第一章 数据挖掘的基本概念..

数据挖掘导论数据挖掘是一种通过从大量数据中发现模式、关联和趋势来提取实用信息的过程。

它涉及使用计算机技术和统计学方法来分析和解释数据，以便从中获取有关未来趋势和行为的洞察力。

在本文中，我们将介绍数据挖掘的基本概念、技术和应用。

1. 数据挖掘的基本概念数据挖掘是从大量数据中提取实用信息的过程。

它主要包括以下几个方面的内容：1.1 数据预处理数据预处理是数据挖掘的第一步，它涉及数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约。

数据清洗是指处理数据中的噪声和缺失值，以确保数据的质量。

数据集成是将来自不同数据源的数据合并到一个统一的数据集中。

数据变换是将数据转换为适合进行挖掘的形式，例如将数据编码为数值型。

数据规约是通过减少数据集的大小来提高挖掘效率。

1.2 数据挖掘技术数据挖掘技术包括分类、聚类、关联规则挖掘和异常检测等。

分类是将数据分为不同的类别，例如将客户分为高价值和低价值客户。

聚类是将数据分为相似的组，例如将顾客分为不同的市场细分。

关联规则挖掘是发现数据中的相关关系，例如购买某种商品的人也会购买另一种商品。

异常检测是发现数据中的异常值，例如检测信用卡欺诈行为。

1.3 模型评估和选择在数据挖掘过程中，需要评估和选择不同的模型来解释数据。

常用的评估指标包括准确率、召回率和F1值等。

准确率是指分类模型预测正确的样本比例，召回率是指分类模型正确预测为正类的样本比例，F1值是准确率和召回率的调和平均值。

2. 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，以下是一些常见的应用领域：2.1 金融领域在金融领域，数据挖掘可以用于信用评分、风险管理和欺诈检测等。

通过分析客户的历史交易数据和个人信息，可以预测客户的信用风险，并为银行和金融机构提供决策支持。

2.2 零售领域在零售领域，数据挖掘可以用于市场细分、商品推荐和销售预测等。

通过分析顾客的购买历史和偏好，可以将顾客分为不同的市场细分，并向他们推荐适合的商品。

同时，数据挖掘还可以预测销售量，匡助零售商合理安排库存和采购计划。

数据挖掘的基本概念与方法数据挖掘是一种从大量数据中发现模式、提取知识的过程。

随着信息技术的飞速发展，各行各业都积累了海量的数据资源，但如何从中发现有用的信息成为了一项重要任务。

数据挖掘通过运用统计学、机器学习和数据库技术等手段，帮助人们从数据中挖掘出有用的信息并为决策提供参考。

数据挖掘的基本概念1. 数据源：数据挖掘的第一步是确定数据源。

数据可以来自于各种渠道，如企业的数据库、互联网上的数据、传感器采集的数据等。

2. 数据清洗：数据清洗是为了提高数据质量，包括删除重复数据、处理缺失值、处理异常值等。

清洗后的数据更有利于挖掘有用的信息。

3. 特征选择：在数据挖掘过程中，特征选择是非常重要的一步。

通过选择和提取与挖掘目标相关的特征，可以减少维度灾难，提高模型的准确性和效率。

4. 模型构建：在选择好特征后，需要构建合适的模型来完成挖掘任务。

常用的模型有分类模型、聚类模型、关联规则模型等。

5. 模型评估：模型评估是检验模型质量的重要步骤，可以通过交叉验证、混淆矩阵等方法进行评估。

评估结果可以帮助我们进一步优化模型。

数据挖掘的基本方法1. 关联规则挖掘：通过挖掘数据中的项集之间的关联关系，找到频繁项集和关联规则。

例如，在超市购物数据中，可以发现“尿布”和“啤酒”之间存在关联，进而为超市的陈设和促销策略提供一定的依据。

2. 分类：通过训练分类器，将新的数据样本分到已知类别中。

分类可以应用于很多领域，如医学诊断、垃圾邮件过滤等。

3. 聚类：聚类是将数据划分成若干互不重叠的类别，类别内的数据相似度较高，类别间的数据相似度较低。

聚类可以用于市场细分、推荐系统等。

4. 预测：基于现有的数据模型，对未知数据进行预测。

预测可以帮助机构制定未来发展策略，如金融行业的违约预测等。

5. 异常检测：通过对数据进行异常值的判断和识别，找出潜在的异常行为。

异常检测可以应用于网络安全、诈骗检测等。

总结：数据挖掘作为一项重要的技术手段，已经广泛应用于各行各业。

本科数据挖掘课程设计一、课程目标知识目标：1. 理解数据挖掘的基本概念、原理和方法，掌握数据预处理、关联规则挖掘、分类与预测等关键技术。

2. 学习常见的数据挖掘算法，如决策树、支持向量机、聚类分析等，并了解其适用场景和优缺点。

3. 掌握使用数据挖掘工具，如Weka、Python等，进行实际问题的数据分析和解决。

技能目标：1. 能够运用数据挖掘技术对实际问题进行数据收集、预处理和挖掘，独立完成简单的数据挖掘项目。

2. 培养学生的编程能力，使其能够利用Python等工具实现基本的数据挖掘算法。

3. 提高学生的团队协作和沟通能力，使其能够在项目中有效地分工合作，共同解决问题。

情感态度价值观目标：1. 培养学生对数据挖掘的兴趣，激发学生主动探索数据背后的价值和规律的积极性。

2. 培养学生的批判性思维，使其能够客观、理性地分析数据，避免盲目从众。

3. 强调数据挖掘在实际应用中的道德和法律规范，引导学生遵循社会主义核心价值观，尊重个人隐私，保护数据安全。

课程性质：本课程为本科阶段数据挖掘课程，旨在帮助学生掌握数据挖掘的基本理论、方法和技术，培养其实际应用能力。

学生特点：学生具备一定的数学、编程和统计学基础，具有较强的学习能力和动手实践能力。

教学要求：注重理论与实践相结合，通过实际案例和项目驱动教学，提高学生的实际操作能力和解决问题的能力。

同时，关注学生的情感态度价值观培养，使其成为具有道德素养和责任意识的数据挖掘人才。

在此基础上，将课程目标分解为具体的学习成果，便于后续教学设计和评估。

二、教学内容1. 数据挖掘基本概念与任务：介绍数据挖掘的定义、发展历程、应用领域，以及数据挖掘的主要任务，如关联规则挖掘、分类与预测、聚类分析等。

2. 数据预处理：讲解数据清洗、数据集成、数据变换、数据规约等预处理方法，以及如何处理缺失值、异常值等问题。

3. 关联规则挖掘：学习Apriori算法、FP-growth算法等关联规则挖掘方法，以及其在商业、生物信息学等领域的应用。

数据挖掘简介与基本概念随着科技的发展和互联网的普及，我们生活在一个数据爆炸的时代。

海量的数据被不断产生和积累，如何从这些数据中提取有价值的信息成为了一个重要的课题。

而数据挖掘作为一种重要的数据分析技术，应运而生。

本文将介绍数据挖掘的基本概念和应用。

一、什么是数据挖掘？数据挖掘是一门通过自动或半自动的方式，从大规模数据集中发现模式、关联、规律和趋势的过程。

它是一种将统计学、机器学习和数据库技术相结合的跨学科领域。

数据挖掘的目标是通过对数据进行分析和建模，发现隐藏在数据中的知识和信息，以支持决策和预测。

二、数据挖掘的基本概念1. 数据预处理数据预处理是数据挖掘的第一步，它包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等过程。

数据清洗是指对数据中的噪声、异常值和缺失值进行处理，以保证数据的质量和完整性。

数据集成是将多个数据源中的数据合并成一个一致的数据集。

数据转换是将数据从一个形式转换为另一个形式，以适应数据挖掘算法的需求。

数据规约是通过选择、抽样或聚集等方法，减少数据集的规模，降低计算复杂度。

2. 数据挖掘算法数据挖掘算法是实现数据挖掘目标的关键。

常见的数据挖掘算法包括分类算法、聚类算法、关联规则挖掘算法和异常检测算法等。

分类算法用于将数据集中的样本划分为不同的类别，如决策树、朴素贝叶斯和支持向量机等。

聚类算法将数据集中的样本划分为不同的簇，如K均值和层次聚类等。

关联规则挖掘算法用于发现数据集中的项集之间的关联关系，如Apriori算法和FP-growth算法等。

异常检测算法用于发现数据集中的异常样本，如LOF算法和孤立森林算法等。

3. 模型评估与选择模型评估与选择是数据挖掘的重要环节。

它通过使用一些评估指标，如准确率、召回率和F1值等，对挖掘模型的性能进行评估。

同时，还需要考虑模型的复杂度、可解释性和适应性等因素，选择最合适的模型。

三、数据挖掘的应用数据挖掘在各个领域都有广泛的应用。

以下是几个典型的应用领域：1. 金融领域数据挖掘在金融领域中被广泛应用于信用评估、风险管理和欺诈检测等方面。

数据挖掘技术的使用教程与实战案例分析在当今数字化时代，大量的数据被生成和积累，对这些数据进行有效利用成为了重要问题。

数据挖掘技术的出现为我们提供了一种强大的方法，通过挖掘数据中的模式、关联和趋势，从中提取有价值的信息来支持决策和预测未来。

本文将为读者提供一份数据挖掘技术的使用教程，并通过实战案例分析来展示其在不同领域的应用。

第一部分：数据挖掘技术的基本概念与流程1. 数据挖掘的定义和目标：详细介绍数据挖掘的概念和其在实际应用中的目标，包括发现隐藏在数据中的模式、关联和趋势。

2. 数据挖掘流程：介绍数据挖掘的基本流程，包括问题定义、数据收集与预处理、特征选择与转换、建模与评估以及结果解释。

3. 数据挖掘技术与算法：概述主要的数据挖掘技术和算法，如分类、聚类、关联规则、异常检测等，并介绍它们的原理和适用场景。

第二部分：数据挖掘实战案例分析1. 零售业销售数据分析：以某家零售商为例，介绍如何利用数据挖掘技术对销售数据进行分析，挖掘出热门产品、购买者行为模式等信息，从而提升销售和市场营销策略。

2. 银行业风险评估与欺诈检测：以银行业为背景，探讨如何利用数据挖掘技术对客户信用评估和欺诈检测进行分析，准确判断客户的信用评级和检测潜在的欺诈行为。

3. 医疗保险理赔数据分析：通过挖掘医疗保险理赔数据，展示如何利用数据挖掘技术识别高风险客户群体、预测保险索赔的情况，从而提高保险公司的风险管理水平。

4. 社交媒体用户行为分析：以社交媒体平台为背景，探讨如何利用数据挖掘技术分析用户的行为模式、兴趣爱好和社交关系，为社交媒体平台提供个性化推荐和社交网络分析的支持。

第三部分：数据挖掘技术的工具与资源1. 数据挖掘工具：介绍常见的数据挖掘工具，如WEKA、RapidMiner、Python的Scikit-learn等，以及它们的特点和应用范围。

2. 数据挖掘资源与学习平台：推荐一些在线学习平台和数据挖掘资源，包括Coursera、Kaggle等，以及一些优秀的数据挖掘书籍和文献。

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(Artifi‎c ial Intell‎i gence‎)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 Learni‎n g)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（Knowle‎d ge Engine‎e ring）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（Inform‎a tion Retrie‎v al）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 Visual‎i zatio‎n)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‎(decisi‎o n 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。

数据挖掘基本概念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。

数据挖掘对象1.数据的类型可以是结构化的、半结构化的，甚至是异构型的。

发现知识的方法可以是数学的、非数学的，也可以是归纳的。

最终被发现了的知识可以用于信息管理、查询优化、决策支持及数据自身的维护等。

2.数据挖掘的对象可以是任何类型的数据源。

可以是关系数据库，此类包含结构化数据的数据源；也可以是数据仓库、文本、多媒体数据、空间数据、时序数据、Web数据，此类包含半结构化数据甚至异构性数据的数据源。

3.发现知识的方法可以是数字的、非数字的，也可以是归纳的。

最终被发现的知识可以用于信息管理、查询优化、决策支持及数据自身的维护等。

数据挖掘步骤在实施数据挖掘之前，先制定采取什么样的步骤，每一步都做什么，达到什么样的目标是必要的，有了好的计划才能保证数据挖掘有条不紊地实施并取得成功。

很多软件供应商和数据挖掘顾问公司投提供了一些数据挖掘过程模型，来指导他们的用户一步步地进行数据挖掘工作。

比如，SPSS公司的5A和SAS公司的SEMMA。

数据挖掘过程模型步骤主要包括定义问题、建立数据挖掘库、分析数据、准备数据、建立模型、评价模型和实施。

下面让我们来具体看一下每个步骤的具体内容：(1)定义问题。

在开始知识发现之前最先的也是最重要的要求就是了解数据和业务问题。

必须要对目标有一个清晰明确的定义，即决定到底想干什么。

比如，想提高电子信箱的利用率时，想做的可能是“提高用户使用率”，也可能是“提高一次用户使用的价值”，要解决这两个问题而建立的模型几乎是完全不同的，必须做出决定。

(2)建立数据挖掘库。

建立数据挖掘库包括以下几个步骤：数据收集，数据描述，选择，数据质量评估和数据清理，合并与整合，构建元数据，加载数据挖掘库，维护数据挖掘库。

数据挖掘技术数据挖掘技术是一种利用统计学、机器学习和数据库技术等方法，从大量数据中提取出有价值的信息和模式的过程。

这项技术的应用范围非常广泛，可以帮助企业发现潜在的商业机会，提高决策效率，改进产品和服务，甚至可以在医疗领域预测疾病风险。

本文将介绍数据挖掘技术的基本概念、方法和应用。

一、数据挖掘的概念和方法数据挖掘是从大量非结构化和半结构化数据中发现隐藏在其中的模式和关联的过程。

它可以通过对数据进行预处理、特征选择、模型建立和模型评估等步骤来实现。

常用的数据挖掘方法包括聚类、分类、关联规则和时序模型等。

1. 聚类聚类是一种将相似的数据对象归类到同一类别的方法。

它可以帮助我们找到数据中的群组结构，进而进行市场细分、用户分群等应用。

常见的聚类算法有K-means、层次聚类等。

2. 分类分类是一种将数据对象映射到预定义类别的方法。

它可以通过构建分类模型来预测新数据的类别，如垃圾邮件分类、客户流失预测等。

常用的分类算法有朴素贝叶斯、决策树、支持向量机等。

3. 关联规则关联规则是一种发现数据中项集之间关联关系的方法。

它可以帮助我们发现购物篮分析中的商品关联关系、推荐系统中的用户偏好等。

常见的关联规则算法有Apriori、FP-Growth等。

4. 时序模型时序模型是一种对时间序列数据进行预测和建模的方法。

它可以应用于股票预测、天气预报等领域。

常用的时序模型算法有ARIMA、LSTM等。

二、数据挖掘技术的应用数据挖掘技术在各行各业都有着广泛的应用。

以下是几个典型的应用案例：1. 金融领域在金融领域，数据挖掘技术可以用于信用评估、欺诈检测、风险管理等。

银行可以通过数据挖掘技术对客户进行分类，从而更好地提供个性化的金融服务。

2. 零售业零售业可以利用数据挖掘技术进行市场细分、用户推荐等。

通过分析顾客的购买历史和喜好，商家可以精准地进行产品推荐，提高销售额。

3. 医疗领域数据挖掘技术可以应用于疾病风险预测、医疗资源分配等。

数据挖掘的基本概念和技术数据挖掘是从大量的数据中获取有价值的信息和模式的过程。

它是一种用于发现隐藏在数据背后的关联、规律和趋势的技术。

数据挖掘在商业、科学、金融等领域具有广泛的应用，可以帮助我们做出决策、预测未来趋势和分析数据。

一、数据挖掘的基本概念数据挖掘的基本概念包括数据预处理、模型选择、模型训练和模型评估等几个方面。

1. 数据预处理数据预处理是数据挖掘中非常重要的一步。

它包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等过程。

数据清洗是指去除无用、重复或错误数据；数据集成是将多个数据源整合成一个统一的数据集；数据转换是将原始数据转换成适合挖掘的形式；数据规约是通过数据压缩和抽样等方式减少数据量，提高挖掘效率。

2. 模型选择在数据挖掘过程中，需要选择适合问题的挖掘模型。

常见的模型包括分类、聚类、关联规则挖掘等。

分类模型用于预测离散型的目标变量，聚类模型用于将相似的数据对象归为一类，关联规则挖掘用于发现数据项之间的关联关系。

3. 模型训练模型训练是指根据给定的训练数据集，通过学习算法生成一个能够预测未知数据的模型。

在训练过程中，需要选择适当的学习算法，并对其进行参数调整。

常用的学习算法包括决策树、神经网络、支持向量机等。

4. 模型评估在获取模型后，需要对其进行评估，以判断其性能和准确性。

常用的评估指标包括准确率、召回率、精确率、F1值等。

评估结果可以帮助我们选择最优的模型，并进行针对性的改进。

二、数据挖掘的技术数据挖掘的技术包括分类、聚类、关联规则挖掘、时序模式挖掘等。

1. 分类分类是一种常见的数据挖掘技术，它通过学习已标记的训练样本，建立一个预测模型，用于预测未标记样本的类别。

分类模型可以应用于垃圾邮件过滤、疾病诊断等领域。

2. 聚类聚类是将相似的数据对象归为一类的数据挖掘技术。

聚类算法通过计算数据对象之间的相似度，将相似的对象归为同一类别。

聚类可以帮助我们发现数据的潜在结构和群组。

3. 关联规则挖掘关联规则挖掘用于发现数据项之间的关联关系。

数据挖掘入门教程数据挖掘是一门利用统计学、机器学习和人工智能等方法，从大量数据中提取出有用信息的技术。

在当今信息爆炸的时代，数据挖掘技术成为了解决实际问题和做出决策的重要工具。

本文将介绍数据挖掘的基本概念、常用算法和实践技巧，帮助读者入门数据挖掘领域。

一、数据挖掘的基本概念数据挖掘是从大量数据中发现隐藏的模式、规律和知识的过程。

它可以帮助我们理解数据背后的规律，预测未来的趋势，并支持决策和问题解决。

数据挖掘的过程包括数据预处理、特征选择、模型构建和模型评估等步骤。

数据预处理是数据挖掘的第一步，它包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约。

数据清洗是指处理数据中的噪声、缺失值和异常值，确保数据的质量。

数据集成是将来自不同数据源的数据进行整合，消除冗余和冲突。

数据转换是将原始数据转换为适合挖掘的格式，如将文本数据转换为数值型数据。

数据规约是减少数据集的规模，提高挖掘效率。

特征选择是从大量特征中选择出最相关的特征，以提高模型的准确性和可解释性。

常用的特征选择方法包括过滤式、包裹式和嵌入式方法。

过滤式方法通过统计指标或相关性分析选择特征，独立于具体的学习算法。

包裹式方法将特征选择看作是一个优化问题，通过搜索最优特征子集来选择特征。

嵌入式方法将特征选择与模型构建过程结合起来，通过学习算法自动选择特征。

模型构建是数据挖掘的核心步骤，它包括选择合适的算法、设置模型参数和训练模型。

常用的数据挖掘算法包括决策树、支持向量机、神经网络和聚类算法等。

不同的算法适用于不同的问题类型和数据特征。

在选择算法时，需要考虑算法的复杂度、准确性和可解释性等因素。

设置模型参数是调整算法的关键步骤，它会影响模型的性能和泛化能力。

训练模型是使用标记好的数据集来拟合模型，以学习模型的参数和结构。

模型评估是对构建好的模型进行性能评估，以选择最优的模型和调整模型参数。

常用的评估指标包括准确率、召回率、精确率和F1值等。

交叉验证是一种常用的评估方法，它将数据集划分为训练集和测试集，通过多次迭代来评估模型的性能。

数据挖掘的基本概念数据挖掘的基本概念数据挖掘是一种从大量数据中提取有用信息的过程。

它是一种利用计算机技术和统计学方法来分析数据并发现其中规律和模式的过程。

在当今信息爆炸的时代，数据挖掘已成为企业、政府和科学研究等领域中不可或缺的工具。

一、数据挖掘的定义数据挖掘是指从大量数据中自动或半自动地发现非显然、有效且新颖的模式和关系的过程，也可以理解为对大量数据进行分析，以发现其中隐藏的规律和趋势。

二、数据挖掘的目标1. 预测性任务：通过历史数据来预测未来事件。

2. 描述性任务：通过对现有数据进行分析，得出对于该领域或问题相关变量之间关系描述。

三、数据挖掘的步骤1. 数据预处理：包括去除异常值、填补缺失值、特征选择等。

2. 数据转换：将原始数据转换成可用于建模或分析的形式，如数值化、离散化等。

3. 模型构建：根据问题类型和目标选择适当算法，并进行参数调整。

4. 模型评估：使用测试数据集来评估模型的性能。

5. 模型应用：将模型应用于新数据，得出预测结果或新的知识。

四、数据挖掘的技术1. 分类：对分类问题进行建模，如决策树、朴素贝叶斯等。

2. 聚类：对无标签数据进行分组，如k-means聚类、层次聚类等。

3. 关联规则挖掘：发现数据中的关联规则，如Apriori算法等。

4. 异常检测：发现不符合预期的数据点，如LOF算法、孤立森林算法等。

5. 时间序列分析：分析时间序列数据中的趋势和周期性变化，如ARIMA模型等。

五、数据挖掘在实际中的应用1. 金融领域：风险评估、信用评估等。

2. 零售业：市场细分、推荐系统等。

3. 医疗领域：疾病诊断、药物研发等。

4. 社交网络领域：社交网络分析、舆情监测等。

六、数据挖掘面临的问题1. 数据隐私保护问题2. 数据质量问题3. 模型可解释性问题七、数据挖掘的发展趋势1. 深度学习技术的应用2. 大数据处理技术的发展3. 可解释性机器学习的研究结语：数据挖掘是一种强大的工具，它可以帮助我们从海量数据中提取出有价值的信息，为我们提供更好的决策支持和业务优化。

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。

第一章：绪论与SAS基础第一节：数据挖掘概论一、数据挖掘的基本概念与应用现代信息社会的特征：数据泛滥、知识相对缺乏。

随着计算机技术、数据库技术的快速发展和广泛应用，各行业中积累的数据越来越多，金融行业中尤其如此。

有数据表明，进入20世纪90年代后，人类积累的数据量以每月高于15%的速度增长，原有的数据库技术不能从海量数据库中挖掘出决策有用信息或新的知识，这样就出现了数据泛滥、知识相对缺乏的状态。

为解决这个问题，从20世纪90年代起，数据挖掘技术开始兴起。

数据挖掘是从数据仓库中发掘那些潜在的、鲜为人知的数据规律和数理模式（新的决策有用知识），其目的是在过去检验的基础上预测未来的发展趋势。

例1：数据挖掘在商业管理中的应用：日本超市中啤酒与尿片的规律；英国超市中大额交易者与某种品牌的奶酪的联系；消费者视角的主要停留区域与商品布置。

例2：数据挖掘在银行中的应用：信用卡违约与欺诈预测模型构建；企业贷款的信用风险预测模型构建；反洗钱预警系统构建。

例3：数据挖掘在金融市场中的应用：趋势图与关联规则挖掘；股票自动交易模式的识别与自动交易系统构建；外资并构企业预测模型构建。

二、不同学科对数据挖掘技术的研究与开发数据挖掘是一门综合性的新兴学科，其应用前景十分广泛。

1990年代末，在对100名美国著名科学家的问卷调查中，数据挖掘被列为21世纪对人类发展影响最大、最有前途的10大高新技术的第三位。

我国对数据挖掘技术也十分重视，数据挖掘技术的开发与应用最近10年来都被列为国家873、973高科技项目，列为我国科技的一个重点发展方向。

数据挖掘是一门综合性的跨学科技术，因此对其的研究也涉及数据学科领域。

现在对数据挖掘技术的研究主要包括：数据挖掘的理论研究：各种数据挖掘技术的理论基础，理论依据研究。

从数学、统计学、人工智能、计算机图形学等领域对此展开研究。

数据挖掘的技术研究。

从计算数学、统计学、人工智能、机器学习、计算机图形学、软件工程等领域。

数据挖掘的基本概念数据挖掘是一门跨学科的领域，其核心是从大量数据中提取有意义的信息。

它结合了统计学、机器学习、人工智能和数据库技术等多个领域的理论和方法，旨在帮助人们发现数据中的隐藏模式和关系，从而支持决策和实践。

数据挖掘的基本任务是发现和解释数据中的规律和趋势。

这些规律和趋势可能暗示着潜在的关联和因果关系，可以用来预测未来的趋势，优化决策和行动。

数据挖掘的主要任务包括聚类分析、分类分析、回归分析、聚合分析、关联分析、时间序列分析以及异常检测等。

聚类分析是一种将数据分为相似的组或簇的方法。

它基于数据的相似性和差异性，将数据分成若干个组，并且让组内的数据相互之间尽可能的相似。

这种方法通常用来寻找自然集合或寻找隐藏的属性。

这种方法是一种无监督学习方法，因为没有预定义的类别或目标变量。

分类分析是在给定的样本数据集上建立一个模型来预测未知数据的类别或输出变量。

分类模型可以基于监督或无监督学习。

监督学习需要一个训练集，其中各个案例的类别已知，这样就可以建立一个能对数据输入进行分类的马尔可夫模型。

无监督学习基于数据的相似性来建立分类模型，从而可以自动形成数据的相似性分组。

回归分析是一种用来描述两个或多个变量之间关系的方法。

通过自变量预测因变量的值，建立回归模型。

这种方法广泛应用于金融领域、经济预测、市场营销、医疗诊断和工业控制等方面。

聚合分析是一种用来总结和分析大量数据的方法。

它用于发现汇总数据中的潜在趋势和关联，可以用于业务分析、市场分析、风险管理等方面。

关联分析是一种用来挖掘项集间关联规则的方法。

关联规则是指一个或多个项集中，同时出现的随机事件。

这种方法被广泛应用于市场篮子分析、人口学研究、网络安全等领域。

应用关联规则，可以帮助用户了解消费者购买行为，降低网络攻击的风险，优化广告投放策略。

时间序列分析是将数据按照时间顺序排列的方法。

该方法通过观察趋势、季节性和周期性，对未来进行预测。

应用时间序列分析，可以帮助企业制定销售预测计划，投资者分析市场趋势。