問什麼是資料探勘，什麼是資料探勘

就是在某大資料中尋找規律，比如說，每天某一時間，購買某款商品的人群的特徵比例，就可以分析某一特徵人類群體的生活習慣。 當然，這也是乙個比較簡單的說法。

資料探勘。 它也被翻譯為資料探索和資料探勘。 它是一種通過數學模型分析企業中儲存的大量資料，以找出不同的客戶或細分市場，並分析消費者的偏好和行為的方法，這是資料庫知識發現的乙個步驟。

資料探勘一般是指自動搜尋隱藏在海量資料中的具有特殊關係的資訊的過程。 主要有三個步驟：資料準備、模式查詢和債券定律表示。 資料探勘的任務包括相關性分析和聚類分析。

分類分析、異常分析、特定類群成分的源湮滅和進化分析等。 資料探勘通常與電腦科學有關，通過統計、分析處理、智慧型檢索、機器學習來完成。

有許多方法可以實現這一點，例如專家系統（依賴於過去的經驗法則）和模式識別。

資料探勘通常與電腦科學相關聯，並且通過許多方法完成，例如統計、分析處理、情報檢索、機器學習、專家系統（依賴於過去的經驗法則）和模式識別。

資料探勘物件

資料型別可以是結構化的、半結構化的，甚至是異構的。 發現知識的方法可以是數學的、非數學的或歸納的。 最終發現的知識可用於資訊管理、查詢優化、決策支援和資料本身的維護。

資料探勘的物件可以是任何型別的資料來源。 這可以是關聯式資料庫，也可以是包含結構化資料的資料來源; 它也可以是資料倉儲、文字、多資料、空間資料、時間序列資料、Web 資料，以及包含半結構化資料甚至異構資料的資料來源。

發現知識的方法可以是數字的、非數字的或歸納的。 最終發現的知識可用於資訊管理、查詢優化、決策支援和資料本身的維護。

什麼是資料探勘？ 如下：

資料探勘是指對大量資料進行分類的自動化過程，通過資料分析識別趨勢和模式，並建立關係以解決業務問題。 換句話說，資料探勘是提取隱藏在大量人們事先不知道的不完整、嘈雜、模糊和隨機資料中的潛在有用資訊和知識的過程。

原則上，資料探勘可以應用於任何型別的資訊儲存庫和瞬態資料（如資料流），如資料庫、資料倉儲、資料集市、事務資料庫、空間資料庫（如地圖等）、工程設計資料（如孝道建築設計等）、多資料（文字、影象、音訊）、網路、資料流、時序資料庫等。 因此，資料探勘具有以下特徵：

1）資料集大且不完整。

資料探勘所需的資料集非常大，只有資料集越大，得到的定律才能越接近正確的實際定律，結果才會越準確。 除此之外，資料通常不完整。

2）不準確。

資料探勘存在不準確之處，主要是由於資料雜訊大。 例如，在商業中，使用者可能會提供虛假資料; 在喊脊廠的環境中，正常資料經常受到電磁或輻射干擾，出現超出正常值的情況。 這些異常且絕對不可能的資料（稱為雜訊）可能導致資料探勘不準確。

3）模糊和隨機。

資料探勘是模糊和隨機的。 這裡的歧義可能與不準確有關。 由於資料的不準確，只能整體觀察資料，或者因為涉及個人資訊，無法獲得一些具體內容，這時，如果想做相關的分析操作，只能做一些一般性的分析，無法做出準確的判斷。

對於資料的隨機性有兩種解釋，一種是獲取的資料是隨機的; 我們不知道使用者到底在填寫什麼。 二是分析結果是隨機的。 將資料交給機器進行判斷和學習，然後所有操作都是灰盒操作。

資料探勘通常與電腦科學相關聯，並通過多種方法完成，例如統計、分析處理、情報檢索、機器學習、專家系統（依賴於過去的經驗法則）和模式識別。

資料探勘是人工智慧和資料庫領域的乙個熱門話題，所謂資料探勘，是指從資料庫中的大量家族或猜測資料中揭示隱藏的、以前未知的、可能有價值的資訊的不平凡的過程。

資料探勘是一種決策支撐過程，它主要基於人工智慧、機器學習、模式識別、統計學、資料庫、視覺化技術等群體，對企業資料進行高度自動化的分析，進行歸納推理，從中挖掘出潛在的模式，幫助決策者調整市場策略，降低風險，做出正確的決策。

資料探勘是指從大量Wakan資料中通過演算法搜尋隱藏資訊的過程。 資料探勘通常與電腦科學聯絡在一起，春清通過統計、分析處理、智慧型檢索、機器學習、專家系統（依靠過去的經驗法則）和模式呼叫等多種方法實現了這一點。

資料探勘是從大量資料中自動發現模式、關聯、趨勢和隱藏資訊的過程。 它是乙個結合了統計學、機器學習、人工智慧和資料庫技術的跨學科領域。 資料探勘旨在通過分析和解釋資料來提取有用的知識，並用於決策支援和戰略規劃。

資料探勘通常涉及以下主要步驟：

1、資料採集：採集獲取需要分析的資料，可以是結構化資料（如資料庫），也可以是非結構化資料（如文字、影象、音訊）。

2、資料預處理：對原始資料進行清洗、整合、變換、縮減，消除雜訊，處理缺失值，統一資料格式等，為後續分析做準備。

3. 特徵選擇和特徵提取：識別對分析有意義的特徵，並使用各種演算法和技術從原始資料中提取這些特徵。

4、資料探勘演算法選擇：根據具體問題選擇合適的資料探勘演算法或模型，如聚類、分類、關聯規則、回歸、無決策策略樹、神經網路等。

5、資料模式發現：韓某盲目使用所選演算法對資料進行分析挖掘，發現模式、趨勢、關聯和異常。

6. 模型評估和解釋：評估挖掘模型的效能和準確性，並解釋分析結果以支援業務決策。

資料探勘在市場營銷、金融風險分析、客戶關係管理、醫療診斷、網路安全、社會分析等多個領域都有廣泛的應用。 它可以幫助組織從海量資料中識別有價值的資訊，為業務決策提供更好的證據和洞察力。