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“大数据时代”的数据挖掘

1、空间数据挖掘（Spatial Data Mining，SDM）即找出开始并不知道但是却隐藏在空间数据中潜在的、有价值的规则的过程。

2、方法Data Mining Algorithms（数据挖掘算法）如果说可视化用于人们观看，那么数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析和其他算法使我们能够深入挖掘数据并挖掘价值。这些算法不仅要处理大量数据，还必须尽量缩减处理大数据的速度。

3、“大数据时代”的数据挖掘 大数据是什么？有何神奇之处？大数据是指一切都数据化了，我们平常上网浏览的数据，我们的医疗、交通、购物数据，统统都被记录下来，这就是大数据的起源。在这个时候，我们每个人都成了一个数据产生者，数据贡献者。

4、月13日下午，南京邮电大学计算机学院、软件学院院长、教授李涛在CIO时代APP微讲座栏目作了题为《大数据时代的数据挖掘》的主题分享，深度诠释了大数据及大数据时代下的数据挖掘。众所周知，大数据时代的大数据挖掘已成为各行各业的一大热点。

5、大数据下的数据挖掘 数据挖掘：在大型数据库中，通过分析发现有用信息的过程。在前篇文章中说到大数据的存储等问题，面临新的数据集带来的问题时，传统的数据分析技术往往会遇到很多实际困难。下面我们来说一下具体的问题。

6、大数据的核心：数据挖掘。从头至尾我们都脱离不了数据挖掘。

数据挖掘在管理会计中的重要意义

推动管理会计方法的创新均具有重要意义 数据挖掘是从数据当中发现趋势和模式的过程，它融台r现代统计学、知识信息系统、机器学习、决策理论和数据库管理等多学科的知识。

及时掌控数据指标，促进企业决策流程：增进企业的资讯整合与资讯分析的能力，汇总公司内、外部的资料，整合成有效的决策资讯，让企业经理人大幅增进决策效率与改善决策品质。

数据挖掘（Data Mining）就是从大量数据中发现潜在规律、提取有用知识的方法和技术。因为与数据库密切相关，又称为数据库知识发现（Knowledge Discovery in Databases，KDD） ，就是将高级智能计算技术应用于大量数据中，让计算机在有人或无人指导的情况下从海量数据中发现潜在的，有用的模式（也叫知识）。

提升企业决策的准确性和效率：数据挖掘可以帮助企业获得更深层次的知识，提高决策的准确性和效率。提高企业的竞争力：数据挖掘可以帮助企业了解市场变化和竞争对手的策略，从而调整自己的策略，提高企业的竞争力。总之，数据挖掘是企业提高决策准确性和效率，降低运营成本，增加收入的重要工具。

照镜”，而后我们要做的是“正衣冠”。数据挖掘，主要是通过收集已有数据，作为参考依据，该工作看似繁琐，却十分重要，想要收集到真是想要的有用数据是相对比较难得一件事情。数据分析，是对发掘数据进行分析，当然不同的目的分析维度不同，所需要的数据基础也不相同，大体都是为了“正衣冠”。

用数据挖掘的方法如何帮助决策者进行决策?

对原始数据进行清洗、集成、转换和归约等处理，以消除噪声、处理缺失值、统一数据格式等，为后续分析做准备。特征选择和提取确定对分析有意义的特征，并使用各种算法和技术从原始数据中提取出这些特征。

决策支持系统： 企业可以使用大数据决策支持系统来帮助决策者更好地利用数据进行决策。这种系统可以帮助决策者更好地了解数据，并且可以提供建议来帮助决策。这些方法都需要大量的数据支持，需要对数据进行清洗，处理和建模，并且需要一系列技术支持，如：数据挖掘、机器学习、数据可视化等。

尽管数据挖掘与传统分析在方法上有别，前者更侧重于无假设的探索，寻找未知、有效且实用的信息，而OLAP则倾向于验证假设，使用演绎推理。两者相辅相成，挖掘出的结论需要通过OLAP的验证来确保其影响的可靠性。

聚类分析算法则是通过对数据的分类来帮助研究者更好地了解数据的结构和特征。这类算法如K均值聚类或层次聚类方法通过一定的相似度指标，将具有相似特征的数据聚集在一起，从而实现数据类别的划分。在商业分析中，通过聚类分析可以找出具有相似消费行为的客户群体，帮助企业进行精准营销。

通过数据挖掘建立知识模型以提供决策支持信息 IT系统正在发挥更大的价值，因为它可以帮助您通过信息集成来提供决策参考信息。过去，有一个术语称为KDD（知识发现）。随着互联网信息内容的丰富和以及各大例如亿信华辰BI软件等公司的发展，网络信息的价值和有效性也在增加。