韩佳炜

韩佳炜数据挖掘课件第八章内容：序列模式挖掘。

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对于想要深入学习数据挖掘的朋友来说，这本书绝对不容错过，堪称经典。

《数据挖掘：概念与技术》由数据挖掘领域权威学者韩家炜教授撰写，深入浅出地阐述了数据挖掘的核心概念、模型和算法，被业界视为数据挖掘领域的经典教材。

韩家炜所著《数据挖掘》深入浅出地阐述了数据挖掘领域的基础知识和应用。本书内容详实，为读者理解和应用数据挖掘技术提供了宝贵的参考。

数据仓库与数据挖掘在信息技术领域扮演重要角色，尤其在大数据时代。韩稼炜教授的讲义详细介绍了数据仓库作为企业级决策支持系统的核心，以及数据挖掘在发现数据价值模式方面的应用。讲义强调了数据预处理、分类算法、聚类算法、关联规则学习和时间序列分析的重要性，涵盖了多个实际应用案例和数据挖掘工具的使用。通过学习这些内容，读者可以深入理解如何利用数据仓库进行数据挖掘，实现商业智能和市场分析的优势。

数据挖掘核心概念与技术详解####一、引言《数据挖掘：概念与技术》是一本由韩家炜教授及其合著者所著的经典教材，自2000年问世以来一直被视为学习数据挖掘领域的不可或缺之作。本书深入浅出地介绍了数据挖掘的基本原理和技术，并广泛涵盖了其应用场景，帮助读者从海量数据中提取有价值信息的能力。####二、数据挖掘概述1. 数据挖掘的定义与重要性：数据挖掘是从大量数据中自动或半自动地提取出未知、有效且可理解模式的过程，其重要性在于帮助企业和组织更好地理解和利用数据资产，从而做出更明智的决策。2. 数据挖掘的应用范围：数据挖掘可以应用于各种数据类型，包括关系数据库、数据仓库、事务数据库和高级数据库系统等，每种数据类型具有独特特性和挑战，因此需要不同的挖掘技术和方法。3. 数据挖掘的功能：数据挖掘的功能包括概念/类描述、关联分析、分类与预测、聚类分析、离群点分析及演变分析等，这些功能帮助用户识别数据中的模式和趋势。 - 概念/类描述：描述特定类别的数据特征及其与其他类别的差异。 - 关联分析：揭示不同变量之间的联系，如市场篮子分析。 - 分类与预测：通过建立模型来预测未来数据的行为或结果。 - 聚类分析：将相似的对象分组，有助于发现数据集内的结构。 - 离群点分析：识别不符合常规模式的数据点，可用于欺诈检测等领域。 - 演变分析：跟踪数据随时间的变化趋势。####三、数据仓库与OLAP技术1. 数据仓库简介：数据仓库是一种支持业务智能和决策支持系统的中心化数据存储库，收集来自多个源的数据，并将其转换为统一格式，以便于分析和报告。2. OLAP技术：在线分析处理(OLAP)是数据仓库中最常用的技术之一，允许用户快速执行复杂的分析操作，如聚合、切片和切块等。3. 多维数据模型：多维数据模型是OLAP的核心，通常采用星型、雪花型或事实星座等模式组织数据。4. OLAP操作：OLAP提供多种操作，如钻取、切片和切块等，使用户能够灵活地探索数据的不同视图。5. 数据仓库的系统结构：数据仓库的结构通常包括三层：数据源层、数据仓库层和前端工具层，确保数据的一致性和完整性。

数据世界的探秘者：解读韩家炜的数据挖掘技术 韩家炜先生，一位在数据挖掘领域享有盛誉的学者，他为我们开启了一扇通往数据世界的大门。他编著的这本入门级教程，深入浅出地讲解了数据挖掘的核心概念和技术，引领读者逐步掌握从海量数据中提取有价值信息的方法。 无需深厚的专业背景，你也能在这本书中找到探索数据宝藏的乐趣。韩家炜先生以清晰的思路和简洁的语言，将复杂的算法和模型娓娓道来，并结合实际案例，展示了数据挖掘技术在各个领域的应用。 从基础的关联规则挖掘到高级的分类和聚类方法，本书涵盖了数据挖掘的各个方面。你将学习如何利用数据分析工具，识别数据中的隐藏模式，预测未来趋势，并做出明智的决策。 踏上数据挖掘的旅程，你将发现一个充满无限可能的未知世界。韩家炜先生的这本入门级教程，将成为你探索数据世界的得力助手，助你开启数据时代的精彩篇章。

我正在参加韩家炜教授的最新数据挖掘课程，这份英文讲义是他最新一版的教材。

解锁数据奥秘：韩家炜教授带您领略数据挖掘的魅力 韩家炜教授的著作《数据挖掘：概念与技术》（第三版）深入浅出地阐释了数据挖掘的核心概念和技术方法。本书涵盖数据预处理、分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测等关键主题，并结合实际案例，帮助读者理解和应用数据挖掘技术解决现实问题。 主要内容： 数据预处理：数据清洗、数据集成、数据变换、数据规约等方法，为数据挖掘任务打下坚实基础。 分类与预测：决策树、贝叶斯分类、支持向量机等方法，助力构建预测模型，洞察数据背后的规律。 聚类分析：k-means、层次聚类等方法，揭示数据内部结构，实现数据分组。 关联规则挖掘：Apriori算法、FP-growth算法等方法，发现数据之间的关联关系，挖掘潜在价值。 异常检测：基于统计、距离、密度的异常检测方法，识别数据中的异常模式，助力风险控制。 读者将收获： 系统掌握数据挖掘的基础理论和常用技术 提升运用数据挖掘解决实际问题的能力 培养数据分析思维，挖掘数据背后的洞察力