数据挖掘有什么特征(数据挖掘的三个重要的特征？)

数据挖掘的三个重要的特征？1.数据结构2。数据共享度高，冗余度低，易于扩展3。数据独立性高4。数据由数据库管理系统统一管理和控制。书中列举了四条，基本特征应该是前三条。大数据挖掘的特点有哪些？基于大量

数据挖掘的三个重要的特征？

1.数据结构2。数据共享度高，冗余度低，易于扩展3。数据独立性高4。数据由数据库管理系统统一管理和控制。书中列举了四条，基本特征应该是前三条。

大数据挖掘的特点有哪些？

基于大量数据

并不是说数据挖掘不能在小数据上做。事实上，大多数算法都可以在小数据上运行并得到结果。但是少量的数据通过人工分析就可以完全总结出规律。而且少量的数据在大多数情况下并不能反映普遍性。

非平凡

所谓不凡，就是挖掘出来的知识绝不是那么简单，一定不是某个著名体育评论员说的那种雷同。“经过我的计算，我发现了一个有趣的现象。直到这场比赛结束，本届世界杯的进球数和失球数都是一样的。很巧啊！”那种知识。

隐含性

数据挖掘的意义在于深度挖掘隐藏在数据内部的知识，而不仅仅是浮现在数据表面的信息。其中，常用的BI工具，如报表、OLAP等，完全可以让用户找出相关信息。

新颖性

数据挖掘出来的知识应该是以前未知的，因为只有全新的知识才能帮助企业获得进一步的洞察。

价值

数据挖掘的结果必须能够给企业带来直接或间接的利益。虽然有时候，在一些数据挖掘项目中，或者因为缺乏明确的业务目标，或者因为数据质量的欠缺，或者因为挖掘者经验不足等因素，会导致挖掘效果不佳或者根本没有效果。但这只是一部分。还有大量的成功案例证明，数据挖掘确实可以成为提高效率的利器。

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什么又成为数据库中的知识发现是从存放在数据库数据仓库或其他信息库中的大量数据中发现有用知识的过程？

数据挖掘又称数据库中的知识发现，是指从数据库、数据仓库或其他信息库中存储的大量数据中挖掘有用知识的过程。近年来，为了促进数据挖掘在实践中的应用，许多研究者对数据挖掘系统的体系结构做了大量的研究工作。

一个结构良好的数据挖掘系统应该具有以下特征：

(1)系统功能和辅助工具的完备性；

(2)系统的可扩展性；

(3)支持多种数据源；

(4)处理大量数据的能力；

(5)良好的用户界面和显示结果的能力。

目前，数据挖掘系统主要包括集中式和分布式数据挖掘系统，但每个系统的具体结构及其各个组件有许多不同的实现技术和方式。