数据挖掘的意思是什么

数据挖掘（DataMining）就是从大量的数据中，提取隐藏在其中的，事先不知道的、但潜在有用的信息的过程。数据挖掘的目标是建立一个决策模型，根据过去的行动数据来预测未来的行为。

数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。

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。

数据挖掘是数据库中知识发现(knowledgediscoveryindatabase,KDD)不可缺少的一部分，而KDD是将未加工的数据转换为有用信息的整个过程，该过程包括一系列转换步骤，从数据的预处理到数据挖掘结果的后处理。

数据挖掘的起源

来自不同学科的研究者汇集到一起，开始着手开发可以处理不同数据类型的更有效的、可伸缩的工具。这些工作都是建立在研究者先前使用的方法学和算法之上，而在数据挖掘领域达到高潮。

特别地，数据挖掘利用了来自如下一些领域的思想：(1)来自统计学的抽样、估计和假设检验；(2)人工智能、模式识别和机器学习的搜索算法建模技术和学习理论。

数据挖掘也迅速地接纳了来自其他领域的思想，这些领域包括最优化、进化计算、信息论、信号处理、可视化和信息检索。

一些其他领域也起到重要的支撑作用。数据库系统提供有效的存储、索引和查询处理支持。源于高性能（并行）计算的技术在处理海量数据集方面常常是重要的。分布式技术也能帮助处理海量数据，并且当数据不能集中到一起处理时更是至关重要。

KDD(KnowledgeDiscoveryfromDatabase)

数据挖掘方法论

数据挖掘任务

通常，数据挖掘任务分为下面两大类。

预测建模(predictivemodeling)涉及以说明变量函数的方式为目标变量建立模型。

有两类预测建模任务：分类(classification)，用于预测离散的目标变量；回归(regression)，用于预测连续的目标变量。

例如，预测一个Web用户是否会在网上书店买书是分类任务，因为该目标变量是二值的，而预测某股票的未来价格则是回归任务，因为价格具有连续值属性。

两项任务目标都是训练一个模型，使目标变量预测值与实际值之间的误差达到最小。预测建模可以用来确定顾客对产品促销活动的反应，预测地球生态系统的扰动，或根据检查结果判断病人是否患有某种疾病。

关联分析(associationanalysis)用来发现描述数据中强关联特征的模式。

异常检测(anomalydetection)的任务是识别其特征显著不同于其他数据的观测值。

这样的观测值称为异常点(anomaly)或离群点(outlier)。异常检测算法的目标是发现真正的异常点，而避免错误地将正常的对象标注为异常点换言之，一个好的异常检测器必须具有高检测率和低误报率。

异常检测的应用包括检测欺诈、网络攻击、疾病的不寻常模式、生态系统扰动等。