数据库知识发现与数据挖掘：史忠植解读

"知识发现和数据挖掘--史忠植" 史忠植教授的这本书"知识发现和数据挖掘"在中国大陆享有盛誉，它深入探讨了如何从海量数据中挖掘有价值的知识。知识发现是一个涵盖多领域的广阔主题，涉及经济、工业、农业、军事和社会等多个方面。在这一过程中，数据的形式多种多样，包括数字、符号、图形、图像和声音等，并且数据的组织结构可以是结构化、半结构化或非结构化的。 数据库知识发现，特别是针对关系型数据库的知识发现（KDD），是一个活跃的研究领域。KDD被定义为从数据中识别出有用模式的过程，这些模式应当是新颖的、有效的，并且易于理解。尽管不同的研究领域可能有不同的术语来描述这个过程，如数据挖掘、信息抽取、智能数据分析等，但它们的核心目标是一致的，即从数据中提取有价值的信息。 知识发现的任务主要包括几个关键步骤。首先，数据总结是通过计算统计值、绘制图表等方式对原始数据进行概括。其次，分类是依据预定义的模型将数据分组，通常需要有标注的训练数据。接着，聚类是一种无监督学习方法，用于根据数据特性自然地划分数据集。相关性分析则是为了揭示特征间的依赖关系，其中关联规则是一种重要的分析手段，用来发现项集之间的频繁模式。 此外，书中还可能涵盖了异常检测、概念漂移、预测建模以及可视化技术等内容。这些工具和技术的目的是为了从复杂的数据库中提取出隐藏的、潜在有用的知识，帮助决策者做出明智的判断和预测。知识发现不仅有助于提升业务效率，也是推动科技进步和创新的关键驱动力。通过对大数据的深入分析，可以发现新的趋势、模式和洞察，为企业和科学研究带来深远的影响。