数据挖掘概念与技术第三版（英文原版）
一、引言
1.1 为什么需要数据挖掘？
随着信息技术的快速发展，企业和组织每天都会生成大量数据。这些数据虽然具有潜在价值，但如果不加以分析处理，就只是无意义的数字。数据挖掘正是用来从庞大数据中提取有用信息与知识的技术。
1.2 什么是数据挖掘？
数据挖掘是一种通过算法从数据集中自动识别模式的过程。这些模式可能包括规则、关联、聚类和异常等。数据挖掘的目标是从数据中提炼出有价值的信息，以便帮助决策者做出更加科学的判断。
1.3 哪些类型的数据可以进行挖掘？
数据挖掘能够应用于多种类型的数据集，具体包括：
- 结构化数据：如关系数据库中的表格数据。
- 半结构化数据：如XML文档。
- 非结构化数据：如文本、图像、音频和视频文件。
- 多媒体数据：如图像与视频流。
- Web数据：如网页内容、链接以及用户交互记录。
1.4 哪些类型的模式可以挖掘？
数据挖掘可以揭示不同类型的模式，包括：
- 关联规则：分析数据项间的联系。
- 聚类：将相似的数据对象进行归类。
- 分类：基于已知类别对新数据对象进行分类。
- 回归分析：预测数值型属性。
- 异常检测：识别出不符合常规模式的对象或事件。
1.5 数据挖掘中使用哪些技术？
数据挖掘通常结合多种算法与技术，例如：
- 决策树：用于分类任务。
- K-means 聚类：用于聚类分析。
- 支持向量机：用于分类和回归。
- 遗传算法：应用于优化问题。
- 神经网络：用于建立非线性关系模型。
1.6 数据挖掘的应用领域有哪些？
数据挖掘在众多行业中得到广泛应用，主要包括：
- 市场营销：分析与预测客户需求和行为。
- 医疗健康：辅助疾病诊断和治疗方案优化。
- 金融服务：用于信用评估和欺诈检测。
- 社交网络：用户行为分析与个性化推荐系统。
- 电信行业：预测客户流失及优化服务。
1.7 数据挖掘面临的主要挑战
在实施数据挖掘时，常面临以下挑战：
- 数据质量：数据的不准确、不完整或存在噪声，会影响挖掘结果的精确度。
- 数据量庞大：处理和存储大规模数据的需求不断增加。
- 高维数据：高维度数据可能引发“维度灾难”问题。
- 动态数据：实时数据流和频繁更新的数据集增添了挖掘的难度。
- 隐私与安全：敏感信息的泄露风险带来安全挑战。
二、了解您的数据
2.1 数据对象和属性类型
- 数据对象：每一个观察单位或实例。
- 属性类型：包括数值属性、标称属性以及二元属性等。
2.2 数据的基本统计描述
对数据集进行基本统计描述，有助于更好地理解数据特征及其分布。