数据挖掘结果（数据挖掘结果分析）

数据挖掘的结果是不是值得信任

数据挖掘的结果是值得信任的。数据挖掘也叫数据开采、数据采掘等，是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，自动提取隐含在其中的、人们事先不知道的，但又是潜在有用的信息的过程。根据查询到的公开信息显示数据挖掘其本源数据为真实数据，其挖掘结果可信度高。

做数据挖掘很有前途，国内国外都好找工作。在国内，真正的数据挖掘运用还比较少，找工作也不是很容易，学这个方向的，基本上出来是做数据处理、数据分析，或是有些干脆做软件开发师。应该说现状艰辛，但前途还是光明的。如果找数据挖掘的工作，地点也很重要，国内发展比较好的城市是北京和上海，广东也有少数。

首先，数据挖掘，数据挖掘是不是一个骗局，但一个是仍处于发展阶段，已投入实际生产实践中的技术框架投入。 DM的原因往往与知识发现概念相关的知识发现（知识发现）的DM目标和输出（输出）。

数据挖掘就是对观测到的数据集（经常是很庞大的）进行分析，目的是发现未知的关系和以数据拥有者可以理解并对其有价值的新颖方式来总结数据。运用基于计算机的方法，包括新技术，从而在数据中获得有用知识的整个过程，就叫做数据挖掘。

神经网络等。3）数据挖掘的步骤一般可以分为：数据提取（ETL）－数据仓库－数据挖掘工具－知识发现。

为什么无法通过统计检验方式验证数据挖掘结果是否具有可理解性和价值...

1、统计检验是基于总体和样本的一种检验，且检验分为参数检验和非参数检验，大多数传统的统计检验着眼于总体分布。问题就出在数据挖掘本身不是传统意义上的从总体中抽取样本，结果不是样本，所以不能对数据挖掘结果进行统计检验，当然，如果符合样本与总体定义的数据挖掘，自然可以使用统计检验。

2、一边是社交媒体因为大数据的盆钵满载，另一方面则是用户不断毫无保留的将个人信息交给互联网，这些信息包括年龄、性别、地域、生活状态、态度、行踪、兴趣爱好、消费行为、健康状况甚至是性取向等。一时间，针对海量用户信息的大数据挖掘、大数据分析、大数据精准营销、广告精准投放等等迅速被各大公司提上日程。

3、有些数据挖掘模型可以直接处理分类自变量，如决策树模型；但很多数据挖掘模型不能直接处理分类自变量，如线性回归、神经网络等，因此需要将分类变量转换成数值变量。对于定序自变量，最常用的转换方法就是按照类别程度将其直接转换成数值自变量，例如将空气污染程度 “差、良、优”转换为“1，2，3”。

什么必须通过精确数据挖掘才能得到知识或结果?

精确数据挖掘是指对数据进行高级分析，以发现隐藏在数据中的模式和规律。这种分析方法能够识别出数据中的关键信息，帮助我们理解数据背后的含义。这是因为，经过精确数据挖掘能够提取出更多的数据特征，从而能够更好地描述数据中所包含的信息。

数据集大且不完整数据挖掘所需要的数据集是很大的，只有数据集越大，得到的规律才能越贴近于正确的实际的规律，结果也才越准确。除此以外，数据往往都是不完整的。（2）不准确性数据挖掘存在不准确性，主要是由噪声数据造成的。

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。数据挖掘主要侧重解决四类问题：分类、聚类、关联和预测，就是定量、定性，数据挖掘的重点在寻找未知的模式与规律。

统计技术 数据挖掘涉及的科学领域和技术很多，如统计技术。统计技术对数据集进行挖掘的主要思想是：统计的方法对给定的数据集合假设了一个分布或者概率模型（例如一个正态分布）然后根据模型采用相应的方法来进行挖掘。关联规则 数据关联是数据库中存在的一类重要的可被发现的知识。

目前数据挖掘技术的应用多集中在金融保险、医疗保健、零售部门和电信部门。而对数据挖掘在提高企业内部经营管理、构筑企业竞争优势方面的应用鲜有提及。 数据挖掘技术的含义 数据挖掘是从数据当中发现趋势和模式的过程，它融合了现代统计学、知识信息系统、机器学习、决策理论和数据库管理等多学科的知识。

依赖因素不同：数据分析紧密联系业务知识，数据挖掘则侧重技术实现，对业务要求相对较低。数据挖掘往往需要大量数据支持，对技术要求较高，要求较强的编程、数学和机器学习能力。

什么是数据挖掘

1、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。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的信息的过程。

2、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。

3、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。