什么是数据挖掘十大经典案例?

点击上方“公众号”可以订阅哦!近年来,各类复杂数据不断累积,数据库在向人们提供大量信息的同时,也表现出大量信息特征。我们处在信息大爆炸的这个年代,常常被淹没在海量数据中。数据挖掘技术在此背景下应运而生,成为人们利用数据的“利器”,数据挖掘是什么?数据挖掘过程如何?其应用场景又在哪?小编带你一文读懂~什么是数据挖掘?数据挖掘(Data Mining, DM),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。数据挖掘是一个交叉学科,涉及数据库技术、人工智能、机器学习、模式识别、高性能计算、知识工程、神经网络、信息检索、信息的可视化等众多领域。典型的数据挖掘系统结构数据挖掘的过程数据挖掘标准流程,包括业务理解、数据理解、数据准备、数据建模、模型评估与部署6个阶段。第1阶段:业务理解,主要任务是深刻理解业务需求,在需求的基础上制定数据挖掘的目标和实现目标的计划。第2阶段:数据理解,主要收集数据、熟悉数据、识别数据的质量问题,并探索引起兴趣的子集。第3阶段:数据准备,从收集来的数据集中选择必要的属性(因素),并按关联关系将它们连接成一个数据集,然后进行数据清洗,即空值和异常值处理、离群值剔除和数据标准化等。第4阶段:数据建模,选择应用不同的数据挖掘技术,并确定模型最佳的参数。如果初步分析发现模型的效果不太满意,要再跳回数据准备阶段,甚至数据理解阶段。第5阶段:模型评估,对建立的模型进行可靠性评估和合理性解释,未经过评估的模型不能直接去应用。彻底地评估模型,检查构造模型的步骤,确保模型可以完成业务目标。如果评估结果没有达到预想的业务目标,要再跳回业务理解阶段。第6阶段:部署阶段,根据评估后认为合理的模型,制定将其应用于实际工作的策略,形成应用部署报告。典型的知识发现过程数据挖掘的应用场景1.在金融领域中的应用数据挖掘技术在金融领域中已有一定的基础,主要是对金融市场中的特定对象演变和发展趋势进行分析,并根据分析结果进行相应预防,从而实现信用评估和预防诈骗,同时在投资上也应用在对股票的分析,以满足客户稳健投资的要求。随着互联网技术的大力发展,网络金融借贷业务得到了迅猛发展,为人们金融业务办理提供了新选择。2.在交通运输领域中的应用历史数据或批量形式的数据将有助于确定一个特定的客户,通常会选择去某一个特定地点的通勤模式,从而为他提供差异化的优惠,新产品、新服务的大幅折扣。这些优惠将被以定向广告的形式,优先推送给潜在客户群中的高响应客户。3.在医学领域的应用在医学分析的领域,病人的病例可以通过记录他的门诊就诊次数和假期的季节来分析。它还有助于确定对各种疾病,成功进行药物治疗的模式。研究人员也正在使用多维数据来降低成本,提高提供的服务质量,并提供更广泛和更好的护理。4.在教育领域的应用数据挖掘技术的应用已经渗入到教育教学的各个方面,如支持教育科学决策、实施个性化教育、对学生的学业成绩进行评估等。数据挖掘的实际应用逐渐突破了传统的教学模式,改善了教学效果,促进了教学质量的提升。5.在制造工程领域的应用数据挖掘,有利于确保制造企业拥有合适的知识集来评估数据,从而识别合适的产品组合、结构以及客户的需求。此外,高效的数据挖掘能力,可以确保产品开发及时完成,且不超预算。数据挖掘和分析技术在各行业发挥着重要作用,随着数据资源的爆炸性增长,数据挖掘技术不仅成为政府部门提高治理能力的重要手段,而且成为提升各行业核心竞争力的关键。大数据领域的分析挖掘是当前的工作重点。大数据挖掘之路漫漫,要保持足够的谦虚,且行且思考。资料来源于临安区数据资源管理局机关工会委员会转载请注明出处精彩回顾◆市数据资源局理论学习中心组召开学习习近平总书记关于“千万工程”和“浦江经验”两个重要批示精神专题学习研讨会◆全国首发!数字人民币App新增“乘车码”功能,率先落地杭州◆浙里办杭州频道2023年中盘点出炉,从这份数据看杭州人的半年

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展开全部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。数据挖掘对象数据的类型可以是结构化的、半结构化的,甚至是异构型的。发现知识的方法可以是数学的、非数学的,也可以是归纳的。最终被发现了的知识可以用于信息管理、查询优化、决策支持及数据自身的维护等。数据挖掘的对象可以是任何类型的数据源。可以是关系数据库,此类包含结构化数据的数据源;也可以是数据仓库、文本、多媒体数据、空间数据、时序数据、Web数据,此类包含半结构化数据甚至异构性数据的数据源。发现知识的方法可以是数字的、非数字的,也可以是归纳的。最终被发现的知识可以用于信息管理、查询优化、决策支持及数据自身的维护等。已赞过已踩过你对这个回答的评价是?评论
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