数据挖掘的概念?

发布网友 发布时间：2022-04-20 03:44

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热心网友 时间：2022-05-13 04:05

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热心网友 时间：2022-05-13 05:23

数据挖掘( Data Mining，简称DM)，简单地讲就是从大量数据中挖掘或抽取出知识，数据挖掘概念的定义描述有若干版本，以下给出一个被普遍采用的定义描述:
数据挖掘，又称为数据库中知识发现(Knowledge Discovery from Database，简称KDD)，它是一个从大量数据中抽取挖掘出未知的、有价值的模式或规律等知识的复杂过程。 整个知识挖掘(KDD)过程是由若干挖掘步骤组成，而数据挖掘仅是其中的一个主要步骤。整个知识挖掘的主要步骤有:
数据清洗(data clearning )，其作用就是清除数据噪声和与挖掘主题明显无关的数据;
数据集成(data integration )，其作用就是将来自多数据源中的相关数据组合到一起;
数据转换(data transformation )，其作用就是将数据转换为易于进行数据才它掘的数据存储形式;
数据挖掘(data mining )，它是知识挖掘的一个基本步骤，其作用就是利用智能方法挖掘数据模式或规律知识;
模式评佑( pattern evaluation )，其作用就是根据一定评估标准interesting measures)从挖掘结果筛选出有意义的模式知识;
知识表示(knowledge presentation )，其作用就是利用可视化和知识表达技术，向用户展示所挖掘出的相关知识。

热心网友 时间：2022-05-13 06:58

数据挖掘（英语：Data mining），又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现（英语：Knowledge-Discovery in Databases，简称：KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性的信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统和模式识别等诸多方法来实现上述目标。

并非所有的信息发现任务都被视为数据挖掘。例如，使用数据库管理系统查找个别的记录，或通过因特网的搜索引擎查找特定的Web页面，则是信息检索（information retrieval）领域的任务。虽然这些任务是重要的，可能涉及使用复杂的算法和数据结构，但是它们主要依赖传统的计算机科学技术和数据的明显特征来创建索引结构，从而有效地组织和检索信息。尽管如此，数据挖掘技术也已用来增强信息检索系统的能力。

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热心网友 时间：2022-05-13 08:49

数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。

数据挖掘流程：

定义问题：清晰地定义出业务问题，确定数据挖掘的目的。

数据准备：数据准备包括：选择数据–在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–进行数据再加工，包括检查数据的完整性及数据的一致性、去噪声，填补丢失的域，删除无效数据等。

数据挖掘：根据数据功能的类型和和数据的特点选择相应的算法，在净化和转换过的数据集上进行数据挖掘。

结果分析：对数据挖掘的结果进行解释和评价，转换成为能够最终被用户理解的知识。