数据挖掘笔记（一）
1.数据挖掘定义：从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。
2.不能在原数据库上做决策而要建造数据仓库的原因：传统数据库的处理方式和决策分析中的数据需求不相称，主要表现在：⑴决策处理的系统响应问题⑵决策数据需求的问题⑶决策数据操作的问题
3.数据仓库的定义
W.H.Inmon的定义：数据仓库是一个面向主题的、集成的、非易失的且随时间变化的数据集合，用来支持管理人员的决策。
公认的数据仓库概念基本上采用了W.H.Inmon的定义：数据仓库是面向主题的、集成的、不可更新的（稳定性）随时间不断变化（不同时间）的数据集合，用以支持经营管理中的决策制定过程。
4.数据仓库与数据挖掘的关系：⑴数据仓库系统的数据可以作为数据挖掘的数据源。数据仓库系统能够满足数据挖掘技术对数据环境的要求，可以直接作为数据挖掘的数据源。⑵数据挖掘的数据源不一定必须是数据仓库系统。数据挖掘的数据源不一定必须是数据仓库，可以是任何数据文件或格式，但必须事先进行数据预处理，处理成适合数据挖掘的数据。
5. 数据挖掘的功能——7个方面：
⑴概念描述：对某类对象的内涵进行描述，并概括这类对象的有关特征。①特征性描述②区别性描述
⑵关联分析：若两个或多个变量间存在着某种规律性，就称为关联。关联分析的目的就是找出数据中隐藏的关联网。
⑶分类与预测①分类②预测
⑷聚类分析：客观的按被处理对象的特征分类，将有相同特征的对象归为一类。
⑸趋势分析：趋势分析——时间序列分析，从相当长的时间的发展中发现规律和趋势。
⑹孤立点分析：孤立点：数据库中包含的一些与数据的一般行为或模型不一致的数据。
⑺偏差分析：偏差分析——比较分析，是对差异和极端特例的描述，揭示事物偏离常规的异常现象。
6. 数据挖掘常用技术：
⑴数据挖掘算法是数据挖掘技术的一部分。⑵数据挖掘技术用于执行数据挖掘功能。⑶一个特定的数据挖掘功能只适用于给定的领域。
按照上述思想，数据挖掘技术主要包含以下几种：⑴聚类检测方法⑵决策树方法⑶人工神经网络方法。
人工神经网络方法：前馈式网络、反馈式网络和自组织网络。
7. 遗传算法基本算子：繁殖、交叉和变异。
8.数据挖掘应用领域：
⑴金融业⑵保险业⑶零售业⑷科学研究⑸其他领域
9. 数据挖掘研究方向：
（1）专门用于知识发现的形式化和标准化的数据挖掘语言；
（2）数据挖掘过程中的便于用户理解的及人机交互的可视化方法；
（3）网络环境下的数据挖掘技术；
（4）加强对各种非结构化数据的挖掘。
10. 数据挖掘应用的热点：
（1）网站的数据挖掘（2）生物信息或基因的数据挖掘（3）文本的数据挖掘
11. 数据挖掘技术是一门综合性的技术领域，主要涉及数据库、人工智能和数理统计3个技术领域。
12. 数据挖掘产生的前提是：从大量数据中找出隐藏在其中的、有用的信息和规律；计算机技术和信息技术的发展使其有能力处理这样大量的数据。