数据挖掘复习知识点整理超详细

1、数据库与数据仓库的对比数据库 数据仓库面向应用 面向主题数据是详细的 数据是综合和历史的保持当前数据 保存过去和现在的数据数据是可更新的 数据不更新对数据的操作是重复的 对数据的操作是启发式的操作需求是事先可知的 操作需求是临时决定的一个操作存取一个记录 一个操作存取一个集合数据非冗余 数据时常冗余操作比较频繁 操作相对不频繁查询基本是原始数据 查询基本是经过加工的数据事务处理需要的是当前数据 决策分析需要过去和现在的数据很少有复杂的计算 有很多复杂的计算支持事务处理 支持决策分析2、OLTP与OLAP，OLTP）是在网络环境下的事务处理工作，以快速的响应和频繁联机事物处理（On Line Transaction Processing的数据修改为特征，使用户利用数据库能够快速地处理具体的业务。

OLTP OLAP数据库数据 数据仓库数据细节性数据 综合性数据当前数据 历史数据经常更新 不更新，但周期刷新对响应时间要求高 响应时间合理用户数量大用户数量相对较小面向操作人员，支持日常操作 面向决策人员，支持决策需要面向应用，事务驱动面向分析，分析驱动3、数据字典和元数据：数据字典：是数据库中各类数据描述的集合，它在数据库设计中具有很重要的地位。

由：数据项；数据结构；数据流；数据存储；处理过程5部分组成。

元数据（metadata）定义为关于数据的数据（data about data），即元数据描述了数据仓库的数据和环境。

数据仓库的元数据除对数据仓库中数据的描述（数据仓库字典）外，还有以下三类元数据 ：(1) 关于数据源的元数据(2) 关于抽取和转换的元数据(3) 关于最终用户的元数据4、数据从数据库到知识的流程：DB-->DW-->OLAP-->DM-->KDD-->DSS-->AI5、数据挖掘的含义：知识发现（KDD）：从数据中发现有用知识的整个过程。

数据挖掘（DM）：KDD过程中的一个特定步骤，它用专门算法从数据中抽取知识。

数据挖掘基础一、数据挖掘的概念和基本流程数据挖掘是指从大量数据中提取出有价值的信息和知识的过程，是一种自动化的发现模式和规律的方法。

其基本流程包括：数据预处理、特征选择、建立模型、模型评估和应用。

二、数据预处理1. 数据清洗：去除重复值、缺失值和异常值等。

2. 数据集成：将多个数据源中的数据合并成一个整体。

3. 数据变换：对原始数据进行转换，如归一化、离散化等。

4. 数据规约：对原始数据进行压缩，如抽样等。

三、特征选择特征选择是指从原始特征中选取一部分对分类或回归有用的特征。

其目的是减少维度，提高模型效率和精度。

四、建立模型建立模型是指根据已选取的特征，使用各种算法构建分类或回归模型。

常用算法包括决策树、神经网络、支持向量机等。

五、模型评估模型评估是指通过交叉验证等方法对建立好的模型进行评估，以确定其预测效果是否良好。

六、应用应用是指将建立好的模型应用到实际问题中，进行预测和决策。

七、数据挖掘的应用领域1. 金融：如信用评估、风险管理等。

2. 医疗：如疾病预测、药物研发等。

3. 零售业：如销售预测、客户细分等。

4. 航空航天：如飞机维修优化、航班调度等。

5. 电信业：如用户行为分析、网络优化等。

八、数据挖掘的常用算法1. 决策树算法：通过对数据进行分类和回归，构建决策树模型，可用于分类和预测。

2. 神经网络算法：通过模拟人类神经系统，构建神经网络模型，可用于分类和预测。

3. 支持向量机算法：通过寻找最大间隔超平面，构建支持向量机模型，可用于分类和回归。

4. 聚类算法：将数据分成若干个类别，常见的聚类算法包括K-Means 和层次聚类等。

5. 关联规则挖掘算法：通过寻找频繁项集和关联规则，发现数据中隐藏的关联关系。

九、数据挖掘的发展趋势1. 大数据时代：随着数据量的增加，数据挖掘将更加重要。

2. 人工智能：机器学习和深度学习等技术将广泛应用于数据挖掘中。

3. 可视化分析：通过可视化技术，更好地呈现和理解数据。

一、名词解释1. 数据仓库：是一种新的数据处理体系结构 .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.为企业决策支持系统提供所需的集成信息。

2. 孤立点：指数据库中包含的一些与数据的一般行为或模型不一致的异常数据。

3. OLAP：OLAP 是在OLTP 的基础上发展起来的.以数据仓库为基础的数据分析处理 .是共享多维信息的快速分析.是被专门设计用于支持复杂的分析操作 .侧重对分析人员和高层管理人员的决策支持。

4. 粒度：指数据仓库的数据单位中保存数据细化或综合程度的级别。

粒度影响存放在数据仓库中的数据量的大小 .同时影响数据仓库所能回答查询问题的细节程度。

5. 数据规范化：指将数据按比例缩放(如更换大单位).使之落入一个特定的区域(如 0－1) 以提高数据挖掘效率的方法。

规范化的常用方法有：最大－最小规范化、零－均值规范化、小数定标规范化。

6. 关联知识：是反映一个事件和其他事件之间依赖或相互关联的知识。

如果两项或多项属性之间存在关联.那么其中一项的属性值就可以依据其他属性值进行预测。

7. 数据挖掘：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。

8. OLTP：OLTP 为联机事务处理的缩写.OLAP 是联机分析处理的缩写。

前者是以数据库为基础的.面对的是操作人员和低层管理人员 .对基本数据进行查询和增、删、改等处理。

9. ROLAP：是基于关系数据库存储方式的 .在这种结构中.多维数据被映像成二维关系表.通常采用星型或雪花型架构.由一个事实表和多个维度表构成。

10. MOLAP：是基于类似于“超立方”块的OLAP 存储结构.由许多经压缩的、类似于多维数组的对象构成.并带有高度压缩的索引及指针结构 .通过直接偏移计算进行存取。

11. 数据归约：缩小数据的取值范围.使其更适合于数据挖掘算法的需要 .并且能够得到和原始数据相同的分析结果。

数据挖掘：是从大量数据中发现有趣(非平庸的、隐含的、先前未知、潜在实用)模式，这些数据可以存放在数据库，数据仓库或者其他信息存储中。

挖掘流程：(1)学习应用域(2)目标数据创建集(3)数据清洗和预处理(4)数据规约和转换(5)选择数据挖掘函数(总结、分类、回归、关联、分类) (6)选择挖掘算法(7)找寻兴趣度模式(8)模式评估和知识展示(9)使用挖掘的知识概念/类描述：一种数据泛化形式，用汇总的、简洁的和精确的方法描述各个类和概念，通过 (1) 数据特征化：目标类数据的普通特性或者特征的汇总； (2) 数据区分：将目标类数据的普通特性与一个或者多个可比较类进行比较； (3)数据特征化和比较来得到。

关联分析：发现关联规则，这些规则展示属性-值频繁地在给定数据集中一起浮现的条件，通常要满足最小支持度阈值和最小置信度阈值。

分类：找出能够描述和区分数据类或者概念的模型，以便能够使用模型预测类标号未知的对象类，导出的模型是基于训练集的分析。

导出模型的算法：决策树、神经网络、贝叶斯、(遗传、粗糙集、含糊集)。

预测：建立连续值函数模型，预测空缺的或者不知道的数值数据集。

孤立点：与数据的普通行为或者模型不一致的数据对象。

聚类：分析数据对象，而不考虑已知的类标记。

训练数据中不提供类标记，对象根据最大化类内的相似性和最小化类间的原则进行聚类或者分组，从而产生类标号。

第二章数据仓库数据仓库是一个面向主题的、集成的、时变的、非易失的数据集合，支持管理部门的决策过程。

从一个或者多个数据源采集信息，存放在一个一致的模式下，并且通常驻留在单个站点。

数据仓库通过数据清理、变换、继承、装入和定期刷新过程来构造。

面向主题：排除无用数据，提供特定主题的简明视图。

集成的：多个异构数据源。

时变的：从历史角度提供信息，隐含时间信息。

非易失的：和操作数据的分离，只提供初始装入和访问。

联机事务处理OLTP：主要任务是执行联机事务和查询处理。

联系分析处理OLAP：数据仓库系统在数据分析和决策方面为用户或者‘知识工人’提供服务。

知识点归纳数据挖掘中的聚类分析与分类算法数据挖掘中的聚类分析与分类算法数据挖掘是指从大量数据中自动发现有用的模式、关系或规律的过程。

在数据挖掘过程中，聚类分析和分类算法是两个常用且重要的技术。

本文将对这两个知识点进行归纳总结。

一、聚类分析聚类分析是将一组无标签的数据对象进行分组或聚类的数据挖掘技术。

其目标是通过对象之间的相似性将它们划分为若干个簇，使得同一簇内的对象相似度高，不同簇之间的相似度低。

聚类分析广泛应用于市场分割、社交网络分析、图像处理等领域。

常用的聚类算法有以下几种：1. K-means算法：K-means是一种基于距离度量的聚类算法。

它通过逐步迭代，将数据集分为K个簇，使得每个数据对象与本簇内的其他对象的相似度最高。

2. 层次聚类算法：层次聚类算法是一种通过计算不同类别之间的相似性，并逐步合并相似度高的类别的方式进行数据聚类的方法。

Hierarchical Agglomerative Clustering（HAC）是层次聚类的一种常见算法。

3. 密度聚类算法：密度聚类算法是一种通过计算对象的密度来确定簇的方法，常见的算法有DBSCAN和OPTICS算法。

这类算法可以有效地发现具有不同密度分布的聚类。

二、分类算法分类算法是将带有标签的数据集按照类别或标签进行划分的数据挖掘技术。

通过学习已有数据集的特征和类别标签，分类算法能够对新的未标记数据进行分类预测。

分类算法广泛应用于垃圾邮件过滤、文本分类、风险评估等领域。

常用的分类算法有以下几种：1. 决策树算法：决策树算法是一种基于树形结构的分类算法。

它通过对数据集进行递归分割，使得每个子节点具有最佳的纯度或信息增益，从而实现对数据的分类。

2. 朴素贝叶斯算法：朴素贝叶斯算法是一种基于条件概率的分类算法。

它假设特征之间相互独立，并通过计算条件概率来进行分类预测。

3. 支持向量机算法：支持向量机算法是一种通过寻找最优分割超平面将数据划分为不同类别的算法。

数据挖掘导论知识点总结数据挖掘是一门综合性的学科，它涵盖了大量的知识点和技术。

在本文中，我将对数据挖掘的导论知识点进行总结，包括数据挖掘的定义、历史、主要任务、技术和应用等方面。

一、数据挖掘的定义数据挖掘是从大量的数据中发掘出有价值的信息和知识的过程。

它是一种将数据转换为有意义的模式和规律的过程，从而帮助人们进行决策和预测的技术。

数据挖掘能够帮助我们从海量的数据中找到潜在的关联、规律和趋势，从而为决策者提供更准确和具有实际意义的信息。

二、数据挖掘的历史数据挖掘的概念最早可追溯到20世纪60年代，当时统计学家和计算机科学家开始尝试使用计算机技术来处理和分析大量的数据。

随着计算机硬件和软件技术的不断发展，数据挖掘逐渐成为一门独立的学科，并得到了广泛应用。

三、数据挖掘的主要任务数据挖掘的主要任务包括分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测和预测等。

分类是将数据划分为多个类别的过程，其目的是帮助我们将数据进行分组和识别。

聚类是将数据划分为多个簇的过程，其目的是发现数据中的潜在模式和规律。

关联规则挖掘是发现数据中的关联规则和频繁项集的过程，其目的是发现数据中的潜在关联和趋势。

异常检测是发现数据中的异常值和异常模式的过程，其目的是发现数据中的异常现象。

预测是使用数据挖掘技术对未来进行预测的过程，其目的是帮助我们做出更准确的决策。

四、数据挖掘的技术数据挖掘的技术包括统计分析、机器学习、人工智能、数据库技术和数据可视化等。

统计分析是数据挖掘的基础技术，它包括描述统计、推断统计和假设检验等方法。

机器学习是一种使用算法和模型来识别数据模式和规律的技术，常见的机器学习算法包括决策树、神经网络、支持向量机和朴素贝叶斯等。

人工智能是数据挖掘的前沿技术，它包括自然语言处理、图像识别和智能决策等方面。

数据库技术是数据挖掘的技术基础，包括数据存储、数据检索和数据管理等技术。

数据可视化是数据挖掘的重要技术，它能够帮助我们将数据呈现为可视化的图表和图形，从而更直观地理解数据。

知识点一数据仓库1.数据仓库是一个从多个数据源收集的信息存储库，存放在一致的模式下，并且通常驻留在单个站点上。

2.数据仓库通过数据清理、数据变换、数据集成、数据装入和定期数据刷新来构造。

3.数据仓库围绕主题组织4.数据仓库基于历史数据提供消息，是汇总的。

5.数据仓库用称作数据立方体的多维数据结构建模，每一个维对应于模式中的一个或者一组属性，每一个单元存放某种聚集的度量值6.数据立方体提供数据的多维视图，并允许预计算和快速访问汇总数据7.提供提供多维数据视图和汇总数据的预计算，数据仓库非常适合联机分析处理，允许在不同的抽象层提供数据，这种操作适合不同的用户角度8.OLAP例子包括下钻和上卷，允许用户在不同的汇总级别上观察数据9.多维数据挖掘又叫做探索式多维数据挖掘OLAP风格在多维空间进行数据挖掘，允许在各种粒度进行多维组合探查，因此更有可能代表知识的有趣模式。

知识点二可以挖掘什么数据1.大量的数据挖掘功能，包括特征化和区分、频繁模式、关联和相关性分析挖掘、分类和回归、聚类分析、离群点分析2.数据挖掘功能用于指定数据挖掘任务发现的模式，分为描述性和预测性3.描述性挖掘任务刻画目标数据中数据的一般性质4.预测性挖掘任务在当前数据上进行归纳，以便做出预测5.数据可以与类或概念相关联6.用汇总、简洁、精确的表达描述类和概念，称为类/概念描述7.描述的方法有数据特征化（针对目标类）、数据区分（针对对比类）、数据特征化和区分8.数据特征化用来查询用户指定的数据，上卷操作用来执行用户控制的、沿着指定维的数据汇总。

面向属性的归纳技术可以用来进行数据的泛化和特征化，而不必与用户交互。

形式有饼图、条图、曲线、多维数据立方体和包括交叉表在内的多维表。

结果描述可以用广义关系或者规则（也叫特征规则）提供。

9.用规则表示的区分描述叫做区分规则。

10.数据频繁出现的模式叫做频繁模式，类型包括频繁项集、频繁子项集（又叫频繁序列）、频繁子结构。

四川省考研计算机应用技术复习资料数据挖掘与大数据分析知识点梳理数据挖掘和大数据分析是计算机应用技术领域中的关键概念和技术。

随着大数据时代的到来，对数据的分析和挖掘能力成为企业和组织赖以生存和发展的重要利器。

本文将对四川省考研计算机应用技术复习资料中的数据挖掘与大数据分析知识点进行梳理，以帮助考生进行系统的复习和准备。

一、数据挖掘介绍数据挖掘是从大规模的数据集中发现隐藏的模式、关联和知识的过程。

它是将统计学、机器学习、数据库技术和人工智能相结合的跨学科领域。

数据挖掘的技术包括分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测等。

1.1 数据挖掘的应用领域数据挖掘技术在多个领域有着广泛的应用。

例如，电子商务领域可以利用数据挖掘技术进行用户行为分析、个性化推荐等；金融领域可以通过数据挖掘技术进行信用评估、风险预测等；医疗领域可以利用数据挖掘技术进行疾病诊断、药物研发等。

1.2 数据挖掘的基本流程数据挖掘的基本流程包括问题定义、数据预处理、特征选择与数据变换、模型构建与评估等阶段。

每个阶段都有相应的技术和方法。

二、大数据分析介绍大数据分析是通过对大规模的数据进行分析，从中获取价值和洞察。

大数据分析是为了解决传统数据处理工具和方法无法适应大规模数据处理的需求而提出的。

2.1 大数据分析的关键技术大数据分析依赖于多种关键技术。

其中，数据存储技术包括分布式文件系统和NoSQL数据库；数据处理技术包括分布式计算和并行处理；数据分析技术包括数据挖掘、机器学习和深度学习等。

2.2 大数据分析的挑战和应用大数据分析面临着数据量大、处理速度快、模型复杂等挑战。

然而，大数据分析也具有广泛的应用前景。

如智能交通、智能城市、智能制造等领域都离不开大数据的支持和分析。

三、数据挖掘与大数据分析的关系数据挖掘和大数据分析是紧密相关的。

数据挖掘是从大数据中发现知识和模式的过程，而大数据分析侧重于对大数据进行统计和分析，并从中获得信息和洞察。

两者相辅相成，共同为实际应用提供支持。

数据挖掘与机器学习复习资料数据挖掘和机器学习是当今信息技术领域中极为重要的两个分支，它们在处理和分析大量数据、发现隐藏模式、做出预测和决策等方面发挥着关键作用。

对于学习者来说，掌握这两个领域的知识至关重要。

以下是为大家整理的一份关于数据挖掘与机器学习的复习资料。

一、数据挖掘概述数据挖掘，简单来说，就是从大量的数据中提取出有用的信息和知识的过程。

它不仅仅是数据的收集和存储，更重要的是通过一系列的技术和方法，对数据进行深入分析和挖掘，以发现潜在的规律和趋势。

数据挖掘的主要任务包括数据分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测等。

在数据分类中，我们根据已知的类别标签，将新的数据划分到相应的类别中。

聚类则是将数据按照相似性进行分组，而无需事先知道类别信息。

关联规则挖掘用于发现数据中不同属性之间的关联关系，例如购买了商品 A 的顾客往往也会购买商品 B。

异常检测则是识别出与大多数数据不同的异常值。

数据挖掘的过程通常包括数据准备、数据探索、模型建立、模型评估和模型部署等阶段。

在数据准备阶段，需要对原始数据进行清理、转换和集成，以确保数据的质量和一致性。

数据探索阶段则通过可视化和统计分析等方法，对数据的特征和分布有一个初步的了解。

模型建立阶段选择合适的算法和模型，并使用训练数据进行训练。

模型评估通过使用测试数据来评估模型的性能，如准确率、召回率、F1 值等。

最后，将性能良好的模型部署到实际应用中。

二、机器学习基础机器学习是让计算机通过数据自动学习和改进的一种方法。

它可以分为监督学习、无监督学习和强化学习三大类。

监督学习是在有标记的数据集上进行学习，常见的算法包括线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机等。

线性回归用于预测连续值，逻辑回归用于分类问题，决策树可以生成易于理解的规则，支持向量机在处理高维数据和非线性问题上有较好的表现。

无监督学习是在无标记的数据集中寻找模式和结构，例如聚类算法（如 KMeans 聚类、层次聚类）和主成分分析（PCA）等。

数据仓库与数据挖掘复习题1、什么是数据仓库？数据仓库的特点有哪些？2、简述数据仓库的四种体系结构的异同点及其适用性。

3、什么是数据仓库的三层结构？什么是数据ETL过程？星型模式的定义与特征是什么？4、什么是信息包图法？请画出Adventure Works Cycles公司销售情况的信息包图法。

（1）获取各个业务部门对业务数据的多维特性分析结果，确定影响销售额的维度，包括时间、区域、产品和客户等维度。

（2）对每个维度进行分析，确定维度与类别之间的传递和映射关系，如在Adventure Works业务数据库中，时间维有年度，季度，月和日等级别，而区域分为国家、省州、城市和具体的销售点。

（3）确定用户需要的度量指标体系，这里以销售情况作为事实依据确定的销售相关指标包括实际销售额、计划销售额和计划完成率等。

5、设定,使用Aprori算法完成下表所示的数据集关联规则的挖掘。

交易号TID 商品ItemsT1 A B CT2 A CT3 A DT4 B E F6、对于下表所示的数据集，利用决策树ID3算法构造决策树。

Age Salary Class<=40 High C1<=40 High C1<=40 Low C241~50 High C1<=40 Low C2>50 Low C1>50 Low C1>50 High C241~50 High C17、给定训练集为,其中，每个训练样本是一个二维特征微量；为类标号，即训练集中的数据样本包含两个类别。

现有：+1+1+1-1-1-1-1分别用最近邻分类方法、k—近邻分类方法（k=3）对x8进行分类。

8样本序号描述属性1 描述属性2x1 6 4X2 7 5X3 6 3X4 4 6X5 3 89、计算有酒精味、头疼、X射线检查呈阳性时，患脑瘤的概率，也就是计算P(BT|SA,HA,PX)。

10对象x 属性1 属性2 属性31 1 1 32 1 1 33 2 1 14 3 2 2P(PT) P(BT)True 0.2 0.001False 0.8 0.999P(HO|PT) PT=T PT=FTrue 0.7 0False 0.3 1P(SA|HO) HO=T HO=FTrue 0.8 0.1False 0.2 0.9 P(PX|BT) BT=T BT=FTrue 0.98 0.01False 0.02 0.99P(HA|HO,BT) HO=T HO=FBT=T BT=F BT=T BT=FTrue 0.99 0.7 0.9 0.02False 0.01 0.3 0.1 0.985 3 2 16 2 1 2令，求：（1）由分别形成的等价划分。

《数据挖掘》复习《数据挖掘》复习⼀、题型1、判断题15分2、单选题15分3、简单题15分4、综合题20分5、计算题35分（C5.0算法、感知机算法、Apriori算法，见练习题）⼆、考试⼤纲三、实验/作业评讲在教学过程的各个环节，从学⽣的出勤、⽇常表现、作业、测试、项⽬完成情况及完成质量、TOPCARES能⼒⽬标的实现情况等⽅⾯，对学⽣进⾏全⽅位的考核。

说明：四、知识点梳理，重点教学内容串讲名词解释数据挖掘（P6）、算法（P10）、MODELER中的节点（P13）、MODELER中的数据流（P14）、MODELER中的超节点（P18）、决策树分析（P104）、⼈⼯神经⽹络分析（P157）、关联分析（P207）、知识发现KDD（P6）主要概念DW产⽣的基础（P3）DW的基本过程包括（P6）DW能做什么（P7）DW得到的知识形式（P8）DW的算法分类（P10）MODELER的主窗⼝由哪⼏部分组成（P13）MODELER中数据流中的节点主要可实现哪些功能（P15）MODELER中数据流的操作主要包括哪⼏步（P15）MODELER中节点⼯具箱含由⼋⼤选项卡组织（P15）MODELER中通常数据挖掘的基本思路包括哪些过程（P19）MODELER中从数据挖掘⾓度看变量有哪7⼤类型（P26），通过TYPE节点可以说明变量什么内容（P42）什么是“有指导学习”（P12、P104）？举例说明；决策树算法的核⼼问题有哪些（P106）？什么是信息熵（P57、P109）？（信息熵是连续型变量分箱ＭＤＬＰ算法和决策树C5.0算法的核⼼）⼈⼯神经⽹络中主要有哪些⽹络种类（P156）神经⽹络中处理单元的内部结构图（P158）什么是感知机模型（P162）什么是Ｂ－Ｐ反向传播⽹络模型，由什么特点（P164）Apriority关联分析算法主要包括哪两⼤部分技术（P213）（产⽣频繁集、依据频繁集产⽣关联规则）决策树分析（P104）、⼈⼯神经⽹络分析（P157）、关联分析（P207）等数据挖掘⽅法主要⽤来解决什么问题（分类、预测、关联等）３、算法决策树C5.0算法、⼈⼯神经⽹络B-P感知机算法、关联分析Apriori算法五、典型例题分析（⼀）判断题，在每题后⾯正确打勾，错误打叉有⾼质的原始数据，才可能有⾼质量的数据挖掘结果。

第一章1、数据仓库就是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合。

2、元数据是描述数据仓库内数据的结构和建立方法的数据，它为访问数据仓库提供了一个信息目录，根据数据用途的不同可将数据仓库的元数据分为技术元数据和业务元数据两类。

3、数据处理通常分成两大类：联机事务处理和联机分析处理。

4、多维分析是指以“维”形式组织起来的数据（多维数据集）采取切片、切块、钻取和旋转等各种分析动作，以求剖析数据，使拥护能从不同角度、不同侧面观察数据仓库中的数据，从而深入理解多维数据集中的信息。

5、ROLAP是基于关系数据库的OLAP实现，而MOLAP是基于多维数据结构组织的OLAP实现。

6、数据仓库按照其开发过程，其关键环节包括数据抽取、数据存储于管理和数据表现等。

7、数据仓库系统的体系结构根据应用需求的不同，可以分为以下4种类型：两层架构、独立型数据集合、以来型数据结合和操作型数据存储和逻辑型数据集中和实时数据仓库。

8、操作型数据存储实际上是一个集成的、面向主题的、可更新的、当前值的（但是可“挥发”的）、企业级的、详细的数据库，也叫运营数据存储。

9、“实时数据仓库”以为着源数据系统、决策支持服务和仓库仓库之间以一个接近实时的速度交换数据和业务规则。

10、从应用的角度看，数据仓库的发展演变可以归纳为5个阶段：以报表为主、以分析为主、以预测模型为主、以运营导向为主和以实时数据仓库和自动决策为主。

第二章1、调和数据是存储在企业级数据仓库和操作型数据存储中的数据。

2、抽取、转换、加载过程的目的是为决策支持应用提供一个单一的、权威数据源。

因此，我们要求ETL过程产生的数据（即调和数据层）是详细的、历史的、规范的、可理解的、即时的和质量可控制的。

3、数据抽取的两个常见类型是静态抽取和增量抽取。

静态抽取用于最初填充数据仓库，增量抽取用于进行数据仓库的维护。

4、粒度是对数据仓库中数据的综合程度高低的一个衡量。

粒度越小，细节程度越高，综合程度越低，回答查询的种类越多。

数据挖掘复习概论✔机器学习机器学习在近30多年已发展为一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近 论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。

机器学习理论主要是设计和分析一些 让计算机可以自动“学习”的算法。

机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规 律，并利用规律对未知数据进行预测的算法。

因为学习算法中涉及了大量的统计 学理论，机器学习与推断统计学联系尤为密切，也被称为统计学习理论。

算法设 计方面，机器学习理论关注可以实现的，行之有效的学习算法。

✔数据挖掘数据挖掘（英语：data mining）是一个跨学科的计算机科学分支。

它 是用人工智能、机器学习、统计学和数据库的交叉方法在相对较大型的数据集中发现模式的计算过程。

数据挖掘过程的总体目标是从一个数据集中提取信息，并将其转换成可理解的结构，以进一步使用。

数据挖掘是 ”数据库知识发现“ 的分析步骤。

✔机器学习和数据挖掘的关系机器学习是数据挖掘的主要工具。

数据挖掘不仅仅要研究、拓展、应用一些机器学习方法，还要通过许多非机器学习技术解决数据存储、大规模数据、数据噪音等更为实际的问题。

机器学习的涉及面更宽，常用在数据挖掘上的方法通常只是“从数据学习”，然则机器学习不仅仅可以用在数据挖掘上，一些机器学习的子领域甚至与数据挖掘关系不大，例如增强学习与自动控制等。

大体上看，数据挖掘可以视为机器学习和数据库的交叉。

✔基本术语泛化能力机器学习的目标是使得学到的模型能很好的适用于“新样本”, 而不仅仅是训练集合，我们称模型适用于新样本的能力为泛化(generalization)能力。

通常假设样本空间中的样本服从一个未知分布 ,样本从这个分布中独立获得，即“独立同分布”(i.i.d)。

一般而言训练样本越多越有可能通过学习获得强泛化能力的模型。

监督学习即样本是有标签的。

分类问题回归问题标注问题监督学习目的是学习一个由输入到输出的映射，称为模型。

模式的集合就是假设空间（hypothesis space）半监督学习少量标注数据，大量未标注数据利用未标注数据的信息，辅助标注数据，进行监督学习较低成本主动学习机器主动给出实例，教师进行标注利用标注数据学习预测模型KNN工作原理存在一个样本数据集合，也称作训练样本集，样本集中每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每个数据和所属分类输入没有标签的新数据后，将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较，然后算法提取样本集中特征最相似数据（最近邻）的分类标签一般来说，只选择样本数据集中前 k 个最相似的数据。

知识点归纳数据挖掘中的关联规则与聚类分析数据挖掘是一种重要的技术，它可以帮助人们从大规模数据中发现关联性和规律性。

在数据挖掘的过程中，关联规则与聚类分析是两个常用的方法。

本文将对这两个知识点进行归纳总结。

一、关联规则关联规则是一种常见的数据挖掘技术，它可以用来描述数据集中的项目之间的相互关系。

关联规则通常采用 IF-THEN 形式的逻辑表达式来描述，其中 IF 部分称为前提（antecedent），表示规则的条件；THEN 部分称为结果（consequent），表示规则的结论。

关联规则挖掘的过程一般分为两个步骤：发现频繁项集和生成关联规则。

1. 发现频繁项集频繁项集指的是在数据集中经常一起出现的项目集合。

发现频繁项集的目的是为了找到具有一定频率出现的项集，这些项集可以作为生成关联规则的基础。

常用的发现频繁项集的算法包括 Apriori 算法和FP-growth算法。

2. 生成关联规则在发现了频繁项集之后，可以利用它们来生成关联规则。

关联规则的生成一般遵循以下两个原则：支持度和置信度。

- 支持度（support）：指某个项集在数据集中出现的频率。

通常设置一个最小支持度阈值，只有满足该阈值的项集被认为是频繁项集。

- 置信度（confidence）：指某个规则在数据集中成立的可信程度。

计算置信度时，通过统计包含前提和结果的项集的出现次数，从而得到规则的置信度。

关联规则在实际应用中有着广泛的应用，例如购物篮分析、市场推荐等领域。

二、聚类分析聚类分析是数据挖掘中的另一个重要技术，它可以将数据集中的对象划分为若干个组或簇，使得同一组内的对象相似度较高，而不同组之间的相似度较低。

聚类分析有助于我们发现数据中隐藏的结构和模式。

聚类分析的过程一般涉及以下几个步骤：1. 选择合适的相似性度量相似性度量可以衡量不同对象之间的相似程度。

对于不同类型的数据，选择合适的相似性度量十分重要。

常用的相似性度量包括欧氏距离、曼哈顿距离、余弦相似度等。

学习数据挖掘的基本知识第一章：数据挖掘的定义和概念数据挖掘是指通过使用计算机技术和算法，从大量数据中自动发掘并提取出有价值的信息和知识的过程。

它可以帮助人们发现隐藏在数据背后的模式、关联和趋势，以辅助决策和预测未来的趋势。

在数据挖掘中，需要重点关注几个基本概念。

首先是数据采集，它包括从各种来源获取数据的过程，如数据库、互联网、传感器等。

其次是数据预处理，即对原始数据进行清洗和整理，以去除噪声、缺失值和异常样本，并进行归一化、编码等处理。

接下来是特征选择和转换，通过选择最具代表性的特征和将数据转换到合适的表示形式，以提高挖掘的精度和效率。

最后是模型构建和评估，选择适当的挖掘算法和模型进行训练和测试，并通过评估指标来评价挖掘结果的质量。

第二章：常用的数据挖掘技术和算法数据挖掘涵盖了多个技术和算法，下面介绍几种常用的技术和算法。

1. 关联规则挖掘：通过挖掘不同项之间的关联关系，发现在一个项集中某些项的出现往往导致了另一些项的出现。

例如，购买尿布的人也往往同时购买啤酒。

2. 分类和预测：通过对已有数据的特征和标签进行训练，构建分类模型或预测模型，用于对新数据进行分类或预测。

例如，通过分析患者的病历数据和疾病结果，建立疾病预测模型。

3. 聚类分析：将数据集中的对象按照相似性进行分组，使得组内的对象相似度高，组间的相似度低。

例如，将顾客按购买行为进行分组，以便进行精准推荐。

4. 时间序列分析：对具有时间属性的数据进行分析和预测，揭示数据随时间变化的规律。

例如，通过分析过去几年的销售数据，预测未来几个季度的销售趋势。

第三章：数据挖掘过程中的常见问题和挑战在进行数据挖掘的过程中，可能会遇到一些常见问题和挑战。

1. 维度灾难：随着数据维度的增加，计算和存储的成本呈指数级增长。

因此，如何进行特征选择和降维是一个关键问题。

2. 数据质量：原始数据中可能包含噪声、缺失值和异常样本，这会对数据挖掘结果的准确性造成影响。

如何进行数据清洗和整理是一个必须解决的问题。

第一章绪论1.数据挖掘要解决的问题：面对高维,复杂，异构的海量数据，如何集中获取有用的信息和知识。

2。

数据挖掘定义：·技术层面上:数据挖掘就是从大量数据提取有用信息的过程；·商业层面上：数据挖掘就是对大量业务数据进行抽取，转换和分析以及建模处理，从中提取辅助商业决策的关键性数据。

3。

数据挖掘的特征：先前未知，有效和实用。

4.数据挖掘对象：·关系数据库(借助集合代数等概念和方法来处理数据库中的数据）·数据仓库(数据集合，用于支持管理决策）·事务数据库（每个记录代表一个事务）·空间数据库·事态数据库和时间序列数据库·流数据·多媒体数据库·文本数据库·万维数据库5.数据挖掘任务：分类分析(按照某种规则），聚类分析（具有共性)，回归分析，关联分析（具有关联规则），离群点检测（发现与众不同的数据），演化分析（随时间变化的数据对象的趋势)，序列模式挖掘(分析前后序列模式）6。

数据挖掘过程：数据清洗，数据集成（考虑数据一致性和冗余），数据选择，数据转换，数据挖掘，模式评估，知识表示。

例题：1.1 数据挖掘处理的对象有哪些?请从实际生活中举出至少三种.答：数据挖掘处理的对象是某一专业领域中积累的数据,对象既可以来自社会科学，又可以来自自然科学产生的数据,还可以是卫星观测得到的数据。

数据形式和结构也各不相同，可以是传统的关系数据库，可以是面向对象的高级数据库系统，也可以是面向特殊应用的数据库,如空间数据库、时序数据库、文本数据库和多媒体数据库等,还可以是Web 数据信息。

实际生活的例子：①电信行业中利用数据挖掘技术进行客户行为分析，包含客户通话记录、通话时间、所开通的服务等，据此进行客户群体划分以及客户流失性分析.②天文领域中利用决策树等数据挖掘方法对上百万天体数据进行分类与分析，帮助天文学家发现其他未知星体。

数据挖掘填空题复习资料1.属性的数据性质包括：相异性，有序性，可和差性和可乘除性四个性质2.根据属性所具有的数值性质不同可将属性分为定性属性和定量属性3.根据属性值得个数不同可将属性分为离散型和连续型4.根据属性的数值性质可将属性分为四种属性类型标称，序数，区间，比率5.非对称的属性是指自由出行属性非零值才是重要的属性6.数据集的一般特性包括维度，稀疏性，分辨率7.数据集的维度是数据集中的属性数目8.稀疏数据集是指该数据集的数据对象具有的属性数目9.记录数据分为事务数据，数据矩阵，稀疏数据矩阵三大类11.基于图形的数据分为带有对象之间联系的数据，具有图形对象的数据12.常见的有序数据有时间数据，序列数据，空间数据，时间序列数据13.空间数据的一个重要特点是空间自相关性，即物理上靠近的对象趋向于在其他方面也相似14.抽样方法有简单随机抽样，分层抽样，渐进抽样15.抽样偏倚是指样本包含的不同类型的对象与它们在总体中的出现情况下不成比例16.特征选择过程可以看作由四部分组成：于集评估度量，控制新的特征子集产生的搜索策略，停止搜索判断，验证过程17.特征加权是指另一种保留或删除特征的方法，权值越大，特征越重要，它在模型中起的作用越重要18.特征创建是指由原来的属性创建新的属性，更有效地捕捉数据集中的重要信息19.三种创建新属性的方法是特征提取，特征构造，映射数据到新的空间20.将连续属性变换成分类属性过程称为离散化21.将连续和离散属性变换成一个或多个二元属性的过程称为二元化22.连续属性离散化方法分为非监督离散化，监督离散化方法，它们的区别在于使用类信息还是不使用类信息23.非监督离散化分为等宽，等频率，聚类方法27数据集中任何两个对象之间的距离构成的矩阵称为距离矩阵四、1.区别分类与回归的关键特征是类标号必须是离散属性。

2.分类的两个主要目的是进行描述性建模和预测性建模。

3.分类模型的误差可分为训练误差和泛化误差。

1.数据、信息和知识是广义数据表现的不同形式。

2.主要知识模式类型有：广义知识，关联知识，类知识，预测型知识，特异型知识挖掘研究的主要流派有：Web结构挖掘、Web使用挖掘、Web内容挖掘4•一般地说，KDD是一个多步骤的处理过程，一般分为问题定义、数据抽取、数据预处理、•数据挖掘以及模式评估等基本阶段。

5•数据库中的知识发现处理过程模型有：阶梯处理过程模型，螺旋处理过程模型，以用户为中心的处理结构模型，联机KDD模型，支持多数据源多知识模式的KDD处理模型6•粗略地说，知识发现软件或工具的发展经历了独立的知识发现软件、横向的知识发现工具集和纵向的知识发现解决方案三个主要阶段，其中后面两种反映了目前知识发现软件的两个主要发展方向。

7•决策树分类模型的建立通常分为两个步骤：决策树生成，决策树修剪。

8•从使用的主要技术上看，可以把分类方法归结为四种类型：a）基于距离的分类方法b）决策树分类方法c）贝叶斯分类方法d）规则归纳方法9•关联规则挖掘问题可以划分成两个子问题：a）发现频繁项目集:通过用户给定Minsupport，寻找所有频繁项目集或者最大频繁项目集。

b）生成关联规则:通过用户给定Minconfidence，在频繁项目集中，寻找关联规则。

10•数据挖掘是相关学科充分发展的基础上被提出和发展的，主要的相关技术：数据库等信息技术的发展统计学深入应用人工智能技术的研究和应用11.衡量关联规则挖掘结果的有效性，应该从多种综合角度来考虑：a准确性：挖掘出的规则必须反映数据的实际情况。

b实用性：挖掘出的规则必须是简洁可用的。

c新颖性：挖掘出的关联规则可以为用户提供新的有价值信息。

12.约束的常见类型有：单调性约束;反单调性约束;可转变的约束;简洁性约束.13.根据规则中涉及到的层次，多层次关联规则可以分为：同层关联规则：如果一个关联规则对应的项目是同一个粒度层次，那么它是同层关联规则。

层间关联规则：如果在不同的粒度层次上考虑问题，那么可能得到的是层间关联规14.按照聚类分析算法的主要思路，聚类方法可以被归纳为如下几种。