2025年什么是数据挖掘（2025年什么是数据挖掘技术的概念）

高维数据挖掘什么是数据挖掘?

1、数据挖掘是一种从海量数据中挖掘出隐藏的、有价值的信息和知识的技术。具体来说：核心任务：数据挖掘旨在从数据库、数据仓库或任何其他信息库中深入挖掘出隐藏的、未被察觉的，但具有实际价值的知识。技术集成：数据挖掘是一个集数据库管理、人工智能、机器学习和统计学等多种理论与技术于一体的交叉学科领域。

2、数据挖掘是一种强大的技术，其核心任务是从海量数据中挖掘出隐藏的、未被察觉的，但又具有实际价值的知识。这一过程可以被理解为从数据库、数据仓库或任何其他信息库中深入挖掘有价值的信息。它是一个集数据库管理、人工智能、机器学习和统计学等多种理论与技术于一体的交叉学科领域。

3、数据挖掘指的是从大量的数据中提取隐含的、事先未知的、并且潜在有用的知识的技术。数据挖掘的广义观点：数据挖掘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“挖掘”有趣知识的过程。

4、高维数据挖掘，是基于高维度的一种数据挖掘，和传统的数据挖掘最主要的区别在于它的高维度。高维数据挖掘已成为数据挖掘的重点和难点。

5、高维数据，简单来说，是数据维度远超出我们日常所熟知的一维和二维的复杂结构。它通常存在于现实世界中，如庞大的数据库中，包含了各种类型的数据，如贸易交易、Web文档、基因表达、文档词频、用户评分、网络使用记录以及多媒体信息。

什么是数据挖掘?

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，也被称为信息发掘（Knowledge Discovery），是用自动或半自动化的方法在数据中找到潜在的、有价值的信息和规则。技术本质与关联学科数据挖掘技术本质是从海量数据中提取隐含信息的数据处理技术，其实现高度依赖计算机科学领域的方法论。

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，也被称为信息发掘（Knowledge Discovery），是用自动或半自动化的方法在数据中找到潜在的、有价值的信息和规则。定义与本质数据挖掘本质上是一种数据处理技术，旨在从海量数据中提取出隐含的、不易被直接观察到的信息。

数据挖掘是在庞大而繁琐的数据集中发现内部潜在关系与模式的过程，简单来说就是在混沌中寻找规则、建立秩序、判断秩序。 具体介绍如下：基本任务：借助统计学、机器学习、大数据以及人为主观能动性的判断等技术，从数据中分析有用的规则和关系。

数据挖掘（Data Mining）就是从大量的数据中，提取隐藏在其中的，事先不知道的、但潜在有用的信息的过程。数据挖掘的目标是建立一个决策模型，根据过去的行动数据来预测未来的行为。

数据挖掘则是从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化等技术，高度自动化地分析企业的数据，作出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，以帮助决策者调整市场策略，减少风险，作出正确的决策。

数据挖掘,机器学习,自然语言处理这三者是什么关系?

数据挖掘、机器学习、自然语言处理这三者是相互关联且互为支撑的关系。数据挖掘（Data Mining）是从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。

它是数据库知识发现（英语：Knowledge-DiscoveryinDatabases，简称：KDD）中的一个步骤。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。

数据挖掘是基础，机器学习是过程，自然语言处理是实现手段。这三者都属于认知智能的细分技术，之间存在交集。通过认知智能公司小i机器人的产品逻辑就能够理解这三者的关系。

数据挖掘、机器学习、自然语言处理三者之间既有交集也有不同，彼此之间既有联系和互相运用，也有各自不同的领域和应用。数据挖掘是一门交叉性很强的学科，可以用到机器学习算法以及传统统计的方法，最终的目的是要从数据中挖掘到需要的知识，从而指导人们的活动。

机器学习比较偏底层，也比较偏理论，机器学习本身不够炫酷，结合了具体的自然语言处理以及数据挖掘的问题才能炫酷。机器学习好像内力一样，是一个武者的基础，而自然语言和数据挖掘的东西都是招式。如果你内功足够深厚，招式对你来说都是小意思。