数据挖掘技术概述(英文第二版)由韩家炜教授撰写,详细介绍了第九章的内容。
数据挖掘技术概述(第二版)- 韩家炜教授第九章PPT
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第九章 数据挖掘概念与技术(英文第二版) 韩家炜
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数据挖掘核心概念与技术详解####一、引言《数据挖掘:概念与技术》是一本由韩家炜教授及其合著者所著的经典教材,自2000年问世以来一直被视为学习数据挖掘领域的不可或缺之作。本书深入浅出地介绍了数据挖掘的基本原理和技术,并广泛涵盖了其应用场景,帮助读者从海量数据中提取有价值信息的能力。####二、数据挖掘概述1. 数据挖掘的定义与重要性:数据挖掘是从大量数据中自动或半自动地提取出未知、有效且可理解模式的过程,其重要性在于帮助企业和组织更好地理解和利用数据资产,从而做出更明智的决策。2. 数据挖掘的应用范围:数据挖掘可以应用于各种数据类型,包括关系数据库、数据仓库、事务数据库和高级数据库系统等,每种数据类型具有独特特性和挑战,因此需要不同的挖掘技术和方法。3. 数据挖掘的功能:数据挖掘的功能包括概念/类描述、关联分析、分类与预测、聚类分析、离群点分析及演变分析等,这些功能帮助用户识别数据中的模式和趋势。 - 概念/类描述:描述特定类别的数据特征及其与其他类别的差异。 - 关联分析:揭示不同变量之间的联系,如市场篮子分析。 - 分类与预测:通过建立模型来预测未来数据的行为或结果。 - 聚类分析:将相似的对象分组,有助于发现数据集内的结构。 - 离群点分析:识别不符合常规模式的数据点,可用于欺诈检测等领域。 - 演变分析:跟踪数据随时间的变化趋势。####三、数据仓库与OLAP技术1. 数据仓库简介:数据仓库是一种支持业务智能和决策支持系统的中心化数据存储库,收集来自多个源的数据,并将其转换为统一格式,以便于分析和报告。2. OLAP技术:在线分析处理(OLAP)是数据仓库中最常用的技术之一,允许用户快速执行复杂的分析操作,如聚合、切片和切块等。3. 多维数据模型:多维数据模型是OLAP的核心,通常采用星型、雪花型或事实星座等模式组织数据。4. OLAP操作:OLAP提供多种操作,如钻取、切片和切块等,使用户能够灵活地探索数据的不同视图。5. 数据仓库的系统结构:数据仓库的结构通常包括三层:数据源层、数据仓库层和前端工具层,确保数据的一致性和完整性。
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