什么是數(shù)據(jù)挖掘，什么是數(shù)據(jù)挖掘？什么是數(shù)據(jù)挖掘？什么是數(shù)據(jù)挖掘？1.數(shù)據(jù)挖掘能做什么？1.數(shù)據(jù)挖掘能做什么？什么是數(shù)據(jù)挖掘？數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是數(shù)據(jù)處理的技術(shù)。圖形、圖像、視頻、音頻等，)2)數(shù)據(jù)挖掘的分類以上七種數(shù)據(jù)挖掘的分析方法可以分為兩類:直接數(shù)據(jù)挖掘；間接數(shù)據(jù)挖掘直接數(shù)據(jù)挖掘的目標(biāo)是利用可用的數(shù)據(jù)建立模型，模型描述了剩余的數(shù)據(jù)和一個特定的變量(可以理解為數(shù)據(jù)庫中表的屬性，即列)。

數(shù)據(jù)挖掘是從存儲在數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫或其他信息庫中的大量數(shù)據(jù)中獲取有效、新穎、潛在有用且最終可理解的模式的非凡過程。1)數(shù)據(jù)挖掘可以做文本以下七種不同的事情(分析方法):數(shù)據(jù)挖掘、分類、估計、預(yù)測、關(guān)聯(lián)分組或關(guān)聯(lián)規(guī)則、聚類、描述和可視化、復(fù)雜數(shù)據(jù)類型的挖掘(。

圖形、圖像、視頻、音頻等。)2)數(shù)據(jù)挖掘的分類以上七種數(shù)據(jù)挖掘的分析方法可以分為兩類:直接數(shù)據(jù)挖掘；間接數(shù)據(jù)挖掘直接數(shù)據(jù)挖掘的目標(biāo)是利用可用的數(shù)據(jù)建立模型，模型描述了剩余的數(shù)據(jù)和一個特定的變量(可以理解為數(shù)據(jù)庫中表的屬性，即列)。在間接數(shù)據(jù)挖掘目標(biāo)中沒有選擇特定的變量，而是用模型來描述；而是在所有變量之間建立一種關(guān)系。

標(biāo)準(zhǔn)答案可以是百度或者谷歌。這里簡單說一下。所謂人工智能，就是模擬人的意識、思維和處理事情的能力(就聽聽這些，別當(dāng)真)。這是一個很大的領(lǐng)域，你能想到的和“智能”有關(guān)的都可以包括在內(nèi)。所謂智能家居，智能城市，都是東西。模式識別是一門學(xué)科，你可以把它看成一種處理問題的思維方式和方法。從名稱上看，模式識別(patternrecognition)首先是“模式”，將自然界的問題抽象為模式；然后是“識別”，從這個角度來說，主要工作是分類(當(dāng)然不是唯一)。

數(shù)據(jù)挖掘，這個比較應(yīng)用。首先是數(shù)據(jù)，這顯然需要數(shù)據(jù)庫的各種技術(shù)和理論；然后是挖掘，一般是通過機(jī)器學(xué)習(xí)來完成的。(這里我想說明的是，機(jī)器學(xué)習(xí)和模式識別是密切相關(guān)的。他們之間有很多共同點(diǎn)，我不好定義；某種意義上也是人工智能的范疇?？偨Y(jié)一下，人工智能是一個概念(巨坑。

數(shù)據(jù)挖掘是從大量數(shù)據(jù)中提取潛在的、有價值的知識(模型或規(guī)則)的過程。1.數(shù)據(jù)挖掘能做什么？1)數(shù)據(jù)挖掘可以做以下六種不同的事情(分析方法):分類、估計、預(yù)測、相關(guān)分組或關(guān)聯(lián)規(guī)則、聚類、描述和可視化2)數(shù)據(jù)挖掘分類數(shù)據(jù)挖掘的上述六種分析方法可以分為兩類:直接數(shù)據(jù)。間接數(shù)據(jù)挖掘直接數(shù)據(jù)挖掘的目標(biāo)是利用可用的數(shù)據(jù)建立模型，模型描述了剩余的數(shù)據(jù)和一個特定的變量(可以理解為數(shù)據(jù)庫中表的屬性，即列)。

數(shù)據(jù)挖掘是從大量數(shù)據(jù)中提取潛在的、有價值的知識(模型或規(guī)則)的過程。1.數(shù)據(jù)挖掘能做什么？1)數(shù)據(jù)挖掘可以做以下六種不同的事情(分析方法):分類、估計、預(yù)測、親和分組或關(guān)聯(lián)規(guī)則、聚類、描述和可視化。AndVisualization)2)數(shù)據(jù)挖掘的分類數(shù)據(jù)挖掘的上述六種分析方法可以分為兩類:直接數(shù)據(jù)挖掘；間接數(shù)據(jù)挖掘直接數(shù)據(jù)挖掘的目標(biāo)是利用可用的數(shù)據(jù)建立模型，模型描述了剩余的數(shù)據(jù)和一個特定的變量(可以理解為數(shù)據(jù)庫中表的屬性，即列)。

數(shù)據(jù)挖掘這是數(shù)據(jù)庫知識發(fā)現(xiàn)的一個步驟(KDD)。數(shù)據(jù)挖掘一般是指通過算法從大量數(shù)據(jù)中尋找隱藏信息的過程。數(shù)據(jù)挖掘通常與計算機(jī)科學(xué)有關(guān)，通過統(tǒng)計學(xué)、聯(lián)機(jī)分析處理、信息檢索、機(jī)器學(xué)習(xí)、專家系統(tǒng)(依靠過去的經(jīng)驗(yàn)規(guī)則)、模式識別等多種方法來實(shí)現(xiàn)上述目標(biāo)。

大數(shù)據(jù)概念:大數(shù)據(jù)是近兩年提出來的，它有三個重要特點(diǎn):數(shù)據(jù)量大、結(jié)構(gòu)復(fù)雜、數(shù)據(jù)更新快。由于web技術(shù)的發(fā)展，Web用戶產(chǎn)生的數(shù)據(jù)自動保存，傳感器不斷收集數(shù)據(jù)，移動互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，數(shù)據(jù)自動收集和存儲的速度不斷加快，世界上的數(shù)據(jù)量不斷擴(kuò)大。數(shù)據(jù)的存儲和計算超出了單臺計算機(jī)(小型機(jī)和大型機(jī))的能力，這對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的實(shí)現(xiàn)提出了挑戰(zhàn)(一般來說，數(shù)據(jù)挖掘的實(shí)現(xiàn)是基于一臺小型機(jī)或大型機(jī)，也可以進(jìn)行并行計算)。

涉及到很多算法，比如機(jī)器學(xué)習(xí)衍生的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和決策樹，基于統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論的支持向量機(jī)，分類回歸樹，相關(guān)分析等。數(shù)據(jù)挖掘的定義是從海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有意義的模式或知識。大數(shù)據(jù)需要映射成小單元進(jìn)行計算，然后將所有的結(jié)果進(jìn)行整合，也就是所謂的mapreduce算法框架。

數(shù)據(jù)挖掘是利用數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、人工智能、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等領(lǐng)域的科學(xué)方法，如記憶推理、聚類分析、相關(guān)性分析、決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法等，從大量數(shù)據(jù)中挖掘出隱藏的、以前未知的、潛在有價值的關(guān)系、模式和趨勢，并利用這些知識和規(guī)則建立模型進(jìn)行決策支持。數(shù)據(jù)挖掘綜合了多種學(xué)科和技術(shù)，具有多種功能。目前主要功能有:(1)分類:根據(jù)被分析對象的屬性和特征，建立不同的分組來描述事物。

數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)挖掘是數(shù)據(jù)管理的不同階段。數(shù)據(jù)獲取的工作是從數(shù)據(jù)源中獲取可以存儲在數(shù)據(jù)庫或數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)信息。例如，從傳感器收集的諸如溫度、速度和濕度的信息，從網(wǎng)絡(luò)收集的網(wǎng)頁數(shù)據(jù)等。數(shù)據(jù)采集完成后，需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行清理，以滿足入庫的要求，然后導(dǎo)入采集的數(shù)據(jù)。最后，在數(shù)據(jù)庫或數(shù)據(jù)倉庫上進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘。不一樣了吧？數(shù)據(jù)采集是采集模擬數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是數(shù)據(jù)處理的技術(shù)。數(shù)據(jù)挖掘通常與計算機(jī)科學(xué)有關(guān)，通過統(tǒng)計學(xué)、聯(lián)機(jī)分析處理、信息檢索、機(jī)器學(xué)習(xí)、專家系統(tǒng)(依靠過去的經(jīng)驗(yàn)規(guī)則)、模式識別等多種方法來實(shí)現(xiàn)上述目標(biāo)，數(shù)據(jù)挖掘是人工智能和數(shù)據(jù)庫研究領(lǐng)域的一個熱門話題。所謂數(shù)據(jù)挖掘，是指從數(shù)據(jù)庫的大量數(shù)據(jù)中揭示隱藏的、以前未知的、潛在有價值的信息的非凡過程，數(shù)據(jù)挖掘是一個決策支持過程，主要基于人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、模式識別、統(tǒng)計學(xué)、數(shù)據(jù)庫、可視化技術(shù)等。它以高度的自動化分析企業(yè)的數(shù)據(jù)，進(jìn)行歸納推理，從中挖掘潛在的模式，幫助決策者調(diào)整市場策略，降低風(fēng)險，做出正確的決策。