数据挖掘复习题纲.pdf
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数据挖掘复习题纲主要涉及了数据仓库与数据库的对比,以及数据挖掘的多种功能的定义和实例。在讨论数据仓库与数据库的区别时,首先强调了它们的设计目标不同:数据库是面向事务,注重实时性,而数据仓库是面向主题,旨在支持分析决策。数据库存储在线交易数据,数据仓库则存储历史数据,用于汇总和分析。数据库设计遵循第三范式减少冗余,数据仓库则通过引入冗余提高查询效率,采用星型或雪花型模式,包含维表(描述分析角度)和事实表(存储核心数据)。此外,时间在数据仓库中扮演重要角色,数据不可修改,反映了历史状态。 数据仓库与数据库的关系并非替代,而是互补。数据仓库通常使用RDBMS进行管理,其方案建立要考虑效率(如日周期的数据需求)、数据质量和扩展性。效率要求能快速提供前一天的数据分析;数据质量保证分析的准确性,避免因数据错误导致决策失误;扩展性确保随着数据量增长,系统仍能稳定运行。 接着,提到了数据挖掘的七大功能: 1. 特征化(Characterization):通过汇总目标类数据的特性来描述其一般情况。例如,计算所有计算机科学专业一年级学生的平均GPA和最大课程数量。 2. 区分(Discrimination):对比目标类与其他类别的特性,找出差异。比如,高GPA学生与低GPA学生的区别可能在于课外活动参与度或学习策略。 3. 关联和相关性分析(Association and Correlation Analysis):发现变量之间的关联规则,如在超市购物数据中,购买尿布的人往往也会买啤酒。 4. 分类(Classification):基于现有数据将新数据分配到预定义类别。例如,通过邮件内容预测邮件是否为垃圾邮件。 5. 回归(Regression):分析连续变量之间的关系,预测一个变量基于其他变量的变化。比如,根据房屋面积、地理位置等因素预测房价。 6. 聚类(Clustering):无监督学习,将数据自动分成相似的组。如对客户行为数据进行聚类,识别不同类型的消费者群体。 7. 离群点分析(Outlier Analysis):检测数据集中异常值。例如,在信用卡交易数据中,识别可能的欺诈行为。 这些功能在现实生活中广泛应用,例如市场营销、金融风险评估、医疗诊断等,帮助我们从海量数据中提取有价值的信息,支持决策制定。理解并掌握这些知识对于数据科学家和业务分析师至关重要,因为他们需要利用这些工具从数据仓库中挖掘潜在的商业洞察。
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