问数据挖掘的定义是什么？有哪几种挖掘技术

嘿嘿，上面这位的回答就这么一句但恰好错了。数据挖掘是从大量数据中寻找到有价值有意义有趣事先未知的知识而不是从“未知的数据“中找到”自己需要的“知识。数据当然是已知的。可能找到的知识的结构决定于使用的方法数据模式。而具体知识是不是“知识”，有没有用，你需不需要，这不是算法或数据挖掘技术考虑的问题。而是实施者需要解决的问题。就好像一本小说里取出词汇、概念做成一个字典，这个过程是数据挖掘。字典可能有关键字的频率，可能有词间的关系，但你拿这个结果如何解释或者这个结果对你有什么启发，这是你的事情。总之，数据挖掘是个商业智能加数据库技术的被夸大的概念。实际不过是提供数据到可理解描述的抽象技术。如果想要拿来解决实际问题，那还是要专家来分析结果。

决策树技术。 决策树是一种非常成熟的、普遍采用的数据挖掘技术。在决策树里，所分析的数据样本先是集成为一个树根，然后经过层层分枝

数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘流程：定义问题：清晰地定义出业务问题，确定数据挖掘的目的。数据准备：数据准备包括：选择数据–在大型数据库和数据仓库目标中 提取数据挖掘的目标数据集;数据预处理–进行数据再加工，包括检查数据的完整性及数据的一致性、去噪声，填补丢失的域，删除无效数据等。数据挖掘：根据数据功能的类型和和数据的特点选择相应的算法，在净化和转换过的数据集上进行数据挖掘。结果分析：对数据挖掘的结果进行解释和评价，转换成为能够最终被用户理解的知识。

您好，我是研究数据挖掘的，给予简易完整的回答，希望能帮到你。数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据集中识别有效的、新颖的、潜在有用的，以及最终可理解的模式的非平凡过程。它是一门涉及面很广的交叉学科，包括机器学习、数理统计、神经网络、数据库、模式识别、粗糙集、模糊数学等相关技术。数据挖掘的技术，可粗分为：统计方法、机器学习方法、神经网络方法和数据库方法。统计方法，可细分为：回归分析（多元回归、自回归等）、判别分析（贝叶斯判别、CBR、遗传算法、贝叶斯信念网络等。神经网络方法，可细分为：前向神经网络（BP算法等）、自组织神经网络（自组织特征映射、竞争学习等）等。数据库方法主要是基于可视化的多维数据分析或OLAP方法，另外还有面向属性的归纳方法。