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这个数据挖掘过程是从大数据中进行

的,也就是大数据。进行数据挖掘当然是有其目的的。数据挖掘的主要特征有两个目标,即描述性 和 预测性。 描述性意味着数据挖掘用于了解有关观察到的数据的更多信息,或者换句话说,我们如何找出该数据的特征。同时预测 意味着当我们从数据中 发现模式 时,估计尚未揭示或识别的变量的值 。

这里所指的模式 是描述数据项关

 

系的数学。当我们看到 图案时通过这种方式,我们 丹麦电话号码数据 可以优化我们的业务,例如如何增加购买潜力。还有其他几个目标,例如为企业提供有关交易或客户的高质量数据、数据处理和存储能力的大幅提高等等。数据挖掘也被认为是各种类型的科学学科的混合体,例如统计学、人工智能、机器学习和模式识别、信息可视化、数据库管理和数据仓库、以及管理科学和信息系统。几种类型的一般学科也用于分析数据。

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有几个特征可以描述数据挖掘实际上是什

 

么样子的?其特点包括,通常 国家列表 数据挖掘的来源来自于集成的数据仓库。对于数据挖掘来说,数据的性质最为关键,因为它可能包含非结构化数据。数据挖掘还具有同时处理数据或通常称为并行处理的能力。 在数据挖掘处理中,使用了多种方法。首先是预测方法。这种方法的本质是有监督的,也就是说数据已经有了规则或者参考。预测 方法中使用的一些方法包括:分类、回归和时间序列。

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