數據挖掘與企業決策支持(ppt 83頁)

數據挖掘與企業決策支持目錄：
一、數據挖掘的產生與發展
二、數據挖掘與企業決策支持的關係
三、數據挖掘的一些基本工具與算法
四、數據挖掘流程
五、數據挖掘軟件

數據挖掘與企業決策支持內容摘要：
數據挖掘技術的由來：
從技術的角度來看：數據挖掘被稱為繼網絡之後的下一個技術熱點；
從生產的角度來看：由於人工費用提升，產品和服務成本降低，管理和服務過程的信息化是必然的。
從數據的管理和利用來看：單純的存取功能不再適應，待管理的數據量正在以指數增長。
數據挖掘與數據查詢：
表麵知識（Shallow Knowledge）：可以利用數據庫查詢語言找到
所有使用信用卡購買烤箱的某大型商場的客戶列表。
多維的知識（Multidimensional knowledge）：多表的連接操作
跨國電信公司的客戶呼叫模式分析：話費清單，客戶帳戶數據等。
隱藏的知識（Hidden knowledge）
將不良風險的人和能按時還貸的人區分開來。
地下知識（Deep knowledge）
無監督的數據挖掘：
無監督的數據挖掘是在數據中尋找新的模式。這些模式使我們更深入地了解數據，了解數據本身就有可能生成有用的信息。
無監督數據挖掘和有監督的數據挖掘在數據挖掘中是同等的重要。無監督的數據挖掘經常用於數據探索階段。比如，數據中有什麼？它描述了怎樣的信息？數據中是否存在不尋常的模式？數據對客戶細分有怎樣的建議？

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