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資料探勘 （英語： Data mining）是一個跨學科的 電腦科學 分支 [1][2][3] 。 它是用 人工智慧 、 機器學習 、 統計學 和 資料庫 的交叉方法在相對較大型的 資料集 中發現模式的計算過程 [1]。 資料探勘過程的總體目標是從一個資料集中提取資訊，並將其轉換成可理解的結構，以進一步使用 [1]。 除了原始分析步驟，它還涉及到資料庫和 資料管理 方面、 資料預處理 （英語：data pre-processing） 、 模型 與 推斷 方面考量、興趣度度量、 複雜度 的考慮，以及發現結構、 視覺化 及 線上更新 等後處理 [1]。
2023年4月3日 · 資料探勘（Data Mining）是一種從大量資料中自動找出有價值資訊的過程。 通過使用各種統計、機器學習和AI技術，資料探勘可以幫助企業和研究者發現隱藏在資料中的模式、趨勢和關聯，從而做出更明智的決策。
資料挖掘是資料分析的一個分支，或者是一種分析策略，用於發現資料中隱藏的或以前未知的模式。 為什麼資料挖掘很重要？ 任何成功的分析計劃離不開資料挖掘。
数据挖掘 （英語： Data mining）是一个跨学科的 计算机科学 分支 [1][2][3] 。. 它是用 人工智能 、 机器学习 、 统计学 和 数据库 的交叉方法在相對較大型的 数据集 中发现模式的计算过程 [1]。. 数据挖掘过程的总体目标是从一个数据集中提取信息，并将其转换成 ...
數據挖掘（英語： Data mining ）是一個跨學科的計算機科學分支 [1] [2] [3] 。 它是用 人工智能 、 機器學習 、 統計學 和 數據庫 的交叉方法在相對較大型的 數據集 中發現模式的計算過程 [ 1 ] 。
資料探勘（Data Mining）是一種從大量資料中自動找出有價值資訊的過程。 主要透過使用各種統計、機器學習和AI技術，來幫助企業或研究者發現隱藏在資料中的模式、趨勢和關聯，進而制定出更好的決策。
挖掘資料以發現隱藏連線並預測未來趨勢的過程已有很長的歷史。. 有時被稱為在數據庫中的知識發現，這個術語 " 資料探勘 " 直到 1990 年代才出現。. 但它的基礎包括三個相互交織的科學領域：統計（數據關係的數字研究）， 人工智慧 （軟體和/或機器顯示的 ...
Data mining is a process that makes big data functional. Without data mining, enterprises would wind up sitting on terabytes of data from a wide range of sources: Internet of Things (IoT) devices, databases, corporate social media, marketing emails, sensors, website usage, and much more, each with its own set of metadata.
資料探勘 (Data Mining) 簡介. 何謂資料探勘 (Data Mining)? 資料探勘是一種從資料當中挖掘 隱性、先前未知、有用的資訊，並將其轉換成可理解的結構，以進一步使用。 資料探勘除了原始分析步驟，它還涉及到 資料庫和資料管理方面 、 資料預處理 、 模型與推斷方面考量 、 興趣度度量 、 複雜度 的考慮，以及 發現結構、視覺化、線上更新 等後置處理。 資料探勘是資料庫內知識探索 (Knowledge-Discovery in Databases, KDD) 的分析步驟，本質上屬於機器學習的範疇。 1 . 1. Tutorial of web design for primer.
資料探勘是一種從資料當中挖掘資訊的方法，此方法有時亦稱為「資料庫內的知識探索」 (Knowledge Discovery in Databases，簡稱 KDD)。 您可以經由資料探勘來得到兩種結果：第一種是針對您現有資料的分析敘述，第二種是針對未來的預測。 資料探勘的第一步 (或許也是最難的一步) 就是設定商業目標，但這同時也是最重要的一步。 如果您不曉得自己在尋找什麼，那您就很難決定該選什麼樣的 機器學習 (ML) 類型、演算法以及模型來獲取您所要的資訊。 資料探勘可在銷售和行銷上提供幫助，讓企業更了解自己的客戶和行銷效果。 學校和大專院校可利用資料探勘來更了解自己的學生，例如：學生花費在虛擬教室的時間、鍵盤按鍵次數、學生同時選修的課程，或是哪些課程的測驗成績較好。
