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《资料探勘技术》PPT课件资料探勘技术()是一种通过从大规模数据中发现隐藏模式与Data Mining知识的方法本课程将介绍资料探勘技术的应用、基本概念以及与数据库、数据仓库的关系资料探勘技术的应用领域商业领域科学研究通过挖掘销售数据,优化市场营销策略,预测在医学、生物学等领域中挖掘数据,发现新的市场趋势关联和规律社交网络其他领域分析用户行为,个性化推荐和社交关系发现金融、制造业、能源等领域中的数据分析与预测资料探勘技术的基本概念数据预处理清洗、集成、归一化•特征选择与构造选择最相关的特征或构建新的特征•模型选择与评估选择适当的模型,使用评估方法评估模型的性能•关联规则挖掘发现数据集中的关联关系•分类与预测建立分类模型或预测模型•聚类分析将数据划分为密集的子集•数据库、数据仓库与数据挖掘之间的关系数据库数据仓库数据挖掘存储结构化数据,以满足日常操整合多个数据源,支持分析和决从数据中发现潜在模式和知识作需求策数据准备与预处理在数据挖掘过程中,数据准备与预处理是非常重要的步骤包括清洗数据、解决缺失值、处理异常值、数据转换和归一化等操作数据类型与数据表示数值型数据分类型数据文本型数据123如年龄、温度等,可以进如性别、颜色等,用于分如文章、评论等,需要进行数学计算类和标记行文本处理和特征提取数据清洗与去重在数据挖掘过程中,需要处理数据中的噪音、重复记录和缺失值,以保证数据的质量和准确性数据集成与转换将来自不同数据源的数据整合在一起,并对数据进行转换,以满足数据挖掘的需求。