电子科大大数据分析复习指南：挖掘挑战与关键技术

电子科技大学数据科学与大数据分析详细复习资料涵盖了数据挖掘及其在大数据背景下的重要性和应用。首先，资料强调了大数据的概念，它是一个包含结构化和非结构化数据的巨大集合，其特点包括海量性、高速性、多样性和价值性，这些特点推动了存储能力和计算能力的提升，以及海量数据的生成。数据挖掘的目标是通过智能方法从大量数据中发现有价值的知识和模式。 知识发现的过程包括数据清理、数据集成、数据选择、数据变换、数据挖掘、模式评估和知识表示等步骤。数据挖掘的主要任务包括关联规则挖掘（寻找数据之间的频繁模式），分类/回归（预测目标变量），聚类分析（分组相似的数据），以及离群点检测（识别异常值）。在大数据时代，数据挖掘面临诸多挑战，如数据容量巨大、实时性要求高、数据类型多样且可能存在不确定性。 章节二深入讨论了数据的性质和预处理。数据对象属性包括分类型（标称型、序数型、数值型和二元型，以及对称和非对称特性），记录数据、图数据和有序数据等形式。不同数据类型的度量方法如标称型的二元变量相异度、序数型变量的秩映射和数值型的欧氏距离、曼哈顿距离、闵可夫斯基距离等被详细介绍。此外，还探讨了相似性度量的其他选项，如余弦距离、相关系数、马氏距离和KL散度。数据描述部分则关注于中心趋势和分布的概括，为后续的数据分析提供了基础。 这些内容对于准备电子科技大学数据科学与大数据分析课程考试的学生来说，是不可或缺的复习材料，它帮助学生理解数据挖掘的核心概念、技术和挑战，以及如何有效地处理和分析大规模数据。