决策支持系统的核心数据挖.ppt

决策支持系统的核心数据挖
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0 决策支持系统（DSS）
数据
模型
推理
知识
决策
人机交互
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1 数据挖掘的基本概念
数据挖掘（DM）的产生背景
随着数据库技术的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用，企业和组织积累的数据越来越多
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1 数据挖掘的基本概念
数据挖掘（DM）的产生背景
数据库系统可以高效地实现数据的录入、查询、统计等功能，但无法发现数据中存在的关系和规则，无法根据现有的数据预测未来的发展趋势， 从而出现“数据爆炸但知识贫乏”的现象
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1 数据挖掘的基本概念
数据挖掘（DM）的产生背景
大量数据背后隐藏着许多重要的信息，企业和组织的管理决策者希望能够对其进行更高层次的分析。
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1 数据挖掘的基本概念
数据挖掘（DM）的产生背景
Gartner Group的一次高级技术调查结果将数据挖掘和人工智能列为“将对未来三到五年内工业产生深远影响的五大关键技术”之首；
世界500强企业中80%都涉足数据挖掘的前瞻性研究。
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1 数据挖掘的基本概念
数据挖掘的概念
数据挖掘又称为数据库中的知识发现（Knowledge Discovery from Database, KDD），它是一个从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中抽取挖掘出隐含其中的、事先未知的、有价值的模式或规律等知识的复杂过程，该过程如下图所示。
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1 数据挖掘的基本概念
数据清洗与集成
任务相关数据集
选择与转换
数据挖掘
评估与表示
数据仓库
数据库
知识
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1 数据挖掘的基本概念
数据挖掘的概念
数据挖掘涉及多学科技术的集成：数据库技术，统计学，机器学****高性能计算，模式识别，神经网络，数据可视化，信息检索，图象与信号处理和空间数据分析。
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1 数据挖掘的基本概念
数据挖掘的概念
数据挖掘功能用于指定数据挖掘任务中要找的模式类型。数据挖掘任务一般分两类：
描述式数据挖掘：刻画数据库或数据仓库中数据的一般特性。
预测式数据挖掘：在当前数据上进行推断，以进行预测。
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