數(shù)據(jù)分析（數(shù)據(jù)挖掘）有什么用？數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘本質(zhì)上是不同的數(shù)據(jù)分析:是指運(yùn)用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)分析方法對(duì)收集到的龐大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行細(xì)致的研究和總結(jié)，以提取有用信息并形成結(jié)論的過(guò)程；數(shù)據(jù)挖掘:是

數(shù)據(jù)分析（數(shù)據(jù)挖掘）有什么用？

數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘本質(zhì)上是不同的數(shù)據(jù)分析:是指運(yùn)用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)分析方法對(duì)收集到的龐大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行細(xì)致的研究和總結(jié)，以提取有用信息并形成結(jié)論的過(guò)程；

數(shù)據(jù)挖掘:是指利用相關(guān)算法從大量數(shù)據(jù)中發(fā)掘隱藏信息的過(guò)程。

我們可以簡(jiǎn)單理解為，一個(gè)是廣度上的數(shù)據(jù)處理，一個(gè)是深度上的數(shù)據(jù)處理。

數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘是相輔相成的。一是可以通過(guò)對(duì)大量數(shù)據(jù)的整理和解讀，分析企業(yè)現(xiàn)狀，通過(guò)數(shù)據(jù)反映企業(yè)管理當(dāng)前存在的問(wèn)題，并可以深度追溯相應(yīng)問(wèn)題的原因，最終確認(rèn)相關(guān)責(zé)任人，保證數(shù)據(jù)的可追溯性，輔助企業(yè)整體管理和運(yùn)營(yíng)；數(shù)據(jù)挖掘，通過(guò)對(duì)企業(yè)隱藏價(jià)值數(shù)據(jù)的深度挖掘，可以指導(dǎo)企業(yè)未來(lái)的發(fā)展，做出預(yù)測(cè)，為企業(yè)高層提供相應(yīng)的參考支持；企業(yè)要想更好的發(fā)展，就要處理好當(dāng)前企業(yè)發(fā)展中的問(wèn)題，重要的是著眼于企業(yè)未來(lái)的發(fā)展。數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘在企業(yè)中的實(shí)際應(yīng)用，可以更好地支持企業(yè)的經(jīng)營(yíng)管理，提供決策分析，幫助企業(yè)走得更高更遠(yuǎn)。

Datalink專注于企業(yè)IT架構(gòu)、SOA集成和數(shù)據(jù)治理分析。感謝您的閱讀和關(guān)注！

什么是數(shù)據(jù)挖掘，簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)挖掘?qū)ξ锫?lián)網(wǎng)的作用？

有利于提高使用數(shù)據(jù)的能力，促進(jìn)物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展和進(jìn)步。

數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)抽取的區(qū)別？

1 .定義不同，數(shù)據(jù)挖掘也叫數(shù)據(jù)庫(kù)中的知識(shí)發(fā)現(xiàn)。數(shù)據(jù)提取是使用傳輸技術(shù)將數(shù)據(jù)(有時(shí)是非結(jié)構(gòu)化的或結(jié)構(gòu)不良的)從在線資源中提取到一個(gè)集中的存儲(chǔ)位置進(jìn)行進(jìn)一步處理。

2.過(guò)程不一樣。數(shù)據(jù)挖掘的作用是發(fā)現(xiàn)和理解數(shù)據(jù)中新的、看不見(jiàn)的知識(shí)，并從中確定一個(gè)值。數(shù)據(jù)提取過(guò)程不包括處理或分析。這些都是在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)之后完成的。

簡(jiǎn)述一種數(shù)據(jù)挖掘方法并說(shuō)明它的應(yīng)用？

數(shù)據(jù)挖掘是指通過(guò)算法從大量數(shù)據(jù)中尋找隱藏信息的過(guò)程。

數(shù)據(jù)挖掘通常與計(jì)算機(jī)科學(xué)有關(guān)，通過(guò)統(tǒng)計(jì)學(xué)、聯(lián)機(jī)分析處理、信息檢索、機(jī)器學(xué)習(xí)、專家系統(tǒng)和模式識(shí)別來(lái)實(shí)現(xiàn)上述目標(biāo)。

人們渴望對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分析，發(fā)現(xiàn)和提取隱藏的信息，更好地利用這些數(shù)據(jù)。正是在這樣的條件下，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。

數(shù)據(jù)挖掘有許多合法用途，例如在患者數(shù)據(jù)庫(kù)中找出藥物及其副作用之間的關(guān)系。這種關(guān)系可能不會(huì)在1000個(gè)人中出現(xiàn)，但這種方法可以用于制藥相關(guān)的項(xiàng)目中，以減少對(duì)藥物產(chǎn)生不良反應(yīng)的患者數(shù)量，并可能挽救生命。

擴(kuò)展數(shù)據(jù)

目前，數(shù)據(jù)挖掘的算法主要有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法、決策樹(shù)方法、遺傳算法、粗糙集方法、模糊集方法、關(guān)聯(lián)規(guī)則方法等。

按照信息存儲(chǔ)格式，用于挖掘的對(duì)象包括關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)、面向?qū)ο髷?shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、文本數(shù)據(jù)源、多媒體數(shù)據(jù)庫(kù)、空間數(shù)據(jù)庫(kù)、時(shí)態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)、異構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)和互聯(lián)網(wǎng)。

數(shù)據(jù)挖掘的過(guò)程是一個(gè)循環(huán)的過(guò)程。如果每一步都沒(méi)有達(dá)到預(yù)期的目標(biāo)，就需要回到上一步，重新調(diào)整并執(zhí)行。并非每個(gè)數(shù)據(jù)挖掘作業(yè)都需要這里列出的每個(gè)步驟。