数据挖掘的定义及其技术概述

浙江大学控制科学与工程学系研究生课程，主要探讨数据挖掘技术的纯理论和应用。课程内容涵盖广泛，适合具备一定数据挖掘理论基础的学者学习。所有内容均以PPT格式呈现。

数据挖掘技术涵盖了描述型和预言型两大类，通过多种算法和模型实现数据的有效分析和提取。其过程包括数据准备、模型建立、模式评估和部署等关键步骤。

《数据挖掘概念与技术》的中文版是一本经典教材，首次出版于2000年。它详尽地介绍了数据挖掘的基本概念和技术应用。

这本书详细介绍了数据挖掘的各种技术，是数据科学领域中最经典的英文书籍之一。

介绍数据挖掘技术的基本原理及其在处理PPty文件方面的应用。数据挖掘技术通过分析大数据集，发现隐藏在其中的模式和关联，为信息处理和决策提供支持。PPty文件是一种常见的数据格式，数据挖掘技术能够有效地从中提取有用信息，帮助用户理解和利用数据。

数据挖掘是一种技术，用于从庞大的、不完整、有噪音、模糊、随机的实际应用数据中提取潜在的有用信息和知识，这些信息通常不为人所知。

数据挖掘技术概述####导论和数据挖掘概述数据挖掘是一门新兴的跨学科领域，从大量、不完整、噪声干扰、模糊不清及随机存在的实际数据中，提取事先未知但潜在有用的信息和知识。本书《数据挖掘技术概述》由韩家炜编写，基于J. Han和M. Kamber的原著，由Morgan Kaufmann出版社于2000年出版。 - 数据挖掘的重要性及应用场景：数据挖掘在于帮助企业和组织从海量数据中发现有价值的模式，这些模式可用于指导决策、优化业务流程和提高效率。 - 数据挖掘的定义：数据挖掘是一种从大数据中提取有用信息的过程，包括数据清洗、数据转换和应用数据挖掘算法等多个步骤。 - 适用数据类型：数据挖掘可应用于多

定义表结构（模式） 创建、删除和修改表 定义视图（外部模式） 创建和删除视图 通过删除和创建间接修改视图

这本由我校教师编著，并由顾冠群院士生前审阅的书籍，深入探讨了数据挖掘技术，及其在各个领域的应用。