什么是数据挖掘,什么是数据挖掘,其功能是什么
数据挖掘和数据分析有什么区别
主要区别：
1、“数据分析”的重点是观察数据，而“数据挖掘”的重点是从数据中发现“知识规则”KDD（Knowledge Discover in Database）。
2、“数据分析”得出的结论是人的智力活动结果，而“数据挖掘”得出的结论是机器从学习集（或训练集、样本集）发现的知识规则。
3、“数据分析”得出结论的运用是人的智力活动，而“数据挖掘”发现的知识规则，可以直接应用到预测。
4、“数据分析”不能建立数学模型，需要人工建模，而“数据挖掘”直接完成了数学建模。如传统的控制论建模的本质就是描述输入变量与输出变量之间的函数关系，“数据挖掘”可以通过机器学习自动建立输入与输出的函数关系，根据KDD得出的“规则”，给定一组输入参数，就可以得出一组输出量。
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数据挖掘的概念和原理是什么
数据挖掘概述
数据挖掘又称数据库中的知识发现（Knowledge Discover in Database，KDD），是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。
数据挖掘的定义
1.技术上的定义及含义
数据挖掘（Data Mining）就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。这个定义包括好几层含义：数据源必须是真实的、大量的、含噪声的；发现的是用户感兴趣的知识；发现的知识要可接受、可理解、可运用；并不要求发现放之四海皆准的知识，仅支持特定的发现问题。
与数据挖掘相近的同义词有数据融合、人工智能、商务智能、模式识别、机器学习、知识发现、数据分析和决策支持等。
数据挖掘的基本过程和主要步骤
数据挖掘与数据分析的主要区别是什么
数据分析与数据挖掘的目的不一样，数据分析是有明确的分析群体，就是对群体进行各个维度的拆、分、组合，来找到问题的所在，而数据发挖掘的目标群体是不确定的，需要我们更多是是从数据的内在联系上去分析，从而结合业务、用户、数据进行更多的洞察解读。
数据分析与数据挖掘的思考方式不同，一般来讲，数据分析是根据客观的数据进行不断的验证和假设，而数据挖掘是没有假设的，但你也要根据模型的输出给出你评判的标准。
我们经常做分析的时候，数据分析需要的思维性更强一些，更多是运用结构化、MECE的思考方式，类似程序中的假设。
分析框架（假设）+客观问题（数据分析）=结论（主观判断）
而数据挖掘大多数是大而全，多而精，数据越多模型越可能精确，变量越多，数据之间的关系越明确
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数据分析更多依赖于业务知识，数据挖掘更多侧重于技术的实现，对于业务的要求稍微有所降低，数据挖掘往往需要更大数据量，而数据量越大，对于技术的要求也就越高需要比较强的编程能力，数学能力和机器学习的能力。如果从结果上来看，数据分析更多侧重的是结果的呈现，需要结合业务知识来进行解读。而数据挖掘的结果是一个模型，通过这个模型来分析整个数据的规律，一次来实现对于未来的预测，比如判断用户的特点，用户适合什么样的营销活动。显然，数据挖掘比数据分析要更深一个层次。数据分析是将数据转化为信息的工具，而数据挖掘是将信息转化为认知的工具。
我想问问数据挖掘可以做什么
数据挖掘能做以下七种不同事情：分类、估计、预测、相关性分组或关联规则、聚类、描述和可视化、复杂数据类型挖掘。数据挖掘(DataMining)的定义是通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术，主要有数据准备、规律寻找和规律表示3个步骤。数据挖掘的任务有关联分析、聚类分析、分类分析、异常分析、特异群组分析和演变分析等。
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数据挖掘工程师是干什么的
数据挖掘工程师是数据师(Datician['detn])的一种。是从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中知识的工程技术专业人员。这些知识可用使企业决策智能化，自动化，从而使企业提高工作效率，减少错误决策的可能性，以在激烈的竞争中处于不败之地。
数据挖掘工程师的职责：
1、根据自己对行业，以及公司业务的了解，独自承担复杂分析任务，并形成分析报告；
2、相关分析方向包括：用户行为分析、广告点击分析，业务逻辑相关以及竞争环境相关；
3、根据业务逻辑变化，设计相应分析模型并支持业务分析工作开展。
数据挖掘，从字面上理解，就是在数据中找到有用的东西，哪些东西有用就要看具体的业务目标了。最简单的就是统计应用了，比如电商数据，利用用户的浏览、点击、收藏、购买等行为推断用户的年龄、性别、购买能力、爱好等。
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什么是数据挖掘，简述其作用和应用。
1)数据挖掘能做以下七种不同事情（分析方法）：数据挖掘· 分类 （Classification） · 估值（Estimation） · 预言（Prediction） · 相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules） · 聚集（Clustering） · 描述和可视化（Description and Visualization） · 复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等) 2)数据挖掘分类 以上七种数据挖掘的分析方法可以分为两类：直接数据挖掘；间接数据挖掘 · 直接数据挖掘 目标是利用可用的数据建立一个模型，这个模型对剩余的数据，对一个特定的变量（可以理解成数据库中表的属性，即列）进行描述。 · 间接数据挖掘 目标中没有选出某一具体的变量，用模型进行描述；而是在所有的变量中建立起某种关系 。 · 分类、估值、预言属于直接数据挖掘；后三种属于间接数据挖掘 3)各种分析方法的简介 · 分类 （Classification） 首先从数据中选出已经分好类的训练集，在该训练集上运用数据挖掘分类的技术，建立分类模型，对于没有分类的数据进行分类。 例子： a. 信用卡申请者，分类为低、中、高风险 b. 故障诊断：中国宝钢集团与上海天律信息技术有限公司合作，采用数据挖掘技术对钢材生产的全流程进行质量监控和分析，构建故障地图，实时分析产品出现瑕疵的原因，有效提高了产品的优良率。 注意： 类的个数是确定的，预先定义好的 · 估值（Estimation） 估值与分类类似，不同之处在于，分类描述的是离散型变量的输出，而估值处理连续值的输出；分类数据挖掘的类别是确定数目的，估值的量是不确定的。 例子： a. 根据购买模式，估计一个家庭的孩子个数 b. 根据购买模式，估计一个家庭的收入 c. 估计real estate的价值 一般来说，估值可以作为分类的前一步工作。给定一些输入数据，通过估值，得到未知的连续变量的值，然后，根据预先设定的阈值，进行分类。例如：银行对家庭贷款业务，运用估值，给各个客户记分（Score 0~1）。然后，根据阈值，将贷款级别分类。 · 预言（Prediction） 通常，预言是通过分类或估值起作用的，也就是说，通过分类或估值得出模型，该模型用于对未知变量的预言。从这种意义上说，预言其实没有必要分为一个单独的类。预言其目的是对未来未知变量的预测，这种预测是需要时间来验证的，即必须经过一定时间后，才知道预言准确性是多少。 例子： 海南航空引入领先的数据挖掘工具马克威分析系统，分析客流、燃油等变化趋势，以航线收益为主题进行数据挖掘，制定精细的销售策略，有效提高了企业收益。 · 相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules） 决定哪些事情将一起发生。 例子： a. 超市中客户在购买A的同时，经常会购买B，即A = B(关联规则) b. 客户在购买A后，隔一段时间，会购买B （序列分析） · 聚集（Clustering） 聚集是对记录分组，把相似的记录在一个聚集里。聚集和分类的区别是聚集不依赖于预先定义好的类，不需要训练集。 例子： a. 一些特定症状的聚集可能预示了一个特定的疾病 b. 租VCD类型不相似的客户聚集，可能暗示成员属于不同的亚文化群 聚集通常作为数据挖掘的第一步。例如，"哪一种类的促销对客户响应最好？"，对于这一 类问题，首先对整个客户做聚集，将客户分组在各自的聚集里，然后对每个不同的聚集，回答问题，可能效果更好。 c. 中国移动采用先进的数据挖掘工具马克威分析系统，对用户wap上网的行为进行聚类分析，通过客户分群，进行精确营销。