数据挖掘：知识与创新的全景

数据库中蕴藏着丰富的关联知识，等待被挖掘和利用。关联是指两个或多个变量取值之间存在的规律性联系。 关联知识的形式多种多样，包括： 简单关联规则 多层关联规则 多维关联规则 量化关联规则 基于约束的关联规则 例如，购物篮分析可以发现不同商品之间的关联规则，揭示顾客的购买习惯。 Apriori算法和频繁模式树（FP-树）是两种常用的关联规则挖掘算法。

本书详尽探讨了数据挖掘与知识发现领域的基础理论及研究方法。阐述了KDD和数据挖掘的概念，分析了数据挖掘的目标和知识发现的过程，深入探讨了相关领域和实际应用。

数据挖掘是一种新兴的多学科交叉应用领域，用于从庞大且可能混乱的数据集中提取有意义的模式和知识。它在各个行业发挥着日益重要的作用，帮助决策制定。本书涵盖了数据挖掘的基本原理、概念和技术，重点关注如何从嘈杂、不完整甚至矛盾的数据中挖掘知识。

科技管理作为科技活动中不可或缺的一部分，正逐步从传统的人工管理向信息化、智能化转变。探讨了如何利用工作流技术优化科技管理的项目申报审批流程，以及数据挖掘技术在发现科技趋势和模式中的应用。同时，GIS技术的应用使得科研成果在地理空间上得以清晰展示，帮助研究人员更好地理解其影响范围和发展趋势。

Excel是目前应用广泛且易于上手的电子表格软件，其强大的数据统计分析和图表制作功能使其成为数据挖掘的首选工具。Microsoft Office Excel 2013作为里程碑式产品，特别针对大数据和互联网时代的需求进行了优化，引入了Power Query、Power View、Power Map和PowerPivot等新功能，极大地增强了其在数据挖掘领域的应用价值。

从数据海洋到智慧宝藏：数据挖掘与知识发现 数据挖掘与知识发现（KDD）是从海量数据中提取有价值、可理解的知识的过程，如同从矿石中提炼出珍贵金属。这一过程通常包含以下关键步骤： 数据选择: 明确目标，从庞杂的数据源中选择与目标相关的数据。 数据预处理: 清洗、集成、转换数据，为后续分析做好准备，如同淘金前的筛选和清洗。 数据挖掘: 应用各种算法和技术，从数据中发现潜在的模式、关联和趋势。 模式评估: 对挖掘出的模式进行评估，筛选出真正有意义的结果，去伪存真。 知识表示: 将发现的知识以用户可理解的方式呈现，例如可视化图表、规则描述等。 KDD 在现实世界中应用广泛，例如： 商业智能: 分析客户数据，制定精准营销策略，提高客户满意度。 金融风险控制: 识别欺诈交易，预测信用风险，保障金融安全。 医疗诊断: 分析患者数据，辅助疾病诊断，制定个性化治疗方案。 网络安全: 检测异常网络行为，预测潜在安全威胁，保护网络安全。

深入浅出地讲解知识图谱的核心概念与前沿技术，并结合最新的研究成果和实际案例，帮助你快速掌握知识抽取与挖掘的精髓。

创新的预测技术包括趋势外推法、时间序列法和回归分析法等多种算法，这些方法理论成熟，通过标准技术分析模型参数。7.1章节概述了这些技术。

基于机器学习的语音驱动人脸动画技术方法