章一 導論
由於人們認知能力的有限性，海量資訊在給人們帶來方便的同時也帶來了一大堆的問題。
第一是資訊超載，難以消化；
第二是有效資訊難以提取，真假資訊難以辨識；
第三是資訊保安難以保證，有意或無意的行為經常會威脅到資訊的安全；
第四是資訊形式不一致，既有結構化的資訊，也有非結構化的資訊，難以統一處理。
普通的資料庫系統雖然可以高效地實現資料的錄入、查詢、統計和維護等功能，並可以對資料做一些簡單分析處理，卻無法挖掘和提供資料背後隱含的、人們真正需要的有價值的知識。
資料探勘以一種全新的概念改變著人類加工和利用資訊的方式，使人們從單純的資訊收集、儲存、整理、利用、變無序資訊為有序資訊，向資訊整合、資訊創新、資訊再生產以及變資訊為知識的深層次加工等轉變。
資料探勘是一門新興的綜合性學科，它融合了其它許多學科領域的技術，包括資料庫技術、統計分析、機器學習、高效能計算、模式識別、神經網路、資料視覺化、資訊檢索、影象資料庫與訊號處理以及空間資料分析等；能從更深層次挖掘存在於資料內部的、有效的、新穎的、具有潛在效用的、乃至最終可理解的模式和知識。
發現的知識可以被用於資訊管理、查詢優化、決策支援、過程控制等，還可以用於資料自身的維護。
一、資料探勘
data mining資料探勘也叫資料開採，是從大量的、不完整的、有雜訊的、模糊的和隨機的資料中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在而有用的資訊和知識的過程。也有稱它為：知識抽取knowledge extraction、資料考古學data archaeology、資料捕撈data dredging等。
通俗地講，資料探勘就是通過對大量業務資料進行抽取、轉換、分析和模型化處理，將資料轉化為有價值的知識的過程。
有幾層含義：
1）資料來源必須是真實的、大量的、含雜訊的；
2）發現的是使用者感興趣的知識；
3）發現的知識是可接受的、可理解的、可運用的；
4）發現的知識是相對的、有特定前提和約束條件的、面向特定領域的，並不要求放之四海而皆準，並且最好能用自然語言表達。
此定義包含三方面的內容，即資料、資訊和知識、過程。
（1）資料是指有關事實的集合，它記錄了事物有關方面的原始資訊，是進一步挖掘知識的原材料。由於資料探勘處理的資料是現實世界的客觀反映，因而並不能保證所有資料都非常規範，一般需要對資料進行預處理，使之適合知識提取。
（2）資訊和知識是指通過資料探勘從當前資料中發現的資訊和知識，它們源於資料，又高於資料。發現新的知識或者對已有的知識進行拓展，得到更全面、更具有實際意義的知識往往更加重要。
（3）過程是指資料探勘是乙個多步驟的、對大量資料進行分析處理的過程，包括資料的選擇、預處理、轉換、挖掘、結果的解釋和評價等，是乙個人機互動、螺旋上公升的過程，並且往往需要經過多次反覆調整，從而挖掘出質量更高、更有效的知識。
資料探勘是先有了資料才興起的行業，是人們長期對資料庫技術進行研究和開發的結果。
資料探勘使資料庫技術進入了乙個更高階的階段，它不僅能對過去的資料進行查詢和遍歷，並且能夠找出過去資料之間的潛在關係，對過去既有的資料集合進行統計分析，呈現出隱藏在資料背後的知識資訊。
二、資料探勘的特點
1）規模性；
要從資料中挖掘出規律，資料來源的規模必須是海量的。
2）快速性；
在市場和競爭環境瞬息萬變的今天，資料變化頻繁迅速，甚至有些資料很快過時。這要求資料探勘能夠動態處理資料，快速地做出反應，以提供用於決策的資訊和知識。
3）動態性；
資料探勘是根據歷史資料提取規則，發展潛在規則，管理和維護規則，用於指導現在的行為，並**未來。
4）互動性；
一般使用者由於檢索知識的侷限性，提出的即時隨機查詢往往不能形成精確的查詢要求，需要在查詢過程中依靠資料探勘技術進行實時互動，以便挖掘出更深入、更有價值的知識；
5）適用性；
資料探勘的目標在於發現知識，而不是要求發現放之四海而皆準的真理，也不是要求去發現新的自然科學定理和數學公式。
資料探勘發現的規則，是基於大樣本的統計規律，因此其知識都是相對的，又特定前提和約束條件的，面向特定領域的。
6）知識性；
資料庫僅僅是提供決策所需要的資料，而資料探勘提供決策所需要的深層次知識。
7）個性化；
資料探勘可以適應不同使用者的需求或不同應用，挖掘多種型別和不同粒度的模式，能提供個性化服務。
8）發掘性。
對於那些實際並沒有發生或者很少發生的行為，或者所隱藏的有用規則和規律，並沒有在資料庫中直接體現出來。資料探勘能夠發掘並提取這些有用規則和規律，並提出**。
第 1 章 導論
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第一章 導論
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