Python数据挖掘——基础知识

  • 数据挖掘又称从数据中 挖掘知识、知识提取、数据/模式分析

  • 即为:从数据中发现知识的过程

    • 1、数据清理 (消除噪声,删除不一致数据)

    • 2、数据集成 (多种数据源 组合在一起)

    • 3、数据选择 (从数据库中提取和分析任务相关的数据)

    • 4、数据变换 (通过汇总或聚焦操作,把数据变换和统一成适合挖掘的形式)

    • 5、数据挖掘 (基本步骤,使用智能化方法提取数据)

    • 6、模式评估 (根据某种兴趣度量,识别代表知识的真正的有趣模式)

    • 7、知识表示 (使用可视化和知识表示技术,向用户提供数据挖掘的知识)

  • 广义:从大量的数据中挖掘有趣模式和知识的过程

  • 数据挖掘的模式:

    • 描述性:描述性挖掘任务刻画目标数据中数据的一般性质

    • 预测性:预测性挖掘任务在当前数据上进行归纳,以便作出预测

  • 数据挖掘功能

    • 离群点分析

    • 特征化与区分

      • 数据特征化 是目标类数据的一般性/特性的汇总

      • 数据区分是将目标数据对象的一般性 与一个/多个对比类对象的一般性进行比较

    • 频繁模式、关联和相关性

      • 频繁模式包括频繁项集、序列模式和频繁子结构

      • 频繁项集挖掘是频繁模式的基础

    • 聚类分析

      • 最大化类内相似性

      • 最小化类间相似性

    • 分类与回归

  • 数据挖掘使用的技术

    • 统计学

    • 数据库系统

    • 数据仓库

    • 信息检索

    • 机器学习

    • 模式识别

    • 可视化

    • 算法

    • 高性能计算

    • 应用

  • 数据挖掘的主要问题

    • 挖掘方法

    • 用户交互

    • 有效性与伸缩性

    • 数据类型的多样性

    • 数据挖掘与社会

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