數據挖掘的一些相關說明

       近年來，數據挖掘引起了信息產業的廣泛關注。主要原因是大量數據可以廣泛使用，迫切需要將這些數據轉化為有用的信息和知識。獲得的信息和知識可廣泛應用于商業管理、生產控制、市場分析、工程設計和科學探索等各種應用。以下就是小編為大家帶來的數據挖掘的一些相關說明。

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數據挖掘的一些相關說明

       數據挖掘的一些相關說明

一，數據挖掘是通過分析每個數據，從大量數據中尋找其規律的技術，主要有數據準備、規律尋找和規律表示三個步驟。數據準備是從相關的數據源中選取所需的數據并整合成用于數據挖掘的數據集；規律尋找是用某種方法將數據集所含的規律找出來；規律表示是盡可能以用戶可理解的方式（如可視化）將找出的規律表示出來。數據挖掘的任務有關聯分析、聚類分析、分類分析、異常分析、特異群組分析和演變分析等。

二，數據挖掘是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，作出歸納性的推理，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，作出正確的決策。

       數據挖掘通常與電子信息科學相關，并根據統計分析、線上剖析解決、情報檢索、人工神經網絡、數據管理系統（借助以往的工作經驗規律）和計算機視覺等眾多方式來完成以上總體目標。以上就是小編為大家帶來的數據挖掘的一些相關說明。