在学习数据挖掘的时候，我们一定要掌握一些数学基础，毕竟数据挖掘中涉及到了很多的算法。说到这里我们要给大家说一说数据挖掘的概念，数据挖掘就是从大量数据中获取隐含的、潜在的是有价值信息的过程，数据挖掘也是这些年计算机领域主要的研究内容。那么数据

第一章 数据挖掘基本知识

数据挖掘之基本流程

数据挖掘常用的方法在大数据时代，数据挖掘是最关键的工作。大数据的挖掘是从海量、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的大型数据库中发现隐含在其中有价值的、潜在有用的信息和知识的过程，也是一种决策支持过程。其主要基于人工智能，机器学习，模式学习，统

大数据挖掘入门教程大数据时代的来临，给人们生活带来了巨大变化。对于中国而言，大数据产业起步晚，发展速度快。物联网、移动互联网的迅速发展，使数据产生速度加快、规模加大，迫切需要运用大数据手段进行分析处理，提炼其中的有效信息。千锋教育，经过多年

• 几乎很少有现成的数据能直接使用。数 据总是看上去不整洁，例如有脏数据、 缺失值等。• 怎样能知道数据的质量呢？你需要把自 己沉浸在数据中，进行数据探索，从而 了解数据质量。数据

用于数据挖掘的鸢尾花数据

数理统计• 估计量的有限样本性质 • 估计量的大样本性质（大数定律、中心极限定理） • 参数估计 • 区间估计和置信区间信息论• 熵、相对熵、信息量、互信息 • 渐进均分性（信息论

应用广泛用于健康卫生，零售，信用卡服务，电信（电话卡欺诈）等 行业方法使用历史数据来构造欺诈行为模型，同时利用数据挖掘来辅助识 别出类似案例示例汽车保险: 检测出那些伪造事故来骗取

1.8 典型的OLAP操作（1）OLAP是一种多维数据分析技术。包括汇总、合并和聚 集等功能，以及从不同的角度观察信息的能力。 （2）上卷：从某一维度的更高概念层次观察数据方，获得

➢ 统计方法可分为：回归分析（多元回归、自回归等）， 判别分析（贝叶斯判别、费歇尔判别、非参数判别等）， 聚类分析（系统聚类、动态聚类等），探索性分析（主 成分分析、相关分析等）等

2.2 贝叶斯决策与分类器第二章 分类2.2.1 规则分类器• 基于规则的分类器是使用一组“if…then…”规则来对记录进行分类的技术。 • 基于规则的分类器产生的规则集有两个重

ຫໍສະໝຸດ Baidu

习题1（第一章数据挖掘基础概念）1.什么是数据挖掘？解答：数据挖掘是指从大规模的数据中抽取或挖掘出感兴趣的知识或模式的过程或方法。2.定义下列数据挖掘功能：特征化、区分、关联和相关分析、分类、预测、聚类和演变分析。使用你熟悉的现实生活的数据

CRISP-DM模型视角下的数据挖掘流程CRISP-DM模型视角下的数据挖掘流程CRISP-DM模型视角下的数据挖掘流程数据预处理数据准备阶段涵盖了从原始粗糙数据中构建最终数 据集

数据中抽取挖掘出未知的、有价值的模式或规律等知识的复杂过程。数据挖掘是多种学科交叉数据挖掘技术分类数据挖掘流程数据挖掘算法常用算法回归算法1、线性回归 2、逻辑回归线性回归假设要找

数据挖掘基础知识一、数据挖掘技术的基本概念随着计算机技术的发展，各行各业都开始采用计算机及相应的信息技术进行管理和运营，这使得企业生成、收集、存贮和处理数据的能力大大提高，数据量与日俱增。企业数据实际上是企业的经验积累，当其积累到一定程度时

数据挖掘基础知识一、数据挖掘技术的基本概念随着计算机技术的发展，各行各业都开始采用计算机及相应的信息技术进行管理和运营，这使得企业生成、收集、存贮和处理数据的能力大大提高，数据量与日俱增。企业数据实际上是企业的经验积累，当其积累到一定程度时

库中的大量数据中挖掘有趣知识的过程。2020/10/1710数据挖掘系统的组成➢ 数据库、数据仓库或其他信息库：是一个或一 组数据库、数据仓库、电子表格或其他类型的 信息库。可以在

将多个数据源中的数据结合起来存放在一个一直得数据存 贮中。 实体识别 实体和模式的匹配 冗余：某个属性可以由别的属性推出。 相关分析 相关性rA,B . rA,B>0