什么是数据库挖掘(Database Mining)？
数据库挖掘被研究人员用来收集、收集和分析一系列信息中的模式。许多企业，如市场营销和医学研究，区分特定的模式，以便更好地理解它们的实践并尝试改进它们。需要适当的分析技术来确保模式是真实的并考虑到所有变量。 数...
数据库挖掘被研究人员用来收集、收集和分析一系列信息中的模式。许多企业，如市场营销和医学研究，区分特定的模式，以便更好地理解它们的实践并尝试改进它们。需要适当的分析技术来确保模式是真实的并考虑到所有变量。
数据库挖掘是研究人员用来收集，从一系列信息中收集和分析模式。需要收集正确类型的数据，以便数据库挖掘过程显示准确的结果。这意味着所有不必要或不完整的片段需要删除可能扭曲结果的信息。更大的数据库可以为所发现的模式提供更高的可信度，但也会带来包含不准确数据的更大风险。确定需要回答哪些问题，以确保数据挖掘产生有用的结果，这一点很重要分类和聚类是数据库挖掘中的重要技术。当处理包含大量必须分类的信息的大型数据库时，通常使用这些方法数值方程和统计学。数据可以被分成研究人员预先定义的不同类型的组，也可以自动聚类到类似的项目组中回归是数据库挖掘中另一种流行的工具，它对不同的变量进行建模和分析，以得出一个对分类数据集正确的公式。它的功能是创建一个无误差的方程，以便可以快速处理和排序新的数据，市场营销是一个非常依赖数据库挖掘的行业。找出哪种产品在哪种类型的人中最赚钱，对于那些希望预测可能的市场营销人员来说是非常重要的比如说，青少年更喜欢一种计划而不是另一种，营销人员会考虑到这一点，并向青少年群体宣传产品，这样既增加了利润，又节省了资源，因为他们不会浪费钱在针对那些对产品不太感兴趣的年龄段的广告上医学和科学领域的研究人员也经常从大量的信息中辨别出模式。通过分析和发现实验数据中的模式，许多疾病已经被治愈，治疗方法也得到了发展，数据库挖掘通常用于确定哪些药物对不同类型的医疗条件最有效，并了解哪些类型的人最容易受到可能的副作用。
数据库挖掘是研究人员用来收集，从一系列信息中收集和分析模式。需要收集正确类型的数据，以便数据库挖掘过程显示准确的结果。这意味着所有不必要或不完整的片段需要删除可能扭曲结果的信息。更大的数据库可以为所发现的模式提供更高的可信度，但也会带来包含不准确数据的更大风险。确定需要回答哪些问题，以确保数据挖掘产生有用的结果，这一点很重要分类和聚类是数据库挖掘中的重要技术。当处理包含大量必须分类的信息的大型数据库时，通常使用这些方法数值方程和统计学。数据可以被分成研究人员预先定义的不同类型的组，也可以自动聚类到类似的项目组中回归是数据库挖掘中另一种流行的工具，它对不同的变量进行建模和分析，以得出一个对分类数据集正确的公式。它的功能是创建一个无误差的方程，以便可以快速处理和排序新的数据，市场营销是一个非常依赖数据库挖掘的行业。找出哪种产品在哪种类型的人中最赚钱，对于那些希望预测可能的市场营销人员来说是非常重要的比如说，青少年更喜欢一种计划而不是另一种，营销人员会考虑到这一点，并向青少年群体宣传产品，这样既增加了利润，又节省了资源，因为他们不会浪费钱在针对那些对产品不太感兴趣的年龄段的广告上医学和科学领域的研究人员也经常从大量的信息中辨别出模式。通过分析和发现实验数据中的模式，许多疾病已经被治愈，治疗方法也得到了发展，数据库挖掘通常用于确定哪些药物对不同类型的医疗条件最有效，并了解哪些类型的人最容易受到可能的副作用。
- 发表于 2020-07-31 20:29
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