数据挖掘是人工智能和数据图书馆领域的热门话题。所谓数据 Mining是指从数据 Library中揭示隐藏的、以前未知的信息。数据挖掘是一个决策支持过程，主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据数据库、可视化技术等。它对企业的数据进行高度自动化的分析，进行归纳推理，从中挖掘潜在模式，帮助决策者。
4、工业互联网与大 数据应用是干什么的本教程的运行环境:windows7系统和DellG3电脑。工业互联网与大数据应用是指世界范围内的各种机器、设备群、设施、系统网络与先进的传感器、控制、软件应用相连接而形成的大规模网络。像磁共振成像设备、飞机发动机、电动汽车甚至电厂，这些都可以接入工业互联网。通过网络互联和大数据分析相结合，做出合理的决策，从而更有效地发挥每台机器的潜力，提高生产率。
简单来说就是把工业和互联网结合起来，然后和Da 数据，因为Da 数据现在真的很方便，所有的行业都可以用。为了提高效率，增加效益。工业互联网与大数据应用1的场景分析。加速产品创新客户与工业企业的互动和交易会产生大量的数据，挖掘和分析这些客户趋势数据可以帮助客户参与产品需求分析、产品设计等创新活动，为产品创新做出贡献。
5、大 数据技术及应用big 数据技术与应用半个世纪以来，随着计算机技术全面融入社会生活，信息爆炸已经积累到了开始引发变革的程度。21世纪是信息发展的时代。移动互联网、社交网络和电子商务极大地拓展了互联网的边界和应用范围，各种数据正在迅速扩大和变大。互联网(社交、搜索、电子商务)、移动互联网(微博)、物联网(传感器、智慧地球)、车联网、GPS、医学影像、安防监控、金融(银行、股市、保险)、电信(电话、短信)都在应运而生数据。
正如《纽约时报》在2012年2月的一篇专栏文章中所说，“大数据”的时代已经到来。在商业、经济和其他领域，决策将基于数据和分析，而不是基于经验和直觉。哈佛大学社会学教授加里？金说:“这是一场革命。庞大的/123，456，789-1/资源已经开启了各领域的量化进程，所有领域，无论是学术、商业还是政府，都将开启这一进程。”二、什么是big数据big数据(BigData)是指那些超过传统的数据 library系统处理能力的。
6、近年来哪些因素促进了 数据挖掘的广泛应用利用数据Mining数据常用的分析方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、网页挖掘等。从不同角度对它们进行了分析。1.分类就是在数据库中找出一组数据对象的共同特征，并根据分类模式将其划分到不同的类中。其目的是通过分类模型将数据库中的数据项映射到给定的类别。可应用于客户分类、客户属性和特征分析、客户满意度分析、客户购买趋势预测等。例如，一家汽车零售商根据客户对汽车的偏好将客户分为不同的类别，这样营销人员就可以直接将新车的广告宣传册邮寄给有这种偏好的客户，从而大大增加了商机。
