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1、不懂AI数据挖掘？清华人工智能中心权威报告带你深入解读！数据挖掘（Data 数据挖掘（Data Mining），是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性的数据和信息，并将其转化为计算机可处理的结构化表示。确定挖掘目的、数据准备、进行数据挖掘、结果分析、知识的同化。（一）确定挖掘目的（二）数据准备（三）进行数据挖掘（四）结果分析（五）知识的同化不能做到用同一个数据挖掘技术应用到各个行业领域。数据挖掘源于商业的直接需求数据挖掘技术从一开始就是面向应用的，源于商业的直接需求。目前数据挖掘在零售、旅游、物流、医学等领域都有所应用，可以大大提高行业效率和行业质量。零售是数据挖掘的主要应用领域
2、之一。这是因为由于条形码技术的发展使得前端收款机系统可以收集大量售货、顾客购买历史记录、货物进出状况、消费与服务记录等数据。社交网络也是数据挖掘研究中的热门领域，比如新浪微博就是拥有海量数据的资讯平台。机器学习的数据分析方法。（一）非监督学习（二）监督学习1、决策树模型2、kNN算法（一）谷歌（二）亚马逊（三）微软（四）阿里巴巴（五）腾讯（六）百度大数据与数据挖掘大数据是近年随着互联网、物联网、通信网络以及人类社交网络快速发展的结果，成为一个交叉研究学科，和数据挖掘紧密相连。大数据的迅速发展也使得数据挖掘对象变得更为复杂，不仅包括人类社会与物理世界的复杂联系，还包括呈现出的高度动态化。这使得很多传统数据挖掘算法不再适用，传统数据挖掘算法必须满足对真实数据和实时数据的处理能力，才能从大量无序数据中获取真正价值。一方面大数据包含数据挖掘的各个阶段，即数据收集、预处理、特征选择、模式挖掘、表示等；另一方面大数据的基础架构又为数据挖掘提供上层数据处理的硬件设施。大数据处理平台技术架构图从技术架构角度，大数据处理平台可划分为4个层次：数据采集层、数据存储层、数据处理层和服务封装层。除此之外，大数据处理平台一般还包括数据安全和隐式保护模块，这一模块贯穿大数据处理平台的各个层次。