数据挖掘：理论与应用概述

数据挖掘综述 数据挖掘是一种复杂而深入的过程，它旨在从大量、多源、可能存在噪声和不确定性数据中提取出有价值的信息和知识。这一章首先介绍了数据挖掘的基本理论背景，强调了其应用导向性，即不仅仅是简单的数据检索，而是通过统计、分析和推理来支持决策制定，探寻数据之间的关联性和对未来趋势的预测。数据挖掘的目标不是寻求普遍适用的真理，也不是发现新的科学定律，而是发掘出与特定领域相关的、有用且可理解的知识，通常以自然语言的形式呈现。 数据挖掘的定义包含了多个关键要素，它涉及从各种数据类型中提取隐含模式，包括结构化的数据库数据（如关系型数据库）和非结构化的数据，如文本、图形、图像，甚至是分布于网络中的异构数据。数据挖掘的方法既可以用数学工具，也可以是非数学的，既可能采用演绎推理，也可能依赖归纳推断，广泛应用在信息管理、查询优化、决策支持和过程控制等领域。 数据挖掘的数据来源广泛，包括关系数据库、事务数据库、文本数据库和多媒体数据库等，具体选择取决于用户的需求和应用场景。在当前阶段，数据挖掘的主要数据来源通常是关系数据库和数据仓库，因为它们为分析提供了丰富的历史记录和结构化的数据基础。 作为一门交叉学科，数据挖掘结合了数据库管理、人工智能、数理统计、可视化以及并行计算等多个领域的知识和技术。它的研究和发展不仅限于理论层面，更侧重于实际应用中的挑战和解决方案，推动着信息技术的不断发展和进步。通过理解这些基本理论，我们可以更好地理解和应用数据挖掘技术，从而提升业务效率和决策质量。