數(shù)據(jù)挖掘是什么？
數(shù)據(jù)挖掘是什么？
數(shù)據(jù)挖掘（Data Mining）是指通過(guò)大量數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類的自動(dòng)化過(guò)程，以通過(guò)數(shù)據(jù)分析來(lái)識(shí)別趨勢(shì)和模式，建立關(guān)系來(lái)解決業(yè)務(wù)問(wèn)題。換句話說(shuō)，數(shù)據(jù)挖掘是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的數(shù)據(jù)中提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識(shí)的過(guò)程。
數(shù)據(jù)挖掘是人工智能和數(shù)據(jù)庫(kù)領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)問(wèn)題，所謂數(shù)據(jù)挖掘是指從數(shù)據(jù)庫(kù)的大量數(shù)據(jù)中揭示出隱含的、先前未知的并有潛在價(jià)值的信息的非平凡過(guò)程。
數(shù)據(jù)挖掘是一種決策支持過(guò)程，它主要基于人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、模式識(shí)別、統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)據(jù)庫(kù)、可視化技術(shù)等，高度自動(dòng)化地分析企業(yè)的數(shù)據(jù)，作出歸納性的推理，從中挖掘出潛在的模式，幫助決策者調(diào)整市場(chǎng)策略，減少風(fēng)險(xiǎn)，作出正確的決策。
知識(shí)發(fā)現(xiàn)過(guò)程由以下三個(gè)階段組成：①數(shù)據(jù)準(zhǔn)備；②數(shù)據(jù)挖掘；③結(jié)果表達(dá)和解釋。數(shù)據(jù)挖掘可以與用戶或知識(shí)庫(kù)交互