数字化转型网数据专题将关注数据治理、数据质量管理、数据架构、主数据管理、数据仓库、元数据管理、数据备份、数据挖掘、数据分析、数据安全、大数据、数据合规、等数据相关全产业链相关环节。
一、数据挖掘(Data Mining)
数据挖掘是指对大规模数据进行分析，以发现其中潜在的模式、规律或关联性的过程。其目的在于从数据中提取有价值的信息，以支持决策制定、预测未来趋势等。数据挖掘涉及多种技术和方法，包括机器学习、统计分析、数据库技术等。数据挖掘本质目的是将数据转换成知识;从大量数据中,提取出感兴趣的模式(Patterns)或知识(Knowledge)。
二、数据挖掘的代名词
①KDD(从数据到知识):Knowledge Discovery From Data
②知识抽取:Knowledge Extraction;
③数据/模式分析:Data/Pattern Analysis;
④信息收获:Information Harvesting;
⑤商务智能:Business Intelligence。
三、查询处理与数据挖掘
①数据库查询操作:在数据库中使用SQL语句查询,不属于数据挖掘范畴,这属于查询处理范畴;
②查询处理与数据挖掘区别:数据挖掘的知识预先是不知道的,挖掘出来的知识准确性也不知道,数据库查询出来的都是可预见的,结果是精确的。
四、数据挖掘中的数据源
任何数据都可以用于数据挖掘,音乐数据,图像数据,视频数据,文本数据等都可以被挖掘;数据挖掘的算法本质是一样的,只是针对不同的数据,进行对应的修改。
五、数据挖掘中的特点
(1)用于挖掘的数数据源必须真实
①存在的真实数据:数据挖掘处理的数据一般是存在的真实数据,不是专门收集的数据;
②数据收集:该工作不属于数据挖掘范畴,属于统计任务;
(2)数据必须海量
①少量数据处理:少量数据使用统计方法分析,不必使用数据挖掘;
②海量数据:处理海量数据时,才使用数据挖掘,涉及到有效存储,快速访问,合理表示等方面的问题;
(3)数据挖掘的查询是随机的
①要求不精确:查询灵活,没有精确的要求(无法用SQL语句写出来);
②结果正确性未知:查询出来结果也不知道是否准确;
(4)未知结果
①挖掘结果:数据挖掘挖掘出的知识是未知的,目的是为了发掘潜在的知识,模式;
②知识使用:数据挖掘出的知识只能在特定领域使用,如金融领域数据挖掘结果,只能在金融领域及相关领域使用。
数字化转型网数据专题包含哪些内容
数字化转型网数据专题将关注数据治理、数据质量管理、数据架构、主数据管理、数据仓库、元数据管理、数据备份、数据挖掘、数据分析、数据安全、大数据、数据合规、等数据相关全产业链相关环节。
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