关联知识挖掘

关联知识指的是揭示一个事件与其他事件之间关系的信息。在数据库中，这些关联可能是显性的，即体现在数据模型中，也可能是隐含的，需要通过关联知识挖掘来发掘。

数据库中的关联知识

定义

数据库中的数据关联反映了现实世界中事物之间的联系。尽管数据库本身是一种结构化的数据组织形式，能够通过其所依附的数据模型描述数据之间的关联，但实际上，数据之间的关联往往是复杂且多样的，其中很多关联并未被明确地表示出来。因此，关联知识挖掘的目标在于探索并提取出数据库中潜在的关联信息。

分类

关联可以分为多种类型，包括简单关联、时序关联、因果关联以及数量关联等。这些关联通常不是预先已知的，而是在对数据库进行关联分析的过程中被发现的，从而为商业决策提供了新的有价值的信息。

本质

数据挖掘旨在发现数据中的隐藏模式和知识，这些模式通常是未知的，且不易通过传统数据处理方法获得。数据挖掘的重点在于从大规模数据集中自动提取有用的信息，以帮助决策制定和问题解决。相比之下，数据分析的目标更广泛，它强调理解数据、揭示趋势、回答问题以及支持决策。数据分析的焦点在于对已知数据的解释和解释，以提供更深入的见解。

参考资料

什么是关联挖掘？如何利用顾客的购物习惯提高销售额？.CSDN博客.2024-11-05

数据库是什么？数据库的概念 原创.CSDN博客.2024-11-05

数据挖掘与数据分析有什么区别?.纷享销客.2024-11-05