数据挖掘概念与技术导论

"数据挖掘概念与技术" 数据挖掘是数据库技术的自然演进部分，它是指从大型数据库中发现有趣的数据模式的过程。数据挖掘技术可以帮助人们从大量数据中发现隐藏的模式和规律，从而获得有价值的信息。 数据挖掘系统的结构通常包括数据仓库、数据预处理、数据转换、数据挖掘和模式评估五个部分。其中，数据仓库是存储大量数据的仓库，数据预处理是将原始数据转换为适合挖掘的格式，数据转换是将数据转换为适合挖掘的格式，数据挖掘是应用算法和技术来发现隐藏模式的过程，模式评估是对挖掘结果的评估和反馈。 数据挖掘技术可以应用于各种领域，如市场营销、信用评估、欺诈检测、推荐系统等。数据挖掘可以帮助企业更好地理解客户行为，提高服务质量，降低成本，增加收入。 数据挖掘功能可以分为概念/类描述、关联分析、分类和预测、聚类分析、局外者分析、演变分析等六个方面。概念/类描述是指对数据的概念和类别的描述，关联分析是指发现数据之间的关联关系，分类和预测是指对数据进行分类和预测，聚类分析是指对数据进行聚类，局外者分析是指对数据中的异常值进行分析，演变分析是指对数据的变化趋势进行分析。 数据仓库是数据挖掘的基础，它提供了大量的数据资源。数据仓库可以分为关系数据库、数据仓库、事务数据库和高级数据库系统等四种类型。关系数据库是指使用关系模型来组织数据的数据库，数据仓库是指用于存储大量数据的仓库，事务数据库是指用于记录事务的数据库，高级数据库系统是指使用高级技术来管理和分析数据的数据库系统。 数据挖掘系统的分类可以分为基于规则的系统、基于树的系统、基于网络的系统和基于hybrid的系统等四种类型。基于规则的系统是指使用规则来挖掘数据的系统，基于树的系统是指使用树形结构来挖掘数据的系统，基于网络的系统是指使用网络结构来挖掘数据的系统，基于hybrid的系统是指使用多种技术来挖掘数据的系统。 数据挖掘技术面临着一些挑战，如数据质量问题、数据安全问题、高维度数据处理问题等。数据质量问题是指数据的准确性、完整性和一致性问题，数据安全问题是指数据的安全和隐私问题，高维度数据处理问题是指处理高维度数据的计算复杂度问题。 数据挖掘技术可以帮助企业和组织从大量数据中发现有价值的信息，从而提高决策质量和服务质量。但是，数据挖掘技术也面临着一些挑战和问题，需要不断地研究和改进。