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第一章 引论

1、OLAP

联机分析处理（对数据仓库操作：下钻、上卷）

2、大数据的5V特征

大量化、多样化、快速化、价值密度低、真实性高

3、数据挖掘

DM，是从海量的数据中抽取感兴趣的（有价值的、隐含的、以前没有用但是潜在有用信息的）模式和知识的过程。

4、数据挖掘实验基本步骤

（1）准备数据（训练数据、检验数据）

• 传统数据库、数据仓库、平面文件

（2）选择一种数据挖掘技术或算法，将数据提交给数据挖掘软件
（3）解释和评估结果
（4）模型应用

5、数据挖掘过程

（1）数据清理
（2）数据集成
（3）数据选择
（4）数据变换
（5）模式发现
（6）模式评估
（7）知识表示

6、数据的基本形式

数据库数据（E-R图）、数据仓库数据（数据立方体）、事务数据

7、数据挖掘任务：描述性、预测性

（1）类/概念描述：特征化与区分
（2）挖掘频繁模式（频繁项集、频繁子序列、频繁子结构）、关联（单维关联规则、多维关联规则）、相关性
（3）用于预测分析的分类与回归

• 分类：分类规则（IF-THEN）、决策树、数学公式、神经网络、朴素贝叶斯分类、支持向量机、k最近邻分类
• 回归分析：预测缺失的或难以获得的数值数据值
• 相关分析：识别与分类和回归过程显著相关的属性

（4）聚类分析：无标记类的数据，根据最大化类内相似性、最小化类间相似性进行聚类或分组，形成对象的簇
（5）离群点分析（异常挖掘）
（6）时间和序列
1）序列，趋势和演化分析

• 序列模式的挖掘
• 周期分析
• 基于相似性的分析

2）数据流挖掘

• 有序的，随时间改变，可能是无穷的数据流

8、模式兴趣度的客观度量

规则的支持度、置信度、分类（IF-THEN）规则的准确率与覆盖率

9、数据仓库

是一种用于长期存储数据的仓库，这些数据来自多个数据源，是经过组织的，以便支持管理决策。这些数据在一种统一的模式下存放，并且通常是汇总的。数据仓库提供一些数据分析能力，称做联机分析处理。

10、挖掘什么数据

11、机器学习分类

• 监督学习：已知分类或输出结果值
• 数据实例、训练实例、检验实例
• 无监督学习：无预先定义好分类的实例
• 半监督学习
• 主动学习

12、数据挖掘面临的挑战

• 挖掘方法
• 用户交互
• 效率和可扩展性
• 数据类型的多样性
• 数据挖掘和社会

13、Anaconda包管理

conda list|grep python：过滤出与python相关的安装包

14、Anaconda环境管理

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