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什么是数据挖掘,简述其作用和应用。

1、数据挖掘（Data Mining），就是从存放在数据库，数据仓库或其他信息库中的大量的数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程。

2、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。

3、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。

4、数据挖掘是一种技术，将传统的数据分析方法与处理大量数据的复杂算法相结合（图1），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、但又是潜在有用信息和知识的过程。

数据挖掘有多大用处?它能为企业或个人带来多少经济效益?

新奇性：挖掘出来的知识应该是以前未知的，否则只不过是验证了业务专家的经验而已。只有全新的知识，才可以帮助企业获得进一步的洞察力。价值性：挖掘的结果必须能给企业带来直接的或间接的效益。有人说数据挖掘只是“屠龙之技”，看起来神乎其神，却什么用处也没有。

原则上讲，数据挖掘可以应用于任何类型的信息存储库及瞬态数据（如数据流），如数据库、数据仓库、数据集市、事务数据库、空间数据库（如地图等）、工程设计数据（如建筑设计等）、多媒体数据（文本、图像、视频、音频）、网络、数据流、时间序列数据库等。

它是一种能够从网上获取大量数据，并能有效地提取有用信息供企业决策者分析参考，以便科学合理制定和调整营销策略，为客户提供动态、个性化、高效率服务的全新技术。目前，它已成为电子商务活动中不可或缺的重要载体。

数据挖掘的重要性是什么?

数据挖掘就像眼睛和大脑，可以通过分析数据获得洞察力，就像大海上的指南针，指明方向。大数据时代，组织和企业会更多的依靠数据分析而非经验和直觉来制定决策。充分挖掘和使用数据的价值将为组织和企业带来强大的竞争力。

数据挖掘属于计算机科学专业。数据挖掘，作为一种从大量数据中提取有用信息和知识的技术，广泛应用于多个领域，如商业、医学、社会科学等。随着数据量的不断增长，数据挖掘技术的重要性日益凸显。而数据挖掘技术主要属于计算机科学专业。计算机科学专业涵盖了计算机硬件、软件、数据库管理、网络通讯等多个方向。

数据挖掘是一种新的商业信息处理技术，其主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其它模型化处理，从中提取辅助商业决策的关键性数据.利用功能强大的数据挖掘技术，可以使企业把数据转化为有用的信息以帮助决策，从而在市场竞争中获得优势地位。

数据挖掘的目的是什么

1、数据挖掘的目的在于从已知的大量数据中发现潜在的规则。数据挖掘简介 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。

2、前面说了很多数据挖掘的应用范围，那么很多人会问：数据挖掘的目的是什么呢？我们总结数据挖掘主要有以下三个目的：（1）把握趋势和模式；通过分析网购交易的记录数据、呼叫中心内的投诉数据、顾客满意度的调查数据、购物数据等，可以把把握顾客的购买意愿和类型、投诉的种类等信息。

3、数据挖掘的目的是建立一个决策模型，根据过去的行动数据来预测未来的行为。比如分析一家公司的不同用户对公司产品的购买情况，进而分析出哪一类客户会对公司的产品有兴趣。在讲究实时、竞争激烈的网络时代，若能事先破解消费者的行为模式，将是公司获利的关键因素之一。

4、主要目的是发现没有发现的规律。数据挖掘区别于数据分析最大的点在于，数据分析知道数据之间的大致关系，而数据挖掘面对的是海量的毫无规律的数据，需要从中挖掘出新的规律，进而为业务带来新的增长点。

5、深入理解异质性分析，我们能够更准确地解读数据，揭示隐藏的模式，为决策提供有力支持。

6、数据挖掘是指通过使用统计学、机器学习、计算机科学等技术，从大量数据中提取有价值信息和知识的过程。数据挖掘的目的是发现数据中的模式和规律，并将其应用于预测、分类、聚类等。而大数据技术是一个更广泛的概念，它涵盖了存储、处理、分析和应用海量数据的各种技术。

什么是数据挖掘

1、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。

2、数据挖掘是从大量数据中自动发现模式、关联、趋势和隐藏信息的过程。它是将统计学、机器学习、人工智能和数据库技术相结合的交叉学科领域。数据挖掘旨在通过分析和解释数据来提取有用的知识，并用于预测、决策支持和战略规划。

3、数据挖掘（Data Mining），就是从存放在数据库，数据仓库或其他信息库中的大量的数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程。

4、数据挖掘一般是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性的信息的过程。主要有数据准备、规律寻找和规律表示3个步骤。数据挖掘的任务有关联分析、聚类分析、分类分析、异常分析、特异群组分析和演变分析等。

为什么要进行数据挖掘

大数据集对数据挖掘的算法来说是一个主要的障碍，在算法进行模式搜索及模型匹配的过程中，经常需要在数据集上遍历多遍，而将所有的数据集装入物理内存又非常困难。

数据挖掘是一项与业务流程交互的业务流程。数据挖掘以数据作为开始，通过分析来启动或激励行为，这些行为反过来又将创建更多需要数据挖掘的数据。因此，对于那些充分利用数据来改善业务的公司来说，不应仅仅把数据挖掘看作是细枝末节。相反，在业务策略上必须包含：数据收集。为长期利益分析数据。

用来进行数据挖掘的数据源必须是真实的和大量的，并且可能不完整和包括一些干扰数据项。发现的信息和知识必须是用户感兴趣和有用的。一般来讲，数据挖掘的结果并不要求是完全准确的知识，而是发现一种大的趋势。就如同：明天降水概率达到80%，这就是说明天下雨是大数事件，不是绝对事件。