数据挖掘入门：核心概念与预处理技术

"北京工业大学的数据挖掘课程资料，涵盖了数据仓库、数据挖掘定义、数据挖掘方法、数据属性类型、数据相似性度量、数据预处理、离群点检测以及数据仓库与在线分析处理(OLAP)技术的基本概念。" 数据挖掘是一个多步骤的过程，涉及从大量数据中提取有价值信息。首先，数据仓库是数据挖掘的基础，它是一个专门为特定主题设计的、整合了多个源数据的存储系统，数据在其中是随着时间变化的，但是一旦存储就保持稳定，以便于分析和决策。 数据挖掘不仅仅是简单的数据查找，而是寻找未知模式和知识的过程。这些模式可以分为几大类：分类（预测类别标签）、估值（估计数值属性）、预测（对未来事件的估计）、关联规则（发现项集之间的频繁关系）、聚类（无监督学习，将数据分成相似的组）、描述（概括数据的主要特征）和可视化（将数据呈现为易于理解的图形形式）。 数据属性是数据的基本单元，有四种主要类型：标名的（如颜色名称）、二元的（如是/否）、序数的（如等级）和数值的（如价格）。数据的中心趋势度量包括均值（平均值）、中位数（中间值）和众数（出现频率最高的值），这些都是衡量数据集中趋势的重要统计量。 数据相似性和异度量通常用距离度量来评估，如欧式距离是最常见的一种，它是二维或多维空间中两点间的直线距离。此外，还有曼哈顿距离和切比雪夫距离，它们在特定场景下有其独特用途。离群点分析是数据预处理的关键部分，可以通过聚类方法检测那些远离大多数数据点的异常值。 数据预处理是为了提高数据质量，它包括数据清理（去除错误或不一致的数据）、数据集成（合并来自不同源的数据）、数据归纳（将数据转换为更简洁的形式）和数据变换（如标准化或归一化）。处理缺失值的方法有忽略、手工填充或使用算法自动填充。离群点检测则可以利用聚类算法，将离群点识别为不属于任何主要簇的值。 最后，数据仓库和在线分析处理(OLAP)是商业智能的核心组成部分。数据仓库是决策支持系统的后端，它提供了一个结构化的环境，便于分析。OLAP则提供了快速、交互式的多维数据分析能力，帮助用户从不同角度深入理解数据仓库中的信息。 总结来说，这个资料涵盖了数据挖掘的各个关键方面，从基础概念到实际操作技巧，是理解和实践数据挖掘技术的宝贵资源。