(1.2.1)-1.2分析與挖掘的數(shù)據(jù)類型

第1章數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘目錄

CONTENTS1.52

1.11.21.31.4數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘分析與挖掘的數(shù)據(jù)類型數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘的方法數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘使用的技術應用場景及存在的問題1.5Chapter1.2分析與挖掘的數(shù)據(jù)類型4

1.2分析與挖掘的數(shù)據(jù)類型數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)事務數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)矩陣圖和網(wǎng)狀數(shù)據(jù)其他類型的數(shù)據(jù)5

1.2分析與挖掘的數(shù)據(jù)類型1.數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)（DataBaseSystem，DBS）由一組內部相關的數(shù)據(jù)（稱作數(shù)據(jù)庫）和用于管理這些數(shù)據(jù)的程序組成，通過軟件程序對數(shù)據(jù)進行高效的存儲和管理。6

1.2分析與挖掘的數(shù)據(jù)類型1.數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)商品編號商品名稱商品單價（元/千克）購買數(shù)量（千克）總價（元）100001蘋果6212100002香蕉5315100003鴨梨3412…………………………表1-2商品銷售記錄7

1.2分析與挖掘的數(shù)據(jù)類型2.數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)倉庫（DataWarehouse，DW）是一個面向主題的、集成的、時變的、非易失的數(shù)據(jù)集合，支持管理者決策過程。8

1.2分析與挖掘的數(shù)據(jù)類型2.數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)圖1-3數(shù)據(jù)倉庫的構造和使用過程9

1.2分析與挖掘的數(shù)據(jù)類型3.事務數(shù)據(jù)事務數(shù)據(jù)庫的每個記錄代表一個事務，比如一個車次的訂票、顧客的一個訂單等等。10

1.2分析與挖掘的數(shù)據(jù)類型3.事務數(shù)據(jù)事務編號商品編號T10011,2,5,7,12T10022,5,8,10……

表1-3銷售事務數(shù)據(jù)表11

1.2分析與挖掘的數(shù)據(jù)類型4.數(shù)據(jù)矩陣數(shù)據(jù)矩陣中的數(shù)據(jù)對象的所有屬性都是具有相同性質的數(shù)值型數(shù)據(jù)。12

1.2分析與挖掘的數(shù)據(jù)類型4.數(shù)據(jù)矩陣

類型名稱花萼長度花萼寬度花瓣長度花瓣寬度Setosa5.13.51.40.2Setosa4.93.01.40.2Versicolor7.03.24.71.4Versicolor6.43.24.51.5Virginica6.33.36.02.5Virginica5.82.75.11.9表1-4鳶尾花數(shù)據(jù)集（單位：厘米）13

1.2分析與挖掘的數(shù)據(jù)類型表1-5文檔-關鍵詞矩陣

關鍵詞文檔

數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)分析算法復雜度文檔14321文檔24411文檔30163文檔4007314

1.2分析與挖掘的數(shù)據(jù)類型5.圖和網(wǎng)狀數(shù)據(jù)圖和網(wǎng)狀結構通常用來表達不同結點之間的聯(lián)系，比如人際關系網(wǎng)、網(wǎng)站之間的相互鏈接關系等。15

1.2分析與挖掘的數(shù)據(jù)類型5.圖和網(wǎng)狀數(shù)據(jù)圖1-4網(wǎng)頁鏈接關系16

1.2分析與挖掘的數(shù)據(jù)類型6.其他類型的數(shù)據(jù)與時間相關的序列數(shù)據(jù)：不同時刻的氣溫、股票市場的歷史