是對(duì)差異和極端特例的描述，用于揭示事物偏離常規(guī)的異?，F(xiàn)象，如標(biāo)準(zhǔn)類外的特例，數(shù)據(jù)聚類外的離群值等。
是根據(jù)時(shí)間序列型數(shù)據(jù)，由歷史的和當(dāng)前的數(shù)據(jù)去推測(cè)未來(lái)的數(shù)據(jù)，也可以認(rèn)為是以時(shí)間為關(guān)鍵屬性的關(guān)聯(lián)知識(shí)。
通過(guò)對(duì)大量數(shù)據(jù)的歸納、概括和抽象，提煉出帶有普遍性的、概括性的描述統(tǒng)計(jì)的知識(shí)。
縮小數(shù)據(jù)的取值范圍，使其更適合于數(shù)據(jù)挖掘算法的需要，并且能夠得到和原始數(shù)據(jù)相同的分析結(jié)果。
最新試題
孤立點(diǎn)
DataMarts
頻繁項(xiàng)集
可信度
常見(jiàn)的收集數(shù)據(jù)的方法有直接測(cè)量法、（）、焦點(diǎn)問(wèn)題小組法等。
聚類
OLTP
數(shù)據(jù)挖掘（DM）
流程圖是用（）的方式表示所要研究的過(guò)程；
繪制流程圖的基本步驟是什么？