資料探勘：是一種通過數理模式來分析大量資料，以找出不同的客戶或市場劃分，分析出消費者喜好和行為的方法。可以描述為 ：是按企業既定業務目標，對大量的企業資料進行探索和分析，揭示隱藏的、未知的、或驗證已知的規律性，並進一步將其模型化的先進的有效的方法。
資料探勘（data mining）在技術上的定義是從大量的、不完全的、有雜訊的、模糊的、隨機的實際資料中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的，但又潛在有用資訊和知識的過程。
這個定義包含多層含義：
- 資料來源必須是真實的、大量的、含雜訊的
- 發現的是使用者感興趣的知識
- 發現的知識要可接受、可理解、可運用
- 並不要求放之四海而皆準，僅支援特定的問題
資料探勘的實際應用功能可分為3大類6項：classification和clustering屬於分類區隔類；regreesion和time-series forecasting屬於推算**類；association和sequence discovery則屬於序列規則類。
資料探勘 資料
對關注的屬性，樣本與原始資料集有相同的性質，則用抽樣計算的結果與全集是一樣。1.1 抽樣的方法 1 簡單隨機抽樣 random sampling 放回 不放回 2 分層抽樣 stratified sampling 如果資料集不同型別的資料數量差異過大，則隨機抽樣會丟失數量少的樣本。可針對不同資料組，...
資料探勘 關聯規則挖掘
關聯規則 association rule 是資料中所蘊含的一類重要規律。關聯規則挖掘的目標是在資料專案中找出所有的併發關係 cooccurrence relationships 這種關係也稱為關聯 association 關聯規則挖掘的經典應用是購物籃 market basket 關聯規則挖掘並沒...
《R語言資料探勘》 1 3 資料探勘
1.3 資料探勘 資料探勘就是在資料中發現乙個模型，它也稱為探索性資料分析，即從資料中發現有用的 有效的 意想不到的且可以理解的知識。有些目標與其他科學，如統計學 人工智慧 機器學習和模式識別是相同的。在大多數情況下，資料探勘通常被視為乙個演算法問題。聚類 分類 關聯規則學習 異常檢測 回歸和總結都...