《数据挖掘概念与技术》书记

有感知识点：

• 数据挖掘的进化过程：
  数据库和信息技术->数据库系统->高级数据库系统；高级数据分析的数据仓库、数据挖掘；基于web的数据库->数据仓库
• 数据仓库：一种多个异构数据在单个站点以统一的模式组织的存储，以支持管理决策。
• 数据仓库技术包括数据清理、数据集成和联机分析处理（OLAP）。OLAP是一种分析技术，具有汇总、合并和聚集以及不同的角度观察信息的能力。尽管其支持多维分析和决策，但对于深层次的分析，仍然需要其他数据挖掘工具。

数据挖掘

数据挖掘又称数据中的知识发现（KDD），知识发现过程主要由以下步骤的迭代序列组成：

1. 数据清理（消除噪声和删除不一致数据等）
2. 数据集成（多种数据源可以组合在一起）
3. 数据选择（从数据库中提取与分析任务相关的数据）
4. 数据变化（通过汇总或聚集操作，把数据变换和统一成适合挖掘的形式）
5. 数据挖掘（基本步骤，使用智能方法提取数据模式）
6. 模式评估（根据某种兴趣度度量，识别代表知识的真正有趣的模式）
7. 知识表示（使用可视化和知识表示技术，向用户提供挖掘的知识）

故数据挖掘是其中一个步骤，有些人也代称为整个知识发现过程。

数据挖掘是从大量数据中挖掘有趣模式和知识的过程。数据源包括数据库、数据仓库、Web、其他信息存储库或动态地流入系统的数据Log。

挖掘什么类型的数据

• 数据库数据
• 数据仓库
• 事务数据
• 其他类型数据

挖掘什么类型的模式

描述性挖掘任务刻画目标数据中数据的一般性质。

预测性挖掘任务在当前数据上进行归纳，以便做出预测。

使用什么类型的技术

• 统计学
• 机器学习
• 数据库系统与数据仓库
• 信息检索

面向什么类型的应用

1. 商务智能

   对于客户关系管理，进行聚类根据顾客的相似性进行分组，对其进行定制服务。

2. Web搜索引擎

   • 必须大量并且不断增加的数据
   • 处理在线数据，也许可以在海量数据集上离线构建模型
   • 在快速增长的数据流上维护和增量更新模型
   • 处理出现次数不多的查询，如何解决数据倾斜

面临什么问题

• 挖掘方法
• 用户界面
  • 交互挖掘，允许用户在挖掘过程中动态地改变搜索的聚焦点，根据返回的结果提炼挖掘请求，并在数据和知识空间交互地进行下钻、切块和旋转。
  • 结合背景知识
  • 特定的数据挖掘和数据挖掘查询语言
  • 结果表示和可视化
• 有效性和可伸缩性
• 数据库类型的多样性
• 数据挖掘与社会
  • 数据隐私