什么是数据挖掘的作用 数据分析（数据挖掘）有什么用？
数据分析（数据挖掘）有什么用？数据分析和数据挖掘本质上是不同的数据分析:是指运用适当的统计分析方法对收集到的庞大数据进行分析，是对数据进行细致的研究和总结，以提取有用信息并形成结论的过程；
数据挖掘:是指利用相关算法从大量数据中发掘隐藏信息的过程。
我们可以简单理解为，一个是广度上的数据处理，一个是深度上的数据处理。
数据分析和数据挖掘是相辅相成的。一是可以通过对大量数据的整理和解读，分析企业现状，通过数据反映企业管理当前存在的问题，并可以深度追溯相应问题的原因，最终确认相关责任人，保证数据的可追溯性，辅助企业整体管理和运营；数据挖掘，通过对企业隐藏价值数据的深度挖掘，可以指导企业未来的发展，做出预测，为企业高层提供相应的参考支持；企业要想更好的发展，就要处理好当前企业发展中的问题，重要的是着眼于企业未来的发展。数据分析和数据挖掘在企业中的实际应用，可以更好地支持企业的经营管理，提供决策分析，帮助企业走得更高更远。
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什么是数据挖掘，简述数据挖掘对物联网的作用？有利于提高使用数据的能力，促进物联网的发展和进步。
数据挖掘和数据抽取的区别？1 .定义不同，数据挖掘也叫数据库中的知识发现。数据提取是使用传输技术将数据(有时是非结构化的或结构不良的)从在线资源中提取到一个集中的存储位置进行进一步处理。
2.过程不一样。数据挖掘的作用是发现和理解数据中新的、看不见的知识，并从中确定一个值。数据提取过程不包括处理或分析。这些都是在数据存储之后完成的。
简述一种数据挖掘方法并说明它的应用？
数据挖掘是指通过算法从大量数据中寻找隐藏信息的过程。
数据挖掘通常与计算机科学有关，通过统计学、联机分析处理、信息检索、机器学习、专家系统和模式识别来实现上述目标。
人们渴望对海量数据进行深度分析，发现和提取隐藏的信息，更好地利用这些数据。正是在这样的条件下，数据挖掘技术应运而生。
数据挖掘有许多合法用途，例如在患者数据库中找出药物及其副作用之间的关系。这种关系可能不会在1000个人中出现，但这种方法可以用于制药相关的项目中，以减少对药物产生不良反应的患者数量，并可能挽救生命。
扩展数据
目前，数据挖掘的算法主要有神经网络方法、决策树方法、遗传算法、粗糙集方法、模糊集方法、关联规则方法等。
按照信息存储格式，用于挖掘的对象包括关系数据库、面向对象数据库、数据仓库、文本数据源、多媒体数据库、空间数据库、时态数据库、异构数据库和互联网。
数据挖掘的过程是一个循环的过程。如果每一步都没有达到预期的目标，就需要回到上一步，重新调整并执行。并非每个数据挖掘作业都需要这里列出的每个步骤。
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