数据挖掘？数据恢复大师

一、什么叫做数据挖掘

数据挖掘(DataMining)就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中,提取隐含在其中的，人们事先不知道的，但又是潜在有用的信息和知识的过程。与数据挖掘相近的同义词有数据融合、数据分析和决策支持等。这个定义包括好几层含义:数据源必须是直实的，大量的、含噪声的:发现的是用户感兴趣的知识:发现的知识要可接受，口理解，可运用:并不要求发现放之四海皆准的知识,仅支持特定的发现问题。

二、什么是数据挖掘

数据挖掘（DataMining）是一种从大量数据中挖掘隐藏的、有用的信息和知识的过程。数据挖掘利用各种算法和模型，从大量数据中提取有用的信息和知识，可以帮助人们更好地理解数据，发现数据中的规律和模式，从而做出更明智的决策。

数据挖掘通常包括以下步骤：

1.数据预处理：对原始数据进行清洗、处理和转换，使其符合数据挖掘的要求。

2.特征选择：选择需要用于挖掘的数据特征。

3.模型建立：建立数据挖掘模型，如分类模型、聚类模型、关联规则挖掘等。

4.模型评估：评估模型的准确性和性能。

5.结果展示：将挖掘结果以可视化的方式展示出来，帮助人们更好地理解数据。

数据挖掘的应用非常广泛，包括商业智能、金融、医疗保健、科学等领域。

三、数据挖掘是什么

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。