61 什么是数据挖掘

数据挖掘是一种基于人工智能和机器学习的数据处理方法。它通过对海量数据的分析，提取出数据中的模式、趋势或关联关系，并将这些信息转化为人类可理解的形式。数据挖掘技术主要依赖于统计学、机器学习、模式识别等理论和方法，通过对数据的深度剖析，发现数据背后的规律和潜在价值。数据挖掘的应用范围非常广泛。

数据挖掘(Data Mining)是采用数学的、统计的、人工智能和神经网络等领域的科学方法，如记忆推理、聚类分析、关联分析、决策树、神经网络、基因算法等技术，从大量数据中挖掘出隐含的、先前未知的、对决策有潜在价值的关系、模式和趋势,并用这些知识和规则建立用于决策支持的模型，提供预测性决策支持的方法、...

数据挖掘是从大量数据中自动发现模式、关联、趋势和隐藏信息的过程。它是将统计学、机器学习、人工智能和数据库技术相结合的交叉学科领域。数据挖掘旨在通过分析和解释数据来提取有用的知识，并用于预测、决策支持和战略规划。数据挖掘通常涉及以下几个主要步骤：1、数据采集：收集和获取需要分析的数据，可以是...

数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘是指通过大量数据集进行分类的自动化过程，以通过数据分析来识别趋势和模式，建立关系来解决业务问题。换句话说，数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的，但又是潜在有用...

数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。数据挖掘是数据库中知识发现(knowledge discovery in database, KDD)不可缺少的一部分，而KDD...

数据挖掘（Data Mining）是指通过大量数据集进行分类的自动化过程，以通过数据分析来识别趋势和模式，建立关系来解决业务问题。换句话说，数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。原则上讲，数据挖掘可以...

数据挖掘(Data Mining)，就是从存放在数据库，数据仓库或其他信息库中的大量的数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程。　1)数据挖掘能做以下七种不同事情（分析方法）： 数据挖掘· 分类 （Classification） · 估值（Estimation） · 预言（Prediction） · 相关性分...

数据挖掘技术应用广泛，如：在交通领域，帮助铁路票价制定、交通流量预测等。在生物学当中，挖掘基因与疾病之间的关系、蛋白质结构预测、代谢途径预测等。在金融行业当中，股票指数追踪、税务稽查等方面有重要运用。在电子商务领域，对顾客行为分析、定向营销、定向广告投放、谁是最有价值的用户、什么产品搭配...

数据预处理–进行数据再加工，包括检查数据的完整性及数据的一致性、去噪声，填补丢失的域，删除无效数据等。数据挖掘：根据数据功能的类型和和数据的特点选择相应的算法，在净化和转换过的数据集上进行数据挖掘。结果分析：对数据挖掘的结果进行解释和评价，转换成为能够最终被用户理解的知识。

数据挖掘（英语：Datamining），又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现（英语：Knowledge-DiscoveryinDatabases，简称：KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。回龙观IT培训发现数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器...