什么是数据挖掘？

最新推荐文章于 2025-08-05 15:46:55 发布
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原文链接：http://www.cnblogs.com/jinyong/archive/2007/06/06/773581.html
　　数据挖掘(Data Mining)是指通过筛选存储在目录库中的大量数据来发现有用的相互关系、模式和趋势的过程。数据挖掘采用模式识别技术以及统计和数学技术。

转载于:https://www.cnblogs.com/jinyong/archive/2007/06/06/773581.html

什么是数据挖掘？数据挖掘到底在解决什么问题？
m0_64336780的博客
12-26 1万+
本文我将借助5W1H的思想来带你从整体上了解一下数据挖掘。比如什么是数据挖掘为什么要做数据挖掘在哪些场景下用数据挖掘怎么做数据挖掘第一个问题，什么是数据挖掘？这个问题看似很简单，但似乎也很难有一个明确的答案。如果非要给数据挖掘一个定义的话，那么我认为数据挖掘就是寻找数据中隐含的知识，并用于产生商业价值。也就是说它是我们在数据中，尤其是在大量的数据中找到一些有价值，甚至是非常有价值的东西的一种手段。
数据挖掘与知识发现第一章答案
weixin_53606817的博客
08-29 1081
数据挖掘与知识发现第一章答案
什么是数据挖掘？数据挖掘的目标是什么？
Chahot的博客
03-18 5559
数据挖掘绪论什么是数据挖掘数据挖掘要解决的问题是什么？数据挖掘的任务预测建模关联分析聚类分析异常检测 什么是数据挖掘 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。虽然这些任务非常重要，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，人们也在利用数据挖掘技术增强信息检索
数据挖掘教程：什么是数据挖掘？技术，工艺
南北极之间
07-11 2154
数据挖掘是从庞大的数据集中寻找潜在有用模式的过程。它是一种多学科技能，使用机器学习，统计学和AI来提取信息以评估未来事件的概率。从数据挖掘中获得的见解用于营销，欺诈检测，科学发现等。数据挖掘就是要发现数据之间隐藏的、未被怀疑的、以前未知但有效的关系。数据挖掘也称为数据中的知识发现（KDD），知识提取，数据/模式分析，信息收集等。可以对以下类型的数据执行数据挖掘数据挖掘实施过程让我们详细研究一下数据挖掘实施过程在此阶段，将建立业务和数据挖掘目标。在此阶段，将对数据执行健全性检查，以检查其是否适合数据挖掘目标。
什么是数据挖掘
changan
08-10 5498
数据挖掘
什么是数据挖掘？？
王者之峰
03-13 1851
数据挖掘从字面意思来看在于“数据”和“挖掘”。数据有很多属性，如类型、大小等，“挖掘”一般指挖掘有价值的“宝贝”，所以数据挖掘是指在比较多的数据中寻找数据的价值。
数据挖掘是什么？数据挖掘技术有哪些？
Leo的博客
06-09 1506
目前，数据挖掘已广泛应用于金融风控、电商推荐、医疗诊断等领域。随着大数据、人工智能技术的发展，其与联邦学习、图计算等技术的融合将愈发深入，在隐私保护、复杂关系分析等场景展现更大潜力，成为企业实现数据驱动决策、提升竞争力的核心手段。
数据挖掘是什么？
m0_62064241的博客
06-25 7419
数据挖掘
什么是数据挖掘，它的方式和目的是什么？
weixin_42577243的博客
02-16 1328
数据挖掘是一种从大量数据中提取有用信息和模式的过程。其目的是通过分析和探索数据，发现隐藏在数据中的模式、关联和趋势，以及预测未来事件或行为。数据挖掘常常被用于商业、科学和工程等领域，帮助人们做出更明智的决策。 数据挖掘的方式通常包括以下步骤： 问题定义：确定需要解决的问题或目标，例如预测销售量或识别欺诈行为。 数据收集：从各种数据源收集数据，包括结构化数据(如数据库)和非结构化数据(如文本或图像...
数据挖掘，到底是在挖掘什么？
Allen-
08-05 3676
数据挖掘：从数据洪流中提炼知识的艺术 在信息爆炸时代，数据挖掘作为一门多学科交叉的前沿技术，致力于将海量原始数据转化为可操作的智慧。它能处理结构化、半结构化与非结构化数据，通过频繁模式发现、分类聚类、深度学习等方法，挖掘出多维汇总、关联规则、异常检测等有价值的知识。从沃尔玛"尿布-啤酒"的经典案例到社交网络分析，数据挖掘已广泛应用于商业、科研和公共安全领域。这一技术涉及数据准备、清洗、模式挖掘、评估等完整流程，其最新发展如卷积神经网络、图神经网络等，正重塑计算机视觉和自然语言处理等多个领
什么是大数据挖掘？
李旭的博客
11-28 1171
数据挖掘(Data Mining)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。 数据挖掘对象 根据信息存储格式，用于挖掘的对象有关系数据库、面向对象数据库、数据仓库、文本数据源、多媒体数据库、空间数据库、时态数据库、异质数据库以及Internet等。 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...
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08-12
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价值投资的经典指南：《证券分析》第六版解析
08-12
《证券分析》第六版是价值投资领域的经典之作，由本杰明·格雷厄姆和大卫·多德合著。本书不仅回顾了1934年首次出版时的理论框架，还结合现代金融市场进行了深入探讨。书中涵盖了从基本概念到具体应用的广泛内容，包括内在价值的概念、定量与定性分析、投资与投机的区别等。第六版新增了许多当代顶尖价值投资者的评论文章，为读者提供了宝贵的实际操作经验和市场洞见。此外，书中还详细讨论了固定收益投资、优先股和其他高级证券的选择标准，并强调了信息来源的重要性。通过对历史案例的分析，本书帮助读者理解如何在不确定的市场环境中做出明智的投资决策。
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08-12
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中央空调冷水机组程序与模糊控制标准程序 核心版
08-12
中央空调系统的智能化控制程序，特别是冷水机组与锅炉制热的标准化模糊控制管理。文章阐述了如何通过模糊控制技术根据需求和制冷量动态调整冷水机组、冷冻泵和冷却泵的运行状态，确保设备的均衡磨损和自动切换功能。此外，文中还讨论了夏季和冬季不同季节的运行模式，强调了系统的灵活性和高效节能特性。为了提高系统的稳定性和可靠性，文章还提到了采用先进监控技术实时监测设备运行状态和能源消耗情况。 适合人群：从事暖通空调（HVAC）领域的工程师和技术人员，以及对智能控制系统感兴趣的读者。 使用场景及目标：适用于需要理解和应用中央空调智能化控制程序的专业人士，旨在帮助他们掌握如何通过标准化和模糊控制技术优化设备运行，提升能效并延长设备寿命。 其他说明：文章不仅提供了理论知识，还涉及具体的技术实现细节，有助于读者深入理解中央空调系统的运作机制及其未来发展方向。
碳交易机制下综合能源系统优化运行：需求响应与能源转换模型分析 · 需求响应
08-12
内容概要：本文探讨了在碳交易机制下，如何通过需求响应优化综合能源系统的运行。文中详细介绍了两种需求响应模型——价格型需求响应（基于价格弹性矩阵）和替代型需求响应（考虑电能和热能的相互转换），并提出了采用基准线法为系统分配碳排放配额的方法。此外，文章建立了以购能成本、碳交易成本及运维成本最小化的低碳优化运行模型，并通过四个典型场景验证了模型的有效性。 适合人群：从事能源管理和碳交易领域的研究人员和技术人员，以及对综合能源系统优化感兴趣的学者。 使用场景及目标：适用于希望深入了解碳交易机制与需求响应结合的研究者，旨在帮助他们掌握如何通过优化模型实现综合能源系统的低碳、高效运行。 其他说明：文章不仅提供了理论分析，还包括了一个简单的Python代码片段，用于计算购能成本，便于实际应用和进一步研究。
Qt步进电机上位机程序源代码详解：跨平台控制，支持串口、TCPUDP网络，继承与多态设计
08-12
内容概要：本文介绍了基于Qt库的步进电机上位机控制程序，该程序使用C/C++语言编写，支持串口、TCP和UDP三种通信端口，具备跨平台特性。程序不仅实现了步进电机的基本控制功能（如地址设置、速度设置、正反向控制），还提供了调试显示窗口、超时提醒、配置自动保存等功能。此外，程序通过类的继承与派生方式实现了多态功能，增强了移植性和灵活性。文中详细描述了开发环境、使用方法及各子功能模块的具体实现。 适合人群：从事嵌入式系统开发、自动化控制领域的工程师和技术人员，尤其是对Qt库有一定了解的开发者。 使用场景及目标：适用于需要对步进电机进行远程控制的应用场景，如工业自动化、机器人控制等领域。主要目标是提高步进电机控制的精度和效率，同时简化开发和调试过程。 其他说明：程序附带详细的注释、设计文档和使用说明，便于用户理解和二次开发。建议将源码放置于纯英文路径下进行编译和运行。
什么是数据挖掘？它的基本过程和主要步骤是什么？
04-20
数据挖掘是从大量数据中发现有用信息的过程，它的基本过程包括：数据采集、数据预处理、数据清洗、特征选择、模型构建、模型评价和模型应用。主要步骤包括：定义问题、收集数据、数据预处理、数据探索、模型选择与...
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