是利用數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題、解決問(wèn)題的學(xué)科。是實(shí)施者需要解決的問(wèn)題，一般來(lái)說(shuō)，企業(yè)管理中能解決什么層次的問(wèn)題？數(shù)據(jù) 挖掘技術(shù)一般能解決企業(yè)管理中的技術(shù)問(wèn)題，數(shù)據(jù) 挖掘:根據(jù)數(shù)據(jù)function類型和數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，選擇相應(yīng)的算法，并經(jīng)過(guò)提純轉(zhuǎn)換，關(guān)于數(shù)據(jù) 挖掘的問(wèn)題在維度表中，行是元組列，屬性是屬性(只到這個(gè)程度，只要有一點(diǎn)基礎(chǔ)知識(shí)就應(yīng)該能明白，如果是初學(xué)者，建議你好好看看維多數(shù)據(jù) model的知識(shí)，比如星形模式，雪花模式)。支持(A>B)包括A和B. -3/噪音很多數(shù)據(jù)錯(cuò)誤容易造成統(tǒng)計(jì)和-3挖掘糊涂數(shù)據(jù)興趣包含很多種(一般來(lái)說(shuō)就是用戶要求的信息程度)。

營(yíng)銷中心數(shù)據(jù)信息服務(wù)的發(fā)展引導(dǎo)了企業(yè)商業(yè)規(guī)劃，優(yōu)化了商業(yè)資源配置，提高了商業(yè)營(yíng)銷效率，實(shí)現(xiàn)了精準(zhǔn)營(yíng)銷。征信大學(xué)數(shù)據(jù)的信息服務(wù)的開展，有效解決了交易雙方信用信息不對(duì)稱的問(wèn)題，提高了交易的可靠性保障，使商業(yè)活動(dòng)的開展更加值得信賴和健康。數(shù)據(jù) 挖掘是從大量不完整、有噪聲、模糊、隨機(jī)的信息中提取潛在有用的信息和知識(shí)的過(guò)程數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)編制:數(shù)據(jù)編制包括:選擇數(shù)據(jù)-提取自大數(shù)據(jù)庫(kù)和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)目標(biāo)。數(shù)據(jù)預(yù)處理-執(zhí)行數(shù)據(jù)再處理，包括檢查數(shù)據(jù)的完整性和數(shù)據(jù)的一致性，去噪，填充缺失字段和刪除無(wú)效-3。數(shù)據(jù) 挖掘:根據(jù)數(shù)據(jù)function類型和數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，選擇相應(yīng)的算法，并經(jīng)過(guò)提純轉(zhuǎn)換。結(jié)果分析:對(duì)數(shù)據(jù) 挖掘的結(jié)果進(jìn)行解釋和評(píng)價(jià)，并轉(zhuǎn)化為用戶最終能夠理解的知識(shí)。

在數(shù)據(jù)的時(shí)代，挖掘是最關(guān)鍵的作品。大數(shù)據(jù) 挖掘是從海量的、不完整的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫(kù)中發(fā)現(xiàn)有價(jià)值的、潛在有用的信息和知識(shí)的過(guò)程，也是一個(gè)決策支持過(guò)程。主要基于人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、模式學(xué)習(xí)、統(tǒng)計(jì)學(xué)等。通過(guò)數(shù)據(jù)的高度自動(dòng)化分析，進(jìn)行歸納推理，從挖掘中得出潛在模式，可以幫助企業(yè)、商家和用戶調(diào)整市場(chǎng)政策，降低風(fēng)險(xiǎn)，理性面對(duì)市場(chǎng)，做出正確決策。

數(shù)據(jù) 挖掘常用的方法有分類、回歸分析、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法、Web 數(shù)據(jù) 挖掘等等。這些方法從不同的角度應(yīng)用于-3挖掘。(1)分類。分類就是在數(shù)據(jù) library中找出一組數(shù)據(jù)對(duì)象的共同特征，并按照分類模式將其劃分到不同的類中。其目的是通過(guò)分類模型將數(shù)據(jù)-3/library中的/ items映射到給定的類別中。