數據開採

數據開採(Data Mining)就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際套用數據中,提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。與數據開採相近的同義詞有數據融合、數據分析和決策支持等。

數據開採數據開採

數據開採實際是一種新的信息處理技術,其主要特點是對資料庫中的大量數據進行抽取、轉換、分析和其他模型化處理,從中提取輔助決策的關鍵性數據。簡而言之,數據開採其實是深層次的數據信息分析方法

分析數據通過使用各種工具和技術對數據進行分析可以確定模式關係相關性從屬性。隨著可處理該任務的計算機和軟體的使用,數據開採也逐漸地受到人們的歡迎。

簡介

數據開採技術從一開始就是面向套用的。它不僅僅要完成面向特定資料庫的檢索、查詢、調用,而且要對這些數據進行統計、分析、綜合和推理,以指導實際問題的求解,發現一件事和其他事件的相互關聯,甚至利用已有的數據對未來的活動進行預測。

數據開採技術的目標是從大量數據中,發現隱藏於其後的規律或數據間的關係,從而服務於決策。數據挖掘一般有以下四類主要任務:數據總結、分類、關聯分析和聚類。

來自各種源的大量數據通常以這種方式進行分析。某個機構通過將其資料庫與從其他源中獲得的資料庫相關聯,就可能從它現有的數據中提取新的數據。例如,如果用戶的資料庫結合另一個源(包含那些相同用戶的其他信息)的資料庫,則該用戶資料庫可能提供新的信息。開採可能產生超出合併的數據基本關係的未預料信息。但是數據開採的潛能超出了用戶資料庫範圍。科學資料庫是一個主要的候選者。例如,地理信息是可以“開採的”,以找到潛在的礦藏和油田位置!

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