数据挖掘简介
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数据挖掘简介
Data Mining Profile
2Leabharlann Baidu
知识点内容概要
数据挖掘的定义 数据挖掘的主要功能 数据挖掘的应用
3 数据挖掘的定义
数据挖掘（Data Mining，DM）是从超大型数据库或数据仓库中发现并提取隐藏 在内部的信息的一种新技术，其目的是帮助决策者寻找数据间潜在的关联，发现被经 营者忽略的要素，而这些要素对预测趋势、决策行为可能是非常有用的信息。
另外，数据挖掘技术在企业市场营销中得到了比较普遍的应用。
6 拓展练习
说一说，什么是数据挖掘技术的应用领域。
数据挖掘所能解决的典型商业问题包括：数据库营销（Database Marketing）、 客户群体划分（Customer Segmentation & Classification）、背景分析（Profile Analysis）、交叉销售（Cross-selling）等市场分析行为，以及客户流失性分析 (Churn Analysis)、客户信用记分(Credit Scoring)、欺诈发现(Fraud Detection)等。
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。
4 数据仓库的主要功能
自动预测趋势和行为 关联分析 聚类 概念描述 偏差检测
5 数据挖掘的应用
数据挖掘技术从一开始就是面向应用的。目前，在很多领域，数据挖掘都是一个很 时髦的词，尤其是在如银行、电信、保险、交通、零售（如超级市场）等商业领域。
Data Mining Profile
2Leabharlann Baidu
知识点内容概要
数据挖掘的定义 数据挖掘的主要功能 数据挖掘的应用
3 数据挖掘的定义
数据挖掘（Data Mining，DM）是从超大型数据库或数据仓库中发现并提取隐藏 在内部的信息的一种新技术，其目的是帮助决策者寻找数据间潜在的关联，发现被经 营者忽略的要素，而这些要素对预测趋势、决策行为可能是非常有用的信息。
另外，数据挖掘技术在企业市场营销中得到了比较普遍的应用。
6 拓展练习
说一说，什么是数据挖掘技术的应用领域。
数据挖掘所能解决的典型商业问题包括：数据库营销（Database Marketing）、 客户群体划分（Customer Segmentation & Classification）、背景分析（Profile Analysis）、交叉销售（Cross-selling）等市场分析行为，以及客户流失性分析 (Churn Analysis)、客户信用记分(Credit Scoring)、欺诈发现(Fraud Detection)等。
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。
4 数据仓库的主要功能
自动预测趋势和行为 关联分析 聚类 概念描述 偏差检测
5 数据挖掘的应用
数据挖掘技术从一开始就是面向应用的。目前，在很多领域，数据挖掘都是一个很 时髦的词，尤其是在如银行、电信、保险、交通、零售（如超级市场）等商业领域。