为什么数据挖掘要单独做,数据挖掘意味着什么?

什么是数据挖掘？数据挖掘的重要性是什么？数据挖掘为什么要对数据进行分类？我不太明白你说的分类是什么意思。为什么要建立数据仓库？什么是数据挖掘？什么是理解数据？数据挖掘中为什么要对数据进行预处理？数据中包含大量的噪声数据，不相关的数据需要剔除，比如分析不相关的字段来了解数据质量，有些数据质量不够直接使用，比如包含太多缺失值，需要进行处理，数据字段不能直接使用，在数据挖掘中需要派生出新的字段来更好的分散数据，需要对数据进行整合，比如添加表(添加行)或者合并表(添加列)。

FineBI数据挖掘的参数是针对整体的，大部分参数设置会由机器根据当前数据赋予更合适的默认值。数据分析师不一定要熟悉某个算法的原理，可以使用FineBI推荐的默认参数。由于整个数据挖掘过程的简单性，我们还可以根据预览的挖掘结果来调整参数，以执行新的和更接近的挖掘过程。云计算属于新兴技术领域。让我们把群英云计算变成一个问题的学术报告。

1引言目前，人们处于一个“无处不在，无时不在，人人在线，永远在线”的时代。图灵奖获得者JimGray认为，网络环境下每18个月产生的数据量等于过去几千年数据的总和。目前互联网上的数据呈现海量增长、用户广泛、动态变化的特点。2010年，QQ同时在线用户超过1亿，淘宝交易笔数比上年增长150%。视频服务Animoto通过亚马逊在三天内迅速将服务能力扩大到75万用户。

数据挖掘|数据理解与预处理边肖见过很多人(咳咳，请不要对号入座)。拿到数据后，不管不管三七二十一，扔进模型里运行，不管是什么。反正“大数据”总能产生点什么。但我上次说过，“大数据”很可能带来“大错误”！因此，在数据挖掘开始之前，仔细理解和检查数据并对数据进行预处理是非常重要的。很多人说，资料准备真的是一项“体力活”，费时费力，也极其枯燥。

但是，它总能引发你的兴奋，因为这需要足够的耐心和细心，一不小心，你所有的努力都白费了。在这一内容中，边肖将首先从数据理解、变量类型、质量检验三个方面进行阐述，然后用他做过的一个实际数据来展示。一、数据理解拿到数据后要做的第一步就是理解数据。什么是理解数据？不要简单的看Excel表格有多少，有多少行，有多少列，要结合自己的分析目标和具体的业务需求来看。

DataWarehouse概念:英文名为DataWarehouse，可缩写为DW或DWH。数据仓库的目的是建立一个面向分析的集成数据环境，为企业提供决策支持。它是为分析报告和决策支持目的而创建的。数据仓库本身不“生产”任何数据，同时也不需要“消费”任何数据。数据来自外部，对外部应用开放，这也是它被称为“仓库”而不是“工厂”的原因。