数据挖掘入门：概念、技术与挑战

"数据挖掘概念与技术——简介" 数据挖掘是一种从海量数据中发现有价值信息和模式的过程，它是计算机科学领域的一个重要分支，特别是在大数据分析和人工智能应用中扮演着关键角色。《数据挖掘：概念与技术》这本书由Jiawei Han和Micheline Kamber合著，由范明、孟小峰等人翻译，由机械工业出版社出版，提供了对数据挖掘基础知识的全面介绍。 1. **数据挖掘的动机**： 随着自动数据收集工具和成熟数据库技术的发展，大量数据被存储在数据库、数据仓库和其他信息存储系统中。然而，这些数据并未转化为有用的知识，反而造成了所谓的“数据爆炸”问题。为了解决这个问题，人们引入了数据仓库和数据挖掘技术。数据仓库用于集中和组织数据，而数据挖掘则用于从这些数据中提炼出有价值的信息，如规则、规律和模式。 2. **数据挖掘的历史演变**： 数据处理技术经历了从20世纪60年代的数据收集和早期数据库系统，到70年代的关系数据库模型，再到80年代的先进数据模型和面向应用的DBMS，最后到90年代至21世纪初的数据挖掘和数据仓库的兴起。这种演进反映了数据处理技术从简单存储到复杂分析的发展趋势。 3. **数据挖掘定义**： 数据挖掘（Database Mining 或 Knowledge Discovery in Databases, KDD）是对大型数据库中的信息进行深度探索，找出非平凡、蕴含的、先前未知且具有潜在价值的模式或知识。它涵盖了预处理、模式识别、模式评估和知识表示等多个步骤。 4. **数据挖掘的功能和问题**： 数据挖掘的功能包括分类、聚类、关联规则学习、序列模式挖掘、异常检测、概念描述等。然而，并非所有模式都对业务或研究有意义，因此数据挖掘面临的挑战之一是如何区分有趣模式和噪声。此外，数据挖掘系统的设计和实现需要考虑效率、准确性和可解释性等问题。 5. **数据挖掘系统分类**： 数据挖掘系统可以按照不同的标准进行分类，例如根据挖掘的任务类型（预测、描述、关联）、算法类型（基于统计、机器学习、规则推理等）以及应用领域（商业智能、生物信息学、社交网络分析等）。 6. **数据挖掘与相关概念**： 数据挖掘有时会被误称为“数据淘金”或“数据考古”，因为它涉及到从大量数据中寻找有价值的洞察。它与信息收获、商务智能等概念相关，但更侧重于自动化和系统化地发现知识。 《数据挖掘：概念与技术》一书为初学者提供了进入数据挖掘领域的坚实基础，通过深入浅出的讲解，帮助读者理解数据挖掘的基本概念、方法和技术，以应对不断增长的海量数据挑战。