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广州数据分析师数据挖掘,数据挖掘方向,数据挖掘的含义：
数据挖掘(Data Mining) 就是从大量数据中发现潜在规律、提取有用信息的方法和技术。因为与数据库密切相关，又称为数据库知识发现(Knowledge Discovery in Databases， KDD) ，就是将高级智能计算技术应用于大量数据中，让计算机在有人或无人指导的情况下从海量数据中发现潜在的，有用的模式（也叫知识）。
广义上说，任何从数据库中挖掘信息的过程都叫做数据挖掘。从这点看来，数据挖掘就是 BI（商业智能）。但从技术术语上说，数据挖掘(Data Mining) 特指的是：源数据经过清洗和转换等成为适合于挖掘的数据集。数据挖掘在这种具有固定形式的数据集上完成知识的？炼，最后以合适的知识模式用于进一步分析决策工作。从这种狭义的观点上，我们可以定义：数据挖掘是从特定形式的数据集中提炼知识的过程。
数据挖掘往往针对特定的数据、特定的问题，选择一种或者多种挖掘算法，找到数据下面隐藏的规律，这些规律往往被用来预测或支持决策。
数据挖掘的主要功能
1) 分类：按照分析对象的属性、特征，建立不同的组类来？述事物。例如：银行部门根据以前的数据将客户分成了不同的类别，现在就可以根据这些来区分新申请贷款的客户，以采取相应的贷款方案。
2) 聚类：识别出分析对内在的规则，按照这些规则把对象分成若干类。例如：将保险申请人区分为高度风险申请者，中度风险申请者，低度风险申请者。
3) 关联规则和序列模式的发现：关联是某种事物发生时其他事物随之发生的这样一种联系。例如：每天购买啤酒的人也有可能购买香烟，比重有多大，可以通过关联的支持度和可信度来？述。与关联不同，序列是一种纵向的联系。例如：今天银行调整利率，明天股市的变化。
4) 预测：把握分析对象发展的规律，对未来的趋势做出预见。例如：对未来经济发展增速的判断。
5) 偏差的检测：对分析对象的少数的、极端的、特例的？述，以揭示其内在的原因。例如：在银行的 100 万笔交易中有 500 例欺诈行为，银行为了稳健经营，就要找出这 500 例欺诈行为的内在因素，减小以后的经营风险。
需要注意的是：数据挖掘的各项功能不是独立存在的，它们在数据挖掘中互相联系，共同发挥作用。
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