數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘培訓(xùn)課件-資料下載頁
2025-03-09 13:12本頁面
【正文】 改變，使之成為正?；?？這都需要數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的支持。 對(duì)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。從分析算法上講，更需要一些新的和高效的算法?，F(xiàn)在很多廠商正在致力于這方面的研究。但就技術(shù)和軟件而言，還遠(yuǎn)沒有達(dá)到成熟的地步。 ? 文本挖掘（ Textual mining） 文本挖掘是人們關(guān)心的另外一個(gè)話題。例如，在客戶服務(wù)中心，把同客戶的談話轉(zhuǎn)化為文本數(shù)據(jù)，再對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，進(jìn)而了解客戶對(duì)服務(wù)的滿意程度和客戶的需求以及客戶之間的相互關(guān)系等信息。 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。文本挖掘并不是一件容易的事情，尤其是在分析方法方面，還有很多需要研究的專題。目前市場(chǎng)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(jiǎn)單地計(jì)算一下某些詞匯的出現(xiàn)頻率，并沒有真正實(shí)現(xiàn)語義上的分析功能。 ? 多媒體挖掘（ Multimeadia Mining） 基于描述的檢索系統(tǒng) ? 基于圖像的描述創(chuàng)建索引并實(shí)現(xiàn)對(duì)象檢索，如關(guān)鍵字、標(biāo)題、尺寸和創(chuàng)建時(shí)間等； ? 人工實(shí)現(xiàn)則極為費(fèi)時(shí)、費(fèi)力 ； ? 自動(dòng)實(shí)現(xiàn)則往往結(jié)果不理想。 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(duì)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(jìn)行多維數(shù)據(jù)分析。功能包括聚合、分配、比率、乘積等 描述性 的建模功能。 OLAP的典型應(yīng)用，通過商業(yè)活動(dòng)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(dá)到輔助決策的作用。 2. 數(shù)據(jù)挖掘 數(shù)據(jù)挖掘是以變量和記錄為基礎(chǔ)進(jìn)行分類。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(cè)等 ，帶有 探索性 的建模功能。 數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)合 數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘的區(qū)別與聯(lián)系 基于數(shù)據(jù)倉庫的決策支持系統(tǒng) 1. 數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘的區(qū)別 ? 數(shù)據(jù)倉庫是一種 存儲(chǔ)技術(shù) ，將大量數(shù)據(jù)按決策需求進(jìn)行重新組織 ，為用戶提供輔助決策的隨機(jī)查詢、綜合信息以及隨時(shí)間變化的趨勢(shì)分析。它能適應(yīng)于不同用戶對(duì)不同決策需要提供所需的數(shù)據(jù)和信息。 ? 數(shù)據(jù)挖掘是從機(jī)器學(xué)習(xí)人工智能發(fā)展起來的。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(shí)。 ? 數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘都是決策支持新技術(shù)。但它們有著完全不同的輔助決策方式。 ? 在數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的前端的 分析工具 中，數(shù)據(jù)挖掘是其中重要工具之一。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)挖掘用于數(shù)據(jù)倉庫實(shí)現(xiàn)決策支持： （ 1）預(yù)測(cè)客戶購買傾向； （ 2）客戶利潤貢獻(xiàn)度分析； （ 3）分析欺詐行為； （ 4）銷售渠道優(yōu)化分析等。 數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)合對(duì)支持決策會(huì)起更大的作用。 ? 數(shù)據(jù)倉庫中有大量的綜合數(shù)據(jù)，為決策者提供了綜合信息。數(shù)據(jù)倉庫保存有大量歷史數(shù)據(jù)，通過預(yù)測(cè)模型計(jì)算可以得到預(yù)測(cè)信息。 ? 聯(lián)機(jī)分析處理（ OLAP）對(duì)數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)進(jìn)行多維數(shù)據(jù)分析，即多維數(shù)據(jù)的切片、切塊、旋轉(zhuǎn)、鉆取等，得到更深層中的信息和知識(shí)。 ? 數(shù)據(jù)挖掘（ DM）技術(shù)能獲取關(guān)聯(lián)知識(shí)、時(shí)序知識(shí)、聚類知識(shí)、分類知識(shí)等。 ? 數(shù)據(jù)倉庫（ DW）、聯(lián)機(jī)分析處理（ OLAP）、數(shù)據(jù)挖掘（ DM）等結(jié)合，形成決策支持系統(tǒng)。 習(xí)題 1， 6， 8， 9， 18， 19， 23， 25，28 結(jié) 束 演講完畢，謝謝觀看！
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