数据挖掘概念复习教程.doc

PAGE  PAGE 9 数据挖掘：是从大量数据中发现有趣（非平凡的、隐含的、先前未知、潜在有用）模式，这些数据可以存放在数据库，数据仓库或其他信息存储中。 挖掘流程： (1)学习应用域（2）目标数据创建集（3）数据清洗和预处理（4）数据规约和转换（5）选择数据挖掘函数（总结、分类、回归、关联、分类）（6）选择挖掘算法（7）找寻兴趣度模式（8）模式评估和知识展示（9）使用挖掘的知识 概念/类描述：一种数据泛化形式，用汇总的、简洁的和精确的方法描述各个类和概念，通过（1）数据特征化：目标类数据的一般特性或特征的汇总；（2）数据区分：将目标类数据的一般特性与一个或多个可比较类进行比较；（3）数据特征化和比较来得到。 关联分析：发现关联规则，这些规则展示属性-值频繁地在给定数据集中一起出现的条件，通常要满足最小支持度阈值和最小置信度阈值。 分类：找出能够描述和区分数据类或概念的模型，以便能够使用模型预测类标号未知的对象类，导出的模型是基于训练集的分析。导出模型的算法：决策树、神经网络、贝叶斯、（遗传、粗糙集、模糊集）。 预测：建立连续值函数模型，预测空缺的或不知道的数值数据集。 孤立点：与数据的一般行为或模型不一致的数据对象。 聚类：分析数据对象，而不考虑已知的类标记。训练数据中不提供类标记，对象根据最大化类内的相似性和最小化类间的原则进行聚类或分组，从而产生类标号。 第二章数据仓库 数据仓库是一个面向主题的、集成的、时变的、非易失的数据集合，支持管理部门的决策过程。从一个或多个数据源收集信息，存放在一个一致的模式下，并且通常驻留在单个站点。数据仓库通过数据清理、变换、继承、装入和定期刷新过程来构造。 面向主题：排除无用数据，提供特定主题的简明视图。集成的：多个异构数据源。时变的：从历史角度提供信息，隐含时间信息。非易失的：和操作数据的分离，只提供初始装入和访问。 联机事务处理OLTP：主要任务是执行联机事务和查询处理。 联系分析处理OLAP：数据仓库系统在数据分析和决策方面为用户或‘知识工人’提供服务。这种系统可以用不同的格式和组织提供数据。OLAP是一种分析技术，具有汇总、合并和聚集功能，以及从不同的角度观察信息的能力。 特征特征面向用户功能DB数据访问OLTP操作处理事务DBA，办事员日常操作基于ER当前最新读/写OLAP信息处理分析知识工人决策支持星型，雪花时间跨度读特征汇总用户操作访问记录优先DB规模度量OLTP原始，详细数千主码索引数十个高性能可用100mb-gb事务OLAP汇总，统一数百大量扫描数百万高灵活100gb-tb查询 多维数据模型: 多维数据模型将数据看作数据立方体，允许从多个维度对数据建模和观察。包含维表和事实表。 最流行的数据仓库数据模型是多维数据模型，这种模型可以是星形模式（事实表在中间，连接到多个维表）、雪花模式（星型的变种，某些维表规范化，分解到附加维表，以减少冗余）、事实星座模式（多个事实表共享维表）。 数据立方体：允许从多维对数据建模和观察。它由维和事实定义。维：关于一个组织想要保存记录的透视图和实体，每个维都有一个表与之相关联，成为维表。事实表：包括事实的名称和度量，以及每个相关维表的码。 方体Cuboid：每个数据立方体。基本方体Base Cuboid：存放最底层汇总。顶点方体Apex Cuboid：最高层汇总，all。数据立方体Data Cube：给定维的集合，可以对维的每个可能子集产生一个方体。结果成为方体的格。 多维数据立方体：提供数据的多维视图，并允许预计算和快速访问汇总数据。 度量：数值函数，通过对给定点的各维-值对聚集数据，计算该点的度量值。 概念分层：映射序列，将底层概念映射到更一般的较高层概念。 OLAP操作: 上卷：上卷操作通过一个维的概念分层向上攀升或者通过维规约，在数据立方体上进行聚集。 下钻：下钻是上卷的逆操作，它由不太详细的数据到