数据挖掘的概念与技术-北大.ppt

数据挖掘是一种从海量数据中抽取有价值信息和模式的技术，它涉及多学科的交叉，包括数据库技术、机器学习、统计学、神经网络以及可视化等。在企业信息化发展的背景下，随着大量业务信息系统的运行，数据挖掘成为了充分挖掘数据潜力、实现知识发现的关键。 数据挖掘的过程通常包括数据清理、数据集成、数据选择、数据变换、数据挖掘、模式评估以及知识表示等多个阶段。数据清理旨在消除数据中的噪声和不一致性；数据集成则是将来自不同来源的数据整合到一起；数据选择关注与分析任务相关的部分；数据变换则将原始数据转换为适合挖掘的形式。数据挖掘本身利用各种智能算法寻找模式，模式评估则用于筛选出有价值的模式，最后通过知识表示将这些模式以用户可理解的方式呈现。 数据挖掘可以按照不同的维度进行分类。按数据类型，如关系数据库、面向对象数据库、文本数据、多媒体数据等；按知识类型，如关联挖掘、序列模式挖掘、聚类挖掘、分类挖掘等；按挖掘技术，如基于数据库技术、机器学习技术或统计技术的方法；按应用领域，如商业智能、医疗健康、社会科学等。 关联挖掘是数据挖掘中的一个重要分支，它揭示了事件间的依赖或关联。例如，购买电脑的客户有75%的可能性也会购买软件，这可以用关联规则表示。关联规则的兴趣度通常由支持度和置信度衡量，强规则是指同时满足最小支持度和最小置信度阈值的规则。关联规则的应用广泛，如业务分析、交叉销售和产品推荐等。 在实际的数据挖掘系统设计中，还需要解决诸如数据预处理的复杂性、处理大规模数据的效率、模式解释的挑战以及隐私保护等问题。随着技术的发展，新的数据挖掘技术不断涌现，如深度学习、流数据挖掘和半监督学习等，这些新技术将进一步提升数据挖掘的效率和效果，推动数据分析领域的发展。