在人工智能领域，习惯上又称为数据库中的知识发现(Knowledge Discovery in Database, KDD)， 也有人把数据挖掘视为数据库中知识发现过程的一个基本步骤。知识发现过程由以下三个阶段组成：（1）数据准备，（2）数据挖掘，（3）结果表达和解释。数据挖掘可以与用户或知识库交互。数据挖掘是通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术，主要有数据准备、规律寻找和规律
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2023-07-26 18:58:08
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数据挖掘（英语：Data mining），又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现（英语：Knowledge-Discovery in Databases，简称：KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性（属于Association rule learni
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2023-08-16 14:31:14
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1.Chapter1 引论：(1) OLTP 和 OLAP 概念:OLTP(on-line transaction processing) 联机事物处理，就是我们常常说的关系数据库的主要应用，主要是主要的、日常的事务处理，比如银行交易。比如：mysqlOLAP(on-line analytical ...
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2015-02-09 17:49:00
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在日常的信息检索和整合处理的时候，管理档案的技术工作人员会采用一些较为特殊的技术手段进行处理，这种特殊的数据处理方式就是我们所说的档案数据挖掘技术。在传统的信息检索处理中，档案管理工作人员往往需要花费很多的时间和精力才能在众多的数据库当中挑选出合适的数据信息。 数据时代的到来给人们的生活带来了无限的便利条件，当前，档案管理技术工人可以利用数据挖掘技术处理日常的工作，大大提高了工作效率，拓宽了档
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2024-09-19 18:20:51
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# 数据挖掘概念与技术知识框架
数据挖掘是一种通过分析大量数据来发现模式和知识的技术。对于刚入行的小白来说，理解数据挖掘的基本概念以及实施流程至关重要。本文将为你详细阐述实现“数据挖掘概念与技术知识框架”的步骤，并附上相关代码示例及解释。
## 数据挖掘流程概述
在实施数据挖掘的过程中，我们可以将其分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
第三版 25页数据挖掘又称知识发现（KDD：Knowledge Discovery in Database），即“从数据中挖掘知识”。 丰富的数据以及对强有力的数据分析工具的需求，这种情况被描述为“数据丰富，但信息匮乏”。数据挖掘可以看作信息技术自然进化的结果。数据库和数据管理产业在一些关键功能的开发上不断发展：数据收集和数据库创建数据管理（包括数据存储和检索、数据库事务处理）高级数据分析（数
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2024-09-27 07:36:49
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河北工业大学数据挖掘实验一 数据预处理一、实验目的二、实验原理1、数据预处理2、数据清理3、数据集成4、数据变换5、数据归约三、实验内容和步骤1、实验内容2、实验步骤3、程序框图4、实验样本5、实验代码四、实验结果五、实验分析 一、实验目的（1）熟悉完全数据立方体构建、联机分析处理算法。 （2）浏览拟被处理的的数据，发现各维属性可能的噪声、缺失值、不一致性等，针对存在的问题拟出采用的数据清理、数
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2024-01-03 17:04:34
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引论----1.1 为什么进行数据挖掘1.1.1 迈向信息时代可用数据的爆炸式增长 ---》 催生了巨量的数据 ---》 在海量数据中如何发现有价值的信息 ---》将有价值的信息转化成有组织的知识 ---》 数据挖掘 诞生。1.1.2 数据挖掘是信息技术的进化数据库的演化： 原始的文件处理 --> 复杂、功能强大的的数据库系统 1.2 什么是数据挖掘数据中的知识发现 （KDD）；知识发现的过
原创
2013-10-23 22:27:59
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目录第2章 认识数据2.1 数据对象与属性类型2.2 数据的基本统计描述2.4 度量数据的相似性与相异性第3章 数据预处理3.2 数据清理3.3 数据集成3.4 数据归约3.5 数据变换与数据离散化第4章 数据仓库与联机分析处理4.1 数据仓库：基本概念4.2&nbs
1. 为什么数据挖掘是重要的？
主要是由于存在可以广泛使用的大量数据，并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识，以将其广泛用于市场分析、欺诈检测、顾客保有、产品控制和科学探索等。 2.  
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2023-10-15 14:08:05
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1. 什么是数据挖掘？ 数据挖掘是从大量数据中提取或“挖掘”知识，很多人也把数据挖掘视作“数据库中的知识发现”（KDD）。 数据挖掘的步骤包括：数据清理（消除噪音或不一致数据）数据集成（多种数据源可以组合在一起） 数据选择（从数据库中提取与分析任务相关的数据）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）数据规约（属性规约、数值规约）数据挖掘（基本步骤，使用智能方
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2023-07-10 14:43:28
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理论绪论数据挖掘 （数据中的知识发现，KDD）：发现隐藏在大型数据集中的模式（有趣的模式，即知识）数据挖掘步骤（有时还包括数据归约：得到原始数据的较小表示，而不牺牲完整性）数据库（管理）系统：数据（库）+软件程序数据仓库：从多个数据源收集的信息存储库，存放在一致的模式下，并通常驻留在单个站点。/从结构角度看，有三种数据仓库模型：企业仓库、数据集市和虚拟仓库。/数据仓库通常采用三层体系结构：底层是数
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2023-07-12 23:03:56
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第1章 初识数据挖掘随着计算机技术、网络技术、通信技术和Internet技术的发展，以及各行各业业务操作流程的自动化，企业内积累了大量业务数据，这些数据动辄以TB计算。这些数据和由此产生的信息是企业的财富，它如实地记录着企业运作的状况。面对大量的数据，迫使人们不断寻找新的工具，来对企业的运营规律进行探索，为商业决策提供有价值的信息，使企业获得利润。能满足企业这一迫切需求的有力工具就是数据挖掘。对于
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2024-01-15 13:27:09
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目录基本信息工作原理算法优缺点算法实现基本信息K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法，采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的，因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。工作原理从n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心；而对于所剩下其它对象，则根据它们与这些聚类中心的相似度（距离），分别将它们分配给与其最相似的（聚类
1.4 可以挖掘到的模式类型 1.4.1.类/概念描述：特征化与区分： 数据特征化（data characterization） 是指归纳研究目标的一般特性或者特征的提炼与汇总罗列。 数据区分（data discrimination） 是将研究目标的一般特性与一个或者多个其他的研究目标进行比较，从中寻找异同。 区分规则（discriminant rule） 指的是用规则来标识的区
原创
2013-10-15 23:00:45
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有些人将数据分析划分为描述性数据分析、探索性数据分析和验证性数据分析。 其中，探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征，而验证性数据分 析则侧重于对已有假设的证实或证伪。数据挖掘一般是指从海量的数据中通过相应的算法，挖掘其中有价值（未知的、有规律的）的信息的复杂过程。许多人把数据挖掘看作另一个常用的术语“KDD （Knowledge Discovery in Database）”的同义
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2023-12-13 16:54:06
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一、隐私保护现在，互联网上隐私是一个非常严重的问题。隐私保护的数据挖掘是一个方兴未艾的研究领域。因为我们都要去获取数据，但是怎么样才能既保护数据的隐私又能获得我们需要的数据？我们不能用常规的调查问卷收数据，如何设计调查问卷是个有趣的问题。比如调查是否吸过大麻，一种方式是：问题”你吸过大麻吗？“，选择为”yes“or”no“,这种方式大家都会选“no”。另一种方式是设计两个问题：Q1：你
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2024-01-15 17:47:57
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数据挖掘定义：•数据挖掘是从海量的数据中抽取感兴趣的（有价值的
原创
2022-07-06 08:49:44
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数据挖掘工具是怎样准确地告诉你那些隐藏在数据库
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2024-09-09 15:34:07
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# 数据挖掘理论与技术实现指南
## 导言
数据挖掘是从大量数据中发现规律、模式和知识的过程。它结合了统计学、机器学习和数据库等领域的知识，可以帮助我们从数据中挖掘出有价值的信息和洞察力。本文将教会你如何实现数据挖掘理论与技术，并提供了每个步骤所需的代码示例和解释。
## 数据挖掘流程
数据挖掘的过程通常可以分为以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1. 问题定
原创
2023-09-01 04:53:14
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