Contents Introduction 1.1 What motivated data mining? Why is it important? 1.2 So, what is data mining? 1.3 Data mining | on what kind of data? 1.3.1 Relational databases 1.3.2 Data warehouses 1.3.3 Transactional databases 1.3.4 Advanced database systems and advanced database applications 1.4 Data mining functionalities | what kinds of patterns can be mined? 1.4.1 Concept class description: characterization and discrimination 1.4.2 Association analysis 1.4.3 Classi cation and prediction 1.4.4 Clustering analysis 1.4.5 Evolution and deviation analysis 1.5 Are all of the patterns interesting? 1.6 A classi cation of data mining systems 1.7 Major issues in data mining 1.8 Summary 3 11 12 13 13 13 14 15 16 16 17 18 19 21 Contents Data Warehouse and OLAP Technology for Data Mining 2.1 What is a data warehouse? 2.2 A multidimensional data model 2.2.1 From tables to data cubes 2.2.2 Stars, snow akes, and fact constellations: schemas for multidimensional databases 2.2.3 Examples for de ning star, snow ake, and fact constellation schemas 2.2.4 Measures: their categorization and computation 2.2.5 Introducing concept hierarchies 2.2.6 OLAP operations in the multidimensional data model 2.2.7 A starnet query model for querying multidimensional databases 2.3 Data warehouse architecture 2.3.1 Steps for the design and construction of data warehouses 2.3.2 A three-tier data warehouse architecture 2.3.3 OLAP server architectures: ROLAP vs MOLAP vs HOLAP 2.3.4 SQL extensions to support OLAP operations 2.4 Data warehouse implementation 2.4.1 E cient computation of data cubes 2.4.2 Indexing OLAP data 2.4.3 E cient processing of OLAP queries 2.4.4 Metadata repository 2.4.5 Data warehouse back-end tools and utilities 2.5 Further development of data cube technology 2.5.1 Discovery-driven exploration of data cubes 2.5.2 Complex aggregation at multiple granularities: Multifeature cubes 2.6 From data warehousing to data mining 2.6.1 Data warehouse usage 2.6.2 From on-line analytical processing to on-line analytical mining 2.7 Summary 3 6 11 13 14 15 18 19 19 20 22 24 24 25 30 30 31 32 32 33 36 38 38 39 41 Contents Data Preprocessing 3.1 Why preprocess the data? 3.2 Data cleaning 3.2.1 Missing values 3.2.2 Noisy data 3.2.3 Inconsistent data 3.3 Data integration and transformation 3.3.1 Data integration 3.3.2 Data transformation 3.4 Data reduction 3.4.1 Data cube aggregation 3.4.2 Dimensionality reduction 3.4.3 Data compression 3.4.4 Numerosity reduction 3.5 Discretization and concept hierarchy generation 3.5.1 Discretization and concept hierarchy generation for numeric data 3.5.2 Concept hierarchy generation for categorical data 3.6 Summary 3 5 8 10 10 11 13 14 19 19 23 25 Contents Primitives for Data Mining 4.1 Data mining primitives: what de nes a data mining task? 4.1.1 Task-relevant data 4.1.2 The kind of knowledge to be mined 4.1.3 Background knowledge: concept hierarchies 4.1.4 Interestingness measures 4.1.5 Presentation and visualization of discovered patterns 4.2 A data mining query language 4.2.1 Syntax for task-relevant data speci cation 4.2.2 Syntax for specifying the kind of knowledge to be mined 4.2.3 Syntax for concept hierarchy speci cation 4.2.4 Syntax for interestingness measure speci cation 4.2.5 Syntax for pattern presentation and visualization speci cation 4.2.6 Putting it all together | an example of a DMQL query 4.3 Designing graphical user interfaces based on a data mining query language 4.4 Summary 3 10 12 12 15 15 18 20 20 21 22 22 Contents Concept Description: Characterization and Comparison 5.1 What is concept description? 5.2 Data generalization and summarization-based characterization 5.2.1 Data cube approach for data generalization 5.2.2 Attribute-oriented induction 5.2.3 Presentation of the derived generalization 5.3 E cient implementation of attribute-oriented induction 5.3.1 Basic attribute-oriented induction algorithm 5.3.2 Data cube implementation of attribute-oriented induction 5.4 Analytical characterization: Analysis of attribute relevance 5.4.1 Why perform attribute relevance analysis? 5.4.2 Methods of attribute relevance analysis 5.4.3 Analytical characterization: An example 5.5 Mining class comparisons: Discriminating between di erent classes 5.5.1 Class comparison methods and implementations 5.5.2 Presentation of class comparison descriptions 5.5.3 Class description: Presentation of both characterization and comparison 5.6 Mining descriptive statistical measures in large databases 5.6.1 Measuring the central tendency 5.6.2 Measuring the dispersion of data 5.6.3 Graph displays of basic statistical class descriptions 5.7 Discussion 5.7.1 Concept description: A comparison with typical machine learning methods 5.7.2 Incremental and parallel mining of concept description 5.7.3 Interestingness measures for concept description 5.8 Summary i 1 3 10 10 11 12 12 13 15 17 17 19 20 22 22 23 25 28 28 30 30 31 Contents Mining Association Rules in Large Databases 6.1 Association rule mining 6.1.1 Market basket analysis: A motivating example for association rule mining 6.1.2 Basic concepts 6.1.3 Association rule mining: A road map 6.2 Mining single-dimensional Boolean association rules from transactional databases 6.2.1 The Apriori algorithm: Finding frequent itemsets 6.2.2 Generating association rules from frequent itemsets 6.2.3 Variations of the Apriori algorithm 6.3 Mining multilevel association rules from transaction databases 6.3.1 Multilevel association rules 6.3.2 Approaches to mining multilevel association rules 6.3.3 Checking for redundant multilevel association rules 6.4 Mining multidimensional association rules from relational databases and data warehouses 6.4.1 Multidimensional association rules 6.4.2 Mining multidimensional association rules using static discretization of quantitative attributes 6.4.3 Mining quantitative association rules 6.4.4 Mining distance-based association rules 6.5 From association mining to correlation analysis 6.5.1 Strong rules are not necessarily interesting: An example 6.5.2 From association analysis to correlation analysis 6.6 Constraint-based association mining 6.6.1 Metarule-guided mining of association rules 6.6.2 Mining guided by additional rule constraints 6.7 Summary 3 6 10 12 12 14 16 17 17 18 19 21 23 23 23 24 25 26 29 Contents Classi cation and Prediction 7.1 What is classi cation? What is prediction? 7.2 Issues regarding classi cation and prediction 7.3 Classi cation by decision tree induction 7.3.1 Decision tree induction 7.3.2 Tree pruning 7.3.3 Extracting classi cation rules from decision trees 7.3.4 Enhancements to basic decision tree induction 7.3.5 Scalability and decision tree induction 7.3.6 Integrating data warehousing techniques and decision tree induction 7.4 Bayesian classi cation 7.4.1 Bayes theorem 7.4.2 Naive Bayesian classi cation 7.4.3 Bayesian belief networks 7.4.4 Training Bayesian belief networks 7.5 Classi cation by backpropagation 7.5.1 A multilayer feed-forward neural network 7.5.2 De ning a network topology 7.5.3 Backpropagation 7.5.4 Backpropagation and interpretability 7.6 Association-based classi cation 7.7 Other classi cation methods 7.7.1 k-nearest neighbor classi ers 7.7.2 Case-based reasoning 7.7.3 Genetic algorithms 7.7.4 Rough set theory 7.7.5 Fuzzy set approaches 7.8 Prediction 7.8.1 Linear and multiple regression 7.8.2 Nonlinear regression 7.8.3 Other regression models 7.9 Classi er accuracy 7.9.1 Estimating classi er accuracy 7.9.2 Increasing classi er accuracy 7.9.3 Is accuracy enough to judge a classi er? 7.10 Summary 3 10 11 12 13 15 15 16 17 19 19 20 21 21 24 25 27 27 28 28 28 29 30 30 32 32 33 33 34 34 35 ✁✄✂✆☎✞✝✟✂✆☎✡✠ ☛ ✫✭✍☞ ✯✬ ✌✏✮✆✎✒✑✔✓✖✰✲✕✘✗✚✱✴✳✶✙✚✵✸✛✢✷✯✹✻✜✣✺✽✌✥✤✦✼✯✾✭✑★✹✿✧✩✵✿✑ ❀✔❁❂✳✶❃✴✳✶✼❅❄✘✹✿✷❅✹❇❆❈✬❂✬❈✬❂✬✍✬❉✬✍✬✍✬✍✬❉✬✍✬✍✬❉✬✍✬❂✬✍✬❉✬✍✬✍✬❉✬✍✬✍✬✍✬❉✬✍✬❂✬❈✬❂✬✍✬✍✬❉✬✍✬✍✬❉✬✍✬✍✬❂✬❈✬❂✬✍✬❉✬✍✬✍✬✍✬ ✪ ❊ ✫✭✬ ❋❍●✸✭✫ ✬ ❄✘❋✭■❏✬❅✮ ❀★✹▲❑✶❱▲▼✒✷❅◆✣✹✿✹◗✳✶✷❅✵❖❲❙✳❉✷❅✷❅✼❳❃✳✶❁✿✺❖✷❅✵◗✼❅✾✣✷❨❀★✹✿✹❩✵◗❀★✳❚❁✿❃❏✷❅❃✣◆❬❘❙✹✿✷❅✳❚❲❙❃❏✳✶✷❅✼❳✼❅✳✶❄✘❁◗✹✿✷❅✷❅✵✿✹❉✷❨❀✔✬✍✹✖❭✦✬✍❪❫✬❉❀❴✬✍✳✶✹✿✬✍✾✭✬❉❁✿✷❅❃✣✬✍❘✚✬❂✵✿✬✍✱✭❀❛✬❉❵❜✬✍✾❏✬✍✳✶✬❉✼❅✷❅✵✩✬✍❄❛✬✍❑❚▼❩✬✍✺❖✬❉✼❅✾✣✬✍✹✿✵◗✬❂❀★❁✿✬❈✷❅❃✣✬❂❘❝✬✍✬✍✬✍✬❉✬❉✬✍✬✍✬✍✬✍✬❉✬❉✬✍✬✍✬✍✬✍✬❂✬❂✬❈✬❈✬❂✬❂✬✍✬✍✬❉✬❉✬✍✬✍✬✍✬✍✬✍✬✍✬✬ ❯❞ ✭✫✭✫ ✬✬ ❋✭❋✭✬❡✬❡❋❊ 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