数据挖掘能（数据挖掘能解决什么问题）

本篇目录：

1、什么叫数据挖掘?2、数据挖掘能解决哪些问题?3、数据挖掘的六大主要功能4、数据挖掘能做什么5、数据挖掘的功能都有哪些?

什么叫数据挖掘?

1、数据挖掘（英语：Datamining），又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现（英语：Knowledge-DiscoveryinDatabases，简称：KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般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。

2、数据挖掘是从大量数据中自动发现模式、关联、趋势和隐藏信息的过程。它是将统计学、机器学习、人工智能和数据库技术相结合的交叉学科领域。数据挖掘旨在通过分析和解释数据来提取有用的知识，并用于预测、决策支持和战略规划。

3、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。

数据挖掘能解决哪些问题?

1、课程内容兼顾培养解决数据挖掘流程问题的横向能力以及解决数据挖掘算法问题的纵向能力。

2、(4)序列模式通过时间序列搜索出重复发生概率较高的模式，这里强调时间序列对挖掘结果的影响。(5)偏差检验数据库中的数据常有一些异常记录，从数据库中检测出这些偏差很有意义。

3、自动预测趋势和行为 数据挖掘在大型数据库中自动查询预测信息，在很早之前，大量的手工分析问题都可以快速和直接的从数据本身得到结论。关联分析 数据关联是数据中能够发现的一种重要知识。

4、数据挖掘技术可以解决牲畜疾病的预防、改进工艺参数、疾病诊断等问题。

5、大数据挖掘可以使混乱且无规则的数据变得清晰且具有高可用性 大数据具有两个典型特征，一个是大量数据，另一个是复杂的计算。与传统数据库相比，大数据的结构化程度，可用性，数据提取和数据清理都是一项繁重的工作。

6、分类问题 分类问题归于猜测性的问题，可是它跟普通猜测问题的差异在于其猜测的结果是类别(如A、B、C三类)而不是一个具体的数值(如5675)。

数据挖掘的六大主要功能

1、自动预测趋势和行为 数据挖掘在大型数据库中自动查询预测信息，在很早之前，大量的手工分析问题都可以快速和直接的从数据本身得到结论。关联分析 数据关联是数据中能够发现的一种重要知识。

2、数据挖掘的功能主要包括：自动预测趋势和行为、关联分析、分类和预测、聚类分析、异常检测、趋势与演化分析等 。

3、数据挖掘综合了各个学科技术，有很多的功能，当前的主要功能如下：数据总结：继承于数据分析中的统计分析。数据总结目的是对数据进行浓缩，给出它的紧凑描述。传统统计方法如求和值、平均值、方差值等都是有效方法。

4、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。

5、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。

6、被挖掘出来的信息，能够用于信息管理、查询处理、决策支持、过程控制以及许多其它应用。数据挖掘按其功能划分主要包括以下几类：(1) 分类分类是数据挖掘中应用的最多的方法。

数据挖掘能做什么

1、数据挖掘不仅能对过去的数据进行查询和遍历，并且能够对将来的趋势和行为进行预测，并自动探测以前未发现的模式，从而很好地支持人们的决策。被挖掘出来的信息，能够用于信息管理、查询处理、决策支持、过程控制以及许多其它应用。

2、可以利用大数据实现智能交通、环保监测、城市规划和智能安防。

3、数据挖掘的应用非常广泛，只要该产业有分析价值与需求的数据库，皆可利用数据挖掘工具进行有目的的发掘分析。

数据挖掘的功能都有哪些?

自动预测趋势和行为 数据挖掘在大型数据库中自动查询预测信息，在很早之前，大量的手工分析问题都可以快速和直接的从数据本身得到结论。关联分析 数据关联是数据中能够发现的一种重要知识。

数据挖掘综合了各个学科技术，有很多的功能，当前的主要功能如下：数据总结：继承于数据分析中的统计分析。数据总结目的是对数据进行浓缩，给出它的紧凑描述。传统统计方法如求和值、平均值、方差值等都是有效方法。

数据挖掘的技术，可分为：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，可细分为：回归分析（多元回归、自回归等）、判别分析（贝叶斯判别、CBR、遗传算法、贝叶斯信念网络等。

被挖掘出来的信息，能够用于信息管理、查询处理、决策支持、过程控制以及许多其它应用。数据挖掘按其功能划分主要包括以下几类：(1) 分类分类是数据挖掘中应用的最多的方法。

Reuteres是世界著名的金融信息服务公司，其利用的数据大都是外部的数据，这样数据的质量就是公司生存的关键所在，必须从数据中检测出错误的成分。

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