数据挖掘与信息安全综述课件

广工大四专业课课程PPT探讨了数据挖掘和信息安全两门课程的关键内容。

数据挖掘结合了多学科技术，在各个领域的决策支持中发挥着至关重要的作用。它应用于企业决策、市场策略等方面，成为决策支持系统不可或缺的一部分。该综述从技术和应用角度深入探讨了数据挖掘。

随着数据挖掘技术的进步，OLAP（在线分析处理）算法正逐步演化。OLAP主要限于少量维度和数据类型，由用户控制其流程，包括假设、验证和结论。而数据挖掘则在不明确假设的情况下，探索信息并发现知识，具有未知、有效和实用的特点。它能自动发现隐藏在数据中的规律，比OLAP更复杂和细致。数据挖掘的归纳过程通过发现未知的联系，丰富了分析的结论。

顾名思义，数据挖掘是从海量数据中提取有用信息的过程。随着技术的发展，数据挖掘在全球范围内得到了广泛应用，预计未来几年市场将保持快速增长。2000年7月，IDC发布了信息存取工具市场的报告，预测数据挖掘市场到2002年将达到22亿美元。数据挖掘不仅是技术进步的体现，更是未来中国新兴产业的重要组成部分。从“数据挖掘讨论组”网站整理了关于数据挖掘基本理论和方法的内容，帮助读者深入了解该领域。

本书全面讲述了数据挖掘的概念、方法、技术和最新研究进展，经过全面修订，重点讨论了数据预处理、频繁模式挖掘、分类和聚类等内容。还详细探讨了OLAP、离群点检测以及挖掘网络和复杂数据类型的方法，强调了其在各个重要应用领域中的应用。

《数据挖掘：概念与技术》是一本深入探讨数据挖掘领域的经典著作，作者韩家炜及其合著者Kamber为读者提供了丰富的理论知识和技术实践指导。本书帮助读者理解数据挖掘的基本概念、掌握关键技术和方法，并能够将这些知识应用于实际场景中。数据挖掘作为一种强大的工具，能够从大量数据中提取有价值的信息和知识。随着信息技术的发展和数据量的爆炸性增长，如何有效地管理和利用这些数据成为企业和组织面临的重大挑战之一。数据挖掘的应用可以帮助企业发现市场趋势、优化运营流程、提高客户满意度等，因此对现代商业和社会研究具有极其重要的意义。数据挖掘是指从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。这些信息和知识通常以模型的形式展现，如规则、模式、分布等。数据挖掘可以在多种数据源上执行，主要包括关系数据库、数据仓库、事务数据库和高级数据库系统。其主要功能包括但不限于概念/类描述、关联分析、分类和预测、聚类分析、局外者分析和演变分析。数据挖掘系统可以根据不同的标准进行分类，例如按挖掘任务、挖掘策略或系统架构等。尽管数据挖掘具有广泛的应用前景，但在实践中仍面临许多挑战，包括数据质量、算法效率、结果解释等。这些问题直接影响着数据挖掘的效果和可靠性。

本课件涵盖数据挖掘常用工具、数据处理、挖掘建模、关联规则等内容，还提供多类实战项目分析，适用于数据挖掘课程学习者、从业者。

机械工业出版，由 JiaWei Han 撰写，本课件撷取了书中的核心知识，内容丰富详尽。

技术路线和实现方法 数据挖掘应用服务器管理平台 行业应用 阶段一- 模型创建可视化- 服务器调度和监听- 数据抽取工具研制- 用户界面友好 阶段二- 模型显示可视化- 模型组件的应用- 特定行业应用- 组件二次开发应用- 人机接口友好 数据仓库建模数据挖掘算法实现服务器框架构建