数据挖掘工程是指利用一系列技术方法，从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际数据中提取出隐含的、人们事先不知道的、但具有潜在价值的信息和知识的过程。这一过程涉及到多个学科领域的知识和技术，主要包括：
数据库技术：用于存储和管理数据。
人工智能：包括机器学习、专家系统，用于发现数据中的模式和趋势。
数理统计：用于数据的分析、建模和预测。
可视化：帮助理解和解释挖掘结果。
并行计算：提高数据处理速度。
数据挖掘工程的目标是通过对数据的深入分析，发现对决策制定有帮助的新信息，支持企业的决策过程，优化业务流程，提高效率和效果。
数据挖掘与传统数据分析的主要区别在于：
目的不同：传统数据分析关注已知的数据关系，而数据挖掘旨在发现未知的关系。
技术不同：数据挖掘采用的技术更为复杂，包括机器学习、模式识别等，而传统分析多使用统计方法。
应用不同：数据挖掘常用于预测和发现，传统分析更多用于描述和诊断。
数据挖掘工程在现代企业和组织中扮演着越来越重要的角色，它帮助企业从海量的数据中提取有价值的信息，以支持战略决策和日常运营优化
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评论列表（4条）
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希望本篇文章《什么是数据挖掘工程》能对你有所帮助！
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本文概览：数据挖掘工程是指利用一系列技术方法，从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际数据中提取出隐含的、人们事先不知道的、但具有潜在价值的信息和知识的过程。这一过程涉及到多个学科领域的知识和技术，主要包括：数据库技术：用于存储和管理数据。人