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数据挖掘，顾名思义，就是从大量数据中挖掘出有价值的信息和知识，在信息技术高速发展的今天，数据挖掘已经成为各行各业不可或缺的工具，何谓数据挖掘？它与传统数据分析有什么区别呢？
数据挖掘的定义
数据挖掘是一种利用计算机技术、统计学方法、机器学习等手段，从海量数据中挖掘出有价值信息的过程，它涉及数据预处理、数据挖掘、数据解释、知识表示等多个环节，数据挖掘的目的是为了帮助人们发现数据中的潜在规律、趋势和关联，为决策提供支持。
数据挖掘与传统数据分析的区别
1、数据规模
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数据挖掘通常针对海量数据，而传统数据分析则侧重于处理相对较小的数据集，在数据规模上，数据挖掘具有更高的挑战性。
2、数据处理方法
数据挖掘采用多种算法和技术，如机器学习、聚类、关联规则挖掘等，从数据中挖掘有价值的信息，传统数据分析则主要依赖于统计方法，如描述性统计、推断性统计等。
3、目标
数据挖掘的目标是发现数据中的潜在规律、趋势和关联，为决策提供支持，传统数据分析则侧重于描述和解释数据，帮助人们了解数据的现状。
4、应用领域
数据挖掘在各个领域都有广泛应用，如金融、医疗、电信、互联网等，传统数据分析则主要应用于科研、经济、社会等领域。
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5、知识表示
数据挖掘将挖掘到的知识表示为规则、模型或可视化形式，便于人们理解和应用，传统数据分析则主要将数据表示为图表、报表等形式。
6、复杂度
数据挖掘涉及多个环节，算法复杂度高，需要较高的计算机技术、统计学和机器学习知识，传统数据分析则相对简单，易于学习和应用。
数据挖掘的优势
1、提高决策效率
数据挖掘可以帮助企业快速发现数据中的潜在规律，为决策提供有力支持，提高决策效率。
2、降低成本
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通过数据挖掘，企业可以更好地了解市场需求，优化资源配置，降低运营成本。
3、发现新的商机
数据挖掘可以帮助企业发现潜在的市场机会，拓展业务领域。
4、优化业务流程
数据挖掘可以帮助企业优化业务流程，提高运营效率。
数据挖掘作为一种新兴的数据处理技术，在各个领域都发挥着重要作用，与传统数据分析相比，数据挖掘具有更高的数据规模、更丰富的算法、更广泛的应用领域等优势，随着大数据时代的到来，数据挖掘将成为企业提升竞争力的重要手段。
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