广工数据挖掘复习要点汇总
数据挖掘复习提纲
《数据挖掘》复习提纲第一章数据挖掘概述1、什么是数据挖掘从大量数据中挖掘有用的知识2、数据挖掘的动机数据丰富，信息贫乏3、数据挖掘的同义词从数据中挖掘知识,知识提炼,数据/模式分析,数据考古,数据捕捞、信息收获、资料勘探等等4、知识发现的过程1.数据清理2.数据集成3.数据选择4.数据变换5.数据挖掘6.模式评估7.知识表示5、数据挖掘和知识发现是一回事吗？数据挖掘是知识发现过程的一个步骤6、数据挖掘可以挖掘的两类模式？描述性的数据挖掘，预测性的数据挖掘7、常用的数据挖掘技术？概念/类描述: 特性化和区分,挖掘频繁模式、关联和相关,分类和预,聚类分析,离群点（孤立点）分析,趋势和演变分析8、什么是离群点？离群点总是被抛弃的吗？离群点:一些与数据的一般行为或模型不一致的孤立数据。
通常孤立点被作为“噪音”或异常被丢弃，但在欺骗检测中却可以通过对罕见事件进行孤立点分析而得到结论9、挖掘的所有模式都是有趣的吗？什么样的模式是有趣的？如何度量模式的有趣度？一个数据挖掘系统/查询可以挖掘出数以千计的模式, 并非所有的模式都是有趣的易于理解，在某种必然程度上，对于新的或检验数据是有效的，是潜在有用的，是新颖的，符合用户确信的某种假设客观: 基于模式的统计和结构, 例如, 支持度, 置信度, 等.主观: 基于用户对数据的确信, 例如, 出乎意料, 新颖性, 可行动性等.10、数据挖掘原语类型？任务相关的数据，挖掘的知识类型，背景知识，模式相关度度量，发现模式的可视化第二章数据预处理1、现实世界中的数据是“脏”的，主要体现在哪几个方面？数据为什么脏？不完整、含噪声和不一致不完全数据源于：数据收集时未包含，数据收集和数据分析时的不同考虑.，人/硬件/软件问题噪音数据源于：收集数据的设备可能出现故障，数据输入时人为录入错误，数据传输错误不一致数据源于：不同的数据源，数据代码不一致（日期格式）2、为什么要进行数据预处理？现实世界的数据一般是脏的、不完整的和不一致的。
数据挖掘考试复习资料
数据挖掘考试复习资料一、名词解释1、数据仓库：面向主题的、集成的、非易失的、是随时间变化的数据集合，用来支持管理决策.2、聚类：将物理或抽象对象的集合分成由类似的对象组成的多个类的过程被称为聚类3、数据挖掘：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4、人工神经网络：人工神经网络是一种应用类似于大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学模型。
在工程与学术界也常直接简称为神经网络或类神经网络.5、文本挖掘：文本数据挖掘（Text Mining）是指从文本数据中抽取有价值的信息和知识的计算机处理技术6、OLAP：又称联机分析处理，是使分析人员、管理人员或执行人员能够从多种角度对从原始数据中转化出来的、能够真正为用户所理解的、并真实反映企业为特性的信息进行快速、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。
定义1：OLAP是针对特定问题的联机数据访问和分析。
通过对信息（维数据)的多种可能的观察形式进行快速、稳定一致和交互性的存取，允许管理决策人员对数据进行深入地观察。
定义2：OLAP是使分析人员、管理人员或执行人员能够从多种角度对从原始数据中转化出来的、能够真正为用户所理解的、并真实反映企业“维”特性的信息进行快速、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。
)7、概念描述：就是对目标类对象的内涵进行描述,并概括这类对象的有关特征.特征化：提供给定数据汇集的简洁汇总比较：提供两个或多个数据汇集的比较描述8、信息熵：在信息论中，熵被用来衡量一个随机变量出现的期望值.它代表了在被接收之前，信号传输过程中损失的信息量，又被称为信息熵。
信息熵也称信源熵、平均自信息量。
二、简答题1、数据仓库和传统数据库的区别和联系是什么?（1）区别:数据仓库和数据库是不同的概念数据仓库是一个综合的解决方案，而数据库只是一个现成的产品。
数据仓库需要一个功能十分强大的数据库引擎来驱动，它更偏向于工程。
数据挖掘复习资料
1、数据挖掘定义：数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取出隐含在其中的、人们事先不知道、但又是潜在有用的信息和知识的过程。
2、数据仓库定义：数据仓库是面向主题的、集成的、不可更新却又随时间不断变化的数据集合，用以支持经营管理中的决策制定过程。
3、数据仓库与数据挖掘的关系：1）数据仓库系统的数据可以作为数据挖掘的数据源。
2）数据挖掘的数据源不一定必须是数据仓库系统4、数据挖掘的功能：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，偏差分析。
5、数据挖掘的过程：P10图1-26、数据仓库的基本特征：1）数据仓库的数据是面向主题的；2）数据仓库的数据是集成的；3）数据仓库的数据时不可更新的；4）数据仓库的数据时随时间不断变化的。
7、主题的概念：主题是一个抽象的概念，是在较高层次上将企业信息系统中的数据综合、归类并进行分析利用的对象。
面向主题的组织方式，就是在较高层次上对分析对象的数据的一个完整、一致的描述，能完整、统一的刻画各个分析对象所涉及的企业的各项数据，以及数据之间的联系。
8、对数据仓库基本特征的理解：数据仓库是面向主题的，面向主题性表示数据仓库中数据组织的基本原则，数据仓库中所有的数据都是围绕某一主题组织、展开的。
数据仓库的数据是集成的，数据仓库的数据时从原有的分散的数据库、数据文件和数据段中抽取来的，数据来源可能既有内部数据又有外部数据，因此，在数据进入数据仓库之前，必然要经过转换、统一和综合。
这一步是数据仓库建设中最关键最复杂的一步，要进行统一数据源，综合和计算两步，统一数据源包括命名规则，编码，数据特征，度量单位的统一。
数据仓库是不可更新的，数据仓库的数据主要提供企业决策分析之用，不是用来进行日常操作的，一般只保存过去的数据，而且不是随着数据源的变化实时更新，数据仓库中的数据一般不再修改。
9、数据仓库数据分为四个级别：早期细节级，当前细节级，轻度综合级和高度综合级。
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。
数据挖掘基础知识要点梳理
数据挖掘基础知识要点梳理数据挖掘是一项通过发现和分析大量数据以提取有用信息的过程。
这项技术广泛应用于商业、金融、医疗和其他领域，以帮助组织做出更明智的决策。
为了更好地理解数据挖掘的基础知识和要点，本文将梳理数据挖掘的重要概念和技术。
1. 数据挖掘的定义和目标数据挖掘是从大量数据中自动发现模式、关联、异常和趋势的过程。
其目标是提取出对于业务决策有意义的信息，并根据这些信息进行预测和优化。
2. 数据挖掘的步骤数据挖掘通常包括以下步骤：a) 数据清洗：清理数据并处理缺失值、重复值和异常值。
b) 数据集成：将多个数据源整合到一个统一的数据集中。
c) 数据转换：将数据转换成合适的格式和表示形式，以便进行分析。
d) 数据挖掘：使用各种技术和算法来发现模式、关联和趋势。
e) 模式评估：评估挖掘结果的有效性和可行性。
f) 结果解释：解释挖掘结果并将其应用于实际业务问题。
3. 数据挖掘的应用数据挖掘可以应用于各个领域，例如：a) 市场营销：通过分析客户数据来识别潜在消费者群体和需求趋势。
b) 银行和金融：用于信用评估、客户关系管理和欺诈检测。
c) 医疗保健：用于疾病预测、生物信息学和药物研发等。
d) 社交网络：用于社交推荐、用户行为分析和关系网络挖掘等。
4. 常用的数据挖掘技术和算法a) 分类算法：用于将数据集分类为已知类别。
b) 聚类算法：用于将数据集分为相似组。
c) 关联规则挖掘：用于发现数据项之间的关联关系。
d) 预测建模：用于根据历史数据进行未来趋势预测。
e) 异常检测：用于识别与正常模式不符的异常数据。
5. 数据挖掘的挑战和限制进行数据挖掘时，还会面临一些挑战和限制，例如：a) 数据质量问题：包括数据缺失、数据错误和噪声干扰等。
b) 高维数据：随着数据维度增加，挖掘和分析变得更复杂。
c) 隐私和安全问题：在处理敏感数据时需要保护隐私和数据安全。
d) 解释性问题：模型的黑盒性可能使解释结果变得困难。
总结：数据挖掘是从大量数据中发现有用信息的过程，通过清洗、集成、转换、挖掘和评估等步骤来实现。
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。
数据挖掘导论知识点总结
数据挖掘导论知识点总结数据挖掘是一门综合性的学科，它涵盖了大量的知识点和技术。
在本文中，我将对数据挖掘的导论知识点进行总结，包括数据挖掘的定义、历史、主要任务、技术和应用等方面。
一、数据挖掘的定义数据挖掘是从大量的数据中发掘出有价值的信息和知识的过程。
它是一种将数据转换为有意义的模式和规律的过程，从而帮助人们进行决策和预测的技术。
数据挖掘能够帮助我们从海量的数据中找到潜在的关联、规律和趋势，从而为决策者提供更准确和具有实际意义的信息。
二、数据挖掘的历史数据挖掘的概念最早可追溯到20世纪60年代，当时统计学家和计算机科学家开始尝试使用计算机技术来处理和分析大量的数据。
随着计算机硬件和软件技术的不断发展，数据挖掘逐渐成为一门独立的学科，并得到了广泛应用。
三、数据挖掘的主要任务数据挖掘的主要任务包括分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测和预测等。
分类是将数据划分为多个类别的过程，其目的是帮助我们将数据进行分组和识别。
聚类是将数据划分为多个簇的过程，其目的是发现数据中的潜在模式和规律。
关联规则挖掘是发现数据中的关联规则和频繁项集的过程，其目的是发现数据中的潜在关联和趋势。
异常检测是发现数据中的异常值和异常模式的过程，其目的是发现数据中的异常现象。
预测是使用数据挖掘技术对未来进行预测的过程，其目的是帮助我们做出更准确的决策。
四、数据挖掘的技术数据挖掘的技术包括统计分析、机器学习、人工智能、数据库技术和数据可视化等。
统计分析是数据挖掘的基础技术，它包括描述统计、推断统计和假设检验等方法。
机器学习是一种使用算法和模型来识别数据模式和规律的技术，常见的机器学习算法包括决策树、神经网络、支持向量机和朴素贝叶斯等。
人工智能是数据挖掘的前沿技术，它包括自然语言处理、图像识别和智能决策等方面。
数据库技术是数据挖掘的技术基础，包括数据存储、数据检索和数据管理等技术。
数据可视化是数据挖掘的重要技术，它能够帮助我们将数据呈现为可视化的图表和图形，从而更直观地理解数据。
数据挖掘知识点归纳总结
数据挖掘知识点归纳总结一、数据挖掘概述数据挖掘是通过分析大量数据，发现其中隐藏的规律、趋势和模式，从而得出有用的信息和知识。
数据挖掘可以帮助企业做出更明智的决策，提高生产效率，降低成本，增加收入。
数据挖掘技术包括数据预处理、特征选择、模型构建和评估等步骤。
二、数据挖掘的基本过程1. 数据采集：从各种数据源中收集数据，可以是数据库、文本文件、传感器数据等。
2. 数据预处理：清洗数据、处理缺失值、去除噪声、数据标准化等，使得数据适合进行挖掘分析。
3. 数据挖掘：应用各种数据挖掘技术和算法，寻找模式、规律和趋势。
4. 模型评估：评估挖掘模型的性能，选择最优的模型。
5. 模型部署：将优化的模型应用到实际业务中，产生价值。
三、数据挖掘的主要技术和算法1. 分类算法：用于对数据进行分类，如决策树、支持向量机、朴素贝叶斯、逻辑回归等。
2. 聚类算法：将数据集中的对象划分为不同的组，如K均值聚类、DBSCAN、层次聚类等。
3. 关联规则挖掘：寻找数据项之间的关联关系，如Apriori算法、FP-Growth算法。
4. 强化学习：通过智能体与环境的交互学习，以达到某种目标，如Q学习、策略梯度方法等。
5. 文本挖掘：用于从大量文本数据中提取有用信息，如情感分析、主题模型、关键词提取等。
四、数据挖掘的应用领域1. 金融领域：用于信用评分、欺诈检测、股票预测等。
2. 零售行业：用于市场营销、销售预测、商品推荐等。
3. 医疗健康：用于疾病预测、基因识别、医疗影像分析等。
4. 社交网络：用于用户推荐、社交关系分析、舆情监测等。
5. 制造业：用于质量控制、生产优化、设备预测维护等。
五、数据挖掘的挑战和解决方案1. 大数据处理：随着数据量的增加，数据挖掘面临着大规模数据的处理和分析问题，需要使用并行计算、分布式计算等技术。
2. 数据质量：数据质量差会影响挖掘结果的准确性，需要进行数据清洗、去重和统一化。
3. 模型解释：一些数据挖掘模型缺乏解释性，如深度学习模型，需要提供解释性的方法来解释模型的结果。
数据挖掘期末复习整理
51.无监督学习（185）：又称为“聚类”，每个训练元组的类标号是未知的，并且要学习的类的个数或集合也可能事先不知道。
52.如何评价学习算法（187）：从以下几个方面评价：准确率、速度、鲁棒性、可升缩性、可解释性。
2.决策树（P189）:信息增益（192）例6-1；增益率（184）例6-2；
3.贝叶斯分类（P200）;贝叶斯定理（201）；朴素贝叶斯分类（202）；例6-4 P203
四．综合
1.数据挖掘产生的背景
答：随着信息科技的进步以及电子化时代的到来，人们以更快捷、更容易、更廉价的方式获取和存储数据，使得数据及信息量以指数方式增长。据粗略估计，一个中等规模企业每天要产生100MB以上的商业数据。而电信、银行、大型零售业每天产生的数量以TB来计算。人们搜集的数据越来越多，剧增的数据背后隐藏着许多重要的信息，人们希望对其进行更高层次的分析，以便更好的利用这些数据。先前的数据库系统可以高效的实现数据的录入、查询、统计等功能，但无法发现数据背后隐藏的知识手段。导致了“数据爆炸但知识贫乏”的现象。于是人们开始提出“要学会选择、提取、抛弃信息”，并且开始考虑：如何才能不被信息淹没？如何从中及时发现有用的知识、提高信息利用率？如何从浩瀚如烟海的资料中选择性的搜集他们认为有用的信息？这给我们带来了另一些头疼的问题：
结果=（1-0.5）*6+0.5*7=6.5
25.五数概况（35）：由中位数，四分位数Q1和Q3,最小和最大观·测值组成，按一下序列写为：Minimun,Q1,Median,Q3,Maximum.
26.方差、标准差（35）：
N个观测值x1,x2………Xn的方差是：
数据挖掘复习总结
一、数据挖掘的概念：（商业及学术方面）定义：a.技术定义：数据挖掘就是从大量的、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、人们实现不知道的、但又是潜在的有用的信息和知识的过程。
与数据挖掘相近的同义词有数据融合、数据分析和决策支持等。
这个定义包括以下几层含义：1.数据源必须是真实的、大量的2.发现的是用户感兴趣的知识3.发现的知识是可接受的、可理解的、可运用的4.发现的知识并不要求发放之四海皆准，仅要求支持特定的业务问题。
商业定义：数据挖掘是一种新的商业信息处理技术，其主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理，从中提取辅助商业决策的关建化数据。
简而言之，数据挖掘其实就一类深层次的数据分析方法二、数据挖掘的模式模式：数据特征化：目标类数据的一般特征或特性的汇总。
通常用户指定类的数据通过数据库查询收集。
模式类型：a.概念/类描述：特征和区分数据可以与类或概念相关联。
b.关联分析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。
关联分析广泛用于购物篮或事务数据分析。
c.分类与预测分类是这样的过程，它找描述或识别数据类或概念的模型(或函数)，以便能够使用模型预测类标号未知的对象。
导出模型是基于对训练数据集（即，其类标号已知的数据对象）的分析。
d.聚类分析“何为聚类分析？”与分类和预测不同，聚类分析数据对象，而不考虑已知的类标号。
e.局外者分析在一些应用中（如，欺骗检测），罕见的事件可能比正规出现的那些更有趣。
局外者数据分析称作局外者挖掘。
局外者可以使用统计试验检测。
f．演变分析数据演变分析描述行为随时间变化的对象的规律或趋势，并对其建模。
三、OLAP技术，多维数据模型，数据立方体概念，构建星型数据库模型OLAP技术（联机分析处理）：可以用不同的格式组织和提供数据，以满足不同用户的各种需求。
特点：面向市场的，用于知识工人的数据分析、管理大量历史数据，提供汇总和聚集机制，并在不同的粒度级别上存储和管理信息、通常采用星形或者雪花模型以及面向主题的数据库设计尝尝跨越数据库模式的多个版本，还可以处理来自不同组织的信息，由多个数据存储集成的信息、访问大部分是只读操作、多位数据模型：这种模型将数据看成数据立方体形式数据立方体：允许从多维对数据建模和观察，它由维和事实定义，维是关于一个组织想要保存记录的透视图或实体，事实是数值度量的。
数据挖掘期末考试重点
1·元数据：是关于数据仓库中数据的数据。
2·数据仓库中的元数据可以分为四类1)关于数据源的元数据：对不同平台上的数据源的物理结构和含义的描述；2)关于数据模型的元数据：描述了数据仓库中有什么数据以及数据之间的关系，它们是用户使用管理数据仓库的基础；3)关于数据仓库映射的元数据：反映数据仓库中的数据项是从哪个特定的数据源填充的，经过哪些转换，变换和加载过程；4)关于数据仓库使用的元数据：数据仓库中信息的使用情况描述，这类元数据能帮助用户到数据仓库查询所需要的信息，用于解决企业问题。
3·数据仓库和数据集市的区别数据仓库收集了关于整个组织的主题（如顾客、商品、销售、资产和人员）信息，因此是企业范围的。
对于数据仓库，通常使用星座模式，因为它能对多个相关的主题建模。
数据集市是数据仓库的一个部门子集，它针对选定的主题，因此是部门范围的。
对于数据集市，流行星型或雪花模式，因为它们都适合对单个主题建模。
4·数据集市主要有两种结构：从属数据集市(数据直接来自于中央数据仓库)独立数据集市(数据直接来源于各生产系统)5·数据库与数据仓库的联系与区别?联系：数据仓库的出现，并不是要取代数据库。
可以说，数据库、数据仓库相辅相成、各有千秋。
区别：出发点不同（面向事物/面向主题）、存储的数据不同（实时数据/历史数据）、设计规则不同（范式/反范式）、提供的功能不同（捕获数据/分析数据）、基本元素不同（事实表/维表）、容量不同（GB/TB）、服务对象不同（业务处理人员/高层决策人员）。
6·粒度的作用：粒度越小，数据的综合程度越低，存储的数据越详细，需要的索引项越多，存储的数据量越大；回答查询的种类越多。
粒度越高，数据综合程度越高，需要的索引项越少，存储的数据量越小,查询的效率也越高7·数据集市（data marts）通常是指较为小型化、针对特定目标且建设成本较低的一种数据仓库。
数据挖掘期末复习提纲(整理版)
1.熟悉数据挖掘的流程：提示：1）业务理解2）数据理解3）数据准备4）建立模型5）模型评估6）模型发布2.数据库系统与数据仓库系统的区别：数据仓库是一个面向主题的、集成的、时变的和非易失的数据集合，支持管理部门的决策过程：而数据库是面向具体操作的、单一的、实时的、更新的数据集合，支持管理机构日常操作的。
数据库系统的主要任务是执行联机事务和查询处理，这种系统称为OLTP系统，涵盖了组织机构的大部分日常操作；另一方面，数据仓库在数据分析和决策方面为用户和知识工人提供服务。
3. 数据聚合需考虑的问题;4. 利用免费商品做促销的关联规则挖掘问题：1）找到免费商品的频繁1—项集，记为S1。
2）使用FP增长算法生成那些价格不少于$200的频繁项集，记为S2。
这是一个单调约束，因此不必要在每一步使用“生成—测试”过程，这样能节省一些不必要的计算开销。
如果我们有一个频繁项价格至少￥200，则没必要对这个频繁项的任何超集进行测试。
这是因为任何其他商品加到这个频繁项里，价格肯定会增多。
需要检验的是超集是否是频繁的。
这里之所以使用FP增长算法的原因是Apriori算法丢弃了那些价格低于$200的频繁项集。
这样导致了将不能够发现满足约束条件的频繁项集。
FP增长算法不会有这样的问题，因为它保留了关于数据库的完整信息在一个树结构中。
3）从S1S2中找到频繁项集。
4）生成满足最小置信度且形如2S 的规则。
1S5.分布式数据的关联规则挖掘方法：第一．在每一个站点挖掘局部频繁项集，设CF为四个站点的局部频繁项集的并集；第二．计算CF中每个频繁项集在各个站点的支持度计数；第三．计算CF中每个项集的全局支持度计数，可以通过将它在四个站点的局部支持度计数累加起来；那些全局支持度大于支持度阀值的项集为频繁项集；第四．从全局频繁项集里导出强规则。
6.急切分类、惰性分类的优缺点：急切分类比惰性分类在速度上要更快。
因为它在接受新的待测数据之前已经构造了一个概括的模型。
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
数据挖掘知识点总结
数据挖掘知识点总结数据挖掘是现代信息技术的一个重要分支，在数据科学、人工智能、商业智能等领域都有着重要的应用和意义。
数据挖掘是从大量的数据中提取隐藏在其中的有用信息和知识的过程。
通过数据挖掘，可以发现数据中的规律、模式、趋势和关联性，为企业决策、市场营销、产品研发等提供有力的支持。
数据挖掘涉及的知识点非常广泛，包括数据预处理、特征选择、模型建立、模型评估等方面。
本文将对数据挖掘的相关知识点进行总结，包括其基本概念、方法、工具等方面。
一、数据挖掘的基本概念1. 数据挖掘的定义数据挖掘是从大量的数据中发现潜在的、先前未知的有用信息和知识的过程。
数据挖掘技术可以帮助人们从数据中找到可靠的、较严谨的、可解释的、普遍适用的模式，这些模式可以应用到现实世界的决策中去。
2. 数据挖掘的应用领域数据挖掘技术可以应用到许多领域，包括商业、金融、医疗、交通、环境等。
在商业领域，数据挖掘可以帮助企业发现内在规律，提高销售、服务质量和市场竞争力；在金融领域，数据挖掘可以帮助银行、保险公司和证券公司识别欺诈行为和风险，提高风险管理和效率；在医疗领域，数据挖掘可以帮助医疗机构发现潜在的危险因素、疾病的规律、潜在的患者群等。
3. 数据挖掘的基本任务数据挖掘的基本任务包括分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测等。
其中，分类是把数据分成不同的类别，聚类是发现数据中的相似的组，关联规则挖掘是找出数据之间的相关性，异常检测是识别不符合全局模式的个体。
二、数据挖掘的方法1. 数据预处理数据预处理是数据挖掘工作的第一步，它包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等过程。
数据清洗是指处理数据中的错误、缺失、重复、不一致等问题，数据集成是指将不同数据源的数据集成到一起，数据变换是指将原始数据转换为更适合挖掘的形式，数据规约是指减少数据量，同时保持数据集的特征和信息。
2. 特征选择特征选择是指选择最相关、最有效的特征子集，以便构建更好的模型。
特征选择有助于减少数据维度、提高模型训练和预测效率、降低过拟合风险。
数据挖掘期末知识点总结
数据挖掘期末知识点总结数据挖掘是一门涉及统计学、机器学习、数据库技术、数据可视化等多个学科的交叉学科，是从大量数据中发现隐含模式、关系和知识的过程。
在当今信息爆炸的时代，数据挖掘成为了一个重要的工具，它可以帮助企业发现商机、政府做决策、学术界进行研究等，因此受到了广泛的关注。
在这篇文章中，我将对数据挖掘的一些重要知识点进行总结，包括数据预处理、数据挖掘模型、评估指标等内容，希望能够对大家有所帮助。
1. 数据预处理数据预处理是数据挖掘中非常重要的一步，其目的是将原始数据转换成适合建模的数据。
数据预处理包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据约简等步骤。
数据清洗是指处理数据中的噪声和异常值，使数据更加干净。
数据集成是指将多个数据源中的数据合并成一个数据集。
数据变换是指将数据转换成适合建模的形式，比如将分类数据转换成数值型数据。
数据约简是指减少数据集的复杂度，降低建模的难度。
2. 数据挖掘模型数据挖掘模型是数据挖掘的核心，它是用来从数据中抽取知识的工具。
常见的数据挖掘模型包括分类、聚类、关联规则挖掘、回归分析等。
分类是一种用于预测离散型变量的模型，主要包括决策树、支持向量机、朴素贝叶斯等。
聚类是一种用于将数据集分成若干类的模型，主要包括K均值聚类、层次聚类、密度聚类等。
关联规则挖掘是一种用于发现数据项之间的关联关系的模型，主要用于市场篮子分析。
回归分析是一种用于预测数值型变量的模型，主要包括线性回归、多项式回归、岭回归等。
3. 评估指标评估指标用于评价数据挖掘模型的性能，常见的评估指标包括准确率、召回率、精确度、F1值、ROC曲线等。
准确率是模型预测正确的样本数占总样本数的比例。
召回率是模型预测出的正样本中实际为正样本的比例。
精确度是模型预测出的正样本中实际为正样本的比例。
F1值是精确度和召回率的调和平均数，综合考虑了精确度和召回率的性能。
ROC曲线是一种用于评价二分类模型性能的图像指标，它反映了模型在不同阈值下的性能表现。
数据挖掘高考知识点总结
数据挖掘高考知识点总结一、数据挖掘的概念和作用数据挖掘是指从大量的数据中发现隐藏的、有价值的信息和知识的过程。
通过对数据进行模式识别、关联分析、分类预测等方法，可以从中提取有用的知识，用于决策支持、市场营销、客户关系管理等方面。
二、数据挖掘的基本任务1. 分类任务：将数据分为不同的类别，用于预测未知数据的类别。
2. 聚类任务：将数据分成不同的组，使得组内的数据相似度较高，组间的相似度较低。
3. 关联规则挖掘：发现数据中不同属性之间的关联关系，用于推荐系统、交叉销售等。
4. 预测分析：将历史数据用于预测未来的趋势，包括时间序列分析、回归分析等。
三、数据挖掘的算法1. 分类算法：包括决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等。
2. 聚类算法：包括K均值、层次聚类、密度聚类等。
3. 关联规则挖掘：包括Apriori算法、FP树算法等。
4. 预测分析算法：包括线性回归、时间序列分析、神经网络等。
四、数据挖掘的应用领域1. 金融领域：用于信用评估、风险管理、股票预测等。
2. 零售领域：用于推荐系统、交叉销售、库存管理等。
3. 医疗领域：用于疾病预测、药物研发、临床决策支持等。
4. 互联网领域：用于搜索引擎优化、广告投放、用户行为分析等。
五、数据挖掘的挑战和未来趋势1. 数据规模化：随着云计算和大数据技术的发展，数据量呈指数增长，数据挖掘面临大规模数据的处理和分析挑战。
2. 多源数据集成：来自不同领域、不同来源的数据需要进行集成和分析，需要解决数据的一致性和可信度问题。
3. 隐私保护：个人隐私保护和数据安全是数据挖掘面临的重要挑战，需要解决数据共享和隐私保护的平衡问题。
4. 智能化发展：随着人工智能技术的发展，数据挖掘将与机器学习、深度学习等技术结合，实现更智能化的数据分析和预测。
六、结语数据挖掘作为一种重要的数据分析方法，已经在各个领域得到广泛应用。
随着技术的进步和应用的深入，数据挖掘将会在未来发挥越来越重要的作用。
数据挖掘_复习总汇
数据挖掘_复习总汇一名词解释1 . 数据挖掘：从大型数据库的数据中提取人们感兴趣的知识。
2.决策树：一个类似于流程图的树结构，内部节点表示一个属性(取值)上的测试，其分支代表每个结果；其每个叶子节点代表一个类别，树的最高节点就是根节点。
3.聚类：将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的过程。
4.数据分类：从数据库中发现数据对象的共性，并将数据对象分成不同的几类的一个过程。
5. 维：透视或关于一个组织想要记录的实体。
6. 多层次关联规则：一个关联规则的内容涉及不同抽象层次的内容。
7. 单层次关联规则：一个关联规则的内容涉及单一个层次的内容。
8.局外者：数据库中可能包含一些数据对象，它们与数据的一般行为或模型不一致。
9. 数据仓库：一个面向主体的、集成的、时变的、非易失的数据集合，支持管理过程的决策制定。
10. 数据集市：数据仓库的一个部门子集，它针对选定的主题，因此是部门范围的。
11. 数据区别：将目标类对象的一般特性与一个或多个对比类对象的一般特性比较。
12. 数据特征化：目标类数据的一般特征或特性的汇总。
13. 噪声数据：指数据中存在错误、异常(偏离期望值)的数据。
14. 不完整数据：感兴趣的属性没有值。
15. 不一致数据：数据内涵出现不一致的情况。
16. 数据清洗：消除数据中所存在的噪声以及纠正其不一致的错误。
17. 数据集成：将来自多个数据源的数据合并到一起构成一个完整的数据集。
18. 数据消减：通过删除冗余特征或聚类消除多余数据。
19. 数据转换：将一种格式的数据转换为另一种格式的数据。
20.分类：预测分类标号（或离散值），在分类属性中的训练样本集和值(类标号)的基础上分类，数据(建立模型)并使用它分类新数据。
21. 簇：是一组数据对象的集合（是由聚类所生成的）。
22. 数据源：是表明数据地址的联机字符串23. 数据源视图：是一个抽象层们能够让用户修改查看数据的方式，或者定义一个图表并在稍后转换实际的源。
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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。
③制造业中应用数据挖掘技术进行零部件故障诊断、资源优化、生产过程分析等。
④市场业中应用数据挖掘技术进行市场定位、消费者分析、辅助制定市场营销策略等。
1.5定义下列数据挖掘功能：关联、分类、聚类、演变分析、离群点检测。
使用你熟悉的生活中的数据，给出每种数据挖掘功能的例子。
答：关联是指发现样本间或样本不同属性间的关联。
例如，一个数据挖掘系统可能发现的关联规则为：major(X, “puting science”)⇒owns(X, “personal puter”)[support=12%, confidence=98%] 其中，X 是一个表示学生的变量。
该规则指出主修计算机科学并且拥有一台个人计算机的学生所占比例为12%，同时，主修计算机专业的学生有98%拥有个人计算机。
分类是构造一系列能描述和区分数据类型或概念的模型(或功能)，分类被用作预测目标数据的类的标签。
例如，通过对过去银行客户流失与未流失客户数据的分析，得到一个预测模型，预测新客户是否可能会流失。
聚类是将数据划分为相似对象组的过程，使得同一组中对象相似度最大而不同组中对象相似度最小。
例如，通过对某大型超市客户购物数据进行聚类，将客户聚类细分为低值客户、高值客户以及普通客户等。
数据演变分析描述和模型化随时间变化的对象的规律或趋势，尽管这可能包括时间相关数据的特征化、区分、关联和相关分析、分类、或预测，这种分析的明确特征包括时间序列数据分析、序列或周期模式匹配、和基于相似性的数据分析。
离群点检测就是发现与众不同的数据。
可用于发现金融领域的欺诈检测。
第二章数据处理基础1.数据及数据类型：数据是数据库存储的基本对象，数据类型：标称属性，序数属性，区间属性，比率属性。
2.数据集分为三类：记录数据，基于图形的数据和有序的数据集。
补充：数据统计特征：均值，中位数，中列数（数据集中最大和最小值的平均值），众数（出现频率最高的值），截断均值（指定0~10间的百分位数p，丢弃高端的和低端的（p/2）%的数据，然后按照计算均值那样计算）3.数据挖掘的效果直接受到数据源的影响。
4.数据清理的目的：试图填充缺失数据，去除噪声并识别离群点，纠正数据中的不一致值。
5.缺失值的处理方法：（分析时）忽略元组，（分析时）忽略属性列，（估计缺失值）人工填写缺失数据，（估计缺失值）自动填充缺失数据。
6.噪声平滑方法：分箱，聚类。
7.数据聚合的目的：将两个或多个数据源中的数据，存放在一个一致的数据存储设备中。
8.数据变换的容：数据泛化（把学科分为理学和工学，忽略细节），规化，特征构造（集中数据特征构造新的特征，减少特征维数），数据离散化（出现了熵计算）。
9.数据归约：·维度归约和特征变换：维度归约可以删除不相关的特征并降低噪声，降低维度灾难风险，降低数据挖掘的时间复杂度和空间复杂度，特征变幻可以反应出数据的不同视角的不同特征。
·抽样：长期用于数据的事先调查和最终的数据分析，在数据挖掘中，抽样是选择数据子集进行分析的常用方法。
1）无放回的简单随机抽样方法2）有放回的简单随机抽样方法3）分层抽样方法·特征选择：从一组已知特征的集合中选取最具有代表性的特征子集，使其保留原有数据的大部分特征，正确区分数据集中的每个数据对象。
根据特征选择过程与后续数据挖掘任务的关联可分为三种方法：过滤，封装和嵌入。
根据是否用到类信息的指导，分为监督式，无监督式和半监督式特征选择·特征子集选择的搜索策略：逐步向前选择（从空集开始，逐步添加），逐步向后删除（从整个属性集开始，逐个删除），向前选择和向后删除相结合,决策树归约。
特征搜索过程中不可缺少的环节就是逐步评估。
★数据预处理方法：数据清理，数据集成，数据变换，数据归约，数据离散化例题：2.5 假定用于分析的数据包含属性age，数据元组中age 的值如下(按递增序)：13,15,16,16,19,20,20,21,22,22,25,25,25,25,30,33,33,33,35,35,35,35,36,40,45,46,52,70。
(a) 使用按箱平均值平滑对以上数据进行平滑，箱的深度为3。
解释你的步骤。
评论对于给定的数据，该技术的效果。
(b) 对于数据平滑，还有哪些其它方法？答：(a)已知数据元组中age 的值如下(按递增序)：13,15,16,16,19,20,20,21,22,22,25,25,25,25,30,33,33,33,35,35,35,35,36,40,45,46,52,70，且箱的深度为3，划分为(等频)箱：箱1：13,15,16箱2：16,19,20箱3：20,21,22箱4：22,25,25箱5：25,25,30箱6：33,33,33箱7：35,35,35箱8：35,36,40箱9：45,46,52箱10：70用箱均值光滑：箱1：15,15,15箱2：18,18,18箱3：21,21,21箱4：24,24,24箱5：27,27,37箱6：33,33,33箱7：35,35,35箱8：37,37,37箱9：48,48,48箱10：70；(b)对于数据平滑，其它方法有：(1)回归：可以用一个函数(如回归函数)拟合数据来光滑数据；(2)聚类：可以通过聚类检测离群点，将类似的值组织成群或簇。
直观地，落在簇集合之外的值视为离群点。
2.6 使用习题2.5 给出的age数据，回答以下问题：(a) 使用min-max规化，将age 值35 转换到[0.0，1.0]区间。
(b) 使用z-score 规化转换age 值35，其中，age 的标准偏差为12.94 年。
(c) 使用小数定标规化转换age 值35。
(d) 指出对于给定的数据，你愿意使用哪种方法。
述你的理由。
答：(a)已知最大值为70，最小值为13，则可将35规化为：386.013-7013-35=； (b)已知均值为30，标准差为12.94，则可将35规化为：386.04.91230-35=；(c)使用小数定标规化可将35规化为：35.010035=； 2.17 给定两个向量对象，分别表示为p1(22，1，42，10)，p2(20，0，36，8)：(a) 计算两个对象之间的欧几里得距离 (b) 计算两个对象之间的曼哈顿距离(c) 计算两个对象之间的闵可夫斯基距离，用x=3 (d) 计算两个对象之间的切比雪夫距离 答：(a) 计算两个对象之间的欧几里得距离458103642012022222212=-+-+-+-=)()()()(d(b) 计算两个对象之间的曼哈顿距离11810364201202212=-+-+-+-=||||||||d(c) 计算两个对象之间的闵可夫斯基距离，其中参数r=3333333122338103642012022=-+-+-+-=||||||||d(d)切比雪夫距离：|)m ax (|12q p d -==62.8以下是一个商场所销售商品的价格清单(按递增顺序排列，括号中的数表示前面数字出现次数)1(2)、5(5)、8(2)、10(4)、12、14(3)、15(5)、18(8)、20(7)、21(4)、25(5)、28、30(3)。
请分别用等宽的方法和等高的方法对上面的数据集进行划分。
答：(1)等宽方法：划分为3个数据集，每个数据集的宽度为价格10。
价格在1—10之间出现次数为13；价格在11—20之间出现的次数为24；价格在21—30之间出现的次数为13。
(2)等高方法：划分为2个数据集，每个数据集的高度为出现的次数4。
出现次数1—4之间的价格为1、8、10、12、14、21、28、30，共8个数据；出现次数5—8之间的价格为5、15、18、20、25，共5个数据。
2.9 讨论数据聚合需要考虑的问题。
答：数据聚合需要考虑的问题有：(1)模式识别：这主要是实体识别问题；(2)冗余：一个属性是冗余的，即它能由另一个表导出，如果属性或维的命名不一致，也可能导致冗余，可以用相关分析来检测；(3)数据值冲突的检测与处理：有些属性因表示比例或编码不同，会导致属性不同。
第三章 分类与回归1.分类：分类是数据挖掘中的主要手段，其任务是对数据集进行学习并构造一个拥有预测功能的分类模型，用于预测未知样本的类标号，把类标号未知的样本映射到某个预先给定的类标号中。
2.分类模型学习方法：基于决策树的分类方法，贝叶斯分类方法，k-最近邻分类方法，神经网络方法。
3.决策树的概念与构建：决策树是一种树形结构，包括决策节点，分支节点和页节点三个部分。
·决策节点：代表某个测试，通常对应带分类对象的某个属性。
该属性上的不同测试结果对应一个分支。
·叶节点：每个叶节点对应一个类标号，表示一种可能的分类结果。