數據挖掘是人工智能和數據圖書館領域的熱門話題。所謂數據 Mining是指從數據 Library中揭示隱藏的、以前未知的信息。數據挖掘是一個決策支持過程，主要基于人工智能、機器學習、模式識別、統(tǒng)計學、數據數據庫、可視化技術等。它對企業(yè)的數據進行高度自動化的分析，進行歸納推理，從中挖掘潛在模式，幫助決策者。

本教程的運行環(huán)境:windows7系統(tǒng)和DellG3電腦。工業(yè)互聯網與大數據應用是指世界范圍內的各種機器、設備群、設施、系統(tǒng)網絡與先進的傳感器、控制、軟件應用相連接而形成的大規(guī)模網絡。像磁共振成像設備、飛機發(fā)動機、電動汽車甚至電廠，這些都可以接入工業(yè)互聯網。通過網絡互聯和大數據分析相結合，做出合理的決策，從而更有效地發(fā)揮每臺機器的潛力，提高生產率。

簡單來說就是把工業(yè)和互聯網結合起來，然后和Da 數據，因為Da 數據現在真的很方便，所有的行業(yè)都可以用。為了提高效率，增加效益。工業(yè)互聯網與大數據應用1的場景分析。加速產品創(chuàng)新客戶與工業(yè)企業(yè)的互動和交易會產生大量的數據，挖掘和分析這些客戶趨勢數據可以幫助客戶參與產品需求分析、產品設計等創(chuàng)新活動，為產品創(chuàng)新做出貢獻。

big 數據技術與應用半個世紀以來，隨著計算機技術全面融入社會生活，信息爆炸已經積累到了開始引發(fā)變革的程度。21世紀是信息發(fā)展的時代。移動互聯網、社交網絡和電子商務極大地拓展了互聯網的邊界和應用范圍，各種數據正在迅速擴大和變大?；ヂ摼W(社交、搜索、電子商務)、移動互聯網(微博)、物聯網(傳感器、智慧地球)、車聯網、GPS、醫(yī)學影像、安防監(jiān)控、金融(銀行、股市、保險)、電信(電話、短信)都在應運而生數據。

正如《紐約時報》在2012年2月的一篇專欄文章中所說，“大數據”的時代已經到來。在商業(yè)、經濟和其他領域，決策將基于數據和分析，而不是基于經驗和直覺。哈佛大學社會學教授加里？金說:“這是一場革命。龐大的/123，456，789-1/資源已經開啟了各領域的量化進程，所有領域，無論是學術、商業(yè)還是政府，都將開啟這一進程?！倍?、什么是big數據big數據(BigData)是指那些超過傳統(tǒng)的數據 library系統(tǒng)處理能力的。

利用數據Mining數據常用的分析方法主要有分類、回歸分析、聚類、關聯規(guī)則、特征、變化和偏差分析、網頁挖掘等。從不同角度對它們進行了分析。1.分類就是在數據庫中找出一組數據對象的共同特征，并根據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據庫中的數據項映射到給定的類別。可應用于客戶分類、客戶屬性和特征分析、客戶滿意度分析、客戶購買趨勢預測等。例如，一家汽車零售商根據客戶對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郵寄給有這種偏好的客戶，從而大大增加了商機。