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目录第一章引言 1.1 什么激发数据挖掘？为什么它是重要的？1.2 什么是数据挖掘？1.3 数据挖掘——在何种数据上进行？1.3.1 关系数据库1.3.2 数据仓库1.3.3 事务数据库1.3.4 高级数据库系统和高级数据库应用 1.4 数据挖掘功能——可以挖掘什么类型的模式？ 1.4.1 概念/类描述：特征和区分1.4.2 关联分析1.4.3 分类和预测1.4.4 聚类分析 1.4.5 局外者分析 1.4.6 演变分析 1.5 所有模式都是有趣的吗？ 1.6 数据挖掘系统的分类1.7 数据挖掘的主要问题1.8 总结.习题第二章数据仓库和数据挖掘的OLAP 技术 2.1 什么是数据仓库?2.2.1 操作数据库系统与数据仓库的区别2.1.2 但是，为什么需要一个分离的数据仓库. 2.2 多维数据模型2.2.1 由表和电子数据表到数据方 2.2.2 星形、雪花和事实星座：多维数据库模式. 2.2.3 定义星形、雪花和事实星座的例子 2.2.3 度量：它们的分类和计算.2.2.5 引入概念分 2.2.6 多维数据模型上的OLAP 操作2.2.7 查询多维数据库的星形网查询模型. 2.3 数据仓库的系统结构 2.3.1 数据仓库的设计步骤和结构 2.3.2 三层数据仓库结构2.3.3 OLAP 服务器类型：ROLAP、MOLAP 、HOLAP 的比较2.4 数据仓库实现2.4.1 数据方的有效计算2.4.2 索引OLAP 数据2.4.3 OLAP 查询的有效处理2.4.4 元数据存储2.5 数据方技术的进一步发展 2.5.1 数据方发现驱动的探查 2.5.2 多粒度上的复杂聚集: 多特征方2.5.3 其它进展2.6 由数据仓库到数据挖掘2.6.1 数据仓库的使用2.6.2 由联机分析处理到联机分析挖掘2.7 总结习题第三章数据预处理 3.1 为什么要预处理数据？ 3.2 数据清理3.2.1 遗漏值3.2.2 噪音数据3.3 数据集成和变换3.3.1 数据集成3.3.2 数据变换3.4 数据归约3.4.1 数据方聚集3.4.2 维归约3.4.3 数据压缩3.4.4 数值归约3.5 离散化和概念分层产生3.5.1 数值数据的离散化和概念分层产生3.5.2 分类数据的概念分层产生. 3.6 总结习题第一章引言本书是一个导论，介绍什么是数据挖掘，什么是数据库中知识发现。
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。
什么叫数据挖掘_数据挖掘技术解析数据挖掘（data mining）是指从大量的资料中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关联性的信息的过程。
在全世界的计算机存储中，存在未使用的海量数据并且它们还在快速增长，这些数据就像待挖掘的金矿，而进行数据分析的科学家、工程师、分析员的数量变化一直相对较小，这种差距称为数据挖掘产生的主要原因。
数据挖掘是一个多学科交叉领域，涉及神经网络、遗传算法、回归、统计分析、机器学习、聚类分析、特异群分析等，开发挖掘大型海量和多维数据集的算法和系统，开发合适的隐私和安全模式，提高数据系统的使用简便性。
数据挖掘与传统意义上的统计学不同。
统计学推断是假设驱动的，即形成假设并在数据基础上验证他；数据挖掘是数据驱动的，即自动地从数据中提取模式和假设。
数据挖掘的目标是提取可以容易转换成逻辑规则或可视化表示的定性模型，与传统的统计学相比，更加以人为本。
数据挖掘技术简述数据挖掘的技术有很多种，按照不同的分类有不同的分类法。
下面着重讨论一下数据挖掘中常用的一些技术：统计技术，关联规则，基于历史的分析，遗传算法，聚集检测，连接分析，决策树，神经网络，粗糙集，模糊集，回归分析，差别分析，概念描述等十三种常用的数据挖掘的技术。
1、统计技术数据挖掘涉及的科学领域和技术很多，如统计技术。
统计技术对数据集进行挖掘的主要思想是：统计的方法对给定的数据集合假设了一个分布或者概率模型（例如一个正态分布）然后根据模型采用相应的方法来进行挖掘。
2、关联规则数据关联是数据库中存在的一类重要的可被发现的知识。
若两个或多个变量的取值之I司存在某种规律性，就称为关联。
关联可分为简单关联、时序关联、因果关联。
关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网。
有时并不知道数据库中数据的关联函数，即使知道也是不确定的，因此关联分析生成的规则带有可信度。
3、基于历史的MBR（Memory-based Reasoning）分析先根据经验知识寻找相似的情况，。
面向精准农业的空间数据挖掘技术研究与应用一、内容综述随着科技的发展和人们对精准农业的需求不断提高，空间数据挖掘技术在农业领域的应用越来越受到关注。
本文主要围绕面向精准农业的空间数据挖掘技术研究与应用展开讨论，旨在为农业领域的相关研究提供一些有益的启示和借鉴。
首先我们要了解什么是空间数据挖掘技术，简单来说空间数据挖掘就是在地理空间数据的基础上，通过计算机技术对数据进行分析、挖掘和处理，从而揭示空间数据中的规律和关联。
在精准农业中，空间数据挖掘技术可以帮助我们更好地理解农田、作物、病虫害等信息，为农业生产提供科学依据。
接下来我们将重点介绍几种常用的空间数据挖掘技术，包括：基于属性的空间聚类分析、基于位置的空间关联规则挖掘、基于时空的数据融合与分析以及基于机器学习的空间分类与预测等。
这些技术在精准农业中的应用场景各有不同，例如。
此外本文还将探讨空间数据挖掘技术在精准农业中的发展趋势和挑战。
随着物联网、大数据等技术的不断发展，空间数据挖掘技术在精准农业中的应用将会更加广泛和深入。
然而如何提高数据的准确性和可靠性、如何保护农民的隐私权益等问题仍然需要我们去解决和探索。
面向精准农业的空间数据挖掘技术研究与应用是一个具有重要意义的课题。
通过深入研究和实践，我们有望为我国农业现代化和绿色发展做出更大的贡献。
1.1 研究背景和意义随着社会的发展，人们对食品安全和质量的要求越来越高。
而精准农业作为一种新型的农业生产方式，可以通过对空间数据进行挖掘技术的研究与应用，实现对农业生产过程的精细化管理，提高农业生产效率和质量。
因此本篇文章将探讨面向精准农业的空间数据挖掘技术研究与应用。
1.2 国内外研究现状在过去的几年里，随着科技的发展和人们对精准农业的需求不断提高，空间数据挖掘技术在农业领域的应用越来越受到关注。
国内外学者们纷纷投入到这一领域的研究中，希望通过挖掘空间数据来提高农业生产效率、降低成本、保障粮食安全。
在国内许多高校和科研机构已经开始了空间数据挖掘技术在农业领域的研究。
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！。
面向应用领域的数据库新技术数据库技术被应用到特定的领域中，出现了工程数据库，地理数据库，统计数据库、科学数据库、空间数据库等多种数据库，使数据库领域中新的技术内容层出不穷。
一、数据仓库传统的数据库技术是以单一的数据资源为中心，进行各种操作型处理。
操作型处理也叫事务处理，是指对数据库联机地日常操作，通常是对一个或一组记录的查询和修改，主要是为企业的特定应用服务的，人们关心的是响应时间，数据的安全性和完整性。
分析型处理则用于管理人员的决策分析。
例如：DSS，EIS和多维分析等，经常要访问大量的历史数据。
于是，数据库由旧的操作型环境发展为一种新环境：体系化环境。
体系化环境由操作型环境和分析型环境（数据仓库级，部门级，个人级）构成。
数据仓库是体系化环境的核心，它是建立决策支持系统（DSS）的基础。
1．从数据库到数据仓库具体来说，有以下原因使得事务处理环境不适宜DSS应用⑴事务处理和分析处理的性能特性不同在事务处理环境中，用户的行为特点是数据的存取操作频率高而每次操作处理的时间短，因此，系统可以允许多个用户按分时方式使用系统资源，同时保持较短的响应时间，OLTP （联机事务处理）是这种环境下的典型应用。
在分析处理环境中，某个DSS应用程序可能需要连续运行几个小时，从而消耗大量的系统资源。
将具有如此不同处理性能的两种应用放在同一个环境中运行显然是不适当的。
⑵数据集成问题DSS需要集成的数据。
全面而正确的数据是有效的分析和决策的首要前提，相关数据收集得越完整，得到的结果就越可靠。
因此，DSS不仅需要整个企业内部各部门的相关数据，还需要企业外部、竞争对手等处的相关数据。
而事务处理的目的在于使业务处理自动化，一般只需要与本部门业务有关的当前数据，对整个企业范围内的集成应用考虑很少。
当前绝大部分企业内数据的真正状况是分散而非集成的，这些数据不能成为一个统一的整体。
对于需要集成数据的DSS应用来说，必须自己在应用程序中对这些纷杂的数据进行集成。
介绍数据挖掘教师的解决方案手册陈甘美华Pang-NingMichael教授Vipin Kumar版权所有2006年Pearson Addison-Wesley。
保留所有权利。
内容。
1 Introduction 52 Data 53 Exploring Data 194 Classification: Basic Concepts, Decision Trees, and Model24 Evaluation 245 Classification: Alternative Techniques 446 Association Analysis: Basic Concepts and Algorithms 717 Association Analysis: Advanced Concepts 958 Cluster Analysis: Basic Concepts and Algorithms 1259 Cluster Analysis: Additional Issues and Algorithms 14510 Anomaly Detection 153三1介绍1.讨论是否执行下列每项活动的是一种数据miningtask。
(a)把客户的公司根据他们的性别。
否。
这是一种简单的数据库查询。
(b)把客户的公司根据他们的盈利能力。
第这是一种会计计算、应用程序的门限值。
然而,预测盈利的一种新的客户将数据挖掘。
(c)计算的总销售公司。
否。
这又是简单的会计工作。
(d)排序的学生数据库基于学生的身份证号码。
第再次,这是一种简单的数据库查询。
(e)预测结果丢(公平)的一对骰子。
否。
既然死是公正的,这是一种概率的计算。
如果死是不公平的,我们需要估计的概率对每个结果的数据,那么这更象研究的问题数据挖掘。
然而,在这种特定的情况下,要解决这一问题是由数学家很长一段时间前,因此,我们不认为它是数据挖掘。
(f)预测未来股价的公司使用。
什么是数据挖掘技术及其应用前景在当今数字化的时代，数据如同深埋在地下的宝藏，而数据挖掘技术就是那把能够开启宝藏之门的神奇钥匙。
那么，究竟什么是数据挖掘技术呢？简单来说，数据挖掘技术就是从大量的数据中，通过各种方法和手段，发现隐藏在其中有价值的信息和知识的过程。
想象一下，一个大型的超市，每天都会产生海量的销售数据，包括商品的种类、销售的数量、时间、地点等等。
如果只是简单地存储这些数据，而不加以分析和利用，那么它们就只是一堆毫无意义的数字。
但是，通过数据挖掘技术，我们可以发现一些有趣的模式和规律。
比如，哪些商品经常被一起购买，哪些商品在特定的季节或时间段销量特别好，哪些顾客是常客并且消费习惯是怎样的。
这些发现对于超市的经营决策非常有帮助，比如可以优化商品的摆放位置、制定更有针对性的促销策略、更好地管理库存等等。
数据挖掘技术并不是一项单一的技术，而是融合了多种学科和方法的综合性技术。
它涉及到统计学、数据库技术、机器学习、人工智能、模式识别等多个领域的知识和方法。
从技术层面来看，数据挖掘通常包括数据预处理、数据挖掘算法的应用以及结果的评估和解释等几个主要步骤。
数据预处理是非常重要的一步，因为原始数据往往是不完整、有噪声或者不一致的。
在这个阶段，我们需要对数据进行清理、集成、转换和规约等操作，以确保数据的质量和可用性。
接下来，就是应用各种数据挖掘算法，比如分类算法（如决策树、朴素贝叶斯等）、聚类算法（如 KMeans 算法、层次聚类等）、关联规则挖掘算法（如 Apriori 算法）等等，从数据中发现潜在的模式和规律。
最后，对挖掘出来的结果进行评估和解释，判断其是否有实际的价值和意义，并将其转化为可以指导决策的有用信息。
数据挖掘技术在各个领域都有着广泛的应用前景。
在商业领域，数据挖掘可以帮助企业更好地了解市场和客户需求，从而制定更加精准的营销策略。
比如，电商平台可以通过分析用户的浏览和购买行为，为用户推荐个性化的商品；银行可以通过分析客户的信用记录和交易数据，评估客户的信用风险，从而决定是否给予贷款以及贷款的额度和利率；电信运营商可以通过分析用户的通话和流量使用情况，为用户提供更适合的套餐服务。
1. 引言数据挖掘(Data Mining)是从大量的、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。
随着信息技术的高速发展，人们积累的数据量急剧增长，动辄以TB计，如何从海量的数据中提取有用的知识成为当务之急。
数据挖掘就是为顺应这种需要应运而生发展起来的数据处理技术。
是知识发现(Knowledge Discovery in Database)的关键步骤。
2. 数据挖掘的任务数据挖掘的任务主要是关联分析、聚类分析、分类、预测、时序模式和偏差分析等。
⑴关联分析(association analysis)关联规则挖掘是由Rakesh Apwal等人首先提出的。
两个或两个以上变量的取值之间存在某种规律性，就称为关联。
数据关联是数据库中存在的一类重要的、可被发现的知识。
关联分为简单关联、时序关联和因果关联。
关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网。
一般用支持度和可信度两个阀值来度量关联规则的相关性，还不断引入兴趣度、相关性等参数，使得所挖掘的规则更符合需求。
⑵聚类分析(clustering)聚类是把数据按照相似性归纳成若干类别，同一类中的数据彼此相似，不同类中的数据相异。
聚类分析可以建立宏观的概念，发现数据的分布模式，以及可能的数据属性之间的相互关系。
⑶分类(classification)分类就是找出一个类别的概念描述，它代表了这类数据的整体信息，即该类的内涵描述，并用这种描述来构造模型，一般用规则或决策树模式表示。
分类是利用训练数据集通过一定的算法而求得分类规则。
分类可被用于规则描述和预测。
⑷预测(predication)预测是利用历史数据找出变化规律，建立模型，并由此模型对未来数据的种类及特征进行预测。
预测关心的是精度和不确定性，通常用预测方差来度量。
⑸时序模式(time-series pattern)时序模式是指通过时间序列搜索出的重复发生概率较高的模式。
数据挖掘pdf摘要：1.数据挖掘的定义和重要性2.数据挖掘的方法和技术3.数据挖掘的应用领域4.数据挖掘的发展趋势和未来展望正文：1.数据挖掘的定义和重要性数据挖掘是指从大量数据中提取有价值的信息和知识的过程，它是一种跨学科的研究领域，涉及到统计学、机器学习、数据库技术等多个领域。
在当今信息爆炸的时代，数据挖掘的重要性日益凸显，它能帮助企业和组织更好地理解和利用其拥有的海量数据，从而提高决策效率和精确度。
2.数据挖掘的方法和技术数据挖掘的方法和技术主要包括数据预处理、分类、聚类、关联规则挖掘、回归分析等。
其中，数据预处理是数据挖掘的重要步骤，包括数据清洗、数据集成、数据选择和数据变换等。
分类和聚类是数据挖掘中最常用的方法，它们可以帮助企业和组织对数据进行有效的分类和分组，从而更好地理解和利用数据。
关联规则挖掘和回归分析则可以帮助企业和组织发现数据之间的关联和因果关系。
3.数据挖掘的应用领域数据挖掘在各个领域都有广泛的应用，包括金融、医疗、零售、教育等。
在金融领域，数据挖掘可以帮助银行和保险公司更好地理解和评估风险，从而提高贷款和保险的准确性。
在医疗领域，数据挖掘可以帮助医生和医院更好地诊断和治疗疾病，提高医疗质量和效率。
在零售和教育领域，数据挖掘可以帮助企业和学校更好地理解客户和学生的需求和行为，从而提高销售和教学效果。
4.数据挖掘的发展趋势和未来展望随着大数据和人工智能技术的发展，数据挖掘的发展趋势也日益明显。
首先，数据挖掘将更加智能化和自动化，人工智能技术将更好地应用于数据挖掘中。
其次，数据挖掘将更加注重数据的质量和安全性，数据治理和隐私保护将成为数据挖掘的重要环节。
最后，数据挖掘将更加注重应用和效果，企业和组织将更加注重数据挖掘的实际效果和应用价值。
总的来说，数据挖掘是一个重要的研究领域，它在企业和组织的决策和运营中发挥着重要的作用。
了解大数据数据挖掘和数据分析的基本概念大数据数据挖掘和数据分析的基本概念在当今数字化时代，大数据的概念越来越受到重视。
企业、政府机构以及学术界纷纷开始重视利用海量数据中蕴含的信息。
数据挖掘和数据分析作为大数据应用的核心技术之一，发挥着重要的作用。
本文将介绍大数据、数据挖掘和数据分析的基本概念，以帮助读者更好地了解这些领域的基本原理和应用。
一、大数据的概念随着科技的进步和信息技术的快速发展，我们正处于一个日益数字化的世界。
大量的数据从各个渠道汇聚而来，包括传感器、社交媒体、移动设备等。
这些数据量庞大，速度快，类型多样，被称为大数据。
大数据的特点可以总结为“三V”，即数据量大(Volume)、速度快(Velocity)和种类多(Variety)。
二、数据挖掘的概念数据挖掘是从大规模数据中自动发现非显而易见、有价值的信息和模式的过程。
它是利用计算机技术和统计方法分析大规模数据集的一项技术，以揭示其中隐藏的知识。
数据挖掘的目标包括分类、聚类、预测、关联规则等。
分类是将数据分成不同的类别，来推断和预测未知数据的类别。
聚类是将数据分成不同的群组，同类数据聚集在一起，不同类数据分离开来。
预测是利用历史数据来预测未来的结果。
关联规则发现则是寻找数据之间的关联关系，例如购物篮分析中，发现一些商品之间常一起购买。
三、数据分析的概念数据分析是对数据进行详细研究和解释的过程。
它是基于统计学和数学原理，运用合适的分析方法来处理数据，以获得有关数据的洞察力和决策支持。
数据分析可以分为描述性分析、诊断性分析和预测性分析。
描述性分析是对数据进行汇总和描述，例如计算平均值、最大值、最小值等。
诊断性分析是对数据进行检验和验证，以发现数据中的异常情况或错误。
预测性分析是利用历史数据和模型来进行预测，以得出可能的未来结果。
四、大数据数据挖掘与数据分析的关系大数据数据挖掘和数据分析都是从大规模数据中提取有价值信息的过程，二者有着紧密的联系和相互依赖。
什么是数据挖掘数据挖掘(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。
并非所有的信息发现任务都被视为数据挖掘。
例如，使用数据库管理系统查找个别的记录，或通过因特网的搜索引擎查找特定的Web页面，则是信息检索（information retrieval）领域的任务。
虽然这些任务是重要的，可能涉及使用复杂的算法和数据结构，但是它们主要依赖传统的计算机科学技术和数据的明显特征来创建索引结构，从而有效地组织和检索信息。
尽管如此，数据挖掘技术也已用来增强信息检索系统的能力。
数据挖掘的起源为迎接前一节中的这些挑战，来自不同学科的研究者汇集到一起，开始着手开发可以处理不同数据类型的更有效的、可伸缩的工具。
这些工作建立在研究者先前使用的方法学和算法之上，在数据挖掘领域达到高潮。
特别地，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。
数据挖掘能做什么1)数据挖掘能做以下六种不同事情（分析方法）：·分类（Classification）·估值（Estimation）·预言（Prediction）·相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）·聚集（Clustering）·描述和可视化（Des cription and Visualization）·复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)2)数据挖掘分类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·直接数据挖掘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。
数据挖掘概念与技术（第三版）课后答案——第⼀章1.1 什么是数据挖掘？在你的回答中，强调以下问题：(a)它是⼜⼀种⼴告宣传吗？(b)它是⼀种从数据库、统计学、机器学习和模式识别发展⽽来的技术的简单转换或应⽤吗？(c)我们提出了⼀种观点，说数据挖掘是数据库技术进化的结果。
你认为数据挖掘也是机器学习研究进化的结果吗？你能基于该学科的发展历史提出这⼀观点吗？针对统计学和模式识别领域，做相同的事。
(d)当把数据挖掘看做知识发现过程时，描述数据挖掘所涉及的步骤。
答：数据挖掘不是⼀种⼴告宣传，它是⼀个应⽤驱动的领域，数据挖掘吸纳了诸如统计学习、机器学习、模式识别、数据库和数据仓库、信息检索、可视化、算法、⾼性能计算和许多应⽤领域的⼤量技术。
它是从⼤量数据中挖掘有趣模式和知识的过程。
数据源：包括数据库、数据仓库、Web、其他信息存储库或动态的流⼊系统的数据等。
当其被看作知识发现过程时，其基本步骤主要有：1. 数据清理：清楚噪声和删除不⼀致数据；2. 数据集成：多种数据源可以组合在⼀起；3. 数据选择：从数据库中提取与分析任务相关的数据；4. 数据变换：通过汇总或者聚集操作，把数据变换和统⼀成适合挖掘的形式；5. 数据挖掘：使⽤智能⽅法或者数据挖掘算法提取数据模式；6. 模式评估：根据某种兴趣度量，识别代表知识的真正有趣的模式。
7. 知识表⽰：使⽤可视化和知识表⽰技术，向⽤户提供挖掘的知识。
1.2 数据仓库与数据库有什么不同？它们有哪些相似之处？答：不同：数据仓库是多个异构数据源在单个站点以统⼀的模式组织的存储，以⽀持管理决策。
数据仓库技术包括数据清理、数据集成和联机分析处理(OLAP)。
数据库系统也称数据库管理系统，由⼀组内部相关的数据（称作数据库）和⼀组管理和存取数据的软件程序组成，是⾯向操作型的数据库，是组成数据仓库的源数据。
它⽤表组织数据，采⽤ER数据模型。
相似：它们都为数据挖掘提供了源数据，都是数据的组合。
1 数据挖掘概述1.1 背景1.2 数据挖掘定义1.3 基本概念1.4 主要功能1.5 数据挖掘模型1.6 实现流程1.7 数据挖掘的应用1.8 未来趋势1.1背景二十世纪末以来，全球信息量以惊人的速度急剧增长——据估计，每二十个月将增加一倍。
许多组织机构的IT系统中都收集了大量的数据（信息）。
目前的数据库系统虽然可以高效地实现数据的录入、查询、统计等功能，但无法发现数据中存在的关系和规则，无法根据现有的数据预测未来的发展趋势，从而导致“数据爆炸但知识贫乏”的现象。
为了充分利用现有信息资源，从海量数据中找出隐藏的知识，数据挖掘技术应运而生并显示出强大的生命力。
1989年8月，在美国底特律召开的第11届国际人工智能联合会议（AAAI）的专题讨论会上首次出现数据库中的知识发现（Knowledge Discovery in Database，KDD）这一术语。
随后，在1991年、1993年和1994年都举行KDD专题讨论会，汇集来自各个领域的研究人员和应用开发者，集中讨论数据统计、海量数据分析算法、知识表示、知识运用等问题。
1995年在加拿大蒙特利尔召开了第一届KDD国际学术会议（KDD’95）。
由Kluwer Academic Publisher出版，1997年创刊的《Knowledge Discovery and Data Mining》是该领域中的第一本学术刊物。
最初，数据挖掘是作为KDD中利用算法处理数据的一个步骤，其后逐渐演变成KDD的同义词。
现在，人们往往不加区别地使用两者。
KDD常常被称为数据挖掘（Data Mining），实际两者是有区别的。
一般将KDD中进行知识学习的阶段称为数据挖掘（Data Mining），数据挖掘是KDD中一个非常重要的处理步骤，是KDD的核心过程。
数据挖掘是近年来出现的客户关系管理（Customer Relationship Management，CRM）、商业智能（Business Intelligence，BI）等热点领域的核心技术之一。
数据挖掘概念随着数据量的不断增长，数据挖掘成为了一门越来越重要的技术。
数据挖掘可以帮助我们从大量数据中发现有意义的信息，提供决策支持和预测能力。
本文将介绍数据挖掘的基本概念、主要技术和应用领域。
一、数据挖掘的基本概念1. 数据挖掘的定义数据挖掘是从大量数据中自动发现模式、关系、趋势和异常的过程。
它是一种用于从数据中提取有价值信息的技术，可以帮助我们更好地理解和利用数据。
2. 数据挖掘的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。
分类是将数据分为不同的类别，聚类是将数据分为相似的组，关联规则挖掘是发现数据之间的关联关系，异常检测是发现数据中的异常值，预测是根据历史数据预测未来的趋势。
3. 数据挖掘的流程数据挖掘的流程包括数据准备、数据清洗、特征选择、模型构建、模型评估和模型应用等步骤。
数据准备是指从数据源中获取数据并进行预处理，数据清洗是指处理数据中的噪声和异常值，特征选择是指选择对数据分析有用的特征，模型构建是指使用算法构建数据模型，模型评估是指评估模型的准确性和可靠性，模型应用是指将模型应用于实际问题中。
二、数据挖掘的主要技术1. 分类分类是将数据分为不同的类别。
分类算法包括决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等。
决策树是一种基于树形结构的分类方法，通过划分数据集来构建决策树。
朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理的分类方法，它假设特征之间相互独立。
支持向量机是一种基于间隔最大化的分类方法，它可以处理高维数据和非线性分类问题。
2. 聚类聚类是将数据分为相似的组。
聚类算法包括K均值、层次聚类等。
K均值是一种基于距离的聚类方法，它将数据分为K个簇。
层次聚类是一种基于树形结构的聚类方法，它将数据层层聚合，形成层次结构。
3. 关联规则挖掘关联规则挖掘是发现数据之间的关联关系。
关联规则挖掘算法包括Apriori、FP-Growth等。
Apriori算法是一种基于频繁项集的关联规则挖掘方法，它通过扫描数据集来发现频繁项集。
面向领域的数据驱动的数据挖掘一个新的理解数据挖掘抽象:最近，在计算机、通讯、数据存储技术、高通量数据采集技术上的进步使得收集和存储令人难以置信的海量数据成为可能。
为从数据库中发现大量知识创造了前所未有的机遇。
数据挖掘是一种为处理大量的数据提供了新的理论，技术和工具的新兴领域的计算智能，例如：数据分析、决策等等。
有许多研究人员从事于设计有效的数据挖掘技术、方法和算法。
不幸的是，大多数的数据挖掘研究人员把重心放在了发展数据挖掘的模式和方法上，只有一小部分致力于数据挖掘的基本问题。
本文中我们会提出一个新的数据挖掘的理解，那就是面向领域的数据驱动的数据挖掘（3DM）模型。
数据驱动的数据挖掘算法在我们的实验室开发出来同时提出来以显示她的有效性。
1.介绍数据挖掘是被我们从巨大的数据集总获取知识的渴望刺激的产物。
它使用机器学习，统计和可视化技术去发现数据中的知识，并且以一种很容易为用户理解和使用的形式表现出来。
许多数据挖掘方法是基于机器学习算法、统计方法的扩展、组合和调整和知识的提取和抽象。
在过去的二十年里，许多技术被应用在数据挖掘中，例如人工神经网络，模糊集，粗糙集，决策树，遗传算法，最近邻方法，基于统计规则归纳法，线性回归，线性预测编码等等。
对于数据挖掘的研究有很多观点。
现有的大量研究可以被粗略的分为三种观点，不管在数据挖掘的研究中采取的哪种观点，大多数的数据挖掘人员对发展数据挖掘模式和方法的技术问题投入的大量的精力，只有少数的人关注数据挖掘的基本问题。
什么是数据挖掘？数据挖掘的产物是什么？我们这数据挖掘中在做什么？我们在数据挖掘中应该遵守的规则是什么？数据领域专家的先验知识和知识丰富的头脑直接的关系式什么？为了回答以上问题，我们需要研究数据挖掘的过程。
首先，大量相关的研究已经被证实，一个三层的概念框架被Yao提出，它包括哲学层，技术层和应用层。
这个框架的层代表了知识利用的理解，发现和区分。
Peng为数据挖掘和知识的发现领域提出了一个系统框架，它的目的就是区分数据挖掘领域和知识发现。
此外，国际上还举办了有关数据挖掘基础的研讨会。
遗憾的是，仍然没有被完全认可和没有争议的答案对于之前提到的问题。
在本文中，我们将会对基于概念上的数据挖掘模式提出一种新的理解。
我们的答案将会是“数据挖掘是知识转型的一个过程”。
我们工作中关于数据挖掘技术的最经的成果也会给以介绍以展示3DM模式的合理性。
2、面向领域的数据驱动的数据挖掘模式2.1 数据驱动的数据挖掘数据挖掘是对数据中隐含的之前未知的潜在的有用知识的非一般的提取。
知识可以以许多不同的方式表现出来，对于编码知识有很多种形式，最简单的格式或许是象征性的格式像公式、法则、定理等。
对于人们来说以这种格式来理解和应用是很简单的，这些格式经常被用在书籍、论文甚至专业系统中，书籍也是针对于编码知识的人造格式。
近期在计算机、通信，数字存储技术，以及高吞吐量的数据采集技术上的进步使得收集和存储令人难以置信的大量的数据成为可能。
在很多领域都有大量的数据产生，每天许多自然现象、法则甚至人类的经验都被记录在数据库中。
不幸的是人们无法读到、理解或者用到这些数据中包含的知识。
因此我们认为，在数据挖掘过程中，知识以一种人类无法理解的数据形式被转化成另外一种难以理解的抽象格式如规则、公式、定理等等。
在数据挖掘中不会有新的知识产生，也就是说，我们只是在不产生新知识的过程中把知识从一种形式转化为另外一种形式。
并且，在不同的系统中对于知识的转化有许多种渠道和方式。
Fig.l是知识转化过程中的一个插曲。
从Fig.l，人们可以看到数据挖掘只是一种知识转化过程对于从数据形式到抽象形式的知识转化。
因此，在数据挖掘过程没有新的知识产生。
基于数据挖掘的这种理解，我们可以得到Fig.2的基于数据挖掘的数据转化框架。
从Fig.2我们可以发现，知识可以被编辑成自然形式、数据形式、抽象形式和神经连接形式。
那就是说，数据可以存储在自然世界系统、数据系统、或者生物神经网络系统。
知识以任何一种形式表示都有有一些内涵，那就是P/s。
在不同形式中的知识应该有一些联系，为了保证在数据挖掘过程中知识不会被改变，知识的内涵应该在知识的转化过程中保持不变。
否则，在知识的转化过程中就会产生一些错误。
在数据挖掘过程中，数据形式的知识的内涵不能改变。
这个信息应该为数据挖掘的算法提供一些指导，他同样有助于我们在数据挖掘过程中保持数据形式的知识不会发生改变。
因此，为了保持知识在数据挖掘过程中不发生改变，我们需要了解一些数据形式的知识的内涵，并且在保持不变的同时用他去控制数据挖掘过程，这是数据驱动数据挖掘的关键点。
设计数据驱动数据挖掘算法的过程如下：步骤1：选择一种对于被学习的领域问题来说合适的典型的知识代表形式。
步骤2：选择一些知识的内涵可以以数据形式和典型形式衡量的。
步骤3：以数据形式和典型形式衡量知识的内涵。
步骤4：利用内容区控制数据挖掘过程并保持不变。
知识的内容可以以两种不同的系统来衡量，数据系统和抽象系统，这也许是一个问题。
以数据形式和抽象形式衡量的结果是可以比较的吗？如果不是，我们怎么知道在数据挖掘过程中他有没有改变呢？因此，需要提出一种可比对于选择的内容进行较衡量的方法。
也就是说，我们需要建立一些数据形式和抽象时间知识内容的联系。
22 用户驱动（域驱动）数据挖掘许多真实世界的数据挖掘任务，例如资本市场的数据挖掘，高度的约束前提和面向领域。
因此，它旨在可操作的知识发现，可以以负担的起的重要基础执行适当的行动。
在最近几年，一些针对于这类工作的域驱动或者说用户驱动数据挖掘方法已经得到发展。
张、曹、林为资本市场的金融数据挖掘提出了域驱动的深度模式发掘框架。
姚、赵也利用颗粒网络提出了交互式用户为导向的分类方法。
Kuntz、Guillet、Lehn和Briand为了发现关联规则开发出了以人为本的过程，用户被认为是一种引导通过适应良好的接口驱动挖掘算法。
Han和Lakshmanan把基于制约和多维挖掘融合到一个框架里，为有效和高效的数据分析与挖掘提供了一个互动的探索环境。
为了创造词汇知识的基础，Patrick，Palko，Munro和Zappavigna 提出了一个半自动的方法，采用训练从一个有丰富经验的用户去识别词典文本流中的结构元素。
Dorado，Pedrycz和Izquierdo利用一些问题分类领域的知识作为训练程序的一部分在语义的图像分类中。
用户驱动或者说域驱动，数据挖掘方法有一些共同的基础概念：1、一个用户驱动数据挖掘程序是基于约束的。
2、在一个用户驱动程序中用户的兴趣被考虑到。
3、在一个用户驱动程序中域专家之前的经验是必要的。
4、在一个用户驱动程序中用户和机器的交互是必要的。
2.3 有向域数据驱动数据挖掘数据驱动数据挖掘和用户驱动（或者域驱动）之间会冲突吗？它们可以融入到一个系统里吗？我们在这章讨论这些问题！在一个数据库管理系统中，不同的用户可以根据自己的视图操作整个数据库系统中不同的数据。
如果数据是以一种知识收集格式获取的，数据库也可以被当做一种知识基础收集。
因此，不同的用户可以找到并使用整个知识基础对不同任务的不同子集。
那就是说，通过他们的视图，一个用户可以以数据的形式利用知识的子集并且把他从数据形式变成另外一种需要的形式。
每一个用户都可以进行知识转变仍然以一种数据驱动方法。
在一域驱动数据挖掘过程中，用户的兴趣、约束和早期的领域知识都很重要。
用户和机器间的合作是必要的。
数据挖掘过程可能被用户控制。
由于这个原因，这种挖掘过程的知识资源包括数据和用户，不仅仅数据。
因此，早期的领域知识同样是数据挖掘过程的资源。
一个用户对数据挖掘过程的控制同样被当做一种数据挖掘过程的动态输入被采用。
这样，一个数据挖掘过程不仅仅从数据中也从人中采集知识。
数据不是知识的唯一资源，插图Fig.3就是这种想法。
从以上讨论，我们知道域驱动数据挖掘和数据驱动数据挖掘不冲突。
它们可以融入一个系统中，为了提高例如面向领域数据驱动数据挖掘过程仍然有很多工作要做，1.设计一种格式编译早期域知识。
2.设计一种格式为特殊的任务编译用户的兴趣和限制。
3.设计一种格式编译用户的控制。
4.设计一种数据驱动数据挖掘方法可以把数据早期域知识，用户的兴趣，用户的限制，用户的控制收集在一起当做它的输入。
这里，最初的数据，针对特殊任务的早期域知识，用户兴趣和限制可以被当做一个3DM系统的静态输入进行收集，增长数据和用户控制当做它的动态输入。
3 数据驱动数据挖掘方法基于知识的不确定行根据以上对3DM模式的讨论，数据挖掘是知识转化的过程和在这个过程中知识的属性应该保持不变。
因此，知识的属性可以为设计数据挖掘算法库提供一些指导。
知识的不确定性是知识的一种重要属性，wang测量并比较知识的不确定性分别以数据形式在决策表和象征性的方式在决策规则。
这证明了从决策表中的局部少量确定性可以表现出决策表的不确定性并且可以控制规则的产生进程。
为了证实3DM模式在此文提议的有效行，我们提出了一些数据驱动数据挖掘方法，例如，数据驱动的默认规则生成算法中，数据驱动决策树预剪枝运算法则和从概念格子框架数据驱动知识的获取。
在这些数据挖掘方法中，知识不确定性被当做一种知识特性使用来控制数据挖掘过程。
在数据驱动的默认规则生成算法中，根据一个决策表的条件属性集，决策表的条件等级并且要首先计算对决策表局部最小值的确定a（a 是对决策表局部最小值的确定）。
因此，a作为阈值使用Skowron的命题默认规则生成算法来生成一个规则系统。
使用22型UCI数据传输转换器，我们测试了数据驱动的默认规则生成算法。
实验结果表明，当从l到a的降低时随着门槛的降低，正确识别率迅速增加，然而，在门槛从a到0的进一步增长之后，正确识别率发生一些变化。
在本规则生成过程，从一个生成较少规则的数据集中，得到了较高的正确识别率。
根据一个决策树定义的不确定性，可以在数据驱动的决策树中学习算法基于知识的不确定性，全局确定性决策表与一个给定的条件属性作为分裂属性选择的度量，并控制其预剪枝过程决策树的生长。
如果一个条件类用于生成决策树节点的确定性不低于本树节点的决策表的全局确定性，我们应该停止进一步分裂这个节点并且为它生成一个叶子节点。
换句话说，如果一个用来生成决策树节点的条件类的确定性大于参考其分裂属性的决策表的父节点的完全确定性，这个节点可以被当做叶子节点采用。
用这种方法创建的决策树有很高的精确性但是树会很小。
使用14型UCI数据传输转换器，我们测试了基于知识的不确定性的数据驱动的决策树学习算法，它与预剪枝算法j-pruning和后剪枝方法减少错误修剪的比较。
实验结果证明这种算法有更高的测试准确性并且相对于算法j-pruning和REP产生了更小的树。
