为什么数据挖掘（为什么数据挖掘的流程中要经过数据洁理筛选）

本篇目录：

1、数据挖掘中最难得是什么为什么?2、为什么要进行数据挖掘3、有效抽样的原理,为什么数据挖掘4、为什么数据挖掘要从机器学习中分离出来5、为什么数据挖掘是一个重要的商业工具,数据挖掘产生的信息类型是什么...

数据挖掘中最难得是什么为什么?

1、因果关系推断，可以说是数据分析领域最难的问题之一，争吵很多年也没有定论。大致方法有以下几种：常见方法1：拆解法，把一个结果指标，从多个角度拆解，找到影响它的原因。常见方法2：相关系数法，统计学中相关分析的方法。

2、数据隐私和安全 AI系统，即使是最基本的形式，也是非常复杂的，大量的算法掩盖了系统实际上在底层做了什么。 因此，用于这种处理的任何数据通常是隐藏的，这引发了关于这种数据的透明性和隐私性的问题。

3、因此需要高校和企业共同努力去培养和挖掘。目前最大的问题是很多高校缺乏大数据，所以拥有大数据的企业应该与学校联合培养人才。

4、“金矿”体量最大 挖掘出来有难度 与《IT时报》记者交流中，专家们一致认为运营商对大数据资源掌握的完整性远超任何一家互联网公司。

5、其次，数据可能是不完全的、有噪声的、随机的，有复杂的数据结构，维数大。最后，数据挖掘是许多学科的交叉，运用了统计学，计算机，数学等学科的技术。

6、它的主要优点是描述简单，分类速度快，易于理解、精度较高，特别适合大规模的数据处理，在知识发现系统中应用较广。它的主要缺点是很难基于多个变量组合发现规则。在数据挖掘中，决策树常用于分类。最后给大家说的是遗传算法。

为什么要进行数据挖掘

大数据集对数据挖掘的算法来说是一个主要的障碍，在算法进行模式搜索及模型匹配的过程中，经常需要在数据集上遍历多遍，而将所有的数据集装入物理内存又非常困难。

参考答案：数据挖掘之所以被称为未来信息处理的骨干技术之一，主要在于它以一种全新的概念改变着人类利用数据的方式。数据挖掘和知识发现使数据处理技术进入了一个更高级的阶段。

用来进行数据挖掘的数据源必须是真实的和大量的，并且可能不完整和包括一些干扰数据项。发现的信息和知识必须是用户感兴趣和有用的。一般来讲，数据挖掘的结果并不要求是完全准确的知识，而是发现一种大的趋势。

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、专家系统和模式识别等诸多方法来实现上述目标。

挖掘大数据，进行分析，这样才能发挥crm的作用，做好客户关系管理。

具有大量的记录将使与模型匹配所花费的时间变长，而具有大量的属性将使模型占用的空间变大。

有效抽样的原理,为什么数据挖掘

1、当数据集越来越大时，数据挖掘领域有面临着开发适合大数据集的算法，因此，一个简单有效的方法就是利用采样来缩减数据的大小(即记录的数量)，即取一个大数据集的一个子集。

2、首先，数据挖掘面对的是海量的数据，这也是数据挖掘产生的原因。其次，数据可能是不完全的、有噪声的、随机的，有复杂的数据结构，维数大。最后，数据挖掘是许多学科的交叉，运用了统计学，计算机，数学等学科的技术。

3、来自不同学科的研究者汇集到一起，开始着手开发可以处理不同数据 类型的更有效的、可伸缩的工具。

4、数据挖掘的兴起 1 数据丰富与知识匮乏 对信息进行再加工，即进行更深入的归纳分析，从信息中理解其模式，方能获得更有用的信息，即知识。在大量知识积累基础上，总结出原理和法则，就形成了所谓智慧。

为什么数据挖掘要从机器学习中分离出来

1、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。

2、绝大多数数据挖掘技术都来自机器学习领域，但机器学习研究往往并不把海量数据作为处理对象，因此，数据挖掘要对算法进行改造，使得算法性能和空间占用达到实用的地步。同时，数据挖掘还有自身独特的内容，即关联分析。

3、从数据分析的角度来看，绝大多数数据挖掘技术都来自机器学习领域，但机器学习研究往往并不把海量数据作为处理对象，因此，数据挖掘要对算法进行改造，使得算法性能和空间占用达到实用的地步。

为什么数据挖掘是一个重要的商业工具,数据挖掘产生的信息类型是什么...

1、数据挖掘就像眼睛和大脑，可以通过分析数据获得洞察力，就像大海上的指南针，指明方向。大数据时代，组织和企业会更多的依靠数据分析而非经验和直觉来制定决策。充分挖掘和使用数据的价值将为组织和企业带来强大的竞争力。

2、如果在数据预处理阶段，可能是只对某个领域的数据进行挖掘，从而可以得出更置信的结论； 如果是挖掘目的，也就是模型的输出，这就比较好理解了。 问题三：数据挖掘具体要做什么？ 数据挖掘是一个很大的方面。你会java，这个很好。

3、数据库在给我们提供丰富信息的同时，也体现出明显的海量信息特征。

4、而数据挖掘的结果是一个模型，通过这个模型来分析整个数据的规律，一次来实现对于未来的预测，比如判断用户的特点，用户适合什么样的营销活动。显然，数据挖掘比数据分析要更深一个层次。

5、数据挖掘存在不准确性，主要是由噪声数据造成的。比如在商业中用户可能会提供假数据；在工厂环境中，正常的数据往往会收到电磁或者是辐射干扰，而出现超出正常值的情况。

到此，以上就是小编对于为什么数据挖掘的流程中要经过数据洁理筛选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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