人工智能（4.3.11）：复杂结构数据挖掘入门

数据挖掘

数据包含价值(value)和知识，而我们要做的事就是要提取知识数据

三要素构建框架

1.存储（系统课程）

2.管理（数据库课程）

3.分析数据 ANALYZED (此数据挖掘课程的目标)

数据挖掘 ≈ 大数据 ≈ 预测分析 ≈ 数据科学 ≈ 机器学习

Data Mining ≈ Big Data ≈ Predictive Analytics ≈ Data Science ≈ Machine Learning

数据挖掘概念解析

提取可行的来自（通常）非常大的信息数据集，是极其大热的，很厉害的和有意思的学科。

从（通常）非常庞大的数据集中提取可操作信息，已成为当前备受高度关注、引发强烈担忧与浓厚兴趣的研究主题。

• 不仅局限于机器学习领域，其中部分技术涉及并行化算法，此类算法在实际应用中往往具有关键作用。

描述方法(Descriptive methods)

找到人类可以解释的模式来描述数据

比如：聚类 Clustering

预测方法 Predictive methods

使用一些变量来预测未知或其他变量的未来值

比如：推荐系统 Recommender systems