数据质量评估的多角度探索-数据挖掘理论与实践第二章ppt

数据预处理的多维度评估标准： 准确性：数据是否正确无误 完整性：数据是否完整齐全 一致性：数据是否前后一致，相互不矛盾 及时性：数据是否及时更新 可信性：数据是否可靠可信 可解释性：数据是否易于理解 可访问性：数据是否方便获取

数据挖掘是信息技术领域的核心概念，涉及从大型数据集中提取有用信息并转化为知识的过程。在\"数据探索教程-第二章\"中，主要介绍了数据的基本概念、属性及其值，以及不同类型的属性。我们探讨了数据对象的属性集合，如人的眼睛颜色和温度。税务信息数据集的示例展示了ID（Tid）、退款（Refund）、婚姻状况（Marital Status）、应税收入（Taxable Income）和是否作弊（Cheat）等属性。我们还讨论了属性值的映射，不同属性可以映射到不同的值集合，测量方法可能会导致不同的结果。课件中还详细解释了名义属性和有序属性的区别，以及序数属性和间距属性的应用场景。这些属性类型对于选择合适的数

杨冬青元组顺序无关（元组可以以任意顺序存储）。例如：带有无序元组的教师关系。

这本书是数据挖掘领域的经典教材，全面介绍了其重要知识和技术创新。第一版的基础上，第二版展示了最新的研究成果，包括挖掘流数据、时序和序列数据，以及时间空间、多媒体、文本和Web数据的挖掘。这本书适合数据挖掘和知识发现领域的教师、研究人员和开发人员阅读。

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探讨了利用Oracle技术构建高可用数据库的多种机会，包括RAC、RAC One Node、GoldenGate、Active Data Guard等方面的应用，同时介绍了运维管理工具如OEM packs（自我诊断包、自我调优包、变更管理包、配置管理包）、以及海量数据管理、分区、高级压缩等技术的应用，强调了数据安全性工具如DB firewall、Advanced Security、DB Vault、Audit Vault和Data Mask的重要性。