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课件内容涵盖:
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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。
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