数据仓库与数据挖掘核心概念及任务解析

"数据仓库与数据挖掘的个人复习资料，涵盖了数据挖掘的定义、知识发现过程、数据挖掘任务以及各种具体的数据分析技术，如关联规则、分类、回归、聚类和异常检测。此外，还讨论了数据集的主要特征、异常值检测方法以及不同属性类型的数据对象相似度计算。" 在数据仓库与数据挖掘领域，数据挖掘是关键的技术之一，其目的是从海量数据中发现有价值的信息和知识。数据挖掘通常包括预测性任务和描述性任务。预测性任务如回归和分类，根据某些属性的值来预测其他属性；而描述性任务如关联规则和聚类，则用于揭示数据中的模式和关系。 知识发现（KDD）是数据挖掘的一个完整过程，它包含了多个步骤，包括数据清理、数据集成、数据选择、数据变换、数据挖掘以及知识评估。这些步骤确保了从原始数据到有用知识的转化。数据清理处理噪声和不一致性，数据集成解决来自不同数据源的问题，数据选择则针对特定任务进行数据过滤，数据变换统一数据格式，数据挖掘阶段实际执行模式搜索，最后通过知识评估来验证发现模式的有效性和实用性。 数据挖掘任务主要包括分类、回归、关联规则挖掘、聚类和异常检测。分类是建立模型预测类标签，如决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等；回归则是预测连续属性的值；关联规则挖掘寻找事务数据中的频繁项集；聚类对无标签数据进行分组，如K-means算法；异常检测则识别与正常模式显著不同的观测值。 数据集的特征包括维度（特征数量）、稀疏性（空值比例）、分辨率（数据粒度）和分布（数据的统计特性）。识别异常值的方法有箱线图（超出IQR的值被视为异常）和3σ原则。对于包含不同属性类型的数据，计算对象相似度时，通常会分别处理标称属性、序数属性和数值属性，并取平均得到整体的相似度矩阵。 了解这些基本概念和技术对于理解和应用数据仓库与数据挖掘至关重要，它们在业务分析、市场预测、风险管理等领域有着广泛应用。深入掌握这些知识将有助于提升数据分析和决策支持的能力。