数据挖掘复习笔记---01.概述

lewinlee 发布于2019-05-28 19:07 / 1969人阅读

摘要：为什么需要信息技术的发展，计算机存储和处理信息，网络传播信息，物联网收集信息，移动互联网更加便捷地收集和传播信息问题数据总量爆炸式增加，如何从中提取真正有价值的信息产生了新的领域什么是数据挖掘知识发现机器学习理解从数

Chp1

DM, Data Mining

为什么需要 Data Mining

信息技术的发展，计算机---存储和处理信息，网络---传播信息，物联网---收集信息，移动互联网---更加便捷地收集和传播信息

问题：数据总量爆炸式增加，如何从中提取真正有价值的信息

产生了新的领域(DM)

什么是 DM

Data Mining, 数据挖掘

Knowledge Discovery, 知识发现

Machine Learning, 机器学习

Knowledge Discovery in Database, KDD

理解 DM

KDD, 从数据库获取数据---数据清洗---放入数据仓库(warehouse)---选出可能相关的感兴趣的信息---数据挖掘---评估---知识

BI, Business Intelligence, 商业智能

ML, 机器学习

从 4 个不同的角度理解 DM

待挖掘数据的种类: 文本，图像，视频，音频，...

挖掘方法: 统计学，机器学习，可视化，...

挖掘出的知识: 特征，类别，趋势，区别，关联，...

应用领域: 互联网，销售，银行，股票，生物，...

DM 和 ML 的区别

DM: 发现规律，填补单个空缺

ML: 预测一整行

DM 的历史

略

DM 面临的主要挑战

用户交互

效率和可扩展性

数据类型的多样性

挖掘方法和技术

社会问题

Big Data, 大数据

定义: 4V

Volume, 数据体量巨大，PB 级别

Velocity, 要求处理速度快，1 秒定律，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息

Variety, 数据类型繁多

Value, 只要合理利用数据并对其进行正确、准确的分析，将会带来很高的价值回报

应用

Google Flu Trends Prediction

Promotion of pregnant women products in Target supermarket

混合云超融合服务器数据仓库复习空间数据库复习 PostgreSQL空间数据库复习数据挖掘概述

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