今天是9.13r
离中期答辩只有刚好两星期了，该死的还什么也没动。上次写这篇文章时是4个月前了，现在看去当时对数据挖掘的整体框架概念其实并不成熟，也可能在几个月后回头看我现在说的话一样会觉得幼稚，
所以想再重新整理和梳理数据挖掘的相关知识。
今天是5.9号。
之前买的《数据挖掘导论》今天终于到了，准备好好看看好好研究。在群里看见其他人讨论简历，其实实习经历也没有很多，一般就两段，而且都是不怎么出名的公司，但有一点是，与找的工作的相关性较高。所以自己也不要给自己太大压力，争取在暑期找一份相关性较强的实习就ok，然后耐心等待论文的消息。
数据挖掘：也就是data mining，是一个很宽泛的概念，字面意思就是从大型数据存储库中挖掘有用的信息。
数据挖掘是统计学，机器学习，数据库三者的统一。它利用的思想有：
(1)统计学的抽样、估计、假设检验；
(2)人工智能、机器学习的算法、建模技术和理论；
(3)此外需要数据库提供有效的存储、索引、查询等处理支持。
之后的数据挖掘学习就分这几部分去学习：
数据预处理，关联分析，回归分析，分类，聚类，预测，诊断
在开始数据挖掘六大任务之前的，先了解数据预处理相关知识。
由于数据挖掘的数据基本来自生产、生活、商业中的实际数据，现实中我们采集到的数据往往存在：不正确、不完整、不一致这三个问题。因此需要提高数据质量，满足数据挖掘的需要。
数据预处理
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所以可以看到数据预处理一般就四种：
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缺失值处理
对于缺失值的处理总的来说分删除法和插补法
(1)删除法：删除存在缺失值的记录（仅当样本量很大且缺失值记录所占样本比例<5%时可行）
(2)插补法：若属性是连续的，则使用该属性存在值的平均值去插补缺失值；若属性是离散的，则可取该属性的众数来插补缺失值。 -
数据集成
即相当于从原始的ODS中将各个数据表尽量整合成一个一个方便查询的表 -
数据规约
由于用于分析的数据集中可能包含数以百计的属性，但是其中大部分属性可能与挖掘任务不相关，或者是冗余的，则要尽量挑选出有用的属性，这是一项困难费时的任务。
所以数据规约目标在于找到最小的属性集，使现有概率分布尽可能接近使用所有属性时的原始分布。
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数据变换
数据变化是将数据由一种表现形式变为另一种表现形式。常见的数据变换方式是：数据标准化、数据离散化、语义转换。
（1）数据标准化
分为0-1标准化和z-score标准化
（2）离散化
指将连续性数据切分为多个“段”，有些数据挖掘算法要求数据是分类属性的形式。
（3）语义转换
将{非常好，好，一般，差，非常差}这种转化为{1,2,3,4,5}来替代。
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