什么是空间数据挖掘？(spatial data mining?)

空间数据挖掘是试图在地理数据中发现模式的过程。最常用于零售业的是数据挖掘，该领域最初专注于在文本和数字电子信息中发现模式。空间数据挖掘被认为是比传统挖掘更复杂的挑战，因为分析在空间和时间上具体存在的对象会带来困难。...

空间数据挖掘是试图在地理数据中发现模式的过程。最常用于零售业的是数据挖掘，该领域最初专注于在文本和数字电子信息中发现模式。空间数据挖掘被认为是比传统挖掘更复杂的挑战，因为分析在空间和时间上具体存在的对象会带来困难。

与标准数据挖掘一样，空间数据挖掘主要用于营销和零售领域。这是一种决定在哪里开哪种商店的技术。它可以通过处理关于哪些因素促使消费者去一个地方而不是另一个地方的预先存在的数据来帮助告知这些决策。

比如说艾希礼想在某个街区开一家夜总会。如果她能够获得适当的数据，她可以使用空间数据挖掘来找出哪些空间因素使夜总会成功。她可能会问这样的问题：如果附近有公共交通，会有更多的人来俱乐部吗？与其他夜生活场所的距离能最大限度地提高光顾率？靠近加油站是正数还是负数？

Ashley可能还想确保来她夜总会的人在一个晚上的行程中均匀分布。她还可以使用空间数据挖掘——也许更准确地说，时空数据挖掘——来发现人们在特定时间如何在城市中流动。同样的过程也适用于一周中不同夜晚的乘客。

这种方法的困难是互联网以外世界的复杂性造成的。过去的数据挖掘工作通常有成熟的数据库可供分析，而空间数据挖掘的可用输入不是信息网格，而是地图。这些地图具有不同类型的对象，如道路、人口、企业等。

确定某事物是否“接近”另一事物从离散变为连续变量。这大大增加了分析所需的复杂性。令人难以置信的是，对于试图进行空间数据挖掘的人来说，这是一种更简单的关系类型。

空间数据挖掘也面临着误报问题。在搜索数据寻找关系的过程中，由于统计误报，许多明显的趋势将出现。对于挖掘更简单的数据库的任务来说，这个问题也存在，但数据挖掘者可用的数据量会放大这个问题。最终，通过数据挖掘确定的趋势应该通过解释和额外研究的过程得到确认。

数据挖掘(data mining)和数据仓库(data warehousing)的区别

数据挖掘和数据仓库的主要区别在于，数据挖掘是从大量数据中识别模式的过程，而数据仓库是将来自多个数据源的数据集成到一个中心位置的过程。数据挖掘是在大型数据集中发现模式的过程。它使用各种技术，如分类、回...

数据挖掘和预测分析的主要区别在于，数据挖掘是使用算法和挖掘工具识别数据隐藏模式的过程，而预测分析是将业务知识应用于发现的模式以进行预测的过程。数据挖掘是在大型数据集中发现模式的过程。它提取数据实体之...

...单击行将突出显示地图上相应的要素。什么是空间数据(spatial data)？空间数据由点、线、多边形或其他我们可以按位置映射的地理和几何数据原语组成。可以将空间数据维护为矢量数据或光栅数据。每个都提供与地理位置相关...

... 在软件选项和理论概念中使用了各种不同的数据挖掘方法。这使得用户能够利用各种工具从个人和公司收集的数据中提取信息。大量数据可用于确定单个受试者或多个受试者的各种因素。这些数据挖掘方法最常用于...

数据挖掘算法是用于识别数据集中的模式和趋势的编程查询和程序。数据挖掘的主要用途是根据客户的实际活动确定客户需求和偏好。尽管这些信息是基于过去的表现，但...

数据挖掘应用程序是能够从存储的数据中提取和识别模式的计算机软件程序或包。这类工具通常是一个软件接口，它与包含客户或其他重要数据的大型数据库进行交互。数...

数据挖掘工具是允许用户从数据中提取信息的软件组件和理论。这些工具使个人和公司能够收集大量数据，并使用这些数据确定特定用户或用户组。数据挖掘工具的一些最...

数据挖掘分析是一个有用的过程，它根据用于数据评估的特定算法提供不同的结果。数据挖掘分析的常见类型包括探索性数据分析（EDA）、描述性建模、预测性建模以及发...

... 最重要的数据挖掘概念用于分析收集到的信息，尤其是在观察行为时。数据之间的未知交互以各种方式进行研究，以确定主题和聚合信息之间的关键关系。数据挖掘的一个挑战是，...

数据挖掘代理是一种伪智能计算机程序，旨在找出特定类型的数据，并识别这些数据类型之间的模式。这些代理通常用于检测数据的趋势，提醒组织注意范式的转变，以便...