数据挖掘的定义韩家炜 数据挖掘的定义是什么？

什么是数据挖掘？数据挖掘怎么做啊？ 数据挖掘简单地说就是，在大型数据库中，自动发现有用信息的过程，加以分析。其中数据库中的知识发现是重要的环节，也就是人们说的KDD，knowledge discovery in database。网舟科技在数据分析与可视化方面有自己独特的见解与心得，专注美国Adobe数据产品的实际应用分析。2KDD是什么其实就是一个数据处理的过程，从输入数据开始，进行预处理工作，包括特征选择，维归约规范化和选择数据子集等等，随后进行分析和挖掘，再经过处理，例如模式过滤，可视化，模式表示等，最后形成可用信息的过程。3数据挖掘要解决什么问题具体的讲主要是以下几个，首先是数据的可伸缩性，提高或改变数据的可伸缩度。其次是解决数据高维性的问题。处理异种数据和复杂数据。解决数据所有权与分布问题。对非传统的分析进行合理处理。4数据挖掘的任务其实主要包括四个大块，可以独立运行，也可以联合操作，分别是聚类分析，预测建模，关联分析，异常检测。聚类分析实用的技术包括K均值，凝聚层次聚类，dbscan，簇评估等，主要目的是通过基于原型，密度，图等的聚类，发现其间的关系。预测建模则更多的是一种可视化角度分析方法，利用分类，回归等方法，来建立模型解决问题。关联分析。数据挖掘的概念和原理是什么 数据挖掘概述数据挖掘又称数据库中的知识发现（Knowledge Discover in Database，KDD），是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭copy示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。数据挖掘的定义1.技术上的定义及含义数据挖掘（Data Mining）就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，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。这个定义包括好几层含义：数据源必须是真实的、大量的、含噪声的；发现的是用户感兴趣的知识；发现的知识要可接受、可理解、可运用；并不要求发现放之四海皆准的知识，仅支持特定的发现问题。与数据挖掘相近的同义词有zhidao数据融合、人工智能、商务智能、模式识别、机器学习、知识发现、数据分析和决策支持等。数据挖掘的基本过程和主要步骤数据挖掘中分类的定义是什么 1989年以后定义为支持任意维度和指标的切换，可以对已有的表样切换字段来进行自由分析。任意维度和指标切换的功能保障了当查看分析的人员在查看分析时，如果针对已有的表样。数据挖掘的概念？ 数据挖掘(Data Mining，简称DM)，简单地讲就是从大量数据中挖掘或抽取出知识，数据挖掘概念的定义描述有若干版本，以下给出一个被普遍采用的定义描述：数据挖掘，又称为数据库中知识发现(Knowledge Discovery from Database，简称KDD)，它是一个从大量数据中抽取挖掘出未知的、有价值的模式或规律等知识的复杂过程。整个知识挖掘(KDD)过程是由若干挖掘步骤e69da5e6ba907a686964616f31333332643831组成，而数据挖掘仅是其中的一个主要步骤。整个知识挖掘的主要步骤有：数据清洗(data clearning)，其作用就是清除数据噪声和与挖掘主题明显无关的数据；数据集成(data integration)，其作用就是将来自多数据源中的相关数据组合到一起；数据转换(data transformation)，其作用就是将数据转换为易于进行数据才它掘的数据存储形式；数据挖掘(data mining)，它是知识挖掘的一个基本步骤，其作用就是利用智能方法挖掘数据模式或规律知识；模式评佑(pattern evaluation)，其作用就是根据一定评估标准interesting measures)从挖掘结果筛选出有意义的模式知识；知识表示(knowledge presentation)，其作用就是利用可视化和知识表达技术，向用户展示所挖掘出的相关知识。简述数据挖掘的商业定义。 参考答案：数据挖掘按企业既定业务目标，对大量的企业数据进行探索和分析，揭示隐藏的、未知的或验证已知的规律性，并进一步将其模型化的先进有效的方法。

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