什麼是資料探勘？ 資料探勘呢？

資料探勘是對觀察到的資料集（通常非常大）的分析，目的是發現未知的關係，並以資料所有者可以理解和重視的新方式總結資料。

使用基於計算機的方法（包括新技術）從資料中獲取有用知識的整個過程稱為資料探勘。

嚴格來說，資料探勘並不是乙個全新的領域，它相當多的“新瓶裝舊酒”。 構成資料探勘的三大支柱包括統計學、機器學習和資料庫等領域的研究，以及視覺化和資訊科學。 資料探勘包括回歸分析、判別分析、聚類分析和統計學中的置信區間、機器學習中的決策樹和神經網路、資料庫中的關聯分析和序列分析。

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資料探勘是提取隱藏在大量不完整、嘈雜、模糊和隨機資料中的潛在有用資訊和知識的過程，這些資訊和知識是人們事先不知道的。

資料探勘流程：

定義問題：明確定義業務問題並確定資料探勘的目的。

資料準備：資料準備包括：選擇大型資料庫和資料倉儲目標中的資料，提取目標資料集進行資料探勘; 資料預處理 進行資料再處理，包括檢查資料的完整性和資料的一致性、去噪、填充丟失的域、刪除無效資料等。

資料探勘：根據資料函式型別和資料特徵選擇相應的演算法，對純化後的資料集進行資料探勘。

結果分析：對資料探勘的結果進行解釋和評估，並將其轉化為使用者最終能夠理解的知識。

資料探勘的技術大致可分為：統計方法、機器學習方法、神經網路方法和資料庫方法。 統計方法，可細分為：

回歸分析（多元回歸、自回歸等）、判別分析（貝葉斯判別、CBR、遺傳演算法、貝葉斯信念網路等） 神經網路方法可細分為：前向神經網路（BP演算法等）、自組織神經網路（自組織特徵對映、競爭學習等）。

資料庫方法主要基於視覺化多維資料分析或OLAP方法，也有面向屬性的歸納方法。

1. 什麼是資料探勘？

資料探勘是利用數學、統計、人工智慧和神經網路等科學方法，如記憶推理、聚類分析、關聯分析、決策樹、神經網路、遺傳演算法等技術，從海量資料中挖掘隱含的、以前未知的、具有潛在價值的關係、模式和趨勢進行決策，並利用這些知識和規則建立決策支援的模型， 並提供最佳的決策支援方法、工具和流程。

資料探勘整合了各種學科和技術，功能多，目前主要功能如下：

1）分類：根據分析物件的屬性和特點，建立不同的類組來描述事物。例如：

銀行業根據以前的資料將客戶分為不同的類別，現在可以根據這些資料區分申請貸款的新客戶，以便採用相應的貸款計畫。

2）聚類：識別分析對的內部規則，並根據這些規則將物件劃分為若干類。例如，申請人分為高風險申請人、中風險申請人和低風險申請人。

3）關聯規則：關聯是當其他事物發生某些事情時發生的一種聯絡。比如，每天買啤酒的人也有可能買香菸，比例可以用協會的支援和可信度來形容。

4）**：掌握分析物件的發展規律，預見未來趨勢。例如：對未來經濟發展的判斷。

5）偏差檢測：對分析物件的少數極端特殊情況進行描述，揭示內部原因。例如：

銀行在100萬筆交易中，有500起欺詐案件，為了穩健運營，銀行必須發現這500起案件的內部因素，降低未來運營的風險。

當然，除了上面列出的一些功能以及時間序列分析等其他功能外，需要注意的是，資料探勘的各種功能並不是獨立存在的，而是相互關聯的，在資料探勘中發揮作用。

資料探勘（英文：data mining），也譯為資料探勘、資料探勘。 這是乙個資料庫知識發現（英語：

資料庫中的知識發現 （KDD）。 資料探勘通常是指從大量資料中通過演算法搜尋隱藏資訊的過程。

資料探勘通常與電腦科學相關聯，並且通過許多方法完成，例如統計、分析處理、情報檢索、機器學習、專家系統（依賴於過去的經驗法則）和模式識別。 望洲科技在資料分析和視覺化方面有著自己獨特的見解和經驗，專注於Adobe資料產品在美國的實際應用分析。

資料探勘通常與電腦科學相關聯，並通過多種方法完成，例如統計、分析處理、情報檢索、機器學習、專家系統（依賴於過去的經驗法則）和模式識別。

資料探勘是人工智慧和資料庫領域的乙個熱門話題，所謂資料探勘，是指從資料庫中的大量家族或猜測資料中揭示隱藏的、以前未知的、可能有價值的資訊的不平凡的過程。

資料探勘是一種決策支撐過程，它主要基於人工智慧、機器學習、模式識別、統計學、資料庫、視覺化技術等群體，對企業資料進行高度自動化的分析，進行歸納推理，從中挖掘出潛在的模式，幫助決策者調整市場策略，降低風險，做出正確的決策。

資料探勘是指從大量Wakan資料中通過演算法搜尋隱藏資訊的過程。 資料探勘通常與電腦科學聯絡在一起，春清通過統計、分析處理、智慧型檢索、機器學習、專家系統（依靠過去的經驗法則）和模式呼叫等多種方法實現了這一點。

資料探勘是從大量資料中自動發現模式、關聯、趨勢和隱藏資訊的過程。 它是乙個結合了統計學、機器學習、人工智慧和資料庫技術的跨學科領域。 資料探勘旨在通過分析和解釋資料來提取有用的知識，並用於決策支援和戰略規劃。

資料探勘通常涉及以下主要步驟：

1、資料採集：採集獲取需要分析的資料，可以是結構化資料（如資料庫），也可以是非結構化資料（如文字、影象、音訊）。

2、資料預處理：對原始資料進行清洗、整合、變換、縮減，消除雜訊，處理缺失值，統一資料格式等，為後續分析做準備。

3. 特徵選擇和特徵提取：識別對分析有意義的特徵，並使用各種演算法和技術從原始資料中提取這些特徵。

4、資料探勘演算法選擇：根據具體問題選擇合適的資料探勘演算法或模型，如聚類、分類、關聯規則、回歸、無決策策略樹、神經網路等。

5、資料模式發現：韓某盲目使用所選演算法對資料進行分析挖掘，發現模式、趨勢、關聯和異常。

6. 模型評估和解釋：評估挖掘模型的效能和準確性，並解釋分析結果以支援業務決策。

資料探勘在市場營銷、金融風險分析、客戶關係管理、醫療診斷、網路安全、社會分析等多個領域都有廣泛的應用。 它可以幫助組織從海量資料中識別有價值的資訊，為業務決策提供更好的證據和洞察力。