大数据挖掘技术：概念与过程探索

"数据挖掘（外文）第一章主要介绍了数据挖掘的基本概念，包括对大型、复杂、信息丰富的数据集分析的需求，数据挖掘过程的目标、主要任务，技术的起源，以及数据挖掘过程的交互性及其基本步骤。此外，还强调了数据质量对数据挖掘的影响，并探讨了数据仓库与数据挖掘之间的关系。" 在数据挖掘的领域中，理解需求是至关重要的。大型、复杂且富含信息的数据集分析的需要源于现代企业和组织对知识发现的渴望，希望通过深入挖掘海量数据，提取出有价值的洞察和模式，以支持决策和业务优化。 数据挖掘的目标主要在于发现数据中的隐藏模式、关联规则、分类结构和预测模型。其主要任务包括预处理、选择、转换、建模和评估。预处理涉及清理、集成和规范化数据，选择则指确定要分析的特定数据子集，转换可能需要将数据转化为适合挖掘的形式，建模则是应用各种算法（如决策树、聚类、回归等）来构建模型，最后通过评估来衡量模型的准确性和实用性。 数据挖掘技术的根源可以追溯到统计学、机器学习、数据库管理和人工智能等领域。这些领域的理论和技术不断演进，推动了数据挖掘方法的发展。 数据挖掘过程的互动性意味着它不是一次性完成的任务，而是需要反复迭代的过程，包括定义问题、数据准备、模型构建和验证等步骤。每个步骤都可能影响最终结果，因此必须细心处理。 数据质量对于数据挖掘至关重要。低质量的数据可能导致错误的洞察或无意义的结果，因此数据清洗和验证是整个过程的关键环节。 数据仓库与数据挖掘的关系紧密。数据仓库是专门设计用于分析查询的大型数据库，它的结构和预处理步骤通常优化了数据挖掘的效率和效果。 本章还引入了一些新词汇，如"verify"（验证）、"formalize"（形式化）、"notion"（概念）等，它们在数据挖掘的上下文中具有特定含义。例如，"regression"（回归）在统计学中用于描述变量间的关系，而"deviation"（离差）则表示数据值与平均值的差异。 这一章为读者提供了一个全面的数据挖掘基础框架，涵盖了从理解需求到实施挖掘任务的全过程，并强调了关键概念和技术，为后续章节的学习奠定了坚实的基础。