数据挖掘目的,数据分析与数据挖掘有何不同?

数据挖掘(DataMining)是从大量不完整的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐藏的、未知的、但潜在有用的信息和知识的过程。根据信息存储格式，北京大学青鸟云南计算机学院认为，用于挖掘的对象包括关系数据库、面向对象数据库、数据仓库、文本数据源、多媒体数据库、空间数据库、时态数据库、异构数据库和互联网。

数据准备:数据准备包括:选择数据_从大型数据库和数据仓库的目标中提取数据挖掘的目标数据集；数据预处理_数据再处理，包括检查数据的完整性和一致性、去噪、填充丢失字段、删除无效数据等。数据挖掘:根据数据函数的类型和数据的特点，选择相应的算法，对净化转换后的数据集进行数据挖掘。结果分析:对数据挖掘的结果进行解释和评价，并转化为最终能被用户理解的知识。

数据分析与数据挖掘密切相关，但数据挖掘倾向于关注更大的数据集，较少关注推理，并且经常使用最初为不同目的收集的数据。数据分析的目的是将隐藏在大量看似杂乱无章的数据中的信息进行浓缩、提取、提炼，从而找出所研究对象的内在规律。在实践中，数据分析可以帮助人们做出判断，以便采取适当的行动。数据分析是一个组织有目的地收集和分析数据，使之成为信息的过程。

在产品的整个生命周期中，包括市场调研、售后服务和最终处置，都需要恰当地使用数据分析过程来提高有效性。数据挖掘有许多合法用途，例如在患者数据库中找出药物及其副作用之间的关系。这种关系可能不会在1000个人中出现，但这种方法可以用于制药相关的项目中，以减少对药物产生不良反应的患者数量，并可能挽救生命。有关数据分析和数据挖掘的更多信息，请咨询CDA data analyst。

数据挖掘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。数据挖掘是知识发现数据库(KDD)不可或缺的一部分，KDD是将原始数据转化为有用信息的全过程，它包括一系列的转化步骤，从数据预处理到数据挖掘结果的后处理。

所有这些工作都是基于研究者以前使用的方法和算法，并在数据挖掘领域达到一个高潮。特别地，数据挖掘使用来自以下领域的思想:(1)来自统计的抽样、估计和假设检验；(2)人工智能、模式识别和机器学习的搜索算法建模技术和学习理论。数据挖掘也很快接受了其他领域的想法，包括优化、进化计算、信息论、信号处理、可视化和信息检索。

数据挖掘的六大功能虽然数据挖掘的历史很短，但是从20世纪90年代开始发展很快。另外，它是多学科综合的产物，目前没有完整的定义。人们对数据挖掘提出了各种各样的定义，如:SAS Institute (1997):“在大量相关数据的基础上探索数据并建立相关模型的高级方法”。Handetal(2000):“数据挖掘是在大型数据库中发现有意义和有价值的信息的过程。”具体来说，数据挖掘(data mining)，也称为KDD(knowledge discovery in database database)，是指从大型数据库或数据仓库中提取隐含的、未知的、非平凡的和潜在适用的信息或模式。它融合了数据库、人工智能、机器学习、统计学等多个领域的理论和技术，是数据库研究中极具应用价值的新领域。

数据挖掘也被翻译为数据挖掘和数据挖掘。它是通过数学模型分析企业存储的大量数据，找出不同的客户或细分市场，分析消费者的偏好和行为的方法。这是数据库知识发现的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量数据中自动寻找隐藏着特殊关系的信息的过程。主要有三个步骤:数据准备、规则发现和规则表示。数据挖掘的任务包括相关性分析、聚类分析、分类分析、异常分析、特殊群体分析和演化分析。

它是一门利用数据来发现和解决问题的学科。通常是通过对数据的探索、处理、分析或建模来实现的。我们可以看到数据挖掘有以下特点:基于大量数据:并不是说不能对少量数据进行挖掘。事实上，大多数数据挖掘算法都可以在少量数据上运行并得到结果。但是，一方面，少量的数据可以通过人工分析完全概括，另一方面，少量的数据往往不能反映现实世界中的普遍特征。

分类就是在一组类别标签已知的样本中训练一个分类器，使其能够对一个未知样本进行分类。分类算法的分类过程是建立一个分类模型来描述一个预定的数据集或概念集，通过分析用属性描述的数据库元组来构建模型。分类的目的是分析输入数据，通过训练集中数据的特征，为每一类找到准确的描述或模型。这种描述通常用谓词来表达。

数据挖掘是从大量不完整的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐藏的、但潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘流程:定义问题:明确定义业务问题，确定数据挖掘的目的，数据准备:数据准备包括:选择数据——从大型数据库和数据仓库目标中提取数据挖掘的目标数据集；数据预处理——数据再处理，包括检查数据的完整性和一致性、去噪、填充缺失字段、删除无效数据等。