6、数据挖掘与预处理全解析

数据挖掘与预处理全解析

1. 数据挖掘概述

1.1 数据挖掘的起源与需求

随着数据库技术从原始文件处理发展到具备查询和事务处理功能的数据库管理系统，对高效、有效的高级数据分析工具的需求日益增长。这是因为从商业管理、政府行政、科学工程到环境控制等众多领域收集的数据呈爆炸式增长，传统的数据处理方式已难以满足深入分析的需求。

1.2 数据挖掘的定义与跨学科性质

数据挖掘是从大量数据中发现有趣模式的任务，这些数据可以存储在数据库、数据仓库或其他信息存储库中。它是一个年轻的跨学科领域，融合了数据库系统、数据仓库、统计学、机器学习、数据可视化、信息检索和高性能计算等多个领域的知识。此外，神经网络、模式识别、空间数据分析、图像数据库、信号处理以及商业、经济和生物信息学等众多应用领域也为数据挖掘做出了贡献。

1.3 知识发现过程

知识发现过程包含以下几个关键步骤：
1. 数据清洗 ：去除数据中的噪声和错误，纠正不一致的数据。
2. 数据集成 ：将来自多个源的数据合并到一个一致的数据存储中，如数据仓库。
3. 数据选择 ：挑选与任务相关的数据子集。
4. 数据转换 ：对数据进行转换，如归一化，以提高挖掘算法的准确性和效率。
5. 数据挖掘 ：应用各种算法从数据中发现有趣的模式。
6. 模式评估 ：评估发现的模式的有效性和有用性。
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