数据挖掘总结

1数据来源分类 ：

 结构化（关系数据，时空数据），半结构(xml html），无结构（文本，多媒体，部分空间时间数据）

2运用的理论

(数据规约，数据压缩，规约数据库)  ，（概率论，统计，微观经济学），（模式发现，机器学习，神经网络）

3运用的技术（与理论对应）

数据库与仓库，统计学，机器学习

4发现的模式

特征化与区分，关联与相似度，分类预测与聚类，异常点与趋势演变

5应用领域

商用（金融，电信，零售，生物医疗），科研

7 过程及各阶段面临问题（各阶段即面临研究问题）

（1清洗，2聚集，3选择，4转换，5挖掘，6评估，7可视化）