“從資料中取出隱含的過去未知的有價值的潛在信息”；

“一門從大量資料或者資料庫中取有用信息的科學” 。

盡管通常資料探勘應(yīng)用于資料分析，但是像人工智能一樣，它也是一個具有豐富含義的詞匯，可用于不同的領(lǐng)域 。它與KDD（Knowledge discovery in databases）的關(guān)系是：KDD是從數(shù)據(jù)中辨別有效的、新穎的、潛在有用的、最終可理解的模式的過程；而數(shù)據(jù)挖掘是KDD通過特定的算法在可接受的計算效率限制內(nèi)生成特定模式的一個步驟 。事實上，在現(xiàn)今的文獻中，這兩個術(shù)語經(jīng)常不加區(qū)分的使用 。4. 本質(zhì)數(shù)據(jù)挖掘本質(zhì)上屬于機器學習的內(nèi)容 。例如：《數(shù)據(jù)挖掘：實用機器學習技術(shù)及Java實現(xiàn)》一書大部分是機器學習的內(nèi)容，這本書最初只叫做“實用機器學習”，“數(shù)據(jù)挖掘”一詞是后來為了營銷才加入的 。通常情況下，使用更為正式的術(shù)語，（大規(guī)模）數(shù)據(jù)分析和分析學，或者指出實際的研究方法（例如人工智能和機器學習）會更準確一些 。5. 過程數(shù)據(jù)挖掘的實際工作是對大規(guī)模數(shù)據(jù)進行自動或半自動的分析，以取過去未知的有價值的潛在信息 。例如：數(shù)據(jù)的分組（通過聚類分析）、數(shù)據(jù)的異常記錄（通過異常檢測）和數(shù)據(jù)之間的關(guān)系（通過關(guān)聯(lián)式規(guī)則挖掘） 。這通常涉及到數(shù)據(jù)庫技術(shù)，例如空間索引（英語：spatial index） 。這些潛在信息可通過對輸入數(shù)據(jù)處理之后的總結(jié)來呈現(xiàn)，之后可以用于進一步分析，比如機器學習和預(yù)測分析 。舉個例子：進行數(shù)據(jù)挖掘操作時可能要把數(shù)據(jù)分成多組，然后可以使用決策支持系統(tǒng)以獲得更加精確的預(yù)測結(jié)果 。不過數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、結(jié)果解釋和撰寫報告都不算數(shù)據(jù)挖掘的步驟，但它們確實屬于“資料庫知識發(fā)現(xiàn)”（KDD）過程，只不過是一些額外的環(huán)節(jié) 。數(shù)據(jù)庫知識發(fā)現(xiàn)（KDD）過程通常定義為以下階段：

1. 選擇
2. 預(yù)處理
3. 變換
4. 數(shù)據(jù)挖掘
5. 解釋/評估

1）預(yù)處理在運用數(shù)據(jù)挖掘算法之前，必須收集目標數(shù)據(jù)集 。由于數(shù)據(jù)挖掘只能發(fā)現(xiàn)實際存在于數(shù)據(jù)中的模式，目標數(shù)據(jù)集必須大到足以包含這些模式，而其余的足夠簡潔以在一個可接受的時間范圍內(nèi)挖掘，常見的數(shù)據(jù)源如資料超市或資料倉儲 。在數(shù)據(jù)挖掘之前，有必要預(yù)處理來分析多變量數(shù)據(jù)，然后要清理目標集，數(shù)據(jù)清理移除包含噪聲和含有缺失數(shù)據(jù)的觀測量 。2）數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)挖掘涉及六類常見的任務(wù)：

以上關(guān)于本文的內(nèi)容，僅作參考！溫馨提示：如遇健康、疾病相關(guān)的問題，請您及時就醫(yī)或請專業(yè)人士給予相關(guān)指導(dǎo)!

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