数据挖掘

数据挖掘是探索和分析大型数据集以发现有意义模式的计算过程、 趋势和关系。通过将原始信息转化为可操作的 知识，这门学科是统计分析和人工智能（AI）之间的重要桥梁。 人工智能（AI）之间的重要桥梁。 企业利用数据挖掘来预测未来行为、识别异常情况并支持战略决策。 决策。现代数据挖掘通常与结构化数据库管理联系在一起，但它在很大程度上利用了 机器学习 (ML)算法来处理 非结构化输入，如文本、视频和传感器日志，将大数据转化为宝贵的组织资产。 大数据变成宝贵的组织资产。

流程的核心组成部分

数据挖掘的工作流程通常遵循标准的 跨行业数据挖掘标准流程 (CRISP-DM)，该流程可指导从业人员从了解业务目标到部署模型。

• 数据收集和注释： 这一过程首先要从事务数据库、物联网传感器或图像存储库等不同来源收集原始信息、 或图像存储库。
• 数据预处理：原始数据 很少可以进行分析。这一阶段包括 数据清理，以去除噪音和处理缺失值 值，通常利用 Pandas等库来进行高效处理。
• 模式发现：应用算法提取隐藏结构。这可能涉及 特征提取，以分离出最 相关变量进行分析。
• 解释：对挖掘出的模式进行验证，以确保它们代表的是有用的知识，而不是随机的相关性 而不是随机的相关性。 数据可视化工具的帮助。

关键技术和方法

数据挖掘采用各种统计和 ML 技术来解决特定问题。

• 分类：这种技术 将数据项归入预定义的类别。例如，电子邮件提供商使用分类法将邮件 为 "垃圾邮件 "或 "收件箱"。
• 聚类分析：与 分类法不同，聚类是在没有预定义标签的情况下对相似数据点进行分组。它是 无监督学习的核心方法，常用于 市场细分。
• 关联规则学习： 这种方法可以识别数据集中变量之间的关系。它在零售市场篮子 分析中，发现购买面包的顾客也有可能购买黄油。
• 异常检测：这 这对于欺诈检测和网络安全至关重要。 网络安全至关重要。

实际应用

数据挖掘为智能系统提供动力，推动各主要行业提高效率。

• 零售业的人工智能：零售商挖掘大量的 交易历史记录，以优化供应链和个性化购物体验。通过分析购买 模式，公司建立 推荐系统 用户最有可能购买的产品，从而大幅增加收入。像 Google Cloud Retail等平台整合了这些功能，以预测 需求。
• 医学图像分析： 在医疗保健领域，数据挖掘被应用于病人记录和诊断成像。先进的模型如 YOLO11等先进模型可对视觉数据进行 "挖掘"，以查找异常情况并对其进行分类。 对异常情况进行classify ，例如识别 磁共振成像扫描中的脑肿瘤。这有助于 美国国立卫生研究院（NIH）指出，这有助于放射科医生突出显示需要仔细检查的潜在问题。 美国国立卫生研究院（NIH）指出。

代码示例：挖掘可视化数据

在计算机视觉领域，"挖掘 "通常是指从非结构化图像数据中提取结构化信息（类标签和计数）。 从非结构化图像数据中提取结构化信息（类标签和计数）。下面的示例演示了如何使用 ultralytics 库来 detect 对象并提取其类别名称和置信度分数。

from ultralytics import YOLO

# Load a pre-trained YOLO11 model to mine object data from images
model = YOLO("yolo11n.pt")

# Run inference on a sample image
results = model("https://ultralytics.com/images/bus.jpg")

# Extract and display mined insights: detected classes and confidence
for result in results:
    for box in result.boxes:
        cls_id = int(box.cls[0])
        print(f"Detected: {model.names[cls_id]} | Confidence: {box.conf.item():.2f}")

区分相关概念

必须将数据挖掘与数据科学领域的类似术语区分开来。

• 数据分析：数据挖掘 侧重于自动发现模式，而分析则是一个更广泛的术语，包括解释、交流和应用这些模式来支持业务决策、 交流以及应用这些模式来支持业务决策。
• 深度学习（DL）：深度学习是 是受神经网络启发的机器学习的一个专门子集。数据挖掘通常利用深度学习算法作为 工具来执行发现过程，尤其是在处理复杂任务（如 对象检测或自然语言处理等复杂任务时尤其如此。
• 预测建模：这是 通常是从数据挖掘中得出的特定结果。数据挖掘是通过探索数据来发现模式，而预测建模则是利用模式来预测未来事件。 建模则利用这种模式来预测未来事件。 SAS Analytics.