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数据挖掘工作存在于信息技术领域,通常属于商业信息领域。最好的数据挖掘工作结合了工作环境、职业发展机会、培训计划和工具等因素。数据挖掘是一种信息技术技能,用于评估存储在大型计算机系统中的当前数据,并利用它向一系列商业用户提供有用的相关信息。据预测,这项技能将在未来5至10年内经历高于平均水平的增长。...
可视化数据挖掘是一种利用最新技术将一些特定原则应用于人类如何解释数据的思想。数据挖掘是在特定信息块中检测模式的过程。这是一种非常通用的方法,在金融、医学、公共行政和政府、交通等领域以详细的方式应用,以获得具体的结果。...
数据挖掘过程是在大量数据中发现具有统计意义的模式的工具。它通常包括五个主要步骤,包括准备、数据探索、模型构建、部署和审查。过程中的每一步都涉及不同的技术,但大多数都使用某种形式的统计分析。...
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。...
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)。...
数据挖掘系统是一种收集、组织和分析数据集的系统方法。在收集的数据中发现模式和关系是数据挖掘的目标。发现的模式和关系有助于组织根据过去的模式预测未来趋势。虽然这些模式可用于预测目的,但当用于分析的原始数据损坏、错误分类或不包含产生精确结果所需的样本时,会出现不准确的模式。...
数据挖掘分类是数据挖掘过程中的一个步骤。它用于根据某些关键特征对项目进行分组。有几种用于数据挖掘分类的技术,包括最近邻分类、决策树学习和支持向量机。...
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欺诈保护、营销和监控领域。...