《数据挖掘导论》ppt 课件

本资源是Pang-Ning Tan Michael Steinbach Vipin Kumaer编写的《Introduction to Data Mining》的对应课件,原来是ppt版的，我转成pdf版了，共600多页，比书本还厚~ ### 数据挖掘概述与重要性 #### 一、背景介绍 数据挖掘是一门涉及统计学、机器学习、数据库技术等多领域的综合性学科，旨在从大量数据中发现潜在的、有价值的信息和知识。随着信息技术的快速发展，数据采集变得越来越便捷，海量的数据被收集并存储在各类数据库中，包括但不限于电子商务交易记录、银行信用卡交易数据、遥感卫星数据、基因表达数据等。这些数据不仅数量庞大，而且增长速度惊人，传统的数据分析方法已经难以应对。 #### 二、数据挖掘的动机 数据挖掘的主要动机来源于对大数据集进行深入分析的需求。尽管数据量巨大，但其中隐藏着许多尚未被发现的有价值信息。例如，在商业领域，通过对顾客购买行为的分析，企业可以更好地了解顾客需求，提供个性化服务，从而在激烈的市场竞争中获得优势；在科学领域，通过分析天文观测数据、生物基因数据等，科学家能够发现新的科学规律，促进科学研究的进步。 #### 三、数据挖掘的重要性 1. **商业视角**：在商业活动中，数据挖掘可以帮助企业实现更好的客户关系管理（CRM），通过分析客户数据来提供定制化的服务，从而获得竞争优势。 2. **科学视角**：在科学研究中，由于数据采集速度非常快（例如，卫星上的远程传感器、望远镜扫描天空产生的数据等），传统的方法已经无法处理如此庞大的原始数据。数据挖掘技术可以帮助科学家们对这些数据进行分类、分段以及假设形成，从而加速科学研究的进程。 #### 四、数据挖掘定义 数据挖掘的定义多种多样，但其核心概念是指从数据中提取出隐含的、未知的、具有潜在价值的信息的过程。具体来说： - **非平凡性**：数据挖掘的目标是发现那些非显而易见的信息。 - **自动或半自动过程**：数据挖掘通常采用自动化工具或半自动化手段来进行数据探索和分析。 - **大规模数据**：数据挖掘的对象通常是大量的数据集。 - **模式发现**：通过数据挖掘，可以揭示出数据中的有意义的模式。 #### 五、数据挖掘实例 - **姓名分布分析**：通过分析美国不同地区的人名分布，发现某些特定姓氏（如O’Brien、O’Rurke、O’Reilly）在波士顿地区较为常见，这反映了当地的文化和社会特征。 - **文档聚类**：搜索引擎返回的结果可以根据其上下文意义进行聚类，比如将与亚马逊雨林相关的文档与亚马逊公司相关的文档分开，提高搜索结果的相关性和准确性。 #### 六、结论 随着数据量的不断增加和技术的进步，数据挖掘已成为现代企业和科学研究不可或缺的重要工具。它不仅能够帮助企业提升竞争力，还能为科学研究带来新的突破。未来，随着更多高级算法和技术的发展，数据挖掘的应用范围将进一步扩大，成为推动社会发展的重要力量。