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什么是数据挖掘或数据挖掘
数据挖掘或数据挖掘的正式定义是:从数据中不平凡地提取隐含的、以前未知的和可能有用的信息。另一种定义它的方法可能是:通过自动或半自动方式探索和分析大量数据,以发现有意义的模式。

数据挖掘诞生于利用两件事的想法:存储在商业、银行或健康等领域的大量数据,以及新计算机对这些数据进行分析操作的能力。

数据挖掘技术
在研究领域,

数据挖掘技术可以帮助科学家对数据进行分类和分割并形成假设

数据挖掘使得在数据中找到并不总是显而易见的隐藏信息成为可能,因为鉴于现有数据量巨大,其中很大 阿富汗电话号码表 部分永远不会被分析。

数据挖掘技术可以分为两种类型:

描述性方法——搜索可解释的模式来描述数据。它们是:聚类、关联规则发现和顺序模式发现。
描述性方法已被使用,例如,查看哪些产品通常在超市一起购买。

预测方法 他们使用一些变量来预测其他变量的未来值或未知值

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它们如下:分类、回归和偏差检测。
预测方法可用于诸如将肿瘤分类为良性或恶性的任务。

与许多其他流程一样,数 CRB目录 据挖掘也有自己的标准 CRISP-DM(跨行业数据挖掘标准流程),它建立了应用数据挖掘要遵循的六个步骤:

了解我们要使用数据挖掘来明确定义问题的领域。

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