數(shù)據(jù)分析（數(shù)據(jù)挖掘）有什么用？數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘本質(zhì)上是不同的數(shù)據(jù)分析:是指運(yùn)用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計分析方法對收集到的龐大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，是對數(shù)據(jù)進(jìn)行細(xì)致的研究和總結(jié)，以提取有用信息并形成結(jié)論的過程；數(shù)據(jù)挖掘:是

數(shù)據(jù)分析（數(shù)據(jù)挖掘）有什么用？

數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘本質(zhì)上是不同的數(shù)據(jù)分析:是指運(yùn)用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計分析方法對收集到的龐大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，是對數(shù)據(jù)進(jìn)行細(xì)致的研究和總結(jié)，以提取有用信息并形成結(jié)論的過程；

數(shù)據(jù)挖掘:是指利用相關(guān)算法從大量數(shù)據(jù)中發(fā)掘隱藏信息的過程。

我們可以簡單理解為，一個是廣度上的數(shù)據(jù)處理，一個是深度上的數(shù)據(jù)處理。

數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘是相輔相成的。一是可以通過對大量數(shù)據(jù)的整理和解讀，分析企業(yè)現(xiàn)狀，通過數(shù)據(jù)反映企業(yè)管理當(dāng)前存在的問題，并可以深度追溯相應(yīng)問題的原因，最終確認(rèn)相關(guān)責(zé)任人，保證數(shù)據(jù)的可追溯性，輔助企業(yè)整體管理和運(yùn)營；數(shù)據(jù)挖掘，通過對企業(yè)隱藏價值數(shù)據(jù)的深度挖掘，可以指導(dǎo)企業(yè)未來的發(fā)展，做出預(yù)測，為企業(yè)高層提供相應(yīng)的參考支持；企業(yè)要想更好的發(fā)展，就要處理好當(dāng)前企業(yè)發(fā)展中的問題，重要的是著眼于企業(yè)未來的發(fā)展。數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘在企業(yè)中的實際應(yīng)用，可以更好地支持企業(yè)的經(jīng)營管理，提供決策分析，幫助企業(yè)走得更高更遠(yuǎn)。

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什么是數(shù)據(jù)挖掘，簡述數(shù)據(jù)挖掘?qū)ξ锫?lián)網(wǎng)的作用？

有利于提高使用數(shù)據(jù)的能力，促進(jìn)物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展和進(jìn)步。

數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)抽取的區(qū)別？

1 .定義不同，數(shù)據(jù)挖掘也叫數(shù)據(jù)庫中的知識發(fā)現(xiàn)。數(shù)據(jù)提取是使用傳輸技術(shù)將數(shù)據(jù)(有時是非結(jié)構(gòu)化的或結(jié)構(gòu)不良的)從在線資源中提取到一個集中的存儲位置進(jìn)行進(jìn)一步處理。

2.過程不一樣。數(shù)據(jù)挖掘的作用是發(fā)現(xiàn)和理解數(shù)據(jù)中新的、看不見的知識，并從中確定一個值。數(shù)據(jù)提取過程不包括處理或分析。這些都是在數(shù)據(jù)存儲之后完成的。

簡述一種數(shù)據(jù)挖掘方法并說明它的應(yīng)用？

數(shù)據(jù)挖掘是指通過算法從大量數(shù)據(jù)中尋找隱藏信息的過程。

數(shù)據(jù)挖掘通常與計算機(jī)科學(xué)有關(guān)，通過統(tǒng)計學(xué)、聯(lián)機(jī)分析處理、信息檢索、機(jī)器學(xué)習(xí)、專家系統(tǒng)和模式識別來實現(xiàn)上述目標(biāo)。

人們渴望對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分析，發(fā)現(xiàn)和提取隱藏的信息，更好地利用這些數(shù)據(jù)。正是在這樣的條件下，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。

數(shù)據(jù)挖掘有許多合法用途，例如在患者數(shù)據(jù)庫中找出藥物及其副作用之間的關(guān)系。這種關(guān)系可能不會在1000個人中出現(xiàn)，但這種方法可以用于制藥相關(guān)的項目中，以減少對藥物產(chǎn)生不良反應(yīng)的患者數(shù)量，并可能挽救生命。

擴(kuò)展數(shù)據(jù)

目前，數(shù)據(jù)挖掘的算法主要有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法、決策樹方法、遺傳算法、粗糙集方法、模糊集方法、關(guān)聯(lián)規(guī)則方法等。

按照信息存儲格式，用于挖掘的對象包括關(guān)系數(shù)據(jù)庫、面向?qū)ο髷?shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、文本數(shù)據(jù)源、多媒體數(shù)據(jù)庫、空間數(shù)據(jù)庫、時態(tài)數(shù)據(jù)庫、異構(gòu)數(shù)據(jù)庫和互聯(lián)網(wǎng)。

數(shù)據(jù)挖掘的過程是一個循環(huán)的過程。如果每一步都沒有達(dá)到預(yù)期的目標(biāo)，就需要回到上一步，重新調(diào)整并執(zhí)行。并非每個數(shù)據(jù)挖掘作業(yè)都需要這里列出的每個步驟。