什么是数据挖掘
数据挖掘（Data Mining）又称为：数据中的知识发现（KDD），也就是通过数据清理，数据集成，数据选择，数据变换，数据挖掘，模式评估，知识表示等一系列步骤，对数据进行分类，聚类，发现其中的关系或者离群点，来发现新的知识，新的价值。
（一）数据类型
1）数据库数据
数据库系统，又称为数据库管理系统（DBMS），一种关系型数据库。有唯一的关键字标识来表示一个对象，每个对象有若干属性，又包括若干元组。
一个二维表
2）数据仓库数据
多个数据库数据加上不同的维度，组成了数据仓库。
数据库立方体
3）数据库的事务
事务数据库中的每个记录都是一次事务，例如一次商品订单
4）其他数据
前1,2,3点都是结构化数据，还包含非结构化数据，例如音频，超文本，地图等
（二）数据挖掘的步骤
1）数据清理：消除噪声数据
2）数据集成：多种数据组合在一起
3）数据选择：选择相关数据
4）数据变换：汇总等操作将数据变换成适合挖掘的数据
5）数据挖掘：对数据进行
6）模式评估：根据某种模式来评估某种价值
7）知识表示：可视化表现
（三）数据挖掘模式
1）类和概念：特征化与区分
对数据汇总和分类，考察其具有什么样的特征
2）挖掘频繁模式：关联和相关性
1 频繁出现的序列；
2 出现次数最多的事件；
3 频繁出现的子序列；
4 事件之间的关联性；
3）预测分析的分类和回归
1 分类：决策树 、神经网络
2 回归：相关性描述和预测、描述解释变量与被解释变量之间的相关性，并构造数学模型来预测被解释变量
决策树分类
神经网络分类
4）聚类
根据最大化类内相似，最小化类间相似性的原则进行聚类和分组
聚类
5）离群点
异常的值，有的时候需要抛弃异常值，但有时通过异常值可以发现问题，如欺诈行为
（四）数据挖掘相关内容
1）统计学
1 数值描述（如均值、中位数、众数、方差，柱状图、散点图等），
2 回归分析（线性回归、非线性回归、一元回归、多元回归），
3 离散型和连续性数据的概率分布、描述性统计和推断性统计
2）机器学习
用数据对机器不断训练以来提高机器性能，类似条件反射
3）数据库和数据仓库
对数据的管理，其包含的海量数据可以用来做OLTP，OLAP（这两个暂时不知道）
4）信息检索
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