数据挖掘又称为什么，探秘数据挖掘，为何又称知识发现？

本文目录导读：

1. 数据挖掘：从海量数据中挖掘有价值信息
2. 知识发现：从数据挖掘中提取知识
3. 数据挖掘与知识发现的关系
4. 数据挖掘与知识发现的应用领域

在信息技术高速发展的今天，数据挖掘已经成为众多领域不可或缺的技术手段，你可能听说过“数据挖掘”这个术语，但对其别名“知识发现”却知之甚少，本文将带你深入了解数据挖掘与知识发现之间的关系，揭示二者之间的奥秘。

数据挖掘：从海量数据中挖掘有价值信息

数据挖掘，顾名思义，就是从海量数据中挖掘有价值的信息，在当今社会，数据已成为企业、政府、科研机构等各个领域的重要资产，如何从这些数据中提取出有价值的信息，成为了一个亟待解决的问题，数据挖掘技术应运而生，它通过统计、机器学习、数据库、可视化等方法，从数据中提取出有用的模式、关联和知识。

知识发现：从数据挖掘中提取知识

知识发现，即从数据挖掘中提取知识，这一概念最早由美国学者Fayyad等人于1996年提出，知识发现旨在从数据中发现新的、潜在的模式、关联和知识，以帮助人们更好地理解和利用数据，知识发现通常包括以下四个步骤：

1、数据准备：对原始数据进行清洗、整合、转换等处理，使其满足挖掘需求。

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2、数据挖掘：运用数据挖掘技术，从数据中提取出有价值的信息。

3、知识评估：对挖掘出的知识进行评估，判断其是否有价值、可靠性等。

4、知识表示：将评估后的知识以合适的形式表示出来，以便人们理解和应用。

数据挖掘与知识发现的关系

数据挖掘与知识发现之间存在着紧密的联系，数据挖掘是知识发现的基础，而知识发现则是数据挖掘的目标，以下是二者之间的几点关系：

1、数据挖掘是知识发现的前提：只有通过数据挖掘，才能从海量数据中提取出有价值的信息，为知识发现提供基础。

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2、知识发现是数据挖掘的升华：数据挖掘只是从数据中提取信息，而知识发现则将这些信息转化为可理解和应用的知识。

3、数据挖掘与知识发现相互促进：随着数据挖掘技术的不断发展，知识发现领域也在不断拓展，二者相互促进，共同推动着信息技术的发展。

数据挖掘与知识发现的应用领域

数据挖掘与知识发现的应用领域十分广泛，以下列举几个典型的应用场景：

1、商业智能：通过数据挖掘和知识发现，企业可以更好地了解市场趋势、客户需求，从而制定出更有针对性的营销策略。

2、金融风控：金融机构运用数据挖掘和知识发现技术，对客户信用、市场风险等进行评估，降低金融风险。

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3、医疗健康：数据挖掘和知识发现可以帮助医生了解疾病规律、患者病情，提高医疗诊断和治疗水平。

4、智能交通：通过数据挖掘和知识发现，可以优化交通流量、减少交通事故，提高交通运行效率。

数据挖掘与知识发现是信息技术领域的重要分支，它们在各个领域发挥着重要作用，随着技术的不断发展，数据挖掘与知识发现将在未来发挥更大的价值。

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