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信息系统
信息系统（Information System，简称IS）是指由计算机硬件、软件、数据、网络、用户和过程等组成的，能够实现信息收集、存储、处理、传输和应用的系统，在现代社会，信息系统已经成为企业、政府、教育、医疗等各个领域的核心组成部分，为人们提供便捷、高效的信息服务。
数据挖掘
数据挖掘（Data Mining，简称DM）是指从大量、复杂、不完整的数据中，通过算法和统计方法，发现有价值的信息、知识或模式的过程，数据挖掘是信息系统中的一个重要环节，旨在帮助用户从海量数据中提取有用信息，为决策提供支持。
数据仓库
数据仓库（Data Warehouse，简称DW）是一个专门为支持企业决策制定而设计的大型数据库集合，数据仓库将来自多个源的数据进行整合、清洗、转换和加载，形成统一的数据视图，为数据挖掘提供基础数据支持。
数据清洗
数据清洗（Data Cleaning）是指对原始数据进行处理，消除错误、异常、缺失等不完整或不准确的数据，提高数据质量的过程，数据清洗是数据挖掘的基础，对挖掘结果的准确性和可靠性具有重要影响。
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数据预处理
数据预处理（Data Preprocessing）是指在数据挖掘过程中，对数据进行一系列操作，包括数据清洗、数据集成、数据变换、数据归一化等，以适应挖掘算法的需要，数据预处理是提高数据挖掘质量的关键步骤。
聚类分析
聚类分析（Clustering Analysis）是一种无监督学习算法，通过将相似的数据点划分为一组，实现数据分类，聚类分析在数据挖掘中广泛应用于市场细分、客户分类、异常检测等领域。
关联规则挖掘
关联规则挖掘（Association Rule Mining）是一种发现数据中存在的关系和规则的方法，通过挖掘数据中的关联规则，可以揭示数据之间的内在联系，为决策提供支持。
分类与预测
分类（Classification）和预测（Prediction）是数据挖掘中的两种常见任务，分类是指将数据点划分为不同的类别，预测是指根据历史数据预测未来事件，分类与预测在信用评估、风险控制、市场预测等领域具有重要应用。
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决策树
决策树（Decision Tree）是一种常用的数据挖掘算法，通过构建树状结构，对数据进行分类或预测，决策树具有直观、易于理解和解释的特点，在数据挖掘中广泛应用。
神经网络
神经网络（Neural Network）是一种模拟人脑神经元结构和功能的计算模型，具有较强的学习和自适应能力，神经网络在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域具有广泛的应用。
信息系统数据挖掘是一门涉及多个学科的综合性技术，通过数据挖掘，我们可以从海量数据中提取有价值的信息，为决策提供支持，本文对信息系统数据挖掘中的核心名词进行了详细解释，希望对读者有所帮助，在实际应用中，数据挖掘技术不断发展，新的算法和工具层出不穷，为数据处理和分析提供了更多可能性。
标签： #信息系统数据挖掘名词解释
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