数据挖掘基础知识与主要功能

"数据挖掘相关的填空题及答案文档，涵盖了数据挖掘的基本概念、功能、模式兴趣度衡量标准，以及Web挖掘和数据仓库的内容。" 本文档主要涉及数据挖掘的基础知识，包括其目的、功能、模式兴趣度的度量方法，以及在Web环境中的应用和数据仓库的概念。数据挖掘是一种从大量数据中提取有价值、新颖、隐藏模式的技术，旨在帮助决策者发现潜在的信息。它主要包括概念描述、关联分析、分类与预测、聚类分析、孤立点分析以及趋势和演变分析等多种功能。 1. 概念/类描述：这一功能旨在识别数据集中不同对象或事件的共性特征，从而形成概括性的描述或类别。 2. 关联分析：通过发现不同项目之间的频繁共现关系，如购物篮分析，来揭示“如果购买A，那么可能也会购买B”的模式。 3. 分类和预测：通过构建模型对新数据进行预测，例如使用决策树、神经网络或支持向量机等算法。 4. 聚类分析：将相似数据对象分组，每个组内的对象相似度高，组间的对象相似度低。 5. 孤立点分析：识别数据集中的异常值，这些值在大多数情况下与其他数据点显著不同。 6. 趋势和演变分析：用于理解数据随时间的变化规律，发现增长、下降或其他模式。 模式兴趣度是评估挖掘结果价值的关键因素，可以分为主观和客观两种度量。主观度量依赖于用户对模式的理解和价值判断，如新颖性、实用性等；客观度量则基于模式的统计特性，如支持度、置信度等，这些指标可以量化模式在数据集中的普遍性和可信度。 Web结构挖掘关注的是网页之间的超链接结构，这有助于理解网页间的相互关系。WebUsage挖掘则侧重于分析用户与网络交互产生的日志数据，以洞察用户行为模式。 数据仓库是数据挖掘的重要背景，它是围绕特定主题组织的、集成的、随时间变化的数据集合，旨在支持管理决策。数据仓库通常从多个源系统中提取数据，并进行清洗和转换，以便于分析。 对于电子商务网站的Web数据挖掘，内容挖掘涉及文本、图像等信息的处理；结构挖掘研究网页的布局和链接结构；使用挖掘则关注用户的浏览历史和行为模式，以优化网站设计和服务。 数据挖掘是一个多维度、跨领域的领域，涉及多种技术和方法，旨在从大数据中提炼知识，服务于实际应用。理解和掌握这些基本概念对于理解和应用数据挖掘至关重要。