1樓：cda資料分析師
資料探勘在企業和事業單位應用越來越廣泛，它已經成為了一種新的經濟資產，被看作是新世紀的礦產與石油，為整個社會帶來了全新的創業方向、商業模式和投資機會。
資料探勘就像眼睛和大腦，可以通過分析資料獲得洞察力，就像大海上的指南針，指明方向。大資料時代，組織和企業會更多的依靠資料分析而非經驗和直覺來制定決策。充分挖掘和使用資料的價值將為組織和企業帶來強大的競爭力。
另外，按照國家發展戰略的要求，崗位人才的缺口以及市場規模的帶動，都從不同方面體現了資料分析師職業的重要性。近年來，現代資訊科技不斷進步，以大資料為基礎的各類科技應 用成為市場熱點，通過將大資料應用於產品營銷、客戶體驗改進、風險控制等方面，取得了很好的效果。所以，未來資料探勘將會應用到越來越多的行業之中。
資料探勘在未來重要性會越來越高，目前來說這方面的人才還是比較少的，推薦上cda資料分析師的課程，能夠掌握該項技術，對於未來發展是很有利的。課程以專案調動學員資料探勘實用能力的場景式教學為主，在講師設計的業務場景下由講師不斷提出業務問題，再由學員循序漸進思考並操作解決問題的過程中，幫助學員掌握真正過硬的解決業務問題的資料探勘能力。點選預約免費試聽課。
2樓：匿名使用者
人們把原始資料看作是形成知識的源泉，就像從礦石中採礦一樣。原始資料可以是結構化的，如關聯式資料庫中的資料，也可以是半結構化的，如文字、圖形、影象資料，甚至是分布在網路上的異構型資料。發現知識的方法可以是數學的，也可以是非數學的;可以是演繹的，也可以是歸納的。
發現的知識可以被用於資訊管理、查詢優化、決策支援、過程控制等，還可以用於資料自身的維護。因此，資料探勘是一門很廣義的交叉學科，它匯聚了不同領域的研究者，尤其是資料庫、人工智慧、數理統計、視覺化、平行計算等方面的學者和工程技術人員。
資料探勘的意義
3樓：匿名使用者
資料探勘就是從大量繁雜的資料中獲取隱含中其中的資訊，比如說對顧客分類，聚類，欺詐甄別，潛在顧客識別等，現在應用領域很廣的，設計了，零售，金融，銀行，醫療，**決策，企業財務，商業決策
資料分析挖掘的作用和意義？
4樓：匿名使用者
資料分析和資料探勘還不完全是一回事。「資料分析」的重點是通過分析資料直接得出一些結論；而「資料探勘」的重點不是直接得出結論，而是挖掘出知識，就是規則，在用挖掘出來的知識規則去指導你分析資料。顯然，「資料探勘」比「資料分析」更加深一些，而「分析」有些淺表。
5樓：累三而不墜
資料分析的目的是把隱沒在一大批看來雜亂無章的資料中的資訊集中、萃取和提煉出來，以找出所研究物件的內在規律。在實用中，以topbox(智投分析)為例，資料分析可幫助廣告主作出判斷，精準投放廣告，以便採取適當行動進行廣告優化等。資料分析是組織有目的地收集資料、分析資料，使之成為資訊的過程。
這一過程是質量管理體系的支援過程。在產品的整個壽命週期，包括從市場調研到售後服務和最終處置的各個過程都需要適當運用資料分析過程，以提公升有效性。
6樓：匿名使用者
finebi資料探勘建築在finebi的多維資料庫之上，整合finebi敏捷性的優點。當finebi系統第一次搭建完成，並將資料準備好之後，像finebi分析一樣，不需要根據新的業務需求進行新的資料準備。
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
資料探勘分類分析變數重要性是什麼意思
9樓：vincent呂
這個簡單的理解就是：你分析每個變數（就是特徵）對分類結果的影響，每個變數的影響程度（貢獻程度）是不同的，所以你可以對每個變數進行打分，對所有的變數進行乙個排序。在後續的工作中，可以根據排序的結果進行變數的選擇，就是特徵選擇，等等。
卡方檢驗就是一種常用的方法，你可以試試。
什麼是資料探勘？
10樓：cda資料分析師
簡單地說，資料探勘是從大量資料中提取或『挖掘』知識。該術語實際上有點用詞不當。資料探勘應當更正確地命名為『從資料中挖掘知識』，不幸的是它有點長。
許多人把資料探勘視為另乙個常用的術語『資料庫中知識發現』或kdd的同義詞。而另一些人只是把資料探勘視為資料庫中知識發現過程的乙個基本步驟。
資料探勘是乙個用資料發現問題、解決問題的學科。
通常通過對資料的探索、處理、分析或建模實現。
我們可以看到資料探勘具有以下幾個特點：
基於大量資料：並非說小資料量上就不可以進行挖掘，實際上大多數資料探勘的演算法都可以在小資料量上執行並得到結果。但是，一方面過小的資料量完全可以通過人工分析來總結規律，另一方面來說，小資料量常常無法反映出真實世界中的普遍特性。
隱含性：資料探勘是要發現深藏在資料內部的知識，而不是那些直接浮現在資料表面的資訊。常用的bi工具，例如報表和olap，完全可以讓使用者找出這些資訊。
新奇性：挖掘出來的知識應該是以前未知的，否則只不過是驗證了業務專家的經驗而已。只有全新的知識，才可以幫助企業獲得進一步的洞察力。
價值性：挖掘的結果必須能給企業帶來直接的或間接的效益。有人說資料探勘只是「屠龍之技」，看起來神乎其神，卻什麼用處也沒有。
這只是一種誤解，不可否認的 是在一些資料探勘專案中，或者因為缺乏明確的業務目標，或者因為資料質量的不足，或者因為人們對改變業務流程的抵制，或者因為挖掘人員的經驗不足，都會導 致效果不佳甚至完全沒有效果。但大量的成功案例也在證明，資料探勘的確可以變成提公升效益的利器。
11樓：野路子產品經理
給你分享乙個pdf看看什麼是資料探勘
12樓：風_南
科技的快速發展和資料的儲存技術的快速進步，使得各種行業或組織的資料得以海量積累。但是，從海量的資料當中，提取有用的資訊成為了乙個難題。在海量資料面前，傳統的資料分析工具和方法很無力。
由此，資料探勘技術就登上了歷史的舞台。
資料探勘是一種技術，將傳統的資料分析方法與處理大量資料的複雜演算法相結合（圖1），從大量的、不完全的、有雜訊的、模糊的、隨機的資料中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用資訊和知識的過程。
那資料探勘能夠幹什麼？有哪些資料探勘技術？怎麼應用？
資料探勘技術應用廣泛，如：1. 在交通領域，幫助鐵路票價制定、交通流量**等。
2. 在生物學當中，挖掘基因與疾病之間的關係、蛋白質結構**、代謝途徑**等。3.
在金融行業當中，**指數追蹤、稅務稽查等方面有重要運用。4. 在電子商務領域，對顧客行為分析、定向營銷、定向廣告投放、誰是最有價值的使用者、什麼產品搭配銷售等。
可以說，有資料的方法，就有資料探勘的用武之地。
那資料探勘過程是什麼呢？如圖2：
資料探勘的任務主要分為一下四類，如圖3：
1.建模**：用因變數作用目標變數建立模型。
分為兩類：（1）分類，用於**離散的目標變數；（2）回歸，用於**連續的目標變數。兩項任務目標都是訓練乙個模型，使目標變數**值與實際值之間的誤差達到最小。
**建模可以用來判斷病人是否患有某種疾病，可以用於確定顧客是否需要某種產品，**交通流量。
2.關聯分析：用來發現描述資料中強關聯特徵的模式。
所發現的模式通常用特徵子集的形式表示。由於搜尋空間是指數規模的，關聯分析的目標是以有效的方式提取最有用的模式。關聯分析的應用包括使用者購買商品之間的聯絡、找出相關功能的基因組、表單**輸出下拉列表如圖4。
3.聚類分析：發現緊密相關的觀測值群組，使得與屬於不同簇的觀察值相比，同一簇的觀察值相互之間盡可能的類似。
聚類可用來對相關的顧客分組、給不同功能的基因分組、不同的癌症細胞系分組。
4.異常檢測：識別其特徵顯著不同於其他資料的觀測值。
這樣的觀測值稱為異常點或離群點。異常檢測演算法的目標是發現真正的異常點，而避免錯誤地將正常的物件標註為異常點。換言之，乙個好的異常點檢測模型必須具有高檢測率和低誤報率。
異常檢測的應用包括檢測欺詐、網路攻擊、疾病的不尋常模式。
資料探勘是做什麼的
13樓：匿名使用者
說的最直白的就是從一堆資料中找出有價值的東西，以便用來賺更多的錢。。。
14樓：前景一片光明
主要就是為了完成資料分析的。
15樓：cda資料分析師
資料探勘的用處有很多，在這裡我只想從技術和應用兩個層面來簡單談談。
1、從技術層面來說，按照資料探勘產出的知識可以粗分為兩大類：描述型挖掘和**型挖掘。
描述型挖掘是對現有資料的進一步精煉和歸納，從中抽取中更巨集觀的反映數 據特徵的概念描述。舉個例子來說，某家銀行有幾百萬客戶，資料倉儲中儲存了每個客戶的人口統計資訊、賬戶資訊、交易資訊、客服聯絡資訊等詳細資料。但是銀 行不可能清楚地了解每位客戶是什麼樣的客戶，客戶的消費模式到底是怎樣的？
這時一般需要把全體客戶進行細分，劃分為幾個客戶群，而且這種劃分可以保證具有 相似行為、相似價值的客戶會被放入同乙個群組中。有了這些客戶群，銀行就能更容易地發現營銷機會並制定營銷戰略。這個例子中所用的挖掘技術是聚類模型，它 就是一種典型的描述型挖掘。
**型挖掘，顧名思義，就是建立的挖掘模型具備**能力。這種**能力可能包括**哪些客戶下個月會流失，哪些客戶對**活動會積極響應，哪些客戶的未來價值會成長以及成長多少等等。**型挖掘常常對企業運營具有更強的指導作用，從而更快地見效。
2、從應用層面來說，資料探勘可以應用到很多行業中，包括電信、銀行、**、保險、製造、網際網路等等。
拋開具體行業的特定應用不談，在各個行業中一般都會把資料探勘應用在客戶關係管理（crm）之中。在crm中的資料探勘應用，包括客戶細分、客戶價值分析、客戶獲取、客戶保持、交叉銷售和提公升銷售等等。此外，信用評分、欺詐偵測和文字挖掘等也是常見的應用。
資料探勘的概念和原理是什麼什麼是資料探勘，或資料探勘的過程是什麼
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...
資料探勘與資料分析的區別是什麼，資料探勘與資料分析的主要區別是什麼
1.資料探勘 資料探勘是指從大量的資料中，通過統計學 人工智慧 機器學習等方法，挖掘出未知的 且有價值的資訊和知識的過程。資料探勘主要側重解決四類問題 分類 聚類 關聯和 就是定量 定性，資料探勘的重點在尋找未知的模式與規律。輸出模型或規則，並且可相應得到模型得分或標籤，模型得分如流失概率值 總和得...
什麼叫資料探勘神經網路，什麼是資料探勘？
資料分析中的神經網路就是資料探勘的一種分析方法。資料探勘是從資料中發現有價值的內容加以利用解決實際問題。有很多模型分析方法，如神經網路，層次分析法，灰度 回歸，偏回歸，主成分分析，因子分析等。什麼是資料探勘？5 簡單理解就是找出海量的資料所蘊含的具有戰略意義的，潛在的規律。什麼是資料探勘，簡述其作用...