数据挖掘技术详解：从数据模型到挖掘技术

"数据挖掘PPT" 本PPT主要围绕数据挖掘这一主题展开，由北京邮电大学的郑岩教授讲解。首先，PPT介绍了数据挖掘技术的基础，包括数据模型、数据仓库及其实例，以及数据挖掘的概述和技术。数据模型是数据库设计的核心，它定义了数据的结构和规则。在讲解数据模型时，提到了以下几个关键概念： 1. 基本概念：数据是数据库中存储的基本对象，是描述事物的符号记录，包括数字、字符串、日期等不同形式。数据的语义与其形式紧密关联，数据的解释是对数据含义的描述。 2. 数据库：数据库是一个长期储存在计算机中，有组织、可共享的大量数据集合。它的特点包括按照特定数据模型组织，可为多个用户共享，冗余度较低，数据独立性高，并且具有较好的可扩展性。 3. 数据库管理系统（DBMS）：DBMS作为用户与操作系统之间的中间层，用于科学地组织和存储数据，提供数据定义语言（DDL）和数据操纵语言（DML），实现数据的安全性、完整性和并发控制，以及故障恢复等功能。 在数据仓库部分，PPT可能会涉及数据仓库的构建过程，包括数据抽取、转换和加载（ETL）以及数据立方体的生成，这些是为了支持数据分析和决策制定。数据挖掘部分则会讨论如何从大量数据中发现有价值的模式、规律或知识。常见的数据挖掘技术可能包括分类、聚类、关联规则学习和序列模式挖掘等。 聚类是数据挖掘中的一种无监督学习方法，其目标是根据数据的相似性将数据集划分为不同的群体或簇。PPT可能会介绍K-means、层次聚类、DBSCAN等常见算法，并通过实例说明这些聚类方法在实际问题中的应用，如市场细分、客户行为分析、生物学研究等领域。 这份PPT为学习者提供了一个全面的数据挖掘入门框架，涵盖了从数据模型到数据仓库，再到具体的数据挖掘技术和实践应用，对于理解数据挖掘的基本原理和方法具有很大的帮助。