数据仓库与数据挖掘

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了数据仓库与数据挖掘。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

1.数据挖掘的概念

数据挖掘(Data mining),又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现(Knowledge-Discovery in Databases,KDD)中的一个步骤。

数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中的信息的过程。

数据挖掘通常与计算机科学有关,并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统(依靠过去的经验法则)和模式识别等诸多方法来实现上述目标。

数据挖掘是从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程,主要任务有聚类分析、分类分析、关联规则挖掘等。

2.数据挖掘的3个步骤

数据挖掘是通过分析每个数据,从大量数据中寻找其规律的技术,主要有数据准备、规律寻找和规律表示3个步骤。

2.1数据准备

数据准备是从相关的数据源中选取所需的数据并整合成用于数据挖掘的数据集;

2.2规律寻找

规律寻找是用某种方法将数据集所含的规律找出来;

2.3规律表示

规律表示是尽可能以用户可理解的方式(如可视化)将找出的规律表示出来。

3.数据挖掘的任务

数据挖掘的任务有关联分析、聚类分析、分类分析、异常分析、特异群组分析和演变分析等。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-739707.html

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