数据挖掘及web挖掘简介

数据挖掘是一种从大量数据中提取有价值信息和知识的技术。它起源于信息爆炸的时代，随着信息技术的进步，数据量急剧增加，数据挖掘成为了从TB级数据中提取有用知识的关键手段。数据挖掘涉及多个任务，包括关联分析、聚类分析、分类、预测、时序模式识别和偏差分析。 关联分析是寻找不同变量之间的规律性联系，如购物篮分析中购买尿布与啤酒的关系。聚类分析是将数据按相似性归类，以揭示数据分布的模式和关系。分类则是构建模型，通过训练数据集找出类别概念，通常用规则或决策树表示，用于描述和预测。预测则基于历史数据建立模型，预测未来趋势，通常评估精度和不确定性。时序模式分析关注时间序列中的重复模式，如股票市场的波动规律。偏差分析旨在发现数据中的异常情况，这些异常往往包含重要信息。 数据挖掘的对象包括各种数据源，如关系数据库、面向对象数据库、数据仓库、文本、多媒体、空间和时态数据库，以及互联网数据。数据挖掘过程包括明确问题、数据准备（数据选择和预处理）、挖掘执行、结果分析和知识应用。 在数据挖掘方法中，神经网络因其自我学习和适应能力而被广泛应用，但其“黑箱”性质导致解释困难。遗传算法是一种全局优化工具，常用于数据挖掘任务，例如网络结构优化和与其他模型（如神经网络）的结合。此外，还可以结合其他技术，如粗集理论，以提升挖掘效果。 数据挖掘是现代数据分析的核心，通过复杂算法和方法从海量数据中提取知识，帮助决策者洞察业务趋势，提升决策效率。随着大数据时代的到来，数据挖掘的重要性只会继续增强，对于理解和应对复杂现实世界的问题至关重要。