数据挖掘什么时候可以出成绩

⑴ 什么是数据挖掘，或数据挖掘的过程是什么

1.1 数据挖掘的兴起

1.1.1 数据丰富与知识匮乏

整个知识发现过程是由若干重要步骤组成（数据挖掘只是其中一个重要步骤）：

1）数据清洗：清除数据噪声和与挖掘主题明显无关的数据

2）数据集成：将来自多数据源中的相关数据组合到一起

3）数据转换：将数据转换为易于进行数据挖掘的数据存储形式

4）数据挖掘：它是知识挖掘的一个重要步骤，其作用是利用智能方法挖掘数据模式或规律知识

5）模式评估：其作用是根据一定评估标准从挖掘结果筛选出有意义的模式知识

6）知识表示：其作用是利用可视化和知识表达技术，向用户展示所挖掘出的相关知识

1.1.4 数据挖掘解决的商业问题（案例）

• 客户行为分析

• 客户流失分析

• 交叉销售

• 欺诈检测

• 风险管理

• 客户细分

• 广告定位

• 市场和趋势分析

⑵ 数据挖掘与数据分析的区别是什么

数据挖掘与数据分析的区别如下：

1、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。
2、数据分析
数据分析是对数据的一种操作手段，或者算法。目标是针对先验的约束，对数据进行整理、筛选、加工，由此得到信息。数据挖掘，是对数据分析手段后的信息，进行价值化的分析。而数据分析和数据挖掘，可递归。就是数据分析的结果是信息，这些信息作为数据，由数据去挖掘。而数据挖掘，又使用了数据分析的手段，周而复始。由此可见，数据分析与数据挖掘的区别是很明显。
3、两者的具体区别在于：
数据量上：数据分析的数据量可能并不大，而数据挖掘的数据量极大。
约束上：数据分析是从一个假设出发，需要自行建立方程或模型来与假设吻合，而数据挖掘不需要假设，可以自动建立方程。
对象上：数据分析往往是针对数字化的数据，而数据挖掘能够采用不同类型的数据，比如声音，文本等。
结果上：数据分析对结果进行解释，呈现出有效信息，数据挖掘的结果不容易解释，对信息进行价值评估，着眼于预测未来，并提出决策性建议。

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⑶ 数据挖掘的应用场景都有哪些

1.教育领域

数据挖掘技术的应用已经渗入到教育教学的各个方面，如支持教育科学决策、实施个性化教育、对学生的学业成绩进行评估等。数据挖掘的实际应用逐渐突破了传统的教学模式，改善了教学效果，促进了教学质量的提升。

2.风控领域

数据挖掘作为深层次的数据信息分析方法，能够对各种因素之间隐藏的内在联系进行全面分析。目前在风控领域可应用于信贷风险评估、交易欺诈识别、黑产防范及消费信贷四个方面，通过风险预警，可以让风险管理者提前做好准备，从而为决策提供参考信息。

3.医疗领域

目前，医院已经积累了涵盖患者、费用、药物以及相关管理信息等数据资源，数量庞大且类型复杂。数据挖掘技术则能够帮助医院从中提取出有价值的信息，满足医疗服务各个环节的需求。其在医疗成本的预测和控制、慢性疾病的预警、医疗信息质量管理等方面，都起到了明显的正向作用。

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⑷ 什么是数据挖掘

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。

• 数据准备：数据准备包括：选择数据–在大型数据库和数据仓库目标中 提取数据挖掘的目标数据集;数据预处理–进行数据再加工，包括检查数据的完整性及数据的一致性、去噪声，填补丢失的域，删除无效数据等。

• 数据挖掘：根据数据功能的类型和和数据的特点选择相应的算法，在净化和转换过的数据集上进行数据挖掘。

• 结果分析：对数据挖掘的结果进行解释和评价，转换成为能够最终被用户理解的知识。