数据挖掘（Data Mining）

数据挖掘 是从庞大数据中发现模式、关联和洞察的过程，用于识别数据中潜在的趋势、行为以及无法直接观察到的关系。其核心目标是通过统计学、机器学习和数据库系统等技术，将对决策、预测和知识发现有价值的信息提取出来。

数据挖掘通常包含以下主要步骤：

1. 数据预处理：对数据进行清洗和准备。
2. 数据转换：将数据转化为适合挖掘的格式。
3. 模型构建：通过建立模型来识别模式并进行预测。
4. 模型评估：评估模型的准确性与有效性。
5. 部署：将模型投入实际使用。

常见的数据挖掘技术包括：

• 分类（Classification）：根据已识别的模式对数据进行预先定义的类别分配。
• 聚类（Clustering）：根据数据属性将相似的记录分组在一起。
• 回归（Regression）：根据数据中各变量间的关系预测连续值。
• 关联规则挖掘（Association Rule Mining）：从数据集中发现变量之间的关联，找出潜在模式或趋势。

数据挖掘在商业、医疗、金融、营销等诸多领域广泛应用，通过处理大规模数据并配合 数据集管理工具 与 Scraper API 等方式进行全面分析，帮助人们洞察潜在模式并做出基于数据的明智决策。