"北京大学软件与微电子学院莫同老师数据挖掘课程复习资料及其应用"

"北京大学软件与微电子学院莫同老师数据挖掘课程复习资料.doc是一份涵盖数据挖掘概述及其应用的资料。在第1讲中，数据挖掘与知识的关系被明确解释：数据作为对象的描述结果，其中包含属性的特征，而知识则是基于数据所蕴含的信息而产生的，有助于达成既定目标。具体来说，数据记录了现象，通过总结现象获得知识。此外，资料还列举了数据挖掘的应用，并阐述了其在不同领域中的作用。 首先，在分类方面，数据挖掘应用涵盖了多个领域，例如医疗、金融和电信等。通过分类，可以根据对象的特征判断其所属的类别，实现一定程度的指导学习。在医疗领域，数据挖掘可以用于预测肿瘤细胞的良性或恶性，帮助医生进行诊断和治疗。在金融领域，数据挖掘可用于识别信用卡交易的合法性，以防止欺诈行为的发生。在电信领域，数据挖掘可以进行客户流失分析，帮助运营商更好地了解客户需求并采取相应措施。 其次，聚类也是数据挖掘的应用之一。通过聚类，可以将相似的对象归为一类，有助于进行无指导学习。在文档整理方面，数据挖掘可用于文档的归并与整理，提高浏览效率。在市场营销中，数据挖掘可以进行客户细分，帮助企业更好地定位目标客户群。在金融领域，数据挖掘可以帮助投资者发现价格波动相似的股票，为投资决策提供依据。 另外，关联分析也是数据挖掘中的重要应用之一。通过关联分析，可以发现数据记录之间的依赖关系，例如购物分析可用于促销和销售管理。医疗领域中，数据挖掘可发现病症与某种疾病的关联，有助于通过症状诊断疾病。 最后，顾客分类也是数据挖掘的一个重要应用。通过数据挖掘技术，可以分析顾客的行为，识别不同的顾客需求，并预测新顾客所受影响的因素。在汽车保险领域，数据挖掘可以帮助识别假造事故，从而预防保险欺诈行为的发生。 综上所述，数据挖掘在多个领域中发挥着重要作用，包括医疗、金融、市场营销等领域。通过数据挖掘，可以更好地理解数据所蕴含的信息，帮助实现许多既定目标。因此，数据挖掘的学习和应用具有广泛的实际意义，在未来的发展中将继续发挥重要作用。"