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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:
- 数据预处理:对数据进行清洗和准备。
- 数据转换:将数据转化为适合挖掘的格式。
- 模型构建:通过建立模型来识别模式并进行预测。
- 模型评估:评估模型的准确性与有效性。
- 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。
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