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随着互联网的飞速发展，数据已成为当今社会的重要资源，如何从海量数据中挖掘出有价值的信息，成为各个行业关注的焦点，而数据挖掘作为一门跨学科的综合性技术，正是为了解决这一问题而生，数据挖掘名词解释究竟是什么意思呢？本文将为您揭开数据世界的神秘面纱。
数据挖掘名词解释
1、数据挖掘（Data Mining）
数据挖掘是指从大量、复杂、多源的数据中，运用统计学、机器学习、数据库技术等方法，提取出有价值的信息、知识或模式的过程，数据挖掘的目标是发现数据中的潜在规律，为决策提供支持。
2、特征工程（Feature Engineering）
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特征工程是指通过对原始数据进行预处理、转换、选择等操作，提取出对预测模型有帮助的特征的过程，特征工程是数据挖掘中至关重要的环节，它直接影响着模型的性能。
3、模型（Model）
模型是指根据数据挖掘任务需求，使用数学、统计学或机器学习等方法建立起来的数学模型，模型可以用于预测、分类、聚类等任务。
4、预测（Prediction）
预测是指根据历史数据，对未来可能发生的事件进行推测，预测是数据挖掘中常见的一种任务，如股票价格预测、客户流失预测等。
5、分类（Classification）
分类是指将数据集中的实例划分为若干个预定义的类别，分类是数据挖掘中的一种基本任务，如垃圾邮件分类、信用卡欺诈检测等。
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6、聚类（Clustering）
聚类是指将数据集中的实例根据其相似性划分为若干个类别，聚类是一种无监督学习任务，如客户细分、图像分割等。
7、关联规则挖掘（Association Rule Mining）
关联规则挖掘是指发现数据集中不同属性之间的关联关系，关联规则挖掘常用于市场篮子分析、推荐系统等场景。
8、异常检测（Anomaly Detection）
异常检测是指识别数据集中与正常数据表现不一致的异常数据，异常检测在网络安全、金融风控等领域具有重要意义。
9、文本挖掘（Text Mining）
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文本挖掘是指从非结构化文本数据中提取有价值信息的过程，文本挖掘广泛应用于搜索引擎、情感分析、信息检索等领域。
10、图挖掘（Graph Mining）
图挖掘是指从图数据中提取有价值信息的过程，图数据广泛应用于社交网络、生物信息学、交通网络等领域。
数据挖掘名词解释涵盖了数据挖掘领域的多个关键概念，通过了解这些名词，我们可以更好地把握数据挖掘的核心技术，从而在各个行业中发挥数据挖掘的价值，在今后的学习和工作中，我们还需不断深化对数据挖掘的理解，以应对日益复杂的数据世界。
标签： #数据挖掘名词解释是什么意思
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