數(shù)據(jù)挖掘又譯為數(shù)據(jù)探索，數(shù)據(jù)挖掘。它是通過數(shù)學(xué)模型分析企業(yè)存儲的大量數(shù)據(jù)，找出不同的客戶或細(xì)分市場，分析消費者的偏好和行為的方法。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。主要有三個步驟:數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、規(guī)則發(fā)現(xiàn)和規(guī)則表示。數(shù)據(jù) 挖掘的任務(wù)包括相關(guān)分析、聚類分析、分類分析、異常分析、獨特群分析和演化分析。

是利用數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)問題、解決問題的學(xué)科。通常通過探索、處理、分析或建模來實現(xiàn)數(shù)據(jù)。我們可以看到數(shù)據(jù) 挖掘具有以下特點:基于大量的數(shù)據(jù):并不是說小數(shù)據(jù)不能進(jìn)行挖掘其實大部分/然而一方面太小的量數(shù)據(jù)完全可以用手工總結(jié)另一方面，少量的數(shù)據(jù)往往不能反映現(xiàn)實世界中的普遍特征。

數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù) 挖掘大相徑庭。數(shù)據(jù)分析的目的與數(shù)據(jù) 挖掘不同。數(shù)據(jù)分析有明確的分析組，就是把組在各個維度上進(jìn)行拆解、劃分、組合，找出問題所在，還有/12334。我們需要分析數(shù)據(jù) more的內(nèi)在聯(lián)系，結(jié)合業(yè)務(wù)、用戶和數(shù)據(jù)進(jìn)行更多的洞察和解讀。數(shù)據(jù)分析不同于數(shù)據(jù) 挖掘。一般來說，數(shù)據(jù)分析是基于客觀的數(shù)據(jù)進(jìn)行連續(xù)的驗證和假設(shè)，而數(shù)據(jù)。

分析框架(假設(shè)) 客觀問題(數(shù)據(jù)分析)結(jié)論(主觀判斷)和-1挖掘大部分都是大而全，多而精，數(shù)據(jù)模型越多越準(zhǔn)確。數(shù)據(jù)它們之間的關(guān)系越清晰數(shù)據(jù)分析更依賴于業(yè)務(wù)知識，數(shù)據(jù) 挖掘更強調(diào)技術(shù)的實現(xiàn)，對業(yè)務(wù)的要求略有降低。數(shù)據(jù) 挖掘往往需要更多的數(shù)據(jù)數(shù)量，而數(shù)據(jù)數(shù)量越大，對技術(shù)的要求就越高，需要更強的編程能力、數(shù)學(xué)能力和機器學(xué)習(xí)能力。

數(shù)據(jù)挖掘又稱數(shù)據(jù)knowledge discovery database(KDD)是人工智能和數(shù)據(jù)library領(lǐng)域的熱門話題。所謂數(shù)據(jù) 挖掘是指從大量數(shù)據(jù)庫中揭示隱藏的、以前未知的、潛在有價值的信息的非凡過程。數(shù)據(jù) 挖掘是一個決策支持過程，主要基于人工智能、機器學(xué)習(xí)、模式識別、統(tǒng)計學(xué)、數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫、可視化技術(shù)等。，并對自動化程度較高的企業(yè)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析并做出總結(jié)。

數(shù)據(jù)挖掘算法是基于數(shù)據(jù)Creation數(shù)據(jù)Model的一組啟發(fā)式算法和計算。數(shù)據(jù) 挖掘它通常與計算機科學(xué)有關(guān)，通過統(tǒng)計學(xué)、聯(lián)機分析處理、信息檢索、機器學(xué)習(xí)、專家系統(tǒng)(依靠過去的經(jīng)驗規(guī)則)、模式識別等多種方法來實現(xiàn)上述目標(biāo)。算法是指對解的準(zhǔn)確完整的描述，是解決問題的一系列清晰的指令。算法代表了描述解決問題的策略機制的系統(tǒng)方法。數(shù)據(jù) 挖掘算法是基于數(shù)據(jù)Creation-1挖掘Model的一組啟發(fā)式算法和計算。

該算法使用該分析的結(jié)果來定義用于創(chuàng)建挖掘模型的最佳參數(shù)。然后，將這些參數(shù)應(yīng)用于整個數(shù)據(jù)集合，以提取可行的模式和詳細(xì)的統(tǒng)計信息。關(guān)于-1挖掘的學(xué)習(xí)，推薦CDA 數(shù)據(jù)的相關(guān)課程。課程內(nèi)容要考慮培養(yǎng)解決數(shù)據(jù) 挖掘過程問題的橫向能力并加以解決。要求學(xué)生從數(shù)據(jù) governance的根源思考，通過數(shù)字化的工作方法探索業(yè)務(wù)問題，然后通過近因分析和宏觀根本原因分析選擇業(yè)務(wù)流程優(yōu)化工具或算法工具，而不是“遇到問題就調(diào)整算法包”。

What is數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)挖掘(數(shù)據(jù)挖掘)，又稱數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫中的知識發(fā)現(xiàn)(knowledge discovery)。從大量的數(shù)據(jù)中獲取有效的、新穎的、潛在有用的、最終可理解的模式是一個非同尋常的過程。簡單來說，數(shù)據(jù) 挖掘就是提取或"/。并非所有的信息發(fā)現(xiàn)任務(wù)都被視為-1挖掘。例如，使用數(shù)據(jù) library管理系統(tǒng)查找個人記錄，或通過互聯(lián)網(wǎng)搜索引擎搜索特定網(wǎng)頁，都是信息檢索領(lǐng)域中的任務(wù)。

然而，技術(shù)也被用于增強信息檢索系統(tǒng)的能力。大數(shù)據(jù) 挖掘是從大量的不完整的、有噪聲的、模糊的、隨機的數(shù)據(jù)中提取隱藏的信息和知識的過程，這些信息和知識人們事先并不知道，但卻是潛在有用的，數(shù)據(jù) 挖掘通常與計算機科學(xué)相關(guān)，通過統(tǒng)計分析、在線解析求解、信息檢索、機器學(xué)習(xí)算法、專家系統(tǒng)和模式識別來實現(xiàn)上述目標(biāo)。