影响因素
主要影响因素如下：
- 数据类型与属性：
- 数据类型和对象的不同属性会使用不同的数据类型来描述，如年龄可能是整数类型，而生日则是日期类型。
- 数据挖掘时需要对不同的数据类型进行不同的处理，这直接影响到挖掘算法的选择和结果的有效性。
- 数据质量：
- 数据质量是影响数据挖掘结果可靠性的关键因素。
- 如果输入的数据存在错误、缺失值、不准确的标记或噪声数据过多，那么数据挖掘算法可能会产生不准确或误导性的结果。
- 在进行数据挖掘之前，必须对数据进行清洗和预处理，以确保数据质量达到所需的标准。
- 算法选择：
- 数据挖掘算法的选择对结果具有决定性的影响。
- 不同的算法适用于不同的数据类型和问题场景。
- 选择一个与问题相匹配的算法，能够更有效地提取出数据中的有用信息。
- 领域知识：
- 数据挖掘不只是技术操作，还需要结合领域专业知识。
- 领域专家的参与能够指导数据挖掘的过程，并对挖掘出来的知识进行评价，从而提高挖掘结果的实用性和准确性。
- 特征选择与工程：
- 特征选择和特征工程对数据挖掘结果的可靠性也有重要影响。
- 通过选择有意义的特征和对特征进行适当的转换，可以提高数据挖掘模型的效果和稳定性。
- 计算资源：
- 数据挖掘通常需要大量的计算资源来支持复杂的算法和大规模的数据处理。
- 计算资源的充足与否直接影响到数据挖掘的效率和可行性。
直接作用
数据挖掘的直接作用体现在以下几个方面：
- 预测未来趋势和行为：通过历史数据的分析，预测未来的趋势和可能的行为，为企业决策提供支持。
- 聚类和概念描述：将数据划分为有意义的集合，并对这些集合进行描述，增强对数据的认识。
- 关联分析和偏差检测：发现数据中的关联关系，并检测异常数据，以发现潜在的问题和机会。
主要特征
数据挖掘的主要特征体现在以下几个方面：
- 基于大量数据：数据挖掘通常处理的是量级较大的数据。
- 非平凡性：挖掘出的知识应该是不简单的，具有深度和价值。
- 隐含性：数据挖掘能够发现深藏在数据内部的知识。
- 新奇性：挖掘出的知识应该是以前未知的，能够带来新的认识。
- 价值性：挖掘的结果必须能带来直接的或间接的效益。