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数据挖掘PPT学习教案.pptx
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清华大学的数据仓库与数据挖掘配套教程,共六章:绪论;数据仓库;数据预处理;据挖掘发现知识的类型;数据挖掘中常用算法;数据挖掘的工具及其应用。是一个很不错的学习配套资料。
数据仓库与数据挖掘教案
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主要讲解数据仓库和数据挖掘相关知识。数据仓库包括原理、设计以及联机分析OLAP的相关知识;数据挖掘部分包括集中常用的挖掘算法:关联、分类、聚类等以及文本挖掘等内容。
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会计学
1
数据挖掘
2
为什么要预处理数据?
数据预处理是数据挖
掘(知识发现)过程
中的一个重要步骤,
尤其是在对包含有
噪
声
、
不完整
,甚至是
不一致
数据
进行数据
挖掘时,更需要进行
数据的预处理,以提
高数据挖掘对象的质
量,并最终达到提高
数据挖掘所获模式知
识质量的目的。
第
1
页
/
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30
页
3
为什么要预处理数据?
现实世界的数据是
“肮脏的”
不完整的:有
些感兴趣的属性
缺少
属性值
含噪声的:包
含错误或者异常
(偏
离期望值)的
数据
不一致的:在
编码或者命名上
存在
差异
没有高质量的数据,
就没有高质
量的挖掘结果
高质量的决策
必须依赖高质量
的数
据
数
据仓
库需要
对高
质量的
数据
进行
一
致地
集成
使
挖掘
过程更
有效
、更容
易
第
2
页
/
共
30
页
4
多方面考查数据的质量
精确(
Accur
acy
)
完整(
Completeness
)
一致(
Consistency
)
及时(
Timeliness
)
可信(
Believability
)
可添加(
V
alue added
)
可解释(
Interpr
etability
)
第
3
页
/
共
30
页
5
数据预处理的主要方法
数据清理
填写空缺的值
,平滑噪声数据,
识别、删除孤
立点,解决不
一致性
数据集成
集成多个数据
库、数据立方体或
文件
数据变换
规范化和聚集
数据归约(削减)
得到数据集的
压缩表示,它小得
多,但可以得
到相同或相近
的结果
第
4
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