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你務必要搞清楚的數據挖掘知識點
數據挖掘是指有組織有目的地收集數據、分析數據,并從這些大量數據提取出需要的有用信息,從而尋找出數據中存在的規律、規則、知識以及模式、關聯、變化、異常和有意義的結構。
數據挖掘是一種從大量數據中尋找存在的規律、規則、知識以及模式、關聯、變化、異常和有意義的結構的技術,是統計學、數據庫技術和人工智能技術等技術的綜合。
數據挖掘的本質
數據挖掘的本質就是尋找出數據中存在的規律、規則、知識以及模式、關聯、變化、異常和有意義的結構。
數據挖掘的學科聯系
數據挖掘是一門涉及面很廣的交叉學科,包括數理統計、人工智能、計算機等。涉及機器學習、數理統計、神經網絡、數據庫、模式識別、粗糙集、模糊數學等相關技術。
數據挖掘的價值、目的、作用
數據挖掘的價值
數據挖掘大部分的價值在于利用數據挖掘技術改善預測模型,產生學術價值、促進生產、產生并促進商業利益,一切都是為了商業價值(數據——>信息——>知識——>商業)。
數據挖掘的目的
數據挖掘的最終目的是要實現數據的價值,所以,單純的數據挖掘是沒有多大意義的。
數據挖掘的作用
從大量數據中尋找存在的規律、規則、知識以及模式、關聯、變化、異常和有意義的結構。
數據挖掘技術產生的背景
1. 數據正在以空前的速度增長,現在的數據是海量的大數據?,F在,不缺乏數據,但是卻面臨一個尷尬的境地——數據極其豐富,信息知識匱乏。
2. 海量的大數據已經遠遠超出了人類的理解能力,如果不借助強大的工具和技術,很難弄清楚大數據中所蘊含的信息和知識。重要決策如果只是基于決策制定者的個人經驗,而不是基于信息、知識豐富的數據,那么,這就極大地浪費了數據,也極大地給我們的商業、學習、工作、生產帶來不便和巨大的阻礙。所以,能夠方便、高效、快速地從大數據里提取出巨大的信息和知識是必須面對的,因此,數據挖掘技術應運而生。數據挖掘填補了數據和信息、知識之間的鴻溝。
3. 數據挖掘技術有助于實現從 DT(數據時代)向 KT(知識時代)轉變。
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湃??萍迹?/span>pisx.com)致力于在產品設計、制造、服務領域,為制造業客戶提供集成高效的信息技術解決方案和技術平臺,在CAD/CAE/CAM、產品生命周期管理PLM、數字化制造和仿真、ALM/SCM/SLM、物聯網IOT等領域提供解決方案以及規劃咨詢、實施推廣和定制開發服務。湃??萍寄壳皟H技術團隊超過140人規模,已服務于1000多家國內外知名企業,橫跨工業裝備、汽車、高科技電子、醫療設備、航空航天和國防等多個行業。
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