数据挖掘工作流程（数据挖掘的基本步骤及关键工作）

什么是数据挖掘?数据挖掘怎么做啊?

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。

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。

“运用基于计算机的方法，包括新技术，从而在数据中获得有用知识的整个过程，就叫做数据挖掘。”——《数据挖掘－－概念、模型、方法和算法》（Mehmed Kantardzic）“数据挖掘，简单地说，就是从一个数据库中自动地发现相关模式。

数据挖掘：根据数据功能的类型和和数据的特点选择相应的算法，在净化和转换过的数据集上进行数据挖掘。结果分析：对数据挖掘的结果进行解释和评价，转换成为能够最终被用户理解的知识。

大数据挖掘需要学习哪些技术大数据的工作

1、数据准备：开始收集数据，并对数据进行清洗、数据集成等操作，完成数据挖掘前的准备工作。模型建立：选择和应用各种数据挖掘模型，并进行优化，以便得到更好的分类结果。模型评估：对模型进行评价，并检查构建模型的每个步骤，确认模型是否实现了预定的商业目标。

2、大数据挖掘主要涉及以下四种： 关联规则关联规则使两个或多个项之间的关联以确定它们之间的模式。例如，超市可以确定顾客在买草莓时也常买鲜奶油，反之亦然。关联通常用于销售点系统，以确定产品之间的共同趋势。 分类我们可以使用多个属性来标记特定类别的项。

3、大数据挖掘技术涉及的主要内容有：模式跟踪，数据清理和准备，基于分类的数据挖掘技术，异常值检测，关联，聚类。

数据挖掘是什么?

1、数据挖掘概念综述数据挖掘又称从数据库中发现知识（KDD）、数据分析、数据融合（DataFusion）以及决策支持。KDD一词首次出现在1989年8月... 数据挖掘概念综述数据挖掘又称从数据库中发现知识（KDD）、数据分析、数据融合（Data Fusion）以及决策支持。

2、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。

3、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。数据挖掘流程：定义问题：清晰地定义出业务问题，确定数据挖掘的目的。

4、数据挖掘（Data Mining），就是从存放在数据库，数据仓库或其他信息库中的大量的数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程。

5、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。

6、数据挖掘（data mining，简称DM），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。

数据挖掘有哪些工作流程

1、数据准备数据准备包括：选择数据–在大型数据库和数据仓库目标中 提取数据挖掘的目标数据集；数据预处理–进行数据再加工，包括检查数据的完整性及数据的一致性、去噪声，填补丢失的域，删除无效数据等。数据挖掘根据数据功能的类型和和数据的特点选择相应的算法，在净化和转换过的数据集上进行数据挖掘。

2、爬虫抓取网络数据 真实的数据挖掘项目，一定是从获取数据开始的，除了通过一些渠道购买或者下载专业数据外，常常需要大家自己动手爬互联网数据，这个时候，爬虫就显得格外重要了。Nutch爬虫的主要作用是从网络上抓取网页数据并建立索引。

3、理解数据和数据的来源（understanding）。获取相关知识与技术（acquisition）。整合与检查数据（integration and checking）。去除错误或不一致的数据（data cleaning）。建立模型和假设（model and hypothesis development）。实际数据挖掘工作（data mining）。

4、建立数据挖掘库包括以下指衡几个步骤：数据收集，数据描述，选择，数据质量评估和数据清理，合并与整合，构建元数据，加载数据挖掘库，维护数据挖掘库。分析数据 分析的目的是找到对预测输出影响最大的数据字段，和决定是否需要定义导出字段。

电子政务数据挖掘有哪些主要过程

1、政府从网上获取信息，推进网络信息化。加强政府的信息服务，在网上设有政府自己的网站和主页，向公众提供可能的信息服务，实现政务公开。建立网上服务体系，使政务在网上与公众互动处理，即“电子政务”。将电子商业用于政府，即“政府采购电子化”。

2、大数据技术所处理的数据虽然数据密度较低， 但是， 当密度较低的数据被收拢在一起后， 通过科学的数据处理分析方法， 从零星的数据中寻找有用的信息， 并对该信息的价值进行深入挖掘。

3、主要包括：教育培训服务。就业服务。电子医疗服务。社会保险网络服务。公民信息服务。交通管理服务。公民电子税务。电子证件服务，即允许居民通过网络办理结婚证、离婚证、出生证、死亡证明等有关证书。云海政务OA电子公文办公自动化平台提供。

4、第五，要有复合型人才。电子政务的持续发展需要高端的复合型人才，人才的积累需要一个可持续发展过程，未来要以CIO制度为基础，推动人才的可持续发展。第要有集中统一的制度保障。

5、政府内电子政务（G2G）：这是上下级政府、不同地方政府、不同政府部门之间的电子政务。主要目的是打破机关组织部门的垄断和封锁，加速政府内信息的流转和处理，克服政府各部门相互推诿、扯皮现象，提高政府内部的行政效率。