数据挖掘(Data Mining,简称DM)是一种从大量数据中提取有用信息和知识的过程。它涉及数据预处理、模式识别、统计分析、机器学习等多个方面。数据挖掘的核心目标是发现隐藏在数据中的模式和关系、预测未来趋势、支持决策制定。其中,发现隐藏的模式和关系是最关键的一点,因为这能够帮助企业识别潜在的商业机会和风险。例如,...
数据挖掘(Data Mining,简称DM)是从大量数据中提取有价值信息和知识的过程。它通过使用统计学、机器学习、数据库技术等方法,分析数据集中的模式、趋势和关联关系,以识别潜在的商业机会或科学发现。DM不仅仅是对数据的简单分析,它还涉及到数据的清洗、处理、建模和验证等多个步骤。 在数据挖掘的过程中,常用的技术包括分...
数据挖掘(Data Mining, DM),又译为资料探勘、数据采矿,是数据库知识发现(Knowledge-Discovery in Databases,简称KDD)中的一个步骤。 数据挖掘是指从大量的数据中,通过特定算法搜索隐藏于其中信息的过程,这一过程不仅限于简单的数据汇总和查询,而是深入数据内部,揭示数据之间的关联、规律和趋势。 数据挖掘的具体定义和...
数据挖掘(Data Mining,DM),又译为资料探勘、数据采矿,是数据库知识发现(Knowledge-Discovery in Databases,简称KDD)中的一个步骤。以下是关于数据挖掘的详细解释: 一、定义 数据挖掘是指从大量的数据中,通过特定算法搜索隐藏于其中信息的过程。这一过程不仅限于简单的数据汇总和查询,而是深入数据内部,揭示数据之间的...
(1)数据挖掘(简称DM):顾名思义就是从超大型数据库或数据仓库中搜索有用的商业信息的过程。 (2)应用: ①零售和销售业:预测销售,确定库存量和分销计划等。 ②银行业:预测坏账、信用卡欺诈、新信用卡用户等。 ③航空公司:捕捉客户经常去的地方和那些中途转机的乘客的最终目的地,这样航空公司就可以识别那些尚未开辟...
数据挖掘网格是一种数据挖掘（DM）与网络计算技术的有机结合。数据挖掘网格是通过共享的解决方案、算法、计算、数据、存储服务来解决可靠和可扩展的数据挖掘智能分析任务的系统。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...
数据挖掘(Data Mining,DM)就就是从大量的、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,但又就是潜在有用的信息与知识的过程。具体应用:零售业与销售业:预测销售,确定库存量与分销计划等。市场营销:对客户的人口统计信息进行分类,以预测哪些客户将对推销的商品的邮件作...
什么是数据挖掘 (DM 与DW 、OLAP、CRM 的区别) 什么是数据挖掘 数据挖掘(Data Mining),又称为数据库中的知识发现(Knowledge Discovery in Database, KDD),就是从大量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程,简单的说,数据挖掘就是从大量数据中提取或“挖掘”知识。
DM数据挖掘是指通过应用各种算法和技术,从大量数据中提取出有用的信息和知识。它的核心概念包括:数据预处理、模式识别、知识发现、数据分析、预测建模、关联规则。在这些核心概念中,数据预处理是非常重要的一环,因为原始数据往往包含噪音、不完整或不一致的数据,因此需要进行清洗、集成、转换和减少等步骤。数据预处理的...