数据挖掘,涵盖了五个主题:数据、分类、关联分析、聚类和异常检测。
数据挖掘(Data Mining),又称为数据库中的知识发现(Knowledge Discovery in Database, KDD),就是从大量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程,简单的说,数据挖掘就是从大量数据中提取或“挖掘”知识。
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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。
这个定义包括好几层含义:数据源必须是真实的、大量的、含噪声的;发现的是用户感兴趣的知识;发现的知识要可接受、可理解、可运用;并不要求发现放之四海皆准的知识,仅支持特定的发现问题。
从广义上理解,数据、信息也是知识的表现形式,但是人们更把概念、规则、模式、规律和约束等看作知识。
人们把数据看作是形成知识的源泉,好像从矿石中采矿或淘金一样。
原始数据可以是结构化的,如关系数据库中的数据;也可以是半结构化的,如文本、图形和图像数据;甚至是分布在网络上的异构型数据。
发现知识的方法可以是数学的,也可以是非数学的;可以是演绎的,也可以是归纳的。
发现的知识可以被用于信息管理,查询优化,决策支持和过程控制等,还可以用于数据自身的维护。
因此,数据挖掘是一门交叉学科,它把人们对数据的应用从低层次的简单查询,提升到从数据中挖掘知识,提供决策支持。
在这种需求牵引下,汇聚了不同领域的研究者,尤其是数据库技术、人工智能技术、数理统计、可视化技术、并行计算等方面的学者和工程技术人员,投身到数据挖掘这一新兴的研究领域,形成新的技术热点。
数据挖掘能做什么?
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1)数据挖掘能做以下六种不同事情(分析方法): -找入门资料就到入门吧
分类 (Classification) -入门吧-入门资料大全
估值(Estimation)
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预言(Prediction) -入门吧是最好的入门资料网站
相关性分组或关联规则(Affinity grouping or association rules) -入门吧-入门资料大全
聚集(Clustering) -找入门资料就到入门吧
描述和可视化(Description and Visualization) -找入门资料就到入门吧
2)数据挖掘分类
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以上六种数据挖掘的分析方法可以分为两类:直接数据挖掘;间接数据挖掘 -入门吧收集整理入门资料
直接数据挖掘 -找入门资料就到入门吧
目标是利用可用的数据建立一个模型,这个模型对剩余的数据,对一个特定的变量(可以理解成数据库中表的属性,即列)进行描述。
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间接数据挖掘 -找入门资料就到入门吧
目标中没有选出某一具体的变量,用模型进行描述;而是在所有的变量中建立起某种关系。
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分类、估值、预言属于直接数据挖掘;后三种属于间接数据挖掘 -入门吧-入门资料大全
3)各种分析方法的简介 -入门吧,投资者入门的好帮手
分类 (Classification) -入门吧收集整理入门资料
首先从数据中选出已经分好类的训练集,在该训练集上运用数据挖掘分类的技术,建立分类模型,对于没有分类的数据进行分类。
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