摘要:随着计算机技术的迅速发展和广泛应用，特别是数据库的普及，为企业的生产、经营和决策提供了更加可靠的数据支持和信息服务。其中，电网自动化是计算机应用的主要体现，给我国电力企业带来了巨大的经济效益和发展。本文对电网自动化数据挖掘及辅助决策进行了分析和研究。关键词:电网自动化数据挖掘中国地图分类号:TP2文献识别码:A文号:16723791(2012)06(c)002701近年来
数据库技术的应用也更加广泛。现在的数据库大多只处理数据的录入、统计和查询，处理后的信息只是数据库所包含的一部分信息，并不能有效地描述和预测数据的整体特征和发展趋势。data 挖掘技术的应用为电网自动化挖掘了更多有用的信息知识和模式，提供了更便捷的决策支持。
4、数据 挖掘的应用领域有哪些金融、医疗保健、营销、零售、制造、司法、工程和科学以及保险。简介:Data 挖掘，又译为数据挖掘和数据挖掘。这是数据库知识发现的一个步骤。Data 挖掘一般是指自动搜索大量数据中隐藏的具有特殊关系的信息的过程。Data 挖掘通常与计算机科学有关，通过统计学、联机分析处理、信息检索、机器学习、专家系统、模式识别等多种方法实现上述目标。
5、数据 挖掘的应用有哪些?data 挖掘成功应用的两个关键因素是:一个庞大完整的数据池和一个可以根据用户和行为拆分这个数据池的系统。下面举几个例子:1。某超市从每张收据的订单信息可以看出，平时买卫生纸的顾客也会买牙刷；平时买酸奶的顾客也会用手买两包面包。Data 挖掘目前在国内并不流行，就像屠龙术一样；Data 挖掘本身结合了统计学、数据库、机器学习、模式识别、知识发现等学科，并不是什么新技术。
数据挖掘应用的原因是大数据和云计算。比如阿尔法狗后台有几千台运行神经网络算法的计算机。数据的初始准备，也称为数据仓库。通常占总数据量挖掘项目工作量的70%左右。前期你需要做大量的数据清理和领域拓展。数据挖掘和报告呈现只占30%左右；Data 挖掘技术更适合业务人员学习(比技术人员学习业务效率更高)。
6、数据分析 挖掘的作用和 意义?data 挖掘只是一个工具和方法，看你想用在哪里，怎么用！里面有很多数学模型。你要根据数据的类型和想要达到的效果来建立模型，所以大部分的数据挖掘都花在了如何处理数据上！推荐你在网易公开课上看贾维汉的Data挖掘Concepts and Technology或者斯坦福大学的课程Data挖掘and Machine Learning，你会有更深入的了解。看你怎么想了，功能和意义一般来自需求，有人用你的东西，那你可以分析一下意义。
