大数据最新Introduction to Data Mining 数据挖掘(1)，带你全面解析大数据开发框架体系架构view篇
针对小白学习需求准备的零基础资料以及专为3年以上经验者设计的深入学习提升课程应有尽有；不仅包含超过95%的数据相关知识点，并且整体架构非常系统化。
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KDD Process: A Canonical Perspective within the Fields of Machine Learning and Statistics • This represents a canonical perspective within the fields of machine learning and statistics.
KDD流程包含多个关键步骤：学习应用领域中的相关知识及目标；构建目标数据集（包括数据选择）；进行数据清理与预处理（可能占整体工作量的60%）；特征提取与降维（包括维度缩减、变量降维及不变量表示等步骤）；选择数据分析功能（包括汇总分析、分类识别、回归建模等基础方法）；进行数据分析以寻找感兴趣的知识模式；对发现的知识进行评估与展示（包括可视化呈现以及去除冗余模式等步骤）；最后利用发现的知识进行实际应用
Data Mining and Business Intelligence
Multi-Dimensional View of Data Mining • 需要挖掘的数据包括关系型数据（如关系型数据库）、基于仓库的数据（如OLAP）、事务型数据（如企业日常交易记录）、流数据（如实时网络流量记录）、面向对象/关系型混合数据（如JavaBean）、活动性数据（如市场活动轨迹）、空间型数据（如地理位置信息）、时间序列型数据（如股票价格走势）、文本型数据（如书籍内容查询结果）以及多媒体类型的数据（如图像识别结果）等 • 需要挖掘的知识涉及特征分析、鉴别分析等 • 多种/集成功能和多层次挖掘 • 使用的技术包括面向数据库的技术、基于OLAP的数据仓库技术以及机器学习算法 • 适应的应用包括零售业分析、电信业分析等
基于数据分析的分类体系 • 数据分析的一般功能
Data Mining: On What Kinds of Data? • 基于数据库的数据集与应用 — 关系型数据库、数据仓库、事务型数据库 • 高级数据集与高级应用 — 数据流与传感器数据 — 时间序列数据、时间数据、序列数据（包括生物序列） — 结构化数据、图形、社交网络及多链接式数据库 — 对象关系型数据库 — 异构数据库与传统型数据库 — 空间型数据库与时空型空间时序数据分析库 — 多媒体库 — 文本库 — 万维网
Data Mining Tasks • Prediction Methods — 利用某些变量预测其他变量的未知值或未来值
预测方法 - 描述其他变量未来或未知值的过程
• Description Methods — 揭示数据的本质特征
描述方法 - 揭示数据的本质特征
Data Mining Activities Encompass a Variety of Tasks, Including Classification (Predictive), Clustering (Descriptive), Association Rule Discovery (Descriptive), Sequential Pattern Identification (Descriptive), Regression Analysis (Predictive), and Anomaly or Outlier Detection (Predictive).
Data Mining Functions: (1) 归纳 • 信息集成与数据仓库构建 — 数据清理、转换、集成和多维数据模型 • 数据立方体技术 — 采用可扩展的方法计算（即具体化）多维聚合 — OLAP（在线分析处理） • 多维概念描述：特征描述与判别 — 通过归纳、总结以及对比数据特征（如干燥地区与湿润地区）
Data Mining Functions: (2) Association and Correlation Analysis • Frequent patterns (or frequent itemsets) — Which products are frequently purchased together at your Walmart? • The distinction between association, correlation, and causality — A typical association rule: diapers → beer [support level: 0.5%, confidence level: 75%] — Are strongly associated products also strongly correlated? • How can we efficiently mine such patterns and rules from large datasets? • How can we leverage these patterns for tasks like classification and clustering?
Association Rule Discovery: Definition • Consider a collection and analyze multiple records where each record contains several items within the provided set; — Generate association rules that will predict the occurrence of an item based on the occurrences of other related items.
Data Mining Functions: 第三部分 分类与预测 • 分类与预测 - 基于一些训练实例构建模型（函数） - 描述并区分类别或概念以实现未来预测 ◦ 例如根据气候对国家进行分类或根据燃油效率对车辆进行分类 分类与预测 - 根据一些训练实例构建模型（函数） - 描述并区分类别或概念以实现未来预测 • 预测某些未知或缺失的数值值
Data Mining Functions: (4) Cluster and Outlier Analysis • Cluster analysis — 无监督学习（即类别标签未知） — 将数据分组以形成新的类别（即聚类），例如，在对房屋进行聚类时可发现分布模式 — 原则为最大化同类内部相似性与最小化同类之间相似性 — 应用广泛 • Outlier analysis — 离群值是指那些不符合数据一般行为的数据对象 — 噬物还是宝藏？- 一个人的垃圾可能是另一个人的宝藏 — 方法涉及通过聚类或回归分析的结果来识别异常值 … — 在欺诈检测及罕见事件分析等领域具有重要应用
Explaining the process of clustering, Euclidean distance-based clustering within a three-dimensional space
Data Mining Functions: (5) Trend and Evolution Analysis • Sequence, trend with evolution analysis – Trend & deviation analysis: for instance, regression – Sequential pattern mining ◦ Such as purchasing a digital camera followed by large SD memory cards – Periodicity analysis – Motifs in time-series or biological sequences – Approximate & consecutive motifs • Time-series & biological sequence analysis based on similarity
Data Mining Functions: (6) Structure and Network Analysis • Graph mining - Identifying frequent subgraphs (e.g., chemical compounds), trees (XML), and substructures (web fragments). Information network analysis - Social networks: participants (objects, nodes) and connections (edges). e.g., author networks in CS, terrorist networks - Multiple diverse types of networks. A person could be part of several information networks: friends, family, classmates, etc. Links hold a significant amount of semantic data: Link mining • Web mining - The web is a vast information network from PageRank to Google. Analysis of Web information networks - Web community detection, opinion analysis, usage insights,...
在ICDM’2006年中, Top-10算法最终被选中,其中包括以下项目: C4.5（获得61票）、K-Means（获得60票）、SVM（获得58票）、Apriori（获得52票）、EM（获得48票）、PageRank（获得46票）、AdaBoost（获得45票）、kNN（获得45票）、Naive Bayes（获得45票）以及CART（仅获得34票）。
是否所有发现的模式都具有吸引力？
数据挖掘可能会生成数千种模式：并非所有模式都很有趣——建议的方法是基于人类中心、基于查询和有重点的数据挖掘
有趣性衡量标准——如果一个模式易于被人类理解，在新数据或测试数据上有一定程度的确定性，并且潜在有用、新颖或验证了用户试图确认的某些假设，则该模式是有趣的
建议的方法是基于人类中心、基于查询和有重点的数据挖掘
客观与主观有趣性衡量标准——客观标准基于模式的统计数据和结构（如支持度、置信度等），而主观标准则依据用户对数据的信任（如意外性、新颖性、可操作性等）
系统能否穷尽性地识别出所有具有吸引力的模式？我们需要穷尽性地识别出所有具有吸引力的模式吗？
- 完整性 - 数据挖掘系统能否穷尽性地识别出所有具有吸引力的模式？
- 我们需要穷尽性地识别出所有具有吸引力的模式吗？
- 启发式搜索与穷举式搜索
- 关联搜索与分类搜索与聚类搜索
只搜索有趣的模式：这是一个优化问题。
数据挖掘系统能否只找到有趣的模式？
方法：
◦ 首先生成所有的潜在规律性，并随后筛选掉非有趣的规律
◦ 只生成有趣的规律 - 挖掘查询优化
Other Pattern Mining Issues • Comparing precise and approximate patterns: In association and correlation mining, it is potential to identify sets of precise patterns ◦ However, approximate patterns may offer more concise yet comprehensive solutions ◦ The challenge lies in discovering high-quality approximate patterns - In gene sequence analysis, approximate patterns are inherently present ◦ Deriving efficient algorithms for approximate pattern mining remains a key challenge. • Constraints vs. unconstrained patterns: Why adopt constraint-based approaches? - What types of constraints exist, and how can they be effectively integrated into the mining process?
The fusion of Data Mining and Data Warehousing • The integration of Data Mining systems, Database Management Systems (DBMS), and Data Warehouse systems can be categorized into no coupling, loose coupling, semi-tight coupling, and tight coupling. 数据挖掘系统、数据库管理系统（DBMS）以及数据仓库系统的结合可以分为无耦合、松耦合、半紧耦合以及紧耦合. • Online analytical processing (OLAP) data integration 线上分析处理（OLAP）数据整合 • Interactive multi-level knowledge mining 交互式多层知识挖掘 - It is essential to extract knowledge and patterns at various levels of abstraction through techniques such as drilling/rolling, pivoting, slicing/dicing, etc. 为了获得不同抽象层次的知识和模式分布信息，在钻取/滚动、透视以及切片/切割等方法的基础上进行交互式多层知识挖掘.- • Multi-function integration 整合多种功能 - This process is characterized by first performing classification as a feature extraction method followed by clustering and association analysis. 这种整合过程主要通过特征分类法实现，并在此基础上依次进行聚类和关联分析.
将数据挖掘与DB/DW系统进行深度集成以实现高效的数据分析功能
Major Issues in Data Mining • Data Mining Methodology — Extracting various types of knowledge from different data sources such as bioinformatics, streaming data, and the Web — Performance metrics include efficiency, effectiveness, and scalability — Pattern evaluation focuses on identifying interesting patterns while addressing the interestingness problem — Incorporating domain-specific background knowledge — Efficiently handling noise and incomplete datasets — Advanced parallel processing techniques for distributed computing — Integration strategies for discovered knowledge with existing systems: knowledge fusion • User Interaction — Comprehensive support for constructing query languages for data mining operations — Enhanced capabilities for interactive exploration of mined results at multiple levels of abstraction • Applications & Social Impact — Development of specialized domain-based approaches combined with advanced hidden or implicit analysis methods — Robust measures for maintaining data security, integrity, and privacy
网上学习资料浩如烟海，在这种情况下, 如果所学的知识缺乏系统性, 则可能导致学习者仅停留在表面, 并且无法深入探究问题的本质. 因此, 在技术领域想要想要取得真正的进步, 则需要建立一个完整的知识体系.
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