数据挖掘中的名词解释
数据挖掘分类的名词解释
数据挖掘分类的名词解释数据挖掘是一门涉及从大量数据中发现模式、关联和信息的学科。
它使用统计学、机器学习和数据库系统等技术，通过对数据进行分析和解释来揭示潜在的知识和见解。
而数据挖掘的分类是对这门学科的不同方面和方法进行了系统的归类和整理，以便更好地理解和应用这些技术。
1. 关联规则挖掘关联规则挖掘是数据挖掘中最常见的一种分类方法。
它旨在发现数据集中的项之间的相关性。
通过分析事务数据，揭示其中的共同模式和规律。
关联规则可以被表示为“A如果B”的形式，其中A和B是数据项的集合。
例如，超市销售数据中的关联规则可能是“购买尿布的人也购买啤酒”。
这种方法可以帮助超市了解消费者倾向，从而进行有效的市场营销和产品布局。
2. 分类分类是数据挖掘的另一个重要方面。
它旨在根据已有样本的特征和类别，建立一个模型，可以将新数据分类到合适的类别中。
常见的分类算法包括决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等。
例如，在邮件过滤中，可以使用分类算法将邮件分为垃圾邮件和正常邮件，以便自动过滤垃圾邮件。
3. 聚类聚类是将数据分组成有相似特征的集合的过程。
聚类算法试图将数据划分为不同的簇，使得同一簇内的数据相似度最大，而不同簇之间的相似度最小。
它有助于发现不同群体、市场细分、社交网络等领域的模式和结构。
例如，通过对顾客消费行为的聚类分析，可以发现不同人群的消费偏好和购买习惯，从而定向推销特定的产品或服务。
4. 异常检测异常检测是寻找与大多数样本显著不同的数据点的过程。
它用于识别数据集中的异常或异常行为，帮助我们发现潜在的问题或异常情况。
异常检测的应用领域广泛，包括金融欺诈检测、网络安全监控、故障检测等。
例如，在信用卡欺诈检测中，根据用户的消费习惯和模式，可以使用异常检测来识别可能的欺诈行为。
5. 文本挖掘文本挖掘是从大量的文本数据中自动发现有趣的模式和知识的过程。
它包括文本分类、情感分析、关键词提取等技术。
文本挖掘广泛应用于社交媒体分析、舆情监测、新闻报道等领域。
数据挖掘的部分名词解释
1、ETL的概念ETL是指数据的提取、转换、加载。
数据提取通常是指由多个、异种、外部数据源收集数据。
数据清理：监测数据中的错误，能及时纠正它们。
数据转换的任务主要是进行不一致的数据转换、数据粒度的转换和一些商务规则的计算，主要是将不一致数据转换，数据粒度的转换，商务规则的计算。
ETL的意义ETL负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据挖掘的基础。
ETL是数据仓库中的非常重要的一环。
它是承前启后的必要的一步。
相对于关系数据库，数据仓库技术没有严格的数学理论基础，它更面向实际工程应用。
所以从工程应用的角度来考虑，按着物理数据模型的要求加载数据并对数据进行一些系列处理，处理过程与经验直接相关，同时这部分的工作直接关系数据仓库中数据的质量，从而影响到联机分析处理和数据挖掘的结果的质量。
2、元数据的概念元数据是指描述数据仓库内数据的结构和建立方法的数据，是关于数据的数据，是对数据的结构、内容、键码、索引等的一中描述。
元数据的意义：元数据在于以拥有的中心信息仓库告知用户数据仓库中有什么、它们来自何处、它们在谁的管辖之下以及更多其它信息。
也可以通过使用查询工具对元数据进行访问而得知数据仓库中有什么、在哪里找到它、哪些人被授权可以访问它以及已经预先求出的汇总数据有哪些。
具体用途有：A、起到辅助决策分析过程中定位数据仓库的目录作用。
B、数据从业务环境向数据仓库环境传送时数据仓库的目录内容。
C、指导从近期基本数据到轻度综合数据和到高度综合数据的综合算法选择。
3、粒度的概念粒度指数据仓库的数据单位中保存数据的细化或综合程度的级别。
粒度可以分为两种形式，第一种粒度是对数据仓库中的数据的综合程度高低的一个度量，它既影响数据仓库中的数据量的多少，也影响数据仓库所能回答询问的种类。
细化程度越高，粒度级就越小，综合程度越低，回答查询的种类越多；粒度越高，综合程度越高，查询的效率也越高。
数据挖掘概念与技术期末考试名词解释整理
数据挖掘概念与技术期末考试名词解释整理数据仓库的概念及特点：数据仓库是一种为信息分析提供了良好的基础并支持管理决策活动的分析环境，是面向主题的，集成的，稳定的，不可更新的,随时间变化的，分层次的,多维的集成数据集合。
特点：1主题与面向主题；2数据的集成性；3数据的不可更新性；4数据的时态性。
为什么要建立数据仓库：为了使数据能够发挥其最佳效用，更好的为用户服务，才要建立数据仓库。
它可以从各信息源提取决策需要的数据，加工后，存储到数据仓库中；并且可以提供用户的查询和决策分析的依据。
数据挖掘及其特点：DM是从大量的，不完全的，有噪声的，模糊的，随机的应用数据中，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。
特点：1处理的数据规模十分庞大；2由于用户不能形成精确地查询要求，因此需要靠数据挖掘技术来寻找其可能感兴趣的东西；3DM对数据的迅速变化做出快速响应，以提供决策支持信息；4DM中规则的发现基于统计规律，发现的规则不必适合于所有数据，而且当达到某一阈值时，便认为有此规则；5DM 既要发现潜在规则还要管理和维护规则，随着新数据的不断加入，规则需要不断更新。
数据挖掘的基本过程，数据挖掘有几步？基本过程：1数据准备：本阶段又可进一步细分成数据集成、数据选择和预分析。
2挖掘：数据挖掘处理器综合利用前面提到的多种数据挖掘方法分析数据。
3表述：与检验证型工具一样，数据挖掘将获取的信息以便于用户理解和观察的方式反映给用户，这是可以利用可视化工具。
4评价：如果分析人员对分析结果不满意，可以递归的执行上述三个过程，直到满意为止。
步骤：问题定义-发现信息-制定计划-采取行动-检测效果。
比较数据仓库基本体系结构的特点：1两层：顶层：前端工具，底层DW服务器；2实时监测数据源发生的变化，便于集成到DW。
数据挖掘按任务分为描述和预测式数据挖掘两种。
知识发现（数据挖掘）的基本过程：数据选择和预分析-挖掘（最主要内容）-表述-评价。
数据挖掘技术知识点
数据挖掘技术知识点数据挖掘是指通过对大量数据的分析和处理，发现其中隐藏的模式、关联和规律，以支持决策和取得商业优势的过程。
随着信息时代的到来，数据挖掘技术成为了解决大数据问题、发现商业价值的重要工具。
在本文中，将介绍一些常见的数据挖掘技术知识点。
1. 数据预处理数据预处理是数据挖掘的第一步，它包括了数据清理、数据集成、数据转换和数据规约等过程。
数据清洗是指通过修复、删除或忽略脏数据，如缺失值、异常值和错误数据，以提高数据质量。
数据集成是将来自不同来源的数据进行整合，消除冗余和不一致。
数据转换是将原始数据转换为适合挖掘的形式，如将文本数据转换为数值型数据。
数据规约是通过选择、聚集和泛化等方法，减少数据集的大小与复杂性。
2. 关联规则挖掘关联规则挖掘是在交易数据或者其他项之间发现频繁出现的关联关系的过程。
关联规则通常用于超市购物篮分析中，以发现顾客购买商品之间的相关性。
通过挖掘关联规则，商家可以进行商品的优化布局和促销策略的制定。
关联规则通常由两部分组成，即前项和后项，它们之间通过置信度来衡量关联程度。
3. 分类与回归分类与回归是常见的机器学习方法之一，它通过使用已有的标记数据，构建模型并预测新数据的类别或值。
分类是指将样本分为预定义的类别，而回归是通过建立拟合函数来进行数值预测。
常见的分类算法有决策树、朴素贝叶斯和支持向量机，回归算法有线性回归和逻辑回归。
4. 聚类分析聚类分析是将相似的数据样本划分为不同的组或簇的过程。
聚类分析主要通过测量数据之间的相似性或距离来实现。
常见的聚类算法有K均值聚类和层次聚类等。
聚类分析在市场细分、社交网络分析等领域具有广泛的应用。
5. 神经网络神经网络是模拟人脑神经元组织的计算模型，它通过学习数据的特征和关联，进行分类、预测和模式识别。
神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成，其中隐藏层的神经元通过调整权重和偏置值来学习输入与输出之间的关系。
常见的神经网络模型有多层感知机和循环神经网络。
数据挖掘技术名词解释
数据挖掘技术名词解释嘿，你知道啥是数据挖掘技术不？这可不是啥遥不可及的高科技秘密哦！数据挖掘技术呀，就好像是一个超级厉害的探险家！比如说吧，你想象一下，在一个巨大无比的数据海洋里，藏着各种各样的宝贝和秘密。
而数据挖掘技术呢，就是那个勇敢无畏的探险家，它能在这片茫茫海洋中穿梭自如，找到那些隐藏得很深很深的宝藏！咱平常生活里不是有好多好多的数据嘛，像什么购物记录呀、浏览网页的痕迹呀等等。
这些数据就像是海洋里的无数小水滴。
数据挖掘技术就会从这些海量的数据里，挖掘出有价值的信息。
这就好比从一堆沙子里找出金子！厉害吧？我给你讲哦，数据挖掘技术可神了！它能发现一些你自己都没意识到的规律和趋势呢。
比如说，电商平台可以通过数据挖掘技术知道你喜欢买啥类型的东西，然后给你推荐更符合你口味的商品。
这就像是有个特别懂你的朋友，总能给你最合适的建议！再比如，医院可以利用数据挖掘技术来分析病人的病历数据，找出疾病的发病规律，这样就能更好地治疗病人啦！这不就相当于给医生们配备了一双能看穿疾病秘密的眼睛嘛！而且哦，数据挖掘技术还能帮助企业做出更明智的决策呢！它可以分析市场数据，告诉企业哪种产品更受欢迎，该往哪个方向发展。
这就像给企业装上了一个智能导航，指引着前进的方向。
你想想，要是没有数据挖掘技术，我们得错过多少有用的信息呀！那我们的生活和工作得变得多没效率呀！所以说呀，数据挖掘技术真的超级重要，它就像是一把打开数据宝藏大门的钥匙，让我们能更好地利用数据，让生活变得更美好！总之，数据挖掘技术就是那个能在数据的海洋里乘风破浪、挖掘宝藏的厉害角色！你可千万别小瞧它哦！。
大数据技术名词解释
大数据技术名词解释
1. 大数据：指数据量巨大、类型多样、处理速度快等特点的数
据集合。
2. 云计算：一种通过网络提供计算资源和存储服务的技术，大数据处
理常常借助云计算平台。
3. Hadoop：一种开源的分布式计算框架，用于大规模数据处理，包括
数据存储、分布式计算等。
4. Spark：一种快速、通用、可扩展的大数据处理引擎，支持多种数
据源和各种处理操作。
5. NoSQL：非关系型数据库，主要用于处理非结构化和半结构化数据，如文本、图像、音频等。
6. 数据挖掘：从大量数据中提取潜在的知识和信息的过程，依赖于机
器学习、统计学等技术。
7. 机器学习：一种人工智能技术，通过训练算法来使计算机能够自动
地从数据中学习和改进。
8. 自然语言处理：一种涉及人工智能和语言学的交叉学科，通过计算
机对自然语言的理解和生成来进行语言处理。
9. 深度学习：一种基于神经网络的机器学习技术，通过多层神经元来
处理大数据，实现识别、分类等功能。
10. 数据可视化：将数据转换成图表、图形等可视化形式，以便于人
们对大数据进行观察和理解。
人工智能相关名词解释
人工智能相关名词解释人工智能是当今科技领域的热门话题，它在诸多领域取得了巨大的发展和应用。
在讨论人工智能时，我们经常会遇到许多相关的专业术语和名词。
本文将对其中一些常见的名词进行解释，以帮助读者更好地理解人工智能。
1. 机器学习（Machine Learning）：机器学习是一种让计算机系统自动从数据中学习和改进的技术。
通过训练算法，计算机可以识别和应用模式，以从各种数据中发现隐藏的信息，并做出预测和决策。
2. 深度学习（Deep Learning）：深度学习是机器学习的一个分支，它使用神经网络模拟人脑的工作方式。
通过深层次的神经网络结构，可以实现对大规模数据的高效处理和复杂问题的解决。
3. 自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）：自然语言处理是让计算机能够理解和处理人类语言的技术。
它包括语音识别、文本分析、机器翻译等等，使得计算机能够与人类进行自然交流。
4. 机器视觉（Computer Vision）：机器视觉是让计算机能够理解和解释图像和视频的技术。
通过图像处理和模式识别，计算机可以自动识别物体、人脸、文字等，并进行分析和判断。
5. 强化学习（Reinforcement Learning）：强化学习是让计算机通过与环境互动来学习和改进行为的技术。
计算机根据环境的反馈来不断调整策略和行动，以最大化预期的奖励。
6. 数据挖掘（Data Mining）：数据挖掘是从大规模的数据集中发现模式和关联性的过程。
通过使用机器学习和统计等技术，可以提取出有用的信息，并用于预测、决策等应用领域。
7. 人机交互（Human-Computer Interaction，简称HCI）：人机交互是研究人与计算机之间的相互作用方式和界面设计的领域。
它关注如何设计出更加人性化和有效的用户界面，以提高用户的体验和效率。
8. 神经网络（Neural Network）：神经网络是一种模拟人脑神经系统结构和功能的计算模型。
数据挖掘名词解释
数据挖掘名词解释数据挖掘（Data Mining）是指从大量的复杂、未经组织的数据中，通过使用各种算法和技术来挖掘出有用的、非显而易见的、潜藏在数据中的模式和知识的过程。
以下是对数据挖掘中常用的一些名词的解释：1. 数据预处理（Data Preprocessing）：指在进行数据挖掘之前，对原始数据进行清理、转换、集成和规约等操作，以获得适合挖掘的数据。
2. 特征选择（Feature Selection）：从原始数据中选择对于挖掘目标有意义的特征或属性，用于构建挖掘模型。
特征选择可以提高挖掘模型的准确性、有效性和可解释性。
3. 数据集成（Data Integration）：将不同数据源中的数据集成到一个统一的数据仓库或数据集中，以便进行分析和挖掘。
4. 数据降维（Dimensionality Reduction）：由于原始数据中可能包含大量的特征或属性，而这些特征可能存在冗余或不相关的情况，因此需要对数据进行降维，减少数据中的特征数目，提高挖掘效率和准确性。
5. 模式发现（Pattern Discovery）：通过对数据挖掘算法的应用，从数据中发现隐藏的、有意义的模式，如关联规则、序列模式、聚类模式等。
6. 关联规则挖掘（Association Rule Mining）：从大规模数据集中挖掘出频繁出现的项集和项集之间的关联规则。
关联规则挖掘常用于市场篮子分析、购物推荐、交叉销售等领域。
7. 分类（Classification）：根据已知的样本和样本的标签，训练分类模型，然后用于对未标注样本的分类预测。
分类是数据挖掘中的一项重要任务，常用于客户分类、欺诈检测、垃圾邮件过滤等场景。
8. 聚类（Clustering）：根据数据中的相似性或距离度量，将样本划分为若干个组或簇，使得同组内的样本更加相似，不同组之间的样本差异更大。
聚类可用于市场细分、用户群体划分、图像分析等领域。
9. 时间序列分析（Time Series Analysis）：针对按时间顺序排列的数据，通过挖掘数据中的趋势、周期性、季节性等模式，预测未来的走势和变化。
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第一章
1，数据挖掘(Data Mining)，就是从存放在数据库，数据仓库或其他信息库中的大量的数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程。
2，人工智能(Artificial Intelligence)它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。
3，机器学习(Machine Learning)是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
4，知识工程（Knowledge Engineering）是人工智能的原理和方法，对那些需要专家知识才能解决的应用难题提供求解的手段。
5，信息检索（Information Retrieval）是指信息按一定的方式组织起来，并根据信息用户的需要找出有关的信息的过程和技术。
6，数据可视化(Data Visualization)是关于数据之视觉表现形式的研究；其中，这种数据的视觉表现形式被定义为一种以某种概要形式抽提出来的信息，包括相应信息单位的各种属性和变量。
7，联机事务处理系统(OLTP)实时地采集处理与事务相连的数据以及共享数据库和其它文件的地位的变化。
在联机事务处理中，事务是被立即执行的，这与批处理相反，一批事务被存储一段时间，然后再被执行。
8, 联机分析处理(OLAP)使分析人员，管理人员或执行人员能够从多角度对信息进行快速
一致，交互地存取，从而获得对数据的更深入了解的一类软件技术。
8，决策支持系统(decision support)是辅助决策者通过数据、模型和知识，以人机交互方式进行半结构化或非结构化决策的计算机应用系统。
它为决策者提供分析问题、建立模型、模拟决策过程和方案的环境，调用各种信息资源和分析工具，帮助决策者提高决策水平和质量。
10，知识发现（KDD：Knowledge Discovery in Databases）是从数据集中别出有效的、新颖的、潜在有用的，以及最终可理解的模式的非平凡过程。
11，事务数据库(Transaction Database)一个事务数据库由文件构成，每条记录代表一个事务。
典型的事务包含唯一的事务标记，多个项目组成一个事务
12，分布式数据库（Distributed Database）是用计算机网络将物理上分散的多个数据库单元连接起来组成一个逻辑统一的数据库。
第三章
13，并行关联规则挖掘（Parallel Association Rule Mining）是指利用并行处理机，使用挖掘算法或在并行计算的环境下完成数据的高效挖掘工作。
14，数量关联规则挖掘（Quantitive Association Rule Mining）对含有非离散的数值属性的数据进行挖掘的技术
14, 频繁项目集（Frequent Itemsets）对项目集I和事务数据库D，T中所有满足用户指定的最小支持度（Minsupport）的项目集，即大于或等于Minsupport的I的非空子集
15，最大频繁项目集（Maximum Frequent Itemsets）在频繁项目集中挑选出所有不被其他元素包含的频繁项目集
16，闭合项目集（Close Itemset）如果项目的直接超集都不具有和它相同的支持度技术则该项目是闭合的
17，多层次关联规则：具有概念分层的关联规则挖掘产生的规则称为多层关联规则。
18，多维关联规则：在关联规则中的项或属性每个涉及多个维，则它就是多维关联规则。
19，购物篮分析：通过支持度和置信度这两个值来对顾客所购买的商品组成情况进行分析的方法。
20，强关联规则：D在I上满足最小支持度和最小信任度的关联规则称为强关联规则
第四章
1,数据分类（Data Classification）数据分类可以看成是从数据库到一组预先定义的、非交叠的类别的映射。
2，K-最邻近方法（K-NN）计算每个训练数据到待分类元组的距离，取和待分类元组距离最近的k个训练数据，k个数据中哪个类别的训练数据占多数，则待分类元组就属于哪个类别。
3，决策树（Decision Tree）决策树是从数据中生成分类器的一个重要的、基本的和有效的方法。
采用自定向下的递归方式，每个决策或事件都可能引出两个或多个事件，导致不同的结果，把这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。
4，熵(Entropy) 对事件对应的属性的不确定性的度量。
一个属性的熵越大，它蕴含的不确定信息越大，越有利于数据的分类。
5，后验概率(Posterior Probability)当根据经验及有关材料推测出主观概率后，对其是否准确没有充分把握时，可采用概率论中的贝叶斯公式进行修正，修正前的概率称为先验概率，修正后的概率称为后验概率，利用后验概率再进行风险分析。
第五章
1. 划分方法(partitioning methods)给定一个有N个元组或者纪录的数据集，分裂法将构造K 个分组，每一个分组就代表一个聚类，K<N。
而且这K个分组满足下列条件：（1）每一个分组至少包含一个数据纪录；（2）每一个数据纪录属于且仅属于一个分组。
2. 层次方法(hierarchical methods)这种方法对给定的数据集进行层次似的分解，直到某种条
件满足为止。
具体又可分为“自底向上”和“自顶向下”两种方案。
3. 基于密度的方法(density-based methods)基于密度的方法与其它方法的一个根本区别是：它不是基于各种各样的距离的，而是基于密度的。
这样就能克服基于距离的算法只能发现“类圆形”的聚类的缺点。
这个方法的指导思想就是，只要一个区域中的点的密度大过某个阀值，就把它加到与之相近的聚类中去。
4. 基于网格的方法(grid-based methods)这种方法首先将数据空间划分成为有限个单元的网格结构,所有的处理都是以单个的单元为对象的。
这么处理的一个突出的优点就是处理速度很快，通常这是与目标数据库中记录的个数无关的，它只与把数据空间分为多少个单元有关。
5,围绕中心点的划分（PAM）最初随机选择k个对象作为中心点，该算法反复地用非代表对象来代替代表对象，试图找出更好的中心点，以改进进聚类的质量。
该算法可分为两步：1，建立：随机寻找k 个中心点作为初始的簇中心点。
2，交换：对于所有可能的对象对进行分析，找到交换后可以使平方-误差减少的对象，代替原中心点。