掘SPMGC算法？5时间序列预测方法分哪几类？主要适用领域是哪些？习题：感谢聆听1、不是井里没有水，而是你挖的不够深。不是成功来得慢，而是你努力的不够多。2、孤单一人的时间使自己变得优秀，给来的人一个惊喜，也给自己一个好的交代。3、命运给你一个
28、比别人低的起点是想告诉你，让你用你的一生去奋斗出一个绝地反击的故事，所以有什么理由不努力!4、心中没有过分的贪求，自然苦就少。口里不说多余的话，自然祸就少。腹内的食物能减少，自然病就少。思绪中没有过分欲，自然忧就少。大悲是无泪的，同样大悟无言。缘来尽量要惜，缘尽就放。人生本来就空，对人家笑笑，对自己笑笑，笑着看天下，看日出日落，花谢花开，岂不自在，哪里来的尘埃!5、心情就像衣服，脏了就拿去洗洗，晒晒，阳光自然就会蔓延开来。阳光那么好，何必自寻烦恼，过好每一个当下，一万个美丽的未来抵不过一个温暖的现在。6、无论你正遭遇着什么，你都要从落魄中站起来重振旗鼓，要继续保持热忱，要继续保持微笑，就像从未
29、受伤过一样。7、生命的美丽，永远展现在她的进取之中;就像大树的美丽，是展现在它负势向上高耸入云的蓬勃生机中;像雄鹰的美丽，是展现在它搏风击雨如苍天之魂的翱翔中;像江河的美丽，是展现在它波涛汹涌一泻千里的奔流中。8、有些事，不可避免地发生，阴晴圆缺皆有规律，我们只能坦然地接受;有些事，只要你愿意努力，矢志不渝地付出，就能慢慢改变它的轨迹。9、与其埋怨世界，不如改变自己。管好自己的心，做好自己的事，比什么都强。人生无完美，曲折亦风景。别把失去看得过重，放弃是另一种拥有;不要经常艳羡他人，人做到了，心悟到了，相信属于你的风景就在下一个拐弯处。10、有些事想开了，你就会明白，在世上，你就是你，你痛痛你
30、自己，你累累你自己，就算有人同情你，那又怎样，最后收拾残局的还是要靠你自己。11、人生的某些障碍，你是逃不掉的。与其费尽周折绕过去，不如勇敢地攀登，或许这会铸就你人生的高点。12、有些压力总是得自己扛过去，说出来就成了充满负能量的抱怨。寻求安慰也无济于事，还徒增了别人的烦恼。13、认识到我们的所见所闻都是假象，认识到此生都是虚幻，我们才能真正认识到佛法的真相。钱多了会压死你，你承受得了吗?带，带不走，放，放不下。时时刻刻发悲心，饶益众生为他人。14、梦想总是跑在我的前面。努力追寻它们，为了那一瞬间的同步，这就是动人的生命奇迹。15、懒惰不会让你一下子跌倒，但会在不知不觉中减少你的收获;勤奋也不
31、会让你一夜成功，但会在不知不觉中积累你的成果。人生需要挑战，更需要坚持和勤奋!16、人生在世：可以缺钱，但不能缺德;可以失言，但不能失信;可以倒下，但不能跪下;可以求名，但不能盗名;可以低落，但不能堕落;可以放松，但不能放纵;可以虚荣，但不能虚伪;可以平凡，但不能平庸;可以浪漫，但不能浪荡;可以生气，但不能生事。17、人生没有笔直路，当你感到迷茫、失落时，找几部这种充满正能量的电影，坐下来静静欣赏，去发现生命中真正重要的东西。18、在人生的舞台上，当有人愿意在台下陪你度过无数个没有未来的夜时，你就更想展现精彩绝伦的自己。但愿每个被努力支撑的灵魂能吸引更多的人同行。19、积极的人在每一次忧患中都
32、看到一个机会，而消极的人则在每个机会中看到了某种忧患。莫找借口失败，只找理由成功。20、每一个成就和长进，都蕴含着曾经受过的寂寞、洒过的汗水、流过的眼泪。许多时候不是看到希望才去坚持，而是坚持了才能看到希望。1、这世上，没有谁活得比谁容易，只是有人在呼天抢地，有人在默默努力。2、当热诚变成习惯，恐惧和忧虑即无处容身。缺乏热诚的人也没有明确的目标。热诚使想象的轮子转动。一个人缺乏热诚就象汽车没有汽油。善于安排玩乐和工作，两者保持热诚，就是最快乐的人。热诚使平凡的话题变得生动。3、起点低怕什么，大不了加倍努力。人生就像一场马拉松比赛，拼的不是起点，而是坚持的耐力和成长的速度。只要努力不止，进步也会
33、不止。4、如果你不相信努力和时光，那么时光第一个就会辜负你。不要去否定你的过去，也不要用你的过去牵扯你的未来。不是因为有希望才去努力，而是努力了，才能看到希望。5、人生每天都要笑，生活的下一秒发生什么，我们谁也不知道。所以，放下心里的纠结，放下脑中的烦恼，放下生活的不愉快，活在当下。人生喜怒哀乐，百般形态，不如在心里全部淡然处之，轻轻一笑，让心更自在，生命更恒久。积极者相信只有推动自己才能推动世界，只要推动自己就能推动世界。6、人性本善，纯如清溪流水凝露莹烁。欲望与情绪如风沙袭扰，把原本如天空旷蔚蓝的心蒙蔽。但我知道，每个人的心灵深处，不管乌云密布还是阴淤苍茫，但依然有一道彩虹，亮丽于心中某处
34、。7、每个人的心里，都藏着一个了不起的自己，只要你不颓废，不消极，一直悄悄酝酿着乐观，培养着豁达，坚持着善良，只要在路上，就没有到达不了的远方！8、不要活在别人眼中，更不要活在别人嘴中。世界不会因为你的抱怨不满而为你改变，你能做到的只有改变你自己！9、欲戴王冠，必承其重。哪有什么好命天赐，不都是一路披荆斩棘才换来的。10、放手如拔牙。牙被拔掉的那一刻，你会觉得解脱。但舌头总会不由自主地往那个空空的牙洞里舔，一天数次。不痛了不代表你能完全无视，留下的那个空缺永远都在，偶尔甚至会异常挂念。适应是需要时间的，但牙总是要拔，因为太痛，所以终归还是要放手，随它去。11、这个世界其实很公平，你想要比别人强
35、，你就必须去做别人不想做的事，你想要过更好的生活，你就必须去承受更多的困难，承受别人不能承受的压力。12、逆境给人宝贵的磨炼机会。只有经得起环境考验的人，才能算是真正的强者。自古以来的伟人，大多是抱着不屈不挠的精神，从逆境中挣扎奋斗过来的。13、不同的人生，有不同的幸福。去发现你所拥有幸运，少抱怨上苍的不公，把握属于自己的幸福。你，我，我们大家都可以经历幸福的人生。14、给自己一份坚强，擦干眼泪；给自己一份自信，不卑不亢；给自己一份洒脱，悠然前行。轻轻品，静静藏。为了看阳光，我来到这世上；为了与阳光同行，我笑对忧伤。15、总不能流血就喊痛，怕黑就开灯，想念就联系，疲惫就放空，被孤立就讨好，脆弱
36、就想家，不要被现在而蒙蔽双眼，终究是要长大，最漆黑的那段路终要自己走完。16、在路上，我们生命得到了肯定，一路上，我们有失败也有成功，有泪水也有感动，有曲折也有坦途，有机遇也有梦想。一路走来，我们熟悉了陌生的世界，我们熟悉了陌生的面孔，遇人无数，匆匆又匆匆，有些成了我们忘不掉的背影，有些成了我们一生的风景。我笑，便面如春花，定是能感动人的，任他是谁。17、努力是一种生活态度，与年龄无关。所以，无论什么时候，千万不可放纵自己，给自己找懒散和拖延的借口，对自己严格一点儿，时间长了，努力便成为一种心理习惯，一种生活方式！18、自己想要的东西，要么奋力直追，要么干脆放弃。别总是逢人就喋喋不休的表决心或
37、者哀怨不断，做别人茶余饭后的笑点。19、即使不能像依米花那样画上完美的感叹号，但我们可以歌咏最感人的诗篇；即使不能阻挡暴风雨的肆虐，但我们可以左右自己的心情；即使无法预料失败的打击，但我们可以把它当作成功的一个个驿站。20、能力配不上野心，是所有烦扰的根源。这个世界是公平的，你要想得到，就得学会付出和坚持。每个人都是通过自己的努力，去决定生活的样子。1、只要有坚强的意志力，就自然而然地会有能耐、机灵和知识。2、你们应该培养对自己，对自己的力量的信心，百这种信心是靠克服障碍，培养意志和锻炼意志而获得的。3、坚强的信念能赢得强者的心，并使他们变得更坚强。4、天行健，君子以自强不息。5、有百折不挠的
38、信念的所支持的人的意志，比那些似乎是无敌的物质力量有更强大的威力。6、永远没有人力可以击退一个坚决强毅的希望。7、意大利有一句谚语：对一个歌手的要求，首先是嗓子、嗓子和嗓子我现在按照这一公式拙劣地摹仿为：对一个要成为不负于高尔基所声称的那种“人”的要求，首先是意志、意志和意志。8、执着追求并从中得到最大快乐的人，才是成功者。9、三军可夺帅也，匹夫不可夺志也。10、发现者，尤其是一个初出茅庐的年轻发现者，需要勇气才能无视他人的冷漠和怀疑，才能坚持自己发现的意志，并把研究继续下去。11、我的本质不是我的意志的结果，相反，我的意志是我的本质的结果，因为我先有存在，后有意志，存在可以没有意志，但是没有
39、存在就没有意志。12、公共的利益，人类的福利，可以使可憎的工作变为可贵，只有开明人士才能知道克服困难所需要的热忱。13、立志用功如种树然，方其根芽，犹未有干；及其有干，尚未有枝；枝而后叶，叶而后花。14、意志的出现不是对愿望的否定，而是把愿望合并和提升到一个更高的意识水平上。15、无论是美女的歌声，还是鬓狗的狂吠，无论是鳄鱼的眼泪，还是恶狼的嚎叫，都不会使我动摇。16、即使遇到了不幸的灾难，已经开始了的事情决不放弃。17、最可怕的敌人，就是没有坚强的信念。18、既然我已经踏上这条道路，那么，任何东西都不应妨碍我沿着这条路走下去。19、意志若是屈从，不论程度如何，它都帮助了暴力。20、有了坚定的
40、意志，就等于给双脚添了一对翅膀。21、意志坚强，就会战胜恶运。22、只有刚强的人，才有神圣的意志，凡是战斗的人，才能取得胜利。23、卓越的人的一大优点是：在不利和艰难的遭遇里百折不挠。24、疼痛的强度，同自然赋于人类的意志和刚度成正比。25、能够岿然不动，坚持正见，度过难关的人是不多的。26、钢是在烈火和急剧冷却里锻炼出来的，所以才能坚硬和什么也不怕。我们的一代也是这样的在斗争中和可怕的考验中锻炼出来的，学习了不在生活面前屈服。27、只要持续地努力，不懈地奋斗，就没有征服不了的东西。28、立志不坚，终不济事。29、功崇惟志，业广惟勤。30、一个崇高的目标，只要不渝地追求，就会居为壮举；在它纯洁的目光里，一切美德必将胜利。