数据挖掘 定义,简述数据挖掘的定义

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数据挖掘是从大量不完整的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐藏的、但潜在有用的信息和知识的过程。数据 挖掘的流程是:定义问题:明确定义出具业务问题并确认数据 -0。数据编制:数据编制包括:选择数据-提取自大数据库和数据仓库目标。数据预处理-执行数据再处理，包括检查数据的完整性和数据的一致性，去噪，填充缺失字段和删除无效-2。

20世纪90年代，随着数据 library系统的广泛应用和网络技术的飞速发展，数据 library技术也进入了一个全新的阶段，即从过去只管理一些简单的数据发展到管理各种计算机生成的图形、图像和影像。数据图书馆不仅为我们提供了丰富的信息，而且呈现出明显的海量信息特征。在信息爆炸的时代，海量信息给人们带来了很多负面影响。最重要的是有效信息难以提取，无用信息过多必然产生信息距离(信息状态转移距离)，这是对一个事物的信息状态转移所遇到的障碍，以及有用知识的流失的度量。

因此，人们迫切希望对海量的数据进行深入分析，发现并提取其中隐藏的信息，以便更好地利用这些数据。但是，仅凭数据数据库系统的输入、查询和统计功能，我们无法发现数据中存在的关系和规律，无法根据现有的数据预测未来的发展趋势，更不需要挖掘。数据 挖掘技术就是在这样的条件下应运而生的。

数据挖掘(数据挖掘)是从大量的数据中发现潜在规律，提取有用知识的方法和技术。因为它与数据 library关系密切，所以又叫数据knowledge discovery indatabases(KDD)，就是将先进的智能计算技术应用于大量的数据，使计算机在有指导或无指导的情况下，从海量的/中学习。

从这个角度来说，数据 挖掘就是BI(商业智能)。但是，用专业术语来说，数据 挖掘(数据挖掘)是指:源数据经过清洗和转换后适合挖掘。数据 挖掘知识以这种固定的形式进行提炼数据集，最后以合适的知识模型用于进一步的分析和决策。从这个狭隘的角度来看，我们可以定义:数据挖掘是从特定的形式中提取知识的过程数据。

数据挖掘基于数据图书馆学、机器学习、人工智能、现代统计学这些快速发展的交叉学科在很多领域都有应用。涉及到很多算法，比如机器学习衍生的神经网络和决策树，基于统计学习理论的支持向量机，分类回归树，相关分析等。数据挖掘of定义是从海量数据中寻找有意义的模式或知识。大数据是今年提出的，也是被媒体忽悠的概念。有三个重要特点:数据数量大，结构复杂，数据更新速度快。

数据挖掘是指通过算法搜索隐藏在大量数据中的信息的过程。数据 挖掘是一种从大量数据中寻找潜在有用信息的技术，很神秘。其实还有数学定义，简单来说就是找一个表达式。数据 挖掘表示要找出一件事情中的具体问题，需要对其进行分析数据，挖掘 数据。

数据 挖掘概念总结数据挖掘又名KDD(知识发现)来自数据图书馆。KDD一词最早出现在1989年8月举行的第11届国际联合人工智能大会上。随后，在1991年、1993年和1994年举行了KDD研讨会，汇集了来自各个领域的研究人员和应用程序开发人员，重点讨论数据统计学、海量数据分析算法、知识表示和知识应用。

1998年在美国纽约召开的第四届知识发现和数据 挖掘国际会议，不仅有学术讨论，还有30多家软件公司展示了他们的数据 挖掘软件产品，其中很多已经在北美和欧洲。一、数据 挖掘1.1、数据 挖掘的历史是什么近十年来，人们利用信息技术生产和收集数据的能力有了很大的提高。

1989定义以后支持任意维度和指标的切换，可以自由分析已有的表样切换字段。分类就是在一组类别标签已知的样本中训练一个分类器，使其能够对一些未知样本进行分类，分类算法的分类过程是建立一个分类模型来描述预先确定的数据集合或概念集合，通过分析属性所描述的数据库元组来构造模型。