數(shù)據(jù)挖掘是人工智能和數(shù)據(jù)圖書館領(lǐng)域的熱門話題。所謂數(shù)據(jù) Mining是指從數(shù)據(jù) Library中揭示隱藏的、以前未知的信息。數(shù)據(jù)挖掘是一個(gè)決策支持過程，主要基于人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、模式識(shí)別、統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫、可視化技術(shù)等。它對(duì)企業(yè)的數(shù)據(jù)進(jìn)行高度自動(dòng)化的分析，進(jìn)行歸納推理，從中挖掘潛在模式，幫助決策者。

本教程的運(yùn)行環(huán)境:windows7系統(tǒng)和DellG3電腦。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)與大數(shù)據(jù)應(yīng)用是指世界范圍內(nèi)的各種機(jī)器、設(shè)備群、設(shè)施、系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)與先進(jìn)的傳感器、控制、軟件應(yīng)用相連接而形成的大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)。像磁共振成像設(shè)備、飛機(jī)發(fā)動(dòng)機(jī)、電動(dòng)汽車甚至電廠，這些都可以接入工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)。通過網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)和大數(shù)據(jù)分析相結(jié)合，做出合理的決策，從而更有效地發(fā)揮每臺(tái)機(jī)器的潛力，提高生產(chǎn)率。

簡(jiǎn)單來說就是把工業(yè)和互聯(lián)網(wǎng)結(jié)合起來，然后和Da 數(shù)據(jù)，因?yàn)镈a 數(shù)據(jù)現(xiàn)在真的很方便，所有的行業(yè)都可以用。為了提高效率，增加效益。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)與大數(shù)據(jù)應(yīng)用1的場(chǎng)景分析。加速產(chǎn)品創(chuàng)新客戶與工業(yè)企業(yè)的互動(dòng)和交易會(huì)產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，挖掘和分析這些客戶趨勢(shì)數(shù)據(jù)可以幫助客戶參與產(chǎn)品需求分析、產(chǎn)品設(shè)計(jì)等創(chuàng)新活動(dòng)，為產(chǎn)品創(chuàng)新做出貢獻(xiàn)。

big 數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用半個(gè)世紀(jì)以來，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)全面融入社會(huì)生活，信息爆炸已經(jīng)積累到了開始引發(fā)變革的程度。21世紀(jì)是信息發(fā)展的時(shí)代。移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、社交網(wǎng)絡(luò)和電子商務(wù)極大地拓展了互聯(lián)網(wǎng)的邊界和應(yīng)用范圍，各種數(shù)據(jù)正在迅速擴(kuò)大和變大?；ヂ?lián)網(wǎng)(社交、搜索、電子商務(wù))、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)(微博)、物聯(lián)網(wǎng)(傳感器、智慧地球)、車聯(lián)網(wǎng)、GPS、醫(yī)學(xué)影像、安防監(jiān)控、金融(銀行、股市、保險(xiǎn))、電信(電話、短信)都在應(yīng)運(yùn)而生數(shù)據(jù)。

正如《紐約時(shí)報(bào)》在2012年2月的一篇專欄文章中所說，“大數(shù)據(jù)”的時(shí)代已經(jīng)到來。在商業(yè)、經(jīng)濟(jì)和其他領(lǐng)域，決策將基于數(shù)據(jù)和分析，而不是基于經(jīng)驗(yàn)和直覺。哈佛大學(xué)社會(huì)學(xué)教授加里？金說:“這是一場(chǎng)革命。龐大的/123，456，789-1/資源已經(jīng)開啟了各領(lǐng)域的量化進(jìn)程，所有領(lǐng)域，無論是學(xué)術(shù)、商業(yè)還是政府，都將開啟這一進(jìn)程?！倍?、什么是big數(shù)據(jù)big數(shù)據(jù)(BigData)是指那些超過傳統(tǒng)的數(shù)據(jù) library系統(tǒng)處理能力的。

利用數(shù)據(jù)Mining數(shù)據(jù)常用的分析方法主要有分類、回歸分析、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則、特征、變化和偏差分析、網(wǎng)頁挖掘等。從不同角度對(duì)它們進(jìn)行了分析。1.分類就是在數(shù)據(jù)庫中找出一組數(shù)據(jù)對(duì)象的共同特征，并根據(jù)分類模式將其劃分到不同的類中。其目的是通過分類模型將數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)項(xiàng)映射到給定的類別?？蓱?yīng)用于客戶分類、客戶屬性和特征分析、客戶滿意度分析、客戶購買趨勢(shì)預(yù)測(cè)等。例如，一家汽車零售商根據(jù)客戶對(duì)汽車的偏好將客戶分為不同的類別，這樣營銷人員就可以直接將新車的廣告宣傳冊(cè)郵寄給有這種偏好的客戶，從而大大增加了商機(jī)。