数据 挖掘的定义是从海量的数据中寻找带有意义的模式或知识。数据挖掘，数据挖掘:根据函数的类型和数据的特点选择相应的算法，数据 挖掘《现代企业管理与分析》意义？图形、图像、视频、音频等，)2) 数据 挖掘分类以上七种分析方法数据 挖掘可分为两类:直接数据，间接-2挖掘直接-2挖掘目标是利用可用的数据建立模型，这个模型对剩余的有用。
数据挖掘(数据挖掘)，即从大量的数据仓库或其他信息库中。1) 数据 挖掘可以做以下七种不同的事情(分析方法):数据 挖掘分类、估计、预测、亲和分组或关联规则、聚类、描述和可视化、复杂性数据类型
图形、图像、视频、音频等。)2) 数据 挖掘分类以上七种分析方法数据 挖掘可分为两类:直接数据。间接-2挖掘直接-2挖掘目标是利用可用的数据建立模型，这个模型对剩余的有用。indirect数据挖掘目标中没有选择具体变量，由模型描述；而是在所有变量之间建立一种关系。
随着Da 数据的发展越来越好，数据 挖掘已经成为未来的大趋势。数据 挖掘主要是利用未来的趋势和行为做出主动的、基础的知识决策。下面云南电脑培训将介绍数据 挖掘的功能。1.自动预测趋势和行为-2挖掘在大型数据数据库中自动查询预测信息。很久以前，大量的人工分析问题，可以快速直接的从数据本身得出结论。2.关联分析数据关联是一个重要的知识，可以在数据中找到。
相关性可分为简单相关性、时间相关性和因果相关性。其中云南IT培训发现关联分析的主要目的是找出数据 library中隐藏的网络。数据关联库中数据有时未知，有时已知，有时不确定，所以关联分析产生的规则具有可信度。第三，cluster 数据数据库中的记录可以用意义分成一系列子集，即聚类。聚类可以提高人们对客观现实的认识，是概念描述和偏差分析的前提。
3、什么是 数据 挖掘?数据挖掘是从大量数据中提取潜在的、有价值的知识(模型或规则)的过程。1.数据 挖掘我能怎么办？1) 数据 挖掘可以做以下六种不同的事情(分析方法):分类、估计、预测、亲和分组或关联规则、聚类、描述和可视化(描述和V可视化)2) 数据 挖掘以上六种分析方法数据 -0可以分为两类:直接间接-2挖掘直接-2挖掘目标是利用可用的数据建立模型，这个模型对剩余的有用。
