数据挖掘如何从挖掘事实（fact）成长为挖掘洞见（insight）？
不是同一概念，但很像 频繁模式挖掘的数据长成这个样子 1, 2, 3 1, 2, 3, 5, 6 3, 6 1, 2, 7 .... 每行代表一个事务，每个事务里面包含一些离散的项（要是连续数据就先离散化），代表他们同时出现在了一条记录里，一般用>0的整数表示。事务和事务之间可以打乱顺序，事务内的项与项之间也可以打乱顺序。 频繁模式一般长成这个样子 {1, 2, 3}   support: 2 就是一些经常出现的项的集合加上它出现的次数 常用的算法是 FP-Growth及其各类变种（性能很好） Apriori及各类变种（不推荐，我也不明白为什么这弱鸡算法会入选数据挖掘十大算法，速度慢出天际了） 一些启发式算法（挖掘长模式的时候用） 如果你用java的话，有个神网站 A Java Open-Source Data Mining Library 从代码到数据应用尽有（当然启发式算法没有） c++的话还没找到什么好的库 Python的话可以用Orange，但是只实现了Apriori，没用过，但是按照Apriori的尿性来看估计速度也不乐观。 我自己搞了一个开源的Python的频繁模式挖掘项目，公开了一些我自己用c++做的Python包（有FP-growth，采样算法，和一些启发式算法，以后会慢慢添加别的） DMDarkness/Data-mining 序列模式挖掘的数据长成这个样子 1,<1,2>,3,<1,3,4>,3 2,<3,4>,<4,5>,6,<1,2> ... ... 每个<>之间的东西是一些同时出现的项的集合，也一般用>0的整数表示。如果某时刻只有一个项出现的话<>可以省略。 一条记录中的项集和项集之间有严格的时序关系。 比如1,<1,2>,3,<1,3,4>,3 代表1先出现，然后<1,2>出现，然后<1,3,4>出现，最后3出现。 序列模式一般长成这个样子 2,<3,4>    support 2 常用算法PrefixSpan 如果你用java的话，刚刚上面那个网站依旧是神网站 Python和c++的库就不是很清楚了 希望能帮到你 对于序列模式和频繁模式挖掘而言，当数据量很大的时候，如何控制样本规模也是很有讲究的，具体可以看一下我的另一个回答 