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。
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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