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數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘培訓(xùn)課件(參考版)

2025-03-11 13:12本頁(yè)面
  

【正文】 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(shí)、時(shí)序知識(shí)、聚類知識(shí)、分類知識(shí)等。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)保存有大量歷史數(shù)據(jù),通過(guò)預(yù)測(cè)模型計(jì)算可以得到預(yù)測(cè)信息。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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。它可以幫助決策用戶挖掘數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)中隱含的規(guī)律性。但它們有著完全不同的輔助決策方式。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)。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。任務(wù)在于聚類 (如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聚類)、分類(如決策樹(shù)分類)、預(yù)測(cè)等 ,帶有 探索性 的建模功能。 OLAP的典型應(yīng)用,通過(guò)商業(yè)活動(dòng)變化的查詢發(fā)現(xiàn)的問(wèn)題,經(jīng)過(guò)追蹤查詢找出問(wèn)題出現(xiàn)的原因,達(dá)到輔助決策的作用。 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。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(lái)移去,或簡(jiǎn)單地計(jì)算一下某些詞匯的出現(xiàn)頻率,并沒(méi)有真正實(shí)現(xiàn)語(yǔ)義上的分析功能。 無(wú)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( Textual mining) 文本挖掘是人們關(guān)心的另外一個(gè)話題。現(xiàn)在很多廠商正在致力于這方面的研究。 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(wú)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。 ? 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(gè)領(lǐng)域,在商業(yè)上很難講有多大的價(jià)值,但對(duì)于人類卻受益非淺。若想在競(jìng)爭(zhēng)中生存進(jìn)而獲勝,您必須比競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手更了解客戶。 展望 ? 未來(lái)的熱點(diǎn)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(jìng)爭(zhēng)比傳統(tǒng)的業(yè)務(wù) 競(jìng)爭(zhēng)更加激烈 。 發(fā)展趨勢(shì) 近年來(lái),數(shù)據(jù)挖掘的研究重點(diǎn)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。 1993年,國(guó)家自然科學(xué)基金首次資助復(fù)旦大學(xué)對(duì)該領(lǐng)域的研究項(xiàng)目。 國(guó)內(nèi)研究 與國(guó)外相比,國(guó)內(nèi)對(duì)數(shù)據(jù)挖掘的研究起步稍晚,但發(fā)展勢(shì)頭強(qiáng)勁。 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(kù)系統(tǒng)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、可視化、信息檢索和高性能計(jì)算等諸多領(lǐng)域。即數(shù)據(jù)挖掘是要發(fā)現(xiàn)那些 不能靠直覺(jué)發(fā)現(xiàn)的 信息或知識(shí),甚至是違背直覺(jué)的信息或知識(shí),挖掘出的信息越是出乎意料,就可能越有價(jià)值。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(jià)值的信息,進(jìn)而獲得利潤(rùn)。 數(shù)據(jù)分析本身已有多年的歷史,只不過(guò)在過(guò)去數(shù)據(jù)收集和分析的一般目的是用于科學(xué)研究;另外,由于當(dāng)時(shí)計(jì)算能力的限制,很難實(shí)現(xiàn)大量數(shù)據(jù)的復(fù)雜分析。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(duì)大量的企業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行探索和分析,揭示隱藏的、未知的或驗(yàn)證己知的規(guī)律性,并進(jìn)一步將其模型化的有效方法。 數(shù)據(jù)挖掘定義
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