1樓：匿名使用者
就是從未知的大量資料中找到自己需要的知識。
2樓：白肚河蟹不讓說
嘿嘿，上面這位的回答就這麼一句但恰好錯了。
資料探勘是從大量資料中尋找到有價值有意義有趣事先未知的知識而不是從「未知的資料「中找到」自己需要的「知識。
資料當然是已知的。
可能找到的知識的結構決定於使用的方法資料模式。
而具體知識是不是「知識」，有沒有用，你需不需要，這不是演算法或資料探勘技術考慮的問題。而是實施者需要解決的問題。
就好像一本**裡取出詞彙、概念做成一個字典，這個過程是資料探勘。字典可能有關鍵字的頻率，可能有詞間的關係，但你拿這個結果如何解釋或者這個結果對你有什麼啟發，這是你的事情。
總之，資料探勘是個商業智慧加資料庫技術的被誇大的概念。實際不過是提供資料到可理解描述的抽象技術。如果想要拿來解決實際問題，那還是要專家來分析結果。
3樓：凱瑟喵精
技術層面：資料探勘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應用資料
中，提取隱含在其中、人們事先不知道的、但又潛在有用的資訊和知識的過程。
商業層面：資料探勘是一種新的商業資訊處理技術，其主要特點是對商業資料庫中的大量
業務資料進行抽取、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資料。
資料探勘的任務
**任務：根據其它屬性的值**特定（目標）屬性的值，如迴歸、分類、異常檢測。
描述任務：尋找概括資料中潛在聯絡的模式，如關聯分析、演化分析、聚類分析、序列模
式挖掘。
4樓：美林資料
分類是在一群已經知道類別標號的樣本中，訓練一種分類器，讓其能夠對某種未知的樣本進行分類。分類演算法的分類過程就是建立一種分類模型來描述預定的資料集或概念集，通過分析由屬性描述的資料庫元組來構造模型。
資料探勘的概念和原理是什麼
5樓：以道教育
資料探勘概述
資料探勘又稱資料庫中的知識發現（knowledge discover in database，kdd），是目前人工智慧和資料庫領域研究的熱點問題，所謂資料探勘是指從資料庫的大量資料中揭示出隱含的、先前未知的並有潛在價值的資訊的非平凡過程。資料探勘是一種決策支援過程，它主要基於人工智慧、機器學習、模式識別、統計學、資料庫、視覺化技術等，高度自動化地分析企業的資料，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。
資料探勘的定義
1.技術上的定義及含義
資料探勘（data mining）就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應用資料中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的資訊和知識的過程。這個定義包括好幾層含義：資料來源必須是真實的、大量的、含噪聲的；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；並不要求發現放之四海皆準的知識，僅支援特定的發現問題。
與資料探勘相近的同義詞有資料融合、人工智慧、商務智慧、模式識別、機器學習、知識發現、資料分析和決策支援等。
資料探勘的基本過程和主要步驟
6樓：長沙新華電腦學院
資料探勘又稱資料庫中的知識發現（knowledge discover in database，kdd），是目前人工智慧和資料庫領域研究的熱點問題，所謂資料探勘是指從資料庫的大量資料中揭示出隱含的、先前未知的並有潛在價值的資訊的非平凡過程。資料探勘是一種決策支援過程，它主要基於人工智慧、機器學習、模式識別、統計學、資料庫、視覺化技術等，高度自動化地分析企業的資料，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。
什麼是資料探勘，簡述其作用和應用。
7樓：砸貨鋪子
資料探勘(data mining)是通過分析每個資料，從大量資料中尋找其規律的技術，主要有資料準備、規律尋找和規律表示3個步驟。資料探勘的任務有關聯分析、聚類分析、分類分析、異常分析、特異群組分析和演變分析等。
作用就是從海量資料中挖掘潛在的有用的資訊。
8樓：百度使用者
最初的資料探勘分類應用大多都是在這些方法及基於記憶體基礎上所構造的演算法。和它們的權係數：w1, w2, , wn，求和計算出的 xi*wi ，產生了
什麼是資料探勘什麼是資料探勘？
資料探勘是從大量的資料中，抽取出潛在的 有價值的知識 模型或規則 的過程。1.資料探勘能做什麼？1 資料探勘能做以下六種不同事情 分析方法 分類 classification 估值 estimation 預言 prediction 相關性分組或關聯規則 affinity grouping or as...
資料探勘學習心得體會，資料分析挖掘的作用和意義？
資料探勘包括理論和實踐兩方面。自己學習是沒有辦法達到企業招聘要求，因為很多知識點需要實踐，如果報名個培訓機構就不會存在這種問題，知名的培訓機構都有實踐課程，推薦選擇 達內教育 資料探勘的就業前景非常廣泛，最重要的作用，是可以幫助企業瞭解使用者。這方面最有代表性的就是電商。通過 大資料 可以分析使用者...
資料探勘中提升度是什麼意思,什麼是資料探勘
別被樓上誤導了,資料提升度就是未分析之前的潛在率與分析之後潛在率之比 例如,1000人中有20名潛在使用者,根據模型分析的前10 有5名潛在使用者,提升率則為0.05 0.02 2.5 採用資料探勘bai方法作分析du後,對於問題 客戶識別等 zhi判斷效率dao的提升幅度。回 如,貸款客戶的違約率...