数据挖掘简介
2.数据挖掘技术基础知识
8 8 8
3. 现在的问题是：网络之后的下一个技术 热点是什么？
㈡ 网 络 之 后 的 下 一 个 技 术 热 点
让我们来看一些身边俯拾即是的现象： 《纽约时报》由 60 年代的 10～20 版扩张至 现在的 100～200 版，最高曾达 1572 版； 《北京青年报》也已是 16～40 版；市场营 销报已达 100 版。 然而在现实社会中，人均日阅读时间通常 为 30～45 分钟，只能浏览一份 24 版的报纸。
数据
过
80
的
KDD
,的
,
18 18 18
以后人们却在逐渐使用数据挖掘中, 发现有 以后 许多工作可以由统计方法来完成, 并认为最好的 策略是将统计方法与数据挖掘有机的结合起来。
数 据 挖 掘 逐 渐 演 变 的 过 程 ㈥
数据仓库的发展促使数据挖掘越来越热 越来越热。 越来越热 数据仓库技术的发展与数据挖掘有着密切 的 。 。 是, 数据仓库并 为有 掘 。 多数据挖掘可 是数据挖掘的 作数据 , 中挖 的发展是促 数据挖掘越来越热的
的数据 ,
的 技术 的数据 数数据挖掘技术已可以马上投入使用, 因 为支持的它的基础技术已成熟，他们是： 1. 海量数据搜集
㈣ 支 持 数 据 挖 掘 技 术 的 基 础
商业数据库正以一个空前的速度增长,且数 据仓库正在广泛地应用于各行业。 2. 强大的多处理器计算机 已成熟的 行 cpu 的技术可以 越 越 的 。 3. 数据挖掘算法 ，且 10 于 的 已 成为一 的技术。 成熟，
了 用的阶段;
17 17 17
㈥ 数据挖掘逐渐演变的过程
数据 的 , , 过
一 、 数 据 挖 掘 技 术 的 由 来
KDD (Knowledge discovery in database) 的 数据 数据 , 的 的过程 , 的 ,掘 的 的 , KDD 数据 的 的 程 , 过 掘的过程, 的 的 , 的 的 80 , 数据挖掘 (data mining) 的 程 , ,挖掘 的 数据挖掘的 的 , 过程 ; , , 的 ,
数据挖掘课程报告
数据挖掘课程报告一、课程简介数据挖掘是指利用计算机科学方法从大量数据中挖掘出有用的信息和知识的过程。
本课程主要介绍数据挖掘的基本概念、数据预处理、分类与聚类、关联与序列挖掘、异常检测等内容。
通过本课程的学习，不仅可以掌握数据挖掘理论知识，而且能够运用相关算法实现对大规模数据的挖掘和分析。
二、课程内容1. 数据预处理数据预处理是数据挖掘的第一步，它主要包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据归约等几个方面。
在这里，我们将介绍数据挖掘的数据预处理流程，并且演示一些数据预处理的具体操作方法。
2. 分类与聚类分类和聚类是数据挖掘的两个主要任务。
分类是将数据分成若干个类别的过程，而聚类则是把数据分成若干个相似的组。
在这个模块中，我们介绍了分类和聚类的基本概念、常用算法和具体应用场景。
3. 关联与序列挖掘关联与序列挖掘是数据挖掘的另外两个任务。
它们主要用于挖掘数据之间的相关性，并且能够发现在数据之间的因果关系和规律。
在这个模块中，我们将介绍关联与序列挖掘的基本原理，以及一些实际的案例分析。
4. 异常检测异常检测是数据挖掘的一个重要任务，它主要用于在给定的数据集中检测出异常值。
在这个模块中，我们将介绍异常检测的基本概念和常用的算法模型，以及一些实际的应用案例。
三、课程收获通过学习数据挖掘课程，我获得了以下几个方面的收获：1. 系统性的学习了数据挖掘的基本概念、算法和应用场景，掌握了常见的数据挖掘技术和方法，提高了自己的数据分析和挖掘能力。
2. 实战性的学习了数据挖掘的操作流程和方法，掌握了数据预处理、关联与序列挖掘、分类与聚类、异常检测等操作技能，能够熟练运用数据挖掘工具对实际问题进行分析和挖掘。
3. 拓展了实际应用场景的视野，在学习的过程中遇到了许多实际的数据挖掘案例，对于不同应用场景的数据挖掘方法和技术有了更加深刻的认识。
四、课程总结数据挖掘是一个非常广泛的领域，它随着数据技术的不断发展和数据的爆炸式增长，正变得越来越重要。
数据挖掘的发展趋势及未来的研究方向
数据挖掘的发展趋势及未来的研究方向一、数据挖掘简介近十几年来，信息数据增长之巨大已到了令人咂舌地步，大型数据库、数据仓库被用于商业管理、政府办公、科学研究和工程开发等等。
于是，我们又面临了新的问题：如何从中及时发现有用的知识，提高信息利用率？要想使数据真正成为一个公司的资源，只有充分利用它为公司自身的业务决策和战略发展服务才行，否则大量的数据只能成为包袱，甚至垃圾。
因此，数据挖掘技术应运而生。
我们可以把数据挖掘理解为：数据挖掘就是从海量的数据（包括结构化和非结构化）中挖掘出隐含在其中的、事先不为人知的、潜在的、有用信息和知识的技术。
这些信息是可能有潜在价值的，是用户感兴趣的、可理解、可运用的，支持决策，可以为企业带来利益，或者为科学研究寻找突破口。
二、数据挖掘的功能数据挖掘综合了各个学科技术，有很多的功能，当前主要功能如下：（1）分类：按照分析对象的属性、特征，建立不同的组类来描述事物。
例如：银行部门根据以前的数据将客户分成了不同的类别，现在就可以根据这些来区分新申请贷款的客户，以采取相应的贷款方案。
（2）聚类：识别出分析对内在的规则，按照这些规则把对象分成若干类。
例如：将申请人分为高度风险申请者，中度风险申请者，低度风险申请者。
（3）关联规则和序列模式的发现：关联是某种事物发生时其他事物会发生的这样一种联系。
例如：每天购买尿布的人也有可能购买啤酒，比重有多大，可以通过关联的支持度和可信度来描述。
与关联不同，序列是一种纵向的联系。
例如：今天银行调整利率，明天股市的变化。
（4）预测：把握分析对象发展的规律，对未来的趋势做出预见。
例如：对未来经济发展的判断。
（5）偏差的检测：对分析对象的少数的、极端的特例的描述，揭示内在的原因。
例如：在银行的100万笔交易中有500例的欺诈行为，银行为了稳健经营，就要发现这500例的内在因素，减小以后经营的风险。
需要注意的是：数据挖掘的各项功能不是独立存在的，在数据挖掘中互相联系，发挥作用。
数据挖掘简介与基本概念
数据挖掘简介与基本概念随着科技的发展和互联网的普及，我们生活在一个数据爆炸的时代。
海量的数据被不断产生和积累，如何从这些数据中提取有价值的信息成为了一个重要的课题。
而数据挖掘作为一种重要的数据分析技术，应运而生。
本文将介绍数据挖掘的基本概念和应用。
一、什么是数据挖掘？数据挖掘是一门通过自动或半自动的方式，从大规模数据集中发现模式、关联、规律和趋势的过程。
它是一种将统计学、机器学习和数据库技术相结合的跨学科领域。
数据挖掘的目标是通过对数据进行分析和建模，发现隐藏在数据中的知识和信息，以支持决策和预测。
二、数据挖掘的基本概念1. 数据预处理数据预处理是数据挖掘的第一步，它包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等过程。
数据清洗是指对数据中的噪声、异常值和缺失值进行处理，以保证数据的质量和完整性。
数据集成是将多个数据源中的数据合并成一个一致的数据集。
数据转换是将数据从一个形式转换为另一个形式，以适应数据挖掘算法的需求。
数据规约是通过选择、抽样或聚集等方法，减少数据集的规模，降低计算复杂度。
2. 数据挖掘算法数据挖掘算法是实现数据挖掘目标的关键。
常见的数据挖掘算法包括分类算法、聚类算法、关联规则挖掘算法和异常检测算法等。
分类算法用于将数据集中的样本划分为不同的类别，如决策树、朴素贝叶斯和支持向量机等。
聚类算法将数据集中的样本划分为不同的簇，如K均值和层次聚类等。
关联规则挖掘算法用于发现数据集中的项集之间的关联关系，如Apriori算法和FP-growth算法等。
异常检测算法用于发现数据集中的异常样本，如LOF算法和孤立森林算法等。
3. 模型评估与选择模型评估与选择是数据挖掘的重要环节。
它通过使用一些评估指标，如准确率、召回率和F1值等，对挖掘模型的性能进行评估。
同时，还需要考虑模型的复杂度、可解释性和适应性等因素，选择最合适的模型。
三、数据挖掘的应用数据挖掘在各个领域都有广泛的应用。
以下是几个典型的应用领域：1. 金融领域数据挖掘在金融领域中被广泛应用于信用评估、风险管理和欺诈检测等方面。
数据挖掘简介
生物信息或基因数据挖掘
生物信息或基因数据挖掘则完全属于另外一个领域，在商业上很 难讲有多大的价值，但对于人类却受益非浅。例如，基因的组合 千变万化，得某种病的人的基因和正常人的基因到底差别多大?能 否找出其中不同的地方，进而对其不同之处加以改变，使之成为 正常基因?这都需要数据挖掘技术的支持。
海量数据搜索，对巨大量数据的快速访问;
数ining)就是从大量的,不完全的,有噪声的,模糊的, 随机的实际应用数据中,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。
与数据挖掘相近的同义词有数据融合,数据分析和决策支持等。
寸和创建时间等; 人工实现则极为费时、费力; 自动实现则往往结果不理想。
基于内容的检索系统 支持基于图像内容的检索，例如颜色、质地、形状、对象及小波
变换
数据挖掘与其它学科的关系
数据挖掘与传统数据分析的区别
数据挖掘的数据源与以前相比有显著的改变; 数据是海量的; 数据有噪声; 数据可能是非结构化的;
传统的数据分析方法基于假设驱动的:一般都是先给出一个假设然 后通过数据验证
数据挖掘在一定意义上是基于发现驱动的:模式都是通过大量的搜 索工作从数据中自动提取出来。即数据挖掘是要发现那些不能靠 直觉发现的信息或知识，甚至是违背直觉的信息或知识，挖掘出 的信息越是出乎意料，就可能越有价值。
此外，大部分模式是用数学手段描述的表达式，很难被人理解， 还需要将其解释成可理解的方式以呈现给用户。
未来应用领域
网站的数据挖掘(Web site data mining) 生物信息或基因的数据挖掘 文本挖掘(Textual mining) 多媒体挖掘
数据挖掘系统说明书
数据挖掘系统说明书1. 简介数据挖掘系统是一种用于从大量数据中提取有用信息的技术，通过运用统计学、人工智能和机器学习等方法，挖掘数据中的潜在模式、规律和趋势。
本文旨在向用户介绍我们开发的数据挖掘系统的功能和使用方法，帮助用户快速上手并充分利用系统的潜力。
2. 系统功能我们的数据挖掘系统具备以下主要功能：2.1 数据预处理数据预处理是数据挖掘的第一步，系统提供了数据清洗、去重、缺失值处理和数据变换等功能，以确保数据的质量和准确性，为后续的挖掘工作做好准备。
2.2 特征选择特征选择是从原始数据中选择最相关和最具有代表性的特征，以减少维度和噪声，提高模型的准确性和效率。
系统提供了多种特征选择算法和指标，用户可以根据需求进行选择与应用。
2.3 数据聚类数据聚类是将数据集划分为多个组或簇的过程，使得同一组内的数据相似度较高，不同组之间的数据差异较大。
系统支持常见的聚类算法，如K-means和层次聚类，用户可以根据数据特点选择适合的算法进行聚类分析。
2.4 数据分类数据分类是将数据划分为不同类别或标签的过程，通过已知类别的数据训练模型，然后用模型预测未知数据的类别。
系统提供了多种分类算法，如决策树、支持向量机和朴素贝叶斯等，用户可以根据任务需求选择合适的算法进行分类分析。
2.5 关联规则挖掘关联规则挖掘通过发现数据中的频繁项集和关联规则，揭示数据中隐藏的相关关系和规律。
系统提供了Apriori算法和FP-Growth算法等常用关联规则挖掘算法，用户可以根据数据特点选择合适的算法进行关联规则挖掘。
3. 系统使用方法为了使用户能够轻松使用我们的数据挖掘系统，我们提供了以下使用方法：3.1 数据导入用户可以将原始数据以CSV、Excel等格式导入系统，也可以通过数据库连接将数据导入系统。
系统能够自动识别数据的类型和属性，并进行数据预处理。
3.2 挖掘任务设置用户可以根据自己的需求，在系统中选择需要进行的挖掘任务，如数据聚类、数据分类或关联规则挖掘。
数据挖掘概述
7.1 数据挖掘简介
数据挖掘技术 当前国际上数据库、信息管理及决策领域的前沿 研究方向 引起学术界和工业界的广泛关注
7.1 数据挖掘简介
简单地说，数据挖掘是从大量数据中提取或“挖 掘”知识的过程。通过数据挖掘，有价值的知识、 规则或高层次的信息就可以从数据库或相关数据 集合中抽取出来，并从不同的角度显示，从而使 大型数据库和数据仓库成为一个丰富可靠的数据 资源，为决策服务。
常用的优化方法有爬山（Hill-Climing）、最陡峭下降 （Steepest-Descend）、期望最大化（ExpectationMaximization, EM）等。常用的搜索方法有贪婪搜索、分支 界定法、宽度（深度）优先遍历等。
7.2.5 搜索和优化方法
传统的统计和机器学习算法都假定数据是可以全部放入内存的， 所以不太关心数据管理技术。对于数据挖掘工作者来说， GB甚至TB数量级的数据是常见的。海量数据，应该设计有 效的数据组织和索引技术，或者通过采样、近似等手段， 来减少数据的扫描次数，从而提高数据挖掘算法的效率。
7.1.6 数据挖掘的应用
1．金融业 对帐户进行信用等级的评估
从已有的数据中分析得到信用评估的规则或标 准，即得到“满足什么样条件的帐户属于哪一 类信用等级”，并将得到的规则或评估标准应 用到对新的帐户的信用评估，这是一个获取知 识并应用知识的过程。
7.1.6 数据挖掘的应用
对庞大的数据进行主成分分析，剔除无关的甚至是错 误的、相互矛盾的数据“杂质”
1 9 9 1 年 到 1 9 9 4 年 每 年 举 行 一 次 Workshop on Knowledge Discovery in Database
1995年开始举行每年一届的KDD国际会议 AAAI和IJCAI这两大AI系统会议均开设了KDD专题
《数据挖掘》课程简介
课程学习目标
了解数据挖掘的重要性与国内外的发展状况 及未来发展方向； 掌握数据挖掘的一些基本概念、算法、原理 及相关技术； 能熟练地运用数据挖掘技术及工具解决实际 应用问题； 为研究选题打下基础。
Hale Waihona Puke 课程内容与学时安排(36学时)
第1章 第2章 第3章 第4章 第5章 第6章 第7章 第8章
考核方式
期末开卷考试（笔试）
期末总成绩=期末考试成绩（60%）+平时成绩 （40%）。
平时成绩主要包括平时出勤（ 20% ）和作业 （20%）。
数据挖掘概述（6学时） 数据仓库与OLAP技术概述 （3学时） 数据预处理 （3学时） 概念描述：特征化与比较（3学时） 大型数据库中的关联规则的挖掘（6学时） 分类与预测（6学时） 聚类分析（6学时） 数据挖掘发展趋势（3学时）
教材及参考资料
教材： （加）韩家炜，堪博 著，范明，孟小峰 译.数据挖掘概念与技术 （原书第2版).机械工业出版社,2007. 参考教材： [1]毛国君.数据挖掘原理与算法（第二版.清华大学出版社,2007 [2] 纪希禹.数据挖掘技术应用实例.机械工业出版社,2009 [3]邓纳姆（Dunham，M.H.） 著；郭崇慧，田凤占，靳晓明 等译. 数据挖掘教程——世界著名计算机教材精选.清华大学出版社,2005 [4]（美）唐（Tang，Z.H.），（美）麦克雷南（MaccLennan， J.） 著，邝祝芳，焦贤龙，高升 译. 数据挖掘原理与应用： SQL Server 2005数据库,2007 [5]王欣.SQL Server 2005 数据挖掘实例分析.水利水电出版 社,2008 [6]朱德利. SQL Server2005数据挖掘与商业智能完全解决方案 .电子工业出版社，2007
数据挖掘：简介及答疑
数据挖掘什么是数据挖掘（概念）？P3答：数据挖掘是指从大量数据中提取或“挖掘”知识；广义上讲数据挖掘是从存放在数据库、数据仓库或其它信息库中的大量数据中发现有趣知识的过程。
什么是知识发现（KDD）？知识发现的步骤。
答：知识发现是所谓"数据挖掘"的一种更广义的说法，知识发现是从数据集中识别出有效的、新颖的、潜在有用的，以及最终可理解的模式的非平凡过程。
其步骤如下：1)数据清理2)数据集成3)数据选择4)数据变换5)数据挖掘6)数据评估7)知识表现数据仓库，数据集市的概念及其区别。
P8答：数据仓库是一个从多个数据源收集的信息储存库，存放在一个一致的模式下，并且通常驻留在单个站点，数据仓库是通过数据清理、数据变换、数据集成、数据装入和定期数据刷新过程来构造。
数据集市(Data Mart) ，也叫数据市场，是一个从操作的数据和其他的为某个特殊的专业人员团体服务的数据源中收集数据的仓库。
数据仓库收集了跨部门的整个组织的主题信息，因此它是企业范围的；另一方面，数据集市是数据仓库的一个部门子集，它聚焦在选定的主题上，是部门范围的。
数据挖掘系统与数据库系统或数据仓库系统的集成方式（四种）及其优缺点。
P22数据挖掘（DM）系统设计的一个关键问题是如何将DM系统与数据库（DB）系统和/或数据仓库（DW）系统集成或耦合。
. 不耦合（no coupling）：不耦合意味着DM系统不利用DB或DW系统的任何功能。
它可能由特定的数据源（如文件系统）提取数据，使用某些数据挖掘算法处理数据，然后再将挖掘结果存放到另一个文件中。
尽管这种系统简单，但有不少缺点。
首先，DB系统在存储、组织、访问和处理数据方面提供了很大的灵活性和有效性。
不使用DB/DW系统，DM系统可能要花大量的时间查找、收集、清理和变换数据。
在DB和/或DW系统中，数据多半被很好地组织、索引、清理、集成或统一，使得找出任务相关的、高质量的数据成为一项容易的任务。
数据挖掘技术在金融欺诈检测中的实际应用案例
数据挖掘技术在金融欺诈检测中的实际应用案例在金融领域，欺诈行为是一项严重的问题，它不仅给金融机构和消费者带来损失，而且对整个金融系统的稳定性产生了潜在威胁。
为了应对日益复杂的欺诈手段，金融机构逐渐采用数据挖掘技术来提高欺诈检测的效果和效率。
本文将介绍数据挖掘技术在金融欺诈检测中的实际应用案例。
一、数据挖掘技术简介数据挖掘是从大规模数据集中自动发现隐藏的模式、关系或规律的过程。
它结合了机器学习、统计学和数据库技术，通过构建模型和分析数据，发现有价值的结果。
在金融欺诈检测中，数据挖掘技术可以帮助金融机构从大规模的交易数据中发现异常模式和可疑行为。
二、实际应用案例1. 信用卡欺诈检测信用卡欺诈是金融机构面临的严重问题之一。
通过分析历史交易数据，金融机构可以建立信用卡交易的正常模式，并利用数据挖掘技术来检测异常交易和欺诈行为。
例如，通过对交易金额、交易地点、交易时间和交易频率等特征进行分析，可以建立一个基于规则或模型的欺诈检测系统。
当系统检测到异常交易时，可以及时触发警报，以减少金融机构和持卡人的损失。
2. 洗钱行为检测洗钱是一种将非法资金转化为合法资金的手段，对金融体系的稳定和安全带来了严重威胁。
数据挖掘技术可以帮助金融机构挖掘出洗钱行为的模式，从而及时识别和阻止洗钱活动。
通过分析大量的交易数据和客户行为，可以建立一个洗钱检测模型。
该模型可以通过分析交易金额、交易路径、客户关系等特征，找到异常模式，并输出警报给风险控制团队。
3. 保险欺诈检测保险欺诈是指故意逃避责任或虚报损失的行为，对保险公司造成了重大损失。
数据挖掘技术可以帮助保险公司分析保险理赔数据，发现虚假或欺诈性的理赔行为。
通过构建一个欺诈检测模型，可以根据客户的历史理赔记录、个人信息和其他相关数据，自动计算出理赔的风险得分，并识别出可疑的理赔行为。
这有助于及时发现欺诈行为，并采取相应的措施。
4. 股票市场欺诈检测股票市场是欺诈行为的重要场所之一。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
数据挖掘简介数据挖掘简介2010-04-28 20：47数据挖掘数据挖掘(Data Mining)是采用数学、统计、人工智能和神经网络等领域的科学方法，从大量数据中挖掘出隐含的、先前未知的、对决策有潜在价值的关系、模式和趋势，并用这些知识和规则建立用于决策支持的模型，为商业智能系统服务的各业务领域提供预测性决策支持的方法、工具和过程。
数据挖掘前身是知识发现(KDD)，属于机器学习的范畴，所用技术和工具主要有统计分析(或数据分析)和知识发现。
知识发现与数据挖掘是人工智能、机器学习与数据库技术相结合的产物，是从数据中发现有用知识的整个过程。
机器学习(Machine Learning)是用计算机模拟人类学习的一门科学，由于在专家系统开发中存在知识获取的瓶颈现象，所以采用机器学习来完成知识的自动获取。
数据挖掘是KDD过程中的一个特定步骤，它用专门算法从数据中抽取模式(Patterns)。
1996年，Fayyad、Piatetsky-Shapiror和Smyth将KDD过程定义为：从数据中鉴别出有效模式的非平凡过程，该模式是新的、可能有用的和最终可理解的；KDD是从大量数据中提取出可信的、新颖的、有效的，并能被人理解的模式的处理过程，这种处理过程是一种高级的处理过程。
数据挖掘则是按照既定的业务目标，对大量的企业数据进行探索，揭示隐藏其中的规律性，并进一步将其设计为先进的模型和有效的操作。
在日常的数据库操作中，经常使用的是从数据库中抽取数据以生成一定格式的报表。
KDD与数据库报表工具的区别是：数据库报表制作工具是将数据库中的某些数据抽取出来，经过一些数学运算，最终以特定的格式呈现给用户；而KDD则是对数据背后隐藏的特征和趋势进行分析，最终给出关于数据的总体特征和发展趋势。
报表工具能制作出形如"上学期考试未通过及成绩优秀的学生的有关情况"的表格；但它不能回答"考试未通过及成绩优秀的学生在某些方面有些什么不同的特征"的问题，而KDD就可以回答。
具体来说，数据挖掘针对商业智能系统的大量的数据，运用记忆推理、聚类分析、关联分析、决策树、神经网络、基因算法等技术，对商业智能系统数据进行描述，以发现数据中隐藏的模式，并通过这些模式建立面向主题的预测模型，再用这些模型来为商业智能系统运营的各个领域提供决策支持。
1.数据挖掘和知识发现系统的一般结构和过程数据挖掘和知识发现系统用于发现预先不具有的知识(即那些算法中没隐含的知识，或者在其应用知识领域中没显式表示的知识)。
知识是一种描述规律的信息，表现为数据元素间的关系或模式，这些数据与特定的领域和任务相关，并且是令人感兴趣的和有用的。
系统的逻辑结构图如图16-18所示。
图16-18数据挖掘系统逻辑结构图l 1)知识发现系统管理器主要功能是控制并管理知识发现的过程，分析员录入知识库中的信息用于驱动数据选择过程、抽取算法选择及使用过程和发现评价过程。
l 2)知识库和分析员录入知识库包含源多方面必需的信息。
分析员可以将元数据输入数据仓库中来描述数据仓库的数据结构，输入关键数据字段、规则、数据层次等。
l 3)数据仓库的数据访问接口知识发现系统利用数据库的查询机制从数据仓库中提取数据，可使用SQL查询语言，结合知识库中的数据仓库元数据指导从数据仓库中提取需要的数据。
l 4)数据选择确定从数据仓库需要抽取的数据及数据结构。
知识库指导选取要抽取的数据及抽取方式。
l 5)知识发现引擎将知识库中的抽取算法提供给数据抽取的数据，目的是要抽取数据元素间的模式和关系。
抽取算法如：数据依赖、分类规则、聚簇、概括数据、偏差检查、归纳和模糊推理等。
l 6)发现评价分析员要寻找关注性的数据模式，数据仓库潜在地具有宿主模式，选出那些关注性信息。
l 7)发现描述提供两种功能，一种是以发现评价辅助分析员在知识库中保存所发现的关注性结果以备将来引用和使用，另一种是保持发现与决策者的通信。
l 8)KDD的一般过程l学习某个应用领域：包括应用中的预先知识和目标。
l建立一个目标数据集：选择一个数据集或在多数据集的子集上聚焦。
l数据清理和预处理：去除噪声或无关数据、考虑时间顺序和数据变化等。
l数据换算和投影：找到数据的特征表示、用维变换或转换方法减少有效变量的数目或找到数据的不变式。
l选定数据挖掘功能：决定数据挖掘的目的。
l选定某个数据挖掘算法：用KDD过程中的准则，选择某个特定数据挖掘算法(如汇总、分类、回归、聚类等)，用于搜索数据中的模式，该算法可以是近似的。
l数据挖掘：搜索或产生一个特定的感兴趣的模式或数据集。
l解释：解释某个发现的模式，去掉多余的不切题意的模式，转换成某个有用的模式，以使用户明白。
l发现知识：把这些知识结合到运行系统中，获得这些知识的作用或证明这些知识，用预先、可信的知识检查和解决知识中可能的矛盾。
2.数据挖掘的方法和技术知识发现中的关键技术是进行模式和关系识别的算法。
下面介绍几种数据挖掘和知识发现的方法和技术，它们分别从不同的角度进行数据挖掘和知识发现。
l 1)决策树方法利用信息论中的互信息(信息增益)寻找数据库中具有最大信息量的字段，建立决策树的一个节点，再根据字段的不同取值建立树的分支；在每个分支子集中重复建树的下层节点和分支的过程，即可建立决策树。
国际上最有影响和最早的决策树方法是Quiulan研制的ID3方法，它对越大的数据库效果越好。
在ID3方法的基础上，又演化为能处理连续属性的C4.5。
有名的决策树方法还有CART和Assistant。
决策树构造的输入是一组带有类别标记的例子，构造的结果是一棵二叉或多叉树。
二叉树的内部节点(非叶子节点)一般表示为一个逻辑判断，如形式为(ai=vi)的逻辑判断。
其中ai是属性，vi是该属性的某个属性值；树的边是逻辑判断的分支结果。
多叉树(ID3)的内部节点是属性，边是该属性的所有取值，有几个属性值，就有几条边。
树的叶子节点都是类别标记。
构造决策树的方法是采用自上而下的递归构造。
以多叉树为例，它的构造思路是，如果训练例子集合中的所有例子是同类的，则将其作为叶子节点，节点内容即是该类别标记。
否则，根据某种策略选择一个属性，按照属性的各个取值，把例子集合划分为若干子集合，使得每个子集上的所有例子在该属性上具有同样的属性值。
然后再依次递归处理各个子集。
这种思路实际上就是"分而治之"(Divide-and-Conquer)的道理。
二叉树同理，差别仅在于要选择一个好的逻辑判断。
l 2)分类方法分类在数据挖掘中是一项非常重要的任务。
该算法将数据按含义划分成组，可用此算法生成感兴趣的侧面，可用于自动发现类，如模式识别、侧面生成、线性聚簇和概念聚簇等。
分类的目的是学会一个分类函数或分类模型(也称做分类器)，该模型能把数据库中的数据项映射到给定类别中的某一个。
分类和回归都可用于预测。
预测的目的是，从利用历史数据记录中自动推导出对给定数据的推广描述，从而能对未来数据进行预测。
与回归方法不同的是，分类的输出是离散的类别值，而回归的输出则是连续数值，如图16-19所示为分类方法示例。
图16-19分类方法示例要构造分类器，需要有一个训练样本数据集作为输入。
训练集由一组数据库记录或元组构成，每个元组是一个由有关字段(又称属性或特征)值组成的特征向量，除了这些外，训练样本还有一个类别标记。
一个具体样本的形式可为：(v1,v2,.,vn；c)；其中vi表示字段值，c表示类别。
分类器的构造方法有统计方法、机器学习方法、神经网络方法等。
统计方法包括贝叶斯法和非参数法(近邻学习或基于事例的学习：Instance-based learning,IBL)，对应的知识表示则为判别函数和原型事例。
机器学习方法包括决策树法和规则归纳法，前者对应地表示为决策树或判别树，后者则有两种：决策表(Decision List)和(平行)产生式规则。
神经网络方法主要是BP算法，它的模型表示是前向反馈神经网络模型(由代表神经元的节点和代表连接权值的边组成的一种体系结构)，BP算法本质上是一种非线性判别函数。
l 3)粗糙集方法粗糙集(Rough Set)的研究主要基于分类。
分类和概念(concept)同义，一种类别对应于一个概念(类别一般表示为外延即集合，而概念常以内涵的形式表示，如规则描述)。
知识由概念组成，如果某知识中含有不精确概念，则该知识不精确。
粗糙集对不精确概念的描述方法是：通过上近似概念和下近似概念这两个精确概念来表示。
一个概念(或集合)的下近似(Lower Approximation)概念(或集合)指的是，其下近似中的元素肯定属于该概念；一个概念(或集合)的上近似(upper approximation)概念(或集合)指的是，其上近似中的元素可能属于该概念。
在数据库中，将行元素看成对象，列元素看成属性(分为条件属性和决策属性)。
等价关系R定义为不同对象在某个(或几个)属性上取值相同，这些满足等价关系的对象组成的集合称为该等价关系R的等价类。
条件属性上的等价类E与决策属性上的等价类Y之间有3种情况：(1)下近似：Y包含E；(2)上近似：Y和E的交非空；(3)无关：Y和E的交为空。
对下近似建立确定性规则，对上近似建立不确定性规则(含可信度)，对无关情况不存在规则。
粗糙集方法为KDD提供了一种新的方法和工具。
第一，KDD研究的实施对象多为关系型数据库。
关系表可被看做为粗糙集理论中的决策表，这给粗糙集方法的应用带来极大的方便。
第二，现实世界中的规则有确定性的，也有不确定性的，从数据库中发现不确定性的知识，为粗糙集方法提供了用武之地。
第三，从数据中发现异常，排除知识发现过程中的噪声干扰也是粗糙集方法的特长。
第四，运用粗糙集方法得到的知识发现算法有利于并行执行，这可极大地提高发现效率。
对于大规模数据库中的知识发现来说，这正是求之不得的。
第五，KDD中采用的其他技术，如神经网络的方法，不能自动地选择合适的属性集，而利用粗糙集方法进行预处理，去掉多余属性，可提高发现效率，降低错误率。
第六，粗糙集方法比模糊集方法或神经网络方法在得到的决策规则和推理过程方面更易于被证实和检测。
l 4)神经网络方法神经网络通过学习待分析数据中的模式来构造模型，它可对隐式类型进行分析，适用于模型化非线性的、复杂的或高噪声的数据。
它模拟人脑神经元结构，由"神经元"互联，或按层组织的节点构成。
通常，神经模型由3个层次组成：输入层、中间层和输出层。
每个神经元求得输入值，再计算总输入值，由过滤机制(如阀值)比较总输入，然后确定它自己的输出值。
可通过连接一组神经元来模型化复杂行为。
当修改连接层的"连接度"或参数时，神经网络就进行了学习或"训练"。