数据挖掘实际应用,数据挖掘实际应用案例

什么是数据挖掘?

1、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。

2、数据挖掘（Data Mining）的定义是通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术，主要有数据准备、规律寻找和规律表示3个步骤。数据挖掘的任务有关联分析、聚类分析、分类分析、异常分析、特异群组分析和演变分析等。

3、数据挖掘是一种利用技术和方法从大规模数据中揭示模式和关联、预测未来趋势的过程。数据挖掘通过运用统计学、机器学习和人工智能等技术方法，从数据中提取有用的信息和知识。

4、数据挖掘，在人工智能领域，习惯上又称为数据库中知识发现（Knowledge Discovery in Database， KDD）， 也有人把数据挖掘视为数据库中知识发现过程的一个基本步骤。

5、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。