数据挖掘技术概论
数据挖掘是指从大量数据中自动发现有价值的知识、模式和规律的过程。这篇资料对数据挖掘技术进行了概括性介绍,涵盖了数据挖掘的由来、数据挖掘系统、数据挖掘算法、国际会议和期刊、主要参考资料等方面。
数据挖掘的由来可以追溯到20世纪60年代,当时数据库技术开始发展,人们开始关注如何从大量数据中提取有价值的信息。随着数据库技术的发展和数据量的急剧膨胀,数据挖掘逐渐成为了一个热点领域。数据挖掘的应用非常广泛,包括商业智能、科学研究、医疗健康、金融分析等领域。
数据挖掘的基本概念包括数据挖掘系统、数据挖掘算法和数据挖掘应用。数据挖掘系统是指用于数据挖掘的软件和硬件平台,数据挖掘算法是指用于数据挖掘的数学模型和算法,数据挖掘应用是指将数据挖掘技术应用于特定领域的实际应用。
数据挖掘的基本特征包括自动发现、预测和描述三个方面。数据挖掘可以自动地从大量数据中发现有价值的知识和模式,从而实现预测和描述的功能。
数据挖掘的其他主题包括数据挖掘在商业智能、科学研究、医疗健康、金融分析等领域的应用,数据挖掘在这些领域的应用可以带来很大的经济和社会效益。
数据挖掘技术可以分为两大类:描述性数据挖掘和预测性数据挖掘。描述性数据挖掘是指从数据中发现有价值的知识和模式的过程,而预测性数据挖掘是指使用数据挖掘技术来预测未来的发展趋势。
数据挖掘算法是数据挖掘技术的核心部分,常见的数据挖掘算法包括决策树算法、神经网络算法、关联规则算法、聚类算法等。这些算法可以用于不同的数据挖掘任务,例如分类、聚类、关联规则挖掘等。
国际会议和期刊是数据挖掘领域的重要组成部分,例如SIGKDD、ICDM、ICDE、VLDB等国际会议和Journal of Data Mining、Data Mining and Knowledge Discovery等期刊为数据挖掘领域的研究和发展提供了重要的平台。
数据挖掘技术是指从大量数据中自动发现有价值的知识、模式和规律的过程,它的应用非常广泛,包括商业智能、科学研究、医疗健康、金融分析等领域。数据挖掘技术可以带来很大的经济和社会效益,对于人类社会的发展和进步具有重要的意义。