2004年数据挖掘：算法概览与KDD应用

数据挖掘算法介绍 数据挖掘是一种强大的工具，它从海量数据中挖掘出有价值的信息，通过复杂的分析和模式识别，提取出那些非平凡的、有用、新颖且可理解的知识。这个过程涵盖了知识发现（KDD）的多个阶段，KDD是数据库知识发现的缩写，它将数据建模、验证和应用结合在一起，形成了数据挖掘的核心框架。 在KDD的背景下，数据挖掘（DM）是一个重要的组成部分，它关注的是从数据中获取知识，而不是仅仅进行预定义查询或简单的统计分析。DM更像是开设一家餐厅的过程，其中厨房（数据处理部分）负责准备各种食物（数据），团队（数据科学家）在信息科学、机器学习（人工智能的一种）、数据库技术、统计学等多个学科的支持下工作，通过可视化手段展示发现的知识。 与在线分析处理（OLAP）相比，数据挖掘更为灵活。OLAP通常被设计用于快速分析预定义的维度和数据类型，其流程通常是用户控制的，从假设到验证再到得出结论。然而，数据挖掘则没有预先设定的假设，它能在没有明确假设的情况下自动寻找隐藏在数据中的规律，这使得它能够揭示更复杂、更深入的信息，其过程可以概括为未知的输入、归纳的分析和最终的结论。 尽管两者有所区别，但数据挖掘与OLAP并非完全独立，它们之间存在着密切联系。在实际应用中，数据挖掘常常作为OLAP的补充，提供更全面的洞察和深层次的分析。例如，当用户需要探索性分析时，数据挖掘可以揭示潜在的关联和趋势，而OLAP则适用于对已知信息进行高效的分析和报告。 数据挖掘算法是信息技术领域的重要工具，它通过整合多种学科知识，如数据库管理、统计学、机器学习等，帮助企业和组织从数据海洋中提炼出关键信息，驱动决策和业务增长。随着大数据时代的到来，数据挖掘算法的应用将更加广泛，对理解和解读复杂数据的能力要求也越来越高。