数据据 概念与技术
数据挖掘 概念与技术
第一章言 本章目标 ■理解对大型的、复条的和信息丰富的数据集进 行分析的必要性。 明确数据挖掘过程的目标和首要任豸。 描述数据挖掘技术的起源。 了解数据挖掘过程所具有的迭代过程和基本步 解释数据的质量对数据挖掘过程的影响 ■建立数据仓库和数据挖掘之间的联系
第一章 引言 本章目标 ◼ 理解对大型的、复杂的和信息丰富的数据集进 行分析的必要性。 ◼ 明确数据挖掘过程的目标和首要任务。 ◼ 描述数据挖掘技术的起源。 ◼ 了解数据挖掘过程所具有的迭代过程和基本步 骤。 ◼ 解释数据的质量对数据挖掘过程的影响。 ◼ 建立数据仓库和数据挖掘之间的联系
1.1概述 数据化信息产业的发展引发了数据 的大量聚集,而如何将这些数据转 化成有用有信息和知识是信息领域 所面临的问题。 ■在数据库开发设计中经历了二个阶 段的演化
1.1概述 ◼ 数据化信息产业的发展引发了数据 的大量聚集，而如何将这些数据转 化成有用有信息和知识是信息领域 所面临的问题。 ◼ 在数据库开发设计中经历了二个阶 段的演化：
■第一阶段:数据收集和数据库创建,数 据管理引发了数据存储和检索,数据库 事务处理技术研究 ■第二阶段:数据分析与理解引发了数据 仓库和数据挖掘技木的研究。 △数据仓库和数据挖掘技术的出现从根本 上是为了解决这样一个问题:在创建 个数据集,考数据的存储效率的时候, 同时考虑数据最终如何被使用和分析
◼ 第一阶段：数据收集和数据库创建，数 据管理引发了数据存储和检索，数据库 事务处理技术研究。 ◼ 第二阶段：数据分析与理解引发了数据 仓库和数据挖掘技术的研究。 △数据仓库和数据挖掘技术的出现从根本 上是为了解决这样一个问题：在创建一 个数据集,考虑数据的存储效率的时候， 同时考虑数据最终如何被使用和分析
例如,数据收集和数据库创建机制 为数据存储和检索、查询和事务处 理有效机制开发的必备基础。随着 提供查询和事豸处理的大量数据库 系统(如医院中使用的各种信息系 统)广泛应用,数据分析和理解自 然成为下 目标
◼ 例如，数据收集和数据库创建机制 为数据存储和检索、查询和事务处 理有效机制开发的必备基础。随着 提供查询和事务处理的大量数据库 系统（如医院中使用的各种信息系 统）广泛应用，数据分析和理解自 然成为下一个目标
■数据挖掘的两个根本目标:预测和描述 预测涉及到使用数据集中的一些变量或域 来预测其他我们关心的变量的未知或未 来的值:描述关注的则是找出描述可由 人类解释的数据格式。 1)预测性数据挖掘:生成己知数据集的系统 模型。 2)描述性数据挖掘:在数据集上生成新的、 非同寻常的信息
◼ 数据挖掘的两个根本目标：预测和描述 预测涉及到使用数据集中的一些变量或域 来预测其他我们关心的变量的未知或未 来的值；描述关注的则是找出描述可由 人类解释的数据格式。 1)预测性数据挖掘:生成已知数据集的系统 模型。 2)描述性数据挖掘:在数据集上生成新的、 非同寻常的信息
数据挖掘的基本任豸: 1.分类 2.回归 3.聚类 4.总结概括: 5.关联建模: 6.变化与偏差检测:
• 数据挖掘的基本任务： 1.分类： 2.回归： 3.聚类： 4.总结概括： 5.关联建模： 6.变化与偏差检测：
2数据挖掘的起源 ·大部分数据挖掘问题和相应的解决方 法都起源于传统的数据分析。 ·数据挖掘起源于多种学科,主要是统 计学和机器学习。 °统计学起源于数学,它强调数上精确 机器学习主要起源于计算机实践,它 侧重于对事物的检验,确定它表现的 好坏
• 大部分数据挖掘问题和相应的解决方 法都起源于传统的数据分析。 • 数据挖掘起源于多种学科，主要是统 计学和机器学习。 • 统计学起源于数学，它强调数上精确； 机器学习主要起源于计算机实践，它 侧重于对事物的检验，确定它表现的 好坏。 1.2 数据挖掘的起源
数据挖掘中的基本模型法则起源 于控制理论,控制理论主要应用 于工程系统和工业过程。 ·在控制理论中通过观察一个耒知 系统的输入输出信息,·来决定其 数学模型的冋题常被称为系统识 别 系统识剔是多样化的,从数据挖 掘的立场出发是预测系统的行为 并解释系统变量之间的相互作用 和关系
• 数据挖掘中的基本模型法则起源 于控制理论，控制理论主要应用 于工程系统和工业过程。 • 在控制理论中通过观察一个未知 系统的输入输出信息，来决定其 数学模型的问题常被称为系统识 别。 • 系统识别是多样化的，从数据挖 掘的立场出发是预测系统的行为， 并解释系统变量之间的相互作用 和关系
1.3数据挖掘过程 定义:数据挖掘是一个从己知 数据集合中发现和种模型、概 要和导出值的过程
定义：数据挖掘是一个从已知 数据集合中发现和种模型、概 要和导出值的过程。 1.3数据挖掘过程