"我们沉浸在数据的海洋里，却渴望着知识的淡水。"

数据挖掘的最高境界就是“从数据中获取知识，辅助科学决策”。

历史使命：“建设创新型国家”

第一章

故事一：课外知识：

　　　　萨姆。沃尔顿（沃尔玛创始人）

　　（1）服务理念：“日落原则”、“十英尺态度”、“三米微笑”。

　　（2）营销策略：“女裤理论”（薄利多销）、”啤酒与尿布“（关联规则分析，数据挖掘经典案例）。

数据挖掘的含义（是什么）：“从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又潜在有用的信息和知识的过程”。

• 　　“不完全”的理解：不完全或缺失的数据（删除or补上or选择使用可以自动处理缺失数据的算法）
• 　　“噪音”的理解：由于异常情况的干扰，是我们获得的数据偏离了真实值，这样的数据就是噪音数据。（实际问题中噪音（失误或误差造成的）往往难以避免）
• 　　“模糊”“随机”的理解：在数据挖掘过程中，事物的不确定性（包括模糊性和随机性）往往不可避免。模糊性是指事物本身从属概念的不确定性，随机性是指事件发生与否的不确定性。(参考用书：《模糊集的应用》《概率统计》)

个人感悟：

在信息时代，人们的生产生活模式如下：“获取大量数据——对数据进行清洗预处理（去噪音干扰）等加工——（放入数据库等）储存清洗后的数据——查询所需数据——建立一套处理、分析、归纳数据规律的系统或模型——运用建立的模型在同一领域或不同领域进行结果预测或分析（通过增加、删除或改变一些系统或模型原有的规律，使其具有领域自适应性）——将得到的结果应用于决策中”。

数据挖掘产生和发展

数据挖掘的功能（能够干什么）

数据挖掘技术（及应用）

数据挖掘方法及常用算法：

关联规则

聚类分析

预测（分类和回归）

时间序列

第二章

《大话数据挖掘》学习笔记——案例教学法