1-数据挖掘原理与应用

本文探讨了数据挖掘与知识发现的重要性,揭示了在数据爆炸的时代如何将商业数据转化为商业智能。介绍了啤酒与尿布的故事作为案例,展示了数据背后的关联性。同时,概述了数据挖掘的主要技术,包括聚类、分类和关联规则,并提及了KDD过程。此外,还讨论了数据、信息和知识之间的递进关系,以及在信息技术领域的异构和数据预测应用。

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学习实践平台:头歌实践教学平台

知识发现与数据挖掘(KDD‘95 in Kanada):knowledge discovery and data mining

“数据爆炸但知识贫乏”

商业数据到商业智能,用数据预测

啤酒与尿布的故事

多学科交叉产物:统计学、数据库、可视化、机器学习、人工智能、高性能计算

数据--信息--知识 三个词的递进关系

异构:这个词语解释比较多,大致意思是不同形式的组成,如操作系统的异构:windows/ios/unix/linux;存储位置的异构:北京、上海、广州..

聚类:非监督式机器学习:K均值、层次聚类、密度聚类

分类:监督式机器学习:决策树分类、贝叶斯分类、最近邻分类、支持向量分类、罗吉斯特分类、神经网络分类...

离散标签预测:标签分类

连续标签预测:数值预测(房价预测)

关联规则:Apriori、FPGrowth、PCY、多阶段、多哈希、XFP...

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