数据挖掘中的关联规则是什么(简述一种数据挖掘方法并说明它的应用)-东辰安华知识网

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数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。

数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统和模式识别等诸多方法来实现上述目标。

人们迫切希望能对海量数据进行深入分析，发现并提取隐藏在其中的信息，以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。

数据挖掘有很多合法的用途，例如可以在患者群的数据库中查出某药物和其副作用的关系。这种关系可能在1000人中也不会出现一例，但药物学相关的项目就可以运用此方法减少对药物有不良反应的病人数量，还有可能挽救生命。

扩展资料

目前数据挖掘的算法主要包括神经网络法、决策树法、遗传算法、粗糙集法、模糊集法、关联规则法等。

根据信息存储格式，用于挖掘的对象有关系数据库、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、异质数据库以及internet等。

数据挖掘过程是一个反复循环的过程，每一个步骤如果没有达到预期目标，都需要回到前面的步骤，重新调整并执行。不是每件数据挖掘的工作都需要这里列出的每一步。

数据挖掘是一种用于从大量数据中提取有用信息的过程。它是一种基于统计学和数学技术的分析工具，利用计算机技术和算法来挖掘和发现数据中的潜在规律，进而提取出有价值的信息，并以此来进行有效的决策。

数据挖掘能够帮助企业更好地理解客户行为，预测未来趋势，进行市场分析等。数据挖掘应用广泛，如金融、医疗、电子商务、社交网络、搜索引擎等领域均可应用。它是一种非常重要的技术工具，可以帮助企业提高效率，优化业务流程，从而获得更大的竞争优势。

倒不如说数据分析工具会利用AI来爬取第三方平台上的数据，然后做智能可视化分析。举个简单的例子，你需要从京东上获取一些数据做数据分析，就可以用奥威BI工具上的AI爬虫去爬。这些数据保存下来后就能直接做数据分析了。

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