数据挖掘定义,简述数据挖掘的定义

数据挖掘/什么事？-2挖掘Process:定义Problem:Clearly定义出具业务问题，确认-2挖掘。数据挖掘of定义是从海量数据中寻找有意义的模式或知识，数据 挖掘怎么做？关于什么是数据，很多学者专家给出了不同的定义，以下是几种常见的说法:“简单地说。

什么是人工智能？跟神经网络，机器学习，深度学习，数据 挖掘，这些流行词有什么关系？人工智能(AI)是一门融合了计算机科学、生理学和哲学的交叉学科。凡是用机器代替人类实现认知、识别、分析、决策等功能的，都可以认为使用了人工智能技术。抛开复杂的概念和冷冰冰的定义，我们可以了解人工智能相关领域的复杂关系。从图中可以看出，人工智能、机器学习和深度学习并不是层层关系，最近火热的神经网络也只是和人工智能有交集，并不是人工智能的一种实现方式或者子集。

1)数据 挖掘可以做以下七种不同的事情(分析方法):数据挖掘分类、估计、预测、亲和分组或关联规则、聚类、描述和可视化、复杂性数据类型

图形、图像、视频、音频等。)2) 数据 挖掘分类以上七种分析方法数据 挖掘可分为两类:直接数据。间接-2挖掘直接-2挖掘目标是利用可用的数据建立模型，这个模型对剩余的有用。indirect数据挖掘目标中没有选择具体变量，由模型描述；而是在所有变量之间建立一种关系。

数据挖掘(数据挖掘)是从大量的数据中发现潜在规律，提取有用知识的方法和技术。因为它与数据 library关系密切，所以又叫数据knowledge discovery indatabases(KDD)，就是将先进的智能计算技术应用于大量的数据，使计算机在有指导或无指导的情况下，从海量的/中学习。

从这个角度来说，数据 挖掘就是BI(商业智能)。但是，用专业术语来说，数据 挖掘(数据挖掘)是指:源数据经过清洗和转换后适合挖掘。数据 挖掘知识以这种固定的形式进行提炼数据集，最后以合适的知识模型用于进一步的分析和决策。从这个狭隘的角度来看，我们可以定义:数据挖掘是从特定的形式中提取知识的过程数据。