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什么是數(shù)據(jù)割據(jù)，什么是數(shù)據(jù)挖掘

來源：整理 時(shí)間：2023-01-30 13:07:51 編輯：金融知識 手機(jī)版

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1，什么是數(shù)據(jù)挖掘

數(shù)據(jù)挖掘又譯為資料探勘、數(shù)據(jù)采礦。是一種透過數(shù)理模式來分析企業(yè)內(nèi)儲存的大量資料，以找出不同的客戶或市場劃分，分析出消費(fèi)者喜好和行為的方法，它是數(shù)據(jù)庫知識發(fā)現(xiàn)中的一個(gè)步驟。數(shù)據(jù)挖掘一般是指從大量的數(shù)據(jù)中自動搜索隱藏于其中的有著特殊關(guān)系性的信息的過程。主要有數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、規(guī)律尋找和規(guī)律表示3個(gè)步驟。數(shù)據(jù)挖掘的任務(wù)有關(guān)聯(lián)分析、聚類分析、分類分析、異常分析、特異群組分析和演變分析等。數(shù)據(jù)挖掘通常與計(jì)算機(jī)科學(xué)有關(guān)，并通過統(tǒng)計(jì)、在線分析處理、情報(bào)檢索、機(jī)器學(xué)習(xí)、專家系統(tǒng)(依靠過去的經(jīng)驗(yàn)法則)和模式識別等諸多方法來實(shí)現(xiàn)上述目標(biāo)。

什么是數(shù)據(jù)挖掘

2，什么是數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)（data）是數(shù)據(jù)庫中存儲的基本對象，數(shù)據(jù)在大多數(shù)人的頭腦中的第一反應(yīng)就是數(shù)字。其實(shí)數(shù)字只是一種最簡單的數(shù)據(jù)，是數(shù)據(jù)的一種傳統(tǒng)和狹義的理解。廣義的理解，數(shù)據(jù)的種類很多，文字、圖形、圖象、聲音、學(xué)生的檔案記錄等，這些都是數(shù)據(jù)。 為了了解世界，交流信息，人們需要描述事物。在計(jì)算機(jī)中，為了存儲和處理這些事物，就要抽出對這些事物感興趣的特征組成一個(gè)記錄來描述。例如：在學(xué)生的檔案中，如果人們最感興趣的是學(xué)生的姓名、性別、年齡、出生年月、籍貫、所在系、入學(xué)時(shí)間，就可以這樣描述： （楊兵，男，1988，遼寧，計(jì)算機(jī)系，2006）這里的學(xué)生記錄就是數(shù)據(jù)?！　“倏疲骸　?shù)據(jù)(data)是事實(shí)或觀察的結(jié)果，是對客觀事物的邏輯歸納，是用于表示客觀事物的未經(jīng)加工的的原始素材?！　?shù)據(jù)是信息的表現(xiàn)形式和載體，可以是符號、文字、數(shù)字、語音、圖像、視頻等。數(shù)據(jù)和信息是不可分離的，數(shù)據(jù)是信息的表達(dá)，信息是數(shù)據(jù)的內(nèi)涵。數(shù)據(jù)本身沒有意義，數(shù)據(jù)只有對實(shí)體行為產(chǎn)生影響時(shí)才成為信息?！　?shù)據(jù)可以是連續(xù)的值，比如聲音、圖像，稱為模擬數(shù)據(jù)。也可以是離散的，如符號、文字，稱為數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)?！　≡谟?jì)算機(jī)系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)以二進(jìn)制信息單元0,1的形式表示。
定性分析與定量分析應(yīng)該是統(tǒng)一的，相互補(bǔ)充的；定性分析是定量分析的基本前提，沒有定性的定量是一種盲目的、毫無價(jià)值的定量；定量分析使定性分析更加科學(xué)、準(zhǔn)確，它可以促使定性分析得出廣泛而深入的結(jié)論。定量分析是依據(jù)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，建立數(shù)學(xué)模型，并用數(shù)學(xué)模型計(jì)算出分析對象的各項(xiàng)指標(biāo)及其數(shù)值的一種方法。定性分析則是主要憑分析者的直覺、經(jīng)驗(yàn)，憑分析對象過去和現(xiàn)在的延續(xù)狀況及最新的信息資料，對分析對象的性質(zhì)、特點(diǎn)、發(fā)展變化規(guī)律作出判斷的一種方法。相比而言，前一種方法更加科學(xué)，但需要較高深的數(shù)學(xué)知識，而后一種方法雖然較為粗糙，但在數(shù)據(jù)資料不夠充分或分析者數(shù)學(xué)基礎(chǔ)較為薄弱時(shí)比較適用，更適合于一般的投資者與經(jīng)濟(jì)工作者。但是必須指出，兩種分析方法對數(shù)學(xué)知識的要求雖然有高有低，但并不能就此把定性分析與定量分析截然劃分開來。事實(shí)上，現(xiàn)代定性分析方法同樣要采用數(shù)學(xué)工具進(jìn)行計(jì)算，而定量分析則必須建立在定性預(yù)測基礎(chǔ)上，二者相輔相成，定性是定量的依據(jù)，定量是定性的具體化，二者結(jié)合起來靈活運(yùn)用才能取得最佳效果。不同的分析方法各有其不同的特點(diǎn)與性能，但是都具有一個(gè)共同之處，即它們一般都是通過比較對照來分析問題和說明問題的。正是通過對各種指標(biāo)的比較或不同時(shí)期同一指標(biāo)的對照才反映出數(shù)量的多少、質(zhì)量的優(yōu)劣、效率的高低、消耗的大小、發(fā)展速度的快慢等等，才能作為鑒別、下判斷提供確鑿有據(jù)的信息。

什么是數(shù)據(jù)

3，什么是數(shù)據(jù)處理

數(shù)據(jù)處理是對數(shù)據(jù)的采集、存儲、檢索、加工、變換和傳輸。數(shù)據(jù)是對事實(shí)、概念或指令的一種表達(dá)形式，可由人工或自動化裝置進(jìn)行處理。數(shù)據(jù)的形式可以是數(shù)字、文字、圖形或聲音等。數(shù)據(jù)經(jīng)過解釋并賦予一定的意義之后，便成為信息。數(shù)據(jù)處理的基本目的是從大量的、可能是雜亂無章的、難以理解的數(shù)據(jù)中抽取并推導(dǎo)出對于某些特定的人們來說是有價(jià)值、有意義的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)處理是系統(tǒng)工程和自動控制的基本環(huán)節(jié)。數(shù)據(jù)處理貫穿于社會生產(chǎn)和社會生活的各個(gè)領(lǐng)域。數(shù)據(jù)處理技術(shù)的發(fā)展及其應(yīng)用的廣度和深度，極大地影響著人類社會發(fā)展的進(jìn)程。
數(shù)據(jù)處理（data processing）是對數(shù)據(jù)的采集、存儲、檢索、加工、變換和傳輸。數(shù)據(jù)是對事實(shí)、概念或指令的一種表達(dá)形式，可由人工或自動化裝置進(jìn)行處理。數(shù)據(jù)的形式可以是數(shù)字、文字、圖形或聲音等。數(shù)據(jù)經(jīng)過解釋并賦予一定的意義之后，便成為信息。數(shù)據(jù)處理的基本目的是從大量的、可能是雜亂無章的、難以理解的數(shù)據(jù)中抽取并推導(dǎo)出對于某些特定的人們來說是有價(jià)值、有意義的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)處理是系統(tǒng)工程和自動控制的基本環(huán)節(jié)。數(shù)據(jù)處理貫穿于社會生產(chǎn)和社會生活的各個(gè)領(lǐng)域。數(shù)據(jù)處理技術(shù)的發(fā)展及其應(yīng)用的廣度和深度，極大地影響著人類社會發(fā)展的進(jìn)程。數(shù)據(jù)處理離不開軟件的支持，數(shù)據(jù)處理軟件包括：用以書寫處理程序的各種程序設(shè)計(jì)語言及其編譯程序，管理數(shù)據(jù)的文件系統(tǒng)和數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，以及各種數(shù)據(jù)處理方法的應(yīng)用軟件包。為了保證數(shù)據(jù)安全可靠，還有一整套數(shù)據(jù)安全保密的技術(shù)。 　　根據(jù)處理設(shè)備的結(jié)構(gòu)方式、工作方式，以及數(shù)據(jù)的時(shí)間空間分布方式的不同，數(shù)據(jù)處理有不同的方式。不同的處理方式要求不同的硬件和軟件支持。每種處理方式都有自己的特點(diǎn)，應(yīng)當(dāng)根據(jù)應(yīng)用問題的實(shí)際環(huán)境選擇合適的處理方式。數(shù)據(jù)處理主要有四種分類方式①根據(jù)處理設(shè)備的結(jié)構(gòu)方式區(qū)分，有聯(lián)機(jī)處理方式和脫機(jī)處理方式。②根據(jù)數(shù)據(jù)處理時(shí)間的分配方式區(qū)分，有批處理方式、分時(shí)處理方式和實(shí)時(shí)處理方式。③根據(jù)數(shù)據(jù)處理空間的分布方式區(qū)分，有集中式處理方式和分布處理方式。④根據(jù)計(jì)算機(jī)中央處理器的工作方式區(qū)分，有單道作業(yè)處理方式、多道作業(yè)處理方式和交互式處理方式。 　　數(shù)據(jù)處理對數(shù)據(jù)（包括數(shù)值的和非數(shù)值的）進(jìn)行分析和加工的技術(shù)過程。包括對各種原始數(shù)據(jù)的分析、整理、計(jì)算、編輯等的加工和處理。比數(shù)據(jù)分析含義廣。隨著計(jì)算機(jī)的日益普及，在計(jì)算機(jī)應(yīng)用領(lǐng)域中，數(shù)值計(jì)算所占比重很小，通過計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)處理進(jìn)行信息管理已成為主要的應(yīng)用。如側(cè)繪制圖管理、倉庫管理、財(cái)會管理、交通運(yùn)輸管理，技術(shù)情報(bào)管理、辦公室自動化等。在地理數(shù)據(jù)方面既有大量自然環(huán)境數(shù)據(jù)（土地、水、氣候、生物等各類資源數(shù)據(jù)），也有大量社會經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)（人口、交通、工農(nóng)業(yè)等），常要求進(jìn)行綜合性數(shù)據(jù)處理。故需建立地理數(shù)據(jù)庫，系統(tǒng)地整理和存儲地理數(shù)據(jù)減少冗余，發(fā)展數(shù)據(jù)處理軟件，充分利用數(shù)據(jù)庫技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)管理和處理。 　　有關(guān)商務(wù)網(wǎng)站的數(shù)據(jù)處理：由于網(wǎng)站的訪問量非常大，在進(jìn)行一些專業(yè)的數(shù)據(jù)分析時(shí)，往往要有針對性的數(shù)據(jù)清洗，即把無關(guān)的數(shù)據(jù)、不重要的數(shù)據(jù)等處理掉。接著對數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)分分類，進(jìn)行分類劃分之后，就可以根據(jù)具體的分析需求選擇模式分析的技術(shù)，如路徑分析、興趣關(guān)聯(lián)規(guī)則、聚類等。通過模式分析，找到有用的信息，再通過聯(lián)機(jī)分析（olap）的驗(yàn)證，結(jié)合客戶登記信息，找出有價(jià)值的市場信息，或發(fā)現(xiàn)潛在的市場。

什么是數(shù)據(jù)處理

4，數(shù)據(jù)概念是什么

數(shù)據(jù)挖掘，涵蓋了五個(gè)主題：數(shù)據(jù)、分類、關(guān)聯(lián)分析、聚類和異常檢測。 數(shù)據(jù)挖掘(DataMining)，又稱為數(shù)據(jù)庫中的知識發(fā)現(xiàn)(KnowledgeDiscoveryinDatabase,KDD)，就是從大量數(shù)據(jù)中獲取有效的、新穎的、潛在有用的、最終可理解的模式的非平凡過程，簡單的說，數(shù)據(jù)挖掘就是從大量數(shù)據(jù)中提取或“挖掘”知識。www.rumen8.com-找入門資料就到入門吧！ 與數(shù)據(jù)挖掘相近的同義詞有數(shù)據(jù)融合、數(shù)據(jù)分析和決策支持等。這個(gè)定義包括好幾層含義：數(shù)據(jù)源必須是真實(shí)的、大量的、含噪聲的；發(fā)現(xiàn)的是用戶感興趣的知識；發(fā)現(xiàn)的知識要可接受、可理解、可運(yùn)用；并不要求發(fā)現(xiàn)放之四海皆準(zhǔn)的知識，僅支持特定的發(fā)現(xiàn)問題。 從廣義上理解，數(shù)據(jù)、信息也是知識的表現(xiàn)形式，但是人們更把概念、規(guī)則、模式、規(guī)律和約束等看作知識。人們把數(shù)據(jù)看作是形成知識的源泉，好像從礦石中采礦或淘金一樣。原始數(shù)據(jù)可以是結(jié)構(gòu)化的，如關(guān)系數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)；也可以是半結(jié)構(gòu)化的，如文本、圖形和圖像數(shù)據(jù)；甚至是分布在網(wǎng)絡(luò)上的異構(gòu)型數(shù)據(jù)。發(fā)現(xiàn)知識的方法可以是數(shù)學(xué)的，也可以是非數(shù)學(xué)的；可以是演繹的，也可以是歸納的。發(fā)現(xiàn)的知識可以被用于信息管理，查詢優(yōu)化，決策支持和過程控制等，還可以用于數(shù)據(jù)自身的維護(hù)。因此，數(shù)據(jù)挖掘是一門交叉學(xué)科，它把人們對數(shù)據(jù)的應(yīng)用從低層次的簡單查詢，提升到從數(shù)據(jù)中挖掘知識，提供決策支持。在這種需求牽引下，匯聚了不同領(lǐng)域的研究者，尤其是數(shù)據(jù)庫技術(shù)、人工智能技術(shù)、數(shù)理統(tǒng)計(jì)、可視化技術(shù)、并行計(jì)算等方面的學(xué)者和工程技術(shù)人員，投身到數(shù)據(jù)挖掘這一新興的研究領(lǐng)域，形成新的技術(shù)熱點(diǎn)。 數(shù)據(jù)挖掘能做什么？ rumen8.com-入門吧,投資者入門的好幫手 1)數(shù)據(jù)挖掘能做以下六種不同事情（分析方法）：www.rumen8.com-找入門資料就到入門吧 分類（Classification）www.rumen8com-入門吧-入門資料大全 估值（Estimation） www.rumen8com-入門吧-入門資料大全 預(yù)言（Prediction）rumen8.com-入門吧是最好的入門資料網(wǎng)站 相關(guān)性分組或關(guān)聯(lián)規(guī)則（Affinitygroupingorassociationrules）www.rumen8com-入門吧-入門資料大全 聚集（Clustering）www.rumen8.com-找入門資料就到入門吧 描述和可視化（DescriptionandVisualization）www.rumen8.com-找入門資料就到入門吧 2)數(shù)據(jù)挖掘分類 www.rumen8com-入門吧-入門資料大全 以上六種數(shù)據(jù)挖掘的分析方法可以分為兩類：直接數(shù)據(jù)挖掘；間接數(shù)據(jù)挖掘rumen8.com-入門吧收集整理入門資料 直接數(shù)據(jù)挖掘www.rumen8.com-找入門資料就到入門吧 目標(biāo)是利用可用的數(shù)據(jù)建立一個(gè)模型，這個(gè)模型對剩余的數(shù)據(jù)，對一個(gè)特定的變量（可以理解成數(shù)據(jù)庫中表的屬性，即列）進(jìn)行描述。rumen8.com-入門吧收集整理入門資料 間接數(shù)據(jù)挖掘www.rumen8.com-找入門資料就到入門吧 目標(biāo)中沒有選出某一具體的變量，用模型進(jìn)行描述；而是在所有的變量中建立起某種關(guān)系。rumen8.com-入門吧是最好的入門資料網(wǎng)站 分類、估值、預(yù)言屬于直接數(shù)據(jù)挖掘；后三種屬于間接數(shù)據(jù)挖掘www.rumen8com-入門吧-入門資料大全 3)各種分析方法的簡介rumen8.com-入門吧,投資者入門的好幫手 分類（Classification）rumen8.com-入門吧收集整理入門資料 首先從數(shù)據(jù)中選出已經(jīng)分好類的訓(xùn)練集，在該訓(xùn)練集上運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘分類的技術(shù)，建立分類模型，對于沒有分類的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。
對于我來說： 就是一個(gè)或多個(gè)數(shù)值 概念什么的貌似沒什么意義 123一組數(shù)據(jù) 112sa也是一組數(shù)據(jù) 只是它們在不同情況代表的意思不一樣

5，什么是數(shù)據(jù)挖掘

由于數(shù)據(jù)科學(xué)剛剛興起，數(shù)據(jù)科學(xué)家作為一種新生職業(yè)被提出，數(shù)據(jù)研究高級科學(xué)家Rachel Schutt將其定義為”計(jì)算機(jī)科學(xué)家、軟件工程師和統(tǒng)計(jì)學(xué)家的混合體“。數(shù)據(jù)挖掘作為一個(gè)學(xué)術(shù)領(lǐng)域，橫跨多個(gè)學(xué)科，涵蓋了統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)庫等，此外還包括各類專業(yè)方向比如從油田電力、海洋生物、歷史文本、電子通訊、法律稅務(wù)等的各個(gè)專業(yè)領(lǐng)域。注意每一分類都需要相當(dāng)?shù)男袠I(yè)經(jīng)驗(yàn)。而要明白某一事物的本質(zhì)，就需要通過另一些近似的事物特性對比來說明。就好像你單獨(dú)提問什么是男人?很難解釋對不對。所以咱們來舉個(gè)栗子簡單看看：一、分析報(bào)告在《大鬧天宮》里孫悟空跟二郎神在花果山下大戰(zhàn)三百回合，咱來寫一篇文章分析。孫悟空有金剛不壞火眼金睛筋斗云七十二般變化加上定海神針身法靈活。二郎神楊戩有三只眼縛妖索哮天犬銀袍金甲加上三尖兩刃四竅八環(huán)刀力量無窮。所以在大戰(zhàn)開始三百回合時(shí)候不相上下，結(jié)果后來二郎神派出天兵天將放火燒花果山讓大圣慌了心神被偷襲得手最后二郎神贏了。分析報(bào)告完成。二、統(tǒng)計(jì)分析大圣二戰(zhàn)楊戩。這次在二位大戰(zhàn)之前做個(gè)數(shù)理統(tǒng)計(jì)來預(yù)測結(jié)果。首先根據(jù)歷史樣本史書記載發(fā)現(xiàn)兩人在之前的五百年里打過100次，其中孫悟空贏60次。然后有記錄顯示，之前孫悟空和牛魔王戰(zhàn)斗的勝率是80%，而楊戩斗牛魔王勝率是70%。所以可以得出綜合預(yù)測總體勝率是孫悟空贏面大。結(jié)論依靠歷史記錄，使用樣本預(yù)測總體，根據(jù)經(jīng)驗(yàn)做出假設(shè)。統(tǒng)計(jì)分析完成。三、數(shù)據(jù)挖掘?qū)O悟空和楊戩終極決戰(zhàn)。這次咱們根據(jù)兩位的詳細(xì)資料(如家庭出身、教育背景、工作經(jīng)驗(yàn)、婚育情況等)讓計(jì)算機(jī)做協(xié)同過濾關(guān)聯(lián)分析。計(jì)算機(jī)通過數(shù)據(jù)清洗建模后發(fā)現(xiàn)：貧苦出身的孩子一般比皇親國戚更能吃苦所以功夫底子更好平時(shí)訓(xùn)練更加扎實(shí)。戰(zhàn)斗經(jīng)驗(yàn)豐富的斗戰(zhàn)勝佛因?yàn)槠綍r(shí)經(jīng)常打架擅長利用天時(shí)地利環(huán)境因素而勝算更大。在都得到大師指點(diǎn)的情況下，貧苦出身的孩子可以利用后天的努力來彌補(bǔ)先天悟性的欠缺。樣貌奇特注定孤獨(dú)終老的神仙總是會比同等條件下美若天仙喜歡拈花惹草處處留情的神仙功夫好。綜上所述，我們可知道：論出身兩位大神不分伯仲。一個(gè)從石頭出來，一個(gè)是凡人與神仙結(jié)合所生。悟空的師父菩提老祖(準(zhǔn)提道人)和二郎神的師父玉鼎真人的師父元始天尊同為鴻鈞老祖的高足所以前者更勝一籌。斗戰(zhàn)勝佛戰(zhàn)斗經(jīng)驗(yàn)相對整日快活逍遙無憂無慮的二郎神來說更加豐富。另孫行者由于樣貌原因始終單身(好傷感)。所以可以得出結(jié)論，這次大戰(zhàn)孫悟空贏面大。數(shù)據(jù)挖掘完成。四、最后總結(jié)：分析報(bào)告一般是整個(gè)事件發(fā)生結(jié)束以后的總結(jié)(馬后炮)。統(tǒng)計(jì)分析能利用大量的歷史樣本來預(yù)測整個(gè)事件總體未來的走向(概率)。數(shù)據(jù)挖掘則透過事件的表象發(fā)現(xiàn)隱藏在背后的蛛絲馬跡，從而找到潛伏的規(guī)律以及看似無關(guān)事物之間背后的聯(lián)系。
1）首先，數(shù)據(jù)挖掘－data mining不是一個(gè)騙局，而是一種還處于發(fā)展中，已經(jīng)投入部分投入實(shí)際生產(chǎn)實(shí)踐的技術(shù)框架。dm之所以經(jīng)常和知識發(fā)現(xiàn)概念相關(guān)聯(lián)是因?yàn)橹R發(fā)現(xiàn)（knowledge discovery）是dm的目標(biāo)和產(chǎn)出（output）。隨著信息化應(yīng)用的普及，傳統(tǒng)的交易性數(shù)據(jù)（transaction），比如：你在超市購物，產(chǎn)生了一筆交易，這筆交易會在現(xiàn)有的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)中存儲下來，隨著時(shí)間的累計(jì)，這種數(shù)據(jù)變得海量。面對這些海量數(shù)據(jù)，這其中是否存在一些可以更好幫助決策的東西。比如：什么產(chǎn)品的搭配拜訪可能會提高銷量，我超市的用戶可能都是出于什么消費(fèi)水平？。注意：我這里用到“可能”字眼，意味著決策需要用到歷史數(shù)據(jù)的支持來降低未來決策的風(fēng)險(xiǎn)（提高可能性）。而實(shí)際上，比如：沃爾瑪和一些大型金融機(jī)構(gòu)使用數(shù)據(jù)挖掘的產(chǎn)品和工具都超過了二十年，而且產(chǎn)生了期望的效應(yīng)，而國內(nèi)電信、金融行業(yè)從2005年以后逐漸加大了相關(guān)的投入。因此，如果dm是一個(gè)騙局，那被忽悠的都是全球最頂尖的公司和最頂尖的it管理人員。2）數(shù)據(jù)（data）-信息（information）-知識（knowledge）是一個(gè)遞進(jìn)的關(guān)系。數(shù)據(jù)的電子化產(chǎn)生了信息，比如：我們可以通過sql語句檢索到我們要的信息，但是我們無法用簡單的sql語句找到我們需要的知識，比如：我想知道某種型號面包的銷售是否存在季節(jié)性因素和擾動，這就需要專門的統(tǒng)計(jì)分析工具和算法，而在某些命題常規(guī)統(tǒng)計(jì)學(xué)方法不能奏效的時(shí)候，就可能需要用到一些更復(fù)雜的工具和算法，比如：隨機(jī)過程，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。3）數(shù)據(jù)挖掘的步驟一般可以分為：數(shù)據(jù)提取（etl）－數(shù)據(jù)倉庫－數(shù)據(jù)挖掘工具－知識發(fā)現(xiàn)。當(dāng)然這些挖掘的結(jié)果很多時(shí)候是令人無法接受，或者不能理解的，但是dm提供的是基于某種算法下的或然性（可能性），還需要與具體的業(yè)務(wù)邏輯相結(jié)合，因此數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用效果的核心不是工具和平臺的先進(jìn)，而是對現(xiàn)有企業(yè)的業(yè)務(wù)知識和市場戰(zhàn)略把握、決策方法等相關(guān)聯(lián)的事情。此類項(xiàng)目失敗的風(fēng)險(xiǎn)遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于普通it項(xiàng)目的最大原因在于歷史數(shù)據(jù)的不完整（早期系統(tǒng)設(shè)計(jì)上的缺陷等），實(shí)施隊(duì)伍的不專業(yè)，業(yè)務(wù)知識梳理能力低下。其中最核心的可能在于實(shí)施此類項(xiàng)目對于人員的要求較高，而很多企業(yè)的it部門，以及承當(dāng)項(xiàng)目的公司顯然不具備這樣的團(tuán)隊(duì)。希望可以幫你理解dm。
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