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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种数据集，如关系数据库、数据仓库、事务数据库及高级数据库系统和应用。 ####数据挖掘的功能及模式- 概念/类描述：通过提取数据集特征描述或区分不同类别。 - 关联分析：发现数据项之间的有趣关联或相关性，如市场篮分析。 - 分类与预测：建立模型预测新数据的类别或值。 - 聚类分析：将相似数据对象分组形成聚类。 - 异常检测：识别与大多数对象显著不同的异常对象。 - 时间序列分析：分析数据随时间变化的模式。 ####数据挖掘的挑战及问题- 有趣模式的发现：数据挖掘可能会发现大量模式，但真正有价值的可能很少。 - 数据挖掘系统分类：根据不同标准，数据挖掘系统可分不同类型。 - 主要问题：如数据质量、隐私保护及挖掘结果解释是数据挖掘实践中的关键挑战。 ####数据仓库与OLAP技术- 数据仓库：为数据分析设计的数据库，包含历史数据并优化以支持快速查询。 - OLAP技术：在线分析处理，支持复杂多维数据分析。