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什么是数据挖掘?有何影响?
1、数据挖掘(Data Mining)，就是从存放在数据库，数据仓库或其他信息库中的大量的数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程。
2、数据挖掘：是指用相关算法从大量的数据中探索隐藏在其中的信息的过程。我们可以简单的理解为，一个是从广度上对数据的处理过程，一个是从深度上对数据的处理过程。
3、所谓数据挖掘技术简单的理解就是处理数据的一种技术，它会用到仿生全局优化的算法，是对信息进行手机、集成、规约、清理、变换和挖掘的过程。在数据挖掘时可能用到的软件有SAS EM、modeler、k-miner、tempo等等。
4、数据挖掘是指从大量的数据中，通过统计学、人工智能、机器学习等方法，挖掘出未知的、且有价值的信息和知识的过程。
5、数据挖掘（Data Mining）是指通过大量数据集进行分类的自动化过程，以通过数据分析来识别趋势和模式，建立关系来解决业务问题。
6、数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘是指通过大量数据集进行分类的自动化过程，以通过数据分析来识别趋势和模式，建立关系来解决业务问题。
数据挖掘就是知识发现的过程
知识发现是所谓数据挖掘的一种更广义的说法，即从各种媒体表示的信息中，根据不同的需求获得知识。知识发现的目的是向使用者屏蔽原始数据的繁琐细节，从原始数据中提炼出有意义的、简洁的知识，直接向使用者报告。
通常我们把信息转化为价值，要经历信息、数据、知识、价值四个层面，数据挖掘就是中间的重要环节，是从数据中发现知识的过程。
数据挖掘是发现数据中隐藏模式和知识的过程。数据挖掘可以帮助您发现数据中的关联和趋势，并预测未来事件。数据挖掘技术包括聚类、分类、关联规则挖掘和异常检测。以上是一些从大数据中提取有价值信息的方法。
数据库知识发现 (KDD) 是从数据集中识别出有效的、新颖的、潜在有用的，以及最终可理解的模式的非平凡过程。它由九个步骤组成，从开发与理解应用领域开始到知识发现的行动。
数据挖掘具备的功能
1、数据挖掘主要是使用未来趋势和行为作出前摄的、基础知识的决策。下面佳音电脑培训为大家介绍数据挖掘具备的功能。
2、数据挖掘综合了各个学科技术，有很多的功能，当前的主要功能如下：数据总结：继承于数据分析中的统计分析。数据总结目的是对数据进行浓缩，给出它的紧凑描述。传统统计方法如求和值、平均值、方差值等都是有效方法。
3、预测：预测工作的目的在于以其他属性的值为基础来预测特定属性的值。这是数据挖掘的重要功能之一，可以帮助决策者了解未来的趋势和变化。
数据挖掘方向难吗?都需要用到什么技术
需要学习工程能力和算法能力。工程能力：（ 1 ）编程基础：需要掌握一大一小两门语言，大的指 C++ 或者 Java ，小的指Python 或者 shell 脚本；需要掌握基本的数据库语言。
其实还是要看个人的学习能力和吸收能力，以及能不能坚持。如果计算机、统计学方面基础比较弱，那么学习起来难度会比较大，但是如果能坚持学下来，还是可以掌握的。
需要理解数据库原理，能够熟练操作至少一种数据库(Mysql、SQL、DBOracle等)，能够明白MapReduce的原理操作以及熟练使用Hadoop系列工具更好。
首先，我们可以从数据获取、数据存取、数据清洗、数据挖掘分析、数据可视化、数据报告等几个方面入手。具体涵盖以下技能：Linux操作系统、Linux常用命令、Linux常用软件安装、Linux网络、 防火墙、Shell编程等。
数据挖掘工程师需要具备数学及统计学相关的背景、计算机编码能力、对特定应用领域或行业的知识。
什么是数据挖掘?
1、数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。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。
2、数据挖掘(Data Mining)，就是从存放在数据库，数据仓库或其他信息库中的大量的数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程。
3、数据挖掘又译为资料探勘、数据采矿。是一种透过数理模式来分析企业内储存的大量资料，以找出不同的客户或市场划分，分析出消费者喜好和行为的方法，它是数据库知识发现中的一个步骤。
