数据挖掘详解：关键知识点与应用领域

数据挖掘是信息技术领域的重要分支，主要关注从大量数据中提取有价值的信息和知识。以下是对相关知识点的详细解析： 1. **Web挖掘分类**：Web挖掘分为三个主要类别：Web内容挖掘（如文本挖掘、网页内容理解）、Web结构挖掘（网页链接分析、页面布局分析）和Web使用挖掘（用户行为模式识别、点击流分析）。 2. **数据仓库特征**：数据仓库需要具备四个方面的统一性：数据源的统一、数据格式的统一、数据结构的统一以及数据特征的统一，确保数据的一致性和可用性。 3. **数据分割方法**：数据分割可能依据时间、空间、属性和策略（如K-means聚类或分层）进行，目的是减少数据处理的复杂性和提高效率。 4. **噪声数据处理**：常用方法包括删除、替换（如使用平均值或中位数填充）、修正和转换（如规范化或标准化）来处理数据中的异常值或不一致信息。 5. **数值归约方法**：包括直方图编码、频率直方图、线性回归和多项式回归，以及对数模型等，用于数据压缩和简化。 6. **关联规则评估**：评价关联规则的两个关键指标是支持度（一个规则在所有交易中出现的频率）和置信度（规则A发生时规则B随之发生的概率），用于衡量规则的实用性和有效性。 7. **多维数据集架构**：多维数据集常采用星型架构（围绕中心表连接其他表）或雪花型架构（中心表与其他表通过链接层层关联）。 8. **决策树构建**：决策树的结点通常表示属性或特征，分支代表属性的可能取值，帮助做出决策。 9. **关联类型**：关联可以分为简单关联（单个物品之间的关系）和复合关联（多个物品之间的关系）。 10. **BP神经网络**：BP神经网络的激活函数通常是非线性的，如Sigmoid函数，其作用函数定义了网络如何根据输入信号调整权重。 11. **数据挖掘过程**：包括业务理解、数据准备、建模和评估、以及知识提取和知识应用等步骤。 12. **数据挖掘技术领域**：涉及机器学习（如决策树、神经网络）、统计分析和数据库技术。 13. **数据挖掘功能**：包括分类、预测、聚类、关联分析、序列模式挖掘、异常检测和市场篮子分析。 14. **人工神经网络特性**：人工神经网络具有分布式存储、并行处理和自适应学习的特点，结构模型主要包括感知器网络、循环神经网络和自组织网络。 15. **数据仓库特性**：数据仓库的数据具有历史、集成、稳定和随时间变化的特性。 16. **数据层次划分**：数据通常被划分为事实表、维度表、事实视图和维度视图等层次。 17. **数据预处理内容**：包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约，确保数据质量。 18. **平滑分箱数据方法**：包括等频分箱和平滑分箱，后者能处理连续变量的非均匀分布。 19. **知识类型**：数据挖掘发现的知识类型包括描述性知识、预测性知识、诊断性知识和规范性知识。 20. **OLAP组织方式**：主要的OLAP组织方式是维度模型（星型模型）和事实表模型（雪花型模型）。 21. **OLAP操作**：常见的OLAP分析包括切片（选择维度）、dice（旋转）和钻取（深入细节）。 22. **DSS与CDS区别**：传统决策支持系统依赖于专家知识，新决策支持系统则基于数据驱动，建立在数据仓库和商业智能技术上。 23. **OLAP数据组织方式**：再次强调了维度模型和事实表模型。 24. **SQL Server 2000组件**：SQL Server 2000的OLAP组件是MSOLAP（Microsoft SQL Server Analysis Services），OLAP操作窗口被称为多维数据集或多维立方体。 25. **BP神经网络结构**：由输入层、隐藏层和输出层，以及一或多个节点（神经元）组成。 26. **遗传算法算子**：包括选择、交叉和变异操作，用于优化搜索过程。 27. **聚类分析变量类型**：数据类型包括区间标度变量（定量数据）、定性变量（分类数据）、有序变量（等级数据）和混合类型。 28. **距离计算公式**：常用的有欧氏距离、曼哈顿距离和余弦相似度。 29. **聚类算法**：基于划分的聚类算法有K-means和DBSCAN。 30. **Clementine工作流**：工作流由数据准备、模型开发和结果解释等节点构成。 31. **数据挖掘目标**：简单来说，数据挖掘是寻找隐藏在大量数据中的有用模式或信息的过程。 32. **相关术语**：数据挖掘相关的其他名称还包括数据开采、知识发现、商业智能等。 数据挖掘涵盖了广泛的技术手段和应用场景，从数据收集到处理、分析，再到知识提取和应用，是一个复杂且深入的信息挖掘过程。