数据挖掘是什么

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数据挖掘详解
定义:数据分析是指采用适当的统计分析方法对收集到数据进行、概括和总结，对数据进行恰当地描述提取出有用的信息过程。
IT智能化专栏
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数据挖掘VS 机器学习：它们的区别是什么？你更合适学哪个
新名词层出不穷，什么神经网络，机器学习，数据挖掘等等，数据挖掘涉及数据，机器学习也离不开数据，它们之前的区别在哪里?首先，数据挖掘比机器学习早了 20 年，数据挖掘自 1930 年代就已存在;
圣普伦数字科技
数据挖掘与分析理论
数据挖掘起源于 1989 年 8 月，美国底特律举办的第 11 届国际联合人工智能学术会议中 Piatetsky·Sharpiro 提出的 KDD。从技术上来说，数据挖掘是一门交叉学科，融合了统计学、人工智能、模式识别、机器学习等内容。
DataHub数据社区
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数据分析与数据挖掘
在这个互联网日益发达的时代，数据分析是成为一个非常重要的工作环节，转化率、留存率、爆单率、GMV等等，都是在工作中经常听到的术语，那如何才是真正的会数据分析?
不凡的盛天真
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终于有人把数据挖掘讲明白了
数据挖掘是一个多学科交叉的产物，涉及统计学、数据库、机器学习、人工智能及模式识别等多种学科，如图1-4所示。
机智的格子间生活
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对数据挖掘基本概念的一些梳理
无论是什么岗位，有什么业务模式，要做到与竞品有差异化，给用户更精准的推荐，就必须拥有数据分析思维，得使“数据”更有意义，通过采集和数据分析，找到“数据”的有效使用模式，进行“数据挖掘”。
小飞象木兮
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一文理清机器学习、数据挖掘、神经网络、人工智能等概念的关系
我们先来理清楚机器学习、优化理论、统计分析、数据挖掘、神经网络、人工智能、模式识别每个概念的含义，在这个过程中穿插梳理它们之间的关系，会更加清晰明了。
九章云极DataCanvas
15个热门开源免费的数据挖掘、数据分析、数据质量管理工具
数据，已成为互联网企业非常依赖的新型重要资产。“用数据说话”也越来越成为一种共识，然而并非任何数据都可以用来说话。
Echa攻城狮
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数据挖掘、机器学习、深度学习的区别
数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。
九章云极DataCanvas
数据挖掘浅谈
“数据人创作者联盟”成员。花花回答道，“根据顾客分类，大致分为自信示爱、甜蜜上心、星河挚爱等共8类。前三类去年卖地特别好，今年需要提供比上年多30%的花束，……”
一个数据人的自留地
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基于SQL的数据可视化和数据挖掘
是目前业内非常流行的一种数据分析方法，它可以帮助企业快速地了解和分析自身的数据，从而制定更加科学和有效的业务决策。
树言树语Tree
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