数据挖掘考试知识要点总结

数据挖掘考试知识要点总结 数据挖掘 要点包括： 数据挖掘定义、模式类型 OLAP操作 描述数据离散程度的统计度量 apriori算法描述 星型模式图 t-权和d-权 用apriori算法找出频繁项集 量化特征规则、量化判别规则和量化描述规则的区别 数据挖掘是信息技术领域的一个关键部分，它涉及到从大型数据库或数据集中提取隐藏的、有用的信息。在准备数据挖掘考试时，理解以下知识点至关重要： 1. **数据挖掘定义**：数据挖掘是通过应用复杂的算法和统计技术，从大量数据中发现模式、关系和规律的过程。这些发现可以帮助决策者做出更明智的业务决策。 2. **模式类型**：数据挖掘的模式包括分类（如决策树、贝叶斯网络）、聚类（如K-means、层次聚类）、关联规则（如Apriori）、序列模式和异常检测等。 3. **OLAP（在线分析处理）操作**：OLAP工具允许用户多维度地分析数据，包括切片、 dice、钻取、roll-up和drill-through等操作，以深入理解数据。 4. **描述数据离散程度的统计度量**：包括极差、方差、标准差、四分位距等，这些度量帮助评估数据的分散程度和集中趋势。 5. **分类的步骤**：通常包括数据预处理、特征选择、模型构建（如使用SVM、神经网络等）、训练和验证，以及最终的模型评估。 6. **信用卡欺诈检测**：运用监督学习方法，如逻辑回归、随机森林或支持向量机，来识别不寻常的交易行为，防止欺诈。 7. **数据规范化**：包括最小-最大规范化和小数定标规范化，用于调整不同特征的尺度，确保模型的稳定性和性能。 8. **Apriori算法**：一种经典的关联规则学习算法，用于找出数据库中频繁出现的项集，基于“频繁项集的子集必须也是频繁的”这一先验知识。 9. **星型模式图**：数据仓库中的常见结构，由事实表为中心，与多个维度表关联，形成类似星状的拓扑结构。 10. **t-权和d-权**：在关联规则中，t-权表示项集的支持度，而d-权表示项集的置信度，两者结合评估规则的重要性。 11. **找出频繁项集**：Apriori算法通过迭代过程生成不同长度的候选集，直到找到所有满足最小支持度阈值的频繁项集。 12. **量化特征规则、量化判别规则和量化描述规则的区别**： - 量化特征规则：描述属性之间的关系，如“年龄大于30岁的客户更可能购买高级产品”。 - 量化判别规则：用于区分不同类别，如“收入低于平均值的客户有更高的违约概率”。 - 量化描述规则：总结数据集的一般特性，如“80%的客户对产品满意度评分超过4”。 13. **强关联规则不一定是有趣的**：强关联规则满足一定的支持度和置信度阈值，但有趣性取决于实际应用背景，可能需要考虑其他因素，如新颖性、可解释性或实用性。 14. **SQL Server Analysis Services**：微软提供的工具，用于构建数据仓库和多维数据模型，支持OLAP和数据挖掘功能，帮助企业进行高效的数据分析。 掌握这些核心概念和技术，对于理解和应用数据挖掘，以及在考试中取得成功至关重要。在实践中，应结合真实数据集进行实验，加深理解并提升问题解决能力。