2024年大数据最全Introduction to Data Mining 数据挖掘(2)，最新大数据开发面试题整理
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Data Mining and Business Intelligence
多维度视角下的数据挖掘 • 可 mining 数据 - 关系型数据库、数据仓库型、事务型、数据流型、面向对象/关系型数据库、活动型、空间型、时间序列型、文本型、多媒体型、异构型、遗留型、Web • 可 mining 知识 - 特征识别与分析 • 多种功能与多层次挖掘 • 所采用的技术 - 面向数据库技术 • 适应的应用 - 零售业应用领域
基于数据分类体系：一般功能——描述性数据分析功能——预测性数据分析功能• 不同的角度会导致不同的分类结果——数据视角：可分析的数据类型— 知识视角：待探索的知识领域— 方法视角：采用的技术手段— 应用视角：适用的应用程序类型
Data Mining: On What Kinds of Data? • 基于数据库的数据集及其应用 - 关系型数据库、数据仓库和事务型数据库 • 高级数据集及其高级应用 - 数据流和传感器数据 - 时间序列/时序/序列数据分析（包括生物序列分析） - 结构化数据分析：图论模型与社交网络分析 - 对象关系型数据库体系结构 - 异构存储系统与传统存储架构 - 空间数据分析：时空数据分析框架 - 多媒体信息存储系统 - 文本库构建技术 - 万维网
Data Mining Tasks • Prediction Methods — 通过employ某些特定变量来 forecast 不seen或upcoming values of其他变量 Prediction methods — 通过employ某些特定变量来 forecast 不seen或upcoming values of其他变量 • Description Methods — identify人类-interpretable trends that describe the data; create summaries 描述方法 — identify人类-interpretable趋势以描述数据并创建摘要
数据挖掘活动 - 分析[预测性] - 聚类分析[描述性] - 关联规则挖掘[描述性] - 序列模式识别[描述性] - 回归分析[预测性] - 异常值检测/异常样本识别[预测性
Data Mining Functions: (1) 概括 • 信息集成与数据仓库构建 — 数据清理、转换、整合以及多维数据模型 • 数据立方体技术 — 可扩展方法计算（即具体化）多维聚合 — OLAP（在线分析处理） • 多维特征描述：特征描述与判别 - 对归纳、总结和对比数据特征的具体化描述举例说明 dry 区域与 wet 区域
Data Mining Functions: Association and Correlation Analysis • Frequent patterns (or frequent itemsets) — Which items are frequently purchased together in your Walmart? • Association, correlation vs. causality — Typical association rules typically involve • Diaper → Beer [0.5%, 75%] usually shows strong correlation with other products. How does this help in understanding customer behavior? • Efficiently mining such patterns and deriving meaningful insights from large datasets is a key challenge. • Applying these patterns can enhance classification accuracy and improve clustering efficiency.
Association Rule Discovery: 定义 • 在一个包含多个项目的数据库中； — 生成预测规则以根据其他项目的出现情况预测某个项目的出现情况. 给定一组记录，并且每个记录都包含来自同一集合中的若干项目； - 生成依赖规则以根据其他项目的出现情况预测某个项目的出现情况.
Data Mining Functions: 3. 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；同时预测未知或缺失的数值。
- 典型方法：包括决策树（Decision Trees）、贝叶斯分类法（Naïve Bayesian Classification）、支持向量机（Support Vector Machines）、神经网络（Neural Networks）、基于规则的分类法（Rule-Based Classification）、基于模式的分类法（Pattern-Based Classification）以及逻辑回归法（Logistic Regression）等。
- 典型应用：包括信用卡欺诈检测（Credit Card Fraud Detection）、直销（Direct Marketing）、明星分类（Classifying Stars）、疾病分类（Diseases Classification）以及网页分类（Web-Page Classification）。
Data Mining Functions: (4) Cluster and Outlier Analysis • Cluster analysis — Unsupervised learning (i.e., class labels are unknown) — Group data to create new categories (i.e., clusters), for example, clustering houses to identify distribution patterns — Principle: Maximizing intra-class similarity and minimizing interclass dissimilarity — Many methods and applications • Outlier analysis — Outliers refer to data objects that do not conform to the overall data behavior — Is it noise or an exception? – One person's trash could be another person's treasure – Methods include results from clustering or regression analyses… – Useful in fraud detection and rare event analysis
展示基于欧几里得距离的三维空间聚类•详细阐述三维空间中的欧几里得距离聚类
Data Mining Functions: (5) 趋势与演变研究 • 序列、趋势与演变分析 - 如回归分析所示的趋势与偏差研究：如回归 - 序列模式挖掘具体应用：如先购买数码相机而后购买大容量SD存储卡 - 周期性分析：包括近似与连续的主题 • 时间序列与生物序列分析具体应用：近似主题与连续主题 ◦ 数据流挖掘基于相似性的数据分析方法应用于有序、时变且可能无限的数据流
Data Mining Functions include detailed analyses such as structure and network examination. Under graph mining, we identify recurring subgraphs such as chemical compounds within molecular structures or XML-based trees. Additionally, we analyze substructures within web fragments for functional insights. Information network analysis delves into social structures by examining actors as entities connected through relationships. For example, author networks in computer science or terrorist networks represent key configurations. Furthermore, individuals often belong to multiple interconnected information systems encompassing family ties or professional circles. The links within these systems carry substantial semantic data; link mining focuses on extracting meaningful patterns from these connections. The web serves as a vast information network from PageRank to Google; analyzing web-based data involves uncovering hidden trends and user behaviors through techniques like community detection and sentiment analysis.
该系统经过投票评选，在ICDM’ 06年中脱颖而出
Are All the “Discovered” Patterns Interesting? • Data mining may generate thousands of patterns: Not all of them are interesting — Suggested approach: Human-centered, query-based, focused mining数据挖掘可能会产生成千上万种模式： 并非所有模式都有趣 • Interestingness measures — A pattern is interesting if it is easily understood by humans, valid on new or test data with some degree of certainty, potentially useful, novel, or validates some hypothesis that a user seeks to confirm 建议的方法： 以人为中心、基于查询、有重点的挖掘 - 趣味性衡量标准 - 如果一个模式容易被人类理解、在新数据或测试数据上有一定程度的确定性、潜在有用、新颖或验证了用户试图确认的某些假设，那么这个模式就是有趣的 - 客观与主观趣味性衡量标准 • Objective v.s. subjective interestingness measures — Objective: based on statistics and structures of patterns, e.g., support, confidence, etc. — Subjective: based on user’s belief in the data, e.g., unexpectedness, novelty, actionability, etc.客观：基于模式的统计数据和结构，如支持度、置信度等 - 主观：基于用户对数据的信念，如意外性、新颖性、可操作性等。
探索所有有趣的模式？ 数据挖掘系统能否探索所有有趣的模式？ 我们需要探索所有的有趣模式吗？ - 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 • 只探索有趣的模式： 优化问题 - 数据挖掘系统能否只探索出有趣的模式？ - 方法 ◦ 首先列举出所有模式然后筛选出不重要的 ◦ 只生成所需的有趣模式 - 挖掘查询优化
Other Pattern Mining Issues • 精确与近似模态 - 关联与相关模态：有可能发现精确模态集合 ◦ 但近似模态可能更为紧凑且充分 ◦ 如何发现高质量的近似模态？ • 约束与非约束模态 - 为何采用基于约束的挖掘？ - 可能有哪些种类的约束？如何将约束融入挖掘过程？
- 精确模态与近似模态 - 关联与相关模态：有可能发现精确模态集合 ◦ 但近似模态可能更为紧凑且充分 ◦ 如何发现高质量的近似模态？ • 约束与非约束模态 - 为何采用基于约束的挖掘？ - 可能有哪些种类的约束？如何将约束融入挖掘过程？
数据挖掘系统与数据仓库系统的集成：从无耦合到紧耦合的不同层次 数据挖掘系统、数据库管理系统（DBMS）及数据仓库系统的耦合方式——从无耦合到紧耦合的不同层次 在线分析挖掘数据——挖掘与OLAP技术的整合 交互式挖掘多层次知识——通过钻取/滚动、透视、切片/切割等方法挖掘不同抽象层次的知识和模式的必要性 多种挖掘功能的整合：特征分类，并行聚类后再进行关联分析
Integrate Data Mining into Database/Database Warehouse Systems
Major Issues in Data Mining • Data extraction techniques - From diverse data types such as bioinformatics, streaming data, and web information - Performance aspects including high efficiency, effectiveness in results retrieval, and scalability - Pattern evaluation methods: addressing the interestingness criterion - Integration of background knowledge into analytical models - Handling noise and incomplete datasets through robust algorithms - Parallel processing strategies for enhanced performance - Distributed systems for scalability - Incremental approaches for real-time applications • User interaction - Data retrieval and exploratory mining techniques - Methods for representing and visualizing mined data - Interactive knowledge discovery at multiple levels of abstraction • Applications & societal impacts - Specialized domain-based data mining alongside hidden pattern analysis in unstructured datasets - Implementation of comprehensive security protocols for data protection
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