数据挖掘基础：第二章-数据概念与属性解析

"第二章 数据挖掘基础 - Introduction to Data Mining 课件" 在数据挖掘领域，了解数据的本质和处理方式是至关重要的。本课件详细介绍了数据挖掘的基本概念，特别是从数据的角度出发，深入探讨了数据的构成和特性。由Tan、Steinbach和Kumar编写的"Introduction to Data Mining"为我们提供了宝贵的理论知识。 首先，数据被定义为数据对象及其属性的集合。这里的每个数据对象都有其特定的属性，即数据对象的性质或特征。例如，对于一个人来说，眼睛的颜色就是一种属性；对于天气而言，温度是另一个属性。在数据科学中，这些属性也被称为变量、字段、特性或特征。 数据对象，又称为记录、点、案例、样本、实体或实例，是由一组属性描述的。例如，一个简单的税务数据集可能包含对象（如纳税人的记录），每个记录由多个属性组成，如Tid（唯一标识符）、Refund（退款状态）、Marital Status（婚姻状况）、Taxable Income（应税收入）和Cheat（是否作弊）。这样的数据集提供了关于纳税人行为和属性的信息。 接下来，讨论了属性值的概念。属性值是分配给每个属性的具体数值或符号。同一个属性可以有不同的值，比如“Marital Status”属性可以有“Single”，“Married”，“Divorced”等不同的状态。属性值的类型可以是定量的（如数字，如收入）或定性的（如类别，如婚姻状况）。 数据挖掘的目标是从这些海量数据中发现有价值的知识和模式。这通常涉及预处理步骤，如数据清洗（处理缺失值、异常值和不一致性）、数据集成（合并来自不同源的数据）和数据转换（将数据转化为适合挖掘的形式，如规范化或离散化）。之后，通过运用分类、聚类、关联规则学习等方法来揭示隐藏的规律。 此外，课件中还可能会涵盖数据的其他重要方面，如数据的质量、数据的分布、数据的结构（如结构化、半结构化和非结构化数据）以及数据的存储形式（如数据库、数据仓库和数据湖）。这些内容都是数据挖掘过程中的关键要素，它们共同决定了数据挖掘的效率和结果的有效性。 "Introduction to Data Mining"的第二章提供了数据挖掘基础知识的全面概述，帮助读者建立对数据的理解，为进一步的学习和实践打下坚实的基础。通过对这些基本概念的深入理解，数据科学家和分析人员能够更有效地处理和分析数据，从而提取出有价值的信息，支持业务决策和科学研究。