數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析。1、數(shù)據(jù)挖掘(Datamining)，也譯為數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)挖掘。這是數(shù)據(jù)庫知識(shí)發(fā)現(xiàn)的一步(KDD)。數(shù)據(jù)挖掘一般是指通過算法從大量數(shù)據(jù)中尋找隱藏信息的過程。數(shù)據(jù)挖掘通常與計(jì)算機(jī)科學(xué)有關(guān)，通過統(tǒng)計(jì)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)(依靠過去的經(jīng)驗(yàn)規(guī)則)、模式識(shí)別等多種方法來實(shí)現(xiàn)上述目標(biāo)。

在現(xiàn)實(shí)生活應(yīng)用中，數(shù)據(jù)分析可以幫助人們做出判斷，以便采取適當(dāng)?shù)男袆?dòng)。在統(tǒng)計(jì)學(xué)領(lǐng)域，有人把數(shù)據(jù)分析分為描述性統(tǒng)計(jì)分析、探索性數(shù)據(jù)分析和驗(yàn)證性數(shù)據(jù)分析；其中，探索性數(shù)據(jù)分析側(cè)重于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的新特征，驗(yàn)證性數(shù)據(jù)分析側(cè)重于對(duì)已有假設(shè)的證實(shí)或證偽。人工智能。

數(shù)據(jù)挖掘是從大量不完整的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的數(shù)據(jù)中提取隱藏的、未知的、但潛在有用的信息和知識(shí)的過程。數(shù)據(jù)挖掘流程:定義問題:明確定義業(yè)務(wù)問題，確定數(shù)據(jù)挖掘的目的。數(shù)據(jù)準(zhǔn)備:數(shù)據(jù)準(zhǔn)備包括:選擇數(shù)據(jù)——從大型數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫目標(biāo)中提取數(shù)據(jù)挖掘的目標(biāo)數(shù)據(jù)集；數(shù)據(jù)預(yù)處理——數(shù)據(jù)再處理，包括檢查數(shù)據(jù)的完整性和一致性、去噪、填充缺失字段、刪除無效數(shù)據(jù)等。

結(jié)果分析:對(duì)數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果進(jìn)行解釋和評(píng)價(jià)，并轉(zhuǎn)化為最終能被用戶理解的知識(shí)。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)大致可以分為統(tǒng)計(jì)方法、機(jī)器學(xué)習(xí)方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法和數(shù)據(jù)庫方法。統(tǒng)計(jì)方法可以細(xì)分為回歸分析(多元回歸、自回歸等。)和判別分析(貝葉斯判別、CBR、遺傳算法、貝葉斯信念網(wǎng)絡(luò)等。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法可細(xì)分為:前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BP算法等。)和自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(自組織特征映射、競爭學(xué)習(xí)等。).

在當(dāng)今的信息時(shí)代，數(shù)據(jù)已經(jīng)成為一種寶貴的資源。隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及和技術(shù)的發(fā)展，大量的數(shù)據(jù)不斷產(chǎn)生和積累。然而這些數(shù)據(jù)對(duì)我們來說只是一堆雜亂無章的數(shù)字和文字。如果我們不能從中提取有價(jià)值的信息，那么這些數(shù)據(jù)就無法發(fā)揮其真正的價(jià)值。數(shù)據(jù)庫挖掘的出現(xiàn)為我們揭開了數(shù)據(jù)背后的寶藏。什么是數(shù)據(jù)庫挖掘？數(shù)據(jù)庫挖掘是指從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)隱藏的模式和規(guī)律的過程。

數(shù)據(jù)庫挖掘的操作步驟數(shù)據(jù)庫挖掘的過程一般包括以下步驟:1 .數(shù)據(jù)預(yù)處理是數(shù)據(jù)庫挖掘的第一步，主要是對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行清理和整理。這包括去除噪聲數(shù)據(jù)、處理缺失值和異常值以及消除重復(fù)等操作。數(shù)據(jù)預(yù)處理的目的是提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和準(zhǔn)確性，為后續(xù)的挖掘工作奠定基礎(chǔ)。2.數(shù)據(jù)集成數(shù)據(jù)集成是將多個(gè)來源的數(shù)據(jù)進(jìn)行集成和合并，形成統(tǒng)一的數(shù)據(jù)集。

數(shù)據(jù)挖掘的概念:數(shù)據(jù)挖掘是運(yùn)用數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域的科學(xué)方法，從大量不完整、有噪聲、模糊、隨機(jī)的數(shù)據(jù)中提取隱藏的、未知的、潛在適用的模式的過程。數(shù)據(jù)挖掘與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析方法(查詢、報(bào)表、統(tǒng)計(jì)和聯(lián)機(jī)分析處理(OLAP))的本質(zhì)區(qū)別在于，數(shù)據(jù)挖掘是在沒有明確假設(shè)的情況下挖掘信息，發(fā)現(xiàn)知識(shí)。

數(shù)據(jù)挖掘(英文:Datamining)也翻譯為數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)挖掘。這是數(shù)據(jù)庫知識(shí)發(fā)現(xiàn)(KDD)的一個(gè)步驟，數(shù)據(jù)挖掘一般是指從大量數(shù)據(jù)中自動(dòng)尋找隱藏著特殊關(guān)系的信息的過程。數(shù)據(jù)挖掘通常與計(jì)算機(jī)科學(xué)有關(guān)，通過統(tǒng)計(jì)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(shí)別來實(shí)現(xiàn)上述目標(biāo)。