数据挖掘复习章节知识点整理
数据挖掘技术分析期末总结
数据挖掘技术分析期末总结第一章：引言数据挖掘技术在当前信息爆炸的时代扮演着至关重要的角色。
数据挖掘技术能够从大量、复杂、多源、高维度的数据中发现隐藏的、有用的信息，并利用这些信息做出智能决策。
本文将对数据挖掘技术进行分析和总结，包括数据挖掘的定义、应用、技术和挑战等方面。
第二章：数据挖掘的定义和基本概念本章将对数据挖掘的定义和基本概念进行介绍。
数据挖掘是一门综合性的学科，它将数据库技术、机器学习、统计学和模式识别等多个学科的知识融合于一体。
数据挖掘的基本概念包括数据预处理、特征选择、数据采样、模型选择、模型评估等。
第三章：数据挖掘的技术和方法本章将对数据挖掘的技术和方法进行详细介绍。
数据挖掘的核心技术包括分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测和预测分析等。
针对不同的任务和数据类型，我们可以选择不同的数据挖掘方法，如决策树、神经网络、支持向量机等。
第四章：数据挖掘的应用领域本章将对数据挖掘的应用领域进行梳理。
数据挖掘技术可以广泛应用于金融、电子商务、医疗、交通、社交网络等各个领域。
在这些领域中，数据挖掘可以帮助企业发现市场机会、提高生产效率、优化运营管理等。
第五章：数据挖掘的挑战和未来发展趋势本章将对数据挖掘的挑战和未来发展趋势进行分析和展望。
随着科技的不断发展，数据量的不断增加，数据挖掘面临着各种挑战，如数据隐私保护、模型解释性和数据不平衡等。
然而，数据挖掘仍然有很大的发展空间，未来可能出现更多的研究和应用领域。
第六章：结论本文通过对数据挖掘技术的分析和总结，我们可以得出以下结论：数据挖掘技术在当今社会具有重要的应用价值；数据挖掘技术包括了多种技术和方法，可以根据不同的任务和数据类型进行选择；数据挖掘技术还面临着各种挑战，但未来仍然有很大的发展潜力。
总结：数据挖掘技术是当今社会中处理和分析大数据的重要工具。
在数据挖掘技术的帮助下，我们可以从大数据中发现有价值的信息，并据此做出智能决策。
数据挖掘技术的应用领域广泛，可以帮助企业进行市场预测、产品推荐和风险控制等。
数据挖掘概论
1970s
层次数据库 网状数据库
1980s晚期
高级数据库系统 【扩展的关系数据库】 【面向对象数据库】
2000s
流数据管理和挖掘 基于应用的数据挖掘
XML数据库
3
三、什么是数据挖掘
• 数据挖掘 （从数据中发现知识)
• 从大量的数据中挖掘那些令人感兴趣的、有用的、隐含的、先前未知的和可能 有用的模式或知识
• 例：
age (X , "30...39") income (X , &#uter") [sup port 20%,confidence 70%]
9
四、挖掘的数据类型
• 分类和预测
• 根据训练集中的数据属性和类标号，构建模型来分类现有数据，并用来分类新数据， 或预测类型标志未知的对象类
• 区分：提供两个或多个数据集的比较描述
• 例：
Status Graduate Undergraduate
Birth_country Canada Canada
Age_range 25-30 25-30
Gpa Good Good
Count 90 210
8
四、挖掘的数据类型
• 关联规则挖掘
从事务数据库、关系数据库和其他信息存储中的大量数据的项集之间发现有趣的、 频繁出现的模式、关联和相关性
• 数据挖掘的替换词
• 数据库中的知识挖掘（KDD） • 知识提炼 • 数据/模式分析 • 数据考古 • 数据捕捞
4
三、什么是数据挖掘
• 数据库中的知识挖掘（KDD）
模式评估
数据挖掘
任务相关数据
数据仓库
选择
数据清理 数据集成
数据库
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数据挖掘复习知识点整理
数据挖掘：是从大量数据中发现有趣(非平庸的、隐含的、先前未知、潜在实用)模式，这些数据可以存放在数据库，数据仓库或者其他信息存储中。
挖掘流程：(1)学习应用域(2)目标数据创建集(3)数据清洗和预处理(4)数据规约和转换(5)选择数据挖掘函数(总结、分类、回归、关联、分类) (6)选择挖掘算法(7)找寻兴趣度模式(8)模式评估和知识展示(9)使用挖掘的知识概念/类描述：一种数据泛化形式，用汇总的、简洁的和精确的方法描述各个类和概念，通过 (1) 数据特征化：目标类数据的普通特性或者特征的汇总； (2) 数据区分：将目标类数据的普通特性与一个或者多个可比较类进行比较； (3)数据特征化和比较来得到。
关联分析：发现关联规则，这些规则展示属性-值频繁地在给定数据集中一起浮现的条件，通常要满足最小支持度阈值和最小置信度阈值。
分类：找出能够描述和区分数据类或者概念的模型，以便能够使用模型预测类标号未知的对象类，导出的模型是基于训练集的分析。
导出模型的算法：决策树、神经网络、贝叶斯、(遗传、粗糙集、含糊集)。
预测：建立连续值函数模型，预测空缺的或者不知道的数值数据集。
孤立点：与数据的普通行为或者模型不一致的数据对象。
聚类：分析数据对象，而不考虑已知的类标记。
训练数据中不提供类标记，对象根据最大化类内的相似性和最小化类间的原则进行聚类或者分组，从而产生类标号。
第二章数据仓库数据仓库是一个面向主题的、集成的、时变的、非易失的数据集合，支持管理部门的决策过程。
从一个或者多个数据源采集信息，存放在一个一致的模式下，并且通常驻留在单个站点。
数据仓库通过数据清理、变换、继承、装入和定期刷新过程来构造。
面向主题：排除无用数据，提供特定主题的简明视图。
集成的：多个异构数据源。
时变的：从历史角度提供信息，隐含时间信息。
非易失的：和操作数据的分离，只提供初始装入和访问。
联机事务处理OLTP：主要任务是执行联机事务和查询处理。
联系分析处理OLAP：数据仓库系统在数据分析和决策方面为用户或者‘知识工人’提供服务。
知识点归纳 数据挖掘中的聚类分析与分类算法
知识点归纳数据挖掘中的聚类分析与分类算法数据挖掘中的聚类分析与分类算法数据挖掘是指从大量数据中自动发现有用的模式、关系或规律的过程。
在数据挖掘过程中，聚类分析和分类算法是两个常用且重要的技术。
本文将对这两个知识点进行归纳总结。
一、聚类分析聚类分析是将一组无标签的数据对象进行分组或聚类的数据挖掘技术。
其目标是通过对象之间的相似性将它们划分为若干个簇，使得同一簇内的对象相似度高，不同簇之间的相似度低。
聚类分析广泛应用于市场分割、社交网络分析、图像处理等领域。
常用的聚类算法有以下几种：1. K-means算法：K-means是一种基于距离度量的聚类算法。
它通过逐步迭代，将数据集分为K个簇，使得每个数据对象与本簇内的其他对象的相似度最高。
2. 层次聚类算法：层次聚类算法是一种通过计算不同类别之间的相似性，并逐步合并相似度高的类别的方式进行数据聚类的方法。
Hierarchical Agglomerative Clustering（HAC）是层次聚类的一种常见算法。
3. 密度聚类算法：密度聚类算法是一种通过计算对象的密度来确定簇的方法，常见的算法有DBSCAN和OPTICS算法。
这类算法可以有效地发现具有不同密度分布的聚类。
二、分类算法分类算法是将带有标签的数据集按照类别或标签进行划分的数据挖掘技术。
通过学习已有数据集的特征和类别标签，分类算法能够对新的未标记数据进行分类预测。
分类算法广泛应用于垃圾邮件过滤、文本分类、风险评估等领域。
常用的分类算法有以下几种：1. 决策树算法：决策树算法是一种基于树形结构的分类算法。
它通过对数据集进行递归分割，使得每个子节点具有最佳的纯度或信息增益，从而实现对数据的分类。
2. 朴素贝叶斯算法：朴素贝叶斯算法是一种基于条件概率的分类算法。
它假设特征之间相互独立，并通过计算条件概率来进行分类预测。
3. 支持向量机算法：支持向量机算法是一种通过寻找最优分割超平面将数据划分为不同类别的算法。
数据挖掘知识点归纳
知识点一数据仓库1.数据仓库是一个从多个数据源收集的信息存储库，存放在一致的模式下，并且通常驻留在单个站点上。
2.数据仓库通过数据清理、数据变换、数据集成、数据装入和定期数据刷新来构造。
3.数据仓库围绕主题组织4.数据仓库基于历史数据提供消息，是汇总的。
5.数据仓库用称作数据立方体的多维数据结构建模，每一个维对应于模式中的一个或者一组属性，每一个单元存放某种聚集的度量值6.数据立方体提供数据的多维视图，并允许预计算和快速访问汇总数据7.提供提供多维数据视图和汇总数据的预计算，数据仓库非常适合联机分析处理，允许在不同的抽象层提供数据，这种操作适合不同的用户角度8.OLAP例子包括下钻和上卷，允许用户在不同的汇总级别上观察数据9.多维数据挖掘又叫做探索式多维数据挖掘OLAP风格在多维空间进行数据挖掘，允许在各种粒度进行多维组合探查，因此更有可能代表知识的有趣模式。
知识点二可以挖掘什么数据1.大量的数据挖掘功能，包括特征化和区分、频繁模式、关联和相关性分析挖掘、分类和回归、聚类分析、离群点分析2.数据挖掘功能用于指定数据挖掘任务发现的模式，分为描述性和预测性3.描述性挖掘任务刻画目标数据中数据的一般性质4.预测性挖掘任务在当前数据上进行归纳，以便做出预测5.数据可以与类或概念相关联6.用汇总、简洁、精确的表达描述类和概念，称为类/概念描述7.描述的方法有数据特征化（针对目标类）、数据区分（针对对比类）、数据特征化和区分8.数据特征化用来查询用户指定的数据，上卷操作用来执行用户控制的、沿着指定维的数据汇总。
面向属性的归纳技术可以用来进行数据的泛化和特征化，而不必与用户交互。
形式有饼图、条图、曲线、多维数据立方体和包括交叉表在内的多维表。
结果描述可以用广义关系或者规则（也叫特征规则）提供。
9.用规则表示的区分描述叫做区分规则。
10.数据频繁出现的模式叫做频繁模式，类型包括频繁项集、频繁子项集（又叫频繁序列）、频繁子结构。
知识点归纳 数据挖掘中的关联规则挖掘与异常检测
知识点归纳数据挖掘中的关联规则挖掘与异常检测知识点归纳数据挖掘中的关联规则挖掘与异常检测数据挖掘是一门涉及大数据分析和处理的学科，旨在从大量的数据中发现隐藏的模式、关联和趋势。
关联规则挖掘和异常检测是数据挖掘中的两个重要任务。
本文将对这两个知识点进行归纳和讨论。
一、关联规则挖掘关联规则挖掘是指在大规模数据集中寻找项集之间的相关性。
在关联规则挖掘中，项集是一个或多个项目的集合。
关联规则则是指在一个项集中出现的某个项目，能够关联到另一个项集中的其他项目。
关联规则挖掘的典型应用包括超市购物篮分析、推荐系统和生物信息学等。
它不仅可以帮助企业了解产品之间的关联性，还可以为用户提供个性化的推荐服务。
关联规则挖掘的常用算法有Apriori算法、FP-Growth算法等。
Apriori算法是一种基于候选生成和剪枝的经典算法。
它通过迭代发现频繁项集，然后生成关联规则。
FP-Growth算法是一种基于频繁模式树的算法，它通过构建一棵FP树来加速频繁项集的发现过程。
二、异常检测异常检测是指在数据集中寻找与其他样本不同的异常样本。
在异常检测中，异常样本通常被认为是不符合预期或规范的数据点，它们具有与其他样本不同的统计特性。
异常检测在许多领域中都有广泛的应用，如欺诈检测、网络入侵检测和工业生产中的故障检测等。
通过及时发现和处理异常，可以提高系统的安全性和可靠性。
异常检测的常用算法有基于统计方法的Z-Score算法、基于距离的KNN算法和基于聚类的LOF算法等。
Z-Score算法通过计算数据点与其均值之间的差异来判断是否为异常值。
KNN算法通过计算数据点与其最近邻之间的距离来确定是否为异常值。
LOF算法则通过计算数据点与其周围邻域之间的密度差异来判断是否为异常值。
三、关联规则挖掘与异常检测的联系尽管关联规则挖掘和异常检测是两个独立的任务，但它们在某些应用场景中可以相互协作。
首先，在关联规则挖掘中，异常样本可能作为离群项出现。
数据挖掘与机器学习复习资料
数据挖掘与机器学习复习资料数据挖掘和机器学习是当今信息技术领域中极为重要的两个分支，它们在处理和分析大量数据、发现隐藏模式、做出预测和决策等方面发挥着关键作用。
对于学习者来说，掌握这两个领域的知识至关重要。
以下是为大家整理的一份关于数据挖掘与机器学习的复习资料。
一、数据挖掘概述数据挖掘，简单来说，就是从大量的数据中提取出有用的信息和知识的过程。
它不仅仅是数据的收集和存储，更重要的是通过一系列的技术和方法，对数据进行深入分析和挖掘，以发现潜在的规律和趋势。
数据挖掘的主要任务包括数据分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测等。
在数据分类中，我们根据已知的类别标签，将新的数据划分到相应的类别中。
聚类则是将数据按照相似性进行分组，而无需事先知道类别信息。
关联规则挖掘用于发现数据中不同属性之间的关联关系，例如购买了商品 A 的顾客往往也会购买商品 B。
异常检测则是识别出与大多数数据不同的异常值。
数据挖掘的过程通常包括数据准备、数据探索、模型建立、模型评估和模型部署等阶段。
在数据准备阶段，需要对原始数据进行清理、转换和集成，以确保数据的质量和一致性。
数据探索阶段则通过可视化和统计分析等方法，对数据的特征和分布有一个初步的了解。
模型建立阶段选择合适的算法和模型，并使用训练数据进行训练。
模型评估通过使用测试数据来评估模型的性能，如准确率、召回率、F1 值等。
最后，将性能良好的模型部署到实际应用中。
二、机器学习基础机器学习是让计算机通过数据自动学习和改进的一种方法。
它可以分为监督学习、无监督学习和强化学习三大类。
监督学习是在有标记的数据集上进行学习，常见的算法包括线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机等。
线性回归用于预测连续值，逻辑回归用于分类问题，决策树可以生成易于理解的规则，支持向量机在处理高维数据和非线性问题上有较好的表现。
无监督学习是在无标记的数据集中寻找模式和结构，例如聚类算法（如 KMeans 聚类、层次聚类）和主成分分析（PCA）等。
数据挖掘 复习题纲
数据仓库与数据挖掘复习题1、什么是数据仓库？数据仓库的特点有哪些？2、简述数据仓库的四种体系结构的异同点及其适用性。
3、什么是数据仓库的三层结构？什么是数据ETL过程？星型模式的定义与特征是什么？4、什么是信息包图法？请画出Adventure Works Cycles公司销售情况的信息包图法。
（1）获取各个业务部门对业务数据的多维特性分析结果，确定影响销售额的维度，包括时间、区域、产品和客户等维度。
（2）对每个维度进行分析，确定维度与类别之间的传递和映射关系，如在Adventure Works业务数据库中，时间维有年度，季度，月和日等级别，而区域分为国家、省州、城市和具体的销售点。
（3）确定用户需要的度量指标体系，这里以销售情况作为事实依据确定的销售相关指标包括实际销售额、计划销售额和计划完成率等。
5、设定,使用Aprori算法完成下表所示的数据集关联规则的挖掘。
交易号TID 商品ItemsT1 A B CT2 A CT3 A DT4 B E F6、对于下表所示的数据集，利用决策树ID3算法构造决策树。
Age Salary Class<=40 High C1<=40 High C1<=40 Low C241~50 High C1<=40 Low C2>50 Low C1>50 Low C1>50 High C241~50 High C17、给定训练集为,其中，每个训练样本是一个二维特征微量；为类标号，即训练集中的数据样本包含两个类别。
现有：+1+1+1-1-1-1-1分别用最近邻分类方法、k—近邻分类方法（k=3）对x8进行分类。
8样本序号描述属性1 描述属性2x1 6 4X2 7 5X3 6 3X4 4 6X5 3 89、计算有酒精味、头疼、X射线检查呈阳性时，患脑瘤的概率，也就是计算P(BT|SA,HA,PX)。
10对象x 属性1 属性2 属性31 1 1 32 1 1 33 2 1 14 3 2 2P(PT) P(BT)True 0.2 0.001False 0.8 0.999P(HO|PT) PT=T PT=FTrue 0.7 0False 0.3 1P(SA|HO) HO=T HO=FTrue 0.8 0.1False 0.2 0.9 P(PX|BT) BT=T BT=FTrue 0.98 0.01False 0.02 0.99P(HA|HO,BT) HO=T HO=FBT=T BT=F BT=T BT=FTrue 0.99 0.7 0.9 0.02False 0.01 0.3 0.1 0.985 3 2 16 2 1 2令，求：（1）由分别形成的等价划分。
数据仓库与数据挖掘复习大全
数据仓库与数据挖掘复习⼤全数据仓库与数据挖掘复习⼤全湖北⽂理学院湖北襄阳王茂林1.某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的⼈很⼤概率也会购买尿布，这种属于数据挖掘的哪类问题？(A)A. 关联规则发现B. 聚类C. 分类D. ⾃然语⾔处理2. 以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准？(A)(a)警察抓⼩偷，描述警察抓的⼈中有多少个是⼩偷的标准。
(b)描述有多少⽐例的⼩偷给警察抓了的标准。
A. Precision, RecallB. Recall, PrecisionC. Precision, ROCD. Recall, ROC分类是⼀种重要的数据挖掘算法。
分类的⽬的是构造⼀个分类函数或分类模型（即分类器），通过分类器将数据对象映射到某⼀个给定的类别中。
分类器的主要评价指标有准确率(Precision)、召回率(Recall)、F b-score、ROC、AOC等。
准确率(Precision) 和召回率(Recall)是信息检索领域两个最基本的指标。
准确率也称为查准率，召回率也称为查全率。
它们的定义如下：Precision=系统检索到的相关⽂件数量/系统检索到的⽂件总数量Recall=系统检索到的相关⽂件数量/系统所有相关⽂件数量F b-score是准确率和召回率的调和平均：F b=[(1+b2)*P*R]/（b2*P+R），⽐较常⽤的是F1。
在信息检索中，准确率和召回率是互相影响的，虽然两者都⾼是⼀种期望的理想情况，然⽽实际中常常是准确率⾼、召回率就低，或者召回率低、但准确率⾼。
所以在实际中常常需要根据具体情况做出取舍，例如对⼀般搜索的情况是在保证召回率的情况下提升准确率，⽽如果是疾病监测、反垃圾邮件等，则是在保证准确率的条件下，提升召回率。
但有时候，需要兼顾两者，那么就可以⽤F-score指标。
在信息检索中，准确率和召回率是互相影响的，虽然两者都⾼是⼀种期望的理想情况，然⽽实际中常常是准确率⾼、召回率就低，或者召回率低、但准确率⾼。
数据挖掘理论基础
• 货物销售之间的相互联系和相关性，以及基于这种联系上的预测
• 数据从那里来?
5
三、数据挖掘的应用
1、客户分析与管理 • 顾客分析
• 哪类顾客购买那种商品 (聚类分析或分类预测)
• 客户需求分析
• 确定适合不同顾客的最佳商品 • 预测何种因素能够吸引新顾客
• 提供概要信息
• 多维度的综合报告 • 统计概要信息 (数据的集中趋势和变化)
6
三、数据挖掘的应用
2、公司分析和风险管理
• 财务计划
• 现金流转分析和预测 • 交叉区域分析和时间序列分析（财务资金比率，趋势分析等等）
• 资源计划
• 总结和比较资源和花费
• 竞争
• 对竞争者和市场趋势的监控 • 将顾客按等级分组和基于等级的定价过程 • 将定价策略应用于竞争更激烈的市场中
7
三、数据挖掘的应用
3、欺诈行为检测和异常模式的发现
• 对欺骗行为进行聚类和建模，并进行孤立点分析 • 应用：卫生保健、信用卡服务、电信等
• 医疗保险
• 职业病人、 医生以及相关数据分析 • 不必要的或相关的测试
• 洗钱: 发现可疑的货币交易行为 • 电信: 电话呼叫欺骗行为
• 电话呼叫模型: 呼叫目的地，持续时间，日或周呼叫次数. 分析模型发现与期待标准的偏差
第一章 数据挖掘概论
第二节 理论基础
1
一、数据挖掘中用到的技术
• 数据挖掘：多个学科的融合
数据库系统
统计学
机器学习
数据挖掘
可视化
算法
其他学科
2
一、数据挖掘中用到的技术
• 统计学：统计模型、统计描述、假设检验 • 机器学习：监督学习、无监督学习、半监督学习 • 数据库：数据库系统、数据仓库、OLAP • 信息检索：语言模型、主题模型、自然语言处理
数据挖掘知识点概况及试题
第一章1、数据仓库就是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合。
2、元数据是描述数据仓库内数据的结构和建立方法的数据，它为访问数据仓库提供了一个信息目录，根据数据用途的不同可将数据仓库的元数据分为技术元数据和业务元数据两类。
3、数据处理通常分成两大类：联机事务处理和联机分析处理。
4、多维分析是指以“维”形式组织起来的数据（多维数据集）采取切片、切块、钻取和旋转等各种分析动作，以求剖析数据，使拥护能从不同角度、不同侧面观察数据仓库中的数据，从而深入理解多维数据集中的信息。
5、ROLAP是基于关系数据库的OLAP实现，而MOLAP是基于多维数据结构组织的OLAP实现。
6、数据仓库按照其开发过程，其关键环节包括数据抽取、数据存储于管理和数据表现等。
7、数据仓库系统的体系结构根据应用需求的不同，可以分为以下4种类型：两层架构、独立型数据集合、以来型数据结合和操作型数据存储和逻辑型数据集中和实时数据仓库。
8、操作型数据存储实际上是一个集成的、面向主题的、可更新的、当前值的（但是可“挥发”的）、企业级的、详细的数据库，也叫运营数据存储。
9、“实时数据仓库”以为着源数据系统、决策支持服务和仓库仓库之间以一个接近实时的速度交换数据和业务规则。
10、从应用的角度看，数据仓库的发展演变可以归纳为5个阶段：以报表为主、以分析为主、以预测模型为主、以运营导向为主和以实时数据仓库和自动决策为主。
第二章1、调和数据是存储在企业级数据仓库和操作型数据存储中的数据。
2、抽取、转换、加载过程的目的是为决策支持应用提供一个单一的、权威数据源。
因此，我们要求ETL过程产生的数据（即调和数据层）是详细的、历史的、规范的、可理解的、即时的和质量可控制的。
3、数据抽取的两个常见类型是静态抽取和增量抽取。
静态抽取用于最初填充数据仓库，增量抽取用于进行数据仓库的维护。
4、粒度是对数据仓库中数据的综合程度高低的一个衡量。
粒度越小，细节程度越高，综合程度越低，回答查询的种类越多。
《数据挖掘》复习
《数据挖掘》复习一、题型1、判断题15分2、单选题15分3、简单题15分4、综合题20分5、计算题35分（C5.0算法、感知机算法、Apriori算法，见练习题）二、考试大纲三、实验/作业评讲在教学过程的各个环节，从学生的出勤、日常表现、作业、测试、项目完成情况及完成质量、TOPCARES 能力目标的实现情况等方面，对学生进行全方位的考核。
页脚内容1说明：四、知识点梳理，重点教学内容串讲名词解释数据挖掘（P6）、算法（P10）、MODELER中的节点（P13）、MODELER中的数据流（P14）、MODELER中的超节点（P18）、决策树分析（P104）、人工神经网络分析（P157）、关联分析（P207）、知识发现KDD （P6）主要概念页脚内容2DW产生的基础（P3）DW的基本过程包括（P6）DW能做什么（P7）DW得到的知识形式（P8）DW的算法分类（P10）MODELER的主窗口由哪几部分组成（P13）MODELER中数据流中的节点主要可实现哪些功能（P15）MODELER中数据流的操作主要包括哪几步（P15）MODELER中节点工具箱含由八大选项卡组织（P15）MODELER中通常数据挖掘的基本思路包括哪些过程（P19）MODELER中从数据挖掘角度看变量有哪7大类型（P26），通过TYPE节点可以说明变量什么内容（P42）什么是“有指导学习”（P12、P104）？举例说明；决策树算法的核心问题有哪些（P106）？什么是信息熵（P57、P109）？（信息熵是连续型变量分箱ＭＤＬＰ算法和决策树C5.0算法的核心）人工神经网络中主要有哪些网络种类（P156）神经网络中处理单元的内部结构图（P158）页脚内容3什么是感知机模型（P162）什么是Ｂ－Ｐ反向传播网络模型，由什么特点（P164）Apriority关联分析算法主要包括哪两大部分技术（P213）（产生频繁集、依据频繁集产生关联规则）决策树分析（P104）、人工神经网络分析（P157）、关联分析（P207）等数据挖掘方法主要用来解决什么问题（分类、预测、关联等）３、算法决策树C5.0算法、人工神经网络B-P感知机算法、关联分析Apriori算法五、典型例题分析（一）判断题，在每题后面正确打勾，错误打叉有高质的原始数据，才可能有高质量的数据挖掘结果。
《数据挖掘基础知识》
❖ 聚类用于市场细分，将顾客按其行为或特征模式 的相似性划分为若干细分市场，以采取有针对性 的营销策略；
❖ 分类用于预测哪些人会对邮寄广告和产品目录、 赠券等促销手段有反应,还可用于顾客定级、破产 预测等。
《数据挖掘基础知识》
1．1数据挖掘的社会需求
现实情况：人类积累的数据量以每月高于15%的速度增 加，如果不借助强有力的挖掘工具，仅依靠人的能力来 理解这些数据是不可能的。现在人们已经评估出世界上 信息的数量每二十个月翻一番，并且数据库的数量与大 小正在以更快的速度增长。
1．1数据挖掘的社会需求
著名的“啤酒尿布”案例：美国加州某个超级卖场通过数 据挖掘发现，下班后前来购买婴儿尿布的男顾客大都购买 啤酒。于是经理当机立断，重新布置货架，把啤酒类商品 布置在婴儿尿布货架附近，并在二者之间放置佐酒食品， 同时还把男士日常用品就近布置。这样，上述几种商品的 销量大增。
---空间数据挖掘（SDM）的特点
❖ 数据源十分丰富，数据量非常庞大，数据类 型多，存取方法复杂；
❖ 应用领域十分广泛，只要与空间位置相关的 数据，都可对其进行挖掘；
❖ 挖掘方法和算法非常，而且大多数算法比较 复杂，难度大；
❖ 知识的表达方式多样，对知识的理解和评价 依赖于对人对客观世界的认知程度。
1.8数据挖掘的发展趋势—WEB挖掘
❖ Web 数据的收集，结构转换等预处理技术的 研究；
❖ 现有的数据挖掘方法在适应性和时效性方面 的研究
❖ 基于Web 挖掘和信息检索的智能搜索引擎及 相关技术的研究；
❖ Web 挖掘在特定领域如电子商务领域的应用 研究；
数据挖掘的基础知识和方法
数据挖掘的基础知识和方法数据挖掘是一种从大量数据中提取出有价值信息的技术和过程，它涉及到多个学科领域，包括统计学、机器学习、模式识别等。
在当今信息化时代，数据挖掘在各个领域中被广泛应用，能够帮助人们发现隐藏在大数据背后的规律和趋势，为决策提供支持。
本文将介绍数据挖掘的基础知识和常用方法。
一、数据挖掘的基础知识1. 数据集数据挖掘的第一步是获取数据集，数据集是指从现实世界中收集到的一组相关数据。
数据集可以包括数值、文本、图像等多种类型的数据。
2. 数据预处理数据预处理是数据挖掘中的重要一环，它包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等步骤。
数据清洗是指去除数据集中的异常值、噪声和缺失值，以保证数据的质量。
数据集成是指将多个数据源的数据整合到一个数据集中。
数据变换是指将原始数据转化为适合挖掘的形式，例如将文本数据转化为向量表示。
数据规约是指通过选择、抽样、聚类等方法减少数据集的规模。
3. 数据可视化数据可视化是将数据通过图表、图像等形式展现出来，以便人们更直观地理解数据。
数据可视化可以帮助发现数据之间的关系、趋势和异常。
二、数据挖掘的常用方法1. 分类与预测分类与预测是数据挖掘中的核心任务之一，它用于根据已有的数据样本来预测未知样本的类别或值。
常用的分类与预测方法包括决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等。
2. 聚类分析聚类分析是将数据集中的样本按照相似性进行分组的方法。
聚类分析可以帮助发现数据中的潜在类别和结构。
常用的聚类方法包括K均值聚类、层次聚类、DBSCAN等。
3. 关联规则挖掘关联规则挖掘是发现数据中的频繁项集和关联规则的方法。
关联规则是指数据中的项之间的关联关系，例如购物篮分析中的商品组合。
常用的关联规则挖掘算法包括Apriori算法和FP-growth算法。
4. 时序分析时序分析是分析数据随时间变化的规律和趋势的方法。
时序分析可以应用于预测、异常检测等场景。
常用的时序分析方法包括时间序列模型、循环神经网络等。
数据挖掘与知识发现复习要点
数据预处理
1.中心趋势度量：均值、中位数、众数、中列数P21-23
2.数据预处理的主要任务P29
3.数据清理：为什么要清理、缺失值的处理方法、噪声数据的平滑方法（分箱、聚类、回归）P30-34
4.数据集成(概念)P34
5.数据变换：概念，最小-最大规范化、Z-Score、小数定标P38-40
4.层次聚类：概念、凝聚的层次聚类（AGNES算法，答题要求：写出点到点的距离，每步合并的簇、合并后的结果）、分裂的层次聚类（DIANA算法了解）P135-136
5.基于密度的聚类（DBSCAN算法）（核心点、直接密度可达、密度可达、密度相连、噪声）P143-144
＊分类
1. 分类的过程P160-162
2.KNN算法P164-165（看课件例题，答题要求：写出未知样本与各个已知样本的距离或相似度，指出k个最近邻，写出未知样本所属类别）
3.决策树的概念P167-170
4.ID3分类算法：信息熵、信息增益、建立决策树、ID3算法的特点、C4.5算法的改进P171-174、176(此部分注意概念即可)
5.贝叶斯定理相关概念P181-182(看课件)
题型：
一、选择题（共28分，14小题）
二、判断题（共7分，7小题）
三、简答题（共20分，3小题）（数据仓库、关联规则提升度、KNN分类算法）
四、算法应用题（共45分，3小题，关联规则、聚类、分类三大类算法）
知识点：
绪论
1.KDD的概念P2；KDD的过程P3-4
2.数据挖掘的对象（关系数据库、数据仓库、事务数据库）
5.关联规则的评估：计算提升度P104-106
＊聚类分析
1.聚类的概念P118
知识点归纳 数据挖掘中的关联规则与聚类分析
知识点归纳数据挖掘中的关联规则与聚类分析数据挖掘是一种重要的技术，它可以帮助人们从大规模数据中发现关联性和规律性。
在数据挖掘的过程中，关联规则与聚类分析是两个常用的方法。
本文将对这两个知识点进行归纳总结。
一、关联规则关联规则是一种常见的数据挖掘技术，它可以用来描述数据集中的项目之间的相互关系。
关联规则通常采用 IF-THEN 形式的逻辑表达式来描述，其中 IF 部分称为前提（antecedent），表示规则的条件；THEN 部分称为结果（consequent），表示规则的结论。
关联规则挖掘的过程一般分为两个步骤：发现频繁项集和生成关联规则。
1. 发现频繁项集频繁项集指的是在数据集中经常一起出现的项目集合。
发现频繁项集的目的是为了找到具有一定频率出现的项集，这些项集可以作为生成关联规则的基础。
常用的发现频繁项集的算法包括 Apriori 算法和FP-growth算法。
2. 生成关联规则在发现了频繁项集之后，可以利用它们来生成关联规则。
关联规则的生成一般遵循以下两个原则：支持度和置信度。
- 支持度（support）：指某个项集在数据集中出现的频率。
通常设置一个最小支持度阈值，只有满足该阈值的项集被认为是频繁项集。
- 置信度（confidence）：指某个规则在数据集中成立的可信程度。
计算置信度时，通过统计包含前提和结果的项集的出现次数，从而得到规则的置信度。
关联规则在实际应用中有着广泛的应用，例如购物篮分析、市场推荐等领域。
二、聚类分析聚类分析是数据挖掘中的另一个重要技术，它可以将数据集中的对象划分为若干个组或簇，使得同一组内的对象相似度较高，而不同组之间的相似度较低。
聚类分析有助于我们发现数据中隐藏的结构和模式。
聚类分析的过程一般涉及以下几个步骤：1. 选择合适的相似性度量相似性度量可以衡量不同对象之间的相似程度。
对于不同类型的数据，选择合适的相似性度量十分重要。
常用的相似性度量包括欧氏距离、曼哈顿距离、余弦相似度等。
广工数据挖掘复习要点
第一章绪论1.数据挖掘要解决的问题：面对高维,复杂，异构的海量数据，如何集中获取有用的信息和知识。
2。
数据挖掘定义：·技术层面上:数据挖掘就是从大量数据提取有用信息的过程；·商业层面上：数据挖掘就是对大量业务数据进行抽取，转换和分析以及建模处理，从中提取辅助商业决策的关键性数据。
3。
数据挖掘的特征：先前未知，有效和实用。
4.数据挖掘对象：·关系数据库(借助集合代数等概念和方法来处理数据库中的数据）·数据仓库(数据集合，用于支持管理决策）·事务数据库（每个记录代表一个事务）·空间数据库·事态数据库和时间序列数据库·流数据·多媒体数据库·文本数据库·万维数据库5.数据挖掘任务：分类分析(按照某种规则），聚类分析（具有共性)，回归分析，关联分析（具有关联规则），离群点检测（发现与众不同的数据），演化分析（随时间变化的数据对象的趋势)，序列模式挖掘(分析前后序列模式）6。
数据挖掘过程：数据清洗，数据集成（考虑数据一致性和冗余），数据选择，数据转换，数据挖掘，模式评估，知识表示。
例题：1.1 数据挖掘处理的对象有哪些?请从实际生活中举出至少三种.答：数据挖掘处理的对象是某一专业领域中积累的数据,对象既可以来自社会科学，又可以来自自然科学产生的数据,还可以是卫星观测得到的数据。
数据形式和结构也各不相同，可以是传统的关系数据库，可以是面向对象的高级数据库系统，也可以是面向特殊应用的数据库,如空间数据库、时序数据库、文本数据库和多媒体数据库等,还可以是Web 数据信息。
实际生活的例子：①电信行业中利用数据挖掘技术进行客户行为分析，包含客户通话记录、通话时间、所开通的服务等，据此进行客户群体划分以及客户流失性分析.②天文领域中利用决策树等数据挖掘方法对上百万天体数据进行分类与分析，帮助天文学家发现其他未知星体。
基础学习大数据挖掘知识点
1.数据、信息和知识是广义数据表现的不同形式。
2.主要知识模式类型有：广义知识，关联知识，类知识，预测型知识，特异型知识挖掘研究的主要流派有：Web结构挖掘、Web使用挖掘、Web内容挖掘4•一般地说，KDD是一个多步骤的处理过程，一般分为问题定义、数据抽取、数据预处理、•数据挖掘以及模式评估等基本阶段。
5•数据库中的知识发现处理过程模型有：阶梯处理过程模型，螺旋处理过程模型，以用户为中心的处理结构模型，联机KDD模型，支持多数据源多知识模式的KDD处理模型6•粗略地说，知识发现软件或工具的发展经历了独立的知识发现软件、横向的知识发现工具集和纵向的知识发现解决方案三个主要阶段，其中后面两种反映了目前知识发现软件的两个主要发展方向。
7•决策树分类模型的建立通常分为两个步骤：决策树生成，决策树修剪。
8•从使用的主要技术上看，可以把分类方法归结为四种类型：a）基于距离的分类方法b）决策树分类方法c）贝叶斯分类方法d）规则归纳方法9•关联规则挖掘问题可以划分成两个子问题：a）发现频繁项目集:通过用户给定Minsupport，寻找所有频繁项目集或者最大频繁项目集。
b）生成关联规则:通过用户给定Minconfidence，在频繁项目集中，寻找关联规则。
10•数据挖掘是相关学科充分发展的基础上被提出和发展的，主要的相关技术：数据库等信息技术的发展统计学深入应用人工智能技术的研究和应用11.衡量关联规则挖掘结果的有效性，应该从多种综合角度来考虑：a准确性：挖掘出的规则必须反映数据的实际情况。
b实用性：挖掘出的规则必须是简洁可用的。
c新颖性：挖掘出的关联规则可以为用户提供新的有价值信息。
12.约束的常见类型有：单调性约束;反单调性约束;可转变的约束;简洁性约束.13.根据规则中涉及到的层次，多层次关联规则可以分为：同层关联规则：如果一个关联规则对应的项目是同一个粒度层次，那么它是同层关联规则。
层间关联规则：如果在不同的粒度层次上考虑问题，那么可能得到的是层间关联规14.按照聚类分析算法的主要思路，聚类方法可以被归纳为如下几种。
数据挖掘知识点整理
第一章1、数据挖掘的概念及其特点数据挖掘概念：在大量的数据中挖掘感兴趣的知识（规则，规律，模式，约束）数据挖掘 (从数据中发现知识)特点：从大量的数据中挖掘哪些令人感兴趣的、有用的、隐含的、先前未知的和可能有用的模式或知识挖掘的不仅仅是数据（所以“数据挖掘”并非一个精确的用词）2、数据挖掘的核心（KDD）是什么？知识挖掘（KDD）数据挖掘与知识发现从KDD对数据挖掘的定义中可以看到当前研究领域对数据挖掘的狭义和广义认识数据清理: (这个可能要占全过程60％的工作量)1、数据集成2、数据选择3、数据变换4、数据挖掘（选择适当的算法来找到感兴趣的模式）5、模式评估6、知识表示3、数据挖掘的体制结构。
4、数据挖掘的主要方法（能够区分）常用模式5、6、7、分类预测的说明：比如：按气候将国家分类，按汽油消耗定额将汽车分类导出模型的表示: 判定树、分类规则、神经网络可以用来预报某些未知的或丢失的数字值聚类分析的说明：例：对WEB日志的数据进行聚类，以发现相同的用户访问模式孤立点分析的说明（应用)信用卡欺诈检测/移动电话欺诈检测/客户划分/医疗分析（异常）第二章1、数据仓库的概念（特点就在概念里）数据仓库是一个(1)面向主题的、(2)集成的、(3)随时间而变化的、(4)不容易丢失的数据集合，支持管理部门的决策过程.2、OLAP（联机分析处理）和OLTP（联机事务处理）的区别1、用户和系统的面向性：面向顾客（事务） VS. 面向市场（分析）2、数据内容：当前的、详细的数据（事务）VS. 历史的、汇总的数据（分析）3、数据库设计：实体－联系模型(ER)和面向应用的数据库设计（事务） VS. 星型/雪花模型和面向主题的数据库设计（分析）4、数据视图：当前的、企业内部的数据（事务）VS. 经过演化的、集成的数据（分析）5、访问模式：事务操作（事务）VS. 只读查询（但很多是复杂的查询）（分析）6、任务单位：简短的事务 VS. 复杂的查询7、访问数据量：数十个 VS. 数百万个8、用户数：数千个 VS. 数百个9、数据库规模：100M-数GB VS. 100GB-数TB10、设计优先性：高性能、高可用性 VS. 高灵活性、端点用户自治11、度量：事务吞吐量 VS. 查询吞吐量、响应时间3、多维数据模型在多维数据模型中，数据以数据立方体(data cube)的形式存在数据立方体允许以多维数据建模和观察。
数据挖掘课程内容整理
1、数据挖掘：（定义）从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程称为数据挖掘。
（功能）概念描述、关联分析、分类与预测、聚类分析、趋势分析、孤立点分析以及偏差分析等。
（典型数据挖掘系统组成）数据库，数据仓库或其他信息库；数据库或数据仓库服务器；知识库；数据挖掘引擎；图形用户界面。
（步骤）（1）数据清理：消除重复的、不完全的、违反语义约束的数据（2）数据集成：多种数据源可以组合在一起（3）数据选择：从数据库中检索与分析任务相关的数据（4）数据变换：数据变换或统一成适合挖掘的形式，如通过汇总或聚集操作（5）数据挖掘：使用智能方法提取数据模式（6）模式评估：根据某种兴趣度度量，识别表示知识的真正有趣的模式（7）知识表示：使用可视化和知识表示技术，向用户提供挖掘的知识（前4个是数据预处理步骤）2、据预处理：（原因）原始业务数据来自多个数据库或数据仓库，它们的结构和规则可能是不同的，这将导致原始数据非常的杂乱、不可用，即使在同一个数据库中，也可能存在重复的和不完整的数据信息，为了使这些数据能够符合数据挖掘的要求，提高效率和得到清晰的结果，必须进行数据的预处理。
（内容）a 数据清洗：包括填充空缺值，识别孤立点，去掉噪声和无关数据。
b 数据集成：将多个数据源中的数据结合起来存放在一个一致的数据存储中。
需要注意不同数据源的数据匹配问题、数值冲突问题和冗余问题等。
c 数据变换：将原始数据转换成为适合数据挖掘的形式。
包括对数据的汇总、聚集、概化、规范化，还可能需要进行属性的重构。
d 数据归约：缩小数据的取值范围，使其更适合于数据挖掘算法的需要，并且能够得到和原始数据相同的分析结果。
（数据清理基本内容）1尽可能赋予属性名和属性值明确的含义；2统一多数据源的属性值编码；3去除无用的惟一属性或键值(如自动增长的id)；4去除重复属性(在某些分析中，年龄和出生日期可能就是重复的属性，但在某些时候它们可能又是同时需要的)5去除可忽略字段(大部分为空值的属性一般是没有什么价值的，如果不去除可能造成错误的数据挖掘结果)6合理选择关联字段(对于多个关联性较强的属性，重复无益，只需选择其中的部分用于数据挖掘即可，如价格、数据、金额)7去掉数据中的噪音、填充空值、丢失值和处理不一致数据。
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数据挖掘：是从大量数据中发现有趣（非平凡的、隐含的、先前未知、潜在有用）模式，这些数据可以存放在数据库，数据仓库或其他信息存储中。
挖掘流程：1.学习应用域2.目标数据创建集3.数据清洗和预处理4.数据规约和转换5.选择数据挖掘函数（总结、分类、回归、关联、分类）6.选择挖掘算法7.找寻兴趣度模式8.模式评估和知识展示9.使用挖掘的知识概念/类描述：一种数据泛化形式，用汇总的、简洁的和精确的方法描述各个类和概念，通过（1）数据特征化：目标类数据的一般特性或特征的汇总；（2）数据区分：将目标类数据的一般特性与一个或多个可比较类进行比较；（3）数据特征化和比较来得到。
关联分析：发现关联规则，这些规则展示属性-值频繁地在给定数据集中一起出现的条件，通常要满足最小支持度阈值和最小置信度阈值。
分类：找出能够描述和区分数据类或概念的模型，以便能够使用模型预测类标号未知的对象类，导出的模型是基于训练集的分析。
导出模型的算法：决策树、神经网络、贝叶斯、（遗传、粗糙集、模糊集）。
预测：建立连续值函数模型，预测空缺的或不知道的数值数据集。
孤立点：与数据的一般行为或模型不一致的数据对象。
聚类：分析数据对象，而不考虑已知的类标记。
训练数据中不提供类标记，对象根据最大化类内的相似性和最小化类间的原则进行聚类或分组，从而产生类标号。
第二章数据仓库数据仓库是一个面向主题的、集成的、时变的、非易失的数据集合，支持管理部门的决策过程。
从一个或多个数据源收集信息，存放在一个一致的模式下，并且通常驻留在单个站点。
数据仓库通过数据清理、变换、继承、装入和定期刷新过程来构造。
面向主题：排除无用数据，提供特定主题的简明视图。
集成的：多个异构数据源。
时变的：从历史角度提供信息，隐含时间信息。
非易失的：和操作数据的分离，只提供初始装入和访问。
联机事务处理OLTP：主要任务是执行联机事务和查询处理。
联系分析处理OLAP：数据仓库系统在数据分析和决策方面为用户或‘知识工人’提供服务。
这种系统可以用不同的格式和组织提供数据。
OLAP是一种分析技术，具有汇总、合并和聚集功能，以及从不同的角度观察信息的能力。
多维数据模型:多维数据模型将数据看作数据立方体，允许从多个维度对数据建模和观察。
包含维表和事实表。
最流行的数据仓库数据模型是多维数据模型，这种模型可以是星形模式（事实表在中间，连接到多个维表）、雪花模式（星型的变种，某些维表规范化，分解到附加维表，以减少冗余）、事实星座模式（多个事实表共享维表）。
数据立方体：允许从多维对数据建模和观察。
它由维和事实定义。
维：关于一个组织想要保存记录的透视图和实体，每个维都有一个表与之相关联，成为维表。
事实表：包括事实的名称和度量，以及每个相关维表的码。
方体Cuboid：每个数据立方体。
基本方体Base Cuboid：存放最底层汇总。
顶点方体Apex Cuboid：最高层汇总，all。
数据立方体D a ta Cube：给定维的集合，可以对维的每个可能子集产生一个方体。
结果成为方体的格。
多维数据立方体：提供数据的多维视图，并允许预计算和快速访问汇总数据。
度量：数值函数，通过对给定点的各维-值对聚集数据，计算该点的度量值。
概念分层：映射序列，将底层概念映射到更一般的较高层概念。
OLAP操作:上卷：上卷操作通过一个维的概念分层向上攀升或者通过维规约，在数据立方体上进行聚集。
下钻：下钻是上卷的逆操作，它由不太详细的数据到更详细的数据。
切片和切块：切片对一个维进行选择。
切块对两个以上维进行选择，定义子立方体。
转轴：可视化操作，转动视角。
钻过：跨越多个事实表。
钻透：钻到后端关系表。
数据仓库模型的不同类型：1、企业仓库：收集了关于跨部门的整个组织主题的所有信息，跨越整个组织，因此是企业范围的。
2、数据集市：是企业仓库的一个部门子集，它针对选定的主题，对于特定的用户是有用的，因此是部门范围的，其数据通常是汇总的。
3、虚拟仓库：虚拟仓库是操作数据库上视图的集合，易于建立，但需要操作数据库服务器具有剩余能力。
数据仓库的三层结构：1、仓库数据服务器：使用后端工具（抽取、清晰、转换、装载、刷新）和实用程序由操作数据库和其他外部数据源提取数据，进行数据清理和变换并放入仓库底层2、OLAP服务器：直接实现对多维数据的操作,直接为商务用户提供来自数据仓库或数据集市的多维数据。
ROLAP:多维数据操作映射到标准关系操作。
MOLAP：多维数据视图映射到数组中.HOLAP:结合，历史数据ROLAP,频繁访问数据放到MOLAP.3、前端客户层：包括查询和报表工具、分析工具或数据挖掘工具。
数据仓库的设计：1、分析建立企业模型并映射到数据仓库概念模型；2、逻辑模型的设计3、物理模型的设计OLAP建模：维表设计（维的变化，维表的共享，层次信息和分类信息的位置）、事实表设计（事实表的特性，通用数据和专用数据事实表） 逻辑模型设计：1、 系统数据量估算；2、 数据粒度的选择；3、 数据的分割（到各自的物理单元单独处理）4、 表的合理划分（字段的更新频率和访问频率不一样——稳定性）5、 删除纯操作数据（“收款人”），增加导出字段（“销售总量”）元数据：描述数据的数据，定义数据仓库对象的数据。
包括数据仓库的结构、操作元数据（数据血统、流通，监控信息）、用于汇总的算法、从操作环境到数据仓库的映射；关于系统性能的数据、商务元数据。
部分物化：选择性预计算各种方体子集或子立方体。
冰山立方体：是一个数据立方体，只存放聚集值大于某个最小支持度阈值的立方体单元。
数据立方体计算中多路数组聚集，多路计算BUC ：bottom-up computation自底向上构造，一种计算稀疏冰山立方体的算法。
数据立方体允许以多维数据建模和观察，它由维和事实定义。
维是关于一个组织想要记录的透视或实体，事实是数值度量的。
物理模型的设计：1.确定数据的存储结构（并行RAID ）2.索引策略（位图索引、连接索引）3.数据存储策略与性能优化（多路聚集优化、表的归并、分割表的存放、按列存储、存储分配优化）4.数据装载接口5.并行优化设计位图索引：在给定属性的位图索引中，属性的每一个值v 都有一个位向量，长度为记录的总数，如果数据表中给定行上该属性的值为v, 则在位图索引的对应行上标注该值的位为1，其余为0.，不适用于基数很大的属性。
连接索引：传统的索引将给定列上的值映射到具有该值的行的列表上，连接索引登记来自关系数据库的两个关系的可连接行，对于维护来自可连接的关系的外码和与之匹配的主码的联系特别有用（事实表——维表）。
N 维，且每个维有Li 概念封层，可得到的立方体有多路数组聚集：是数据立方体的高效计算方式。
使用多维数组作为基本数据结构，自底向上的、共享地计算完全数据立方体。
使用数组直接寻址的典型MOLAP 。
方法：最大维在形成单块的平面上。
最小为在形成单面的平面上，每个平面必须被排序，并按大小递增的顺序被计算。
数据预处理数据预处理：不完整的、含噪音的、不一致的1、数据清洗（缺失值（缺少属性值或某些感兴趣的属性，或仅包含聚集数据）、噪声（错误或存在偏离期望的离群值）、非一致）、2、数据集成（模式集成（识别实体）、发现冗余（相关分析检测）、数据值冲突检测和处理（不同数据源属性值不同））、)11(+∏==ni i L T3、数据变换（平滑（去掉噪声）、聚集（数据汇总）、泛化（概念分层，高层替换低层）、规范化（按比例缩放）、属性构造）4、数据规约（数据立方体聚集、维度规约(属性子集选择)、数值规约、离散化和概念分层产生）、5、数据离散化（数值数据：分箱、直方图、聚类、基于熵的离散化、基于直观划分离散化3-4-5规则（区间的最高有效位的取值个数）；分类数据：用户或专家在模式级显示说明属性偏序、通过显示数据分组说明分层结构的一部分、说明属性集但不说明偏序（层次高，属性值个数越少）、只说明部分属性集（嵌入数据语义，是语义相关的属性集捆绑在一起））。
噪声：被测量的变量的随机误差或方差。
噪音数据处理：分箱（按箱平均值平滑、按箱中值平滑、按箱边界平滑）、回归、聚类。
规范化：最小-最大规范化；Z-score规范化；小数定标规范化数据规约技术：得到数据集的规约显示，小得多，但保持原数据的完整性。
挖掘更有效。
属性子集选择：检测并删除不相关、弱相关或冗余的属性和维维规约：使用编码机制减小数据集的规模,如压缩。
数值规约：用替代的、较小的数据表示替换或估计数据，如参数模型or非参方法（聚类、抽样、直方图（Equi-depth、equi-width、v-optimal（最小方差）、maxdiff（考虑每对相邻的之间的差，桶的边界具有<桶数-1 >的最大对））。
概念分层：对一个属性递归地进行离散化，产生属性值的分层或多分辨率划分。
属性的原始数据用更高层或离散化的值替换。
离散化：用少数区间标记替换连续属性的数值，从而减少和简化原来的数据。
特征化和区分：描述性数据挖掘：以简洁概要的方式描述概念或数据集，并提供数据的有趣的一般性质。
预测性数据挖掘：分析数据，建立一个或一组连续值函数模型，预测不知道的数值数据值。
概念描述包括特征化和区分。
特征化：提供给定数据汇集的简洁汇总。
区分：提供两个或多个数据集的比较描述。
OLAP VS 概念描述：处理类型、自动化方面比较各自优缺点。
Concept description:◆can handle complex data types of the attributes and their aggregations◆ a more automated processOLAP:◆restricted to a small number of dimension and measure types◆user-controlled process数据泛化：将数据库中的大量任务相关数据从低概念层提升到更高概念层的过程。
数据泛化途径：1、数据立方体（OLAP途径）2、面向属性的归纳面向属性的归纳：1、使用数据库查询收集任务相关的数据；2、考察相关任务集中的各个属性并进行泛化：通过属性删除（两种情况）或者属性泛化3、通过合并相等的广义元组（每个广义元组代表一个规则析取）并累计对应的计数值进行聚集面向属性归纳方法产生的泛化描述表现形式：广义关系（表）、交叉表、图、量化特征规则。
属性泛化控制：属性泛化阈值控制（对所有的属性设置一个泛化阈值，或者对每个属性设置一个阈值。
如果属性的不同值个数大于属性泛化阈值，则应当进行进一步的属性删除或属性泛化）广义关系阈值控制：为广义关系设置一个阈值。
如果广义关系中不同元组的个数超过该阈值，则当进一步泛化；否则，不再进一步泛化 。