//本学习笔记只是记录，并未有深入思考。
1.什么是数据挖掘？
数据挖掘是数据库中发现必不可少的一部分。
数据预处理主要包括（可能是最耗时的步骤）：
1.融合来自多个数据源的数据
2.清洗数据以消除噪声和重复的观测值
3.选择与当前数据挖掘任务相关的记录和特征。
2.数据挖掘要解决的问题
1.可伸缩性：面对海量数据，算法必须是可伸缩的。例如：当药不能处理的数据放入内存的时候，需要非内存算法；使用抽样技术或者开发并行和分布算法也可提高伸缩性。
2.高维性：具有成百上千的属性的数据集也很常见，比如基因特征；并且由于维度的增加，算法计算复杂度将会迅速升高。
3.异种数据和复杂数据：即非传统的数据类型：如包含半结构化的文本和超链接的Web页面，
4.数据所有权与分布：数据在地理上分属于多个站点和机构，需要开发分布式数据挖掘技术，
5.非传统分析：传统的统计方法基于假设-检验模式，但目前的数据分析需要的假设量太大，那么需要自动地产生假设和评估。
图中给出了数据挖掘和其他学科的关系。
1.3数据挖掘任务
预测任务：根据其他属性的值，预测特定属性的值。
描述任务：导出数据中潜在能够描述关系的模式（相关、趋势、聚类、轨迹和异常），这通常是探查性的，需要进行验证和解释。
根据数据类型可以分为：
分类：对离散型数据
回归：对连续型数据
2.分析方式概括
预测任务：比如对鸢尾花进行分类。
关联分析：用于发现数据中强关联的特征；比如找出功能相关的基因组，发现购物者同时购买的商品等。
聚类分析：发现紧密相关的观测值组群，对顾客进行分组。
异常检测：识别特征显著不同于其他特征的观测值；检测欺诈软件、网络攻击等；