直接数据挖掘指什么区别,一文看懂!数据挖掘从何而来?

什么是数据挖掘，什么是数据挖掘？什么是数据挖掘？什么是数据挖掘？1.数据挖掘能做什么？1.数据挖掘能做什么？什么是数据挖掘？数据挖掘技术是数据处理的技术。图形、图像、视频、音频等，)2)数据挖掘的分类以上七种数据挖掘的分析方法可以分为两类:直接数据挖掘；间接数据挖掘直接数据挖掘的目标是利用可用的数据建立模型，模型描述了剩余的数据和一个特定的变量(可以理解为数据库中表的属性，即列)。

数据挖掘是从存储在数据库、数据仓库或其他信息库中的大量数据中获取有效、新颖、潜在有用且最终可理解的模式的非凡过程。1)数据挖掘可以做文本以下七种不同的事情(分析方法):数据挖掘、分类、估计、预测、关联分组或关联规则、聚类、描述和可视化、复杂数据类型的挖掘(。

图形、图像、视频、音频等。)2)数据挖掘的分类以上七种数据挖掘的分析方法可以分为两类:直接数据挖掘；间接数据挖掘直接数据挖掘的目标是利用可用的数据建立模型，模型描述了剩余的数据和一个特定的变量(可以理解为数据库中表的属性，即列)。在间接数据挖掘目标中没有选择特定的变量，而是用模型来描述；而是在所有变量之间建立一种关系。

标准答案可以是百度或者谷歌。这里简单说一下。所谓人工智能，就是模拟人的意识、思维和处理事情的能力(就听听这些，别当真)。这是一个很大的领域，你能想到的和“智能”有关的都可以包括在内。所谓智能家居，智能城市，都是东西。模式识别是一门学科，你可以把它看成一种处理问题的思维方式和方法。从名称上看，模式识别(patternrecognition)首先是“模式”，将自然界的问题抽象为模式；然后是“识别”，从这个角度来说，主要工作是分类(当然不是唯一)。

数据挖掘，这个比较应用。首先是数据，这显然需要数据库的各种技术和理论；然后是挖掘，一般是通过机器学习来完成的。(这里我想说明的是，机器学习和模式识别是密切相关的。他们之间有很多共同点，我不好定义；某种意义上也是人工智能的范畴。总结一下，人工智能是一个概念(巨坑。

数据挖掘是从大量数据中提取潜在的、有价值的知识(模型或规则)的过程。1.数据挖掘能做什么？1)数据挖掘可以做以下六种不同的事情(分析方法):分类、估计、预测、相关分组或关联规则、聚类、描述和可视化2)数据挖掘分类数据挖掘的上述六种分析方法可以分为两类:直接数据。间接数据挖掘直接数据挖掘的目标是利用可用的数据建立模型，模型描述了剩余的数据和一个特定的变量(可以理解为数据库中表的属性，即列)。

数据挖掘是从大量数据中提取潜在的、有价值的知识(模型或规则)的过程。1.数据挖掘能做什么？1)数据挖掘可以做以下六种不同的事情(分析方法):分类、估计、预测、亲和分组或关联规则、聚类、描述和可视化。AndVisualization)2)数据挖掘的分类数据挖掘的上述六种分析方法可以分为两类:直接数据挖掘；间接数据挖掘直接数据挖掘的目标是利用可用的数据建立模型，模型描述了剩余的数据和一个特定的变量(可以理解为数据库中表的属性，即列)。

数据挖掘这是数据库知识发现的一个步骤(KDD)。数据挖掘一般是指通过算法从大量数据中寻找隐藏信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，通过统计学、联机分析处理、信息检索、机器学习、专家系统(依靠过去的经验规则)、模式识别等多种方法来实现上述目标。

大数据概念:大数据是近两年提出来的，它有三个重要特点:数据量大、结构复杂、数据更新快。由于web技术的发展，Web用户产生的数据自动保存，传感器不断收集数据，移动互联网的发展，数据自动收集和存储的速度不断加快，世界上的数据量不断扩大。数据的存储和计算超出了单台计算机(小型机和大型机)的能力，这对数据挖掘技术的实现提出了挑战(一般来说，数据挖掘的实现是基于一台小型机或大型机，也可以进行并行计算)。

涉及到很多算法，比如机器学习衍生的神经网络和决策树，基于统计学习理论的支持向量机，分类回归树，相关分析等。数据挖掘的定义是从海量数据中发现有意义的模式或知识。大数据需要映射成小单元进行计算，然后将所有的结果进行整合，也就是所谓的mapreduce算法框架。

数据挖掘是利用数学、统计学、人工智能、神经网络等领域的科学方法，如记忆推理、聚类分析、相关性分析、决策树、神经网络、遗传算法等，从大量数据中挖掘出隐藏的、以前未知的、潜在有价值的关系、模式和趋势，并利用这些知识和规则建立模型进行决策支持。数据挖掘综合了多种学科和技术，具有多种功能。目前主要功能有:(1)分类:根据被分析对象的属性和特征，建立不同的分组来描述事物。

数据采集和数据挖掘是数据管理的不同阶段。数据获取的工作是从数据源中获取可以存储在数据库或数据仓库中的数据信息。例如，从传感器收集的诸如温度、速度和湿度的信息，从网络收集的网页数据等。数据采集完成后，需要对数据进行清理，以满足入库的要求，然后导入采集的数据。最后，在数据库或数据仓库上进行数据挖掘。不一样了吧？数据采集是采集模拟数据。

数据挖掘技术是数据处理的技术。数据挖掘通常与计算机科学有关，通过统计学、联机分析处理、信息检索、机器学习、专家系统(依靠过去的经验规则)、模式识别等多种方法来实现上述目标，数据挖掘是人工智能和数据库研究领域的一个热门话题。所谓数据挖掘，是指从数据库的大量数据中揭示隐藏的、以前未知的、潜在有价值的信息的非凡过程，数据挖掘是一个决策支持过程，主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等。它以高度的自动化分析企业的数据，进行归纳推理，从中挖掘潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，降低风险，做出正确的决策。