什么是数据挖掘 其功能是什么

1. 什么是数据挖掘 其功能是什么

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。
数据挖掘的流程是：

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。

2. 什么是数据挖掘，或数据挖掘的过程是什么

        CRISP-DM (cross-industry standard process for data mining)， 即为“跨行业数据挖掘标准流程”。        CRISP-DM 模型为一个KDD工程提供了一个完整的过程描述。该模型将一个KDD工程分为6个不同的，但顺序并非完全不变的阶段。        business understanding：即商业理解。 在第一个阶段我们必须从商业的角度上面了解项目的要求和最终目的是什么。 并将这些目的与数据挖掘的定义以及结果结合起来。        data understanding：数据的理解以及收集，对可用的数据进行评估。        data preparation：数据的准备，对可用的原始数据进行一系列的组织以及清洗，使之达到建模需求。        modeling：即应用数据挖掘工具建立模型。        evaluation：对建立的模型进行评估，重点具体考虑得出的结果是否符合第一步的商业目的。        deployment：部署，即将其发现的结果以及过程组织成为可读文本形式（数据挖掘报告）。

        从实践角度讲，数据挖掘的流程基本上和CRISP-DM标准过程一致，无非是几个步骤不断的反复。
        我比较喜欢对数据挖掘定义的一种描述：数据挖掘是利用业务知识从数据中发现和解释知识（或称为模式）的过程，这种知识是以自然或者人工形式创造的新知识。从中也可以看出，数据挖掘的基础是了解业务或找到熟悉业务的人，然后才是利用历史知识建立知识模式从而创造新知识。

        过程的边界并不明显，但是又有基本的依赖顺序。比如可行性分析需要数据评估，模型优化结果不明显又得回到数据分析阶段，数据的分析和准备都得依赖ETL。
每个步骤缺一不可，前面的步骤是后面的基础，后面的步骤依赖于前面所有步骤，根据情况可能跳回前面任何一个步骤。

3. 数据挖掘的概念和原理是什么

数据挖掘概述
数据挖掘又称数据库中的知识发现（Knowledge Discover in Database，KDD），是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。
数据挖掘的定义
1.技术上的定义及含义
数据挖掘（Data Mining）就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，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。这个定义包括好几层含义：数据源必须是真实的、大量的、含噪声的；发现的是用户感兴趣的知识；发现的知识要可接受、可理解、可运用；并不要求发现放之四海皆准的知识，仅支持特定的发现问题。
与数据挖掘相近的同义词有数据融合、人工智能、商务智能、模式识别、机器学习、知识发现、数据分析和决策支持等。
数据挖掘的基本过程和主要步骤

4. 数据挖掘的目的是什么呢

很多人会问：数据挖掘的目的是什么呢？我们总结数据挖掘主要有以下三个目的：
  
 　　（1）把握趋势和模式；通过分析网购交易的记录数据、呼叫中心内的投诉数据、顾客满意度的调查数据、购物数据等，可以把把握顾客的购买意愿和类型、投诉的种类等信息。数据挖掘工具(方法)中神经网络、购物篮分析，粗糙(Rough)集、对应分析(双尺度法)、主成分分析、聚类分析等。
  
      （2）预测；利用数万个数据进行预测，最有效的方法是神经网络法，它是具有强大功能的工具，即使数据是非线性关系也无妨。伹缺点是，需要大量数据并且因子分析的功能弱。利用数十个、数百个数据进行预测(和因子分析)的方法有回归分析、判别分析、逻辑回归分析、数量化理论I、数量化理论II等，另外，预测时间序列数据的方祛有灰色理论、最近邻法、霍尔特(Holt)法、指数平滑法、移动平均祛、博克斯-詹金斯(Box-Jenkins)法(ARIMA模型)、数量化理论I等。
  
 　　（3）求最优解。在多种约束条什下，要实现利益最大化或者成本最小化，应该怎样求解参数(未知参数)呢?使用Excel的规划求解可以轻松地解决这个问题。
  
 　　这三点就是数据挖掘的主要目的，希望对您对数据挖掘的认识有所帮助。

5. 数据挖掘的作用是什么?

定义问题
在开始常识发现之前最先的也是最重要的要求便是了解数据和事务问题。有必要要对方针有一个清晰明确的界说，即决定究竟想干什么。
树立数据发掘库
树立数据发掘库包含以下几个进程：数据搜集，数据描述，挑选，数据质量评价和数据清理，合并与整合，构建元数据，加载数据发掘库，维护数据发掘库。
剖析数据
剖析的意图是找到对猜测输出影响最大的数据字段，和决定是否需求界说导出字段。假如数据集包含成百上千的字段，那么阅读剖析这些数据将是一件非常耗时和累人的工作，这时需求挑选一个具有好的界面和功能强大的工具软件来帮忙你完结这些工作。
准备数据
这是树立模型之前的最后一步数据准备工作。能够把此进程分为四个部分：挑选变量，挑选记载，创立新变量，转化变量。
树立模型
树立模型是一个反复的进程。需求仔细考察不同的模型以判别哪个模型对面对的商业问题最有用。先用一部分数据树立模型，然后再用剩余的数据来测验和验证这个得到的模型。有时还有第三个数据集，称为验证集，因为测验集可能受模型的特性的影响，这时需求一个独立的数据集来验证模型的准确性。
评价模型
模型树立好之后，有必要评价得到的成果、解释模型的价值。从测验集中得到的准确率只对用于树立模型的数据有意义。在实践应用中，需求进一步了解错误的类型和由此带来的相关费用的多少。
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6. 数据挖掘，什么是数据挖掘

数据挖掘（Data mining），又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现（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（属于Association rule learning）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（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。
数据挖掘实际应用功能可分为三大类六分项来说明：Classification和Clustering属于分类区隔类；Regression和Time-series属于推算预测类；Association和Sequence则属于序列规则类。
当前数据挖掘应用主要集中在电信、零售、农业、网络日志、银行、电力、生物、天体、化工、医药等方面。看似广泛，实际应用还远没有普及。而据Gartner的报告也指出，数据挖掘会成为未来10年内重要的技术之一。而数据挖掘，也已经开始成为一门独立的专业学科。
具体发展趋势和应用方向主要有：对知识发现方法的研究进一步发展，如对Bayes和Boosting方法的研究和提高；商业工具软件不断产生和完善，注重建立解决问题的整体系统，例如Weka等软件。
因此未来还有极大的发展空间。

7. 数据挖掘的概念是什么?

数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。


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(依靠过去的经验法则)和模式识别等诸多方法来实现上述目标。

8. 数据挖掘的定义是什么

数据挖掘（Data Mining）是指通过大量数据集进行分类的自动化过程，以通过数据分析来识别趋势和模式，建立关系来解决业务问题。换句话说，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。
原则上讲，数据挖掘可以应用于任何类型的信息存储库及瞬态数据（如数据流），如数据库、数据仓库、数据集市、事务数据库、空间数据库（如地图等）、工程设计数据（如建筑设计等）、多媒体数据（文本、图像、视频、音频）、网络、数据流、时间序列数据库等。也正因如此，数据挖掘存在以下特点：

（1）数据集大且不完整数据挖掘所需要的数据集是很大的，只有数据集越大，得到的规律才能越贴近于正确的实际的规律，结果也才越准确。除此以外，数据往往都是不完整的。（2）不准确性数据挖掘存在不准确性，主要是由噪声数据造成的。比如在商业中用户可能会提供假数据；在工厂环境中，正常的数据往往会收到电磁或者是辐射干扰，而出现超出正常值的情况。这些不正常的绝对不可能出现的数据，就叫做噪声，它们会导致数据挖掘存在不准确性。（3）模糊的和随机的数据挖掘是模糊的和随机的。这里的模糊可以和不准确性相关联。由于数据不准确导致只能在大体上对数据进行一个整体的观察，或者由于涉及到隐私信息无法获知到具体的一些内容，这个时候如果想要做相关的分析操作，就只能在大体上做一些分析，无法精确进行判断。而数据的随机性有两个解释，一个是获取的数据随机；我们无法得知用户填写的到底是什么内容。第二个是分析结果随机。数据交给机器进行判断和学习，那么一切的操作都属于是灰箱操作。
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