数据挖掘:从海量数据中探索知识
需积分: 50 28 浏览量
更新于2024-07-23
收藏 1.83MB PDF 举报
"数据挖掘是数据库知识发现过程中的关键步骤,涉及从大量数据中通过算法寻找隐藏信息。它包括统计、在线分析、情报检索、机器学习等方法。数据挖掘可以在关系数据库、数据仓库、事务数据库及高级数据库系统上进行,旨在发现概念描述、关联规则、分类、聚类、局外者分析和演变分析等模式。数据挖掘系统可分类为不同的类型,面临的主要问题包括模式的相关性、数据质量、效率和可解释性。数据仓库作为数据挖掘的重要平台,提供多维数据模型和OLAP技术,支持高效分析。数据预处理是数据挖掘前的重要步骤,用于解决数据质量、一致性等问题。"
本文主要围绕数据挖掘这一主题展开,介绍了数据挖掘的基本概念、应用领域以及所涉及的技术。首先,数据挖掘是利用特定算法在海量数据中寻找有价值信息的过程,它涵盖了多种计算机科学领域的技术,如统计学、在线分析处理(OLAP)、机器学习等。数据挖掘不仅限于传统的关系数据库,还包括数据仓库、事务数据库和高级数据库系统,这些不同类型的数据库各有其特点和适用场景。
数据挖掘的目标是发现多种模式,如描述数据特征的概念/类描述、揭示变量间关系的关联分析、预测未来的分类和预测、区分群体的聚类分析、识别异常的局外者分析以及跟踪数据随时间变化的演变分析。值得注意的是,并非所有模式都具有实际意义,数据挖掘过程中需要对发现的模式进行评估,确保其有趣且有用。
数据仓库作为数据挖掘的基石,是一种专门设计用于分析的数据库,区别于操作型数据库,提供多维数据模型(如星形、雪花和事实星座模式)以支持OLAP操作。数据仓库系统通常采用三层架构,包括数据源、数据仓库服务器和前端分析工具。为了提高性能,数据仓库会采用各种优化技术,如数据立方体的预计算、索引和元数据管理。
数据预处理是数据挖掘流程的前期阶段,包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等步骤,旨在提高数据质量,消除噪声,解决不一致性,以及将原始数据转化为适合挖掘的格式。预处理对于确保数据挖掘结果的准确性和可靠性至关重要。
通过以上内容,我们可以深入理解数据挖掘不仅仅是简单的数据分析,而是一个包含多个复杂步骤的过程,涉及到多种技术和理论,且与数据仓库和OLAP技术紧密相关。同时,数据预处理是保证数据挖掘效果的关键环节,需要得到充分的关注和投入。
2023-09-04 上传
2023-12-30 上传
2023-10-09 上传
2023-09-23 上传
2023-08-20 上传
2023-09-10 上传
![](https://profile-avatar.csdnimg.cn/default.jpg!1)
jim_101
- 粉丝: 0
- 资源: 1
最新资源
- 解决本地连接丢失无法上网的问题
- BIOS报警声音解析:故障原因与解决方法
- 广义均值移动跟踪算法在视频目标跟踪中的应用研究
- C++Builder快捷键大全:高效编程的秘密武器
- 网页制作入门:常用代码详解
- TX2440A开发板网络远程监控系统移植教程:易搭建与通用解决方案
- WebLogic10虚拟内存配置详解与优化技巧
- C#网络编程深度解析:Socket基础与应用
- 掌握Struts1:Java MVC轻量级框架详解
- 20个必备CSS代码段提升Web开发效率
- CSS样式大全:字体、文本、列表样式详解
- Proteus元件库大全:从基础到高级组件
- 74HC08芯片:高速CMOS四输入与门详细资料
- C#获取当前路径的多种方法详解
- 修复MySQL乱码问题:设置字符集为GB2312
- C语言的诞生与演进:从汇编到系统编程的革命