数据挖掘中的名词解释
数据挖掘分类的名词解释
数据挖掘分类的名词解释数据挖掘是一门涉及从大量数据中发现模式、关联和信息的学科。
它使用统计学、机器学习和数据库系统等技术，通过对数据进行分析和解释来揭示潜在的知识和见解。
而数据挖掘的分类是对这门学科的不同方面和方法进行了系统的归类和整理，以便更好地理解和应用这些技术。
1. 关联规则挖掘关联规则挖掘是数据挖掘中最常见的一种分类方法。
它旨在发现数据集中的项之间的相关性。
通过分析事务数据，揭示其中的共同模式和规律。
关联规则可以被表示为“A如果B”的形式，其中A和B是数据项的集合。
例如，超市销售数据中的关联规则可能是“购买尿布的人也购买啤酒”。
这种方法可以帮助超市了解消费者倾向，从而进行有效的市场营销和产品布局。
2. 分类分类是数据挖掘的另一个重要方面。
它旨在根据已有样本的特征和类别，建立一个模型，可以将新数据分类到合适的类别中。
常见的分类算法包括决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等。
例如，在邮件过滤中，可以使用分类算法将邮件分为垃圾邮件和正常邮件，以便自动过滤垃圾邮件。
3. 聚类聚类是将数据分组成有相似特征的集合的过程。
聚类算法试图将数据划分为不同的簇，使得同一簇内的数据相似度最大，而不同簇之间的相似度最小。
它有助于发现不同群体、市场细分、社交网络等领域的模式和结构。
例如，通过对顾客消费行为的聚类分析，可以发现不同人群的消费偏好和购买习惯，从而定向推销特定的产品或服务。
4. 异常检测异常检测是寻找与大多数样本显著不同的数据点的过程。
它用于识别数据集中的异常或异常行为，帮助我们发现潜在的问题或异常情况。
异常检测的应用领域广泛，包括金融欺诈检测、网络安全监控、故障检测等。
例如，在信用卡欺诈检测中，根据用户的消费习惯和模式，可以使用异常检测来识别可能的欺诈行为。
5. 文本挖掘文本挖掘是从大量的文本数据中自动发现有趣的模式和知识的过程。
它包括文本分类、情感分析、关键词提取等技术。
文本挖掘广泛应用于社交媒体分析、舆情监测、新闻报道等领域。
数据挖掘的部分名词解释
1、ETL的概念ETL是指数据的提取、转换、加载。
数据提取通常是指由多个、异种、外部数据源收集数据。
数据清理：监测数据中的错误，能及时纠正它们。
数据转换的任务主要是进行不一致的数据转换、数据粒度的转换和一些商务规则的计算，主要是将不一致数据转换，数据粒度的转换，商务规则的计算。
ETL的意义ETL负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据挖掘的基础。
ETL是数据仓库中的非常重要的一环。
它是承前启后的必要的一步。
相对于关系数据库，数据仓库技术没有严格的数学理论基础，它更面向实际工程应用。
所以从工程应用的角度来考虑，按着物理数据模型的要求加载数据并对数据进行一些系列处理，处理过程与经验直接相关，同时这部分的工作直接关系数据仓库中数据的质量，从而影响到联机分析处理和数据挖掘的结果的质量。
2、元数据的概念元数据是指描述数据仓库内数据的结构和建立方法的数据，是关于数据的数据，是对数据的结构、内容、键码、索引等的一中描述。
元数据的意义：元数据在于以拥有的中心信息仓库告知用户数据仓库中有什么、它们来自何处、它们在谁的管辖之下以及更多其它信息。
也可以通过使用查询工具对元数据进行访问而得知数据仓库中有什么、在哪里找到它、哪些人被授权可以访问它以及已经预先求出的汇总数据有哪些。
具体用途有：A、起到辅助决策分析过程中定位数据仓库的目录作用。
B、数据从业务环境向数据仓库环境传送时数据仓库的目录内容。
C、指导从近期基本数据到轻度综合数据和到高度综合数据的综合算法选择。
3、粒度的概念粒度指数据仓库的数据单位中保存数据的细化或综合程度的级别。
粒度可以分为两种形式，第一种粒度是对数据仓库中的数据的综合程度高低的一个度量，它既影响数据仓库中的数据量的多少，也影响数据仓库所能回答询问的种类。
细化程度越高，粒度级就越小，综合程度越低，回答查询的种类越多；粒度越高，综合程度越高，查询的效率也越高。
数据挖掘概念与技术期末考试名词解释整理
数据挖掘概念与技术期末考试名词解释整理数据仓库的概念及特点：数据仓库是一种为信息分析提供了良好的基础并支持管理决策活动的分析环境，是面向主题的，集成的，稳定的，不可更新的,随时间变化的，分层次的,多维的集成数据集合。
特点：1主题与面向主题；2数据的集成性；3数据的不可更新性；4数据的时态性。
为什么要建立数据仓库：为了使数据能够发挥其最佳效用，更好的为用户服务，才要建立数据仓库。
它可以从各信息源提取决策需要的数据，加工后，存储到数据仓库中；并且可以提供用户的查询和决策分析的依据。
数据挖掘及其特点：DM是从大量的，不完全的，有噪声的，模糊的，随机的应用数据中，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。
特点：1处理的数据规模十分庞大；2由于用户不能形成精确地查询要求，因此需要靠数据挖掘技术来寻找其可能感兴趣的东西；3DM对数据的迅速变化做出快速响应，以提供决策支持信息；4DM中规则的发现基于统计规律，发现的规则不必适合于所有数据，而且当达到某一阈值时，便认为有此规则；5DM 既要发现潜在规则还要管理和维护规则，随着新数据的不断加入，规则需要不断更新。
数据挖掘的基本过程，数据挖掘有几步？基本过程：1数据准备：本阶段又可进一步细分成数据集成、数据选择和预分析。
2挖掘：数据挖掘处理器综合利用前面提到的多种数据挖掘方法分析数据。
3表述：与检验证型工具一样，数据挖掘将获取的信息以便于用户理解和观察的方式反映给用户，这是可以利用可视化工具。
4评价：如果分析人员对分析结果不满意，可以递归的执行上述三个过程，直到满意为止。
步骤：问题定义-发现信息-制定计划-采取行动-检测效果。
比较数据仓库基本体系结构的特点：1两层：顶层：前端工具，底层DW服务器；2实时监测数据源发生的变化，便于集成到DW。
数据挖掘按任务分为描述和预测式数据挖掘两种。
知识发现（数据挖掘）的基本过程：数据选择和预分析-挖掘（最主要内容）-表述-评价。
数据挖掘技术知识点
数据挖掘技术知识点数据挖掘是指通过对大量数据的分析和处理，发现其中隐藏的模式、关联和规律，以支持决策和取得商业优势的过程。
随着信息时代的到来，数据挖掘技术成为了解决大数据问题、发现商业价值的重要工具。
在本文中，将介绍一些常见的数据挖掘技术知识点。
1. 数据预处理数据预处理是数据挖掘的第一步，它包括了数据清理、数据集成、数据转换和数据规约等过程。
数据清洗是指通过修复、删除或忽略脏数据，如缺失值、异常值和错误数据，以提高数据质量。
数据集成是将来自不同来源的数据进行整合，消除冗余和不一致。
数据转换是将原始数据转换为适合挖掘的形式，如将文本数据转换为数值型数据。
数据规约是通过选择、聚集和泛化等方法，减少数据集的大小与复杂性。
2. 关联规则挖掘关联规则挖掘是在交易数据或者其他项之间发现频繁出现的关联关系的过程。
关联规则通常用于超市购物篮分析中，以发现顾客购买商品之间的相关性。
通过挖掘关联规则，商家可以进行商品的优化布局和促销策略的制定。
关联规则通常由两部分组成，即前项和后项，它们之间通过置信度来衡量关联程度。
3. 分类与回归分类与回归是常见的机器学习方法之一，它通过使用已有的标记数据，构建模型并预测新数据的类别或值。
分类是指将样本分为预定义的类别，而回归是通过建立拟合函数来进行数值预测。
常见的分类算法有决策树、朴素贝叶斯和支持向量机，回归算法有线性回归和逻辑回归。
4. 聚类分析聚类分析是将相似的数据样本划分为不同的组或簇的过程。
聚类分析主要通过测量数据之间的相似性或距离来实现。
常见的聚类算法有K均值聚类和层次聚类等。
聚类分析在市场细分、社交网络分析等领域具有广泛的应用。
5. 神经网络神经网络是模拟人脑神经元组织的计算模型，它通过学习数据的特征和关联，进行分类、预测和模式识别。
神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成，其中隐藏层的神经元通过调整权重和偏置值来学习输入与输出之间的关系。
常见的神经网络模型有多层感知机和循环神经网络。
数据挖掘技术名词解释
数据挖掘技术名词解释嘿，你知道啥是数据挖掘技术不？这可不是啥遥不可及的高科技秘密哦！数据挖掘技术呀，就好像是一个超级厉害的探险家！比如说吧，你想象一下，在一个巨大无比的数据海洋里，藏着各种各样的宝贝和秘密。
而数据挖掘技术呢，就是那个勇敢无畏的探险家，它能在这片茫茫海洋中穿梭自如，找到那些隐藏得很深很深的宝藏！咱平常生活里不是有好多好多的数据嘛，像什么购物记录呀、浏览网页的痕迹呀等等。
这些数据就像是海洋里的无数小水滴。
数据挖掘技术就会从这些海量的数据里，挖掘出有价值的信息。
这就好比从一堆沙子里找出金子！厉害吧？我给你讲哦，数据挖掘技术可神了！它能发现一些你自己都没意识到的规律和趋势呢。
比如说，电商平台可以通过数据挖掘技术知道你喜欢买啥类型的东西，然后给你推荐更符合你口味的商品。
这就像是有个特别懂你的朋友，总能给你最合适的建议！再比如，医院可以利用数据挖掘技术来分析病人的病历数据，找出疾病的发病规律，这样就能更好地治疗病人啦！这不就相当于给医生们配备了一双能看穿疾病秘密的眼睛嘛！而且哦，数据挖掘技术还能帮助企业做出更明智的决策呢！它可以分析市场数据，告诉企业哪种产品更受欢迎，该往哪个方向发展。
这就像给企业装上了一个智能导航，指引着前进的方向。
你想想，要是没有数据挖掘技术，我们得错过多少有用的信息呀！那我们的生活和工作得变得多没效率呀！所以说呀，数据挖掘技术真的超级重要，它就像是一把打开数据宝藏大门的钥匙，让我们能更好地利用数据，让生活变得更美好！总之，数据挖掘技术就是那个能在数据的海洋里乘风破浪、挖掘宝藏的厉害角色！你可千万别小瞧它哦！。
大数据技术名词解释
大数据技术名词解释
1. 大数据：指数据量巨大、类型多样、处理速度快等特点的数
据集合。
2. 云计算：一种通过网络提供计算资源和存储服务的技术，大数据处
理常常借助云计算平台。
3. Hadoop：一种开源的分布式计算框架，用于大规模数据处理，包括
数据存储、分布式计算等。
4. Spark：一种快速、通用、可扩展的大数据处理引擎，支持多种数
据源和各种处理操作。
5. NoSQL：非关系型数据库，主要用于处理非结构化和半结构化数据，如文本、图像、音频等。
6. 数据挖掘：从大量数据中提取潜在的知识和信息的过程，依赖于机
器学习、统计学等技术。
7. 机器学习：一种人工智能技术，通过训练算法来使计算机能够自动
地从数据中学习和改进。
8. 自然语言处理：一种涉及人工智能和语言学的交叉学科，通过计算
机对自然语言的理解和生成来进行语言处理。
9. 深度学习：一种基于神经网络的机器学习技术，通过多层神经元来
处理大数据，实现识别、分类等功能。
10. 数据可视化：将数据转换成图表、图形等可视化形式，以便于人
们对大数据进行观察和理解。
人工智能相关名词解释
人工智能相关名词解释人工智能是当今科技领域的热门话题，它在诸多领域取得了巨大的发展和应用。
在讨论人工智能时，我们经常会遇到许多相关的专业术语和名词。
本文将对其中一些常见的名词进行解释，以帮助读者更好地理解人工智能。
1. 机器学习（Machine Learning）：机器学习是一种让计算机系统自动从数据中学习和改进的技术。
通过训练算法，计算机可以识别和应用模式，以从各种数据中发现隐藏的信息，并做出预测和决策。
2. 深度学习（Deep Learning）：深度学习是机器学习的一个分支，它使用神经网络模拟人脑的工作方式。
通过深层次的神经网络结构，可以实现对大规模数据的高效处理和复杂问题的解决。
3. 自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）：自然语言处理是让计算机能够理解和处理人类语言的技术。
它包括语音识别、文本分析、机器翻译等等，使得计算机能够与人类进行自然交流。
4. 机器视觉（Computer Vision）：机器视觉是让计算机能够理解和解释图像和视频的技术。
通过图像处理和模式识别，计算机可以自动识别物体、人脸、文字等，并进行分析和判断。
5. 强化学习（Reinforcement Learning）：强化学习是让计算机通过与环境互动来学习和改进行为的技术。
计算机根据环境的反馈来不断调整策略和行动，以最大化预期的奖励。
6. 数据挖掘（Data Mining）：数据挖掘是从大规模的数据集中发现模式和关联性的过程。
通过使用机器学习和统计等技术，可以提取出有用的信息，并用于预测、决策等应用领域。
7. 人机交互（Human-Computer Interaction，简称HCI）：人机交互是研究人与计算机之间的相互作用方式和界面设计的领域。
它关注如何设计出更加人性化和有效的用户界面，以提高用户的体验和效率。
8. 神经网络（Neural Network）：神经网络是一种模拟人脑神经系统结构和功能的计算模型。
数据挖掘名词解释
数据挖掘名词解释数据挖掘（Data Mining）是指从大量的复杂、未经组织的数据中，通过使用各种算法和技术来挖掘出有用的、非显而易见的、潜藏在数据中的模式和知识的过程。
以下是对数据挖掘中常用的一些名词的解释：1. 数据预处理（Data Preprocessing）：指在进行数据挖掘之前，对原始数据进行清理、转换、集成和规约等操作，以获得适合挖掘的数据。
2. 特征选择（Feature Selection）：从原始数据中选择对于挖掘目标有意义的特征或属性，用于构建挖掘模型。
特征选择可以提高挖掘模型的准确性、有效性和可解释性。
3. 数据集成（Data Integration）：将不同数据源中的数据集成到一个统一的数据仓库或数据集中，以便进行分析和挖掘。
4. 数据降维（Dimensionality Reduction）：由于原始数据中可能包含大量的特征或属性，而这些特征可能存在冗余或不相关的情况，因此需要对数据进行降维，减少数据中的特征数目，提高挖掘效率和准确性。
5. 模式发现（Pattern Discovery）：通过对数据挖掘算法的应用，从数据中发现隐藏的、有意义的模式，如关联规则、序列模式、聚类模式等。
6. 关联规则挖掘（Association Rule Mining）：从大规模数据集中挖掘出频繁出现的项集和项集之间的关联规则。
关联规则挖掘常用于市场篮子分析、购物推荐、交叉销售等领域。
7. 分类（Classification）：根据已知的样本和样本的标签，训练分类模型，然后用于对未标注样本的分类预测。
分类是数据挖掘中的一项重要任务，常用于客户分类、欺诈检测、垃圾邮件过滤等场景。
8. 聚类（Clustering）：根据数据中的相似性或距离度量，将样本划分为若干个组或簇，使得同组内的样本更加相似，不同组之间的样本差异更大。
聚类可用于市场细分、用户群体划分、图像分析等领域。
9. 时间序列分析（Time Series Analysis）：针对按时间顺序排列的数据，通过挖掘数据中的趋势、周期性、季节性等模式，预测未来的走势和变化。
数据挖掘考试题库完整
一、名词解释1. 数据仓库：是一种新的数据处理体系结构 .是面向主题的、集成的、不可更新的(稳定性)、随时间不断变化 (不同时间)的数据集合.为企业决策支持系统提供所需的集成信息。
2. 孤立点：指数据库中包含的一些与数据的一般行为或模型不一致的异常数据。
3. OLAP：OLAP 是在OLTP 的基础上发展起来的.以数据仓库为基础的数据分析处理 .是共享多维信息的快速分析.是被专门设计用于支持复杂的分析操作 .侧重对分析人员和高层管理人员的决策支持。
4. 粒度：指数据仓库的数据单位中保存数据细化或综合程度的级别。
粒度影响存放在数据仓库中的数据量的大小 .同时影响数据仓库所能回答查询问题的细节程度。
5. 数据规范化：指将数据按比例缩放(如更换大单位).使之落入一个特定的区域(如 0－1) 以提高数据挖掘效率的方法。
规范化的常用方法有：最大－最小规范化、零－均值规范化、小数定标规范化。
6. 关联知识：是反映一个事件和其他事件之间依赖或相互关联的知识。
如果两项或多项属性之间存在关联.那么其中一项的属性值就可以依据其他属性值进行预测。
7. 数据挖掘：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。
8. OLTP：OLTP 为联机事务处理的缩写.OLAP 是联机分析处理的缩写。
前者是以数据库为基础的.面对的是操作人员和低层管理人员 .对基本数据进行查询和增、删、改等处理。
9. ROLAP：是基于关系数据库存储方式的 .在这种结构中.多维数据被映像成二维关系表.通常采用星型或雪花型架构.由一个事实表和多个维度表构成。
10. MOLAP：是基于类似于“超立方”块的OLAP 存储结构.由许多经压缩的、类似于多维数组的对象构成.并带有高度压缩的索引及指针结构 .通过直接偏移计算进行存取。
11. 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。
人工智能专业名词解释汇总
人工智能专业名词解释汇总人工智能（AI）是一门广泛的学科，涵盖了许多专业领域。
在这篇文章中，我们将对一些与人工智能相关的专业名词进行解释和汇总。
1.机器学习（Machine Learning，ML）机器学习是一种人工智能技术，通过对大量数据进行分析和学习，自动从中提取规律和模式，并用这些规律和模式来进行预测和决策。
机器学习算法有很多种，如决策树、神经网络、支持向量机等。
2.深度学习（Deep Learning，DL）深度学习是机器学习的一个分支，利用多层神经网络进行学习和预测。
深度学习在处理大量数据、特征复杂的情况下表现出色，尤其是在图像、语音、自然语言等领域。
3.人工智能（Artificial Intelligence，AI）人工智能是一种广义的概念，指让计算机具有类似于人类的智能和认知能力。
人工智能领域包括机器学习、深度学习、自然人工智能（AI）等。
4.数据挖掘（Data Mining，DM）数据挖掘是一种利用机器学习算法对大量数据进行分析和挖掘，从而发现数据中的有价值信息和规律。
数据挖掘可以帮助企业发现潜在的商业机会，也可以用于研究、政策制定等领域。
5.计算机视觉（Computer Vision，CV）计算机视觉是一种人工智能技术，利用计算机对图像、视频等数据进行处理和分析，实现图像识别、目标检测、图像分割等功能。
计算机视觉在智能安防、自动驾驶等领域有广泛应用。
6.自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）自然语言处理是一种人工智能技术，旨在使计算机理解和处理自然语言。
这包括语音识别、语义分析、机器翻译等任务。
自然语言处理在智能客服、智能翻译等领域有广泛应用。
7.机器学习工程（Machine Learning Engineering，MLE）机器学习工程是一个结合计算机科学、数学和工程学科的跨学科领域。
它旨在研究如何将机器学习算法应用于实际问题中，并提供一系列工具、技术和方法来解决机器学习中的问题。
名词解释数据挖掘
名词解释数据挖掘
数据挖掘是一种利用大规模数据集挖掘出隐藏在这些数据中隐藏的模式、规律和知识的过程,通常应用于商业、医疗、金融、交通等多个领域。
数据挖掘的基本概念包括数据收集、数据预处理、数据挖掘算法选择、结果解释和应用等。
数据收集是指在特定的时间和地点,通过多种方式(如传感器、网络、数据库等)收集到大量的数据。
数据预处理是指在收集到数据后,对其进行清洗、转换、集成等处理,以便于后续的数据挖掘工作。
数据挖掘算法选择是指在进行数据预处理后,选择适合特定问题的算法,并进行算法的优化和调试。
结果解释和应用是指在挖掘出数据中的模式、规律和知识后,对结果进行解释和应用,以解决实际问题或提升业务效率。
数据挖掘技术已经广泛应用于医疗、金融、交通、教育、农业等多个领域。
例如,在医疗领域中,数据挖掘可以帮助医生预测疾病风险、制定更有效的治疗方案、预测患者的治疗效果等。
在金融领域中,数据挖掘可以帮助银行提高贷款审批效率、预测股票价格、防范金融风险等。
在交通领域中,数据挖掘可以帮助车辆管理部门提高车辆利用率、优化路线规划、预测交通流量等。
虽然数据挖掘技术已经取得了很大的进展,但是数据挖掘仍然面临一些挑战。
例如,数据质量的保证、算法的选择和优化、结果的解释和应用等。
因此,在实际应用中,需要结合实际情况,采取科学的方法和策略,不断提高数据挖掘的效率和准确性。
商务智能与数据挖掘名词解释数据迭代
商务智能与数据挖掘名词解释数据迭代
数据迭代，原义是指为了达到目标结果，重复反馈过程，每一次对过程的重复称为一次“迭代”，而每一次迭代得到的结果会作为下一次迭代的初始值。
迭代常见于数学、计算机、互联网业务中。
在互联网业务中，迭代是指产品与服务在原基础上提出新的需求，增设新的功能。
快速迭代，即在互联网中迅速更新产品以达到互联网需求。
产生背景
迭代的说法来自数学领域，通常指函数迭代的过程：
反复地运用同一函数计算，前一次迭代得到的结果被用于作为下一次迭代的输入。
（例如：考拉兹猜想、杂耍者序列）
另外，迭代法，也用来对处理特定数学问题，例如：牛顿法。
相关概念
函数
在数学中，迭代函数是在分形和动力系统中深入研究的对象。
迭代函数是重复地与自身复合的函数，这个过程叫做迭代。
模型
迭代模型是RUP（Rational Unified Process，统一软件开发过程，
统一软件过程）推荐的周期模型。
算法
迭代算法是用计算机解决问题的一种基本方法。
它利用计算机运算速度快、适合做重复性操作的特点，让计算机对一组指令（或一定步骤）进行重复执行，在每次执行这组指令（或这些步骤）时，都从变量的原值推出它的一个新值。
大数据名词解释
大数据名词解释大数据是指规模庞大、复杂度高、难以使用常规软件进行处理的数据集合。
随着科技的快速发展和互联网的普及，大数据应用的范围越来越广泛，对于政府、企业和个人都有重要意义。
以下是对一些常见的大数据相关名词进行解释：1. 数据挖掘：是通过从大数据集中发现规律、模式和关联，以及提取有用信息的过程。
数据挖掘可用于商业、科学和政府等各个领域。
2. 机器学习：是一种人工智能的方法，它利用大数据和算法使计算机能够从经验中学习，提升自己的性能和准确度，而无需明确地被编程指导。
3. 云计算：是通过互联网将数据和计算资源储存在远程的数据中心，并通过网络进行访问和管理。
云计算可以提供高效、灵活和可扩展的计算和存储服务。
4. 数据可视化：是通过图表、图像和其他图形形式直观地呈现数据。
通过数据可视化，人们可以更容易地理解和解释复杂的数据模式和趋势。
5. 预测分析：是通过利用大数据和统计模型来预测未来的趋势和结果。
预测分析可以帮助企业和政府做出更明智的决策，以及采取相应的行动。
6. 数据治理：是指制定和实施策略、原则和流程，以确保数据的合规性、一致性和质量。
数据治理有助于保护数据的安全性和隐私，并提高数据的可信度和可靠性。
7. 人工智能：是一种使计算机能够模仿人类智能行为的科学和工程。
大数据在人工智能中发挥重要作用，通过分析大量的数据，机器可以学习和执行复杂的任务。
8. 数据湖：是指一个存储大量原始和未加工数据的存储系统。
数据湖可以接收和存储来自多个数据源的大数据，使得数据分析和处理更加高效和灵活。
9. 区块链：是一种分布式数据库技术，在多个计算机节点上存储和管理数据。
区块链可以确保数据的安全性、透明度和不可篡改性，对于金融和供应链等领域具有重要意义。
10. 数据可信度：是指数据的可靠性和准确度。
大数据的可信度是大数据分析和决策的基础，通过数据质量评估和数据清洗等方法可以提高数据的可信度。
以上是对一些常见的大数据名词的解释。
统计名词和数据挖掘术语大盘点
统计名词和数据挖掘术语大盘点一、数据挖掘术语【算法】指的是用于实现某一数据挖掘技术－如分类树、辨识分析等等的特定程序。
【属性】也被称为“特性”、“变量”、或者从数据库的观点，是一个“域” 。
【个体】是关于一个单元的测量值的集合――例如一个人的身高、体重、年龄等等；它也被称作“记录”、或者“行”（每一行通常代表一个记录，每一列代表一个变量）。
【置信度】在形如“如果买了A和B，就要买C”的关联法则里有特定的含义。
置信度是已经买了A和B，还要买C的条件概率。
【因变量】在有约束学习里是那个被预测的变量；也被称作“输出变量”、“目标变量”、或者“结果变量”【估计】指的是预测一个连续型输出变量的值；也被称作“预测”。
【特征】也被称作“属性”、“变量”，或者从数据库的观点，称为“域”。
【输入变量】是在有约束学习里作预测的变量；也被称作“自变量”、“预测变量”。
【模型】通常指的是一个数学公式，包括为它设置的参数（许多模型具有用户可以调节的参数）。
【结果变量】在有约束学习里是那个被预测的变量；也被称作“因变量” “输出变量”、“目标变量”、或者“输出变量”。
【P(A|B)】读作“已知B已经发生，A将发生的概率”【预测】指的是预测一个连续输出变量的值；也被称作“估计”。
【记录】是关于一个单元的测量值的集合－例如一个人的身高、体重、年龄等等；它也被称作“个体”、或者“排”（每一排通常代表一个记录，每一列代表一个变量）。
【分数】指的是一个估计的值或者类。
【给新数据打分】意思是利用用训练数据得出的模型预测新数据里的输出值二、统计名词【统计】就是“统而计之”对所考察事物的量的取值在其出现的全部范围内作总体的把握，全局性的认识。
【教育统计】对教育领域各种现象量的取值从总体上的把握与认识，它是为教育工作的良好进行，科学管理、革新发展服务的。
【教育统计学】社会科学中的一门应用统计，是数理统计跟教育学、心理学交叉结合产物【测量】按一定规则给对象在某种性质的量尺上指定值。
数据挖掘中的名词解释
第一章1，数据挖掘(Data Mining), 就是从存放在数据库, 数据仓库或其他信息库中的大量的数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程。
2，人工智能(Artificial Intelligence)它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
人工智能是计算机科学的一个分支, 它企图了解智能的实质, 并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。
3，机器学习(Machine Learning)是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为, 以获取新的知识或技能, 重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
4，知识工程（Knowledge Engineering）是人工智能的原理和方法, 对那些需要专家知识才能解决的应用难题提供求解的手段。
5，信息检索（Information Retrieval）是指信息按一定的方式组织起来, 并根据信息用户的需要找出有关的信息的过程和技术。
数据可视化(Data Visualization)是关于数据之视觉表现形式的研究；其中, 这种数据的视觉表现形式被定义为一种以某种概要形式抽提出来的信息, 包括相应信息单位的各种属性和变量。
6，联机事务处理系统(OLTP)实时地采集处理与事务相连的数据以及共享数据库和其它文件的地位的变化。
在联机事务处理中, 事务是被立即执行的, 这与批处理相反, 一批事务被存储一段时间, 然后再被执行。
7，8, 联机分析处理(OLAP)使分析人员, 管理人员或执行人员能够从多角度对信息进行快速一致, 交互地存取, 从而获得对数据的更深入了解的一类软件技术。
决策支持系统(decision support)是辅助决策者通过数据、模型和知识, 以人机交互方式进行半结构化或非结构化决策的计算机应用系统。
它为决策者提供分析问题、建立模型、模拟决策过程和方案的环境, 调用各种信息资源和分析工具, 帮助决策者提高决策水平和质量。
数据挖掘名词解释
1.数据挖掘数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，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。
〔技术角度的定义〕数据挖掘可以描述为:按企业既定业务目标，对大量的企业数据进行探索和分析，揭示隐藏的、未知的或验证己知的规律性，并进一步将其模型化的有效方法。
〔商业角度的定义〕数据挖掘相近的同义词包括：数据融合、数据分析和决策支持等。
2.空间数据库空间数据库是指在关系型数据库（DBMS）内部对地理信息进行物理存储。
空间数据库中存储的海量数据包括对象的空间拓扑特征、非空间属性特征以及对象在时间上的状态变化。
3.分类分类指通过分析一个类别已知的数据集的特征来建立一组模型，该模型可用以预测类别未知的数据项的类别。
该分类模型可以表现为多种形式：分类规则（IF-THEN），决策树或者数学公式，乃至神经网络。
4.聚类分析聚类分析又称为“同质分组”或者“无监督的分类”，指把一组数据分成不同的“簇”，每簇中的数据相似而不同簇间的数据则距离较远。
相似性可以由用户或者专家定义的距离函数加以度量。
5.数据集成：指将多个数据源中的数据整合到一个一致的存储中6.数据仓库数据仓库是一个面向主题的、集成的、非易失的且随时间变化的数据集合，用于支持管理人员的决策。
7.数据粒度粒度是指数据仓库的数据单位中保存数据的细化或综合程度的级别。
8.数据分割数据分割是指把数据分散到各自的物理单元中去，它们能独立地处理。
9.OLAP基本思想联机分析处理（OnLine Analysis Processing，OLAP）在数据仓库系统中，联机分析处理是重要的数据分析工具。
OLAP的基本思想是从多方面和多角度以多维的形式来观察企业的状态和了解企业的变化。
OLAP是独立于数据仓库的一种技术概念当OLAP与数据仓库结合时，OLAP的数据源为数据仓库，数据仓库的大量数据是根据多维方式组织的。
10.ＯＬＡＰ联机分析处理（OLAP）是一种软件技术，它使分析人员能够迅速、一致、交互地从各个方面观察信息，以达到深入理解数据的目的。
计算机考试中的名词解释
计算机考试中的名词解释随着信息技术的迅猛发展，计算机考试成为了衡量一个人计算机水平的重要标准。
在计算机考试中，名词解释是一个必不可少的环节。
名词解释是对于某个特定计算机术语或概念进行解释和说明的过程。
本文将探讨计算机考试中常见的名词解释，涵盖了各个领域，以帮助读者更好地理解并准备考试。
1. 操作系统（Operating System）操作系统是计算机系统中的核心软件，负责管理硬件和软件资源，提供统一的接口供用户和应用程序与计算机进行交互。
操作系统的主要功能包括文件管理、进程管理、内存管理和设备管理等。
常见的操作系统有Windows、macOS和Linux 等。
2. 数据库（Database）数据库是用于存储和组织数据的系统。
它采用结构化的数据模型，可以方便地进行数据的增删改查操作。
数据库管理系统（Database Management System，简称DBMS）是用于管理数据库的软件。
常见的数据库管理系统有Oracle、MySQL和SQL Server等。
3. 网络（Network）网络是将多台计算机通过通信线路或无线信号相互连接起来，实现资源共享和信息传输的技术。
计算机网络可以分为局域网（LAN）、城域网（MAN）和广域网（WAN）等不同类型。
常见的网络技术包括以太网、无线局域网（WLAN）和因特网等。
4. 程序设计（Programming）程序设计是指通过编写计算机程序来解决问题的过程。
程序设计语言是用来编写计算机程序的工具，常见的编程语言有C、Java和Python等。
程序设计需要掌握算法和数据结构等基本概念，以及良好的逻辑思维能力和编程技巧。
5. 网页设计（Web Design）网页设计是指创建和设计网页的过程。
它包括网页的布局、颜色搭配、图形设计和用户交互等方面。
网页设计师需要熟练掌握HTML、CSS和JavaScript等技术，以及对用户体验和网页可访问性有一定的了解。
6. 数据挖掘（Data Mining）数据挖掘是从大量数据中提取隐藏的模式和知识的过程。
聚类与分类的名词解释
聚类与分类的名词解释
聚类和分类是数据挖掘领域中两个基本的任务。
聚类是将数据集中相似的数据点聚集到一起，形成若干个簇(cluster)，每个簇代表一个类别或者一个主题，可以帮助我们从数据中发现潜在的结构和模式。
分类是将数据集中每个数据点分到一个预定义的类别中，可以帮助我们将数据点进行归类，使数据更易于理解和应用。
在聚类中，同一簇内的数据点之间具有较高的相似度，而不同簇之间的数据点则具有较低的相似度；在分类中，同一类别内的数据点具有相同的属性或特征，不同类别之间则具有明显的区别和差异。
聚类和分类都是数据挖掘中非常重要的技术，可以应用于各种领域，例如市场营销、医疗诊断、社交网络等。
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数据挖掘之数据分析专业名词阐释
数据挖掘之数据分析专业名词阐释周建(郑州幼儿师范学校，河南郑州450000)1、引言1.1、摘要：数据挖掘是随着计算机的普及，企业和个人的数据量不断增加以数据库技术为基础和支撑，开发环境为工具，从大量数据中揭示出隐含的、先前未知的、并有潜在价值的信息的过程。
数据挖掘包含：数据整合、数据分析和报表服务。
数据挖掘是一门新兴的技术和学科，有大量新的专业名词产生即使已有的专业名词但也有了新的延伸和阐释。
大部分书籍是英文翻译过来的，要根据上下文的意思来确定这些专业名词之间的关系。
一些专业名词在开发环境中和书籍中的包含关系是对调的，容易使我们在理解上产生混淆，给我们的学习带来了一定的困难。
下面我将对数据分析中的一些专业名词，从开发环境和专业书籍两个方面做出阐释，希望能够对学习数据分析的人们提供一些帮助。
1.2、开发环境开发环境为：SQL Server 2005或SQL Server 2008。
在数据分析中出现了大量的专业名词，它们在开发环境中按照包含与被包含的关系排列依次可以得到：数据仓库、数据源视图、多维数据集、度量值组、维度表、事实表、维度、度量值、层次结构、属性、键列值、细粒度、聚合。
其中事实表和维度表，键列值和属性是并列关系，聚合是数据分析的一种操作方式。
开发环境是一个树型结构，层次结构比较清晰,为了使学习者能对数据分析有一个系统的认识,我按照开发环境对这些专业名词做出排序。
下面我就按照这个顺序对这些名词进行阐释。
关键词：数据挖掘数据分析多维数据集度量值维度属性细粒度2、专业名词阐释2.1、数据仓库通过对已有数据的加工而形成的数据库(对已有的数据通过整合操作，形成统一的格式)，通常作为数据分析的数据源。
我们做凳子需要木头作为基本原料，数据仓库就是数据分析所需的基本原料。
2.2、数据源视图数据仓库中包含大量的数据(通常用“海量”来形容数据仓库中所包含的数据量)，数据分析是从不同的方面对数据进行观测，并不是每一个方面都需要数据仓库量中的所有数据。
数据挖掘基本术语
基本术语1)数据挖掘能做以下七种不同事情·分类·估计·预测·相关性分组或关联规则·聚类·描述和可视化·复杂数据类型挖掘2)数据挖掘分类以上七种数据挖掘的分析方法可以分为两类：·直接数据挖掘目标是利用可用的数据建立一个模型，这个模型对剩余的数据，对一个特定的变量（可以理解成数据库中表的属性，即列）进行描述。
·间接数据挖掘目标中没有选出某一具体的变量，用模型进行描述；而是在所有的变量中建立起某种关系。
·分类、估值、预言属于直接数据挖掘；后四种属于间接数据挖掘3)各种分析方法的简介·分类首先从数据中选出已经分好类的训练集，在该训练集上运用数据挖掘分类的技术，建立分类模型，对于没有分类的数据进行分类。
a. 信用卡申请者，分类为低、中、高风险b. 故障诊断：中国宝钢集团与上海天律信息技术有限公司合作，采用数据挖掘技术对钢材生产的全流程进行质量监控和分析，构建故障地图，实时分析产品出现瑕疵的原因，有效提高了产品的优良率。
·估计估计与分类类似，不同之处在于，分类描述的是离散型变量的输出，而估值处理连续值的输出；的类别是确定数目的，估值的量是不确定的。
a. 根据购买模式，估计一个家庭的孩子个数b. 根据购买模式，估计一个家庭的收入c. 估计real estate的价值一般来说，估值可以作为分类的前一步工作。
给定一些输入数据，通过估值，得到未知的连续变量的值，然后，根据预先设定的阈值，进行分类。
例如：银行对家庭贷款业务，运用估值，给各个客户记分（Score 0~1）。
然后，根据阈值，将贷款级别分类。
·预测通常，预测是通过分类或估值起作用的，也就是说，通过分类或估值得出模型，该模型用于对未知变量的预言。
从这种意义上说，预言其实没有必要分为一个单独的类。
预言其目的是对未来未知变量的预测，这种预测是需要时间来验证的，即必须经过一定时间后，才知道预言准确性是多少。
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第一章
1，数据挖掘(Data Mining)，就是从存放在数据库，数据仓库或其他信息库中的大量的数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程。
2，人工智能(Artificial Intelligence)它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。
3，机器学习(Machine Learning)是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
4，知识工程（Knowledge Engineering）是人工智能的原理和方法，对那些需要专家知识才能解决的应用难题提供求解的手段。
5，信息检索（Information Retrieval）是指信息按一定的方式组织起来，并根据信息用户的需要找出有关的信息的过程和技术。
6，数据可视化(Data Visualization)是关于数据之视觉表现形式的研究；其中，这种数据的视觉表现形式被定义为一种以某种概要形式抽提出来的信息，包括相应信息单位的各种属性和变量。
7，联机事务处理系统(OLTP)实时地采集处理与事务相连的数据以及共享数据库和其它文件的地位的变化。
在联机事务处理中，事务是被立即执行的，这与批处理相反，一批事务被存储一段时间，然后再被执行。
8, 联机分析处理(OLAP)使分析人员，管理人员或执行人员能够从多角度对信息进行快速
一致，交互地存取，从而获得对数据的更深入了解的一类软件技术。
8，决策支持系统(decision support)是辅助决策者通过数据、模型和知识，以人机交互方式进行半结构化或非结构化决策的计算机应用系统。
它为决策者提供分析问题、建立模型、模拟决策过程和方案的环境，调用各种信息资源和分析工具，帮助决策者提高决策水平和质量。
10，知识发现（KDD：Knowledge Discovery in Databases）是从数据集中别出有效的、新颖的、潜在有用的，以及最终可理解的模式的非平凡过程。
11，事务数据库(Transaction Database)一个事务数据库由文件构成，每条记录代表一个事务。
典型的事务包含唯一的事务标记，多个项目组成一个事务
12，分布式数据库（Distributed Database）是用计算机网络将物理上分散的多个数据库单元连接起来组成一个逻辑统一的数据库。
第三章
13，并行关联规则挖掘（Parallel Association Rule Mining）是指利用并行处理机，使用挖掘算法或在并行计算的环境下完成数据的高效挖掘工作。
14，数量关联规则挖掘（Quantitive Association Rule Mining）对含有非离散的数值属性的数据进行挖掘的技术
14, 频繁项目集（Frequent Itemsets）对项目集I和事务数据库D，T中所有满足用户指定的最小支持度（Minsupport）的项目集，即大于或等于Minsupport的I的非空子集
15，最大频繁项目集（Maximum Frequent Itemsets）在频繁项目集中挑选出所有不被其他元素包含的频繁项目集
16，闭合项目集（Close Itemset）如果项目的直接超集都不具有和它相同的支持度技术则该项目是闭合的
17，多层次关联规则：具有概念分层的关联规则挖掘产生的规则称为多层关联规则。
18，多维关联规则：在关联规则中的项或属性每个涉及多个维，则它就是多维关联规则。
19，购物篮分析：通过支持度和置信度这两个值来对顾客所购买的商品组成情况进行分析的方法。
20，强关联规则：D在I上满足最小支持度和最小信任度的关联规则称为强关联规则
第四章
1,数据分类（Data Classification）数据分类可以看成是从数据库到一组预先定义的、非交叠的类别的映射。
2，K-最邻近方法（K-NN）计算每个训练数据到待分类元组的距离，取和待分类元组距离最近的k个训练数据，k个数据中哪个类别的训练数据占多数，则待分类元组就属于哪个类别。
3，决策树（Decision Tree）决策树是从数据中生成分类器的一个重要的、基本的和有效的方法。
采用自定向下的递归方式，每个决策或事件都可能引出两个或多个事件，导致不同的结果，把这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。
4，熵(Entropy) 对事件对应的属性的不确定性的度量。
一个属性的熵越大，它蕴含的不确定信息越大，越有利于数据的分类。
5，后验概率(Posterior Probability)当根据经验及有关材料推测出主观概率后，对其是否准确没有充分把握时，可采用概率论中的贝叶斯公式进行修正，修正前的概率称为先验概率，修正后的概率称为后验概率，利用后验概率再进行风险分析。
第五章
1. 划分方法(partitioning methods)给定一个有N个元组或者纪录的数据集，分裂法将构造K 个分组，每一个分组就代表一个聚类，K<N。
而且这K个分组满足下列条件：（1）每一个分组至少包含一个数据纪录；（2）每一个数据纪录属于且仅属于一个分组。
2. 层次方法(hierarchical methods)这种方法对给定的数据集进行层次似的分解，直到某种条
件满足为止。
具体又可分为“自底向上”和“自顶向下”两种方案。
3. 基于密度的方法(density-based methods)基于密度的方法与其它方法的一个根本区别是：它不是基于各种各样的距离的，而是基于密度的。
这样就能克服基于距离的算法只能发现“类圆形”的聚类的缺点。
这个方法的指导思想就是，只要一个区域中的点的密度大过某个阀值，就把它加到与之相近的聚类中去。
4. 基于网格的方法(grid-based methods)这种方法首先将数据空间划分成为有限个单元的网格结构,所有的处理都是以单个的单元为对象的。
这么处理的一个突出的优点就是处理速度很快，通常这是与目标数据库中记录的个数无关的，它只与把数据空间分为多少个单元有关。
5,围绕中心点的划分（PAM）最初随机选择k个对象作为中心点，该算法反复地用非代表对象来代替代表对象，试图找出更好的中心点，以改进进聚类的质量。
该算法可分为两步：1，建立：随机寻找k 个中心点作为初始的簇中心点。
2，交换：对于所有可能的对象对进行分析，找到交换后可以使平方-误差减少的对象，代替原中心点。