数据挖掘的结果（数据挖掘的结果不容易被解释）

数据挖掘的结果是不是值得信任

数据挖掘的结果是值得信任的。数据挖掘也叫数据开采、数据采掘等，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，自动提取隐含在其中的、人们事先不知道的，但又是潜在有用的信息的过程。根据查询到的公开信息显示数据挖掘其本源数据为真实数据，其挖掘结果可信度高。

在当今商业世界中，数据的洪流推动着企业的决策与战略制定。为了从海量数据中挖掘价值，企业通常通过数据分析和建模探寻未来的业务趋势。但要想确保预测结果的精准性，消除潜在的偏差和误导，一个关键元素不可或缺——可信数据。

首先，数据挖掘，数据挖掘是不是一个骗局，但一个是仍处于发展阶段，已投入实际生产实践中的技术框架投入。 DM的原因往往与知识发现概念相关的知识发现（知识发现）的DM目标和输出（输出）。

首先，数据挖掘－Data Mining不是一个骗局，而是一种还处于发展中，已经投入部分投入实际生产实践的技术框架。DM之所以经常和知识发现概念相关联是因为知识发现（Knowledge Discovery）是DM的目标和产出（output）。

数据挖掘的九大定律

1、数据挖掘的九大定律可以概括为以下内容： **大数据定律**：大数据定律认为，随着数据量的增加，数据中的规律会逐渐显现。这意味着随着数据集的扩大，我们可以更好地发现和理解数据中的模式和趋势。 **二八定律**：二八定律指出，数据中的大多数信息只代表少数几个变量。

什么是数据挖掘

数据挖掘（Data Mining），就是从存放在数据库，数据仓库或其他信息库中的大量的数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程。

数据挖掘是指从大量的数据中，通过统计学、人工智能、机器学习等方法，挖掘出未知的、且有价值的信息和知识的过程。数据挖掘主要侧重解决四类问题：分类、聚类、关联和预测，就是定量、定性，数据挖掘的重点在寻找未知的模式与规律。

数据挖掘是从大量数据中自动发现模式、关联、趋势和隐藏信息的过程。它是将统计学、机器学习、人工智能和数据库技术相结合的交叉学科领域。数据挖掘旨在通过分析和解释数据来提取有用的知识，并用于预测、决策支持和战略规划。

数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘是指通过大量数据集进行分类的自动化过程，以通过数据分析来识别趋势和模式，建立关系来解决业务问题。

什么必须通过精确数据挖掘才能得到知识或结果?

1、精确数据挖掘是指对数据进行高级分析，以发现隐藏在数据中的模式和规律。这种分析方法能够识别出数据中的关键信息，帮助我们理解数据背后的含义。这是因为，经过精确数据挖掘能够提取出更多的数据特征，从而能够更好地描述数据中所包含的信息。

2、在长达8年的职业生涯中，她对服装设计、品牌策划和视觉营销有着深入的理解，并且在买手工作中，她面对的是海量货品和实时变化的数据，这需要敏锐的洞察力和精确的数据分析能力。尽管买手工作表面看似光鲜，但背后却是无数的辛劳。

3、SAS研究所提出的SEMMA方法是目前最受欢迎的一种数据挖掘方法，其描述的数据挖掘的大致过程包括取样（Sample）、探索（Explore）、修改（Modify）、模型（Model）和评价（Assess）。 数据取样 在进行数据挖掘之前，首先要根据数据挖掘的目标选定相关的数据库。通过创建一个或多个数据表进行抽样。

4、如何对这些海量的数据进行分析发现，为商业决策提供有价值的信息，使企业获得利润，强有力的工具就是数据挖掘。 在分析型CRM系统中，数据挖掘是其中的核心技术，数据挖掘是从大量的数据中，抽取出潜在的、有价值的知识、模型或规则的过程。