1樓：
營銷大資料資訊服務的發展，指導了企業商業規劃，優化商業資源配置，提高商業營銷效率，實現了精準營銷。徵信大資料資訊服務的發展，有效解決了交易雙方信用資訊不對稱問題，提高了交易可靠性保障，讓商業活動發展更加守信和健康。網際網路金融大資料資訊服務的發展，縮減了網際網路金融運營成本，降低了普惠金融的發展門檻，有效解決了中小企業短期資金缺口問題，對傳統金融服務起到了有效補充
2樓：知於大資料
1.1 資料探勘的興起
1.1.1 資料豐富與知識匱乏
對資訊進行再加工，即進行更深入的歸納分析，從資訊中理解其模式，方能獲得更有用的資訊，即知識。在大量知識積累基礎上，總結出原理和法則，就形成了所謂智慧。
當前的尷尬境地：「豐富的資料」而「貧乏的知識」
1.1.2 從資料到知識
資料倉儲的形成：隨著資料量的增長，資料來源所帶來的各種資料格式不相容性，為來便於獲得決策所需資訊，就有必要將整個機構的資料以統一形式整合儲存在一起，這就形成了資料倉儲（data warehouse,dw）
olap分析過程是建立在使用者對深藏在資料中的某種知識有預感和假設的前提下，是在使用者指導下的資訊分析和知識發現過程。
智慧化自動分析工具：為適應變化迅速的市場環境，就需要有基於計算機與資訊科技的智慧化自動工具，來幫助挖掘隱藏在資料中的各類知識。這類工具能自身生成多種假設 ➡️然後用資料倉儲（or大型資料庫）中的資料進行檢驗或驗證 ➡️然後返回使用者最有價值的檢驗結果。
此外，這類工具還應能適應現實世界中資料的多種特性（量大、含噪聲、不完整、動態、稀疏性、異質、非線性等）
1.1.3 資料探勘（dm）的產生
2023年，在美國計算機年會上，提出了資料探勘（dm，data mining） 的概念，即通過資料庫抽取隱含的、未知的、具有潛在使用價值資訊的過程
整個知識發現過程是由若干重要步驟組成（資料探勘只是其中一個重要步驟）：
1）資料清洗：清除資料噪聲和與挖掘主題明顯無關的資料
2）資料整合：將來自多資料來源中的相關資料組合到一起
3）資料轉換：將資料轉換為易於進行資料探勘的資料儲存形式
4）資料探勘：它是知識挖掘的一個重要步驟，其作用是利用智慧方法挖掘資料模式或規律知識
5）模式評估：其作用是根據一定評估標準從挖掘結果篩選出有意義的模式知識
6）知識表示：其作用是利用視覺化和知識表達技術，向使用者展示所挖掘出的相關知識
1.1.4 資料探勘解決的商業問題（案例）
客戶行為分析
客戶流失分析
交叉銷售
欺詐檢測
風險管理
客戶細分
廣告定位
市場和趨勢分析
資料探勘的概念和原理是什麼
3樓：以道教育
資料探勘概述
資料探勘又稱資料庫中的知識發現（knowledge discover in database，kdd），是目前人工智慧和資料庫領域研究的熱點問題，所謂資料探勘是指從資料庫的大量資料中揭示出隱含的、先前未知的並有潛在價值的資訊的非平凡過程。資料探勘是一種決策支援過程，它主要基於人工智慧、機器學習、模式識別、統計學、資料庫、視覺化技術等，高度自動化地分析企業的資料，做出歸納性的推理，從中挖掘出潛在的模式，幫助決策者調整市場策略，減少風險，做出正確的決策。
資料探勘的定義
1.技術上的定義及含義
資料探勘（data mining）就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應用資料中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的資訊和知識的過程。這個定義包括好幾層含義：資料來源必須是真實的、大量的、含噪聲的；發現的是使用者感興趣的知識；發現的知識要可接受、可理解、可運用；並不要求發現放之四海皆準的知識，僅支援特定的發現問題。
與資料探勘相近的同義詞有資料融合、人工智慧、商務智慧、模式識別、機器學習、知識發現、資料分析和決策支援等。
資料探勘的基本過程和主要步驟
4樓：長沙新華電腦學院
資料探勘又稱資料庫中的知識發現（knowledge discover in database，kdd），是目前人工智慧和資料庫領域研究的熱點問題，所謂資料探勘是指從資料庫的大量資料中揭示出隱含的、先前未知的並有潛在價值的資訊的非平凡過程。資料探勘是一種決策支援過程，它主要基於人工智慧、機器學習、模式識別、統計學、資料庫、視覺化技術等，高度自動化地分析企業的資料，做出歸納性的推理，從中挖掘出潛在的模式，幫助決策者調整市場策略，減少風險，做出正確的決策。
什麼是資料探勘？
5樓：cda資料分析師
簡單地說，資料探勘是從大量資料中提取或『挖掘』知識。該術語實際上有點用詞不當。資料探勘應當更正確地命名為『從資料中挖掘知識』，不幸的是它有點長。
許多人把資料探勘視為另一個常用的術語『資料庫中知識發現』或kdd的同義詞。而另一些人只是把資料探勘視為資料庫中知識發現過程的一個基本步驟。
資料探勘是一個用資料發現問題、解決問題的學科。
通常通過對資料的探索、處理、分析或建模實現。
我們可以看到資料探勘具有以下幾個特點：
基於大量資料：並非說小資料量上就不可以進行挖掘，實際上大多數資料探勘的演算法都可以在小資料量上執行並得到結果。但是，一方面過小的資料量完全可以通過人工分析來總結規律，另一方面來說，小資料量常常無法反映出真實世界中的普遍特性。
隱含性：資料探勘是要發現深藏在資料內部的知識，而不是那些直接浮現在資料表面的資訊。常用的bi工具，例如報表和olap，完全可以讓使用者找出這些資訊。
新奇性：挖掘出來的知識應該是以前未知的，否則只不過是驗證了業務專家的經驗而已。只有全新的知識，才可以幫助企業獲得進一步的洞察力。
價值性：挖掘的結果必須能給企業帶來直接的或間接的效益。有人說資料探勘只是「屠龍之技」，看起來神乎其神，卻什麼用處也沒有。
這只是一種誤解，不可否認的 是在一些資料探勘專案中，或者因為缺乏明確的業務目標，或者因為資料質量的不足，或者因為人們對改變業務流程的抵制，或者因為挖掘人員的經驗不足，都會導 致效果不佳甚至完全沒有效果。但大量的成功案例也在證明，資料探勘的確可以變成提升效益的利器。
6樓：知於大資料
由於資料科學剛剛興起，資料科學家作為一種新生職業被提出，資料研究高階科學家rachel schutt將其定義為「電腦科學家、軟體工程師和統計學家的混合體「。資料探勘作為一個學術領域，橫跨多個學科，涵蓋了統計學、數學、機器學習和資料庫等，此外還包括各類專業方向比如從油田電力、海洋生物、歷史文字、電子通訊、法律稅務等的各個專業領域。注意每一分類都需要相當的行業經驗。
而要明白某一事物的本質，就需要通過另一些近似的事物特性對比來說明。就好像你單獨提問什麼是男人？很難解釋對不對。
所以咱們來舉個栗子簡單看看：
一、分析報告
在《大鬧天宮》裡孫悟空跟二郎神在花果山下大戰三百回合，咱來寫一篇文章分析。
孫悟空有金剛不壞火眼金睛筋斗雲七十二般變化加上定海神針身法靈活。
二郎神楊戩有三隻眼縛妖索哮天犬銀袍金甲加上三尖兩刃四竅八環刀力量無窮。
所以在大戰開始三百回合時候不相上下，結果後來二郎神派出天兵天將放火燒花果山讓大聖慌了心神被偷襲得手。
最後二郎神贏了。
分析報告完成。
二、統計分析
大聖二戰楊戩。這次在二位大戰之前做個數理統計來**結果。
首先根據歷史樣本史書記載發現兩人在之前的五百年裡打過100次，其中孫悟空贏60次。
然後有記錄顯示，之前孫悟空和牛魔王戰鬥的勝率是80%，而楊戩鬥牛魔王勝率是70%。
所以可以得出綜合**總體勝率是孫悟空贏面大。
結論依靠歷史記錄，使用樣本**總體，根據經驗做出假設。
統計分析完成。
三、資料探勘
孫悟空和楊戩終極決戰。這次咱們根據兩位的詳細資料（如家庭出身、教育背景、工作經驗、婚育情況等）讓計算機做協同過濾關聯分析。計算機通過資料清洗建模後發現：
貧苦出身的孩子一般比皇親國戚更能吃苦所以功夫底子更好平時訓練更加紮實。
戰鬥經驗豐富的鬥戰勝佛因為平時經常打架擅長利用天時地利環境因素而勝算更大。
在都得到大師指點的情況下，貧苦出身的孩子可以利用後天的努力來彌補先天悟性的欠缺。
樣貌奇特註定孤獨終老的神仙總是會比同等條件下美若天仙喜歡拈花惹草處處留情的神仙功夫好。
綜上所述，我們可知道：
論出身兩位大神不分伯仲。一個從石頭出來，一個是凡人與神仙結合所生。
悟空的**菩提老祖（準提道人）和二郎神的**玉鼎真人的**元始天尊同為鴻鈞老祖的高足所以前者更勝一籌。
鬥戰勝佛戰鬥經驗相對整日快活逍遙無憂無慮的二郎神來說更加豐富。
另孫行者由於樣貌原因始終單身（好傷感）。
所以可以得出結論，這次大戰孫悟空贏面大。
資料探勘完成。
四、最後總結：
分析報告一般是整個事件發生結束以後的總結（描述性）。
統計分析能利用大量的歷史樣本來**整個事件總體未來的走向（**性概率）。
資料探勘則透過事件的表象發現隱藏在背後的蛛絲馬跡，從而找到潛伏的規律以及看似無關事物之間背後的聯絡，用此來洞察未來（規範性）。
7樓：野路子產品經理
給你分享一個pdf看看什麼是資料探勘
8樓：風_南
科技的快速發展和資料的儲存技術的快速進步，使得各種行業或組織的資料得以海量積累。但是，從海量的資料當中，提取有用的資訊成為了一個難題。在海量資料面前，傳統的資料分析工具和方法很無力。
由此，資料探勘技術就登上了歷史的舞臺。
資料探勘是一種技術，將傳統的資料分析方法與處理大量資料的複雜演算法相結合（圖1），從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的資料中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用資訊和知識的過程。
那資料探勘能夠幹什麼？有哪些資料探勘技術？怎麼應用？
資料探勘技術應用廣泛，如：1. 在交通領域，幫助鐵路票價制定、交通流量**等。
2. 在生物學當中，挖掘基因與疾病之間的關係、蛋白質結構**、代謝途徑**等。3.
在金融行業當中，**指數追蹤、稅務稽查等方面有重要運用。4. 在電子商務領域，對顧客行為分析、定向營銷、定向廣告投放、誰是最有價值的使用者、什麼產品搭配銷售等。
可以說，有資料的方法，就有資料探勘的用武之地。
那資料探勘過程是什麼呢？如圖2：
資料探勘的任務主要分為一下四類，如圖3：
1.建模**：用因變數作用目標變數建立模型。
分為兩類：（1）分類，用於**離散的目標變數；（2）迴歸，用於**連續的目標變數。兩項任務目標都是訓練一個模型，使目標變數**值與實際值之間的誤差達到最小。
**建模可以用來判斷病人是否患有某種疾病，可以用於確定顧客是否需要某種產品，**交通流量。
2.關聯分析：用來發現描述資料中強關聯特徵的模式。
所發現的模式通常用特徵子集的形式表示。由於搜尋空間是指數規模的，關聯分析的目標是以有效的方式提取最有用的模式。關聯分析的應用包括使用者購買商品之間的聯絡、找出相關功能的基因組、表單**輸出下拉選單如圖4。
3.聚類分析：發現緊密相關的觀測值群組，使得與屬於不同簇的觀察值相比，同一簇的觀察值相互之間儘可能的類似。
聚類可用來對相關的顧客分組、給不同功能的基因分組、不同的癌症細胞系分組。
4.異常檢測：識別其特徵顯著不同於其他資料的觀測值。
這樣的觀測值稱為異常點或離群點。異常檢測演算法的目標是發現真正的異常點，而避免錯誤地將正常的物件標註為異常點。換言之，一個好的異常點檢測模型必須具有高檢測率和低誤報率。
異常檢測的應用包括檢測欺詐、網路攻擊、疾病的不尋常模式。
什麼是資料探勘？資料探勘怎麼做啊
資料探勘是從大量的 不完全的 有噪聲的 模糊的 隨機的資料中提取隱含在其中的 人們事先不知道的 但又是潛在有用的資訊和知識的過程。資料探勘流程 定義問題 清晰地定義出業務問題，確定資料探勘的目的。資料準備 資料準備包括 選擇資料 在大型資料庫和資料倉儲目標中 提取資料探勘的目標資料集 資料預處理 進...
資料探勘是什麼工作呢，資料探勘具體要做什麼？
資料探勘指的是在長期積累的資料中分析和挖掘有價值的資訊以供決策。這個概念主要還是因為erp 企業資源計劃 和oa 辦公自動化 軟體系統的廣泛使用和發展的基礎上出現的一個概念。因為企業在使用這些軟體系統的過程中，雖然運營的狀態和管理以及成本有很大的節約，大大提高了企業的運營效率，可是這些系統卻只能對企...
資料探勘中分類與聚類區別與關係,資料探勘中分類和聚類的區別
分類是根據規則進行的，你把這個規則建立起來後還可以運用到其他尚未分類的資料，同時還可以根據新的已有類別資料修正分類規則，不斷提高其分類準確性 聚類是純粹的根據已有資料進行系統把資料聚類，有可能聚類出來的沒有實際意義，聚類也無法通過訓練資料和後期的資料不斷提高準確度的 資料探勘中分類和聚類的區別 你好...