1、数据挖掘：概念、技术与应用全面解析

数据挖掘：概念、技术与应用全面解析

1. 数据挖掘的动机与重要性

在当今数字化时代，我们被海量的数据所淹没，涵盖科学、医疗、人口统计、金融和营销等各个领域。然而，人们却无暇顾及这些数据，人类的注意力成为了宝贵的资源。因此，我们迫切需要找到自动分析数据、分类、总结、发现和刻画趋势以及标记异常的方法。数据挖掘应运而生，它是数据库研究领域中最活跃和令人兴奋的领域之一，吸引了统计学、可视化、人工智能和机器学习等多个领域的研究人员。

2. 数据挖掘的定义

数据挖掘，也被广泛称为从数据中发现知识（KDD），是指自动或便捷地提取代表隐含存储或捕获在大型数据库、数据仓库、网络、其他海量信息存储库或数据流中的知识的模式。它是一个多学科领域，融合了数据库技术、机器学习、统计学、模式识别、信息检索、神经网络、基于知识的系统、人工智能、高性能计算和数据可视化等多个领域的工作。

3. 数据挖掘的对象数据类型

3.1 关系数据库

关系数据库是最常见的数据存储形式，由表组成，表中包含行和列。数据挖掘可以在关系数据库中发现各种模式，例如频繁项集、关联规则和分类规则。

3.2 数据仓库

数据仓库是一种集成的、面向主题的数据库，用于支持决策制定。它通常包含来自多个数据源的历史数据，经过清洗、转换和集成后存储。数据挖掘可以在数据仓库中进行联机分析处理（OLAP），发现趋势、模式和异常。

3.3 事务数据库

事务数据库记录了一系列的事务，每个事务包含一组项目。市场篮分析是事务数据库中数据挖掘的一个典型应用，通过发现频繁项集和关联规则，帮助商家了解顾客的购买行为。