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什么是数据挖掘,或数据挖掘的过程是什么

OLAP分析过程是建立在用户对深藏在数据中的某种知识有预感和假设的前提下，是在用户指导下的信息分析和知识发现过程。智能化自动分析工具：为适应变化迅速的市场环境，就需要有基于计算机与信息技术的智能化自动工具，来帮助挖掘隐藏在数据中的各类知识。

我比较喜欢对数据挖掘定义的一种描述：数据挖掘是利用业务知识从数据中发现和解释知识（或称为模式）的过程，这种知识是以自然或者人工形式创造的新知识。从中也可以看出，数据挖掘的基础是了解业务或找到熟悉业务的人，然后才是利用历史知识建立知识模式从而创造新知识。

数据挖掘（Data Mining，简称DM），是指从大量的数据中，挖掘出未知的且有价值的信息和知识的过程。2 机器学习 与 数据挖掘 与数据挖掘类似的有一个术语叫做”机器学习“，这两个术语在本质上的区别不大，如果在书店分别购买两本讲数据挖掘和机器学习的书籍，书中大部分内容都是互相重复的。

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。

数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘流程：定义问题：清晰地定义出业务问题，确定数据挖掘的目的。

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。换句话说，数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。

数据仓库与数据挖掘的原理是什么?

1、数据仓库是一种数据组织结构，可以将不同数据源的数据有机组合，便于数据分析。数据挖掘是对数据进行分析的方法，利用不同的数据挖掘算法，如关联，分类，聚类等等可以得到不同的分析结果。数据仓库的组织方式非常适合与数据挖掘。我是初学者，希望回答对你有帮助。谢谢。

2、数据仓库中的数据是在对原有分散的数据库数据抽取、清理的基础上经过系统加工、汇总和整理得到的，必须消除源数据中的不一致性，以保证数据仓库内的信息是关于整个企业的一致的全局信息。（3）时变（Time Variant）的数据集合。数据存储从历史的角度提供信息。

3、《数据仓库与数据挖掘技术原理及应用》是一部全面深入的指南，分为导论、原理、技术和实践四个逻辑部分。首先，第1章和第2章是导论，介绍了数据仓库和数据挖掘的基础概念，并阐述了这些技术在诸如电子商务、金融和医疗等热门行业中的最新应用实例，展示了其实用价值。

4、数据仓库是为了支持复杂的分析和决策，数据挖掘是为了在海量的数据里面发掘出预测性的、分析性的信息，多用来预测。阶段不同：数据仓库是数据挖掘的先期步骤，通过数据仓库的构建，提高了数据挖掘的效率和能力，保证了数据挖掘中的数据的宽广性和完整性。

数据分析模型和数据挖掘,只受数据仓库的质量影响吗?

1、是的。数据分析模型和数据挖掘：是建立在数据仓库之上，分析数据仓库的。数据仓库是一种解决方案，是对原始的操作数据进行各种处理，并转换成有用信息的处理过程，用户可以通过分析这些信息，从而作出策略性的决策。因此，在很多场合，我们也把数据仓库系统称为决策支持系统。

2、数据挖掘就是从大量数据中提取数据的过程。数据仓库是汇集所有相关数据的一个过程。数据挖掘和数据仓库都是商业智能工具集合。数据挖掘是特定的数据收集。数据仓库是一个工具来节省时间和提高效率，将数据从不同的位置不同区域组织在一起。数据仓库三层，即分段、集成和访问。

3、与数据挖掘相比，OLAP更多地依靠用户提供的问题和假设，受用户的思维习惯所影响。

4、数据仓库系统是集成的、与时间相关的数据集合，ETL作为数据仓库的核心，负责将分布的、异构数据源中的数据进行抽取、清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。

什么是数据挖掘?

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。

数据挖掘一般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。

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。

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。换句话说，数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。

利用互联网挖掘并记录你的企业构思的答案

1、先谋篇布局，后细枝末节。 大多数中小企业是先生存后发展，在发展的过程中不断调整经营思路，逐渐形成企业的格局、战略。不过，随着市场化经济的推进改革，以及人员素质的提高。部分少数创业者、企业家也会先对企业有个全局构思，形成一个蓝图，统筹把握后才实施建立企业组织。

2、调查地区环境、调查地区企业情况等。企业构思就是指用语言精确描述的、创办企业的基本计划，企业在进行挖掘企业构思的时候可以使用调查地区环境、调查地区企业情况、利用互联网、头脑风暴法四种方法进行挖掘。企业构思，必须以顾客的需求为出发点，并且具备满足顾客需求的个人要素。

3、挖掘企业构思的途径有从生产专长出发、从顾客需要出发。小企业创办的原则：志向要大。要有努力的大目标，要有成长为大企业的雄心，很多大企业都是由小企业发展起来的。计算要精。要精确计算自己的资金和资源，量力而行和进行量化管理，小心无数量危险和数字陷井。规模要小。

数据仓库和数据挖掘技术对现代企业管理有什么意义

现在企业的管理最终目的无非就是为了充分利用资源，挖掘价值。对于销售行业服务行业等，分析潜在客户，潜在市场发展方向无疑能够快人一步抢占市场。

提供战略决策信息需要大量的企业数据，能够以合适的格式存放并能快速检索。 随着计算机技术的快速发展，存储成本迅速降低和计算能力大大提高，使建立数据仓库成为可能。

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。

ERP管理系统对销售、采购、财务等各类数据汇总成各类报表，帮助企业全面掌握业务情况，有效提高了企业对市场需求的分析能力。ERP管理系统自动生成会计凭证，确保了财务信息的及时、可靠，能让企业管理者更直观的了解企业的发展状况。

智管的实施需要大量的数据收集与处理，对于企业管理人员而言，更重要的是数据的解读分析。智管能够帮助企业创建数据仓库，利用数据挖掘技术，获取企业经营过程中产生的大量数据，从而提供相应的决策支持和预测能力，持续不断优化相关业务流程。

企业需要对这些数据进行有针对性的开发，通过数据挖掘技术，提炼出有价值的信息，将其转化为企业的核心知识。这些知识对于技术决策和经营决策具有关键作用，能够直接推动企业的技术创新和市场策略制定。管理好这些数据并从中发现规律，不仅关乎企业的生存，更关乎其持续发展和竞争优势的建立。