数据挖掘的统计学内涵

摘要：

从统计学的视角阐释了数据挖掘的内涵,并将数据挖掘与统计学展开比较,分析了数据挖掘的基本特征:(1)面向大规模数据;(2)非验证性分析,而是探索性分析(事先未知);(3)非常识性发现;(4)目标是从数据中提取信息和知识,但纯数据规律并不一定都是信息,这取决于是否可做出合理的解释(逻辑评价);(5)除逻辑评价外,机器(模拟)评价和用户评价亦不容忽视;(6)数据挖掘兼具知识发现的技术(算法)和统计学的方法两个方面。

关键词： 数据挖掘 知识发现 统计学 逻辑评价 机器评价

作者: 魏瑾瑞 朱建平 谢邦昌

作者单位: 厦门大学经济学院 厦门大学数据挖掘研究中心 福建 厦门 361005 台湾辅仁大学 厦门大学经济学院 厦门大学数据挖掘研究中心 福建 厦门 361005

会议类型: 国内会议

会议名称: 中国现场统计研究会第十五届学术年会

会议地点: 北京

会议语种:中文

页码: 245-248

在线出版日期: 2011-08-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）