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什么是数据挖掘?数据挖掘怎么做啊

1、数据挖掘是什么意思？数据挖掘是对大量数据集进行分类以识别趋势和模式并建立关系的自动化过程。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、数据挖掘任务 通常，数据挖掘任务分为下面两大类。预测任务。这些任务的目标是根据其他属性的值，预测特定属性的值。被预测的属性一 般称目标变量（targetvariable）或因变量（dependentvariable）， 而用来做预测的属性称说明变量（explanatoryvariable）或自变量（independentvariable）。描述任务。

3、除此以外，数据往往都是不完整的。（2）不准确性数据挖掘存在不准确性，主要是由噪声数据造成的。比如在商业中用户可能会提供假数据；在工厂环境中，正常的数据往往会收到电磁或者是辐射干扰，而出现超出正常值的情况。这些不正常的绝对不可能出现的数据，就叫做噪声，它们会导致数据挖掘存在不准确性。

4、数据挖掘（data mining），又称为数据库中的知识发现（knowledge discovery in database，kdd），就是从大量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程，简单的说，数据挖掘就是从大量数据中提取或“挖掘”知识。

什么是数据挖掘,或数据挖掘的过程是什么

1、OLAP分析过程是建立在用户对深藏在数据中的某种知识有预感和假设的前提下，是在用户指导下的信息分析和知识发现过程。智能化自动分析工具：为适应变化迅速的市场环境，就需要有基于计算机与信息技术的智能化自动工具，来帮助挖掘隐藏在数据中的各类知识。

2、我比较喜欢对数据挖掘定义的一种描述：数据挖掘是利用业务知识从数据中发现和解释知识（或称为模式）的过程，这种知识是以自然或者人工形式创造的新知识。从中也可以看出，数据挖掘的基础是了解业务或找到熟悉业务的人，然后才是利用历史知识建立知识模式从而创造新知识。

3、数据挖掘（Data Mining，简称DM），是指从大量的数据中，挖掘出未知的且有价值的信息和知识的过程。2 机器学习 与 数据挖掘 与数据挖掘类似的有一个术语叫做”机器学习“，这两个术语在本质上的区别不大，如果在书店分别购买两本讲数据挖掘和机器学习的书籍，书中大部分内容都是互相重复的。

4、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。

5、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。数据挖掘流程：定义问题：清晰地定义出业务问题，确定数据挖掘的目的。

根据涂子沛先生所讲,数据挖掘开始兴起于哪一年

1、【一】根据涂子沛先生所讲，数据挖掘开始兴起于1989年。【二】数据挖掘（英语：Data mining），又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现（英语：Knowledge-Discovery in Databases，简称：KDD）中的一个步骤。

2、问题二：根据涂子沛先生所讲，大数据的本质是数据的价值在增加对吗 2013年称为“大数据元年” 问题三：大数据的本质是数据的价值在增加 当然不对了，大数据的价值是把很多的数据进行分析和处理，得出有价值的数据，并不是数据价值的增加，以前那么多的数据都被人浪费了，现在是要把那么多的数据利用起来，产生价值。

3、毫无疑问，这是世界发展的需要，也是IT时代推动下的显著成效。就像以前IT时代的出现，就是社会发展到一定阶段出现的必然产物。因为要发展，传统的东西已经满足不了发展的需求了，所以，肯定会出现新的代替其发展的。大数据培训柠檬学院。