文档介绍：第五章数据挖掘算法
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数据挖掘技术是人们长期对数据库技术进行研究和开发的成果。数据挖掘和知识发现源于人工智能的学****并在20世纪80年代有了长足的进展。目前,数据挖掘技术已经在市场分析、政府管理、医疗卫生、科学探索、金融及制造业得到应用并取得了一定的实效。
数据挖掘的目标是支持利用数据进行合理的决策。数据挖掘可以与数据仓库结合起来帮助实现某些类型的决策。
数据挖掘概述
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(1)数据挖掘产生的背景
是四个方面的原因促进了数据挖掘技术产生、发展和应用。
。
。
。
、深能力的要求。
数据挖掘的演变
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数据挖掘:多个学科的融合
数据挖掘
数据库系统
统计学
其他学科
算法
机器学****br/>可视化
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因此说,数据挖掘技术是信息技术发展到一定程度的必然结果。
(2)数据挖掘技术的发展历程
数据挖掘的核心模块技术历经了数十年的发展。数据挖掘其实也是一个逐渐演变的过程。
KDD泛指所有从源数据中发掘模式或联系的方法,常用来描述整个数据发掘的过程,包括最开始的制定业务目标到最终的结果分析。
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演变阶段
商业问题
支持技术
产品厂家
产品特点
数据搜集(20
世纪60年代)
数据访问(20
世纪80年代)
数据仓库决策
支持(20世纪
90年代
数据挖掘(正
在流行)
“过去五年中整个有关
联锁超市总收入是
多少?”
“联锁超市第一分部去
年三月的销售额是
多少?”
“联锁超市第一分部去
年三月的销售额是多
少?第二分部据此可
得出什么结论?”
“下个月第二分部的销售
会怎么样?为什么?”
计算机、磁带和磁盘
关系数据库
(RDBMS),结构化
查询语言(SQL),
ODBC
OLAP、多维数据库和
数据仓库
高级算法、多处理器
计算机和海量数据库
IBM和CDC
Oracle、Sybase
、Informix、
IBM和
Microsoft
share
、Arbor、
Cognos和
Microstrategy
Pilot、Lockheed
、IBM、SGI
和其他初创公司
提供历史性的静态
的数据
在记录级提供历史性
动态数据
在各种层次上提供
回溯的动态数据
提供预测性信息
表5-1 数据挖掘的演变进程
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(1)对数据挖掘的技术定义
从技术角度看,数据挖掘就是应用一系列技术从大型数据库或数据仓库的数据中提取人们感兴趣的信息和知识,这些知识或信息是隐含的、事先未知而潜在有用的,所提取的知识表示为概念、规则、规律和模式等形式。
数据挖掘作为知识发现过程的一个特定步骤,是一系列技术及应用,或者说是对大容量数据及数据间关系进行考察和建模的方法集。它的目标是将大容量数据转化为有用的知识和信息。
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(2)对数据挖掘技术的商业定义
从商业角度看,数据挖掘是新型的商业分析处理技术。它是从大型数据库或数据仓库中发现并提取隐藏在其中信息的一种新技术,帮助决策者寻找数据间潜在的关联,发现被忽略的因素。
(3)数据挖掘工具与传统数据分析工具的比较
数据挖掘是一类深层次的数据分析。
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