"数据与属性：对象属性集合及其特征描述"

数据是指描述现实世界中事物的符号记录，是信息的表现形式。在数据中，我们可以通过数据对象来描述和记录具体的实体或实例，而数据对象具有一系列的属性，用来描述和区分不同的对象。属性也可以被称为变量、字段、特征、尺寸或特征，用来描述一个对象的各个属性集合。 在实际的数据集中，我们可以以记录、点、案例、样本、实体或实例的方式来表示数据对象。每一个数据对象都由一系列的属性组成，这些属性可以是对象的特征，如人的眼睛颜色、温度等。属性值是分配给特定对象属性的数字或符号，不同的属性可以映射到不同的属性值。例如，身高这个属性可以用英尺或米来衡量，而ID和年龄这些属性的值都是整数类型。 数据是一个更接近于真实世界的抽象概念，在实际应用中，数据可能会拥有不同的表示方式和结构。数据的结构指的是数据对象之间的关系，不同的属性之间可能存在关联或依赖关系。例如，在一份退款婚姻状态应纳税的收入欺诈数据中，属性目标表示了每个数据对象的属性集合，包括婚姻状态、退款金额、收入等。通过这些属性，我们可以对数据进行更加详细的分析和挖掘。 数据可能不完整，即数据对象的某些属性可能缺失或者没有录入。这种不完整的数据可能会影响我们对数据进行分析和挖掘的结果，因此在数据处理过程中需要进行处理和填充。另外，数据还可能存在一定的噪声和异常值，可能是由于数据采集过程中的误差或其他因素导致的。处理这些噪声和异常值是数据挖掘过程中的一项重要任务。 在数据挖掘导论中，我们将进一步深入探讨数据的概念和属性，在此基础上进行数据挖掘的应用和技术。数据挖掘是一门通过从大量数据中自动发现模式、规律和知识的技术和方法。数据挖掘的目标是从数据中提取有价值的信息，用来支持决策和预测，从而帮助人们更好地理解和利用数据。 总结而言，数据是描述现实世界的符号记录，在数据中我们可以通过数据对象和属性来描述和区分不同的实体。属性是对象的特征或属性，属性值是分配给特定对象属性的数字或符号。数据可能具有不同的结构和表示方式，可能不完整，同时还可能包含噪声和异常值。数据挖掘是一项通过从大量数据中发现模式和知识的技术和方法，旨在提取有价值的信息用于决策和预测。