1. 数据挖掘数据
数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。
数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。
数据挖掘对象
1.数据的类型可以是结构化的、半结构化的，甚至是异构型的。发现知识的方法可以是数学的、非数学的，也可以是归纳的。最终被发现了的知识可以用于信息管理、查询优化、决策支持及数据自身的维护等。
2.数据挖掘的对象可以是任何类型的数据源。可以是关系数据库，此类包含结构化数据的数据源；也可以是数据仓库、文本、多媒体数据、空间数据、时序数据、Web数据，此类包含半结构化数据甚至异构性数据的数据源。
3.发现知识的方法可以是数字的、非数字的，也可以是归纳的。最终被发现的知识可以用于信息管理、查询优化、决策支持及数据自身的维护等。
数据挖掘步骤
在实施数据挖掘之前，先制定采取什么样的步骤，每一步都做什么，达到什么样的目标是必要的，有了好的计划才能保证数据挖掘有条不紊地实施并取得成功。很多软件供应商和数据挖掘顾问公司投提供了一些数据挖掘过程模型，来指导他们的用户一步步地进行数据挖掘工作。比如，SPSS公司的5A和SAS公司的SEMMA。
数据挖掘过程模型步骤主要包括定义问题、建立数据挖掘库、分析数据、准备数据、建立模型、评价模型和实施。下面让我们来具体看一下每个步骤的具体内容：
(1)定义问题。在开始知识发现之前最先的也是最重要的要求就是了解数据和业务问题。必须要对目标有一个清晰明确的定义，即决定到底想干什么。比如，想提高电子信箱的利用率时，想做的可能是“提高用户使用率”，也可能是“提高一次用户使用的价值”，要解决这两个问题而建立的模型几乎是完全不同的，必须做出决定。
(2)建立数据挖掘库。建立数据挖掘库包括以下几个步骤：数据收集，数据描述，选择，数据质量评估和数据清理，合并与整合，构建元数据，加载数据挖掘库，维护数据挖掘库。
(3)分析数据。分析的目的是找到对预测输出影响最大的数据字段，和决定是否需要定义导出字段。如果数据集包含成百上千的字段，那么浏览分析这些数据将是一件非常耗时和累人的事情，这时需要选择一个具有好的界面和功能强大的工具软件来协助你完成这些事情。
(4)准备数据。这是建立模型之前的最后一步数据准备工作。可以把此步骤分为四个部分：选择变量，选择记录，创建新变量，转换变量。
(5)建立模型。建立模型是一个反复的过程。需要仔细考察不同的模型以判断哪个模型对面对的商业问题最有用。先用一部分数据建立模型，然后再用剩下的数据来测试和验证这个得到的模型。有时还有第三个数据集，称为验证集，因为测试集可能受模型的特性的影响，这时需要一个独立的数据集来验证模型的准确性。训练和测试数据挖掘模型需要把数据至少分成两个部分，一个用于模型训练，另一个用于模型测试。
(6)评价模型。模型建立好之后，必须评价得到的结果、解释模型的价值。从测试集中得到的准确率只对用于建立模型的数据有意义。在实际应用中，需要进一步了解错误的类型和由此带来的相关费用的多少。经验证明，有效的模型并不一定是正确的模型。造成这一点的直接原因就是模型建立中隐含的各种假定，因此，直接在现实世界中测试模型很重要。先在小范围内应用，取得测试数据，觉得满意之后再向大范围推广。
(7)实施。模型建立并经验证之后，可以有两种主要的使用方法。第一种是提供给分析人员做参考；另一种是把此模型应用到不同的数据集上。
2. 数据挖掘数据库
1、传统数据挖掘技术都是基于集中式的底层软件架构开发，难以并行化，因而在处理TB级以上数据的效率低。其次是数据分析精度难以随着数据量提升而得到改进，特别是难以应对非结构化数据。
2、现代数据挖掘技术是指20世纪80年代末所出现的数据挖掘技术，这些数据挖掘技术大多可以从数据仓库中提取人们所感兴趣的、事先不知的、隐含在数据中的有用的信息和知识，并将这些知识用概念、规则、规律和模式等方式展示给用户，使用户得以解决信息时代中的“数量过量，信息不足”的矛盾。现代数据挖掘技术应该是从数据库中知识发现技术(KDD)研究的起步，知识发现技术是随着数据库开始存储了大量业务数据，并采用机器学习技术分析这些数据、挖掘这些数据背后的知识而发展起来的。
3. 数据挖掘数据挖掘
高维数据的解答如下：
平时经常接触的是一维数据或者可以写成表形式的二维数据。
高维数据也可以类推，不过维数较高的时候，直观表示很难。
高维数据挖掘是基于高维度的一种数据挖掘，它和传统的数据挖掘最主要的区别在于它的高维度。高维数据挖掘已成为数据挖掘的重点和难点。随着技术的进步使得数据收集变得越来越容易，导致数据库规模越来越大、复杂性越来越高，如各种类型的贸易交易数据、Web 文档、基因表达数据、文档词频数据、用户评分数据、WEB使用数据及多媒体数据等，它们的维度（属性）通常可以达到成百上千维，甚至更高。
4. 数据挖掘数据分析
有利于提高数据的运用能力，促进物联网的发展进步。
5. 数据挖掘数据源
数据源，就是数据的来源，是提供某种所需要数据的器件或原始媒体。在数据源中存储了所有建立数据库连接的信息。
信息系统的数据源必需可靠且具备更新能力，数据源可能是任何形式的数据，常用的数据源有：
1、观测数据
即现场获取的实测数据，它们包括野外实地勘测、量算数据，台站的观测记录数据，遥测数据等。
2、分析测定数据
即利用物理和化学方法分析测定的数据。
3、图形数据
各种地形图和专题地图等。
4、统计调查数据
各种类型的统计报表、社会调查数据等。
5、遥感数据
由地面、航空或航天遥感获得的数据。
一切数据营销都可以帮企业解决，但前提是企业要有具有价值的数据源。
1、任何行业的营销都离不开数据源
数据的分析和流程化使得企业的营销方式和目标变得非常的明确，从而对用户做到追踪细化。也就是通过数据营销使企业的营销方式变得很有套路。
数据营销的价值可以表现在效果、品牌营销上。企业如何提升和优化自己的品牌，这是一个品牌发展的根本核心。这里所说的品牌不是传统品牌的知名度和形象，而是品牌和消费一起的生态链。
2、社交营销行业的价值可以让数据源可量化
任何企业都可以用数据源来抓取用户的行为习惯，从而让社交营销的价值成倍的增长，而数据源在中间不仅起到连接社交和用户行为的作用，还能够精准的抓取用户在社交的过程中反应处出来的趋势，并且能够通过对数据源的整理、分析后对这些用户进行精准营销，从而完成社交营销中最为基本的环节。如果有的企业在研发产品的过程中，可以利用数据整理出用户的需求，再来研发产品，这样就迎合了用户的需求。用户使用得习惯，就会消费得习惯。
3、数据会促进线上线下营销更精准化
目前数据的来源多体现在线上的数据挖掘和分析，而线下的数据分析和挖掘根本没有利用起来。有的人说在线下根本就没有数据可挖掘，如果这样想就大错特错了。因此，数据的挖掘关键在于如何实现线上、线下同时挖掘并把数据源打通。一旦线上线下数据结合之后在和第三步的广告数据相结合，那么数据的营销将会变得更精准化。
目前，让企业比较难做的不是数据源的缺少，而是数据源呈现出零散的碎片化，比如线上和线下的数据就不能联合起来。因此如何面对数据的碎片化是企业使用数据营销的最大挑战，而未来如果把这些数据碎片进行整合打通，才能实现数据的最大价值，为企业的精准营销提供更准确的数据支持。
4、数据源是实现精准化营销的基础
数据营销以DMP为核心，体现在以辅助决策系统、内容管理系统、用户服务系统、互动系统、效果优化系统、在线支付系统等几个方面。主要从决策层、分析层和执行层三个方面在营销过程中的管理流程。
在多屏时代，企业营销的核心就是品牌形象的传播和植入。在PC时代，营销的核心就是购买，而在移动互联网时代，营销的核心就是实现用户个性化的互动。这里的互动指的是对用户精准化的内容传播和更加智能化的客服信息，以不同的页面导向另一个页面，而实现这些核心的基础就是对数据的管理，总结就是数据成为精准化营销的基础。
5、数据营销是对小而美数据的应用和分析
目前数据营销是企业在利用有限的数据资源上进行整理和分析，但将其放在移动互联网上只是与营销相关的数据之一。因为现如今的企业链特征，都有自己的独立DMP系统，而这个DMP系统本身也在应用数据，并不是全网的数据。
6. 数据挖掘数据属性
对数据进行分类主要是方便存储和读取，不同类型的数据的大小或者说是存储长度是不一样的，分开后无论是读取还是存储都要方便和快捷很多。没有数据语义的知识，就找不出任意的分类属性集的分层序。
含义分层：定属性集中每个属性不同值的个数自动地产生概念分层。具有最多不同值的属性放在分层结构的最低层。一个属性的不同值个数越少，在所产生的概念分层结构中所处的层次越高。在许多情况下，这种启发式规则都很顶用。在考察了所产生的分层之后，如果必要，局部层次交换或调整可以由用户或专家来做。
分类数据是统计数据的一种。指反映事物类别的数据。如人按性别分为男、女两类。 分类数据是离散数据。分类属性具有有限个（但可能很多）不同值，值之间无序。例子包括地理位置、工作类别和商品类型。有很多方法产生分类数据的概念分层。
7. 数据挖掘数据源的特点
从事以下工作的：
1、保障网络安全
大数据时代崛起，网络安全事件频频发出，想要解决蠕虫等病毒的暴发，可以部署终端安全管理系统，建立以终端安全管理为核心的出发点，从数据保护、终端控制、安全管理、桌面管理等方面构建完整的终端保护体系，这样可以有效阻止网络瘫痪和重要信息泄露，通过这一系列技术手段全面实施用户的安全管理策略。结合具体数据的更新情况，对此构建相应的数据安全分析机制，采用动态化的数据分析方式，对各类数据进行灵活处理，加强对各类数据运行的有效监控，提升对数据处理的针对性与有效性。可以在较短的时间内发现数据的问题或者可以通过数据发现实时的问题。
2、维持信息化运转
大数据的应用必然离不开云计算、云存储、物联网等技术，大数据涵盖了大数据技术、大数据工程、大数据分析、大数据应用等，以大体量、多类型、多变化、应用价值高为基本特征的数据集团，时时刻刻都在爆发式增长。大数据是当下的一种前沿技术，将数据源的定义、相关方的确定、数据获取、数据存储、数据分析、数据处理和应用呈现为一个整体。大数据的最终目的在于能够将获取的数据实际应用，提供服务，产生价值。大数据有助于维持企业的信息化运转，辅助企业运用。
3、数据源与挖掘
大数据技术研究不同于一般的传统逻辑学研究，是对海量的数据内不存在的系统性逻辑和个性化逻辑进行按需检索、比较、分聚类归纳，找到不同或相同数据存在的内部关系，深入挖掘传统分析技术无法发现的深层次的价值。比如，通过对某品牌电梯的历年检验数据进行分析，发现该电梯的常见隐患点、隐患周期、隐患程度等。
8. 数据挖掘数据预处理
公共事业管理专业的分析概括需要用到大数据的统计，从而到处公共事业的发展规律。通过大数据进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。
从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。
9. python数据挖掘数据
数据挖掘是通过对大量数据的清理及处理以发现信息, 并将这原理应用于分类, 推荐系统, 预测等方面的过程。
数据挖掘过程：
1. 数据选择
在分析业务需求后, 需要选择应用于需求业务相关的数据. 明确业务需求并选择好业务针对性的数据是数据挖掘的先决条件。
2. 数据预处理
选择好的数据会有噪音, 不完整等缺陷, 需要对数据进行清洗, 集成, 转换以及归纳。
3. 数据转换
根据选择的算法, 对预处理好的数据转换为特定数据挖掘算法的分析模型。
4. 数据挖掘
使用选择好的数据挖掘算法对数据进行处理后得到信息。
5. 解释与评价
对数据挖掘后的信息加以分析解释, 并应用于实际的工作领域。