韩家炜数据挖掘-概念与技术—第1章.pptxVIP

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2017-04-22 发布于北京
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韩家炜数据挖掘-概念与技术—第1章.pptx

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韩家炜数据挖掘-概念与技术—第1章

第一章简介;目录;1.1 Why Data Mining? 1.1.1 Moving toward the Information Age 1.1.2 Data Mining as the Evolution of Information Technology 1.2 What is Data Mining? 1.3 What kinds of Data Can be Mined? 1.4 What kinds of Patterns Can be Mined? 1.5 Which Technologies Are Used? 1.6 Which Kinds of Applications Are Target? 1.7 Major Issues in Data Mining 1.8 Summary ;1.1.1 人类迈入信息时代;;举例1.1 数据挖掘将一个大数据集转化成知识有哪些信誉好的足球投注网站引擎（例如google)每天接收到数以亿计的查询请求。每一个请求都看成是用户描述他（她）需要的信息的一个事务。有哪些信誉好的足球投注网站引擎能从如此巨大的查询请求的数据集中学习到什么样新的有用的知识呢？令人感兴趣的是，我们能从这些数据中发现一些揭示有价值信息的模式。而靠单个查看每个数据记录是无法做到这点的。举个例子，谷歌的Flu Trends使用一些特定的词语作为流感的指示器。它能够发现有哪些信誉好的足球投注网站流感信息的人群的数量与真正有流感症状的人群的数量之间的紧密关系。当所有的关于流感的信息聚集在一起时，就能呈现某种模式。使用聚集的谷歌有哪些信誉好的足球投注网站数据，Flu Trends能比传统系统提早两周估计到流感的发生。这个例子展示了数据挖掘怎样将大量的信息转化成知识。;1.1.2 数据挖掘是信息科技的进化;;1.1 Why Data Mining? 1.2 What is Data Mining? 1.3 What kinds of Data Can be Mined? 1.4 What kinds of Patterns Can be Mined? 1.5 Which Technologies Are Used? 1.6 Which Kinds of Applications Are Target? 1.7 Major Issues in Data Mining 1.8 Summary ;1.2 什么是数据挖掘？;数据挖掘的步骤;1.1 Why Data Mining? 1.2 What is Data Mining? 1.3 What kinds of Data Can be Mined? 1.3.1 Database Data 1.3.2 Data Warehouse 1.3.3 Transactional Data 1.3.4 Other Kinds of Data 1.4 What kinds of Patterns Can be Mined? 1.5 Which Technologies Are Used? 1.6 Which Kinds of Applications Are Target? 1.7 Major Issues in Data Mining 1.8 Summary ;1.3 什么样的数据能被挖掘？;1.3.1 数据库数据;1.3.2 数据仓库;1.3.3 事务数据;1.3.4 其他类型的数据;;1.1 Why Data Mining? 1.2 What is Data Mining? 1.3 What kinds of Data Can be Mined? 1.4 What kinds of Patterns Can be Mined? 1.4.1 Characterization and Discrimination 1.4.2 Frequent Patterns, Associations and Correlations 1.4.3 Classification and Regression 1.4.4 Cluster Analysis 1.4.5 Outliner Analysis 1.4.6 Are all Patterns Interesting? 1.5 Which Technologies Are Used? 1.6 Which Kinds of Applications Are Target? 1.7 Major Issues in Data Mining 1.8 Summary ;1.4 什么样的模式能被挖掘？;1.4.1 类别/概念描述：特征化和区分;数据描述;;数据区分;1.4.2 挖掘频繁模式、关联规则和相关性;1.4.3 用于预测分析的分类和回归;1.4.4 聚类分析;1.4.5 离群点分析;1.4.6 所有的模式都很有趣吗？;;;数