什么是数据挖掘（挖掘数据是什么意思）

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什么是数据挖掘

数据挖掘

(DataMining)

，又称为数据库中的知识发现

(KnowledgeDiscoveryinDatabase,KDD)

，

就是从大量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程，简单的说，数据

挖掘就是从大量数据中提取或“挖掘”知识。

并非所有的信息发现任务都被视为数据挖掘。例如，使用数据库管理系统查找个别的记录什么是数据挖掘，或通过

因特网的搜索引擎查找特定的

Web

页面，则是信息检索（

information

retrieval

）领域的任务。虽然这些

任务是重要的，可能涉及使用复杂的算法和数据结构，但是它们主要依赖传统的计算机科学技术和数据的

明显特征来创建索引结构，从而有效地组织和检索信息。尽管如此，数据挖掘技术也已用来增强信息检索

系统的能力。

数据挖掘的起源

为迎接前一节中的这些挑战，来自不同学科的研究者汇集到一起，开始着手开发可以处理不同数据

类型的更有效的、可伸缩的工具。这些工作建立在研究者先前使用的方法学和算法之上，在数据挖掘领域

达到高潮。特别地，数据挖掘利用了来自如下一些领域的思想：

(1)

来自统计学的抽样、估计和假设检验什么是数据挖掘，

(2)

人工智能、模式识别和机器学习的搜索算法、建模技术和学习理论。数据挖掘也迅速地接纳了来自其

他领域的思想，这些领域包括最优化、进化计算、信息论、信号处理、可视化和信息检索。

一些其他领域也起到重要的支撑作用。特别地，需要数据库系统提供有效的存储、索引和查询处理

支持。源于高性能（并行）计算的技术在处理海量数据集方面常常是重要的。分布式技术也能帮助处理海

量数据，并且当数据不能集中到一起处理时更是至关重要。

数据挖掘能做什么

1)

数据挖掘能做以下六种不同事情（分析方法）：

·分类

（

Classification

）

·估值（

Estimation

）

·预言（

Prediction

）

·相关性分组或关联规则（

Affinitygroupingorassociationrules

）

·聚集（

Clustering

）

·描述和可视化（

DescriptionandVisualization

）

·复杂数据类型挖掘

(Text,Web,

图形图像，视频，音频等

2)

数据挖掘分类

以上六种数据挖掘的分析方法可以分为两类：直接数据挖掘；间接数据挖掘