数据挖掘：从事务数据库中发现模式

"事务数据库-数据挖掘2012" 事务数据库是数据挖掘中的一个重要概念，它是由一系列具有唯一标识TID（事务ID）的事务组成的集合。在这个上下文中，项目集合I代表所有可能的物品，而事务数据库D则是由这些物品的子集构成的事务。例如，如果I包含所有商品，那么D中的每个事务ti就代表一次购物行为，其中包含了在该次购物中选购的商品集合。 数据挖掘是对大量数据进行深入分析以发现有价值的模式、关联和趋势的过程。它的出现是因为随着信息技术的进步，数据库中积累了大量的数据，但是传统的数据库系统并不能有效地揭示这些数据背后的隐藏知识。数据挖掘旨在解决这一问题，通过自动化和智能化的方法，从数据中提炼出新颖、有用且易于理解的模式。 一个著名的案例是“啤酒与尿布”的故事，这展示了数据挖掘的实际应用。在美国一家超市，通过分析销售数据，商家发现购买婴儿尿布的男性顾客往往也会购买啤酒。基于这一发现，超市调整了货架布局，将啤酒和尿布放在一起，结果导致这两种商品的销量显著增长。这体现了数据挖掘在商业决策中的价值。 数据挖掘不仅仅是简单的数据分析，它包括了多个学科的交叉，如数据库技术、统计学、信息科学、机器学习和可视化等。数据仓库是数据挖掘的重要支撑，它提供了海量数据的存储和预处理，使得数据挖掘能够高效进行。然而，数据挖掘并不一定需要依赖数据仓库，直接在原始数据库中也可以进行挖掘。 数据挖掘与在线分析处理(OLAP)有所不同。OLAP主要进行多维数据分析，帮助用户验证假设，预测未来趋势，而数据挖掘则是通过归纳方法在数据中自行发现模式。尽管两者方法不同，但在知识发现过程中，它们可以相互补充，OLAP可以用于验证数据挖掘结果，并在制定策略时提供决策支持。 事务数据库是数据挖掘的基础，而数据挖掘是一项涉及多领域知识的复杂任务，旨在从海量数据中提取有价值的信息，帮助企业做出更明智的决策。通过实例和与其他技术的比较，我们可以看到数据挖掘在实际业务中的重要性和影响力。