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在看了大话数据挖掘这本书前36页后，学到的知识。
数据挖掘（Data Mining）和数据库中的知识发现（KDD）互为别名。
数据挖掘的实例：啤酒与尿布、流量套餐用户群、套餐用户流失量原因、捆绑销售、零件维修费用的节制。
数据挖掘的概念：基于大量的、不完全的、有噪音的、模糊的、随机的数据中发现隐藏的有价值的知识。不完全的意思是在收集相应数据有缺失的，有噪音是获得的数据偏离了真实值，比如外界的干扰、测量仪器的故障、人工输入或抄写时的误差等。模糊性是指事物本身从属概念的不确定性，参照性，比如身高的高矮。随机性是指事件发生与否的不确定性，比如购买啤酒的即兴想法。
数据挖掘的功能：关联分析、聚类分析、分类分析、预测、回归分析、判别分析、时间序列分析、偏差甄别等。
数据挖掘的三大支柱：数据库、统计学、机器学习。
数据仓库：是一个面向主题的、集成的、随时间变化的、持久的数据集合，用于支持管理层的决策过程。
联机在线分析（OnLine Analytical Processing,OLAP）:一种具有对数据进行汇集、合并和聚集以及从不同的角度观察信息的分析技术。
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原文地址：http://www.cnblogs.com/rainy-season/p/5221720.html
