数据挖掘概述课件（浙江大学）

数据挖掘是一种从海量数据中提取出有用信息，转化为知识的过程，它是信息技术领域的研究热点，尤其在大数据时代背景下显得尤为重要。本课程是浙江大学研究生的课件，涵盖了数据挖掘的理论、算法，以及相关的重要国际会议和论文，旨在深入理解数据挖掘的基本概念、方法和技术。 数据挖掘的由来可以追溯到信息时代的背景，随着数据库技术的进步和数据量的急剧增加，传统数据库系统虽然能高效处理数据，但无法发掘隐藏的知识。这一现象引发了基于数据库的知识发现（KDD）的研究，即数据挖掘。KDD是多学科交叉的领域，包括数据库技术、统计学、高性能计算、人工智能和机器学习等，其目标是从大量数据中自动发现有价值的知识。 数据挖掘的应用广泛，例如在电信行业中用于识别客户流失的模式，提高营销策略的有效性；在银行领域，通过聚类分析进行客户细分，促进交叉销售；在零售业，购物篮分析（关联规则）帮助理解顾客购买行为；在保险业，数据挖掘用于客户细分和欺诈检测；在电子商务中，分析网站日志优化用户体验；税务部门利用数据挖掘探测逃税行为；警察部门则通过分析数据预防和解决犯罪；在医学领域，数据挖掘有助于医疗保健决策。 数据挖掘系统通常包含数据预处理、知识表示、挖掘算法和后处理四个主要步骤。预处理涉及数据清洗、集成、转换和归约；知识表示则将挖掘结果转化为易于理解和应用的形式；挖掘算法是核心部分，包括分类、聚类、关联规则、序列模式、异常检测等多种方法；后处理涉及解释和评估挖掘结果。 国际上，数据挖掘领域的研究和交流主要通过一些重要的会议和期刊，如KDD国际会议，这是数据挖掘领域的顶级会议，每年吸引全球的专家学者分享最新的研究成果。此外，《Knowledge Discovery and Data Mining》期刊是该领域的权威出版物，发布了许多高质量的研究论文。 在课后研读的论文中，学生可以深入探讨数据挖掘的具体算法，如决策树、神经网络、支持向量机等，以及如何将这些算法应用于实际问题。同时，了解数据挖掘面临的挑战，如数据质量、隐私保护、可解释性和实时性等。 数据挖掘是现代信息社会中至关重要的技术，它不仅能够帮助企业和组织从数据中获取价值，还可以推动科学研究和社会进步。通过学习和掌握数据挖掘的相关知识，专业人士能够更好地应对信息过载的问题，发现数据背后的潜在规律，从而做出更明智的决策。