《資料探勘技術(shù)》課件

《資料探勘技術(shù)》PPT課件資料探勘技術(shù)（DataMining）是一種通過(guò)從大規(guī)模數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)隱藏模式與知識(shí)的方法。本課程將介紹資料探勘技術(shù)的應(yīng)用、基本概念以及與數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的關(guān)系。資料探勘技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域商業(yè)領(lǐng)域通過(guò)挖掘銷售數(shù)據(jù)，優(yōu)化市場(chǎng)營(yíng)銷策略，預(yù)測(cè)市場(chǎng)趨勢(shì)。科學(xué)研究在醫(yī)學(xué)、生物學(xué)等領(lǐng)域中挖掘數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)新的關(guān)聯(lián)和規(guī)律。社交網(wǎng)絡(luò)分析用戶行為，個(gè)性化推薦和社交關(guān)系發(fā)現(xiàn)。其他領(lǐng)域金融、制造業(yè)、能源等領(lǐng)域中的數(shù)據(jù)分析與預(yù)測(cè)。資料探勘技術(shù)的基本概念數(shù)據(jù)預(yù)處理：清洗、集成、歸一化。特征選擇與構(gòu)造：選擇最相關(guān)的特征或構(gòu)建新的特征。模型選擇與評(píng)估：選擇適當(dāng)?shù)哪Ｐ停褂迷u(píng)估方法評(píng)估模型的性能。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘：發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集中的關(guān)聯(lián)關(guān)系。分類與預(yù)測(cè)：建立分類模型或預(yù)測(cè)模型。聚類分析：將數(shù)據(jù)劃分為密集的子集。數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘之間的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，以滿足日常操作需求。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)整合多個(gè)數(shù)據(jù)源，支持分析和決策。數(shù)據(jù)挖掘從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)潛在模式和知識(shí)。數(shù)據(jù)準(zhǔn)備與預(yù)處理在數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程中，數(shù)據(jù)準(zhǔn)備與預(yù)處理是非常重要的步驟。包括清洗數(shù)據(jù)、解決缺失值、處理異常值、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和歸一化等操作。數(shù)據(jù)類型與數(shù)據(jù)表示1數(shù)值型數(shù)據(jù)如年齡、溫度等，可以進(jìn)行數(shù)學(xué)計(jì)算。2分類型數(shù)據(jù)如性別、顏色等，用于分類和標(biāo)記。3文本型數(shù)據(jù)如文章、評(píng)論等，需要進(jìn)行文本處理和特征提取。數(shù)據(jù)清洗與去重在數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程中，需要處理數(shù)據(jù)中的噪音、重復(fù)記錄和缺失值，以保證數(shù)據(jù)的質(zhì)量和準(zhǔn)確性。數(shù)據(jù)集成與轉(zhuǎn)換將來(lái)自