什么是数据挖掘？概念是什么？
数据挖掘是在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识。
• 数据挖掘所得到的信息应具有先前未知，有效和可实用三个特征。
• 先前未知的信息是指该信息是预先未曾预料到的。
• 数据挖掘是要发现那些不能靠直觉发现的信息或知识，甚至是违背
直觉的信息或知识。
• 挖掘出的信息越是出乎意料，就可能越有价值
什么是数据挖掘，简述其作用和应用。
1)数据挖掘能做以下七种不同事情（分析方法）：
数据挖掘· 分类 （Classification） · 估值（Estimation） · 预言（Prediction） · 相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules） · 聚集（Clustering） · 描述和可视化（Description and Visualization） · 复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等) 2)数据挖掘分类 以上七种数据挖掘的分析方法可以分为两类：直接数据挖掘；间接数据挖掘 · 直接数据挖掘 目标是利用可用的数据建立一个模型，这个模型对剩余的数据，对一个特定的变量（可以理解成数据库中表的属性，即列）进行描述。 · 间接数据挖掘 目标中没有选出某一具体的变量，用模型进行描述；而是在所有的变量中建立起某种关系 。 · 分类、估值、预言属于直接数据挖掘；后三种属于间接数据挖掘 3)各种分析方法的简介 · 分类 （Classification） 首先从数据中选出已经分好类的训练集，在该训练集上运用数据挖掘分类的技术，建立分类模型，对于没有分类的数据进行分类。 例子： a. 信用卡申请者，分类为低、中、高风险 b. 故障诊断：中国宝钢集团与上海天律信息技术有限公司合作，采用数据挖掘技术对钢材生产的全流程进行质量监控和分析，构建故障地图，实时分析产品出现瑕疵的原因，有效提高了产品的优良率。 注意： 类的个数是确定的，预先定义好的 · 估值（Estimation） 估值与分类类似，不同之处在于，分类描述的是离散型变量的输出，而估值处理连续值的输出；分类
数据挖掘的类别是确定数目的，估值的量是不确定的。 例子： a. 根据购买模式，估计一个家庭的孩子个数 b. 根据购买模式，估计一个家庭的收入 c. 估计real estate的价值 一般来说，估值可以作为分类的前一步工作。给定一些输入数据，通过估值，得到未知的连续变量的值，然后，根据预先设定的阈值，进行分类。例如：银行对家庭贷款业务，运用估值，给各个客户记分（Score 0~1）。然后，根据阈值，将贷款级别分类。 · 预言（Prediction） 通常，预言是通过分类或估值起作用的，也就是说，通过分类或估值得出模型，该模型用于对未知变量的预言。从这种意义上说，预言其实没有必要分为一个单独的类。预言其目的是对未来未知变量的预测，这种预测是需要时间来验证的，即必须经过一定时间后，才知道预言准确性是多少。 例子： 海南航空引入领先的数据挖掘工具马克威分析系统，分析客流、燃油等变化趋势，以航线收益为主题进行数据挖掘，制定精细的销售策略，有效提高了企业收益。 · 相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules） 决定哪些事情将一起发生。 例子： a. 超市中客户在购买A的同时，经常会购买B，即A => B(关联规则) b. 客户在购买A后，隔一段时间，会购买B （序列分析） · 聚集（Clustering） 聚集是对记录分组，把相似的记录在一个聚集里。聚集和分类的区别是聚集不依赖于预先定义好的类，不需要训练集。 例子： a. 一些特定症状的聚集可能预示了一个特定的疾病 b. 租VCD类型不相似的客户聚集，可能暗示成员属于不同的亚文化群 聚集通常作为数据挖掘的第一步。例如，"哪一种类的促销对客户响应最好？"，对于这一 类问题，首先对整个客户做聚集，将客户分组在各自的聚集里，然后对每个不同的聚集，回答问题，可能效果更好。 c. 中国移动采用先进的数据挖掘工具马克威分析系统，对用户wap上网的行为进行聚类分析，通过客户分群，进行精确营销。
数据挖掘是什么？
数据挖掘（英语：Data mining），又译为数据采矿、数据挖掘。它是数据库知识发现（英语：Knowledge-Discovery in Databases，简称：KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性（属于Association rule learning）的信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。
数据挖掘的定义是什么？有哪几种挖掘技术
您好，我是研究数据挖掘的，给予简易完整的回答，希望能帮到你。
数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据集中识别有效的、新颖的、潜在有用的，以及最终可理解的模式的非平凡过程。它是一门涉及面很广的交叉学科，包括机器学习、数理统计、神经网络、数据库、模式识别、粗糙集、模糊数学等相关技术。
数据挖掘的技术，可粗分为：统计方法、机器学习方法、神经网络方法和数据库方法。统计方法，可细分为：回归分析（多元回归、自回归等）、判别分析（贝叶斯判别、CBR、遗传算法、贝叶斯信念网络等。神经网络方法，可细分为：前向神经网络（BP算法等）、自组织神经网络（自组织特征映射、竞争学习等）等。数据库方法主要是基于可视化的多维数据分析或OLAP方法，另外还有面向属性的归纳方法。