数据挖掘概念与技术 数据挖掘和数据抽取的区别？
数据挖掘的概念？
数据挖掘是指通过算法从大量数据中寻找隐藏信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，通过统计学、联机分析处理、信息检索、机器学习、专家系统(依靠过去的经验规则)、模式识别等多种方法来实现上述目标。
数据挖掘是通过分析每一个数据从大量数据中发现规则的技术，主要包括数据准备、规则发现和规则表示三个步骤。
数据挖掘和数据抽取的区别？
1.不同的定义，数据挖掘也被称为数据库中的知识发现。数据提取是使用传输技术将数据(有时是非结构化的或结构不良的)从在线资源中提取到一个集中的存储位置进行进一步处理。
2.过程不一样。数据挖掘的作用是发现和理解数据中新的、看不见的知识，并从中确定一个值。数据提取过程不包括处理或分析。这些都是在数据存储之后完成的。
数据挖掘的名词解释？
数据挖掘是指通过算法从大量数据中寻找隐藏信息的过程。
数据挖掘通常与计算机科学有关，通过统计学、联机分析处理、信息检索、机器学习、专家系统(依靠过去的经验规则)、模式识别等多种方法来实现上述目标。
数据挖掘对象
1.数据类型可以是结构化的、半结构化的，甚至是异构的。发现知识的方法可以是数学的、非数学的、归纳的。最终发现的知识可用于信息管理、查询优化、决策支持和数据维护。
2.数据挖掘的对象可以是任何类型的数据源。可以是关系数据库，是包含结构化数据的数据源；也可以是数据仓库、文本、多媒体数据、空间数据、时间序列数据、Web数据，包含半结构化数据甚至异构数据。
3.发现知识的方法可以是数字的、非数字的或归纳的。最终发现的知识可用于信息管理、查询优化、决策支持和数据维护。
数据挖掘步骤
在实施数据挖掘之前，要想好要走什么步骤，每一步要做什么，要达到什么样的目标。有了好的计划，数据挖掘才能有条不紊的实施，才能取得成功。许多软件供应商和数据挖掘顾问提供了一些数据挖掘过程模型来指导他们的用户一步一步地进行数据挖掘。比如SPSS的5A，SAS的SEMMA。
数据挖掘过程模型的步骤主要包括定义问题、建立数据挖掘数据库、分析数据、准备数据、建立模型、评估模型和实现模型。我们来具体看一下每一步的具体内容：
(1)定义问题。知识发现之前的第一个也是最重要的要求是理解数据和业务问题。目标一定要有明确的定义，就是决定自己要做什么。比如你想提高电子邮件的利用率，你想做的可能是“提高用户的利用率”或者“提高用户一次性使用的价值”。为解决这两个问题而建立的模型几乎完全不同，你必须做出决定。
(2)建立数据挖掘数据库。数据挖掘数据库的建立包括以下步骤：数据收集、数据描述、选择、数据质量评估和数据清洗、合并和集成、元数据构建、数据挖掘数据库加载和数据挖掘数据库维护。
(3)分析数据。分析的目的是找到对预测输出影响最大的数据字段，并决定是否有必要定义导出字段。如果数据集包含数百个字段，浏览和分析这些数据将是一件非常耗时和累人的事情。这时候你就需要选择一个界面好，功能强大的工具软件来帮你完成这些事情。
(4)准备资料。这是建立模型前数据准备的最后一步。这一步可以分为四个部分：选择变量、选择记录、创建新变量和转换变量。
(5)建立模型。建模是一个迭代的过程。需要仔细检查不同的模型，以确定哪种模型对所面临的业务问题最有用。先用一部分数据建立模型，再用剩下的数据对得到的模型进行检验和验证。有时会有第三个数据集，称为验证集，因为测试集可能会受到模型特性的影响，需要一个独立的数据集来验证模型的准确性。训练和测试数据挖掘模型需要将数据至少分成两部分，一部分用于模型训练，另一部分用于模型测试。
(6)评价模型。模型建立后，我们必须对结果进行评估，并解释模型的价值。从测试集中获得的准确性仅对用于构建模型的数据有意义。在实际应用中，有必要进一步了解错误的类型以及相关的开销。经验证明，有效的模式不一定是正确的模式。造成这种情况的直接原因是模型建立中隐含的各种假设，所以直接在现实世界中对模型进行检验是非常重要的。先小范围应用，拿到测试数据，感觉满意后再大面积推广。
(7)实施。模型建立并验证后，主要有两种使用方法。首先是给分析师提供参考；二是将该模型应用于不同的数据集。
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