數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘培訓(xùn)課件(文件)
【正文】 提高競爭力的信息，就像 從礦石中淘金 一樣，數(shù)據(jù)挖掘也由此而得名。 隨后，在 1991年、 1993年和 1994年都舉行 KDD專題討論會，匯集來自各個領(lǐng)域的研究人員和應(yīng)用開發(fā)者，集中討論數(shù)據(jù)統(tǒng)計、海量數(shù)據(jù)分析算法、知識表示、知識運用等問題。數(shù)據(jù)挖掘已經(jīng)成了國際學(xué)術(shù)研究的重要熱點之一 。發(fā)現(xiàn)的是用戶感興趣的知識 。因此， 數(shù)據(jù)挖掘 可以描述為 :按企業(yè)既定業(yè)務(wù)目標(biāo)，對大量的企業(yè)數(shù)據(jù)進行探索和分析，揭示隱藏的、未知的或驗證己知的規(guī)律性，并進一步將其模型化的有效方法。數(shù)據(jù)挖掘不再是單純?yōu)榱搜芯?，更主要的是為商業(yè)決策提供真正有價值的信息，進而獲得利潤。 數(shù)據(jù)挖掘與其他科學(xué)的關(guān)系 數(shù)據(jù)挖掘作為一門新興的交叉學(xué)科，涉及數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)、數(shù)據(jù)倉庫、統(tǒng)計學(xué)、機器學(xué)習(xí)、可視化、信息檢索和高性能計算等諸多領(lǐng)域。 1993年，國家自然科學(xué)基金首次資助復(fù)旦大學(xué)對該領(lǐng)域的研究項目。 展望 ? 未來的熱點應(yīng)用領(lǐng)域 網(wǎng)站的數(shù)據(jù)挖掘（ Web site data mining） 生物信息或基因的數(shù)據(jù)挖掘 文本挖掘（ Textual mining） 多媒體挖掘 ? 網(wǎng)站的數(shù)據(jù)挖掘（ Web site data mining） 當(dāng)前 Inter上各類電子商務(wù)網(wǎng)站風(fēng)起云涌，電子商務(wù)業(yè)務(wù)的競爭比傳統(tǒng)的業(yè)務(wù) 競爭更加激烈 。 ? 生物信息或基因的挖掘 生物信息或基因數(shù)據(jù)挖掘則完全屬于另外一個領(lǐng)域，在商業(yè)上很難講有多大的價值，但對于人類卻受益非淺?，F(xiàn)在很多廠商正在致力于這方面的研究。 無論是在數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)還是在分析處理方法方面，文本數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)挖掘相差很大。 基于內(nèi)容的檢索系統(tǒng) ? 支持基于圖像內(nèi)容的檢索，例如顏色、質(zhì)地、形狀、對象及小波變換 OLAP的比較 1. OLAP的多維分析 在 帶層次的緯度和跨緯度進行多維數(shù)據(jù)分析。任務(wù)在于聚類 （如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聚類）、分類（如決策樹分類）、預(yù)測等 ，帶有 探索性 的建模功能。研究各種方法和技術(shù)，從大量的數(shù)據(jù)中挖掘出有用的信息和知識。它可以幫助決策用戶挖掘數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)中隱含的規(guī)律性。數(shù)據(jù)倉庫保存有大量歷史數(shù)據(jù)，通過預(yù)測模型計算可以得到預(yù)測信息。 習(xí)題 1， 6， 8， 9， 18， 19， 23， 25，28 結(jié) 束 演講完畢，謝謝觀看！ 。 ? 數(shù)據(jù)挖掘（ DM）技術(shù)能獲取關(guān)聯(lián)知識、時序知識、聚類知識、分類知識等。 數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)合對支持決策會起更大的作用。但它們有著完全不同的輔助決策方式。它能適應(yīng)于不同用戶對不同決策需要提供所需的數(shù)據(jù)和信息。 OLAP的典型應(yīng)用，通過商業(yè)活動變化的查詢發(fā)現(xiàn)的問題，經(jīng)過追蹤查詢找出問題出現(xiàn)的原因，達到輔助決策的作用。目前市場上有一些類似的軟件，但大部分方法只是把文本移來移去，或簡單地計算一下某些詞匯的出現(xiàn)頻率，并沒有真正實現(xiàn)語義上的分析功能。 ? 文本挖掘（ Textual mining） 文本挖掘是人們關(guān)心的另外一個話題。 對于生物信息或基因的數(shù)據(jù)挖掘和通常的數(shù)據(jù)挖掘相比，無論在數(shù)據(jù)的復(fù)雜程度、數(shù)據(jù)量還有分析和建立模型的算法方面，都要復(fù)雜得多。若想在競爭中生存進而獲勝，您必須比競爭對手更了解客戶。 發(fā)展趨勢 近年來，數(shù)據(jù)挖掘的研究重點逐漸從發(fā)現(xiàn)方法轉(zhuǎn)向系統(tǒng)應(yīng)用，注重多種發(fā)現(xiàn)策略和技術(shù)的集成，以及多學(xué)科之間的相互滲透。 國內(nèi)研究 與國外相比，國內(nèi)對數(shù)據(jù)挖掘的研究
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