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數(shù)據(jù)挖掘,數(shù)據(jù)挖掘什么東西

來源:整理 時間:2023-09-01 22:25:12 編輯:智能門戶 手機版

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1,數(shù)據(jù)挖掘什么東西

簡單說數(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)計分析的最大區(qū)別在于是否知道分析的目的,在統(tǒng)計分析之前通常問題是已經(jīng)確定的,通過統(tǒng)計學(xué)的方法解決這個問題,或者說建立一個模型。而數(shù)據(jù)挖掘開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,就連這一點都不清楚的情況下開始的

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的過程。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用廣泛,如:1. 在交通領(lǐng)域,幫助鐵路票價制定、交通流量預(yù)測等。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、代謝途徑預(yù)測等。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用。4. 在電子商務(wù)領(lǐng)域,對顧客行為分析、定向營銷、定向廣告投放、誰是最有價值的用戶、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。是一種透過數(shù)理模式來分析企業(yè)內(nèi)儲存的大量資料,以找出不同的客戶或市場劃分,分析出消費者喜好和行為的方法,它是數(shù)據(jù)庫知識發(fā)現(xiàn)中的一個步驟。數(shù)據(jù)挖掘一般是指從大量的數(shù)據(jù)中自動搜索隱藏于其中的有著特殊關(guān)系性的信息的過程。主要有數(shù)據(jù)準備、規(guī)律尋找和規(guī)律表示3個步驟。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)挖掘通常與計算機科學(xué)有關(guān),并通過統(tǒng)計、在線分析處理、情報檢索、機器學(xué)習(xí)、專家系統(tǒng)(依靠過去的經(jīng)驗法則)和模式識別等諸多方法來實現(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)庫中的知識發(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程,簡單的說,數(shù)據(jù)挖掘就是從大量數(shù)據(jù)中提取或“挖掘”知識。 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)庫管理系統(tǒng)查找個別的記錄,或通過因特網(wǎng)的搜索引擎查找特定的Web頁面,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)的計算機科學(xué)技術(shù)和數(shù)據(jù)的明顯特征來創(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)也已用來增強信息檢索系統(tǒng)的能力。

5,什么叫做數(shù)據(jù)挖掘呢

數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining)是通過分析每個數(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)準備、規(guī)律尋找和規(guī)律表示3個步驟。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)庫中的知識發(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程,簡單的說,數(shù)據(jù)挖掘就是從大量數(shù)據(jù)中提取或“挖掘”知識。 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)庫管理系統(tǒng)查找個別的記錄,或通過因特網(wǎng)的搜索引擎查找特定的web頁面,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)的計算機科學(xué)技術(shù)和數(shù)據(jù)的明顯特征來創(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)也已用來增強信息檢索系統(tǒng)的能力。

6,數(shù)據(jù)挖掘是什么

問題1:目的是為了發(fā)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)中有形或無形的規(guī)則,取出對社會或?qū)ι虅?wù)有用的,書本上說感興趣的,數(shù)據(jù)說明,(有用知識) ,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. 問題2:怎么操作的話,我自己也前幾天才開始了解,不過我感覺你應(yīng)該去看看書
數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining)目的就是從存放在數(shù)據(jù)庫,數(shù)據(jù)倉庫或其他信息庫中的大量的數(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程 數(shù)據(jù)挖掘工具是怎樣準確地告訴你那些隱藏在數(shù)據(jù)庫深處的重要信息的呢?它們又是如何做出預(yù)測的?答案就是建模。建模實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,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去發(fā)現(xiàn)這些寶藏的時間和地點有哪些。那么,經(jīng)過調(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),并且那個海區(qū)有著某種特征的洋流,以及那個時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普適的模型。利用這個模型,你就很有希望在具有大量相同特征的另外一個地點發(fā)現(xiàn)一件不為人知的寶藏。
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