统计学与数据挖掘：谢邦昌教授解读

"该资源是辅仁大学谢邦昌教授关于统计学在数据挖掘中应用的讲义，适合初学者，不涉及深奥的数学和算法，主要讲解统计学如何在数据挖掘中发挥作用。讲义提及了《TechnologyReview》杂志列出的十大创新技术，其中数据挖掘被列为改变未来的重要趋势之一。数据挖掘被定义为非平凡的过程，通过识别数据中的有效、新颖、潜在有用且可理解的模式来实现知识发现。" 在数据挖掘领域，统计学扮演着至关重要的角色。数据挖掘（Data Mining），顾名思义，就是从海量数据中挖掘有价值的信息。这个过程不仅仅是简单的数据收集，而是涉及到对数据的深度分析和理解。正如Usama M. Fayyad所述，数据挖掘作为一个领域直到他帮助开创时才真正存在，强调了这一领域的创新性和实践性。 统计学作为数据挖掘的基础工具，提供了许多方法和技术，如趋势分析（Trend）、特征识别（Pattern）和相关性分析（Relationship）。这些工具帮助我们从看似无序的数据中找出规律，揭示隐藏的模式，从而支持决策制定和预测。 知识发现（Knowledge Discovery in Databases，KDD）是数据挖掘的核心目标，旨在将原始数据转化为可操作的知识。谢邦昌教授引用了Fayyad等人在1996年的定义，指出知识发现是一个非平凡的过程，它涉及到验证、新颖性、实用性以及对数据模式的最终理解。 讲义中还提到了其他九项未来科技大预言，包括机器与人脑的接口、塑料晶体管、数字权利管理、生物测定学、语言识别处理、微光学技术、解码、机器人设计和微应用流体学。这些技术预示着未来科技发展的多元化和深远影响，而数据挖掘作为其中之一，将在大数据时代的数据分析和决策支持中发挥越来越关键的作用。 统计学在数据挖掘中的应用是一个综合性的过程，涵盖了数据的预处理、模式识别、模型构建和验证等多个环节。通过学习这门课程，读者可以掌握如何利用统计方法和工具，从大量数据中提炼出有价值的洞见，从而在实际问题中实现数据驱动的决策。