【数据挖掘笔记一】引论

1.引论

1.1为什么进行数据挖掘

数据挖掘是一种高效的知识提取手段，在处理来自各个领域的大量散乱无序原始数据库时能够有效实现对潜在规律的精准捕捉与分析；通过不断优化算法模型并结合先进的计算技术体系，在这一过程中能够实现对复杂的大规模数据库的有效整合与管理；进而发展出数据分析库和数据分析技术；最终达到了对这些系统进行高效开发、充分利用以及持续优化的目的；如图所示

现在除了传统的人工智能外，在大数据环境下还需要处理海量数据集的能力才能实现今天的智能化目标。大数据系统通常以数据仓库为基础架构进行设计与构建。数据仓库作为一种关键的数据管理结构，在企业级应用中发挥着重要作用：它能够整合来自多个异构数据源的信息资源，并通过统一化的模型将这些分散的数据组织在一个统一的空间中；这种组织形式不仅支持高效的业务智能分析（Business Intelligence），还为企业制定战略决策提供支持。在大数据时代背景下，“集群化”的特点使得计算资源得以充分利用：这与并行计算、云计算以及分布式计算等技术密切相关。在这一背景下展开的数据仓库建设工作包括以下几个主要环节：首先是数据清理与预处理；其次是多源数据集成；最后是基于联机事务处理（OLAP）的技术实现基础。OLAP技术本身是一种多维分析方法：它不仅支持从不同角度对信息进行汇总、合并与聚合操作，并且能够实现信息的多维度展示；但面对更为复杂的分析需求时，则需要结合其他数据分析工具来进行补充和支持：例如基于机器学习的数据分类方法、聚类分析技术、离群点检测算法以及时间序列分析等方法论的支持体系。

海量数据与数据分析需求共同推动了挖掘技术的进步。如果不重视数据分析这一环节，在实际应用中往往会导致"数据丰富而信息贫乏"的局面。通常情况下，在大型数据库中的这些信息都被视为无用之grave。专家系统和知识库系统虽然也是一种尝试,但其致命缺陷在于必须依赖大量人工干预才能发挥作用。由于现有技术手段尚未完全突破这一限制,在实际应用中往往面临"信息孤岛"的问题。

1.2什么是数据挖掘

数据挖掘是在海量数据中提取有价值信息的行为。通常遵循一系列循环往复的动作流程。

1）数据清理：消除噪声或删除不一致数据；

2）数据集成：多种数据源可以组合在一起；

3）数据选择：从数据库中提取与分析任务相关的数据；

4）数据变换：采用汇总或聚合的方式，将数据进行转换与整合为便于挖掘的形式；例如，在数据分析中常使用的数据归约技术。

5）数据挖掘：基本步骤，使用智能方法提取数据模式；

6）模式评估：根据某种兴趣度度量，识别代表知识的真正有趣的模式；

7）知识表示：使用可视化和知识表示技术，向用户提供挖掘的知识。

1.3可以挖掘什么类型的数据

数据挖掘是一种广泛应用的技术手段，在应用导向的前提下能够提取有价值的信息，并广泛应用于多种领域。在具体应用场景中，原始数据分析主要包括数据库表中的记录、企业级仓库中的存储结构以及事务处理过程中的即时信息等基础类型；此外还涵盖了近年来兴起的数据流分析、序列模式挖掘、图结构分析以及网络空间分析等多个新兴领域。

1）数据库系统

数据库系统俗称数据库管理系统（DBMS），其由一组内部相互关联的数据（称为数据库）以及一套用于管理和存取这些数据的软件程序构成。该软件体系提供以下功能：建立与维护数据库架构及数据存储方案；说明与管理并发、共享甚至分布式环境下的数据访问；在系统故障或未经授权的操作下确保存储信息的一致性并实现安全性。

由多张表格组成的系统被称为关系型数据库。所有表格都分配了一个独特的标识符。每张表格都有若干属性（列或字段），这些属性通常是用来区分不同记录的重要特征。这些元组通常数量庞大，并且以记录或行的形式存储。每一个元组对应了一个具体的对象，并通过属性值进行详细描述。为了更好地组织和管理数据，在设计阶段通常会构建这样的语义数据模型。例如基于实体-联系的关系型数据模型。

关系数据库可利用数据库查询实现访问。采用SQL等关系查询语言进行操作，并可通过图形用户界面辅助完成。一个给定的查询将被转换为一系列关系操作——包括连接、选择与投影——并通过优化后能够更高效地执行。该方法可获取所需数据的一个特定子集，在这种情况下，在这种情况下，在这种情况下，在这种情况下，在这种情况下，在这种情况下，在这种情况下，在这种情况下，在这种情况下，在这种情况下，在这种情况下，在这种情况下，在这种情况下，在这种情况下。
当在该系统中应用数据分析技术时，则会进一步识别异常行为或其他模式特征。

关系数据库是应用最为广泛的最主要的数据来源之一，并由此可知，在数据挖掘的研究中其占据着核心地位。

2）数据仓库

作为信息存储设施的数据仓库整合来自不同来源的数据，并遵循统一的架构通常驻留在单一位置。
构建过程包括对原始数据的清洗、转换以及整合阶段，并通过定期更新来维护其完整性。
支持决策的数据仓库按照主题组织信息，并基于历史记录进行聚合和总结。
其中三个关键概念包括主题、汇总和历史。

一般情况下，在数据分析领域中被普遍认为是一种以称为"数据立方体"（data cube）的形式存在的多维数据结构。这种结构通过将每个维度对应于模式中的一个属性或一组属性来构建空间，并且为每个单元存储特定统计指标如计数器（count）或求和器（sum）。这样的构建使得数据立方体能够提供全面的数据视角，并支持预先计算及快速获取汇总信息的能力。这种特性使得它特别适合用于联机分析处理（OLAP），即无需离线处理即可直接从数据库中进行复杂分析的技术方法。基于领域知识进行操作，在不同层次上提供数据分析的可能性正是其优势所在。常见的OLAP操作包括钻入（drill-down）和钻出（roll-up）功能，这些操作允许用户在不同粒度的数据层次上进行深入分析。

虽然数据仓库工具对于支持数据分析有一定帮助，然而深入的数据分析则通常需要依赖于更为强大的数据分析工具。多维数据挖掘（又称探索式多维数据挖掘）基于OLAP技术在多维空间内展开数据分析工作。换句话说，在数据分析过程中，允许从不同维度和粒度上进行综合探索，则可能更容易发现蕴含的知识和模式。

3）事务数据

每个记录都对应一个独立的事务流程，在数据库中表现为单独的一个条目。这些条目可以是订单提交、订单确认或订单支付等不同场景。通常情况下，每个事务都会有一个独特的标识符（trans_ID），并涉及一组具体的商品项。这些附加表可能包含与事务相关的辅助信息，并且可以进一步支持业务流程管理的需求。这些表中可能包括商品详细信息以及与销售人员或部门相关的数据。

基于交易数据库的数据分析技术，事务数据上的数据挖掘可通过执行购物篮分析来实现。频繁项集即指在销售过程中经常同时出售的产品集合体。

4）其他类型数据

除关系数据库数据外还有其他形式的数据它们呈现出多种多样的结构与显著的语义差异其中涉及不同类型的数据包括时间相关或序列数据（如历史记录股票交易数据生物序列数据以及时间序列数据）、基于流的数据（如视频监控传感器数据持续不断更新）、空间相关数据（如地图）、工程设计相关数据（如建筑信息系统部件或集成电路）、超文本与多媒体混合型数据（包含文本图像视频音频等多模态信息）以及图与网状型混合型模式（包括社会网络信息网络等）。
这些应用带来了新的技术挑战主要集中在如何有效管理具有复杂空间结构的数据模式以及如何提取基于丰富语义特征的信息

在多个应用场景中（如网页挖掘、生物信息学等），均存在多种类型的原始数据。例如，在Web挖掘领域中（如搜索引擎结果页面），不仅包含文本信息（如网页标题、正文内容等），还可能包含多媒体信息（如图片、视频）以及结构化信息；而在生物医学研究领域，则可能同时拥有基因序列信息、蛋白质相互作用网络以及三维空间结构等多维形式的数据）。通过多源数据分析不仅能够揭示隐藏模式与潜在关联性，在实际应用中往往能取得显著成果。但同时面临着数据清洗与整合的巨大挑战。

1.4可以挖掘什么类型的模式

对数据进行分类分析的任务主要包含两类：描述性和预测性两大类**。其中描述性的任务旨在揭示目标数据集的基本特征；而预测性的任务则通过分析现有数据来推断未来趋势或事件。

1）特征化与区分

数据能够与其所属的类别或概念建立关联。用于描述这些类别或概念的方法包括以下几种：首先是对目标类别进行特征提取；其次是对目标类别与可比较类别之间的差异进行分析；最后则是结合特征提取和差异分析来完成描述。

数据分析中的"数据特征化"（datacharacterization）表示目标类数据的一般特性或核心特徵集合。通常情况下, 通过特定查询机制来收集与用户指定类相关联的数据集。对数据进行汇总与特徵提取存在多种有效的方法, 如利用统计量与图形进行简单汇总, 或者采用基于 OLAP 数据立方体的技术实现复杂聚合操作。基于属性的知识发现技术可被用于对数据进行概括与特徵提取. 其输出形式多样, 包括饼图、条形图、曲线图以及多维数据分析立方体等多种图表形式, 同时还包括交叉表等多维度展示方式. 结果描述也可采用广义关系或称为特徵法则的形式来进行。

数据区分（data distinguish）是通过将目标类数据对象的属性特征与一个或多个对比类对象的属性特征进行比较来实现分类的任务。其中的目标类别和对比类别是由用户自行确定的。其输出类似于特征描述，在这种情况下不仅包含基本特征信息，并且包含用于区分类别之间的比较度量。用规则表示的这种特定形式称为区分规则（discriminant rule）。

2）挖掘频繁模式、关联和相关性

高频型式（frequenttype）普遍存在于数据集中。其分类多样化的高频型式主要包括共同出现的商品集合、特定购买顺序依次是便携机后跟数码相机，接着是内存卡等反复出现的序列组合以及各种复杂结构形式。其中，共同出现的商品集合通常指在小卖部中顾客常一起采购牛奶与面包这类物品。特定购买顺序依次是便携机后跟数码相机，接着是内存卡等反复出现的序列组合则被视为典型的序列型式。此外，在图形、树状或网格等复杂结构中反复出现的元素也被归类为结构型式。当某一种特定结构在大量数据中反复出现时，则被定义为结构型式的高频表现形式

进行关联分析时，在定义频繁模式之间相关性的关系时，则主要通过支持度与置信度两个指标来进行衡量；这种关系既涉及单维度与多维度的关联；若某条关联规则无法同时满足最小支持度阈值与最小置信度阈值，则被视为不有趣并予以舍弃；然而，在这种情况下我们也可以进一步深入分析后发现相关联的属性-值对之间的有趣的统计相关性（correlation）；而频繁项集挖掘则是整个频繁模式挖掘过程中的基础环节

3）用于预测分析的分类和回归

分类（classification）识别用于描述和区分数据类别或概念的模型（或函数），以便能够利用这些模型预测类标号未知对象的具体类标号。建立模型的过程基于对训练数据集（即已知类标号的数据对象集合）的学习与分析，并通过该模型对新出现的对象进行预测其所属类别及相应的类标号确定过程。
该分类体系包含多种具体实现方式：包括基于分类规则的方法、决策树技术、数学公式的应用以及神经网络等复杂算法；此外还包括朴素贝叶斯分类器、支持向量机方法以及k最近邻算法等。
其中一种典型的决策树结构类似于分层决策流程图：每一个节点代表一个属性值测试结果；每一个分支则对应于一个特定属性值测试结果的不同路径选择；而叶子节点则对应于最终确定的具体类别或类别分布情况。
当采用神经网络技术进行分类时，则是由一组具有局部计算能力的人工神经元构成，并通过加权连接形成复杂的信息传递网络系统。

分门别类地对（离散且无序）类别进行标号,而构建连续型数值模型进行回归分析.其应用不仅限于类别标签(class label),还可以用于生成具体的数值结果.在统计学领域中,回归分析(regression analysis)是一种被广泛采用的方法.它不仅用于估计变量之间的关系系数(correlation coefficient),还涉及根据已有数据推断分布趋势.

在执行分类和回归任务之前，我们先进行相关性分析。通过这种方法能够识别那些对分类或回归结果具有显著影响的特征，并将这些重要特征作为输入数据用于构建分类和回归模型。其余的特征不具备显著的相关性，在后续的模型构建中不会被使用。

4）聚类分析

数据聚类识别模式而不依赖于预先定义的类别标签。对于未标记的数据集可通过无监督学习方法生成数据群组并赋予每个群组一个标识符。遵循最大化内部相似性和最小化不同类别之间相似性的指导原则来进行分组。这样形成的每个簇中的样本具有较高的内部一致性并与其它簇中的样本表现出显著差异。每个簇可被视为一个独立的对象类别并通过其特征提取出分类规则。此外，在构建层次分类 taxonomy 时 聚类方法非常适合将类似的行为或事件归入同一类别。

5）离群点分析

在某些情况下，在某个数据集中可能存在一组特定的数据样本，这些样本与整体数据的行为模式存在显著差异性，并被特别标记出来；这些样本被称为异常值（outliers）。大多数基于传统统计学的方法会将这类异常样本视作噪声或者不重要的信息而予以排除；然而，在某些特定领域（如金融诈骗检测系统）中，这类不寻常的行为反而比常见的交易更为引人注目和值得研究；通过专门的方法进行研究和分析的过程则被称为异常检测、离群点分析或统计偏差处理。

假设我们建立一个数据分析或概率模型，并通过统计检验手段识别异常数据点；另外一种方法则是采用距离度量标准，在远离所有数据簇的位置上标注异常数据点。此外，在不依赖统计方法或距离度量手段的情况下，这种方法特别适用于通过密度分析识别局部区域内的异常数据。

6）所有模式都是有趣的吗

能够体现知识的模式即为有趣的存在。挖掘出的模式未必都是有趣的存在。一个模式被称为interesting（有趣），需满足以下条件：第一点、易于被他人理解；第二点、在特定置信度下对新数据或验证数据具有有效性；第三点、具有潜在实用性；第四点、具备新颖性。若某模式验证了用户的特定假设，则其同样具有吸引力。

基于模式兴趣度的客户研究中涉及一种重要的量化方法——客户兴趣值测量法。该方法旨在评估不同模式之间的相关性强度，并通过统计分析揭示潜在的关系模式。在数据挖掘领域中，默认采用的支持程度与置信水平作为核心评价标准。其中的具体计算方式如下：首先定义"支持"指标为P(X∨Y)，即同时包含X与Y的数据项集在整个数据库中的比例；其次定义"置信"指标为P(Y|X)，即在所有包含X的数据项集中Y出现的概率值。这些量化指标能够有效反映关联规则的质量特征并为其提供客观依据

一般地，每个兴趣度度量都与一个阈值相关联，该阈值可以由用户控制。

其他衡量兴趣的指标涵盖基于IF-THEN分类规则的准确率与覆盖范围. 通常情况下, 准确率是指按照该规则成功分类的数据比例. 覆盖率等同于支撑度, 指能够影响数据的比例.

通过客观评估能够识别出具有吸引力的数据模式；然而，在分析时必须同时结合反映特定用户需求和兴趣的主观评估。基于用户对于数据的信念建立起来的主观兴趣度量；这种度量将被视为有趣的是那些出乎意料（与用户的信念不符）或者提供关键行动信息的情况。特别地，在提供关键行动信息的情况下被称为可操作性的。

基于用户提供的约束条件及兴趣度指标对搜索进行聚焦，在某些数据挖掘任务（如关联分析）中，则预期从中提取出的模式具有较高的有效性。与此同时，计算模式的兴趣度指标是必要的，并有助于引导并限制数据挖掘的过程。为了提高效率，在数据处理阶段通常会排除那些不符合预设兴趣度阈值条件的潜在候选集合

整个数据挖掘过程大致包括：对数据进行特征化以及分类处理的过程，在某种程度上等同于完成特征提取的任务。随后进行关联性分析的过程，则涉及到对重要特征的选择。接下来完成模型训练阶段。最后完成模型评估，并通过有趣模式度量来验证其有效性。

1.5使用什么技术

该领域以应用为导向，并整合了众多的技术分支，包括统计学、机器学习、模式识别等基础学科以及数据库系统与数据仓库技术等前沿领域。这些核心技术体系不仅涵盖了信息检索与处理方法，并且结合了可视化展示手段与高性能计算支持，在多个相关领域的核心技术上取得了显著进展。如图所示

1）统计学

统计学涉及整理数据的来源、归纳分析结果、总结关键信息并呈现重要特征。数据挖掘与统计学之间存在密切关联。

统计模型可被视为一组数学函数...通过随机变量及其概率分布来描述目标类对象的行为...在大数据集分析模式时...利用该模型以便识别数据中的噪声与缺失值...

推理统计学（或预测统计学）用于特定方法对数据进行建模。这种建模过程旨在分析观测到的随机性和确定性，并据此提取关于所研究的过程或总体的关键结论。此外，统计学方法也被用来验证数据挖掘所得结果的有效性。例如，在建立分类或预测模型之后，通过应用统计假设检验来验证模型的有效性。统计假设检验（亦称为证实数据分析）利用实验数据进行统计判断：如果检验结果不太可能随机出现，则称该结果具有统计显著性。若分类或预测模型确实有效，则其描述性统计量将增强模型的可靠性程度。

统计学方法在处理大规模数据集时呈现出较高的计算复杂度水平。特别针对那些分布在多个逻辑或物理站点的大规模数据集时，则需要我们精心设计和优化相应的算法以最大限度地降低计算开销。在在线场景中（例如，在像搜索引擎这样的系统中），我们的需求还进一步扩展为：同时要求我们的数据挖掘系统能够持续处理快速而实时的数据流。

2）机器学习

机器学习是评估计算机利用数据的能力，并研究其在数据驱动下的自动生成复杂模式以及智能决策的过程。例如，在一个训练过程中，计算机程序能够根据提供的实例准确识别邮件中的手写体邮政编码。

a、 在监督学习（Supervised Learning）中：涉及分类任务；其中监督信息来源于训练数据集中的标注样本

b、 无监督学习（unsupervised learning）：聚类任务（clustering task），其学习过程是无监督的（the learning process is unsupervised），输入实例没有标签（input instances lack labels）。

c、 半监督学习（partially supervised learning）：在模型训练过程中，结合有标签数据和无标签数据进行操作。具体而言，在有标签数据的基础上构建分类器后，在无标签数据的支持下进一步优化类别边界。

d、 主动学习（active learning）：让学习者在学习过程中发挥主动性，在这一过程中由领域专家进行标注。

3）数据库系统与数据仓库

本研究专注于为个人及最终用户设计与使用数据库的技术与方法，并开发了包括数据建模、查询语言、查询处理与优化策略等核心内容。数据库系统在处理大且结构化的数据集时展现出极强的可扩展性。基于这些可扩展的技术基础进行数据分析挖掘，在大规模的数据集中能够实现高效性和可扩展性。

基于现有技术架构的新数据库系统整合了先进的数据分析机制，并在存储于数据库中的大量原始和历史数据上构建了强大的数据分析能力。该系统通过整合多种来源的数据以及不同时间段的数据，并按多维结构组织这些信息，形成了部分物理化存档的数据立方体。这种结构有助于提升其支持的多维数据库进行在线联机分析处理的能力。

4）信息检索

信息检索（IR）主要涉及对文档或其中信息进行系统化获取与处理的过程。在传统的设置下，假设待检索的数据呈非结构化状态；在实际应用中，则多基于关键词的形式进行查询。

信息检索通常基于概率模型进行建模。例如，在信息检索中, 一个如文本文档可以看作是一个由关键词组成的词项集合, 即由文档中出现的所有词汇组成的集合; 而每个文档的语言模型则是描述该文档中关键词出现统计分布情况的概率密度函数; 通过比较两个语言模型的概率分布差异来计算它们的内容相似程度; 在主题建模中，默认情况下假设每个文本都是由一组潜在的主题构成; 每个文本通常会同时涵盖多个主题, 并通过混合式语言模型来捕捉这些多维度的信息特征.

1.6面向什么类型的应用

数据挖掘被视为以应用驱动为特色的学科，在各个领域都取得了显著成效，并且其中最突出的应用包括商业智能以及搜索引擎技术。

1）商务智能

商务智能系统则以详实的数据为基础，呈现企业历史记录、当前状况及未来趋势。数据挖掘被视为商务智能的关键支撑。其联机分析处理功能则倚赖于构建完善的数据库架构以及多维度的数据挖掘技术。分类与预测模型构成了商业智能系统的核心预测模块，并广泛应用于市场需求评估、供应链优化以及销售业绩追踪等方面。在客户关系管理方面，基于聚类算法可依据顾客的相似特征将顾客群体划分为若干类别，在此基础之上运用特征挖掘技术可更深入地剖析各组顾客的独特属性，并据此制定个性化的客户服务方案。

2）搜索引擎

一种基于互联网的检索系统被称为Web搜索引擎。它用于在互联网上检索相关信息。在执行查询时,系统会通过表格的形式反馈结果(也可称为采样响应)。其检索结果可能包括网页内容、图片以及各类其他电子文件。此外,在某些情况下,"元数据检索"也被采用。“传统的网络目錄由人工维护管理,"而现代Web搜索引擎则主要依据预设算法自动生成并优化索引内容。

Web搜索引擎本质上是一种大型的数据挖掘应用系统。它综合运用多种数据挖掘技术进行运作，在爬行环节主要涉及确定需访问哪些网页以及设定爬行频率；在索引阶段则关注如何选择应被包含在索引中的网页以及确定构建索引的具体范围；搜索结果呈现方面则涵盖排序策略、广告展示方式以及根据用户的环境因素个性化处理。

搜索引擎面临着巨大的挑战。首先能够处理海量数据，并且这些数据数量持续增长；依赖于云计算技术来协调和管理海量数据的挖掘过程；其次还需要处理实时生成的数据，在线模型必须能够持续维护并进行增量式更新；对于那些很少被查询的问题来说，在历史推断查询方面通常不需要保留详细记录。

1.7数据挖掘的主要问题

数据 mining 是一个活跃且迅速发展的领域。研究的主要问题是：技术手段、人机交互界面以及不同形式的数据类型的有效性和扩展性。

1）挖掘方法

a. 探索不同类型的新型知识：数据挖掘涵盖了数据分析与知识发现两大核心领域。从对数据特征识别与分类到探索变量间关联及关系分析，并包括但不限于分类模型的构建、回归问题的求解以及聚类算法的应用。还包括离群点检测、序列数据分析以及趋势预测和行为演变研究。

b、探索多维空间中的知识信息：在多层次属性组合中进行深入探索分析；将数据构建为一个具有多层次维度的数据立方体模型，则能够显著提升其分析能力与灵活性

c、跨学科的数据挖掘：通过整合多学科的新方法可显著提升数据挖掘的效果...等技术手段进行融合；例如在处理自然语言文本时需要将数据分析方法与信息检索和自然语言处理技术相结合；例如在大型程序中进行软件故障诊断则需综合运用软件工程学的相关理论与技术

d、提升网络环境下的发现能力：即所谓的网络环境是指开放的体系结构，在其中各组数据间相互联系且互补；通过分析不同数据对象间的语义关联性可实现有效的知识挖掘。从一个数据集中提取的知识不仅能够增强与之相关的其他领域知识体系的理解能力，并有助于提高基于语义关联性对象群组的知识挖掘效率。

e. 应对不确定性和不完整信息：在数据分析过程中，我们经常遇到各种干扰因素和复杂情况。这些因素包括噪声干扰和异常情况（outliers），此外还可能存在缺失或不完整的数据（missing data）。这些干扰因素可能导致数据分析结果受到严重影响（disturbance）。为了提升分析效果，在进行数据分析之前必须对原始数据进行清洗工作（data cleaning），同时还需要进行必要的预处理操作（data preprocessing）。此外还需要实施离群点检测与去除机制（outlier detection and removal）以及构建合适的不确定性推理机制（uncertainty reasoning）以确保分析结果的可靠性

f、对模式进行评估及受约束的引导挖掘：在数据挖掘过程中产生的各种模式未必都具有吸引力；模型的有趣程度取决于具体应用场景；因此必须开发一套方法来量化基于主观标准发现的模式的价值。通过引入兴趣度作为度量标准或设定受约束的引导规则来优化发现流程，则能筛选出更具价值的模式，并有效减少搜索范围。

2）用户界面

用户界面研究涵盖以下几个方面：一是涉及数据挖掘系统的交互方式；二是涉及将用户的背景知识融入数据挖掘过程；三是展示和分析数据 mining结果的方式。

a、 交互挖掘：设计出能够适应不同场景的用户界面，并创建动态的分析环境以促进人机之间的互动。

b、 融入背景知识：将背景知识、约束条件及规则等信息融入发现过程之中，以评价模式的有效性

c、 特定的数据挖掘和数据挖掘查询语言。

d、 数据挖掘结果的表示和可视化。

3）有效性和可伸缩性

在处理海量、动态的数据流时，数据挖掘算法必须具备良好的效能和扩展性。为了确保能够快速高效地执行任务并适应业务需求的变化，在设计算法时需要充分考虑其运行时间特性。算法的有效性、扩展性、性能优化以及实时响应能力都是构建高效数据挖掘系统的核心要素。扩展性意味着系统在面对数据规模增长时仍能保持稳定和高效的运行状态。

b、平行与分布式以及增量学习方法：面对海量数据、分散存储的数据以及复杂的计算需求，在数据分析与挖掘领域仍面临着诸多挑战；这些方法通常会将输入划分为多个子集，并对每个子集分别进行独立处理以探索潜在模式；各子集之间可以相互协作，在此基础上各子集所发现的模式最终被整合。

基于分布式与协作机制的高性能计算平台云计算与集群计算在并行数据挖掘领域占据重要地位它通过高效的资源调度与任务管理实现超大规模计算任务的有效执行

4）数据库类型的多样性

a、处理复杂的数据类型。

b、挖掘动态的、网络的、全球的数据库。

5）数据挖掘与社会

a、数据挖掘对社会的影响。

b、保护隐私的数据挖掘。

c、无形的数据挖掘：渗透到大众的日常行为中。

1.8小结

1）数据分析是一种从海量信息中识别有意义模式的技术手段，在这一过程中人们能够揭示潜在的知识与关联性。
2）其基本流程主要包括以下几个方面：
a) 通过去除噪声与冗余信息来优化原始数据库的质量
b) 将来自不同渠道的数据进行整合处理
c) 在大量候选模型中筛选出具有代表意义的特征指标
d) 应用机器学习算法自动提取潜在的知识结构

2）一种模式被认为具有吸引力。如果它在一个一定的信心水平上对于检验数据是有效的、新奇且潜在有用，并且基于行动或验证了用户的某种预感，则被视为有趣。有吸引力的模式代表着知识。衡量模式吸引力的方法无论是客观还是主观都能用于指导发现过程。

3）数据挖掘的多维视图，主要的维是数据、知识、技术和应用。

对于具有实际意义的目标应用而言，在任何类型的数据显示中都可以实施数据分析技术。这包括但不限于以下几种情况：首先是在数据库中的表结构信息；其次是在企业日常运营活动中产生的事务性记录；最后是在各类复杂场景下形成的高级的数据类型。这些高级的数据类型具体包括：与时间相关的序列型数据分析对象（如时间序列）、基于流式处理的数据流分析；基于空间分布的区域化空间数据分析；结合时空维度的时间-空间网格分析；基于自然语言处理的文本型数据分析；基于图论方法的空间网络关系分析；以及在Web环境下广泛存在的复杂网络数据分析等

5）数据仓库专门用于长期存储和管理大量信息。这些数据源自多处不同的系统或记录设备，并按照主题和统一模式进行分类整理。该系统具备强大的在线分析处理能力，并为管理层提供支持。

6. 多维度数据分析, 将核心的数据挖掘技术和基于OLAP的多元分析方法进行整合, 在不同层次和多元属性组合下系统地搜索和识别出具有意义的数据模式, 以全面探索和深入分析多元数据空间.

7）数据挖掘功能用于确定数据挖掘任务中所涉及的知识类型及规律性表现形式（即特征识别），其涵盖的任务包括：基于实例的学习（基于样本的学习）、基于规则的学习（基于条件的学习）、基于树状结构的学习（基于层次的学习）、基于关系型数据库的学习（基于关系型数据库的数据学习）、基于向量空间模型的学习（基于向量空间模型的数据学习）等不同领域

该领域面临诸多具有挑战性的问题亟待解决,主要涉及多种数据分析方法、人机交互界面设计以及算法效率和系统扩展能力等方面的优化,同时对不同类型的复杂数据处理需求也有着严格的技术要求。