数据挖掘的定义(数据挖掘的定义思维导图)

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数据挖掘的定义是什么?

数据挖掘(Data

Mining-DM)是从存放在数据库、数据仓库、或其它信息库中的大量数据中挖掘有趣知识的过程川。数据挖掘有时也称作KDD,

KDD(Knowledge

Discovery

in

Databases-KDD:知识发现)即是基答悉于数据库的知识发现,指的是从大型数据库或数据仓库中提取人们感兴趣的知识,这些缓茄知识是隐含的、事先未知的、潜在有用的、易被理解的信息。实质上,这两个概念的内涵大致相同,只是从不同的角度认识问题而已。譬如人工智能的研究人员倾向于讲KDD,而计算机和信息技术扰举察专家通常说数据挖掘。

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数据挖掘是什么意思?

数据挖掘(英语:Datamining),又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现(英语:Knowledge-DiscoveryinDatabases,简称:KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。北京IT培训发现数据挖掘通常与计算机科学有关,并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统(依靠过去的经验法则)和模式识别等诸多方法来实现上述目标。

数据挖掘基清昌正于数据库理论,机器学习,人工智能,现代统计学的迅速发展的交叉学科,在很多领域中都有应用。涉及到很多的算法,源于机器学习的神经网络,决策树,也有基于统计学习理论的支持向量机,分类回归树,和关联分析的诸多算法。数据挖掘的定义是从海量数据中找到有意义的模式或知识。

大数据(bigdata),指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据迅销时代》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径,而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点(IBM提出):Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值)答悔、Veracity(真实性)。

什么是数据挖掘,简述其作用和应用。

数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。

数据挖掘是指通过大量数据集进行分类的自动化过程,以通过数据分析来识别趋势和模式,建立关系来解决业务问题。换句话说,数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的,但又是潜在有用的信息和知识的过程。

数据挖掘的作用体现在数据挖掘的定义上,作用就是从雀带大量的数据中搜索出隐藏于其中有用的信息。

扩展资料:

数据挖掘分析方法:

数据挖掘分为有指导的数据挖掘和无指导的数据挖掘。有指导的数据挖掘是利用可用的数据建立一个模型,这个模型是对一个特定属性的描述。无指导的数据挖掘是在所有的属性中寻找某种关系。具体而言,分类、估值和预测属于有指导的数据挖掘;关联规则和聚类属于无指导的数据挖掘。

1、分类,它首先从数据中选出已经分好类的训练集,在该训练集上运用数据挖掘技术,建立一个分类模型,再将该模型用于对没有分类的数据进行分类。

2、估值,估值与分类类似,但估值最终的输出结果是连续型的数值,估值的量并非预先确定。估值可以作为分类的准备工作。

3、预测,它是通过分类或估值穗岁肆来进行,通过分类或估值的训练得出一个模型,如果对于检验样本组而言该模型具有较高的准猜轿确率,可将该模型用于对新样本的未知变量进行预测。

4、相关性分组或关联规则。其目的是发现哪些事情总是一起发生。

5、聚类,它是自动寻找并建立分组规则的方法,它通过判断样本之间的相似性,把相似样本划分在一个簇中。

参考资料来源:百度百科-数据挖掘

什么是数据挖掘?

数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。

数据挖掘流铅颂程:

定义问题:清晰地定义出业务问题,确定数据挖掘的目的。

数据准备:数据准备包括:选择数据–在大型数据库和数据仓库目标中 提取数据挖掘的目标数据集;数据预处理–进行数据再加工,包括检查数据的完整性及数据的一致性、去噪声,填补丢失的域,删除无效数据等。

数据挖掘:根据数据功能的类型和和数据的特大蚂点选择相应的算法,在净化和转换过的数据集上进行数据挖掘。

结果分析:对数据挖掘的结果进行解释和评价,转换成为滚激埋能够最终被用户理解的知识。

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