什么是数据清洗（什么是数据挖掘）

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1、 大数据挖掘是指根据最优化算法，搜索隐藏在大量数据信息中的信息内容的全过程。

2、 大数据挖掘一般与电子信息科学相关，它通过多种方式完成总体目标，如统计分析、在线分析和求解、信息检索、深度学习、数据管理系统(借助以前的工作经验)和计算机视觉。

3、 一定是发明之母。近年来，大数据挖掘引起了信息技术行业的极大关注。关键原因是有大量的数据和信息，可以广泛应用，迫切需要解决将这些数据转换成有效的信息内容和专业知识的问题。所获得的信息内容和专业知识可广泛用于各种应用，包括国际商务、制造操纵、市场需求分析、建筑工程设计和科学探究等。

4、 大数据挖掘是人工智能技术和数据库查询行业研究的热点。说白了，大数据挖掘是指在数据库查询中，从众多数据信息中揭示隐含的、以前未知的、潜在有用的信息的全过程。大数据挖掘是一个管理决策的全过程。它基于人工智能技术、深度学习、计算机视觉、统计学、数据库查询、数据可视化技术等。用长宽比自动化技术分析公司的数据信息，进行逻辑推理，从中发现潜在的途径，辅助领导调整营销策略，降低风险，做出恰当的管理决策。专业知识发现的整个过程由以下三个环节组成：事先的数据信息准备；大数据挖掘；结果的表达和表达。大数据挖掘可以与客户或知识库系统进行交互。

5、 大数据挖掘是基于对每一个数据信息的分析，以及从众多数据信息中发现其规律性的技术。有三个关键过程：数据信息的预先准备、规律性发现和规律性显示。提前做好信息准备，就是从相关数据库中选取需要的数据信息，融合成数据进行大数据挖掘；规律性搜索是通过一定的方式找出数据中包含的规律性；规律性的表示就是把发现的规律性尽可能用客户能理解的方式表现出来(比如数据可视化)。大数据挖掘的日常任务包括关联分析、聚类分析、分类分析、异常分析、特定群聊分析和演化分析。

6、 近年来，大数据挖掘引起了信息技术行业的极大关注。关键原因是有大量的数据和信息，可以广泛应用，迫切需要解决将这些数据转换成有效的信息内容和专业知识的问题。所获得的信息内容和专业知识可广泛用于各种应用，包括国际商务、制造操纵、市场需求分析、建筑工程设计和科学探究等。大数据挖掘使用来自以下行业的概念：来自统计学的抽样、可能性和假设检验；人工智能技术，计算机视觉和深度学习的优化算法，模型技术和学习理论。大数据挖掘也很快接受了其他行业的想法，包括最优控制、进化计算、信息论、信号分析、数据可视化和信息搜索。其他行业也有关键的支撑作用。特别是，数据库管理必须显示合理的存储、数据库索引和查询处理。从性能卓越(并行处理)计算衍生出来的技术，往往是解决海量信息集的关键。分布式技术还可以帮助解决海量信息，在数据信息无法集中在一起的情况下尤为重要。

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