Data-Mining-and-Knowledge-Discovery-Handbook-Overview

数据仓库与数据挖掘是信息技术领域中的重要组成部分，尤其在当今大数据时代，这两个概念的重要性日益凸显。华北电力大学开设的这门研究生课程，由郑玲老师主讲，深入讲解这两方面的理论与实践。数据仓库（Data Warehouse）是企业级的信息系统，用于存储历史数据并支持决策分析。它通过集成来自不同业务系统的数据，提供一致、稳定且易于分析的数据视图。数据仓库的设计通常包括数据源、数据清洗、数据转换、数据加载和数据展现五个阶段。其中，数据源是各种业务系统中的原始数据；数据清洗是去除数据中的错误、不一致和冗余；数据转换则将数据转换为适合分析的格式；数据加载将处理后的数据加载到数据仓库中；数据展现使用户能通过报表或仪表板访问和理解数据。数据挖掘（Data Mining）则是从大量数据中发现有意义模式的过程。它利用统计学、机器学习和人工智能技术，揭示隐藏在数据中的关联、趋势和规律。常见的数据挖掘方法包括分类、聚类、关联规则、序列模式、异常检测和预测等。例如，分类是根据已知特征将数据分为预定义类别；聚类则是无监督学习，依据相似性将数据分组；关联规则发现项集之间的频繁模式；序列模式分析时间序列数据中的规律；异常检测识别出与常规行为不同的数据点；预测则用于推测未来的趋势。在华北电力大学的这门课程中，郑玲老师的课件可能会涵盖数据仓库的体系架构、OLAP（在线分析处理）、数据集市、ETL（提取、转换、加载）过程，以及数据挖掘的算法如决策树、神经网络、支持向量机、聚类算法等。同时，课程可能还会讨论数据预处理、数据质量保证、数据安全性、数据仓库的性能优化，以及数据挖掘的应用案例，如市场分析、客户细分、风险评估等。PPT文件“1-老师课件”可能包含了课程大纲、重要概念解释、关键理论的可视化展示、实际案例分析等内容，对于学生理解和掌握数据仓库与数据挖掘的核心概念和技能至关重要。通过学习这门课程，学生不仅能够理解数据仓库的构建原理，还能掌握如何运用数据挖掘技术进行有效的数据分析，这对于他们在未来的工作中解决实际问题，提升企业的决策效率具有极大的价值。

Web Mining：从超文本数据中发现知识 核心概念与背景 《Mining the Web: Discovering Knowledge from Hypertext Data》是一本探讨如何从网络中的超文本数据中提取有价值信息的专业书籍。作者Soumen Chakrabarti是数据挖掘领域的知名专家，在书中详细介绍了从万维网这一巨大资源中获取知识的技术和方法。 关键知识点概述 Web Mining定义与分类： Web Mining是一种从网页及其关联结构中提取有用信息的过程。 主要分类包括：内容挖掘（Content Mining）、结构挖掘（Structure Mining）以及使用模式挖掘（Usage Mining）。 内容挖掘（Content Mining）： 定义：专注于从网页文本中提取信息。 方法：自然语言处理技术、文本分析算法等。 应用场景：搜索引擎优化、文档检索系统等。 结构挖掘（Structure Mining）： 定义：分析网页间的链接结构来获取信息。 方法：图论算法、链接分析技术等。 应用场景：网页排名算法（如Google的PageRank算法）、社交网络分析等。 使用模式挖掘（Usage Mining）： 定义：通过用户在网站上的行为来提取信息。 方法：会话记录、点击流分析等。 应用场景：个性化推荐系统、用户体验优化等。 相关技术和工具： 数据库管理系统（DBMS）：提供高效的数据存储与查询服务。 数据挖掘工具：如RapidMiner、Weka等。 编程语言：如Python、Java等。 挑战与未来趋势： 面临的主要挑战包括数据质量、隐私保护、动态性处理等问题。 未来趋势可能涉及更深层次的语义理解和人工智能技术的应用。 案例研究与实践应用： 书中提供了丰富的案例研究，涵盖不同行业的实际应用场景。 实践部分帮助读者了解如何将理论知识应用于解决现实问题。

数据挖掘课程资料主要涵盖了解析大型、复杂且信息丰富的数据集的重要性，及数据挖掘过程的目标、主要任务和技术来源。本课程介绍了数据挖掘的互动性过程及其基本步骤，强调数据质量对挖掘结果的影响，以及数据仓库与数据挖掘的关系。 第一章：介绍数据挖掘的基本概念，包括以下关键新词：- Verify（验证）— 确保数据的准确性。- Formalize（形式化）— 将数据转换为适合分析的形式。- Dedicate（专注的）— 专家需专注，充分挖掘数据价值。 数据挖掘过程中的重要概念：1. Scenario（想定）：指某种特定情况或预设结果。2. Notion（概念）：对数据的理解与假设。3. Spectrum（光谱/频谱）：指数据的多样性或分布。 通过揭示海量数据中隐藏的模式和规律，数据挖掘能够uncover潜在信息。其过程是交互式的，包括数据预处理、模型构建、评估和应用等多个步骤，而数据质量对结果影响极大，因此应高度重视。 在此过程中，数据仓库作为存储大量历史数据的系统，与数据挖掘密不可分，为分析提供合适的数据环境。 技术要点：- 回归分析（Regression）：研究变量间的关系。- 偏差（Deviation）：用于衡量数据的偏离程度。- 交互与专注（Engagement）：指挖掘过程中的数据交互与专注。 总结：数据挖掘从大量数据中提炼有价值信息，这需要精心设计的方法来拆解复杂的结构。在数据收集时，可能强制某些条件或采取集体策略来保证每个数据点的完整性。数据挖掘还涉及隐私与安全等威胁因素，最终通过推动数据驱动的决策实现有效挖掘。

数据挖掘原理 书籍概述 《数据挖掘原理》是由 David Hand、Heikki Mannila 和 Padhraic Smyth 合著的一本经典数据挖掘教材，由 MIT 出版社于 2001 年出版。这本书全面介绍了从大型数据库中提取信息的数学与科学原理，非常适合初学者和专业人士阅读。 作者简介 David Hand：英国著名统计学家，专注于数据挖掘和机器学习。 Heikki Mannila：芬兰计算机科学家，研究方向涵盖数据挖掘和生物信息学。 Padhraic Smyth：爱尔兰计算机科学家，专注于信息检索和机器学习。 内容概览 本书共分为 14 章，涵盖数据挖掘的各个方面。以下是每章的简要介绍： 第1章：引言 数据挖掘的基本概念； 发展历程及应用领域。 第2章：测量与数据 测量理论与实践； 数据类型及特点。 第3章：可视化与探索性数据分析 数据可视化方法； 探索性分析的技术与工具。 第4章：数据分析与不确定性 不确定性数据处理； 概率在数据分析中的应用。 第5章：数据挖掘算法的系统综述 常见算法概述； 算法选择与评估标准。 第6章：模型与模式 数据模型构建与解释； 模式识别与分析。 第7章：算法评分函数 评分函数的设计； 各算法的评分实现。 第8章：搜索与优化方法 搜索技术应用； 优化算法选择与实现。 第9章：描述性建模 描述性模型定义； 应用场景分析。 第10章：预测性建模（分类） 分类模型构建； 常用分类算法比较。 第11章：预测性建模（回归） 回归模型原理； 回归分析实际案例。 第12章：数据组织与数据库 数据库管理系统功能； 大规模数据存储策略。 第13章：模式与规则发现 规则发现与模式提取技术。

数据挖掘步骤 数据收集和与处理：首先需要收集并整理相关数据。数据可以来自不同来源，如数据库、文件或实时数据流。数据清洗是重要的一步，确保数据没有缺失或错误。 问题定义：明确数据挖掘的目标，制定清晰的问题定义，确保挖掘的过程和目标一致。 数据挖掘算法执行：根据目标选择合适的算法，执行数据挖掘，提取数据中的规律和模式。 结果解释和评估：对挖掘结果进行解读，评估其准确性和实用性，根据评估结果进行调整和优化。

Mining of Massive Datasets is based on Stanford Computer Science course CS246: Mining Massive Datasets (and CS345A: Data Mining). The book is designed for undergraduate computer science students with no formal prerequisites. Most chapters include further reading references for deeper exploration. It has been published by Cambridge University Press. You can get a 20% discount using the code MMDS20 at checkout. The book is available for free download from this page, but Cambridge University Press retains copyright, so please obtain permission and acknowledge authorship for any republication. Feedback on the manuscript is welcome.

数据挖掘原理是指从大量的数据中提取有价值的信息和知识的过程。这个过程通常包括数据的清洗、集成、选择、变换、挖掘和评估等多个步骤。通过运用统计学、机器学习和数据库系统等技术，数据挖掘能够识别数据中的模式和关系，为决策提供支持。

This English paper delves into the philosophical underpinnings of data mining, exploring its implications beyond technical methodologies. It employs specialized language to navigate complex concepts and theories, inviting readers to engage with the deeper significance of extracting knowledge from data.

情感分析在数据挖掘中的应用 概述 随着互联网的快速发展和社交媒体平台的普及，人们越来越依赖于在线评论、博客和新闻来获取产品和服务的信息。因此，情感分析作为一项重要的数据挖掘技术，能够帮助企业和个人理解用户对特定产品、服务或事件的情感倾向，对于市场营销、品牌管理及客户服务等方面具有重要意义。 情感计算的基本概念 情感计算（Affective Computing）是一种利用计算机技术自动分析文本、图像或视音频等媒介中所蕴含的情感倾向及其强度的技术。其主要目标是识别和处理人类情绪信息。情感计算可以分为两个主要方面：- 主观性（Subjectivity）：指的是文本或信息的主观程度，通常分为三种类型：主观性、客观性和中性。- 情感倾向（Orientation）：表示文本的情感极性，如正面（褒义）、负面（贬义）和中性。 情感计算的应用场景 情感计算在多个领域有着广泛的应用，包括但不限于：1. 市场智能与商业决策：企业通过分析消费者的意见和情绪，可以更好地了解市场需求、评估竞争对手的表现以及调整营销策略。2. 个体消费行为影响：约81%的互联网用户至少有一次在线研究产品的经历；73%到87%的人认为在线评价显著影响了他们的购买决定。3. 广告定位：根据用户生成的内容来精准投放广告，如在正面评价的产品下方投放同类竞品广告。4. 意见检索/搜索：提供一般性的意见搜索功能，帮助用户快速找到他们关心的话题的相关评价。 面临的挑战 情感计算面临的主要挑战包括如何准确判断一段文本是否具有主观性，以及如何理解人类语言使用的丰富性和复杂性。例如，“电池续航2小时”与“电池仅能续航2小时”这两句话虽然字面意思相同，但传达的情感却截然不同。 文本情感计算的关键技术 文本情感计算主要包括以下几个方面：1. 词语的情感倾向：识别文本中的情感词汇，并确定其正面或负面的情感极性。- 情感词汇表：建立一个包含大量情感词汇及其极性评分的列表。- 情感词汇的上下文依赖性：某些词汇的情感倾向取决于具体的上下文。