数据挖掘：概念与技术探索

"这是一份关于数据挖掘的2017年9月的PPT，由南京理工大学计算机学院的徐建教授分享。主要内容涵盖了数据挖掘的基本概念、应用背景以及技术支撑。" 数据挖掘是一个复杂而重要的过程，它涉及到从海量数据中发现有价值的知识和模式。在现代社会，数据的快速增长使得人们无法单纯依赖人力进行分析，因此，数据挖掘成为了一项关键技术。徐建教授引用的教材《数据挖掘-概念与技术》中，提到了几个关键点： 1. 数据挖掘的原因：随着数据库规模的急剧扩大，如达到万亿级别，人处理这些数据的能力已显得力不从心。同时，商业和科学领域的强烈需求也推动了数据挖掘的发展。在商业领域，企业积累的大量数据，如电子商务、Web数据、银行数据等，需要通过数据挖掘来提供更优质、个性化的服务。而在科学领域，如卫星遥感、脑图像和基因数据等科研数据的积累，也需要数据挖掘技术来进行有效分析。 2. 技术支持：超大规模数据库的建设和多处理器计算机的发展为数据挖掘提供了硬件基础，而数据挖掘算法的不断进步则为软件支持。此外，海量数据搜索技术使得对大数据的快速访问成为可能。 3. 数据挖掘定义：数据挖掘不是简单的信息查找或搜索引擎的使用，而是通过复杂的算法和技术，识别出隐藏在大量数据中的模式、趋势和关联，如找出具有相同主题的新闻或同一技术领域的专利。 4. 基本概念：数据、信息和知识之间存在递进关系。数据是最原始的观测值，如体温37.5℃；信息是经过解释和上下文关联的数据，如包含姓名、年龄、性别等的健康记录；而知识则是从信息中提炼出的有意义的洞察，比如正常儿童的基础体温范围。 5. 数据挖掘的目标：通过数据挖掘，可以揭示数据背后的潜在规律，用于预测、分类、聚类等任务，帮助企业制定策略，帮助科学家验证假设，甚至推动新的理论发现。 数据挖掘是当今信息化时代的关键工具，它将无序的数据转化为有价值的洞察，为决策者提供了强有力的支持。这份PPT深入浅出地介绍了数据挖掘的基本概念和重要性，对于理解这一领域的核心理念有着极高的价值。