數據挖掘之定義

大數據是2012的時髦詞匯，正受到越來越多人的關注和談論。大數據之所以受到人們的關注和談論，是因為隱藏在大數據后面超千億美元的市場機會。 大數據時代，數據挖掘是最關鍵的工作。以下內容供個人學習用，感興趣的朋友可以看一下。 智庫百科是這樣描述數據挖

　　大數據時代，數據挖掘是最關鍵的工作。以下內容供個人學習用，感興趣的朋友可以看一下。

　　智庫百科是這樣描述數據挖掘的“數據挖掘又稱數據庫中的知識發現，是目前人工智能和數據庫領域研究的熱點問題，所謂數據挖掘是指從數據庫的大量數據中揭示出隱含的、先前未知的并有潛在價值的信息的非平凡過程。數據挖掘是一種決策支持過程，它主要基于人工智能、機器學習、模式識別、統計學、數據庫、可視化技術等，高度自動化地分析企業的數據，做出歸納性的推理，從中挖掘出潛在的模式，幫助決策者調整市場策略，減少風險，做出正確的決策。

　　數據挖掘的定義

　　技術上的定義及含義

　　數據挖掘（Data Mining）就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應用數據中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。這個定義包括好幾層含義：數據源必須是真實的、大量的、含噪聲的；發現的是用戶感興趣的知識；發現的知識要可接受、可理解、可運用；并不要求發現放之四海皆準的知識，僅支持特定的發現問題。

　　與數據挖掘相近的同義詞有數據融合、人工智能、商務智能、模式識別、機器學習、知識發現、數據分析和決策支持等。

　　----何為知識從廣義上理解，數據、信息也是知識的表現形式，但是人們更把概念、規則、模式、規律和約束等看作知識。人們把數據看作是形成知識的源泉，好像從礦石中采礦或淘金一樣。原始數據可以是結構化的，如關系數據庫中的數據；也可以是半結構化的，如文本、圖形和圖像數據；甚至是分布在網絡上的異構型數據。發現知識的方法可以是數學的，也可以是非數學的；可以是演繹的，也可以是歸納的。發現的知識可以被用于信息管理，查詢優化，決策支持和過程控制等，還可以用于數據自身的維護。因此，數據挖掘是一門交叉學科，它把人們對數據的應用從低層次的簡單查詢，提升到從數據中挖掘知識，提供決策支持。在這種需求牽引下，匯聚了不同領域的研究者，尤其是數據庫技術、人工智能技術、數理統計、可視化技術、并行計算等方面的學者和工程技術人員，投身到數據挖掘這一新興的研究領域，形成新的技術熱點。

　　這里所說的知識發現，不是要求發現放之四海而皆準的真理，也不是要去發現嶄新的自然科學定理和純數學公式，更不是什么機器定理證明。實際上，所有發現的知識都是相對的，是有特定前提和約束條件，面向特定領域的，同時還要能夠易于被用戶理解。最好能用自然語言表達所發現的結果。

　　商業角度的定義

　　數據挖掘是一種新的商業信息處理技術，其主要特點是對商業數據庫中的大量業務數據進行抽取、轉換、分析和其他模型化處理，從中提取輔助商業決策的關鍵性數據。

　　簡而言之，數據挖掘其實是一類深層次的數據分析方法。數據分析本身已經有很多年的歷史，只不過在過去數據收集和分析的目的是用于科學研究，另外，由于當時計算能力的限制，對大數據量進行分析的復雜數據分析方法受到很大限制?，F在，由于各行業業務自動化的實現，商業領域產生了大量的業務數據，這些數據不再是為了分析的目的而收集的，而是由于純機會的（Opportunistic）商業運作而產生。分析這些數據也不再是單純為了研究的需要，更主要是為商業決策提供真正有價值的信息，進而

　　獲得利潤。但所有企業面臨的一個共同問題是：企業數據量非常大，而其中真正有價值的信息卻很少，因此從大量的數據中經過深層分析，獲得有利于商業運作、提高競爭力的信息，就像從礦石中淘金一樣，數據挖掘也因此而得名。

　　因此，數據挖掘可以描述為：按企業既定業務目標，對大量的企業數據進行探索和分析，揭示隱藏的、未知的或驗證已知的規律性，并進一步將其模型化的先進有效的方法。

聲明：本網頁內容旨在傳播知識，若有侵權等問題請及時與本網聯系，我們將在第一時間刪除處理。TEL:177 7030 7066 E-MAIL:11247931@qq.com