广工数据挖掘复习（绩点4.7）.doc

数据挖掘是信息技术领域中一个重要的研究方向，它主要涉及从大量数据中发现有价值的信息和知识。广东工业大学的数据挖掘课程显然非常注重理论与实践的结合，提供的复习资料涵盖了数据挖掘的关键概念和技术，帮助学生应对可能的考试题目。 1. **数据挖掘过程**： 数据挖掘的过程包括六个主要步骤： - **数据清洗**：去除不准确、冗余或不完整的数据，提高数据质量。 - **数据集成**：合并来自不同来源的数据，解决数据不一致性。 - **数据选择**：根据挖掘目标挑选出相关数据。 - **数据转换**：将原始数据转化为适合挖掘的格式，如规范化、归一化等。 - **数据挖掘**：运用各种算法（如分类、聚类、关联分析等）寻找模式。 - **知识表示**：将挖掘到的知识以图表、报告等形式呈现，便于理解。 2. **商业应用**： 数据挖掘在多个行业中有着广泛的应用，例如： - **零售与销售**：预测销售趋势，调整库存和分销策略。 - **银行**：预测信用风险，识别欺诈行为，开发新客户策略。 - **广告**：优化广告投放，提高广告效果。 3. **数据挖掘任务**： - **分类分析**：建立模型预测类别归属。 - **聚类分析**：无监督学习，将相似数据分为不同组别。 - **回归分析**：预测连续数值，例如价格或销售额。 - **关联分析**：找出项集之间的频繁模式，如购物篮分析。 - **离群点检测**：识别数据集中异常值，有助于识别潜在问题。 - **演化分析**：分析随时间变化的数据趋势。 - **序列模式挖掘**：研究事件发生的顺序模式。 4. **数据预处理**： 数据预处理是数据挖掘的关键步骤，其中噪音数据的处理至关重要： - **噪音数据处理**：通过分箱、聚类、回归等方法降低噪音影响。 - **缺失值处理**：可以忽略、填充或用属性列均值等方法处理。 5. **预处理技术**： - **分箱**：有序数据的平滑处理，将数据划分为若干个区间。 - **聚类**：通过聚类算法找出异常值，对数据进行分组。 - **回归**：通过回归模型减少数据的波动。 6. **复习资料**： 提供的复习资料包含了简答题和大题，覆盖了从基础概念到具体应用的各个层面，特别强调了18-19年考试的重点，对于期末冲刺极具价值。 广东工业大学的数据挖掘复习资料提供了一个全面的学习框架，涵盖了数据挖掘的基本流程、任务、方法及实际应用，对于理解和掌握数据挖掘技术具有极大的帮助。通过深入学习和实践这些内容，学生可以提升自己的数据分析能力，为未来的学术研究或职业生涯打下坚实的基础。