1 数据 1. 数据概述 1.1 数据的概念：定义、分类（定性/定量、静态/动态、在线/离线等）P3P4 1.2 数据的分类：根据性质、时间、网络、位置、来源、范围、格式等进行分类P4 2. 数据内容 2.1 实时数据与历史数据：定义、特点、应用P5 2.2 时态数据与事务数据：定义、特点、区别P6P7 2.3 图形数据与图像数据：定义、特点、应用P8P9 2.4 主题数据与全部数据：定义、区别P10 2.5 空间数据：定义、分类（矢量/栅格）P11 2.6 序列数据和数据流：定义、特点P12 2.7 元数据和数据字典：定义、作用P13 3. 数据属性及数据集 3.1 数据属性：定义、分类（标…

数据挖掘（Data Mining）主要讲述了以下内容： 数据预处理：包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据归约等步骤，以确保数据质量和一致性。 模式发现：通过算法和技术从数据中提取有用的模式和知识，如关联规则、频繁模式、序列模式等。 分类和预测：使用分类算法（如决策树、支持向量机、神经网络等）对数据进行分类，并使用回归分析等方法进行预测。 聚类分析：将数据分组，使得同一组内的数据对象相似度高，不同组间的对象相似度低。常用算法有K-means、层次聚类等。 异常检测：识别数据中的异常或异常模式，这在欺诈检测、网络安全等领域非常重要。 数据可视化：通过图形和图表展示数据和挖掘结果，帮助理解和解释数…