开展数据挖掘的基本目的是

数据分析(数据 -0数据分析和-2挖掘本质上有一定的区别/。数据的分析，是对数据进行详细研究和总结，以提取有用信息，形成结论的过程；数据 挖掘:指利用相关算法从大量数据中发掘隐藏信息的过程，是指从大量数据挖掘目的中发现和提取隐藏的、未知的、潜在适用的知识，为决策者提供有效决策支持的过程。

随着Da 数据的发展越来越好，数据 挖掘已经成为未来的大趋势。数据 挖掘主要是利用未来的趋势和行为做出主动的、基础的知识决策。下面沙河电脑培训介绍数据 挖掘的功能。1.自动预测趋势和行为-2挖掘在大型数据数据库中自动查询预测信息。很久以前，大量的人工分析问题，可以快速直接的从数据本身得出结论。2.关联分析数据关联是一个重要的知识，可以在数据中找到。

相关性可分为简单相关性、时间相关性和因果相关性。其中沙河IT培训发现协会分析的目的主要是找出数据库中的隐藏网络。数据关联库中数据有时未知，有时已知，有时不确定，所以关联分析产生的规则具有可信度。3.聚类数据数据库中的记录可以分成一系列有意义的子集，即聚类。聚类可以提高人们对客观现实的认识，是概念描述和偏差分析的前提。

数据分析和数据 挖掘本质上有些区别数据分析:是指运用适当的统计分析方法收集大规模。数据 挖掘:指利用相关算法从大量数据中发掘隐藏信息的过程。我们可以简单理解为一个是数据在广度上的处理，一个是数据在深度上的处理。

以及数据 挖掘通过深入挖掘企业的隐藏价值数据，可以指导企业未来的发展，做出预测，为企业的高层管理提供相应的参考支持；企业要想更好的发展，就要处理好当前企业发展中的问题，重要的是着眼于未来的企业发展。数据 Analysis和-2挖掘在企业中的实际应用，可以更好地支持企业的经营管理，提供决策分析，帮助企业走下去。

数据挖掘有六个主要任务:关联分析、聚类分析、分类、预测、时间序列模式和偏差分析。1.关联分析，关联规则挖掘最早由RakeshApwal等人提出。两个或多个变量的值之间的规律性称为相关性。数据关联是数据数据库中一个重要的、可发现的知识。相关性分为简单相关性、时间序列相关性和因果相关性。关联分析的目的就是找出数据库中隐藏的关联网络。