1.2 什么是数据挖掘
1.2 什么是数据挖掘
简单地说，数据挖掘是指从大量数据中提取或“挖掘”知识。该术语实际上有点用词不当。注意，从矿石或砂子挖掘黄金称作黄金挖掘，而不是砂石挖掘。因此，数据挖掘应当更正确地命名为“从数据中挖掘知识”，遗憾的是这个词有点长。“知识挖掘”是一个较短的术语，但不能反映从大量数据中挖掘。毕竟，挖掘是一个很生动的术语，它抓住了从大量的、未加工的材料中发现少量宝贵金块这一过程的特点（见图1-3）。这样，“数据挖掘”成了流行术语。还有一些术语具有和数据挖掘类似但稍微不同的含义，如从数据中挖掘知识、知识提取、数据/模式分析、数据考古和数据捕捞。
许多人把数据挖掘视为另一个常用的术语数据中的知识发现或KDD的同义词，而另一些人只是把数据挖掘视为知识发现过程的一个基本步骤。知识发现过程如图1-4所示，由以下步骤的迭代序列组成：
1. 数据清理（消除噪声和不一致数据）
2. 数据集成（多种数据源可以组合在一起）
3. 数据选择（从数据库中提取与分析任务相关的数据)
图1-3 数据挖掘：在你的数据中搜索知识（有趣的模式）
图1-4 数据挖掘作为知识发现过程的一个步骤
4. 数据变换（数据变换或统一成适合挖掘的形式，如通过汇总或聚集操作）
5. 数据挖掘（基本步骤，使用智能方法提取数据模式)
6. 模式评估（根据某种兴趣度度量，识别表示知识的真正有趣的模式；见1.5节)
7. 知识表示（使用可视化和知识表示技术，向用户提供挖掘的知识)
步骤1～4是数据预处理的不同形式，为挖掘准备数据。数据挖掘步骤可能与用户或知识库交互。有趣的模式提供给用户，或作为新的知识存放在知识库中。注意，根据这种观点，数据挖掘只是整个过程中的一个步骤，尽管是最重要的步骤，因为它发现用来评估的隐藏的模式。
我们同意数据挖掘是知识发现过程的一个步骤。然而，在产业界、媒体和数据库研究界，术语数据挖掘比长术语从数据中发现知识更流行。因此，本书选用术语数据挖掘。我们采用数据挖掘功能的广义观点：数据挖掘是从存放在数据库、数据仓库或其他信息库中的大量数据中发现有趣知识的过程。基于这种观点，典型的数据挖掘系统具有以下主要成分（见图1-5)：
图1-5 典型数据挖掘系统的结构
• 数据库、数据仓库、万维网或其他信息库：这是一个或一组数据库、数据仓库、电子数据表或其他类型的信息库。可以对这些数据进行数据清理和集成。
• 数据库或数据仓库服务器：根据用户的数据挖掘请求，数据库或数据仓库服务器负责提取相关数据。
• 知识库：这是领域知识，用于指导搜索或评估结果模式的兴趣度。这种知识可能包括概念分层，用于将属性或属性值组织成不同的抽象层。用户信念知识也可以包含在内，可以使用这种知识，根据非期望性评估模式的兴趣度。领域知识的其他例子包括附加的兴趣度约束或阈值，以及元数据（例如，描述来自多个异构数据源的数据）。
• 数据挖掘引擎：这是数据挖掘系统的基本部分，理想情况下由一组功能模块组成，用于执行特征化、关联和相关分析、分类、预测、聚类分析、离群点分析和演变分析等任务。
• 模式评估模块：通常，该成分使用兴趣度度量（见1.5节），并与数据挖掘模块交互，以便将搜索聚焦在有趣的模式上。它可能使用兴趣度阈值过滤已发现的模式。模式评估模块也可以与挖掘模块集成在一起，这依赖于所用的数据挖掘方法的实现。对于有效的数据挖掘，建议尽可能深入地将模式评估兴趣度推进到挖掘过程之中，以便将搜索限制在有趣的模式上。
• 用户界面：该模块在用户和数据挖掘系统之间通信，允许用户与系统交互，说明数据挖掘查询或任务，提供信息以帮助搜索聚焦，根据数据挖掘的中间结果进行探索式数据挖掘。此外，该成分还允许用户浏览数据库和数据仓库模式或数据结构，评估挖掘的模式，以不同的形式对模式可视化。
从数据仓库观点来看，数据挖掘可以看作联机分析处理（OLAP）的高级阶段。然而，通过结合更高级的数据分析技术，数据挖掘比数据仓库系统的汇总型分析处理的狭窄领域走得更远。
尽管市场上已有许多“数据挖掘系统”，但是并非所有的系统都能进行真正的数据挖掘。不能处理大量数据的数据分析系统，最多称作机器学习系统、统计数据分析工具或实验系统原型。一个系统只能够进行数据或信息检索，包括在大型数据库找出聚集值或回答演绎查询，更应归类为数据库系统，或信息检索系统，或演绎数据库系统。
数据挖掘涉及多学科技术的集成，包括数据库和数据仓库技术、统计学、机器学习、高性能计算、模式识别、神经网络、数据可视化、信息检索、图像与信号处理以及空间或时间数据分析。在本书讨论数据挖掘时，我们采用数据库观点。也就是说，着重强调有效的和可伸缩的数据挖掘技术。一个算法是可伸缩的（scalable)是指，如果给定内存和磁盘空间等可利用的系统资源，其运行时间应当随数据的规模近似线性地增加。通过数据挖掘，可以从数据
库提取有趣的知识、规律或高层信息，并可以从不同角度观察或浏览它们。发现的知识可以用于做决策、过程控制、信息管理和查询处理。因此，数据挖掘在信息和数据库系统方面是最重要的前沿之一，是信息技术最有发展前途的交叉学科之一。
简单地说，数据挖掘是指从大量数据中提取或“挖掘”知识。该术语实际上有点用词不当。注意，从矿石或砂子挖掘黄金称作黄金挖掘，而不是砂石挖掘。因此，数据挖掘应当更正确地命名为“从数据中挖掘知识”，遗憾的是这个词有点长。“知识挖掘”是一个较短的术语，但不能反映从大量数据中挖掘。毕竟，挖掘是一个很生动的术语，它抓住了从大量的、未加工的材料中发现少量宝贵金块这一过程的特点（见图1-3）。这样，“数据挖掘”成了流行术语。还有一些术语具有和数据挖掘类似但稍微不同的含义，如从数据中挖掘知识、知识提取、数据/模式分析、数据考古和数据捕捞。
许多人把数据挖掘视为另一个常用的术语数据中的知识发现或KDD的同义词，而另一些人只是把数据挖掘视为知识发现过程的一个基本步骤。知识发现过程如图1-4所示，由以下步骤的迭代序列组成：
1. 数据清理（消除噪声和不一致数据）
2. 数据集成（多种数据源可以组合在一起）
3. 数据选择（从数据库中提取与分析任务相关的数据)
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图1-3 数据挖掘：在你的数据中搜索知识（有趣的模式）
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图1-4 数据挖掘作为知识发现过程的一个步骤
4. 数据变换（数据变换或统一成适合挖掘的形式，如通过汇总或聚集操作）
5. 数据挖掘（基本步骤，使用智能方法提取数据模式)
6. 模式评估（根据某种兴趣度度量，识别表示知识的真正有趣的模式；见1.5节)
7. 知识表示（使用可视化和知识表示技术，向用户提供挖掘的知识)
步骤1～4是数据预处理的不同形式，为挖掘准备数据。数据挖掘步骤可能与用户或知识库交互。有趣的模式提供给用户，或作为新的知识存放在知识库中。注意，根据这种观点，数据挖掘只是整个过程中的一个步骤，尽管是最重要的步骤，因为它发现用来评估的隐藏的模式。
我们同意数据挖掘是知识发现过程的一个步骤。然而，在产业界、媒体和数据库研究界，术语数据挖掘比长术语从数据中发现知识更流行。因此，本书选用术语数据挖掘。我们采用数据挖掘功能的广义观点：数据挖掘是从存放在数据库、数据仓库或其他信息库中的大量数据中发现有趣知识的过程。基于这种观点，典型的数据挖掘系统具有以下主要成分（见图1-5)：
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图1-5 典型数据挖掘系统的结构
• 数据库、数据仓库、万维网或其他信息库：这是一个或一组数据库、数据仓库、电子数据表或其他类型的信息库。可以对这些数据进行数据清理和集成。
• 数据库或数据仓库服务器：根据用户的数据挖掘请求，数据库或数据仓库服务器负责提取相关数据。
• 知识库：这是领域知识，用于指导搜索或评估结果模式的兴趣度。这种知识可能包括概念分层，用于将属性或属性值组织成不同的抽象层。用户信念知识也可以包含在内，可以使用这种知识，根据非期望性评估模式的兴趣度。领域知识的其他例子包括附加的兴趣度约束或阈值，以及元数据（例如，描述来自多个异构数据源的数据）。
• 数据挖掘引擎：这是数据挖掘系统的基本部分，理想情况下由一组功能模块组成，用于执行特征化、关联和相关分析、分类、预测、聚类分析、离群点分析和演变分析等任务。
• 模式评估模块：通常，该成分使用兴趣度度量（见1.5节），并与数据挖掘模块交互，以便将搜索聚焦在有趣的模式上。它可能使用兴趣度阈值过滤已发现的模式。模式评估模块也可以与挖掘模块集成在一起，这依赖于所用的数据挖掘方法的实现。对于有效的数据挖掘，建议尽可能深入地将模式评估兴趣度推进到挖掘过程之中，以便将搜索限制在有趣的模式上。
• 用户界面：该模块在用户和数据挖掘系统之间通信，允许用户与系统交互，说明数据挖掘查询或任务，提供信息以帮助搜索聚焦，根据数据挖掘的中间结果进行探索式数据挖掘。此外，该成分还允许用户浏览数据库和数据仓库模式或数据结构，评估挖掘的模式，以不同的形式对模式可视化。
从数据仓库观点来看，数据挖掘可以看作联机分析处理（OLAP）的高级阶段。然而，通过结合更高级的数据分析技术，数据挖掘比数据仓库系统的汇总型分析处理的狭窄领域走得更远。
尽管市场上已有许多“数据挖掘系统”，但是并非所有的系统都能进行真正的数据挖掘。不能处理大量数据的数据分析系统，最多称作机器学习系统、统计数据分析工具或实验系统原型。一个系统只能够进行数据或信息检索，包括在大型数据库找出聚集值或回答演绎查询，更应归类为数据库系统，或信息检索系统，或演绎数据库系统。
数据挖掘涉及多学科技术的集成，包括数据库和数据仓库技术、统计学、机器学习、高性能计算、模式识别、神经网络、数据可视化、信息检索、图像与信号处理以及空间或时间数据分析。在本书讨论数据挖掘时，我们采用数据库观点。也就是说，着重强调有效的和可伸缩的数据挖掘技术。一个算法是可伸缩的（scalable)是指，如果给定内存和磁盘空间等可利用的系统资源，其运行时间应当随数据的规模近似线性地增加。通过数据挖掘，可以从数据
库提取有趣的知识、规律或高层信息，并可以从不同角度观察或浏览它们。发现的知识可以用于做决策、过程控制、信息管理和查询处理。因此，数据挖掘在信息和数据库系统方面是最重要的前沿之一，是信息技术最有发展前途的交叉学科之一。
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发布评论
评论（9）
你以为我会眼睁睁地看着你去送死？我会闭上眼睛的。
楼主出门来财，儿孙满堂！
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仙府之缘
我身边的朋友们啊，你们快点出名吧，这样我的回忆录就可以畅销了~~~
我我~~~
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仙府之缘
每一发奋努力的背后，必有加倍的赏赐。
嘿嘿
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仙府之缘
我诅咒你一辈子买方便面没有调料包。
顶,是一种感谢
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仙府之缘
人不能把钱带进坟墓，但钱却可以把人带进去
我一直在微笑着看着这个世界！
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仙府之缘
生命这么长，等你几年算什么
吖．．．
回复 1# feiyang10086
楼主整理的很棒，辛苦了。
感谢各位的分享