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    数据挖掘引论篇学习笔记为什么进行数据挖掘可以挖掘什么样的数据可以挖掘什么类型的模式使用的技术面向什么类型的应用数据挖掘面临的问题

    先从概念上了解数据挖掘 为什么进行数据挖掘 我们生活在大量数据日积月累的年代。分析这些数据是一种重要需求。 数据挖掘能把大型数据转化成知识 数据挖掘是信息数据的进化 可以挖掘什么样的数据 数据库数据 关系数据库是表的汇集,表中通常有大量关系数据 数据仓库数据 数据仓库是从一个或者多个数据源收集的信息存储库,存放在一致的模式下,并且通常驻留在单个站点 事务数据 事务数据库的一个记录代表一个事务,比如顾客的一次购物 其他类型数据 比如多媒体数据等等... 可以挖掘什么类型的模式 特征化与区分 数据特征化 目

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    【数据挖掘】常用的数据挖掘方法

    数据挖掘又称数据库中的知识发现,是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题,所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程 利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等, 它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。 ① 分类。分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类,其目的是通过分类模型,将数据库中的数据项映射到某个给定的类别。 它可以应用到客户的分类、客户的属性和特征分析、客

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