数据挖掘——期末复习Р数据挖掘概论Р什么是数据挖掘?Р数据挖掘(从数据中发现知识) ?从大量的数据中挖掘出令人感兴趣的、有用的、隐含的、先前未知的和可能有用的模式或知识Р数据挖掘的替换词?数据库中的知识挖掘(KDD)?知识提炼、?数据/模式分析?数据考古?数据捕捞、信息收获等等。Р数据挖掘(KDD)的步骤Р数据清理: (这个可能要占全过程60%的工作量)?数据集成?数据选择?数据变换?数据挖掘(选择适当的算法来找到感兴趣的模式)?模式评估?知识表示Р数据仓库和OLAP技术Р什么是数据仓库?Р“数据仓库是一个面向主题的、集成的、随时间而变化的、不容易丢失的数据集合,支持管理部门的决策过程.”—W. H. Inmon(数据仓库构造方面的领头设计师)Р数据仓库与异种数据库集成Р传统的异种数据库集成: ?查询驱动方法?数据仓库: 更新驱动Р从关系表和电子表格到数据立方体Р数据仓库和数据仓库技术基于多维数据模型。这个模型把数据看作是数据立方体形式。?数据立方体允许以多维数据建模和观察。它由维和事实定义。?维是关于一个组织想要记录的视角或观点。每个维都有一个表与之相关联,称为维表。?事实表包括事实的名称或度量以及每个相关维表的关键字
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