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。时间序列分析常用于股票预测、天气预报、交通流量预测等领域。
数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。
数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。
需要是发明之母。近年来，数据挖掘引起了信息产业界的极大关注，其主要原因是存在大量数据，可以广泛使用，并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识。获取的信息和知识可以广泛用于各种应用，包括商务管理，生产控制，市场分析，工程设计和科学探索等。
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数据挖掘是人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数据，作出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，作出正确的决策。知识发现过程由以下三个阶段组成：①数据准备；②数据挖掘；③结果表达和解释。数据挖掘可以与用户或知识库交互。 [1]
数据挖掘是通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术，主要有数据准备、规律寻找和规律表示三个步骤。数据准备是从相关的数据源中选取所需的数据并整合成用于数据挖掘的数据集；规律寻找是用某种方法将数据集所含的规律找出来；规律表示是尽可能以用户可理解的方式（如可视化）将找出的规律表示出来。数据挖掘的任务有关联分析、聚类分析、分类分析、异常分析、特异群组分析和演变分析等。 [1]
近年来，数据挖掘引起了信息产业界的极大关注，其主要原因是存在大量数据，可以广泛使用，并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识。获取的信息和知识可以广泛用于各种应用，包括商务管理、生产控制、市场分析、工程设计和科学探索等。数据挖掘利用了来自如下一些领域的思想：①来自统计学的抽样、估计和假设检验；②人工智能、模式识别和机器学习的搜索算法、建模技术和学习理论。数据挖掘也迅速地接纳了来自其他领域的思想，这些领域包括最优化、进化计算、信息论、信号处理、可视化和信息检索。一些其他领域也起到重要的支撑作用。特别地，需要数据库系统提供有效的存储、索引和查询处理支持。源于高性能（并行）计算的技术在处理海量数据集方面常常是重要的。分布式技术也能帮助处理海量数据，并且当数据不能集中到一起处理时更是至关重要。
数据挖掘技术的应用与发展
近年来，随着信息技术的快速发展，数据的存储、处理和分析的能力得到了极大的提升，从而进一步推动了数据挖掘技术的应用与发展。数据挖掘技术是一个可以从大量数据中自动提取与发现潜在知识的过程，通过自动化地发掘数据内在的模式和规律，从而为生产、管理和科学研究提供了更有效的方法和手段。
一、 数据挖掘技术的基本概念和分类
数据挖掘技术的基本概念包括：数据预处理、数据挖掘算法、模型的评价和结果可视化等。其中，数据预处理是指在数据挖掘过程中对数据集进行转换、清洗、集成和规约等处理操作，以便能够更好地分析和挖掘数据。数据挖掘算法一般可分为分类、聚类、关联和预测等几类，这些算法可以用来解决不同类型的问题。模型评价是指对数据挖掘算法得到的模型的准确性、稳定性和可扩展性等方面进行评估。结果可视化是指将数据挖掘得到的结果以图表、图形和文字等形式展示出来，以便人们更好地理解和利用这些结果。
二、 数据挖掘技术的应用领域
数据挖掘技术的应用领域非常广泛，下面分几个方面进行详细阐述。
（一）商业与金融
在商业与金融领域中，数据挖掘技术可以用于市场预测、消费者行为分析、信用风险评估、股票市场预测和保险行业等方面。例如，通过对大量的市场数据进行分析，商业人员可以更好地了解市场需求和消费者行为，从而制定更准确的销售策略和营销方案。同样，金融机构可以利用数据挖掘技术对大量的财务数据进行分析和挖掘，从而更好地评估风险和收益，并制定更有效的金融产品和服务。
（二）医疗和生物领域
在医疗和生物领域中，数据挖掘技术可以用于基因序列分析、疾病预测和治疗、药物发现和疾病监测等方面。例如，在对癌症的治疗方面，数据挖掘技术可以用来分析不同的治疗方案的效果，从而制定更有效的治疗计划和康复方案。
（三）政府与公共服务
在政府与公共服务领域中，数据挖掘技术可以用于公共安全、社会福利、交通管理、环境保护等方面。例如，在公共安全领域中，警方可以利用数据挖掘技术对犯罪数据进行分析和挖掘，从而更好地预测犯罪行为和制定更有效的预防措施。
第1章 数据挖掘的概念
本章目标
● 理解对大型的、复杂的和信息丰富的数据集进行分析的必要性。
● 明确数据挖掘过程的目标和首要任务。
● 描述数据挖掘技术的起源。
● 认识数据挖掘过程所具有的迭代特点，说明数据挖掘的基本步骤。
● 解释数据的质量对数据挖掘过程的影响。
● 建立数据仓库和数据挖掘之间的联系。
1.1 概述
现代科学和工程建立在用“首要原则模型(first-principle models)”来描述物理、生物和社会系统的基础上。这种方法从基础的科学模型入手，如牛顿运动定律或麦克斯韦的电磁公式，然后基于模型来建立机械工程或电子工程方面的各种应用。在这种方法中，用实验数据来验证基本的“首要原则模型”，以及对一些难以直接测量或者根本不可能直接测量的参数进行评估。但是在许多领域，基本的“首要原则模型”往往是未知的，或者研究的系统太复杂而难以进行数学定型，随着计算机的广泛应用，像这样的复杂系统生成了大量的数据。在没有“首要原则模型”时候，可以利用这些易得的可用数据，通过对系统变量之间可以利用的关系(即未知的输入输出相关性)进行评估来导出模型。这样，传统的建模及基于“首要原则模型”进行分析的方法与开发模型及直接对数据进行相应分析的方法之间普遍存在着范型变换。
我们都逐渐习惯面对这样的一个事实——超量的数据充斥着我们的电脑、网络和生活，政府机构、科研机构和企业都投入大量的资源去收集和存储数据。实际上，这些数据中只有一小部分将会被用到，因为在很多情况下，要么数据量简直太大了，难于管理，要么就是数据结构太复杂，不能进行有效的分析。这种情况是怎么发生的呢？根本的原因是人们创建一个数据集时往往把精力都集中在如数据的存储效率的问题上，而没有去考虑数据最终是怎样使用和分析的。
对大型的、复杂的、信息丰富的数据集的理解实际上是所有的商业、科学、工程领域的共同需要，在商务领域，公司和顾客的数据逐渐被认为是一种战略资产。在当今的竞争世界中，吸取隐藏在这些数据后面的有用知识并利用这些知识的能力变得愈加重要。运用基于计算机的方法，包括新技术，从而在数据中获得有用知识的整个过程，就叫做数据挖掘。
