第一章 数据挖掘基本知识

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第1章 《数据挖掘》PPT绪论

第1章 《数据挖掘》PPT绪论
Wisdom
Knowledge
Information
Data
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1.1数据挖掘基本概念
第一章 绪论
1.1.1 数据挖掘的概念
数据挖掘、数据库、人工智能
• 数据挖掘是从数据中发掘知识的过程,在这个过程中人工智能和数据库技术可以作 为挖掘工具,数据可以被看作是土壤,云平台可以看作是承载数据和挖掘算法的基 础设施 。在挖掘数据的过程中需要用到一些挖掘工具和方法,如机器学习的方法。 当挖掘完毕后,数据挖掘还需要对知识进行可视化和展现。
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1.3数据挖掘常用工具
第一章 绪论
1.3.2 开源工具
• WEKA WEKA 是一个基于JAVA 环境下免费开源的数据挖掘工作平台,集合了大量能承担数据 挖掘任务的机器学习算法,包括对数据进行预处理,分类,回归、聚类、关联规则以及 在新的交互式界面上的可视化。
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1.3数据挖掘常用工具
•R • Weka • Mahout • RapidMiner • Python • Spark MLlib
第一章 绪论
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1.3数据挖掘常用工具
第一章 绪论
1.3.2 开源工具
•R R是用于统计分析和图形化的计算机语言及分析工具,提供了丰富的统计分析和数据挖 掘功能,其核心模块是用C、C++和Fortran编写的。
为了提高系统的决策支持能力,像ERP、SCM、HR等一些应用系统也逐渐与数据 挖掘集成起来。多种理论与方法的合理整合是大多数研究者采用的有效技术。
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1.2 数据挖掘起源及发展历史
第一章 绪论
3 数据挖掘面临的新挑战
随着物联网、云计算和大数据时代的来临,在大数据背景下数据挖掘要面临的挑 战,主要表现在以下几个方面:

介绍数据挖掘的基础知识

介绍数据挖掘的基础知识

介绍数据挖掘的基础知识【文章】1. 什么是数据挖掘?数据挖掘是一种从大规模数据集中发现模式、关联和趋势的过程。

通过应用统计、机器学习和人工智能等技术,数据挖掘帮助我们利用数据中的隐藏信息,以提供预测性洞察和决策支持。

2. 数据挖掘的基本任务数据挖掘的基本任务包括分类、聚类、关联规则挖掘和异常检测。

分类是将数据分为不同的类别,聚类是将数据分为相似的群组,关联规则挖掘是找出数据中的关联关系,而异常检测是识别与预期模式不符的数据。

3. 数据挖掘的应用领域数据挖掘在多个领域中都有广泛的应用。

其中包括市场营销,通过分析客户购买模式来进行定向广告;金融领域,用于信用评估、欺诈检测和股票市场预测;医疗健康领域,智能诊断和药物发现等。

4. 数据挖掘的基本步骤数据挖掘的基本步骤包括问题定义、数据收集、数据预处理、模型选择和建模、模型评估和结果解释。

问题定义阶段明确了要解决的问题,数据收集阶段获取了相关数据,数据预处理阶段清洗和转换数据以准备建模,模型选择和建模阶段选择适当的算法并建立模型,模型评估阶段评估模型的性能,结果解释阶段解释模型的发现和结论。

5. 常用的数据挖掘算法常用的数据挖掘算法包括决策树、聚类算法、关联规则挖掘和神经网络等。

决策树是一种用于分类和预测的算法,聚类算法用于将数据分组,关联规则挖掘用于发现数据集中的关联关系,神经网络模拟人脑神经元之间的连接关系,用于模式识别和预测。

6. 数据挖掘的挑战和注意事项数据挖掘面临一些挑战和注意事项。

首先是数据质量的问题,噪声和缺失值可能会影响模型的准确性。

其次是算法选择的问题,对于不同类型的数据和任务,需要选择合适的算法。

在处理大规模数据时,计算和存储资源也是需要考虑的因素。

7. 对数据挖掘的观点和理解数据挖掘作为一门强大的技术,可以帮助我们从大量的数据中发现隐藏的模式和规律。

通过应用数据挖掘,我们能够做出更准确的预测和更明智的决策。

然而,我们也需要注意数据挖掘过程中可能遇到的挑战和限制,并在处理数据时保持谨慎和严谨。

1数据挖掘每章知识

1数据挖掘每章知识

1.数据挖掘定义:从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中,提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。

2.不能在原数据库上做决策而要建造数据仓库的原因:传统数据库的处理方式和决策分析中的数据需求不相称,主要表现在:⑴决策处理的系统响应问题⑵决策数据需求的问题⑶决策数据操作的问题3.数据仓库的定义W.H.Inmon的定义:数据仓库是一个面向主题的、集成的、非易失的且随时间变化的数据集合,用来支持管理人员的决策。

公认的数据仓库概念基本上采用了W.H.Inmon的定义:数据仓库是面向主题的、集成的、不可更新的(稳定性)随时间不断变化(不同时间)的数据集合,用以支持经营管理中的决策制定过程。

4.数据仓库与数据挖掘的关系:⑴数据仓库系统的数据可以作为数据挖掘的数据源。

数据仓库系统能够满足数据挖掘技术对数据环境的要求,可以直接作为数据挖掘的数据源。

⑵数据挖掘的数据源不一定必须是数据仓库系统。

数据挖掘的数据源不一定必须是数据仓库,可以是任何数据文件或格式,但必须事先进行数据预处理,处理成适合数据挖掘的数据。

5. 数据挖掘的功能——7个方面:⑴概念描述:对某类对象的内涵进行描述,并概括这类对象的有关特征。

①特征性描述②区别性描述⑵关联分析:若两个或多个变量间存在着某种规律性,就称为关联。

关联分析的目的就是找出数据中隐藏的关联网。

⑶分类与预测①分类②预测⑷聚类分析:客观的按被处理对象的特征分类,将有相同特征的对象归为一类。

⑸趋势分析:趋势分析——时间序列分析,从相当长的时间的发展中发现规律和趋势。

⑹孤立点分析:孤立点:数据库中包含的一些与数据的一般行为或模型不一致⑺偏差分析:偏差分析——比较分析,是对差异和极端特例的描述,揭示事物偏离常规的异常现象。

6. 数据挖掘常用技术:⑴数据挖掘算法是数据挖掘技术的一部分⑵数据挖掘技术用于执行数据挖掘功能。

⑶一个特定的数据挖掘功能只适用于给定的领域。

数据挖掘基础 数据挖掘概念ppt课件

数据挖掘基础 数据挖掘概念ppt课件
数据挖掘的数据源包括数据库、数据仓库、Web或其他数据存储库。
层次聚类树树状图
A
B
C
D
E
1.1 数据挖掘概述
1.1.2 数据挖掘常用算法概述
第一章 数据挖掘概念
在面对海量数据时,需要使用一定的算法,才能从中挖掘出有用的信息,下面介绍数 据挖掘中常用的算法。
1. 分类算法 (1) 决策树算法 决策树算法是一种典型的分类算法,首先利用已知分类的数据构造决策树,然后利用 测试数据集对决策树进行剪枝,每个决策树的叶子都是一种分类,最后利用形成的 决策树对数据进行分类。决策树的典型算法有ID3,C4.5,CART等。
1.1 数据挖掘概述
1.1.3 数据挖掘常用工具概述
第一章 数据挖掘概念
2. Clementine(SPSS) 软件 Clementine是SPSS所发行的一种资料探勘工具,集成了分类、聚类和关联规则
等算法,Clementine提供了可视化工具,方便用户操作。其通过一系列节点来执行 挖掘过程,这一过程被称作一个数据流,数据流上面的节点代表了要执行的操作。 Clementine的资料可视化能力包含散布图、平面图及Web分析。
1.1 数据挖掘概述
第一章 数据挖掘概念
1.1.3 数据挖掘常用工具概述
1. Weka软件
Weka(Waikato Environment for Knowledge Analysis)的全名是怀卡托智能 分析环境,是一款免费与非商业化的数据挖掘软件,基于Java环境下开源的机器学 习与数据挖掘软件。Weka的源代码可在其官方网站下载。它集成了大量数据挖掘算 法,包括数据预处理、分类、聚类、关联分析等。用户既可以使用可视化界面进行 操作,也可以使用Weka提供的接口,实现自己的数据挖掘算法。图形用户界面包括 Weka Knowledge Flow Environment和Weka Explorer。用户也可以使用Java语 言调用Weka提供的类库实现数据挖掘算法,这些类库存在于weka.jar中。

数据挖掘的基本知识

数据挖掘的基本知识

数据挖掘的基本知识1. 为什么数据挖掘是重要的?主要是由于存在可以广泛使用的大量数据,并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识,以将其广泛用于市场分析、欺诈检测、顾客保有、产品控制和科学探索等。

2. 数据挖掘系统的一般结构知识发现过程由以下步骤组成:(1)数据清理——消除噪声和不一致数据;(2)数据集成——可将多重数据源组合在一起;(3)数据选择——从DB中提取与分析任务相关的数据;(4)数据变换——将数据变换或统一成适合挖掘的形式,如通过汇总或聚集操作(5)数据挖掘——使用智能方法提取数据模式;(6)模式评估——根据某种兴趣度量,识别表示知识的真正有趣的模式;(7)知识表示——使用可视化和知识表示技术,向用户提供挖掘的知识。

可见,可将数据挖掘看作是知识发现过程的一个步骤。

典型的数据挖掘系统具有以下主要成分:3. 如何定义数据挖掘根据数据挖掘功能的广义观点:数据挖掘是从存放在数据库、数据仓库或其他信息库中的大量数据中发现有趣的知识。

4. 对何种数据进行挖掘包括关系数据库、数据仓库、事务数据库、高级数据库系统、一般文件、数据流和万维网。

其中高级数据库系统包括对象-关系数据库和面向特殊应用的数据库如:空间数据库、时间序列数据库、文本数据库和多媒体数据库。

5. 可以挖掘什么类型的模式由于有些模式并非对数据库中的所有数据都成立,通常每个被发现的模式都附上一个确定性或“可信性”度量。

数据挖掘功能以及她们可以发现的模式类型如下:(1)概念/类模式:特征化和区分数据特征化(data characterization)是目标类数据的一般特性或特征的汇总。

数据特征的输出可以用多种形式,包括饼图、条图、曲线、多维数据立方体和包括交叉表在内的多维表。

结果的描述也可以用广义关系(generalized relation)或规则形式提供。

数据区分(data discrimination)是将目标数据对象的一般特性与一个或多个对比类对象的一般特性进行比较。

数据挖掘概论

数据挖掘概论

1970s
层次数据库 网状数据库
1980s晚期
高级数据库系统 【扩展的关系数据库】 【面向对象数据库】
2000s
流数据管理和挖掘 基于应用的数据挖掘
XML数据库
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三、什么是数据挖掘
• 数据挖掘 (从数据中发现知识)
• 从大量的数据中挖掘那些令人感兴趣的、有用的、隐含的、先前未知的和可能 有用的模式或知识
• 例:
age (X , "30...39") income (X , &#uter") [sup port 20%,confidence 70%]
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四、挖掘的数据类型
• 分类和预测
• 根据训练集中的数据属性和类标号,构建模型来分类现有数据,并用来分类新数据, 或预测类型标志未知的对象类
• 区分:提供两个或多个数据集的比较描述
• 例:
Status Graduate Undergraduate
Birth_country Canada Canada
Age_range 25-30 25-30
Gpa Good Good
Count 90 210
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四、挖掘的数据类型
• 关联规则挖掘
从事务数据库、关系数据库和其他信息存储中的大量数据的项集之间发现有趣的、 频繁出现的模式、关联和相关性
• 数据挖掘的替换词
• 数据库中的知识挖掘(KDD) • 知识提炼 • 数据/模式分析 • 数据考古 • 数据捕捞
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三、什么是数据挖掘
• 数据库中的知识挖掘(KDD)
模式评估
数据挖掘
任务相关数据
数据仓库
选择
数据清理 数据集成
数据库
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数据挖掘入门指南

数据挖掘入门指南

数据挖掘入门指南第一章数据挖掘概述数据挖掘是一种从大量数据中发现有用模式和知识的过程。

它包括数据预处理、模型选择、模式发现和模型评估等步骤。

在当今信息化社会中,数据挖掘已经成为各个领域的热门技术,它为企业提供了利用数据进行决策和优化的有效手段。

第二章数据预处理数据挖掘的首要步骤是数据预处理。

数据预处理的目标是去除数据中的噪声、消除数据的冗余,以及解决缺失数据的问题。

常见的数据预处理技术包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据降维。

数据预处理的好坏直接影响到后续模型选择和模式发现的结果。

第三章模型选择模型选择是数据挖掘过程中的关键步骤。

根据具体问题的特点选择合适的模型对于获得准确的挖掘结果至关重要。

常见的模型选择方法包括决策树、神经网络、支持向量机和朴素贝叶斯等。

不同的模型适用于不同类型的数据和问题,需要根据具体情况进行选择。

第四章模式发现模式发现是数据挖掘的核心任务之一。

模式发现旨在从数据中找出隐藏的、有用的模式和规律。

常用的模式发现方法包括关联规则挖掘、聚类分析和分类分析。

关联规则挖掘可以帮助人们找到数据中的关联关系,聚类分析可以将数据划分为不同的群组,而分类分析可以对数据进行分类和预测。

第五章模型评估模型评估是数据挖掘的最后一步。

模型评估的主要目的是评估所选择模型的准确性和可靠性。

常用的模型评估方法包括交叉验证、混淆矩阵和ROC曲线等。

通过进行模型评估,可以对模型的性能进行客观的评价,从而确定是否需要进一步优化或更换模型。

第六章数据挖掘应用数据挖掘在各个领域都有广泛的应用。

例如,在市场营销中,数据挖掘可以帮助企业发现潜在的消费者群体,优化产品定价和推广策略。

在医疗健康领域,数据挖掘可以辅助医生进行疾病诊断和治疗预测。

在金融领域,数据挖掘可以帮助银行识别风险,预测市场走势。

数据挖掘的应用正日益深入各行各业。

第七章数据挖掘工具为了实现数据挖掘的目标,需要借助各种数据挖掘工具。

常见的数据挖掘工具有WEKA、RapidMiner、KNIME和Python等。

数据挖掘基础知识

数据挖掘基础知识

数据挖掘基础知识数据挖掘是一种通过分析大量数据来发现模式、关联性和隐含信息的技术和过程。

它运用统计学和机器学习方法,从大规模数据集中提取出有用的知识和洞察,以支持决策和预测。

本文将介绍数据挖掘的基础知识,包括数据预处理、特征选择、算法选择和模型评估等方面。

一、数据预处理数据预处理是数据挖掘的第一步,用于清洗、转换和整合原始数据,以便后续的分析和建模工作。

常用的数据预处理技术包括数据清洗、数据变换和数据集成。

1.数据清洗数据清洗是指通过检测和纠正数据中的错误、缺失、重复或不一致等问题,提高数据质量。

常见的数据清洗方法包括填补缺失值、剔除异常值和处理重复数据等。

2.数据变换数据变换是指将原始数据进行规范化和转换,以便适应特定的挖掘算法和模型。

常用的数据变换方法包括归一化、标准化和离散化等。

3.数据集成数据集成是指将来自不同数据源的数据进行合并和整合,以便进行综合分析和挖掘。

常用的数据集成方法包括记录链接和属性合并等。

二、特征选择特征选择是指从原始数据中选择最具有代表性和相关性的特征,以提高模型的精确性和效率。

常用的特征选择方法包括过滤式方法、包裹式方法和嵌入式方法。

1.过滤式方法过滤式方法通过对特征与目标变量之间的相关性进行评估和排序,选取相关性最高的特征。

常用的过滤式方法包括信息增益、卡方检验和相关系数等。

2.包裹式方法包裹式方法通过将特征选择过程嵌入到模型的训练过程中,以评估不同特征子集的性能,选择性能最好的特征子集。

常用的包裹式方法包括递归特征消除和遗传算法等。

3.嵌入式方法嵌入式方法将特征选择过程与模型的训练过程相结合,直接在模型训练过程中选择最佳的特征。

常用的嵌入式方法包括L1正则化和决策树剪枝等。

三、算法选择算法选择是指根据挖掘任务的性质和数据的特点,选择合适的挖掘算法进行建模和分析。

常用的算法选择方法包括分类算法、聚类算法和关联规则算法等。

1.分类算法分类算法是指将数据分为不同的类别或标签,常用于预测和分类任务。

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数据挖掘

第一章 数据挖掘导论

数据挖掘作为一个新兴的多学科交叉应用领域,正在各行各业的决策支持活动 扮演着越来越重要的角色。本书将介绍数据挖掘()与数据库知识发现 (


)的基本知识,以及从大量有噪声、不完整、 甚至是不一致数据集合中,挖掘出有意义的模式知识所涉及的概念与技术方法。 本章将从数据管理技术演化角度,介绍数据挖掘的由来。以及数据挖掘的作用 和意义。同时还将介绍数据挖掘系统的结构、数据挖掘所获得的知识种类,以及数 据挖掘系统的分类。最后还简要介绍了当前数据挖掘领域尚存在的一些热点问题。
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数据挖掘

第一章 数据挖掘导论
早在八十年代,人们在“物竞天择,适者生存”的大原则下,就认识到“谁最 先从外部世界获得有用信息并加以利用, 谁就可能成为赢家” 。 而今置身市场经济且 面向全球性剧烈竞争的环境下,任何商家的优势不单纯地取决于如产品、服务、地 区等方面因素,而在于创新。用知识作为创新的原动力,就能使商家长期持续地保 持竞争优势。因此要能及时迅速地从日积月累庞大的数据库中,以及互联网上获取 与经营决策相关的知识,自然而然就成为满足易变的客户需求以及因市场快速变化 而引起激烈竞争局面的唯一武器。因此,如何对数据与信息快速有效地进行分析加 工提炼以获取所需知识,就成为计算机及信息技术领域的重要研究课题。 事实上计算机及信息技术发展的历史,也是数据和信息加工手段不断更新和改 善的历史。早年受技术条件限制,一般用人工方法进行统计分析和用批处理程序进 行汇总和提出报告。在当时市场情况下,月度和季度报告已能满足决策所需信息要 求。随着数据量的增长,多数据源所带来的各种数据格式不相容性,为了便于获得 决策所需信息,就有必要将整个机构内的数据以统一形式集成存储在一起,这就是 形成了数据仓库( *
数据库管理系统 (:年代) - 网络和关系数据库系统 - 数据建模工具 - 索引和数据组织技术 - 查询语言和查询处理 - 用户界面与优化方法 - 在线事务处理
先进数据库系统 (9年代中期至今) - 先进数据模型(扩展关 系、面向对象、对象关系) - 面向应用(空间、时 间、多媒体、知识库)
数据仓库和数据挖掘 (9年代后期至今) - 先进数据模型(扩展关 系、面向对象、对象关系) - 面向应用(空间、时 间、多媒体、知识库)

数据挖掘
பைடு நூலகம்

第一章 数据挖掘导论
机器学习、知识获取、模糊理论、神经网络、进化计算、模式识别、粗糙集理论等 等诸多研究分支,给开发满足这类要求的数据深度分析工具提供了坚实而丰富的理 论和技术基础。 九十年代中期以来,许多软件开发商,基于数理统计、人工智能、机器学习、 神经网络、进化计算和模式识别等多种技术和市场需求,开发了许多数据挖掘与知 识发现软件工具,从而形成了近年来软件开发市场的热点。目前数据挖掘工具已开 始向智能化整体数据分析解决方案发展,这是从数据到知识演化过程中的一个重要 里程碑。如图-- 所示。

)*
+, )和“数据过剩” ( &)的巨大压 力。

数据挖掘

第一章 数据挖掘导论
然而,人类的各项活动都是基于人类的智慧和知识,即对外部世界的观察和了 解,做出正确的判断和决策以及采取正确的行动,而数据仅仅是人们用各种工具和 手段观察外部世界所得到的原始材料, 它本身没有任何意义。 从数据到知识到智慧, 需要经过分析加工处理精炼的过程。如图-- 所示,数据是原材料,它只是描述发 生了什么事情,并不能构成决策或行动的可靠基础。通过对数据进行分析找出其中 关系,赋予数据以某种意义和关联,这就形成所谓信息。信息虽给出了数据中一些 有一定意义的东西,但它往往和人们需要完成的任务没有直接的联系,也还不能做 为判断、决策和行动的依据。对信息进行再加工,即进行更深入的归纳分析,方能 获得更有用的信息,即知识。而所谓知识,可定义为“信息块中的一组逻辑联系, 其关系是通过上下文或过程的贴近度发现的” 。从信息中理解其模式,即形成知识。 在大量知识积累基础上,总结出原理和法则,就形成所谓智慧(.


计算机与信息技术经历了半个世纪的发展,给人类社会带来了巨大的变化与影 响。在支配人类社会三大要素(能源、材料和信息)中,信息愈来愈显示出其重要 性和支配力,它将人类社会由工业化时代推向信息化时代。随着人类活动范围的扩 展,生活节奏的加快,以及技术的进步,人们能以更快速更容易更廉价的方式获取 和存储数据,这就使得数据及其信息量以指数方式增长。 早在 世纪八十年代, 据 粗略估算,全球信息量每隔 个月就增加一倍。 而进入九十年代, 全世界所拥有的 数据库及其所存储的数据规模增长更快。一个中等规模企业每天要产生 以 上来自各生产经营等多方面的商业数据。美国政府部门的一个典型大数据库每天要 接收约 数据量,在 秒到 分钟时间里,要维持的数据量达到 ,存档 数据达 。在科研方面,以美国宇航局的数据库为例,每天从卫星下载的 数据量就达 之多;而为了研究的需要,这些数据要保存七年之久。九十年 代互联网(! )的出现与发展,以及随之而来的企业内部网(! )和企业 外部网("# )以及虚拟私有网($%:$&
数据
数据库 管理
数据仓库
数据挖掘
数据智能 分析 解决方案
图-- 数据到知识的演化过程示意描述

随着计算机硬件和软件的飞速发展,尤其是数据库技术与应用的日益普及,人 们面临着快速扩张的数据海洋, 如何有效利用这一丰富数据海洋的宝藏为人类服务, 业已成为广大信息技术工作者的所重点关注的焦点之一。与日趋成熟的数据管理技 术与软件工具相比,人们所依赖的数据分析工具功能,却无法有效地为决策者提供 其决策支持所需要的相关知识,从而形成了一种独特的现象“丰富的数据,贫乏的 知识” 。为有效解决这一问题,自二十世纪 9 年代开始,数据挖掘技术逐步发展起 来,数据挖掘技术的迅速发展,得益于目前全世界所拥有的巨大数据资源以及对将 这些数据资源转换为信息和知识资源的巨大需求,对信息和知识的需求来自各行各 业,从商业管理、生产控制、市场分析到工程设计、科学探索等。数据挖掘可以视 为是数据管理与分析技术的自然进化产物,如图-- 所示。 自六十年代开始,数据库及信息技术就逐步从基本的文件处理系统发展为更复 杂功能更强大的数据库系统;七十年代的数据库系统的研究与发展,最终导致了关 系数据库系统、数据建模工具、索引与数据组织技术的迅速发展,这时用户获得了 更方便灵活的数据存取语言和界面;此外在线事务处理(45:
) 。事实上, 一部人类文明发展史,就是在各种活动中,知识的创造、交流,再创造不断积累的 螺旋式上升的历史。
客观世界 客观世界
收集
数据 数据
分析
信息 深入分析 信息
知识 知识
决策与行动 图-- 人类活动所涉及数据与知识之间的关系描述 计算机与信息技术的发展, 加速了人类知识创造与交流的这种进程, 据德国 《世 界报》的资料分析,如果说 ( 世纪时科学定律(包括新的化学分子式,新的物理关 系和新的医学认识)的认识数量一百年增长一倍,到本世纪 / 年代中期以后, 每五 年就增加一倍。这其中知识起着关键的作用。当数据量极度增长时,如果没有有效 的方法,由计算机及信息技术来帮助从中提取有用的信息和知识,人类显然就会感 到像大海捞针一样束手无策。据估计,目前一个大型企业数据库中数据,约只有百 分之七得到很好应用。 因此目前人类陷入了一个尴尬的境地, 即 “丰富的数据” ( 。 *)而“贫乏的知识0('
&) 。数据仓库不同于管理日常工作数据的数据库, 它是为了便于分析针对特定主题 (&1 2
) 的集成化的、 时变的 ( 2) 即提供存贮 年或更长时间的数据,这些数据一旦存入就不再发生变化。 数据仓库的出现, 为更深入对数据进行分析提供了条件, 针对市场变化的加速3 人们 提 出了能进行 实 时分 析 和产生 相 应 报 表 的在 线 分 析 工 具 456 ( 4 5 。456 能允许用户以交互方式浏览数据仓库内容,并对其中 6
2
,
)手段的出现也极大地推动了关系数据库技术的应用普及,尤其是在大数 据量存储、检索和管理的实际应用领域。 自八十年代中期开始,关系数据库技术被普遍采用,新一轮研究与开发新型与

数据挖掘

第一章 数据挖掘导论
强大的数据库系统悄然兴起,并提出了许多先进的数据模型:扩展关系模型、面向 对象模型、演绎模型等;以及应用数据库系统:空间数据库、时序数据库、多媒体数 据库等;日前异构数据库系统和基于互联网的全球信息系统也已开始出现并在信息 工业中开始扮演重要角色。 数据收集与数据库创建 (/年代或更早) - 基础文件处理
) 数据进行多维分析,且能及时地从变化和不太完整的数据中提取出与企业经营活动 密切相关的信息。例如:456 能对不同时期、不同地域的商业数据中变化趋势进 行对比分析。 456 是数据分析手段的一大进步,以往的分析工具所得到的报告结果只能回 答“什么” (.*) ,而 456 的分析结果能回答“为什么” (.*) 。但 456 分析 过程是建立在用户对深藏在数据中的某种知识有预感和假设的前提下,由用户指导 的信息分析与知识发现过程。但由于数据仓库(通常数据贮藏量以 计)内容来 源于多个数据源,因此其中埋藏着丰富的不为用户所知的有用信息和知识,而要使 企业能及时准确地做出科学的经营决策,以适应变化迅速的市场环境,就需要有基 于计算机与信息技术的智能化自动工具,来帮助挖掘隐藏在数据中的各类知识。这 类工具不应再基于用户假设, 而应能自身生成多种假设;再用数据仓库7或大型数据 库8中的数据进行检验或验证; 然后返回用户最有价值的检验结果。此外这类工具还 应能适应现实世界中数据的多种特性(即量大、含噪声、不完整、动态、稀疏性、 异质、非线性等) 。要达到上述要求,只借助于一般数学分析方法是无能达到的。多 年来,数理统计技术方法以及人工智能和知识工程等领域的研究成果,诸如推理、
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