广工数据挖掘复习要点汇总
汕头大学数据挖掘期末复习
汕头大学2019数据挖掘期末复习资料（浩军老师班）考试范围：数据预处理、数据关联分析、分类与预测、SVM、K-MEANS、聚类考试题型：简答题，复习请以实验相关内容为主数据挖掘课程的主要内容：1.数据挖掘概述2.数据预处理3.数据挖掘算法－关联分析4.数据挖掘算法－分类与预测5.数据挖掘算法－聚类分析一、数据挖掘概述什么是数据挖掘？数据挖掘概念：从大量数据中寻找其规律的技术，是统计学、数据库技术和人工智能技术（机器学习）的综合。
数据挖掘定义：数据挖掘（Data Mining）就是从大量的、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。
数据的特征：大容量、含噪音（不完全、不正确）、异质数据（多种数据类型混合的数据源，来自互联网的数据是典型的例子）数据挖掘有哪些步骤？1.确定预测目标2.统计数据特征3.根据数据特征进行数据预处理4.应用数据挖掘模型（分类、聚类、关联分析、离群点挖掘、标记等）5.分析模型的准确率6.找出影响模型准确率的因素，回到第3步迭代直到模型足够完美。
二、数据预处理数据预处理有哪些步骤？1.数据清理2.数据集成3.数据归约4.数据变换与数据离散化为什么要进行数据预处理？现实世界的数据是不完整的、含有噪声的、不一致的、冗余的。
低质量的数据将导致低质量的挖掘结果。
1)现实世界的数据一般是脏的、不完整的和不一致的。
2)数据预处理技术可以改进数据的质量，从而有助于提高其后的挖掘过程的精度和性能。
3) 高质量的决策必然依赖于高质量的数据，因此数据预处理是知识发现过程的重要步骤。
数据的质量涉及的三个要素是？准确性，完整性和一致性。
现实世界的数据一般是脏的不完整的不一致的。
数据预处理技术可以改善数据的质量。
如何填充数据中存在的缺失值？1.忽略元组（删除）2.使用一个全局常量填充空缺值（例如NULL）3.使用属性的平均值、众数、中位数来填充空缺值4.人工填充空缺值数据清理补充缺失的属性值：使用属性的中心度量（如均值或者中位数或者众数（频率度量出现单峰）填充缺失值。
数据挖掘复习知识点整理超详细
数据挖掘复习知识点整理超详细必考知识点：信息增益算法/ ID3决策树(计算) (详细见教材)使⽤朴素贝叶斯分类预测类标号(计算)FP-TREE(问答) (详细见教材)数据仓库的设计(详见第⼆章)(问答) (见PPT)数值规约Equi-depth、equi-width、v-optimal、maxdiff(问答) (详细见教材)BUC (这个也要考，但不记得怎么考的了)后向传播神经⽹络(名词解释)K-平均，K-中⼼点，DBSCAN解析特征化(这个也要考)总论数据挖掘：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。
数据挖掘考试重点复习
1.了解商务智能的定义与大数据的四个基本特征；答：商务智能是企业利用数据仓库DW、数据挖掘DM、在线分析处理OLAP、决策支持系统DSS等现代信息技术对企业生产、经营过程中产生的大量结构化和非结构化数据进行收集、整理、分析;形成知识或情报;以辅助企业做出正确的决策、采取有效的商务行动、优化商务流程、全面提升商务绩效的工具、方法和技术的统称..大数据特征： 4个V2.理解商务智能系统的5层结构商务智能系统结构大致分为五层:①数据源层：也可称作操作型数据层;是整个数据仓库的基础;提供了整个系统最原始的数据②数据获取层：也可称作数据转换层;主要是把数据源层的数据通过ETCL过程转换到数据仓库中③数据存取层：该层是按主题进行分析和对相关的数据进行挖掘的数据源;包括每一个按主题进行分类的数据集市或专门用于数据挖掘的数据仓库④数据分析服务层：该层是数据存储和前端分析工具的桥梁⑤前端展现层：用户界面3.理解操作型与分析型系统分离的必要性以及他们的特征4.理解维度爆炸给数据挖掘带来的困难数据过高的维度会给计算带来麻烦;在数据挖掘处理时;它会耗费很多的处理时间和内存容量..数据的高维度还使得数据间的关系也不容易察觉;增加了数据的无关属性和噪音点..5.掌握数据仓库的定义并理解其四个方面的特征数据仓库是决策支持系统和联机分析应用数据源的结构化数据环境..数据仓库研究和解决从数据库中获取信息的问题..数据仓库是为支持管理决策建立的;面向主题的、集成的、随时间变化的、相对稳定的数据集合..滔注：我觉得写括号里的会好一点四方面特征：①面向主题：主题是指用户使用数据仓库进行决策时所关心的重点忙面..②集成性：在数据进入数据仓库之前;要进过统一于综合;将多个异源数据集成在一起..这一步是数据仓库建设中最关键、最复杂的一步..③时变性：数据仓库随时间变化不断增加新的数据..④相对稳定性：数据仓库反映的是历史的内容;而不是联机数据;主要供企业决策分析之用..6.掌握数据挖掘的定义并描述其主要特征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、但又是潜在的有用的信息和知识的过程..数据挖掘是从大量数据中寻找其规律的技术..主要步骤1数据准备：从各种数据源中选取和集成用于数据挖掘的数据；2规律寻找：用某种方法将数据中的规律找出来；3规律表示：用尽可能符合用户习惯的方式将找出的规律表示出来..7.掌握Minkowski距离;并熟练计算l1;l2;l无穷normL1norm当r=1;城市街区也称曼哈顿、出租车、L1范数距离；L2norm当r=2;欧几里得距离；L∞norm当r=∞;上确界距离;这是对象属性之间的最大距离..8.理解Hunt’s算法的基本过程通过将训练记录相继划分成较纯的子集;以递归方式建立决策树..设Dt是与节点t相关联的训练记录集;而Y={ y1;y2;…;y c}是类标号;Hunt算法的递归定义如下:1如果Dt中所有记录都属于同一个类yt;则t是叶节点;用yt标记..2如果Dt中包含属于多个类的记录;则选择一个属性测试条件;将记录划分成较小的子集..对于测试条件的每个输出;创建一个子女节点;并根据测试结果将Dt中的记录分布到子女节点中..然后;对于每个子女节点;递归地调用该算法..9.掌握吉尼系数、熵的定义;会计算其最大值与最小值;理解信息增益在构造决策树时的意义基尼系数、熵是度量不纯度的方法GINI系数和熵都是越小;代表所分的节点属性越纯;最小可取到0;表示这个节点中只有一个类..当一个节点中有n个父节点;而且能分出n个子节点;GINI系数取到最n 滔注：那个2是角标;不是log2n 大值;为1-1/n. 熵也取到最大值 log2基尼值的性质：越大越不纯;越小越纯;0最纯;1-1/n最不纯..b.子节点基尼值c.最大值、最小值最小值表示最纯;最大值表示最不纯熵在信息领域熵被用来衡量一个随机变量出现的期望值..熵是对信息的不确定性的度量..熵越低;意味着传输的信息越少..熵的性质：熵是衡量节点一致性的函数..熵大于等于0;当且仅当p1=p2=……pn时;熵最大;纯的节点熵是0.信息增益当选择熵作为公式的不纯性度量时;熵的差就是所谓的信息增益..信息增益描述了当使用Q进行编码时;再使用P进行编码的差异..通常P代表样本或观察值的分布;也有可能是精确计算的理论分布..Q 代表一种理论;模型;描述或者对P的近似..当纯度高达1时即只有一种数据类型;熵最小;为0；当其中的各类数据均匀分布时;熵最大;为-log2pj|t..10.理解了解最邻近分类的基本思想;邻近分类的前提条件与分类过程近邻分类法是基于类比学习;即通过将给定的检验元组与和它相似的训练元组进行比较来学习..训练元组用n个属性描述..每个元祖代表n维空间的一个点..这样;所有的训练元组都存放在n维模式空间中..当给定一个未知元组时;近邻分类法搜索模式空间;找出最接近未知元组的k个训练元组..这k个训练元组是未知元组的k个“最近邻”..一句话概述：点x的k-最近邻分类就是离点x的欧式距离最近的k个点的集合..三个前提条件：训练集存在内存中；给定距离度量指标；给定K值分类过程：1 计算未知点与其他训练集的距离2找到K个最邻近的邻近组3用邻近组的分类标签来决定未知点所在组的标签..11.了解分类中的过拟合及产生的原因过度拟合数据当决策树变大时;测试误差会越来越小;而训练误差会越来越大;测试集产生的决策树与实际会不符..产生的原因（1）噪声导致的过分拟合（2）决策树的复杂程度超过了需要的程度;会产生过度拟合（3）训练误差的减小已经对结果没有更多意义但却依然在计算;会产生过度拟合（4）没有更多的属性来减小样本误差;会产生过度拟合12.理解关联规则及支持与置信度的定义;并熟练计算支持度与置信度关联规则关联规则是形如X→Y的蕴涵式;其中;X和Y都是事务数据集..关联规则的强度可以用它的支持度和置信度度量..支持度Support事务数据库中既包含X又包含Y某个项集的事务占事务总数的比例；置信度Confidence在所有包含X的事务中包含Y的事务所占比例.. 13.理解Apriori性质及其意义Apriori如果一个项集是频繁的;那么它的所有子集都是频繁的..相反;如果一个项集是非频繁的;则它的所有超集也一定是非频繁的..意义利用该性质;通过减少搜索空间;来提高频繁项集逐层产生的效率..14.理解FP-Growth算法克服了Apriori算法的那些不足1.减少了扫描数据库的次数;只用扫描两次2.候选项变少;不会产生那么大的候选项集15.给定一个交易数据库与支持度阈值;能熟练运用Apriori算法与FP-Growth算法挖掘频繁项集Apriori算法计算频繁项集步骤1、第一次扫描;列出一项集;并计数..2、去除低于阈值的项集;组合出二项集;扫描计数..3、重复步骤2;依次组合出N项集;直至项集计数小于阈值;结束..注意Apriori定义：如果一个项集是非频繁的;则它的所有超集也一定是非频繁的..所以在组合项集时一定要注意;新组合出的项集不应包含已经被“淘汰”的项集..FP-Growth算法计算频繁项集步骤一、扫描一次数据集;确定每个项的支持度计数..丢弃非频繁项;将频繁项按照支持度的递减排序;生成频繁项集头表..注意事项：1、降序排列..2、MinSup的存在步骤二、第二次扫描投影;按照{f;c;a;b;m;p}的顺序逐条对应写出剔除非频繁项后的频繁集;注意：{f;c;a;b;m;p}的顺序确定后就不在变动;这在下面的步骤中起关键作用步骤三、并开始构建FP树..按照事务ID号的顺序;将处理好的频繁项集映射创建FP树;并在对应节点计数..步骤四、构建每个对象的条件模式基;建议从频率低的节点开始..注意：不要忘了f对应的{}..步骤五、列出下表;对照MinSup剔除低于阈值的项..步骤六、针对每一项建立条件FP树..下面用m项作例子;如下..步骤七、找出频繁项集..16.理解关联规则产生时所采取的优化策略老师说直接距离就可以比如;L = {A;B;C;D}:cABC→ D≥ cAB→ CD ≥ cA→ BCD为什么分子不变;都是ABCD;分母越来越大17.理解K-means算法的内容并讨论该算法之不足K-means K均值算法流程1、随机选择K个对象;每个对象代表一个簇的初始均值或中心2、对剩余的每个对象;根据它与簇均值的距离;将他指派到最相似的簇..3、计算每个簇的新均值4、回到步骤2;循环;直到准则函数收敛..不足之处1、只有当簇均值有定义的情况下;K-means方法才能够使用..2、用户必须首先给定簇数目3、不适合发现非凸形状的簇;或者大小差别很大的簇..4、对噪声和离群点数据敏感..18.理解凝聚聚类算法的基本过程;并分析算法时间与空间复杂度步骤：1计算距离矩阵2 让每个数据点成为一个群集3;循环开始4; 合并两个距离最近的群集5; 更新距离矩阵6;直到只剩下一个群集时间复杂度：N2倍空间复杂度：N3倍19.理解DBSCAN算法将待聚类的点分为哪几类;分解解释之三类：中心点：中心点领域范围内的点的个数≥临界值MinPts边界点：边界点领域范围内的点个数小于临界值;但是它在中心点邻域范围的边界上..噪音点：既不是中心点又不是边界点的点..噪音点领域范围内的点个数小于临界点..20.理解DBSCAN算法的思想及它克服了K-means算法的哪些不足基于密度的聚类只要一个区域中的点的密度大于某个域值;就把它加到与之相近的聚类中去..克服基于距离的算法只能发现“类圆形”的聚类的缺点;可发现任意形状的聚类;且对噪声不敏感..但是;其计算密度短语的计算复杂度大;需要建立空间索引来降低计算量;且对数据维数的伸缩性较差..DBSCAN Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise具有噪声的基于密度的聚类应用..算法步骤1、通过检查数据集中每个对象的ε-邻域可以理解为半径来寻找聚类2、如果一个点P的ε-邻域包含多于MinPts最少包含点数个对象;则创建一个P作为核心对象的新簇..3、反复地寻找从这个核心对象直接密度可达的对象;这个过程可能涉及一些密度可达簇的合并..4、当没有新的点可以被添加到任何簇时;过程结束..评价1、适合发现任意形状的簇..2、易于发现噪声..3、无需设置K 值..4、需要输入ε、MinPts..对照着14题理解两种算法21.理解SSE指标对聚类的意义..SSE即Sum of Squared Error ;错误的平方和..意义1、SSE可以很好的用于比较两个聚类或两个簇..2、也可以用于估计簇的数目..观察增加K即簇的数目即可降低SSE..。
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。
数据挖掘复习要点
数据挖掘复习要点数据挖掘1.数据挖掘：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。
（商业定义）按企业即定业务⽬标，对⼤量的企业数据进⾏探索和分析，揭⽰隐藏的、未知的或已知的规律，并进⼀步将其模型化的先进的有效⽅法。
2.数据挖掘的功能：描述和预测。
描述：刻画了数据库数据的⼀般特性；预测：在当前数据上进⾏分析，以此进⾏推断。
1)概念描述：通过对某类对象关联数据的汇总、分析和⽐较，对此类对象的内涵进⾏描述，并概括这类对象的有关特征。
2)多层次概念描述：将低层次概念集映射到⾼层次概念集的⽅法。
3)关联分析：⽬的是找出数据库中隐藏的关联⽹。
4)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⽅法。
5)分类：从数据库对象中发现共性，并将数据对象分成不同类别的⼀个过程。
6)偏差检测：偏差检测的基本⽅法是寻找观测结果与参照值之间有意义的差别。
7)孤⽴点分析：对于数据的⼀般⾏为或模型不⼀致的数据进⾏分析。
8)⾃动预测趋势和⾏为：针对具有时序属性的数据或者是序列项⽬的数据。
9)时序演变分析：寻找事件或对象⾏为随事件变化的规律或趋势，并以此来建⽴模型。
10)信息摘要：⼀种⾃动编制⽂摘的技术，即利⽤计算机将⼀篇⽂章浓缩成⼀篇短⽂的过程。
11)信息抽取：根据⼀个事先定义好的、描述所需信息规格的模板，从⾮结构化的⽂本中抽取相关信息的过程。
12)元数据挖掘，对元数据进⾏挖掘。
3.数据挖的掘步骤：1)确定业务对象；2)数据准备c)数据的转换a)数据的选择b)数据的预处理3)数据挖掘，对所得到的经过转换的数据进⾏挖掘。
4)结果分析，解释并评估结果；5)知识的同化，将分析所得到的知识集成到业务信息系统的组织结构中去。
4.数据挖掘的⼈员：1)业务分析⼈员，要求精通业务，能够解释业务对象，并根据各业务对象确定⽤于数据定义和挖掘算法的业务需要；2)数据分析⼈员，精通数据分析技术，并对统计学有较熟练的掌握，有能⼒把业务需求转化为数据挖掘的各步操作选择合适的技术；3)数据管理⼈员，精通数据管理技术，并从数据库仓库中收集数据。
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。
数据挖掘考试复习要点
主要内容⏹ 数据挖掘综述⏹ 数据仓库和数据挖掘的OLAP 技术 ⏹ 数据预处理⏹ 数据挖掘原语、语言和系统结构 ⏹ 概念描述：特征化与比较⏹ 挖掘大型数据库中的关联规则 ⏹ 分类和预测 ⏹ 聚类分析⏹ 复杂类型数据的挖掘数据挖掘的应用和发展趋势我们拥有丰富的数据，但却缺乏有用的信息 解决方法：数据仓库技术和数据挖掘技术 数据仓库(Data Warehouse)和在线分析处理(OLAP)数据挖掘：在大量的数据中挖掘感兴趣的知识（规则，规律，模式，约束） 数据库技术的演化 1960s 和以前:文件系统1970s: 层次数据库和网状数据库（ 1973年 查理士·巴赫曼 ） 1980s 早期:关系数据模型, 关系数据库管理系统(RDBMS)的实现1980s 晚期:各种高级数据库系统(扩展的关系数据库,面向对象数据库等等.) 面向应用的数据库系统 (spatial 数据库，时序数据库，多媒体数据库等等）1990s: 数据挖掘, 数据仓库, 多媒体数据库和网络数据库 2000s 流数据管理和挖掘 基于各种应用的数据挖掘 XML 数据库和整合的信息系统 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） 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、信息收获等等。
并非所有东西都是“数据挖掘” 查询处理.专家系统或是小型的数学计算/统计程序知识挖掘的步骤 了解应用领域了解相关的知识和应用的目标创建目标数据集: 选择数据数据清理和预处理: (这个可能要占全过程60％的工作量) 数据缩减和变换找到有用的特征，维数缩减/变量缩减，不变量的表示。
选择数据挖掘的功能数据总结, 分类模型数据挖掘, 回归分析, 关联规则挖掘, 聚类分析等.⏹ 选择挖掘算法⏹ 数据挖掘: 寻找感兴趣的模式 ⏹ 模式评估和知识表示❑ 可视化，转换，消除冗余模式等等⏹运用发现的知识数据挖掘的主要方法 (1) 概念/类描述: 特性化和区分归纳，总结和对比数据的特性。
汕头大学数据挖掘期末复习
大学2019数据挖掘期末复习资料（浩军老师班）考试围：数据预处理、数据关联分析、分类与预测、SVM、K-MEANS、聚类考试题型：简答题，复习请以实验相关容为主数据挖掘课程的主要容：1.数据挖掘概述2.数据预处理3.数据挖掘算法－关联分析4.数据挖掘算法－分类与预测5.数据挖掘算法－聚类分析一、数据挖掘概述什么是数据挖掘？数据挖掘概念：从大量数据中寻找其规律的技术，是统计学、数据库技术和人工智能技术（机器学习）的综合。
数据挖掘定义：数据挖掘（Data Mining）就是从大量的、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。
数据的特征：大容量、含噪音（不完全、不正确）、异质数据（多种数据类型混合的数据源，来自互联网的数据是典型的例子）数据挖掘有哪些步骤？1.确定预测目标2.统计数据特征3.根据数据特征进行数据预处理4.应用数据挖掘模型（分类、聚类、关联分析、离群点挖掘、标记等）5.分析模型的准确率6.找出影响模型准确率的因素，回到第3步迭代直到模型足够完美。
二、数据预处理数据预处理有哪些步骤？1.数据清理2.数据集成3.数据归约4.数据变换与数据离散化为什么要进行数据预处理？现实世界的数据是不完整的、含有噪声的、不一致的、冗余的。
低质量的数据将导致低质量的挖掘结果。
1)现实世界的数据一般是脏的、不完整的和不一致的。
2)数据预处理技术可以改进数据的质量，从而有助于提高其后的挖掘过程的精度和性能。
3) 高质量的决策必然依赖于高质量的数据，因此数据预处理是知识发现过程的重要步骤。
数据的质量涉及的三个要素是？准确性，完整性和一致性。
现实世界的数据一般是脏的不完整的不一致的。
数据预处理技术可以改善数据的质量。
如何填充数据中存在的缺失值？1.忽略元组（删除）2.使用一个全局常量填充空缺值（例如NULL）3.使用属性的平均值、众数、中位数来填充空缺值4.人工填充空缺值数据清理补充缺失的属性值：使用属性的中心度量（如均值或者中位数或者众数（频率度量出现单峰）填充缺失值。
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。
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。
华南理工大学《数据挖掘》复习资料全
华南理工大学《数据挖掘》复习资料【英文缩写】BI(商务智能): Business IntelligenceOLAP(联机分析处理): Online Analytical Processing OLTP(联机事务处理): Online Transaction Processing ETL(提取/变换/装入): Extraction/Transformation/LoadingKDD(数据中的知识发现):Knowledge Discovery in DatabasesLecture 1.【知识发现的主要过程】(1)数据清理（消除噪声和不一致的数据）(2)数据集成（多种数据源可以组合在一起）(3)数据选择（从数据库中提取与分析任务相关的数据）(4)数据变换（数据变换或同意成适合挖掘的形式，如通过汇总或聚集操作）(5)数据挖掘（基本步骤，使用只能方法提取数据模式）(6)模式评估（根据某种兴趣度度量，识别表示只是的真正有趣的模式）(7)知识表示（使用可视化和只是表示技术，向用户提供挖掘的知识）【挖掘的知识类型】(1)概念描述：特征划与区分(概化、摘要、以及对比数据特征)(2)关联（相关性或者因果关系）(3)分类与预测：对类或概念构造模型或函数以便对未来数据进行预测(4)聚类分析：类标识符是未知的，把数据分成不同的新类，使得同一个类中的元素具有极大的相似性，不同类元素的相似性极小。
(5)趋势与偏差分析：序列模式挖掘(6)孤立点分析：孤立点，不符合该类数据的通用行为的数据，不是噪声或异常。
【数据挖掘在互联网、移动互联网的应用】(1)Web用法挖掘（Web日志挖掘）：在分布式信息环境下捕获用户访问模式(2)权威Web页面分析：根据Web页面的重要性、影响和主题，帮助对Web页面定秩(3)自动Web页面聚类和分类：给予页面的内容，以多维的方式对Web页面分组和安排(4)Web社区分析：识别隐藏的Web社会网络和社团，并观察它们的演变Lecture 2.【为什么需要数据预处理】现实世界中的数据很“脏”，具有以下特性：(1)不完整的: 缺少属性值, 感兴趣的属性缺少属性值, 或仅包含聚集数据(2)含噪声的: 包含错误或存在孤立点(3)不一致的: 在名称或代码之间存在着差异数据预处理技术可以改进数据的质量，从而有助于提高其后的挖掘过程的精度和性能。
广工数据挖掘复习要点汇总
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。
数据挖掘概念复习资料
数据挖掘概念复习资料数据挖掘是一种从大量数据中发现模式、关联和规律的过程。
它涉及使用计算机算法和技术来分析和解释大规模数据集，以提取有价值的信息和知识。
数据挖掘可以应用于各种领域，如商业、医疗、金融和社交媒体等，帮助组织和个人做出更明智的决策。
以下是数据挖掘中常用的概念和技术：1. 数据预处理：在进行数据挖掘之前，需要对原始数据进行预处理。
这包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等步骤。
数据清洗用于处理缺失值、异常值和噪声等问题。
数据集成是将多个数据源合并为一个一致的数据集。
数据变换是对数据进行转换，以便更好地适应挖掘算法。
数据规约是减少数据集的大小，同时保持数据的完整性和一致性。
2. 数据挖掘任务：数据挖掘可以用于多种任务，包括分类、聚类、关联规则挖掘和异常检测等。
分类是将数据集中的实例分为不同的类别或标签。
聚类是将数据集中的实例分为相似的组或簇。
关联规则挖掘是发现数据中的频繁项集和关联规则。
异常检测是识别与大多数数据不符的异常实例。
3. 挖掘算法：数据挖掘使用各种算法来发现模式和规律。
常见的算法包括决策树、朴素贝叶斯、支持向量机、神经网络和聚类算法（如K均值和层次聚类）。
每种算法都有其适用的数据类型和问题类型。
选择合适的算法对于获得准确的结果至关重要。
4. 评估和验证：在进行数据挖掘之后，需要对结果进行评估和验证。
评估指标可以是准确率、召回率、F1分数等。
交叉验证是一种常用的验证方法，它将数据集分成训练集和测试集，以评估模型的性能。
还可以使用混淆矩阵、ROC曲线和AUC等工具来评估模型的质量。
5. 数据可视化：数据可视化是将数据以图表、图形和可视化方式呈现，以便更好地理解和分析数据。
它可以帮助发现隐藏在数据中的模式和趋势。
常用的数据可视化工具包括散点图、柱状图、折线图和热图等。
6. 隐私和安全：在进行数据挖掘时，保护数据的隐私和安全非常重要。
数据匿名化、脱敏和加密是常用的隐私保护方法。
访问控制和身份验证可以确保只有授权的用户可以访问数据。
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。
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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：(X, “ ”)? (X, “ ”)[12%, 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（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. 数据变换的内容：数据泛化（把学科分为理学和工学，忽略细节），规范化，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，数据元组中的值如下（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给出的数据，回答以下问题：(a) 使用 规范化，将 值35转换到［0.0，1.0］区间。
(b) 使用 规范化转换 值35,其中，的标准偏差为12.94年。
(c) 使用小数定标规范化转换值35。
(d) 指出对于给定的数据，你愿意使用哪种方法。
陈述你的 理由。
答：(a)已知最大值为70，最小值为13,则可将35规范化为：(b)已知均值为30，标准差为12.94，则可将35规范化为: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 35-1370-130.386 ； 35-3012.94 0.386 ；(c)使用小数定标规范化 可将35规范化为: 35100 0.35 ；(c) 计算两个对象之间的闵可夫斯基距离，用3(d) 计算两个对象之间的 切比雪夫距离计算两个对象之间的欧几里得距离d 12 .(22 20 )2 (1 0)2 (42 36 )2 (10 8 )2 . 45计算两个对象之间的曼哈顿距离d 12 |22 201 |1 0| |42 36| |10 8| 11计算两个对象之间的闵可夫斯基距离，其中参数 3d 12 3122 2013 |1 0|3 |42 3613 |10 8|3 3 233(d)切比雪夫距离：d 12 max(| p q|)=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、& 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：(a) (b) (c)(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，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。
•决策树的构建：1）属性的选择（很重要，一般要最大限度地增大样本集纯度）2）获得大小适合的决策树3）使用3 等经典算法构建决策树4. 分类模型的评价：分类过程一般分为两步：第一步是利用分类算法对训练集进行学习，建立分类模型；第二步是用分类模型对标号未知的测试数据进行分类。