数据挖掘与数值归约：王灿教授讲解

"该资源是浙江大学关于大数据的讲解，主要涉及数值归约这一数据预处理技术，用于减少数据量。课程由王灿主讲，并推荐了相关教材和参考书籍。内容涵盖数据挖掘的概述、数据仓库与OLAP技术、以及数据库技术的演化。数据挖掘的目标是从大量数据中发现有价值的模式或知识，广泛应用于市场分析、风险管理和欺诈检测等领域。" 在大数据处理中，数值归约是一种关键的技术，其目的是通过简化数据表示来减小数据集的大小。这包括有参方法和无参方法。有参方法利用参数模型来估计数据，如线性回归模型（Y=α+βX）和多元回归，这些模型能以较少的参数概括数据。对数线性模型则用于近似离散的多维数据概率分布。无参方法则不依赖于参数模型，例如使用直方图对数据进行分段，聚类方法将数据点分组，以及选样技术（如随机抽样）来减少样本数量。 数据挖掘是应对数据爆炸问题的核心手段，随着自动数据收集工具和成熟数据库技术的发展，大量数据被存储，但如何从中提取有价值信息成为挑战。因此，数据仓库和在线分析处理（OLAP）技术应运而生，它们提供了数据存储和快速查询的能力。数据挖掘则进一步深入，通过找出隐藏的模式、规则和趋势，为决策支持提供依据。 数据库技术随着时间不断演进，从早期的文件系统到关系数据库管理系统（RDBMS），再到面向对象数据库、数据仓库、数据挖掘，以及后来的流数据管理和XML数据库等。这些技术的进步推动了数据处理能力的提升。 数据挖掘不仅仅是数据的简单分析，它涵盖了知识发现、模式分析等多个层面，包括知识挖掘（KDD）、模式提炼等。应用领域广泛，如市场分析（细分、交叉销售、CRM）、风险评估（预测、客户保留）、保险业改进、质量控制和欺诈检测等。这些应用展示了数据挖掘在现代商业和社会中的重要价值。