什么是数据挖掘？回答如来自下：
数据挖掘（DataMining）是指通过大量数据集进行分类的自动化过程，以通过数据分析来识别趋势和模式，建立关系来解决业务问题。换句话说，数据挖掘是360问答从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数此状场演具输积据中提取隐含在其中的、人们行步小穿阶龙杨顺风让事先不知道的、但又是潜民限盾许村建在有用的信息和知识的过程。
原则上讲，数据挖掘可以应用于任何类型松航苦古构草学想抗的信息存储库及瞬态数据（如数据流），如数据库、数据仓库、数据集市、已胞示席给还事务数据库、空间数据库（如地图等）、工程设计数据（如建照振首后杨市特异病筑设计等）、多媒体数据（文本、图像、视频、音频）、网络、数据流、时间序列数据库等。也正因如此，数据挖掘存在以下特点：
（1）数据集大且不完整
数据挖掘所需要的数据集是很花干灯大的，只有数据集越大，得到的规律才能越贴近于正确的实际的规律，结果也才越准确。除此以外，数据往往都是不完整的。
（2）不准确性
数据挖掘存在不准确其则学率性，主要是由噪声数据造成的。比如在商业中用户可能会提供假数据；在工厂环境中，正常的数据往往会收到电磁或者是辐射干扰，而出现超出正常值的情况。这些不正常的绝对不可能出安现的数据，就叫做噪声，它们会导致数据挖掘木名逐何旧台罗存在不准确性。
（3）模糊的和胜矛差随机的
数据挖掘是模糊的和随机的。这里的模糊可以和不准确性相关联。由于数据不准确导致只能在大体上对数据进行一个整体的观察，或者由于涉及到隐私信息无法获知到具体的一些内容，这个时候如果想要做相关的分析操作，就只能在大体上做一些分析，无法精确进接威个宗孙州星粒迫行判断。
而数据的随富散哥机性有两个解释，一个是获取的数据随机；我们无法得知用户填写的到底是什么内容。第二个是分析结果随机。数据交给机器进行判断和学习，那么一切的操作都属于是灰箱操作。
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