问数据挖掘与知识发现

数据挖掘所能发现的知识有如下几种：广义型知识，反映同类事物共同性质的知识:特征型知识，反映事物各方面的特征知识;差异型知识。反映不同事物之间属性差别的知识;关联型知识，反映事物之问依赖或关联关系的知识;预测型知识，根据历史的和当前的数据推测未来数据;偏离型知识，揭示事物偏离常规的异常现象。所有这些知识都可以在不同的概念层次_卜被发现，随着概念树的提升。从微观到宏观，以满足不同用户、不同层次决策的需要。例如，从一家超市的数据仓库中，可以发现的一条典型关联规则可能是“买面包和黄油的顾客十有八九也买牛奶”，也可能是“买食品的顾客几乎都用信用卡”，这种规则对于商家开发和实施客户化的销售计划和策略是非常有用的。至于发现工具和方法，常用的有分类、聚类、关联、模式识别、可视化、决策树、遗传算法、不确定性处理等。

这个专业很不错，很多其他方向都要用到数据挖掘方面的知识（即到时可以很方便的转向其他的方向）。可以参考韩家炜教授等写的数据挖掘：概念与技术这本教材。