什么是数据挖掘？(data mining?)
数据挖掘使用对大量数据进行操作的相对较大的计算能力来确定数据点之间的规则性和连接。采用统计学、机器学习和模式识别技术的算法用于自动搜索大型数据库。数据挖掘也称为数据库中的知识发现（KDD）。
与人工智能一样，数据挖掘是一个总括性术语，可以应用于许多不同的活动。在企业界，数据挖掘最常用于确定趋势方向和预测未来。它被用来建立模型和决策支持系统，为人们提供他们可以使用的信息。数据挖掘在反恐斗争中扮演着前线角色。据说它被用来确定9/11袭击的领导人。
数据挖掘者是统计学家，他们使用类似近邻模型、k-均值聚类、保持法、k-折叠交叉验证、遗漏法等技术。回归技术用于减去不相关的模式，只留下有用的信息。贝叶斯一词经常出现在该领域，指的是一类推理技术，通过结合先验概率和基于条件事件的概率来预测未来事件的可能性。垃圾邮件过滤可以说是数据挖掘的一种形式，它可以自动将相关信息从网络钓鱼尝试和伟哥广告的混乱海洋中带到表面。
决策树用于过滤堆积如山的数据。在决策树中，所有数据都通过入口节点，在入口节点中，它面对一个过滤器，该过滤器根据数据的特征将数据分成流。例如，关于消费者行为的数据可能会根据人口统计因素进行过滤。数据挖掘主要不是关于花哨的图形和可视化技术，而是利用它们来展示它所发现的东西。众所周知，我们可以从视觉上比口头上吸收更多的统计信息，如果在正确的语境中使用，这种表达形式会非常有说服力和强大。
随着我们的文明变得越来越数据饱和，传感器大量分布到我们的本地环境中，我们将不经意间发现在第一次穿越时可能会遗漏的东西。数据挖掘将使我们能够纠正这些错误，并根据过去的数据发现新的见解，为我们的数据存储带来更大的收益。
- 发表于 2021-12-13 12:58
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- 分类：互联网
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