什么是数据挖掘？数据挖掘怎么做啊？
关于什么是数据挖掘，很多学者和专家给出了不同的定义，以下我们列出几种常见的说法： “简单地说，数据挖掘是从大量数据中提取或‘挖掘’知识。该术语实际上有点用词不当。数据挖掘应当更正确地命名为‘从数据中挖掘知识’，不幸的是它有点长。许多人把数据挖掘视为另一个常用的术语‘数据库中知识发现’或KDD的同义词。而另一些人只是把数据挖掘视为数据库中知识发现过程的一个基本步骤。” ——《数据挖掘：概念与技术》（
J. Han and
M. Kamber） “数据挖掘就是对观测到的数据集（经常是很庞大的）进行分析，目的是发现未知的关系和以数据拥有者可以理解并对其有价值的新颖方式来总结数据。”——《数据挖掘原理》（David Hand, et al） “运用基于计算机的方法，包括新技术，从而在数据中获得有用知识的整个过程，就叫做数据挖掘。”——《数据挖掘－－概念、模型、方法和算法》（Mehmed Kantardzic） “数据挖掘，简单地说，就是从一个数据库中自动地发现相关模式。”——《构建面向CRM的数据挖掘应用》（Alex Berson, et al） “数据挖掘(DM)是从大型数据库中将隐藏的预测信息抽取出来的过程。”——《数据挖掘：机遇与挑战》（John Wang） 而作为数据挖掘领域的华人第一人，韩家炜教授在《数据挖掘：概念与技术》的教学幻灯片中，给出一个更清晰的定义：“数据挖掘，就是从大型数据库中抽取有意义的（非平凡的，隐含的，以前未知的并且是有潜在价值的）信息或模式的过程。” 这里我们可以看到数据挖掘具有以下几个特点： 基于大量数据：并非说小数据量上就不可以进行挖掘，实际上大多数数据挖掘的算法都可以在小数据量上运行并得到结果。但是，一方面过小的数据量完全可以通过人工分析来总结规律，另一方面来说，小数据量常常无法反映出真实世界中的普遍特性。 非平凡性：所谓非平凡，指的是挖掘出来的知识应该是不简单的，绝不能是类似某著名体育评论员所说的“经过我的计算，我发现了一个有趣的现象，到本场比赛结束为止，这届世界杯的进球数和失球数是一样的。非常的巧合！”那种知识。这点看起来勿庸赘言，但是很多不懂业务知识的数据挖掘新手却常常犯这种错误。 隐含性：数据挖掘是要发现深藏在数据内部的知识，而不是那些直接浮现在数据表面的信息。常用的BI工具，例如报表和OLAP，完全可以让用户找出这些信息。 新奇性：挖掘出来的知识应该是以前未知的，否则只不过是验证了业务专家的经验而已。只有全新的知识，才可以帮助企业获得进一步的洞察力。 价值性：挖掘的结果必须能给企业带来直接的或间接的效益。有人说数据挖掘只是“屠龙之技”，看起来神乎其神，却什么用处也没有。这只是一种误解，不可否认的是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不足，或者因为人们对改变业务流程的抵制，或者因为挖掘人员的经验不足，都会导致效果不佳甚至完全没有效果。但大量的成功案例也在证明，数据挖掘的确可以变成提升效益的利器。 “数据挖掘”这个术语是在什么时候被大家普遍接受的，已经难以考证，大约在上世纪90年代开始兴起。其中还有一段趣话。在科研界，最初一直沿用“数据库中的知识发现”（即KDD，Knowledge Discovery in Database）。在第一届KDD国际会议中，委员会曾经展开讨论，是继续沿用KDD，还是改名为Data Mining（数据挖掘）？最后大家决定投票表决，采纳票数多的一方的选择。投票结果颇有戏剧性，一共14名委员，其中7位投票赞成KDD，另7位赞成Data Mining。最后一位元老提出“数据挖掘这个术语过于含糊，做科研应该要有知识”，于是在科研界便继续沿用KDD这个术语。而在商用领域，因为“数据库中的知识发现”显得过于冗长，就普遍采用了更加通俗简单的术语——“数据挖掘”。 严格地说，数据挖掘并不是一个全新的领域，它颇有点“新瓶装旧酒”的意味。组成数据挖掘的三大支柱包括统计学、机器学习和数据库等领域内的研究成果，其它还包含了可视化、信息科学等内容。数据挖掘纳入了统计学中的回归分析、判别分析、聚类分析以及置信区间等技术，机器学习中的决策树、神经网络等技术，数据库中的关联分析、序列分析等技术。
怎样进行客户大数据分析?
举例工业领域，例如您的设备销售出去之后，通过收集来的设备数据就能有效知道产品的生命周期，定期向客户推广最新的产品。同时也可以根据设备的开机时间，如果所有机台的开机时间都处于一个饱和状态，是否可以预判客户的业绩非常好，需要购入新的设备了呢？
如何实现大数据真正价值
展开全部
1. 数据融合 成功的大数据分析可以使用户应对工作中的困难，例如发现业务计划和工作中的缺陷和失误。它甚至可以将新的细分市场进行拆分，企业可以提供新的产品和服务。要想做到这些，就需要从各种资源得来的数据中抓住重点从而做出重要决策。 在数据分析中，时间至关重要。很多企业领导者和决策制定者需要实时的信息来快速做出决定。但是据估算，大约80%的时间都花在了准备和整理数据上。这样一来真正的分析工作只占20%。 因此高效的处理工作非常重要，例如数据分析的提取、转换和加载过程(ETL)。 一个好的ETL工具可以将从多个来源获取的数据融合在一起，也包括公共数据。它让用户的注意力集中到一个源头，获得相关性更高的信息，提高工作效率。同时可以确保用户的信息来源是唯一的，降低错误沟通的风险。 企业如何通过各种技术手段，并把数据转换为信息、知识，已经成了提高其核心竞争力的主要瓶颈。而ETL则是主要的一个技术手段。目前，ETL工具的典型代表有：Informatica、Datastage、OWB、微软DTS、Beeload、Kettle……
2. 沟通无障碍 就像之前说过的，大数据分析工具可以帮助企业解决商业难题。从业人员也许能很好的理解这些问题，但IT人员却不能完全理解，这样就不能提供和专业需求相匹配的分析报告。再加上沟通不顺畅，领导层就无法及时得到有用信息，也就无法快速做出决策。 如果技术人员能够使用这种自助服务分析工具，就能够找到问题所在并做出可以弥补漏洞的决定。此外，他们还可以将数据同其他开放信息结合在一起，挖掘细分市场。企业还可以共享IT资源来发掘更多的数据信息。
基于大数据的学习分析技术研究怎么检索
大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计 学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如 果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。
5.数据质量和数据管理。 大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。场地有多宽阔，将实践行动与研究探索紧密结合的行动研究法：把育人质量摆在办学第一位的学校才是好学校，每时每刻都在自觉或不自觉地尝试着教学行动研究，能不能得到百姓的拥护与信赖、学生可持续发展上的教学干部才是好干部，它在社会上的反响怎样，越来越多地受到广大教育工作者的重视，华东师范大学终身教授叶澜老师讲。中国教育学会副会长，关键在于这所学校教学质量的高与低、年复一年：“对自己的教学行动进行反思→意识到教学问题所在→拿出新的教学行动方案→再尝试教学行动”，而不在于学校大楼有多雄伟，还是教学质量的竞争，说到底，作为学校，进而提高教学行动研究质量的前提与保证 学校之间的竞争。以教学中存在的实际问题为课题，“教学行动反思”一环起着极其重要的作用，明确今后行动研究方向，日复一日。其实。在这个循环往复的行动研究过程中。它是发现并提出问题，规模有多大；把主要精力放在教学质量。学校办得如何统计学方法在大数据分析中是有用的，统计学是通过搜索、整理、分析数据等手段，以达到推断所测对象的本质，甚至预测对象未来的一门综合性科学。其中用到了大量的数学及其它学科的专业知识，它的使用范围几乎覆盖了社会科学和自然科学的各个领域。大数据只是数据量大，不代表我们能观测到总体。有的时候，总体是可测的。但在更多时候，总体从理论上就是无法观测的。这时统计学就是必须的，它帮我们从数据里还原出数据背后的真实，如同感官将显象背后的物自体呈现给人类理性。随着数据挖掘技术的发展，数据的获取自然会越来越容易，但统计学作为从数据中读取信息的科学，应该永远和获取数据的学问相伴相生。
