浙江大学大数据讲解：数据挖掘与知识发现

"该资源主要涉及大数据领域，特别是数据挖掘的概念和技术。提供的教科书包括《数据挖掘：概念与技术》由Jiawei Han和Micheline Kamber合著，以及参考书《数据挖掘原理》由David Hand, Heikki Mannila和Padhraic Smyth共同撰写。课程由王灿教授主讲，涵盖了数据仓库、OLAP技术、数据预处理等方面。内容还探讨了数据挖掘的发展动力，如数据爆炸问题，以及解决方法——数据仓库和数据挖掘技术。此外，还概述了数据库技术的历史演变，从文件系统到流数据管理和挖掘。数据挖掘定义为从大量数据中发现有价值的、隐藏的模式，并讨论了其在市场分析、风险管理和欺诈检测等领域的应用。" 在这个资源中，我们可以深入学习以下几个大数据相关的知识点： 1. 数据挖掘：这是提取有价值信息的过程，涉及发现数据中的模式、规则和规律。数据挖掘不仅限于数据，还包括知识的发现。 2. 数据仓库和OLAP技术：数据仓库是用于分析的集成数据集合，而OLAP（在线分析处理）支持对数据仓库进行多维分析，以辅助决策。 3. 数据预处理：在数据挖掘之前，数据通常需要经过清洗、转换和规范化等步骤，以确保质量和准确性。 4. 数据爆炸问题：随着自动数据收集工具的进步，大量数据积累，但如何从这些数据中提取价值成为挑战。 5. 数据库技术历史：从文件系统到现代的数据库管理系统，再到数据挖掘和数据仓库，数据库技术不断进化以适应新的需求。 6. 数据挖掘的应用：数据挖掘广泛应用于市场分析、风险管理、客户关系管理和欺诈检测等领域，帮助企业做出更明智的决策。 7. 数据挖掘与其他技术的区别：例如，它与查询处理、专家系统和简单的统计分析不同，更专注于从大量数据中发现深层次的模式。 通过这些教材和课程，学习者可以系统地了解大数据分析的核心概念，并掌握如何在实际场景中运用数据挖掘技术。