特征数据挖掘（数据挖掘的特征）

本篇目录：

1、什么是数据挖掘?数据挖掘怎么做啊?2、数据挖掘具有哪些特点?3、数据挖掘的基本特点有哪些?4、数据挖掘所得到的信息应具有哪些特征5、数据挖掘方法有哪些

什么是数据挖掘?数据挖掘怎么做啊?

数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。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，简单地说，就是从一个数据库中自动地发现相关模式。”——《构建面向CRM的数据挖掘应用》（Alex Berson， et al）“数据挖掘(DM)是从大型数据库中将隐藏的预测信息抽取出来的过程。

数据挖掘：根据数据功能的类型和和数据的特点选择相应的算法，在净化和转换过的数据集上进行数据挖掘。结果分析：对数据挖掘的结果进行解释和评价，转换成为能够最终被用户理解的知识。

网舟科技就是基于移动互联网的数据采集，分析用户行为，通过数据挖掘手段，实现全程数据分析解决方案。使用的分析工具是当前业内最先进的Adobe Insight。

数据挖掘具有哪些特点?

数据集大：只有数据集越大，得到的规律才能越贴近于正确的实际的规律，结果也才越精确。不完整性：数据发掘运用的数据，往往都是不完整的。

隐含性：数据挖掘是要发现深藏在数据内部的知识，而不是那些直接浮现在数据表面的信息。常用的BI工具，例如报表和OLAP，完全可以让用户找出这些信息。

隐含性 数据发掘是发现数据深处的常识，而不是直接出现在数据表面的信息。常用的BI工具完全可以让用户找到此信息。新奇性 发掘的常识曾经应该是未知的，不然仅是为了验证事务专家的经验。

不完整性：数据发掘运用的数据，往往都是不完整的。不精确性：又叫做噪声数据，在商业中用户可能会供给假数据，是搅扰数据，对发掘工作有负面作用。含糊的：含糊的可以和不精确性相关联。

数据挖掘所得到的信息应具有先前未知，有效和可实用三个特征。 先前未知的信息是指该信息是预先未曾预料到的。 数据挖掘是要发现那些不能靠直觉发现的信息或知识，甚至是违背 直觉的信息或知识。

数据挖掘的基本特点有哪些?

数据集大：只有数据集越大，得到的规律才能越贴近于正确的实际的规律，结果也才越精确。不完整性：数据发掘运用的数据，往往都是不完整的。

隐含性：数据挖掘是要发现深藏在数据内部的知识，而不是那些直接浮现在数据表面的信息。常用的BI工具，例如报表和OLAP，完全可以让用户找出这些信息。

隐含性 数据发掘是发现数据深处的常识，而不是直接出现在数据表面的信息。常用的BI工具完全可以让用户找到此信息。新奇性 发掘的常识曾经应该是未知的，不然仅是为了验证事务专家的经验。

随机性：随机性有两个解释，一个是获取的数据随机，咱们无法得知用户填写的到底是什么内容。第二个是剖析结果随机。数据交给机器进行判别和学习，那么一切的操作都属所以灰箱操作。

数据挖掘所得到的信息应具有哪些特征

1、数据挖掘所得到的信息应具有先前未知，有效和可实用三个特征。 先前未知的信息是指该信息是预先未曾预料到的。 数据挖掘是要发现那些不能靠直觉发现的信息或知识，甚至是违背 直觉的信息或知识。

2、数据采集：数据采集是海量数据挖掘的第一步，需要从各种数据源中收集数据。数据源可以是互联网、社交媒体、传感器、物联网设备等。数据采集的方式可以是爬虫、API接口、数据交换等。

3、特征\x0d\x0a数据量大（Volume）\x0d\x0a第一个特征是数据量大。大数据的起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10亿个T）。

4、基于大量数据 不是说无法发掘小数据量。实际上，大多数数据发掘算法都可以在较小的数据量上运行并取得成果。可是，一方面，过小的数据量可以经过手动分析来总结，另一方面，小数据量通常不能反映实际国际的一般特征。

数据挖掘方法有哪些

1、数据挖掘方法有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析。数据挖掘（英语：Data mining），又译为资料探勘、数据采矿。

2、利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等， 它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。

3、决策树算法办法 决策树算法是一种常见于预测模型的优化算法，它依据将很多数据信息有目地归类，从这当中寻找一些有使用价值的，潜在性的信息。它的要害优势是叙说简易，归类速度更快，十分适宜规模性的数据处理办法。

4、将一些隐藏在高维度数据中的规律和信息挖掘出来，最终形成量化交易策略。目前，应用的数据挖掘模型主要有分类模型、关联模型、顺序模型、聚类模型等，数据挖掘方法主要有神经网络、决策树、联机分析处理、数据可视化等。

5、常用的数据挖掘算法分为以下几类：神经网络，遗传算法，回归算法，聚类分析算法，贝耶斯算法。

6、数据挖掘的常用方法有：神经网络方法 神经网络由于本身良好的鲁棒性、自组织自适应性、并行处理、分布存储和高度容错等特性非常适合解决数据挖掘的问题，因此近年来越来越受到人们的关注。

到此，以上就是小编对于数据挖掘的特征的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。

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