数据挖掘的特征（数据挖掘特征选择的方法有哪些）

本篇目录：

1、请问什么是数据挖掘?数据挖掘怎么样?2、数据挖掘所得到的信息应具有哪些特征3、数据挖掘具备哪些功能4、数据挖掘具有哪些特点?5、大数据的4v特征有哪些

请问什么是数据挖掘?数据挖掘怎么样?

数据挖掘，又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现中的一个步骤。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信息的过程。

数据挖掘是一门交叉学科，它涉及了数据库，人工智能，统计学，可视化等不同的学科和领域。

数据挖掘就是对观测到的数据集（经常是很庞大的）进行分析，目的是发现未知的关系和以数据拥有者可以理解并对其有价值的新颖方式来总结数据。

数据挖掘（英语：Datamining），又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现（英语：Knowledge-DiscoveryinDatabases，简称：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信息的过程。

数据挖掘所得到的信息应具有哪些特征

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。

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。

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。

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）。

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。

数据挖掘具备哪些功能

1、数据挖掘的主要功能 数据挖掘综合了各个学科技术，有很多的功能，当前的主要功能如下：数据总结：继承于数据分析中的统计分析。数据总结目的是对数据进行浓缩，给出它的紧凑描述。

2、被挖掘出来的信息，能够用于信息管理、查询处理、决策支持、过程控制以及许多其它应用。数据挖掘按其功能划分主要包括以下几类：(1) 分类分类是数据挖掘中应用的最多的方法。

3、数据准备：数据准备包括：选择数据–在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–进行数据再加工，包括检查数据的完整性及数据的一致性、去噪声，填补丢失的域，删除无效数据等。

4、数据挖掘就是对观测到的数据集（经常是很庞大的）进行分析，目的是发现未知的关系和以数据拥有者可以理解并对其有价值的新颖方式来总结数据。

数据挖掘具有哪些特点?

1、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。

2、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。

3、也正因如此，数据挖掘存在以下特点：（1）数据集大且不完整数据挖掘所需要的数据集是很大的，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，结果也才越准确。除此以外，数据往往都是不完整的。

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。

5、想要更好的进行数据挖掘，我们首先需要了解数据挖掘的特点，一起来看看吧。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。

大数据的4v特征有哪些

“大数据的4v特征主要包含规模性(Volume)、多样性(Variety)、高速性(Velocity)、价值性(Value)”大数据是指规模巨大、复杂度高、处理速度快的数据集合。这些数据集合通常无法使用传统的数据处理方法和工具进行处理和分析。

大数据4v特征包括Volume大量性、Velocity高速性、Variety多样性、Value价值性。Volume大量性是指大数据中数据的数量非常庞大。随着信息技术的高速发展，数据量呈现出爆炸性增长的趋势。

大数据的4V特征分别是Volume（大量性）、Velocity（高速性）、Variety（多样性）、Value（价值性）。Volume（大量性），随着信息化技术的高速发展，数据开始爆发性增长。

大数据的特征，由维克托迈尔-舍恩伯格和肯尼斯克耶编写的《大数据时代》中提出，大数据的4V特征：规模性（Volume）、高速性（Velocity）、多样性（Variety）、价值性（Value）。

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