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数据挖掘，顾名思义，就是从大量的数据中挖掘出有价值的信息和知识，在信息技术飞速发展的今天，数据挖掘已成为企业、政府和科研机构等各个领域的重要手段，什么是数据挖掘？它与传统数据分析有什么区别呢？
数据挖掘的定义
数据挖掘是一种利用计算机技术，从大量数据中提取出有用信息的过程，它涉及到多个学科领域，如统计学、机器学习、数据库管理、信息检索等，数据挖掘的目标是发现数据中的规律、关联和趋势，为决策者提供有力的支持。
数据挖掘的特点
1、复杂性：数据挖掘需要处理的数据量巨大，且结构复杂，涉及多种数据类型，如结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
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2、交互性：数据挖掘过程中，用户与系统之间需要不断地进行交互，以便调整挖掘算法、参数和策略。
3、难以评估：由于数据挖掘的结果往往是预测性的，很难对其进行准确评估。
4、创新性：数据挖掘需要不断地创新算法、技术和方法，以满足不断变化的需求。
传统数据分析的定义
传统数据分析是指对数据进行收集、整理、分析和解释的过程，它主要关注数据的统计特性，如平均值、方差、相关系数等，以及数据之间的线性关系。
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数据挖掘与传统数据分析的区别
1、目标不同：数据挖掘的目标是发现数据中的隐藏模式、关联和趋势，为决策提供支持；而传统数据分析的目标是描述数据特征、揭示数据之间的关系。
2、数据处理方式不同：数据挖掘需要对数据进行预处理，如数据清洗、数据转换等；传统数据分析则侧重于对已处理的数据进行分析。
3、技术方法不同：数据挖掘采用多种算法，如聚类、分类、关联规则挖掘等；传统数据分析主要采用统计方法。
4、应用领域不同：数据挖掘广泛应用于金融、医疗、电子商务、物联网等领域；传统数据分析则更多地应用于科研、工程等领域。
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数据挖掘与传统数据分析在目标、数据处理方式、技术方法和应用领域等方面存在明显差异，随着大数据时代的到来，数据挖掘的重要性日益凸显，成为各个领域不可或缺的技术手段，了解数据挖掘与数据分析的区别，有助于我们更好地利用这些技术，为我国经济社会发展贡献力量。
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