什麼是數據挖掘

Ⅰ 什麼是數據挖掘數據挖掘與傳統分析方法有什麼區別

數據挖掘(英語:Datamining)，又譯為資料探勘、數據采礦。它是資料庫知識發現(英語:Knowledge-Discoveryin Databases，簡稱:KDD)中的一個步驟。數據挖掘一般是指從大量的數據中通過演算法搜索隱藏於其中信息的過程。數據挖掘通常與計算機科學有關，並通過統計、在線分析處理、情報檢索、機器學習、專家系統(依靠過去的經驗法則)和模式識別等諸多方法來實現上述目標。

數據挖掘與傳統的數據分析(如查詢、報表、聯機應用分析)的本質區別是數據挖掘是在沒有明確假設的前提下去挖掘信息、發現知識.數據挖掘所得到的信息應具 有先未知,有效和可實用三個特徵.

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Ⅱ 什麼是數據挖掘

由於數據科學剛剛興起，數據科學家作為一種新生職業被提出，數據研究高級科學家Rachel Schutt將其定義為“計算機科學家、軟體工程師和統計學家的混合體“。數據挖掘作為一個學術領域，橫跨多個學科，涵蓋了統計學、數學、機器學習和資料庫等，此外還包括各類專業方向比如從油田電力、海洋生物、歷史文本、電子通訊、法律稅務等的各個專業領域。注意每一分類都需要相當的行業經驗。

Ⅲ 請問什麼是數據挖掘數據挖掘怎麼樣

數據挖掘就是對觀測到的數據集（經常是很龐大的）進行分析，目的是發現未知的關系和以數據擁有者可以理解並對其有價值的新穎方式來總結數據。
運用基於計算機的方法，包括新技術，從而在數據中獲得有用知識的整個過程，就叫做數據挖掘。

數據挖掘怎麼樣，嚴格地說，數據挖掘並不是一個全新的領域，它頗有點「新瓶裝舊酒」的意味。組成數據挖掘的三大支柱包括統計學、機器學習和資料庫等領域內的研究成果，其它還包含了可視化、信息科學等內容。數據挖掘納入了統計學中的回歸分析、判別分析、聚類分析以及置信區間等技術，機器學習中的決策樹、神經網路等技術，資料庫中的關聯分析、序列分析等技術。

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Ⅳ 數據挖掘是什麼

數據挖掘（Data Mining）是指通過大量數據集進行分類的自動化過程，以通過數據分析來識別趨勢和模式，建立關系來解決業務問題。換句話說，數據挖掘是從大量的、不完全的、有雜訊的、模糊的、隨機的數據中提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。

Ⅳ 什麼是數據挖掘

數據挖掘又譯為資料探勘、數據采礦。是一種透過數理模式來分析企業內儲存的大量資料，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，它是資料庫知識發現中的一個步驟。
數據挖掘一般是指從大量的數據中自動搜索隱藏於其中的有著特殊關系性的信息的過程。主要有數據准備、規律尋找和規律表示3個步驟。數據挖掘的任務有關聯分析、聚類分析、分類分析、異常分析、特異群組分析和演變分析等。數據挖掘通常與計算機科學有關，並通過統計、在線分析處理、情報檢索、機器學習、專家系統(依靠過去的經驗法則)和模式識別等諸多方法來實現上述目標。
真正從數據挖掘項目實踐的角度講，溝通能力對挖掘的興趣愛好是最重要的，有了愛好才可以願意鑽研，有了不錯的溝通能力，才可以正確理解業務問題，才能正確把業務問題轉化成挖掘問題，才可以在相關不同專業人才之間清楚表達你的意圖和想法，取得他們的理解和支持。所以我認為溝通能力和興趣愛好是個人的數據挖掘的核心競爭力，是很難學到的；而其他的相關專業知識誰都可以學，算不上個人發展的核心競爭力。說到這里可能很多數據倉庫專家、程序員、統計師等等都要扔磚頭了，對不起，我沒有別的意思，你們的專業對於數據挖掘都很重要，大家本來就是一個整體的，但是作為單獨一個個體的人來說，精力有限，時間有限，不可能這些領域都能掌握，在這種情況下，選擇最重要的核心，我想應該是數據挖掘技能和相關業務能力吧（從另外的一個極端的例子，我們可以看， 比如一個迷你型的挖掘項目，一個懂得市場營銷和數據挖掘技能的人應該可以勝任。這其中他雖然不懂數據倉庫，但是簡單的Excel就足以勝任高達6萬個樣本的數據處理；他雖然不懂專業的展示展現技能，但是只要他自己看的懂就行了，這就無需什麼展示展現；前面說過，統計技能是應該掌握的，這對一個人的迷你項目很重要；他雖然不懂編程，但是專業挖掘工具和挖掘技能足夠讓他操練的；這樣在迷你項目中，一個懂得挖掘技能和市場營銷業務能力的人就可以圓滿完成了，甚至在一個數據源中根據業務需求可以無窮無盡的挖掘不同的項目思路，試問就是這個迷你項目，單純的一個數據倉庫專家、單純的一個程序員、單純的一個展示展現技師、甚至單純的一個挖掘技術專家，都是無法勝任的）。