数据挖掘：沃尔玛案例解析与KDD过程详解

数据仓库与数据挖掘第三章Part3深入探讨了数据库中的知识发现（Knowledge Discovery in Database，KDD）这一关键概念。KDD是一个复杂的过程，旨在从数据集中挖掘出有价值的、新颖的、实用且易于理解的模式，这些模式通常表现为知识。数据作为KDD的基础，是各种事实的集合，可能源自不同数据源，既包含结构化的规则数据，也包括非结构化的自由文本或图像等。 数据挖掘是KDD的核心步骤，它涉及四个主要阶段：选择目标，确定需要挖掘的数据集；数据预处理，这包括数据整合、清洗和转换，使之适合用于数据挖掘工具；数据挖掘本身，即运用合适的算法发掘潜在模式；最后是模式解释与评价，筛选出有用模式，以用户易懂的方式呈现，并用于指导实践。 举例来说，美国沃尔玛通过数据挖掘发现购买婴儿尿布的男性顾客常会顺带购买啤酒，这一发现促使商店调整了商品布局，显著提升了销售额。数据挖掘的应用范围广泛，可以利用关系数据库、数据仓库、事务数据库、高级数据库系统等多种数据源。 数据挖掘利用数据库技术存储和管理大量数据，结合机器学习方法对数据进行深度分析，挖掘出隐藏在海量信息背后的模式和趋势。这些知识不仅限于商业领域，还可应用于科研、医疗、市场营销等各种行业，帮助企业做出更明智的决策，提高效率和竞争力。 数据挖掘是信息技术领域的重要组成部分，它通过科学的方法和技术，从数据海洋中提炼出有价值的信息，推动了现代社会的智能化和决策支持系统的进步。