主要知识点

1. 什么是数据挖掘？

   作为一个多学科领域，关于数据挖掘有多种定义，较为经典的两个有：（1）数据挖掘是指从数据中提取隐藏的、以前未知的、潜在有用的信息的过程；（2）从大型数据中通过自动化或者半自动化的手段，发掘有用模式的过程。从视频中的游戏黄金矿工可以发现，黄金矿工是从矿山里挖掘出黄金和其他有用的东西，而数据挖掘可以视为从数据中挖掘有用的信息。因为数据挖掘可以用多种方法定义，因此它也有一些其他类似的名称，例如数据库中的知识发现（KDD）、知识抽取、模式发现、商业智能等。
   

2. “5V”大数据

   大数据时代，大数据具备“5V”特点，即Volume（数据量大）、Variety（种类和来源多样化）、Value（数据价值秘密相对较低）、Velocity（数据增长数度快，处理速度快）、Veracity（数据的质量），因此，如何提取大数据价值显得至关重要。

3. 日常大数据价值分析

   如PPT图1所示的网页数据，在日常生活中通过点击链接会产生很多网页数据，那么对这些数据的分析可以产生个人标签，从而进行购物推荐等服务；PPT图2所示的是金融时序数据，那么通过对时序数据的挖掘和分析可以进行相关指数预测、量化投资等研究；PPT图3为消费记录数据，可以通过数据挖掘进行预警分析、异常检测分析等研究；PPT图4为健康检查信息，可以通过数据挖掘快速判断病情并获取相应诊疗方案等等，可以说，在日常生活和研究中都会碰到大数据，那么要想进行相关问题的解答和分析，就离不开数据挖掘技术，因此对数据挖掘技术的学习是非常重要的。

4. 是不是生活中所有的事情都是数据挖掘的任务呢？

   答案是否定的，不是所有的信息发现任务都是数据挖掘，例如查找含有关键字的网页，还有从手机里查询一个朋友的号码，这些都是通过信息检索系统的简单交互来完成的，并不属于有用的信息挖掘任务，因此简单的查询任务不属于数据挖掘。