數(shù)據(jù) 挖掘研究論文摘要:數(shù)據(jù) 挖掘來自大量不完全、嘈雜、模糊和隨機(jī)的實際應(yīng)用/任何有數(shù)據(jù)管理和知識發(fā)現(xiàn)需求的地方都可以使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)解決問題本文研究數(shù)據(jù) 挖掘的算法和數(shù)據(jù) 挖掘技術(shù)的應(yīng)用。

關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù)挖掘；技術(shù)；應(yīng)用；簡介:數(shù)據(jù) 挖掘技術(shù)是人們長期研究開發(fā)數(shù)據(jù)庫技術(shù)的成果。一開始各種業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)都存儲在電腦的數(shù)據(jù)庫中，后來發(fā)展到查詢訪問數(shù)據(jù)庫，再發(fā)展到即時遍歷數(shù)據(jù)庫。數(shù)據(jù)挖掘makes數(shù)據(jù)圖書館技術(shù)進(jìn)入更高級的階段。它不僅可以查詢和遍歷過去數(shù)據(jù)，還可以找出過去數(shù)據(jù)。

Artificial，英文縮寫為AI。它是研究和發(fā)展模擬、延伸和擴(kuò)展人類智能的理論、方法、技術(shù)和應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。人工智能是計算機(jī)科學(xué)的一個分支，它試圖理解智能的本質(zhì)，并產(chǎn)生一種新的智能機(jī)器，能夠以類似于人類智能的方式做出反應(yīng)。該領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)。

人工智能是對人類意識和思維的信息過程的模擬。人工智能不是人類的智能，但它可以像人一樣思考，也可能超過人類的智能。人工智能是一門具有挑戰(zhàn)性的科學(xué)，從事這項工作的人必須了解計算機(jī)知識、心理學(xué)和哲學(xué)。人工智能是一門非常廣泛的科學(xué)，由不同的領(lǐng)域組成，如機(jī)器學(xué)習(xí)、計算機(jī)視覺等。一般來說，人工智能研究的主要目標(biāo)之一是使機(jī)器能夠勝任一些通常需要人類智能的復(fù)雜任務(wù)。

/Image-5/數(shù)據(jù)挖掘與生活:算法的分類與應(yīng)用與武漢、北京的秋來相比，真的是早了，九月的傍晚就能感受到絲絲涼意。最近感受到了兩件事?？粗粓霭l(fā)布會，設(shè)計師李劍葉的話頗為感人。* *的設(shè)計是克制和克制的...我希望設(shè)計可以是一種可以被忽略的存在感?！逼浯?，一直跳音的婦科醫(yī)生馮唐說，“去追求，敢于放棄”是他的標(biāo)簽。

不過，如果你對數(shù)據(jù)挖掘(數(shù)據(jù)挖掘)稍微了解一點的話，你可能前途無量。的確，數(shù)據(jù) 挖掘無處不在。它與生活密不可分，就像空氣一樣，滲透在你的周圍。然而，很多時候，你并沒有意識到。所以，既陌生又熟悉。本文主要想簡單介紹一下數(shù)據(jù) 挖掘中的算法及其包含的類型。

關(guān)于什么是數(shù)據(jù) 挖掘，很多學(xué)者專家給出了不同的定義。這里我們列舉幾種常見的說法:“簡而言之，數(shù)據(jù) 挖掘是來自于大量的/123。這個術(shù)語實際上有點用詞不當(dāng)。數(shù)據(jù) 挖掘應(yīng)該更正確地命名為‘叢數(shù)據(jù)鐘挖掘知識’，可惜有點長。很多人把數(shù)據(jù) 挖掘看成是另一個常用詞數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫中的知識發(fā)現(xiàn)或者是KDD的同義詞。還有的只是把數(shù)據(jù) 挖掘作為數(shù)據(jù)中知識發(fā)現(xiàn)過程的一個基本步驟。

"數(shù)據(jù)挖掘Principle "(David hand，etal)"在數(shù)據(jù)中獲取有用知識的整個過程稱為數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)挖掘-概念、模型、方法和算法”(Mehmedkantardzic)"數(shù)據(jù)挖掘，總之從a。

數(shù)據(jù)挖掘可用于金融、醫(yī)療、營銷、零售、制造、司法、工程和科學(xué)、保險等領(lǐng)域。數(shù)據(jù) 挖掘，又譯數(shù)據(jù)勘探，數(shù)據(jù)挖掘。是數(shù)據(jù) library知識發(fā)現(xiàn)的一步。數(shù)據(jù) 挖掘一般指自動搜索大量數(shù)據(jù)中隱藏的具有特殊關(guān)系的信息的過程。數(shù)據(jù) 挖掘它通常與計算機(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)和模式識別來達(dá)到上述目的。

數(shù)據(jù)挖掘成功應(yīng)用的兩個關(guān)鍵因素是:一個大而全的數(shù)據(jù) pool，以及一個可以根據(jù)用戶和行為拆分這個數(shù)據(jù)pool的系統(tǒng)。平時買酸奶的顧客也會用手買兩包面包。數(shù)據(jù) 挖掘目前在國內(nèi)并不流行，就像屠龍一樣；數(shù)據(jù) 挖掘本身結(jié)合了統(tǒng)計學(xué)、數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫、機(jī)器學(xué)習(xí)、模式識別、知識發(fā)現(xiàn)等學(xué)科，并不是什么新技術(shù)。

數(shù)據(jù) 挖掘應(yīng)用理由大數(shù)據(jù)和云計算。比如阿爾法狗后臺有幾千臺運行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的計算機(jī)，數(shù)據(jù)初始準(zhǔn)備，也稱為數(shù)據(jù)倉庫。通常占整個-1挖掘項目工作量的70%左右，前期需要做大量的數(shù)據(jù)清掃和場地拓展。數(shù)據(jù) 挖掘、報告呈現(xiàn)只占30%左右；數(shù)據(jù) 挖掘技術(shù)更適合業(yè)務(wù)人員學(xué)習(xí)(比技術(shù)人員學(xué)習(xí)業(yè)務(wù)效率更高)。