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數(shù)據(jù)挖掘，數(shù)據(jù)挖掘什么東西

來(lái)源：整理時(shí)間：2023-09-01 22:25:12 編輯：智能門(mén)戶手機(jī)版

本文目錄一覽

1，數(shù)據(jù)挖掘什么東西
2，什么是數(shù)據(jù)挖掘
3，什么是數(shù)據(jù)挖掘
4，什么叫做數(shù)據(jù)挖掘
5，什么叫做數(shù)據(jù)挖掘呢
6，數(shù)據(jù)挖掘是什么

1，數(shù)據(jù)挖掘什么東西

簡(jiǎn)單說(shuō)數(shù)據(jù)挖掘就是從海量的數(shù)據(jù)中挖掘出隱藏的規(guī)律。與統(tǒng)計(jì)分析的最大區(qū)別在于是否知道分析的目的，在統(tǒng)計(jì)分析之前通常問(wèn)題是已經(jīng)確定的，通過(guò)統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法解決這個(gè)問(wèn)題，或者說(shuō)建立一個(gè)模型。而數(shù)據(jù)挖掘開(kāi)始之前你是不知道自己要挖掘什么的，你連數(shù)據(jù)中是否存在某種規(guī)律，就連這一點(diǎn)都不清楚的情況下開(kāi)始的

數(shù)據(jù)挖掘什么東西

2，什么是數(shù)據(jù)挖掘

數(shù)據(jù)挖掘是一種技術(shù)，將傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析方法與處理大量數(shù)據(jù)的復(fù)雜算法相結(jié)合，從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的數(shù)據(jù)中提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用信息和知識(shí)的過(guò)程。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用廣泛，如：1. 在交通領(lǐng)域，幫助鐵路票價(jià)制定、交通流量預(yù)測(cè)等。2. 在生物學(xué)當(dāng)中，挖掘基因與疾病之間的關(guān)系、蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)、代謝途徑預(yù)測(cè)等。3. 在金融行業(yè)當(dāng)中，股票指數(shù)追蹤、稅務(wù)稽查等方面有重要運(yùn)用。4. 在電子商務(wù)領(lǐng)域，對(duì)顧客行為分析、定向營(yíng)銷、定向廣告投放、誰(shuí)是最有價(jià)值的用戶、什么產(chǎn)品搭配銷售等。

什么是數(shù)據(jù)挖掘

3，什么是數(shù)據(jù)挖掘

數(shù)據(jù)挖掘又譯為資料探勘、數(shù)據(jù)采礦。是一種透過(guò)數(shù)理模式來(lái)分析企業(yè)內(nèi)儲(chǔ)存的大量資料，以找出不同的客戶或市場(chǎng)劃分，分析出消費(fèi)者喜好和行為的方法，它是數(shù)據(jù)庫(kù)知識(shí)發(fā)現(xiàn)中的一個(gè)步驟。數(shù)據(jù)挖掘一般是指從大量的數(shù)據(jù)中自動(dòng)搜索隱藏于其中的有著特殊關(guān)系性的信息的過(guò)程。主要有數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、規(guī)律尋找和規(guī)律表示3個(gè)步驟。數(shù)據(jù)挖掘的任務(wù)有關(guān)聯(lián)分析、聚類分析、分類分析、異常分析、特異群組分析和演變分析等。數(shù)據(jù)挖掘通常與計(jì)算機(jī)科學(xué)有關(guān)，并通過(guò)統(tǒng)計(jì)、在線分析處理、情報(bào)檢索、機(jī)器學(xué)習(xí)、專家系統(tǒng)(依靠過(guò)去的經(jīng)驗(yàn)法則)和模式識(shí)別等諸多方法來(lái)實(shí)現(xiàn)上述目標(biāo)。

什么是數(shù)據(jù)挖掘

4，什么叫做數(shù)據(jù)挖掘

數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining)，又稱為數(shù)據(jù)庫(kù)中的知識(shí)發(fā)現(xiàn)(Knowledge Discovery in Database, KDD)，就是從大量數(shù)據(jù)中獲取有效的、新穎的、潛在有用的、最終可理解的模式的非平凡過(guò)程，簡(jiǎn)單的說(shuō)，數(shù)據(jù)挖掘就是從大量數(shù)據(jù)中提取或“挖掘”知識(shí)。并非所有的信息發(fā)現(xiàn)任務(wù)都被視為數(shù)據(jù)挖掘。例如，使用數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)查找個(gè)別的記錄，或通過(guò)因特網(wǎng)的搜索引擎查找特定的Web頁(yè)面，則是信息檢索（information retrieval）領(lǐng)域的任務(wù)。雖然這些任務(wù)是重要的，可能涉及使用復(fù)雜的算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，但是它們主要依賴傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)和數(shù)據(jù)的明顯特征來(lái)創(chuàng)建索引結(jié)構(gòu)，從而有效地組織和檢索信息。盡管如此，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)也已用來(lái)增強(qiáng)信息檢索系統(tǒng)的能力。

5，什么叫做數(shù)據(jù)挖掘呢

數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining)是通過(guò)分析每個(gè)數(shù)據(jù)，從大量數(shù)據(jù)中尋找其規(guī)律的技術(shù)，主要有數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、規(guī)律尋找和規(guī)律表示3個(gè)步驟。數(shù)據(jù)挖掘的任務(wù)有關(guān)聯(lián)分析、聚類分析、分類分析、異常分析、特異群組分析和演變分析等。

是不是要考研？

數(shù)據(jù)挖掘(data mining)，又稱為數(shù)據(jù)庫(kù)中的知識(shí)發(fā)現(xiàn)(knowledge discovery in database, kdd)，就是從大量數(shù)據(jù)中獲取有效的、新穎的、潛在有用的、最終可理解的模式的非平凡過(guò)程，簡(jiǎn)單的說(shuō)，數(shù)據(jù)挖掘就是從大量數(shù)據(jù)中提取或“挖掘”知識(shí)。并非所有的信息發(fā)現(xiàn)任務(wù)都被視為數(shù)據(jù)挖掘。例如，使用數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)查找個(gè)別的記錄，或通過(guò)因特網(wǎng)的搜索引擎查找特定的web頁(yè)面，則是信息檢索（information retrieval）領(lǐng)域的任務(wù)。雖然這些任務(wù)是重要的，可能涉及使用復(fù)雜的算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，但是它們主要依賴傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)和數(shù)據(jù)的明顯特征來(lái)創(chuàng)建索引結(jié)構(gòu)，從而有效地組織和檢索信息。盡管如此，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)也已用來(lái)增強(qiáng)信息檢索系統(tǒng)的能力。

6，數(shù)據(jù)挖掘是什么

問(wèn)題1:目的是為了發(fā)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)中有形或無(wú)形的規(guī)則,取出對(duì)社會(huì)或?qū)ι虅?wù)有用的,書(shū)本上說(shuō)感興趣的,數(shù)據(jù)說(shuō)明,(有用知識(shí)) ,就跟我們從沙子里挖金一樣,從海量沙子里挖出我們想要到的東西. 問(wèn)題2:怎么操作的話,我自己也前幾天才開(kāi)始了解,不過(guò)我感覺(jué)你應(yīng)該去看看書(shū)

數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining)目的就是從存放在數(shù)據(jù)庫(kù)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)或其他信息庫(kù)中的大量的數(shù)據(jù)中獲取有效的、新穎的、潛在有用的、最終可理解的模式的非平凡過(guò)程數(shù)據(jù)挖掘工具是怎樣準(zhǔn)確地告訴你那些隱藏在數(shù)據(jù)庫(kù)深處的重要信息的呢？它們又是如何做出預(yù)測(cè)的？答案就是建模。建模實(shí)際上就是在你知道結(jié)果的情況下建立起一種模型，并且把這種模型應(yīng)用到你所不知道的那種情況中。比如說(shuō)，如果你想要在大海上去尋找一艘古老的西班牙沉船，也許你首先想到的就是去找找過(guò)去發(fā)現(xiàn)這些寶藏的時(shí)間和地點(diǎn)有哪些。那么，經(jīng)過(guò)調(diào)查你發(fā)現(xiàn)這些沉船大部分都是在百慕大海區(qū)被發(fā)現(xiàn)，并且那個(gè)海區(qū)有著某種特征的洋流，以及那個(gè)時(shí)代的航線也有一定的特征可尋。在這眾多的類似特征中，你將它們抽象并概括為一個(gè)普適的模型。利用這個(gè)模型，你就很有希望在具有大量相同特征的另外一個(gè)地點(diǎn)發(fā)現(xiàn)一件不為人知的寶藏。