一 数据挖掘绪论

1.1 什么是数据挖掘

数据挖掘是 在大型数据库中,自动地发现有用信息的过程(信息发现任务)。
数据挖掘与知识发现:
数据挖掘是知识发现KDD不可缺少的一部分。
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1.2 数据挖掘要解决的问题

可伸缩性(算法角度)
高维性(数据)
异种数据和复杂数据(数据)
数据的所有权与分步(分布式数据挖掘)
非传统分析(非假设检验)

1.3 数据挖掘的起源

挖掘思想和支持技术
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1.4 数据挖掘的任务

预测任务
描述任务(数据潜在关系)
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预测建模:函数;预测建模任务:分类,回归
关联分析:强关联特征,蕴含规则
聚类分析:紧密相关的观测值族群
异常检测:特征显著不同

### 创建数据挖掘绪论章节的思维导图 #### 1. 中心节点:数据挖掘绪论 中心节点应命名为“数据挖掘绪论”,作为整个思维导图的核心。 #### 2. 主要分支:概念与定义 此分支涵盖数据挖掘的基本定义及其重要性。包括但不限于: - **什么是数据挖掘**:指从大量数据中提取有用信息的过程[^1]。 - **数据挖掘的重要性**:帮助企业和研究者发现隐藏模式,支持决策制定。 #### 3. 主要分支:CRISP-DM 流程介绍 详细介绍 CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining),即跨行业数据挖掘标准流程。该过程分为六个阶段: - 商业理解 - 数据理解 - 数据准备 - 建模 - 模型评估 - 部署实施 每个子项下还可以进步细分具体活动和注意事项。 #### 4. 主要分支:关键技术与算法 列举并解释常用的数据挖掘技术和算法类别,如分类、聚类、关联规则等,并给出典型代表算法名称及应用场景说明。 #### 5. 主要分支:工具与平台概述 提及些主流的数据挖掘软件工具,比如 RapidMiner, Weka, Python 的 Scikit-Learn 库等,强调不同工具有何特色以及适用范围。 #### 6. 主要分支:可视化技术的作用 描述可视化对于提升数据分析效果的意义所在,指出通过图表展示可以使复杂的结果更易于解读,从而促进非专业人士也能有效利用数据洞察力做出明智判断[^2]。 #### 7. 主要分支:与其他相关领域的关系 探讨数据挖掘同其他学科之间的联系,特别是数据库管理系统(DBMS)中的数据仓库构建方面;后者提供了结构化的环境来存储和支持高效访问海量历史记录用于后续深入探索分析工作[^3]。 ```mermaid mindmap root((数据挖掘绪论)) 定义与意义 什么是数据挖掘? 数据挖掘的价值 CRISP-DM 流程 商业理解 数据理解 数据准备 建模 模型评估 结果部署 关键技术与算法 分类方法 聚类分析 关联规则学习 工具与平台 开源 vs 商业解决方案 各自特点对比 可视化技术的应用 提升可读性的策略 用户友好界面设计原则 相关领域关系 数据库管理系统的角色 构建有效的数据仓库架构 ```
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