数据挖掘教程（浙大）

数据挖掘是一种从海量数据中发现有价值知识的过程，它结合了计算机科学、统计学和机器学习等领域的技术。浙江大学提供的这组教程涵盖了数据挖掘的核心概念和技术，包括数据仓库、在线分析处理（OLAP）、数据预处理、关联规则挖掘、概念描述、分类与预测、聚类分析以及在电子商务中的应用。 1. **数据仓库**：数据仓库是为决策支持设计的集成的、非易失的、面向主题的数据集合，它将来自不同来源的数据进行清洗、转换和聚合，以便于分析。数据仓库的主要目标是提供历史数据视图，帮助用户做出基于数据的决策。 2. **OLAP（在线分析处理）**：OLAP是数据仓库系统的关键组成部分，用于支持复杂的多维数据分析。它允许用户快速、交互地从多个角度查看数据，通过切片、 dice、钻取和旋转等操作，深入理解数据背后的模式。 3. **数据预处理**：在数据挖掘之前，数据通常需要经过预处理步骤，包括数据清洗（去除错误、不完整或不一致的数据）、数据集成（合并来自不同源的数据）、数据变换（如规范化、归一化）和数据规约（降低数据复杂性，如特征选择、降维）。 4. **关联规则挖掘**：关联规则挖掘是一种寻找项集之间有趣关系的方法，如“如果客户购买了尿布，那么他们可能还会购买啤酒”。Apriori算法和FP-Growth算法是常见的关联规则挖掘方法。 5. **概念描述**：这是数据挖掘的一种形式，旨在用特征和属性来描述数据的类别或模式，如通过聚类和分类算法创建概念模型。 6. **分类与预测**：分类是根据输入特征将数据分为预定义类别的过程，如决策树、随机森林和神经网络等方法。预测则涉及利用历史数据预测未来事件，如时间序列分析和回归分析。 7. **聚类分析**：聚类是无监督学习的一种，通过相似性度量将数据自动分组，形成具有相似性质的簇。常见的聚类算法有K-means、层次聚类和DBSCAN。 8. **电子商务与数据挖掘**：在电子商务领域，数据挖掘可以帮助企业理解消费者行为，优化营销策略，推荐个性化商品，预测销售趋势，以及检测欺诈行为。 这些教程通过PPT的形式详细阐述了数据挖掘的各个方面，对于想要深入了解数据挖掘及其在实际应用中的角色的学习者来说，是一份宝贵的资源。通过学习这些材料，可以提升对数据驱动决策的理解，增强数据分析能力，并为进入大数据时代的数据科学领域打下坚实的基础。