数据挖掘和数据分析。1、数据挖掘(Datamining)，也译为数据挖掘、数据挖掘。这是数据库知识发现的一步(KDD)。数据挖掘一般是指通过算法从大量数据中寻找隐藏信息的过程。数据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(依靠过去的经验规则)、模式识别等多种方法来实现上述目标。
在现实生活应用中，数据分析可以帮助人们做出判断，以便采取适当的行动。在统计学领域，有人把数据分析分为描述性统计分析、探索性数据分析和验证性数据分析；其中，探索性数据分析侧重于发现数据中的新特征，验证性数据分析侧重于对已有假设的证实或证伪。人工智能。
5、请问什么是数据挖掘?数据挖掘怎么样?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、未知的、但潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘流程:定义问题:明确定义业务问题，确定数据挖掘的目的。数据准备:数据准备包括:选择数据——从大型数据库和数据仓库目标中提取数据挖掘的目标数据集；数据预处理——数据再处理，包括检查数据的完整性和一致性、去噪、填充缺失字段、删除无效数据等。
结果分析:对数据挖掘的结果进行解释和评价，并转化为最终能被用户理解的知识。数据挖掘技术大致可以分为统计方法、机器学习方法、神经网络方法和数据库方法。统计方法可以细分为回归分析(多元回归、自回归等。)和判别分析(贝叶斯判别、CBR、遗传算法、贝叶斯信念网络等。神经网络方法可细分为:前向神经网络(BP算法等。)和自组织神经网络(自组织特征映射、竞争学习等。).
6、数据库挖掘(数据发掘的宝藏在当今的信息时代，数据已经成为一种宝贵的资源。随着互联网的普及和技术的发展，大量的数据不断产生和积累。然而这些数据对我们来说只是一堆杂乱无章的数字和文字。如果我们不能从中提取有价值的信息，那么这些数据就无法发挥其真正的价值。数据库挖掘的出现为我们揭开了数据背后的宝藏。什么是数据库挖掘？数据库挖掘是指从大量数据中发现隐藏的模式和规律的过程。
数据库挖掘的操作步骤数据库挖掘的过程一般包括以下步骤:1 .数据预处理是数据库挖掘的第一步，主要是对原始数据进行清理和整理。这包括去除噪声数据、处理缺失值和异常值以及消除重复等操作。数据预处理的目的是提高数据的质量和准确性，为后续的挖掘工作奠定基础。2.数据集成数据集成是将多个来源的数据进行集成和合并，形成统一的数据集。
7、数据挖掘概念数据挖掘的概念:数据挖掘是运用数学、统计学、人工智能、机器学习等领域的科学方法，从大量不完整、有噪声、模糊、随机的数据中提取隐藏的、未知的、潜在适用的模式的过程。数据挖掘与传统的数据分析方法(查询、报表、统计和联机分析处理(OLAP))的本质区别在于，数据挖掘是在没有明确假设的情况下挖掘信息，发现知识。
数据挖掘(英文:Datamining)也翻译为数据挖掘和数据挖掘。这是数据库知识发现(KDD)的一个步骤，数据挖掘一般是指从大量数据中自动寻找隐藏着特殊关系的信息的过程。数据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、专家系统和模式识别来实现上述目标。
