資料探勘就是從大量資料中提取有趣的（顯著的、隱式的、先前未知的、潛在有用的）模式或知識（如啤酒和尿布**銷售）。資料探勘是知識發現（knowledge discovery, kdd）中乙個重要組成部分。
資料探勘的成功應用需要領域專家和技術專家。
（1）應用：web mining, business intelligence, medical data mining
（2）資料：資料庫資料、文字、網頁、多**、社交網路等等
（3）函式：生成、關聯規則、分類、聚類
（4）技術：資料倉儲、機器學習、統計、模式識別、視覺化
資料探勘簡要介紹
一 定義 資料探勘是指從大量的資料中搜尋隱藏於其中的有著特殊關係性的資訊的過程。二 挖掘物件 三 挖掘過程 主要分為 資料收集 資料清洗轉換 模型建立與評估 應用整合 模型管理。四 資料探勘任務 1 關聯分析 分析兩個或兩個以上變數取值之間存在的某種規律 2 聚類分析 將資料按照相似性劃分為若干類 ...
《資料探勘》基礎
資料探勘 data mining 是發現資料中有用模式的過程，目的在於使用所發現的模式幫助解釋當前的行為或 未來的結果 資料探勘過程涉及幾個方面 1 資料收集和儲存 2 資料選取與準備 3 模型建立與檢驗 4 解釋與驗證結果 5 模型應用 資料探勘是乙個處理過程，它利用一種或多種計算機學習技術，從資...
資料探勘基礎
本文介紹資料探勘的基本流程 針對具體的資料探勘應用的需求，首先需要明確本次的挖掘目標是什麼，系統完成後能達到什麼樣的效果，因此，我們要分析應用領域中的各種知識，了解相關領域的情況，弄清楚使用者的需求。必須明確的認識我們要幹什麼，再決定怎麼做。明確資料探勘目標後，需要抽取與挖掘目標相關的樣本資料子集。...