数据挖掘：简介及答疑.pdf

数据挖掘是信息技术领域的一个核心概念，它涉及到从海量数据中提取有价值的知识和信息。数据挖掘不仅仅是简单的数据分析，而是一个复杂的过程，包括数据清理、数据集成、数据选择、数据变换、数据挖掘、数据评估以及知识表现等多个步骤。 知识发现（KDD）是数据挖掘的更广泛表述，它涵盖了从数据集中识别出有用模式的全过程。这个过程始于数据清理，确保数据的准确性和一致性，接着是数据集成，将来自不同来源的数据合并到一起。数据选择则是挑选出与当前目标相关的数据，数据变换则是对数据进行转换，以便更好地适应挖掘算法。数据挖掘阶段是实际的模式发现过程，通过各种算法寻找隐藏的规律。数据评估用于判断发现的模式是否具有价值，知识表现是将发现的知识以易于理解和应用的形式呈现出来。 数据仓库和数据集市是两种不同的数据存储和管理机制。数据仓库是一个中央化的、集成的、面向主题的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。它从多个业务系统中抽取数据，经过清洗和转化后存储，提供了一致的数据视图。而数据集市是数据仓库的一个子集，专注于特定部门或业务领域的数据，提供了更快速的查询响应和更深入的洞察力。 数据挖掘系统与数据库系统或数据仓库系统的集成是数据挖掘效率和效果的关键。四种集成方式包括： 1. 不耦合：数据挖掘系统独立于数据库或数据仓库，自行处理数据，这种方式简单但效率低下，因为无法充分利用数据库的优化功能和数据质量。 2. 松散耦合：数据挖掘系统能从数据库或数据仓库中提取数据，但不利用其内部机制，适用于小型数据集，但对于大规模数据可能性能不足。 3. 半紧密耦合：在此模式中，部分数据挖掘功能被集成到数据库或数据仓库系统中，预计算的中间结果提高了效率，是松散和紧密耦合的折中。 4. 紧密耦合：数据挖掘系统完全融入数据库或数据仓库，共享其数据结构和查询优化，提供最佳性能和系统集成，但实现起来更具挑战性。 数据预处理是数据挖掘前不可或缺的步骤，因为实际数据往往含有噪声、缺失值和不一致性。预处理包括数据清洗（去除错误和不一致数据）、数据集成（合并来自不同源的数据）、数据变换（标准化、规范化等）和数据规约（减少数据复杂性）。预处理的目的是提升数据质量和挖掘结果的准确性。