数据挖掘入门：从概念到预处理

"数据挖掘总结1" 数据挖掘是随着数据量的急剧增长和存储技术的发展而兴起的一种技术，它的核心目标是从海量数据中发现隐藏的、有趣的、之前未知且潜在有用的模式或知识。与传统的数据库查询不同，数据挖掘更注重在没有明确假设的情况下探索信息，挖掘出的信息需具备新颖性、有效性和实用性。数据挖掘主要分为两大任务：分类预测型任务，如通过已知变量预测未知值，常见的方法是回归分析；描述型任务，旨在找出能解释和描述数据的模式。 数据挖掘的应用场景广泛，包括但不限于关系数据库、数据仓库、事务数据库、高级数据库系统和信息库、空间数据库、时间数据库和时间序列数据库、流数据、多媒体数据库、文本数据库和万维网（WWW）等。 在进行数据挖掘前，数据预处理是至关重要的步骤，因为原始数据往往存在不完整、噪声、不一致性等问题。数据预处理通常包括四个步骤：数据清理、数据集成、数据变换和数据规约。数据清理涉及填充空缺值、识别和处理噪声数据以及纠正数据不一致性。数据集成则是将来自多个来源的数据整合到一致的存储中，处理冗余数据。数据变换包括规范化，如最小-最大规范化和z-score规范化，以使数据落入特定区间。数据规约通过删除低贡献的属性、维规约、数据压缩和数值规约等方式减少数据量，例如使用主成分分析（PCA）方法。 关联挖掘是数据挖掘的一个重要分支，它通过寻找项集之间的频繁模式来揭示数据间的关联性。支持度是衡量项集在所有交易中出现频率的指标，最小支持度设定阈值以过滤不显著的关联规则。关联规则由X推导出Y，要求X和Y没有交集，其可信度则表示包含X和Y的交易数占包含X的交易数的比例。例如，如果2-项集{bread, milk}的支持度为0.5，且最小支持度设为0.5，那么关联规则{bread} → {milk}的支持度就是它在所有交易中出现的次数除以{bread}出现的次数。 数据挖掘是一门复杂而富有挑战性的学科，涉及到多种技术和方法，旨在从大数据中提取有价值的信息，为决策提供支持。通过有效的数据预处理和关联规则挖掘等手段，我们可以揭示数据背后的模式，为企业和社会带来洞察力和创新机会。