数据挖掘概念与技术（第2版）
一、引言
数据挖掘是一门跨学科的研究领域，致力于从大量、不完全、有噪声、模糊的实际应用数据中提取隐含且潜在有用的信息。作为数据科学的重要组成部分，数据挖掘通过先进的算法和技术，从数据中自动提取有用的模式，帮助人们更有效地利用数据，做出更加明智的决策。
二、数据挖掘概述
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什么激发了数据挖掘的需求？
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数据量急剧增长，使得如何有效管理和利用数据成为亟待解决的问题。
- 数据挖掘可帮助组织和个人从海量数据中发现有价值的信息，提高决策准确性。
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数据挖掘在商业、医疗、科研等领域有广泛应用，具有良好的发展前景。
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数据挖掘的概念
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数据挖掘是从数据中自动提取模式的过程，涉及探索性分析、建模和验证等阶段。
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数据挖掘的主要目标是发现数据中的隐藏模式，并将其转换为可理解的形式，便于用户理解和利用。
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数据挖掘的对象
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关系数据库：最传统、最常见的数据源之一。
- 数据仓库：用于数据分析和决策支持的大规模数据集合。
- 事务数据库：记录交易或事件的数据。
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高级数据库：如时序数据库、空间数据库等，适用于更复杂场景。
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数据挖掘的功能
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概念/类描述：描述类别的特征及其与其他类别的区别。
- 关联分析：揭示项集间的联系。
- 分类和预测：利用现有数据建模，预测未知数据的类别或值。
- 聚类分析：将相似对象归组。
- 局外者分析：识别异常对象。
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演变分析：发现随时间变化的数据模式。
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模式有趣性判断
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不是所有模式都具有实际价值。评估模式的重要性需结合业务需求。
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数据挖掘系统的分类
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按挖掘方法分类，如统计方法、机器学习、神经网络。
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按应用场景分类，如Web数据挖掘、文本数据挖掘。
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数据挖掘的主要问题
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如何有效处理大规模数据。
- 如何处理不完整、有噪声数据。
- 如何确保挖掘结果的质量和可靠性。