数据挖掘

资 源 简 介

数据挖掘

详 情 说 明

数据挖掘是从大量数据中提取有用信息和知识的过程。它结合了统计学、机器学习和数据库技术，旨在发现数据中的隐藏模式和关联规则。数据挖掘通常包括几个关键步骤：数据预处理（清洗和转换原始数据）、模型构建（应用算法发现模式）和结果评估（验证发现的模式是否有效）。常见的数据挖掘任务包括分类（预测类别）、聚类（发现数据自然分组）、关联规则挖掘（发现项目间关系）和异常检测（识别异常数据点）。随着大数据的兴起，数据挖掘在商业智能、医疗诊断、金融风控等领域发挥着越来越重要的作用。