本文綜述了資料探勘的應用及發展趨勢

Finebi資料探勘有乙個內建的決策樹模型，支援使用各種型別的值**離散化值（文字或離散化值，時間）。 從模型訓練中獲得的決策樹是結果的基礎。

一句話：大資料時代已經到來，網際網絡革命即將開始......

根據資料探勘工具的發展歷史，簡要描述了資料探勘系統的未來趨勢。

各位朋友，資料探勘工具或工具的未來趨勢如下：1大資料時代的深度學習：

從大資料中提取有用的資訊需要資料探勘工具。 未來，深度學習將成為資料探勘系統的主要技術。 通過機器學習，系統將能夠自動處理和分析大量資料，為企業和科學家提供更準確的結論。

2.分析和實時：資料探勘系統將越來越多地用於分析和實時。

這些系統將監測和分析資料，以了解未來的趨勢和情況。 如今，這些系統已廣泛用於金融市場分析，並越來越多地用於銷售、商業智慧型、市場情報和醫療保健。 3.

自然語言處理與情感分析：隨著人工智慧技術的快速發展，資料探勘系統將越來越多地用於自然語言處理和情感分析。 這些系統將能夠解析人類語言並快速找到相關資料，以更好地了解客戶的情緒和需求。

4.增強人類智慧型：資料探勘系統將越來越多地隱含地整合人類智慧型。

通過利用人類智慧型，系統將能夠提高其準確性和價值。 這包括利用人類的靈感來開發新的演算法和方法，以及利用人類的經驗來快速分析和解釋資料。

商業智慧型致力於幫助企業發現和解決存在的問題，模擬1989年後成立的企業未來發展，協助企業及時調整戰略做出更好的決策，增強企業的可持續競爭力。

層次分析過程、回歸、聚類、神經網路、貪婪演算法、主成分分析、因子分析、灰度**等。

資料分析的目的與資料探勘不同，資料分析有乙個明確的分析組，即對組進行分、分、組合等各個維度來發現問題，而資料探勘的目標群體是不確定的，我們需要更多地從資料的內部連線來分析， 從而結合業務、使用者和資料進行更深入的解讀。

資料分析與資料探勘不同，一般來說，資料分析是基於客觀資料進行持續驗證和假設，而資料探勘沒有假設，但你也必須根據模型的輸出給出你的判斷標準。

分析框架（假設）+客觀問題（資料分析）=結論（主觀判斷）。

資料越多，模型越準確，變數越多，資料之間的關係越清晰。

資料分析更依賴於業務知識，資料探勘更注重技術的實現，對業務的要求略有降低，資料探勘往往需要更大的資料量，而資料量越大，對技術的要求就越高，需要更強的程式設計能力、數學能力和機器學習能力。 從結果的角度來看，資料分析更注重結果的呈現，需要結合業務知識進行解讀。 資料探勘的結果是乙個模型，通過該模型分析整個資料的規律，一次性實現對未來最好的結果，例如判斷使用者的特徵以及使用者適合什麼樣的營銷活動。

顯然，資料探勘比資料分析更深入一些。 資料分析是將資料轉化為資訊的工具，而資料探勘是將資訊轉化為認知的工具。

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）。 資料探勘一般是指自動搜尋隱藏在海量資料中的具有特殊關係的資訊的過程。

並非所有資訊發現任務都被視為資料探勘。 例如，使用資料庫管理系統查詢單個記錄，或使用網際網絡搜尋引擎查詢特定網頁，都是資訊檢索領域的任務。 雖然這些任務很重要，並且可能涉及使用複雜的演算法和資料結構，但它們在很大程度上依賴於傳統的計算機科學技術和資料的獨特特徵來建立有效組織和檢索資訊的索引結構。

儘管如此，資料探勘技術也被用於增強資訊檢索系統的能力。

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資料探勘的概念：

資料探勘是利用數學、統計學、人工智慧和機器學習領域的科學方法，從大量不完整、嘈雜、模糊和隨機的資料中提取隱式、未知和潛在價值模型的過程。

資料探勘與傳統資料分析方法（查詢、報表、統計、線上分析處理（OLAP））的本質區別在於，資料探勘挖掘資訊，發現嘈雜的廣度，而沒有明確的假設。 資料探勘得到的模式有三個特徵：隱式、不可預測性和潛在價值。