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1、数据挖掘是指从大量的数据中,通过统计学、人工智能、机器学习等方法,挖掘出未知的、且有价值的信息和知识的过程。数据挖掘主要侧重解决四类问题:分类、聚类、关联和预测,就是定量、定性,数据挖掘的重点在寻找未知的模式与规律。
2、数据挖掘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。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(依靠过去的经验法则)和模式识别等诸多方法来实现上述目标。
3、数据挖掘(Data Mining,简称DM),是指从大量的数据中,挖掘出未知的且有价值的信息和知识的过程。2 机器学习 与 数据挖掘 与数据挖掘类似的有一个术语叫做”机器学习“,这两个术语在本质上的区别不大,如果在书店分别购买两本讲数据挖掘和机器学习的书籍,书中大部分内容都是互相重复的。
4、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。换句话说,数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。
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1、数据挖掘:也就是data mining,是一个很宽泛的概念。字面意思就是从成吨的数据里面挖掘有用的信息。这个工作BI(商业智能)可以做,数据分析可以做,甚至市场运营也可以做。你用excel分析分析数据,发现了一些有用的信息,然后这些信息可以指导你的business,恭喜你,你已经会数据挖掘了。
2、数据挖掘:从海量数据中挖掘智慧的深度解析随着科技日新月异,数据挖掘在互联网时代的影响力犹如璀璨的明珠,它在数据分析和数据科学的领域中熠熠生辉。今天,让我们一起探索这个神秘而强大的领域。数据挖掘:知识发现的艺术/ 数据挖掘,本质上是通过科学方法从海量数据中挖掘出有价值的知识或洞察。
3、下面是维基百科的解释,可以参考 数据挖掘(英语:data mining)是一个跨学科的计算机科学分支 它是用人工智能、机器学习、统计学和数据库的交叉方法在相对较大型的数据集中发现模式的计算过程。数据挖掘过程的总体目标是从一个数据集中提取信息,并将其转换成可理解的结构,以进一步使用。
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