数据挖掘，什么是数据挖掘？

数据挖掘指从大量的数据中通过算法分析、搜索隐藏于其中信息的过程。

数据挖掘是一种通过使用计算机技术和算法从大量的数据中提取、发现、分析和展示潜在模式、关系和趋势的过程它使用统计学、机器学习、模式识别和数据库技术等方法，并结合领域知识来解决实际问题。

数据挖掘的过程通常包括以下步骤：

数据收集：获取和整理需要分析的数据集。

数据预处理：对数据进行清洗、去除噪音、处理缺失值和异常值等。

特征选择：选择对分析和模型建立有意义的特征。

数据转换：对数据进行转换和归一化，以便于进行后续分析。

模式发现：通过运用合适的算法和技术发现数据中的隐藏模式、关联规则和趋势。

模型评估：对挖掘出的模式和规则进行评估和验证，确定其可信度和用性。

结果解释：解释和展示挖掘结果，提供对结果的理解和应用。

数据挖掘可以应用于各个领域，如市场营销、金融、医疗、电商等，用来发现用户行为模式、预测销售趋势、识别欺诈行为、辅助医疗诊断等。