《数据挖掘—概念与技术》一书由韩家炜教授撰写,基于J.Han和M.Kamber的作品,由Morgan Kaufmann出版社于2000年出版。该书全面介绍了数据挖掘的基础理论、核心技术以及实际应用,是数据科学领域的重要参考文献之一。下面将根据书中的章节概览,详细阐述数据挖掘的关键知识点。 第一章引言 数据挖掘被激发于海量数据中隐藏的价值和洞察力,随着信息技术的发展,数据的生成和积累速度远超人们的处理能力。数据挖掘从大量数据中自动发现有用的信息和知识,对于商业决策、科学研究、社会管理等众多领域具有重大意义。 数据挖掘是一种高级的数据分析方法,通过应用统计学、机器学习、人工智能等领域的算法和技术,从大量数据集中提取模式、关联、趋势等有价值的信息。这些信息往往以人类可理解的形式呈现,用于辅助决策或知识发现。 数据挖掘的对象包括关系数据库、数据仓库、事务数据库以及高级数据库系统。它的功能包括概念描述、关联分析、分类和预测、聚类分析、局外者分析以及演变分析。数据挖掘系统可以根据应用、技术和平台进行分类,同时需要关注数据质量和算法效率等主要问题。
数据挖掘的概念和技术
相关推荐
数据挖掘的概念和技术
数据挖掘概念与技术
一、绪论
1.1 数据挖掘的动机与重要性
数据挖掘作为从大量数据中提取有价值信息的过程,在信息化社会中扮演着重要角色。随着信息技术的发展,数据量急剧增长,有效发现数据中的有用信息成为紧迫需求。数据挖掘主要在商业决策支持、科学研究和社会治理等方面显著发挥作用。
1.2 什么是数据挖掘?
数据挖掘通过算法自动从数据中发现模式、关联和其他有意义信息,并将其转化为可理解的形式。涵盖统计学、机器学习、数据库技术和人工智能等多个领域知识,过程包括数据准备、模型构建、结果评估和应用部署。
1.3 数据挖掘的对象
数据挖掘可应用于关系数据库、数据仓库、事务数据库和高级数据库系统等多种数据集类型。
二、数据挖掘的功能性
2.1 概念/类别描述
数据挖掘功能包括特征化和区分,用于描述目标类的特性和比较多个类之间的差异。
2.2 关联分析
关联分析发现数据项之间的有趣关联或共现规律,如购买尿布的人通常也购买啤酒。
2.3 分类与预测
分类建立分类模型(如决策树、神经网络),预测基于历史数据的未来情况。
数据挖掘
0
2024-10-20
数据挖掘概念和技术(第 3 版)
这是一本数据挖掘领域的书籍,是曾经在信息系统课程中使用的教材之一。
算法与数据结构
2
2024-04-30
数据挖掘概念技术
韩家炜《数据挖掘概念与技术》第三版中文,涵盖数据挖掘概念与技术讲解,入门必备。
数据挖掘
3
2024-04-30
数据挖掘的概念与技术
数据挖掘作为一门理论性较强的学科,建议在实践之前打好理论基础,以避免不必要的困扰。
数据挖掘
2
2024-05-20
数据挖掘的概念与技术
数据挖掘概念与技术,包括数据仓库和数据挖掘的OLAP技术,数据预处理的方法等。
数据挖掘
2
2024-07-12
数据挖掘的概念与技术
数据挖掘是一门涉及从大量数据中提取信息的技术和过程。它包括数据预处理、模型建立、评估和部署。数据挖掘在商业和科学领域中具有广泛的应用,帮助发现隐藏在数据背后的模式和关系。
数据挖掘
2
2024-07-17
数据挖掘:概念与技术
深入探索数据宝藏
数据挖掘如同探险,从海量数据中挖掘出有价值的信息和知识。它涵盖了多种技术和方法,用于发现数据中的模式、趋势和关联规则。
核心概念:
数据预处理: 清洗、整合、转换数据,为后续分析奠定基础。
数据挖掘任务: 分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测等,每种任务都有其独特的目标和方法。
算法选择: 决策树、神经网络、支持向量机等,不同的算法适用于不同的任务和数据集。
模型评估: 评估模型的准确性、效率和泛化能力,确保其可靠性和实用性。
应用领域:
数据挖掘在各个领域都发挥着重要作用,例如:
商业智能: 洞察客户行为、优化营销策略、预测市场趋势。
金融风控: 识别欺诈交易、评估信用风险、进行精准营销。
医疗诊断: 辅助疾病诊断、预测疾病风险、制定个性化治疗方案。
科学研究: 分析实验数据、发现科学规律、推动科技进步。
掌握数据挖掘技术,您就能从数据中获得洞见,做出更明智的决策。
数据挖掘
5
2024-04-30
数据挖掘概念与技术
数据挖掘概念与技术 第一版 中文版
这本书是数据挖掘领域的经典教材,被业内认为是科学巨著,凝聚了知名学者的智慧,由华人学者完美汇总。
数据挖掘
5
2024-05-12
数据挖掘概念与技术
数据挖掘通过数据分析技术,从大量数据中发现隐藏模式和关系,帮助决策者了解趋势并做出明智决策。
数据挖掘
4
2024-05-20